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NTIS 바로가기주관연구기관 | 숭실대학교 Soongsil University |
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연구책임자 | 박태준 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-06 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202100013723 |
과제고유번호 | 1345318211 |
사업명 | 개인기초연구(교육부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-09-11 |
키워드 | deep learning.pattern recognition.Pill management.medication error.card sorting.similarity perception. |
□ 연구개요
본 연구는 사람의 인지로 인해 발생하는 약화사고를 예방하기 위해 국내 의약품 중 정제 알약 형상을 기반으로 유사한 의약품을 추천하는 시스템을 개발하기 위해 수행되었다. 의약품 인식 분야에서 기계학습(Machine learning)과 딥러닝(Deep learning)을 이용한 연구 또한 범위가 확대되어가는 추세이나, 의약품의 물리적 특성과 사람의 인식 부분에서 상관관계에 대한 사실은 명확히 밝혀진 바가 없다. 이에 따라 본 연구는 딥러닝 알고리즘을 바탕으로 사람이 느끼는 유사도에 따라 분류 및 검증하는 유사도 평가
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