[문제점]
1. 수많은 알약의 정보를 찾기 위해 약사와 환자들이 검색에 많은 시간을 소요함
2. 기존 AI 기반 식별 서비스가 있으나, 낮은 인식률로 인해 사용이 저조함

[목표]
1. 알약의 식별 정보를 AI를 통해 추출 후 DB 검색
2. DB 검색 시 매칭률 계산 알고리즘을 통해 매칭률 상위 알약을 도출
3. 해당 기능을 모바일 앱에서 구현하여 사진 촬영 - 분석 - 검색 - 매칭 - 사용자 제공

[주안점]
1. 알약의 식별 정보를 정확도 있게 추출하기 위해 식별 정보 별 전용 AI 모델을 구축
2. AI 모델의 추출 성능 향상을 위해 이미지 전처리 알고리즘 개발에 집중
3. 실제 환경을 반영한 AI 모델 학습을 위해 오픈 데이터셋 + 실현장 수집 데이터셋으로 학습
4. 모바일 구동을 고려한 AI 모델 경량화, 쿼리 알고리즘 최적화를 수행

1) 포트폴리오 소개
- 모바일 환경에서 알약을 촬영 후 검색하기 위한 알약 식별 서비스 프로젝트

2) 작업 범위
1. 기획 및 프로젝트 설계 : 알약 식별을 위한 주요기능 정의 및 목표 수립
2. 데이터 수집 및 데이터셋 구축: 알약 데이터 수집 및 오토라벨링 프로그램 개발, 데이터셋 구축
3. 세부 기능 개발 : OCR, ROI, Color Detection, Mask Detection, Shape Classification 등 모델 개발 이미지 전처리, 쿼리 알고리즘 개발
4. 실환경 테스트 : 실제 촬영된 알약 이미지를 테스트 셋으로 구성하여 테스트 진행 및 모델, 쿼리 알고리즘 개선