1. 프로젝트 내용
① 이미지 기반 계층적 알약 분류 모델 구축
② 분류 모델을 이용한 알약 검색 애플리케이션 개발

2. 주제 선정 배경 및 필요성
약물 오남용을 방지하고, 누구나 쉽게 약 정보를 확인할 수 있도록 약학정보원에서는 의약품 검색 서비스를 제공하고 있다. 그러나 현재 제공되고 있는 검색 방법은 약물명을 직접 검색하거나, 알약 식별 마크 및 외형적 특징을 사용자가 직접 입력해야 한다. 이 경우 시력이 좋지 않은 사용자는 작은 문자를 읽고 색을 파악하기 어렵다는 문제가 있다. 또한 외형적 특징은 주관적인 판단이 포함되어서 잘못된 검색 결과를 얻을 수 있다.
약물 오남용은 사람의 건강 상태와 직결되는 심각한 문제다. 그러나 기존에 약물 정보를 얻기 위한 과정은 전문 지식이 부족한 일반사용자가 사용하기에 복잡할 수 있다. 따라서 본 프로젝트에서는 전문 의료 지식이 없는 사람들도 쉽게 약 정보를 검색할 수 있도록, 스마트폰 카메라로 알약 정보를 검색하는 서비스를 개발하고자 한다.

3. 분류 모델
본 프로젝트에서 사용한 알약 이미지 데이터는 많은 클래스 수(23,320종)에 비해 클래스별로 이미지가 1개밖에 없어 단일 모델을 사용했을 때 높은 분류 정확도를 기대하기가 어렵다. 그러나 동일한 클래스의 알약은 동일한 규격과 형태를 가진다는 점, 분류를 위해 이미 알려진 특징(모양, 색상, 각인)이 존재한다는 장점이 있어 이를 활용해 계층적 분류 모델을 구축하였다. 해당 구조는 세 가지 특징을 분류하는 모델을 각각 학습시키고, 이를 통해 최종적으로 어떤 알약인지 예측하는 방식이다.

4. 서비스 플로우
① Flutter 기반 모바일 앱에서 사용자가 알약 사진을 촬영 혹은 업로드
② 해당 사진은 Flask 기반 백엔드 서버을 거쳐 알약 분류 모델로 전달
③ 서버는 모델에서 예측한 알약 정보를 DB에서 조회해 모바일 앱으로 전달
④ 사용자는 모바일 앱에서 해당 알약의 이름, 복약 방법 등의 정보를 확인