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차윤지 (한국교통대학교) 민정현 (한국교통대학교) 이상준 (한국교통대학교) 류근택 (한국교통대학교) 우성희 (한국교통대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2024년도 추계종합학술대회 논문집 제28권 제2호
발행연도
2024.10
수록면
531 - 534 (4page)

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평균 수명이 늘어나면서 알약을 복합적으로 섭취하는 노인층이 늘고 있으며 이들은 시력이 약하거나 다양한 알약을 구분하는 데 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구에서는 노약자들의 약물 관리의 정확성과 독립성을 위해 딥러닝 기반의 알약 인식 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 YOLOv9 딥러닝 모델을 활용하여 알약을 실시간으로 인식할 수 있는 시스템으로 알약 이미지 데이터를 학습한 후, 알약의 기본 정보 및 복용 알림 기능을 제공한다. 사용자는 편리한 파이썬 기반의 사용자 인터페이스를 통해 알약 정보를 확인하고, TTS 시스템을 통해 음성 알림을 받을 수 있다. 또한, 본 시스템은 제한된 계산 능력을 가진 마이크로컨트롤러 환경에서도 효율적으로 작동할 수 있으며 특히, 시력이 약하거나 다양한 알약을 구분하기 어려운 노약자들의 약물 복용을 도울 수 있어 의료 및 건강 관리 분야에 활용이 가능하다.
#알약인식 #약물관리 #노약자 #딥러닝 #YOLOv9

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. YOLOv9 기반 실시간 알약 인식 및 알람 시싀템
Ⅳ. 비교 평가
Ⅴ. 결론
References

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