소프트웨어학과

구분

내용

추진 배경

2022년 기준 한해 사망 원인의 80%가 만성질환이라고 한다. 의학기술의 발달로 인간의 평균수명이 높아진 만큼 오랜 기간동안 사람들을 괴롭히고 사망에 이르게 할수 있는 만성질환이 골칫거리가 되고 있다. 또, 만성질환을 악화시키는 큰 요인 중 하나가 잘못된 식습관이다. 특히 특정 질환환자가 처뱡약에 성분에 부작용을 일으키는 식품을 모르고 먹는 경우가 있어 이것을 간단하게 일려줄 수 있으면 어떨까 싶어서 해당 작품을 진행하게 되었다.

목표 및 내용

이미지로 처방약을 복용하는 사람들이 간편하게 자신이 먹고 있는 음식이 처뱡약에 부작용을 초래하는지 쉽게 알기 위해 이미지 객체 인식 기술을 이용하여 음식 사진을 식별해주는 것이 목표이다. 식품 전체 사진이 아닌 특정 질환자들의 처뱡약을 저해하는 음식들이라서 이렇다 할 데이터셋을 찾지 못하였고, pc 사양 문제로 인한 코랩환경을 감안하여 데이터가 적어도 정확하고 빠르게 인식할 수 있는 yolo인식 기술중에서 yolov5로 학습하였다.

• 수행결과

초반 yolov5 모델을 학습시켰을 때는 약 46퍼 정도로 정확성이 매우 좋지 않았으나 배치 사이즈를 작게 하고 epoch수가 늘어날수록 점점 우상향하여 정확성이 약 89퍼가 나왔다. 이미지가 적은 상태이고 음식 사진들이 인식하기 어려워서 정확성이 엄정 높지 않다고 예측된다. 보완점으로 이미지 데이터 수를 늘려서 학습하면 자연스럽게 해결될 것이라고 생각한다.