Pill So Good; 성균관대학교 창의적설계종합경진대회 동상

2020년 성균관대학교 창의적설계종합경진대회에 출전하여,

Pill So Good(비전인식 기술을 이용한 알약 분류기)으로 동상을 수여했다.

 

Pill So Good. 외부프레임은 원래 아크릴로 구성할 계획이었다.

 

주최: 성균관대학교 공학교육혁신센터

작품: Pill So Good; 비전인식기술을 이용한 알약분류 시스템

적용스택: TF(비전인식), Node.js(웹), C(아두이노), Inventor(설계)

팀: SIOR(4인 팀)

역할: 전체 기구 설계 및 아두이노 하드웨어 코딩 담당

 

 

개발하게된 계기, 개발 과정, 결과물 순으로 이야기해보겠다.

 

창의적설계종합경진대회

2020 창의적종합설계경진대회 성균관대학교 포스터

  4학년 졸업 프로젝트로 졸업논문 또는 [종설프] 종합설계프로젝트을 이수하는 내용이 있다. 이 설계경진대회는 종설프를 수행한 4학년 학생들이 만든 결과물을 대회를 통해 수상하고, 해당 내용을 취업시 등에 사용할 수 있도록 하는 목적을 가지는 것으로 알고 있따. 그렇게 때문에 4학년 학생 1인이 포함이 되어야 한다. 이 때 졸업을 압둔 4학년 SIOR 동아리 형이 있었기 때문에 그 형의 제안으로 프로젝트에 참여하게 되었다. 1등 2등까지는 전국단위 설계경진대회에 참여하는 것으로 알고 있다. 여름방학에 공지가 되었고, 평가가 9월에 진행되었기 때문에 상당히 넉넉한 시간이 있었고, 제작 비용으로 50만원을 제공한다는 점도 참가하는데 큰 도움이 되었다. 당시 동아리 형들이 비전인식에 대한 경험이 있었고, 이를 이용해서 앞으로 동아리가 다양한 분야로 적용할 수 있도록 기본 틀을 만드는 겸 해서 겸사겸사 대회에 참여를 결정했다. 

 

 

주제 선정 이유; 비전인식기술을 이용한 알약 분류 시스템

 

  시각장애인 및 저시력자는 알약을 구분하는데 큰 어려움이 있을거라고 생각했고, 한번에 먹을 약을 자동으로 지급을 해준다면 좋을 것 같아 이 시스템 개발을 시작했다. 약을 종이 봉투로 조합해서 개별포장되어있는 경우도 있지만, 한번에 다량의 약이 있는 경우에는 이를 구분해서 먹기 힘들거라고 생각했다. 그래서 무작위적으로 섞여 있는 알약을 자동으로 분류한다음에 약 종류를 조합해서 지급하는 시스템을 구상하였다.

 

저시력자:

대량으로 되어있는 약 및 영양제 등을 한 공간에 모두 쏟아 넣는다. 비전인식 기술로 자동으로 분류를 시작하고, 미리 입력된 조합을 사용자에 반응해 지급한다. 

 

약국:

벌크 알약을 소분하는 과정을 줄여준다. 이에 외부 오염이나 휴먼 에러를 방지한다.

 

시스템은 위 두가지 등의 사용성을 가진다.

 

  하지만 결과적으로 위 시나리오는 모두 너무 약하다. 시스템의 필요성과 구성의 당위성을 제대로 설명하지 못한다. 개인적으로 이 부분이 우리 팀이 동상을 받은 이유라고 생각한다. 대회 이후에 우연히 알게된 내용이지만, 알약은 일반쓰레기에 버리면 안되고 약국에 분리배출해야한다. 알약에는 환경을 오염시킬 수 있는 화학물질이 있고, 이게 하천등에 유출될경우 생태계에 악영향을 줄 수 있다는 것이다. 특히나 알약마다 가진 고육의 화학물질을 처리하는 방식이 모두 다르기 때문에 알약을 분류하는 것이 매우 중요하다. 위 시나리오를 대회전에 알아서 위 내용을 피력했다면 어땠을까 하는 아쉬움이 든다. 

[환경부 공식 블로그]

 

 

개발과정

아두이노 시스템 및 비전 인식 매커니즘

 

출처: 성균관대학교 로봇 연구회 SIOR [Pill So Good]

알약을 모을 통 -> 하나씩 카메라 test -> 카메라 비전인식 활용 classification -> 분류결과 바탕으로 분류(4개 색깔) -> 접근 인식 -> 미리정해진대로 급여

라는 매커니즘을 구성해봤다.

 

알약 분류 매커니즘

 

알약 이미지 분류는 아래 매커니즘을 사용한다. SIOR ㅈㅇㅅ 님(비전인식 담당)의 글을 가져왔다. 본 프로젝트에서는 M&M을 사용했지만, 이미지 인식을 하는 것이기 때문에 색깔 이외에 문양, 사이즈 등의 다양한 특성에 본 시스템을 적용할 수 있다.

 

실제 분류 과정

Node.js를 이용한 웹 어플리케이션으로 알약을 분류합니다. 우선 Node.js http 모듈을 이용하여 웹 서버를 만든 뒤, 브라우저로 접속합니다. 카메라에서 영상 정보를 웹브라우저에게 보내면, Tensorflow.js를 이용해 미리 학습시켜 둔 모델을 사용하여 Image Classification을 합니다. 이때, 알약을 탐지할 때 마다 서버에 그 Class의 정보를 http get request를 이용해 보냅니다. 서버에서는 이를 받아 아두이노에게 데이터를 넘겨줍니다.

 by_SIOR ㅈㅇㅅ

 

하드웨어 시스템 구성

아두이노 하드웨어 구조

 

분류 및 급여는 서버모터를 이용해서 아래 매커니즘을 사용한다.

 

알약 분류 및 급여 선택 모듈

 

 

작동 영상

https://www.youtube.com/watch?v=bX4BdqInkAc 

iMovie 영상 제작 은근히 좋다. 급하게 만든다고 iMovie사용해서 편집했는데 파이널컷 보다 은근 좋을지도...?

 

느낀점

 

도전학기를 하면서 여름방학에 성균관대학교에 계속 있었다. 항상 SIOR 동아리 방에 출근해서 도전학기 강의 조금 듣다가 Invertor로 설계하고 3D 프린팅을 계속 돌렸다. 상당히 간단한 시스템이지만 실제 작동하는 기구 전체를 설계를 하는 과정은 쉽진 않았다. 서버모터 등의 공차체곌을 확인하고, 나사산 확인하고 충돌 지점 확인하는 등의 과정을 통해 Inventor를 사용 능력을 크게 높였던 것 같다. 개선점을 찾고 제작을 하고, 하드웨어를 설계하고 프로그래밍을 하는 과정을 통해 스스로 많은 성장이 있었다고 느꼈던 것 같다. 마지막 마무리할 때 시간이 조금 더 있었다면, 시나리오에 조금만 투자를 더 했다면 프로젝트를 더더욱 성공적으로 마무리할 수 있지 않았을까 하는 아쉬움이 든다. 

 

군 입대전 마지막 프로젝트를 SIOR 형들과 함께했고, 결과도 좋았어서 행복했다.

종설프 은근 재미있을지도...?

 

[참조]

http://skku-sior.ddns.net/exhibition-2020/?uid=8&mod=document&pageid=1 

[Pill So Good] 비전인식을 이용한 알약 분류기 (교내 창의적 종합설계 경진대회 - 동상)