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[Project] - 카카오 챗봇을 이용한 알약 알리미 본문
알약 사진을 통한 알약 정보 알리미
알약 알리미
알약에 대한 정보를 제공하는 알약 알리미입니다. 현재 개발 진행 중에 있습니다 :)
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프로젝트 배경
- 세계 의약 시장은 17년 306조원에서 23년 500조의 규모로 확대 될 전망
- 19년 기준 우리나라 의약품 부작용 보고 건수 총 13680건
- 상비약의 경우 포장되어 있지만, 처방 받은 약의 경우 약 봉투 외에 정보를 확인 할 곳은 3개의 사이트(약학정보원,네이버 건강의약품,의약 도서관)과 3개의 APP 서비스
- 한정된 알약 검색 서비스 – 스스로 정보를 입력
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프로젝트 목표
- 알약 이미지 분류 model 정확도 90% 이상
- 알약 서비스 정확도 80%
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프로젝트 범위
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데이터 수집
- 의약품안전나라- 알약 데이터 수집
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ML 모델 구현
- Python 3.6 사용
- 알약 이미지 분류 - MultiLabelBinarizer
- 알약 글씨 추출기 - Google API
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서비스 배포
- 카카오 플러스 친구 - kakao open builder 사용
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프로젝트 계획 ( 총 3 주 계획 )
순번 활동명 시작일 종료일 주요 활동 내용 1 아이디어 선정 2020.04.08 2020.04.09 아이디어 선정 및 검토 2 서비스 스케치 2020.04.10 2020.04.10 서비스 스케치 작성 3 데이터 수집 및 전처리 2020.04.10 2020.04.14 데이터 수집 후 전처리 4 이미지 분류 model 2020.04.13 2020.04.17 알약 이미지 분류 model 5 이미지 추출 2020.04.15 2020.04.17 알약 이미지 추출 API 탐색 및 적용 6DB 구축2020.04.202020.04.20알약 정보 DB에 저장(SQLite)7 서비스 제작 2020.04.20 2020.04.22 카카오 플러스 친구 제작 및 분류 model 적용 8 서비스 디자인 2020.04.23 2020.04.23 카카오 플러스 친구 디자인 제작 및 적용 9 서비스 test 2020.04.24 2020.04.24 서비스 전체 test
전체 진행과정
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1일차 /0408
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주제 재확인
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작성했던 기획안 확인
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기존 알약 정보 사이트
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기존 알약 정보 App
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진행된 프로젝트
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2일차 /0409
- 1일차 진행과정 자세하게 내용 추가
- 일정 계획표 작성
- 알약 사진 저장 code 완성
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3일차 /0410
- 알약 사진 저장 (약 2만2천개)
- 알약 사진 google drive 저장 - 4일차
- 서비스 스케치
- 주제 발표 자료 작성
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4일차 /0413
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주제 발표
- 발표 후 의견
- 알약의 생김새가 형태와 색이 거의 비슷한테 유의미한 분류가 가능한가요
- 어르신들을 위한 음성 서비스
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알약 사진 google drive 저장 (1000개)
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알약 분류 model 알고리즘 검색
- One shot learning with Siamese Networks using keras
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5일차 /0414
- One shot learning with Siamese Networks using keras 을 이용하여 model 구현 - 실패
- 현재 카테고리화 되어 있지 않아서, 분류하기에 어려움
- 카테고리로 묶기 위해, 분류 번호를 사용할 예정
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6일차 /0416
- model에 대한 전체 수정
- 데이터 이미지와 색깔정보, 모양 정보를 input하여 model를 만들기 위해 데이터 전처리
- 알약 사진의 배경을 없애기 위해 GrabCut을 사용하여, 배경 부분을 검정색으로 표시
- 현재 jpg 파일 형식을 PNG 형식으로 전환하여, RGBA로 변환
- 검정 + 남아 있는 부분에 대한 색상을 (0,0,0,0)으로 변환
- keras Multi input 모델 검색
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7일차 /0417
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모델 수정
- 다중 라벨 분류 (Multi - label classification with keras)
- 이미지 1개
- 라벨 2개 ( 색상, 모양 )
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참고 링크
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알약 사진 재 저장 -22,878개 145 목록
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알약 사진을 형태와 색상으로 나눠서 저장
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8일차 /0418-19 추가활동
- 배경 제거 작업 - grabcut
- 배경 제거 작업에서 기타로 분류된 알약 제외- 현재 22,400개 131목록
- 기타 알약사진 제거
- 검정색 배경을 투명한색으로 변경
- 변경 작업에서 노이즈 이미지 제거 - 824개 제거 - 현재 총 21,603개 126목록
- 배경 제거 작업 - grabcut
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9일차 /0420
- Colab에서 AWS로 이동하여 model 학습
- 이동 이유 : Colab 메모리 부족
- 카카오 플러스 친구 생성
- 최종 알약 추출 code 진행중
- 추가 작업을 통해 model 학습 완료
- Colab에서 AWS로 이동하여 model 학습
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10일차 /0421
- 카카오 플러스 친구 생성 - 알약 알리미
- 카카오 플러스 친구에서 code가 작동 여부 확인
- 최종 code 수정 필요
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11일차 /0422
- python을 json으로 수정
- 쳇봇 Timeout 문제 해결해야함 - 해결
- 추가 작업을 통해 완성
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12일차 /0423
- 전체 TEST 진행 및 오류 확인 중
- 여러장의 사진 중 맨 처음만 인식하도록 수정
- 알약 알리미 사용법 작성
- 발표 PPT 작성
- model 정확도 및 오버피팅 해결을 위해 재조정
어려운점, 잘못된점, 못한점
- 전체 알약에 대해서 Y을 이름 값으로 하여, One shot learning with Siamese Networks using keras을 한다면 될거라고 생각함
- 2만개가 넘는 클래스로 인해 어려움 봉착
- keras functional API를 통해 사진과 모양,색상정보를 따로 모델링하여 진행하면 될거라고생각
- 사진과 모양,색상이 같이 매치되지 못함- 1번사진과 1번 모양,색상 정보로 차례대로 입력되지 않음
- 결국 따로따로 input들이 각 각의 모델을 통해 나중에 합쳐지는 모델이 되어서, 맞지 않다고 판단
- 모양,색상으로 분류
- 진행된 프로젝트를 참고 사항으로 모양,색상으로 분류하기로함
- 처음부터 데이터를 다시 정리해야함
- 한글 파일로 폴더명을 할 경우, python에서 오류 - 영어로 전환 후 다시 데이터 정리
- keras,tensorflow version이 중요
- 챗봇의 Timeout을 고려하여, 제작해야 함.
- Json의 구조를 정확하게 파악해야 함
알약 알리미 사용법
http://pf.kakao.com/_nxkxbaxb/50765274
알약 알리미
알약 알리미 사용법 입니다 : ) ..
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