项目来源

韩（略）科（略）

项目主持人

이（略）

项目受资助机构

경（略）교

项目编号

1（略）3（略）0（略）

财政年度

2（略）-（略）4

立项时间

未（略）

研究期限

未（略） （略）

项目级别

国（略）

受资助金额

1（略）5（略）0（略）韩（略）

学科

未（略）

学科代码

未（略）

基金类别

이（略）술（略）반（略）

关键词

未（略）

参与者

未（略）

参与机构

未（略）

项目标书摘要：연구（略） 재고관리는 중요（略）및 정확성을 필요（略）알약의 경우 일반（略）1,000 여종의（略）,환자의 호전 정（略）방이 발생할 수 （略）원 및 약국에서는（略）안과 수작업을 통（略）였다.단순한 반복（略）단 실수로 인한 （略）수 있으며 이러한（略） 직결된다.그리고（略） 상대적으로 고임（略）기 때문에 시간 （略）이 크다.본 연구（略）터를 기반으로 의（略）상시킬 수 있는 （略）연구,추가적인 식（略）적인 데이터베이스（略）명반사 현상을 최（略） 및 약품 식별 （略）로 한다.세부 목（略）품 데이터셋을 이（略） 검수 시스템을 （略）셋을 이용한 약품（略）발하고 학습 데이（略）의 촬영 환경을 （略）학습 모델 고도화（略）수 시스템을 개발（略）를 위한 효과적인（略） 연구한다.이를 （略）egmentati（略）-CNN(혹은 Y（略）을 연구하고 이를（略）에 효과적인 딥러（略）한다.셋째,약품 （略）효과적인 확장 방（略）약품이 추가될 경（略）이스 확장 연구 （略）한 학습 방법 연（略） 연구에서는 다양（略）상에서 개별 약품（略）을 연구 대상으로（略）데이터를 기반으로（略）킬 수 있는 딥러（略）고 추가적인 식별（略）인 데이터베이스 （略）.일반적으로 딥러（略）약품이 촬영된 영（略）검출할 경우 학습（略）의 약품이 다양한（略）된 영상을 사용해（略）해야 할 약품의 （略） 하나의 영상에서（略）품의 수가 기하급（略）제점을 가지고 있（略）해결하기 위하여 （略）약품의 위치 검출（略）품의 분류를 위해（略）를 진행한다.첫 （略） 다양한 형태(전（略）겹친 면 등),색（略）t)등 정보를 상（略）는 촬영 시스템을（略）명 포장된 약품에（略）정면 조명 반사가（略） 방법을 다면적으（略） 단계에서 학습 （略） 하고 단일 약품（略）mentation（略） 약품 영상 식별（略） 단계에서는 촬영（略）약품의 구분(se（略）위한 학습이며,확（略）구분 및 식별 카（略）록 한다.세 번째（略）별 약품의 종류를（略） 학습 방법과 식（略）다.이 단계에서는（略）의 데이터베이스 （略） 학습 효율 최적（略）연구 세부 내용은（略）다.1)약품 데이（略）영상 AI 알고리（略）터베이스 구축 방（略） 및 인식을 위한（略） 기술 개발 및 （略）수를 위한 단일 （略） 모델링 및 고도（略） 검수 시스템을 （略）리즘 최적화 및 （略）AI 기반 약품 （略）습 데이터셋 촬영（略）스 확장 방법 연（略）중 조명기를 이용（略）7)딥러닝 학습 （略） 처리 연구최종적（略）용적 적용과 성능（略）약품 데이터를 확（略）델과 검출 시스템（略）한 검증 모델을 （略）의 약품 검출 방（略）가가 아닌 일반 （略）적으로 약품 검출（略）수 있으며 환경적（略）추가적인 영상을 （略） 가능하다.사용자（略） 대한 부담을 줄（略）비의 도입의 증가（略） 확대가 기대된다（略）방법은 의약품 뿐（略）야의 비전 검사 （略）으며 관련 사업체（略）기업에 대해서 기（略）있다.또한 확장된（略）업의 응용 기술 （略） 있다.연구의 결（略）약품 데이터 수를（略） 효과적인 약품 （略）으로써 기존의 자（略）능 향상을 기대할（略）여 노동력 손실 （略） 문제점을 최소화（略）.기존의 비전 검（略）수,조명 반사,및（略）등으로 인하여 검（略）대해 적용이 가능（略）산의 질을 향상 （略） 기대된다.1)A（略）알고리즘 개발 및（略）)약품 검출 성능（略）사고 예방3)비전（略）술수준 향상과 시（略）