KR102426837B1 - Method, device and system for managing drug based on artificial intelligence - Google Patents
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Abstract
Description
아래 실시예들은 인공지능을 기반으로 병원에서 처방된 약제를 관리하기 위한 기술에 관한 것이다.The examples below relate to a technology for managing a drug prescribed in a hospital based on artificial intelligence.
병원에서 사용되는 병원용 자산에는 병원용 약제, 전자 기기, 각종 의료 도구 및 처치 도구 등이 포함될 수 있다. 특히, 병원에서 처방되는 약제는 그 의료 분야의 특성상 항정신병 약, 항불안제, 항우울제, 치매치료제 등을 포함하고 있으므로, 이러한 약제에 대한 철저한 관리가 필요하다.Hospital assets used in hospitals may include hospital pharmaceuticals, electronic devices, and various medical and treatment tools. In particular, since the drugs prescribed in the hospital include antipsychotic drugs, anti-anxiety drugs, antidepressants, dementia drugs, etc. due to the characteristics of the medical field, thorough management of these drugs is required.
하지만, 종래의 약제 관리는 수동으로 이뤄지거나, 약제를 종류별로 하나하나 입력하여 확인하는 과정을 필요로 한다.However, the conventional drug management is performed manually or requires a process of checking by inputting each type of drug one by one.
따라서, 편리하고 정확하게 약제를 관리할 수 있으며, 안전하게 약제 반출 현황을 정리할 수 있는 약제 관리 방법에 대한 연구가 요구된다.Therefore, there is a need for a study on a drug management method that can conveniently and accurately manage the drug, and can safely organize the drug delivery status.
일실시예에 따르면, 제1 시점에 보관되어 있는 약제의 종류 및 재고량과 제2 시점에 보관되어 있는 약제의 종류 및 재고량을 비교하여, 제1 시점과 제2 시점 간에 재고량 차이가 있는 약제가 있는지 여부를 확인하고, 제1 시점에 보관되어 있는 제1 약제의 재고량이 제1 수량이고, 제2 시점에 보관되어 있는 제1 약제의 재고량이 제2 수량인 경우, 제1 수량 및 제2 수량이 상이한 것으로 확인되어, 제1 시점과 제2 시점 간에 제1 약제의 재고량이 차이가 있는 것으로 확인되면, 제1 수량에서 제2 수량을 차감하여, 제1 약제의 반출량을 산출하는, 인공지능 기반 약제 관리 방법, 장치 및 시스템을 제공하기 위한 것을 그 목적으로 한다.According to one embodiment, by comparing the type and inventory amount of the drug stored at the first time point and the type and inventory amount of the drug stored at the second time point, whether there is a drug with a difference in inventory between the first time point and the second time point If the inventory amount of the first drug stored at the first time point is the first quantity and the inventory quantity of the first drug stored at the second time point is the second quantity, the first quantity and the second quantity are If it is confirmed that there is a difference in the inventory amount of the first drug between the first time point and the second time point, the second quantity is subtracted from the first quantity to calculate the amount of the first drug taken out. It aims to provide a management method, apparatus and system.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Objects of the present invention are not limited to the objects mentioned above, and other objects not mentioned will be clearly understood from the description below.
일실시예에 따르면, 제어 장치에 의해 수행되는, 인공지능을 기반으로 병원에서 처방된 약제를 관리하기 위한 방법에 있어서, 제1 시점에 제1 사용자 단말의 카메라를 이용하여 약제 전용 창고에 보관되어 있는 약제에 대한 촬영이 수행되면, 상기 제1 시점에 상기 약제를 촬영하여 생성된 제1 이미지를 획득하는 단계; 상기 제1 이미지를 인코딩 하여 제1 입력 신호를 생성하는 단계; 상기 제1 입력 신호를 인공 신경망에 입력하고, 상기 인공 신경망의 입력에 대한 결과에 기초하여, 제1 출력 신호를 획득하는 단계; 상기 제1 출력 신호를 기초로, 상기 제1 시점에 보관되어 있는 약제의 종류 및 재고량을 분석하는 단계; 상기 제1 시점으로부터 미리 설정된 제1 기준 기간이 지난 후인 제2 시점에 상기 제1 사용자 단말의 카메라를 이용하여 상기 창고에 보관되어 있는 약제에 대한 촬영이 수행되면, 상기 제2 시점에 상기 약제를 촬영하여 생성된 제2 이미지를 획득하는 단계; 상기 제2 이미지를 인코딩 하여 제2 입력 신호를 생성하는 단계; 상기 제2 입력 신호를 상기 인공 신경망에 입력하고, 상기 인공 신경망의 입력에 대한 결과에 기초하여, 제2 출력 신호를 획득하는 단계; 상기 제2 출력 신호를 기초로, 상기 제2 시점에 보관되어 있는 약제의 종류 및 재고량을 분석하는 단계; 상기 제1 시점에 보관되어 있는 약제의 종류 및 재고량과 상기 제2 시점에 보관되어 있는 약제의 종류 및 재고량을 비교하여, 상기 제1 시점과 상기 제2 시점 간에 재고량 차이가 있는 약제가 있는지 여부를 확인하는 단계; 및 상기 제1 시점에 보관되어 있는 제1 약제의 재고량이 제1 수량이고, 상기 제2 시점에 보관되어 있는 상기 제1 약제의 재고량이 제2 수량인 경우, 상기 제1 수량 및 상기 제2 수량이 상이한 것으로 확인되어, 상기 제1 시점과 상기 제2 시점 간에 상기 제1 약제의 재고량이 차이가 있는 것으로 확인되면, 상기 제1 수량에서 상기 제2 수량을 차감하여, 상기 제1 약제의 반출량을 산출하는 단계를 포함하는, 인공지능 기반 약제 관리 방법이 제공된다.According to one embodiment, in a method for managing a drug prescribed in a hospital based on artificial intelligence, which is performed by a control device, it is stored in a drug-only warehouse using a camera of a first user terminal at a first time. obtaining a first image generated by photographing the medicine at the first time point when the photographing of the medicine is performed; generating a first input signal by encoding the first image; inputting the first input signal to an artificial neural network, and obtaining a first output signal based on a result of the input of the artificial neural network; Based on the first output signal, analyzing the type and inventory amount of the drug stored at the first time point; When the photographing of the medicine stored in the warehouse is performed using the camera of the first user terminal at a second time point after the first reference period preset from the first time point has elapsed, the medication is administered at the second time point. acquiring a second image generated by photographing; generating a second input signal by encoding the second image; inputting the second input signal to the artificial neural network, and obtaining a second output signal based on a result of the input of the artificial neural network; Based on the second output signal, analyzing the type and inventory amount of the drug stored at the second time point; By comparing the type and stock amount of the drug stored at the first time point and the type and inventory amount of the drug stored at the second time point, whether there is a drug with a difference in inventory between the first time point and the second time point checking; and when the stock amount of the first drug stored at the first time point is a first quantity, and the inventory quantity of the first drug stored at the second time point is a second quantity, the first quantity and the second quantity is confirmed to be different, and when it is confirmed that there is a difference in the inventory amount of the first drug between the first time point and the second time point, the second quantity is subtracted from the first quantity to determine the amount of the first drug taken out An artificial intelligence-based drug management method is provided, including the step of calculating.
상기 인공지능 기반 약제 관리 방법은, 상기 제1 약제의 반출량을 산출하는 단계 이후에, 상기 제1 약제의 반출량이 0보다 큰 것으로 확인되면, 상기 제1 기준 기간 동안 발급된 처방전을 획득하는 단계; 상기 처방전을 기초로, 상기 제1 기준 기간 동안 처방된 약제의 종류 및 처방량을 분석하는 단계; 상기 제1 기준 기간 동안 상기 제1 약제가 처방된 것으로 확인되면, 상기 제1 기준 기간 동안 처방된 상기 제1 약제의 처방량을 확인하는 단계; 및 상기 제1 약제의 반출량과 상기 제1 약제의 처방량이 일치하지 않는 것으로 확인되면, 상기 제1 약제의 반출량에 문제가 있는 것으로 판단하여, 상기 제1 약제에 대한 반출량 확인 알림 메시지를 상기 제1 사용자 단말로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.The artificial intelligence-based drug management method may include, after calculating the amount of the first drug, when it is confirmed that the amount of the first drug is greater than 0, obtaining a prescription issued during the first reference period; analyzing a type and a prescribed amount of a drug prescribed for the first reference period based on the prescription; when it is confirmed that the first medicament has been prescribed for the first reference period, confirming a prescription amount of the first medicament prescribed for the first reference period; and if it is confirmed that the amount of the first drug and the prescribed amount of the first drug do not match, it is determined that there is a problem with the amount of the first drug, and a notification message for confirming the amount of the first drug is sent to the first drug. It may further include the step of transmitting to the user terminal.
상기 인공지능 기반 약제 관리 방법은, 상기 제1 이미지를 획득하는 단계 이전에, 상기 창고의 출입구에 설치된 스마트 도어와 상기 제1 사용자 단말이 근거리 무선 통신을 통해 연결되어 상기 스마트 도어에서 상기 제1 사용자 단말을 인지하게 되면, 상기 제1 사용자 단말의 식별 정보를 획득하는 단계; 상기 제1 사용자 단말의 식별 정보를 기초로, 상기 제1 사용자 단말이 관계자 단말로 등록되어 있는지 여부를 확인하는 단계; 상기 제1 사용자 단말이 관계자 단말로 확인된 경우, 상기 제1 사용자 단말을 소지한 제1 사용자를 병원 또는 약국의 관계자로 판단하는 단계; 상기 제1 사용자가 관계자로 판단된 상태에서, 상기 스마트 도어를 통해 상기 제1 사용자의 움직임이 감지되면, 상기 스마트 도어의 잠금이 해제되어 상기 스마트 도어가 개방되도록 제어하는 단계; 및 상기 스마트 도어에 상기 제1 사용자 단말이 인지되지 않은 상태에서, 상기 스마트 도어를 통해 상기 제1 사용자의 움직임이 감지되면, 비밀번호 또는 카드를 통한 추가 인증 필요 알림 메시지가 상기 스마트 도어에서 출력되도록 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.In the artificial intelligence-based drug management method, before the step of acquiring the first image, the smart door installed in the doorway of the warehouse and the first user terminal are connected through short-range wireless communication, and the first user in the smart door when the terminal is recognized, obtaining identification information of the first user terminal; checking whether the first user terminal is registered as a related terminal based on the identification information of the first user terminal; determining that the first user possessing the first user terminal is a person related to a hospital or pharmacy when the first user terminal is identified as a related terminal; controlling the smart door to be opened by unlocking the smart door when a movement of the first user is detected through the smart door in a state in which the first user is determined to be a related person; and when the movement of the first user is detected through the smart door while the first user terminal is not recognized by the smart door, an additional authentication required notification message through a password or card is controlled to be output from the smart door It may further include the step of
상기 인공지능 기반 약제 관리 방법은, 상기 제1 사용자 단말과 상기 스마트 도어의 위치가 미리 설정된 제1 기준 거리 내에 있는 것으로 확인되면, 상기 제1 사용자를 출근 모드로 설정하는 단계; 상기 제1 사용자 단말과 상기 스마트 도어의 위치가 상기 제1 기준 거리를 벗어나 멀리 떨어져 있는 것으로 확인되면, 상기 제1 사용자를 외출 모드로 설정하는 단계; 상기 제1 사용자 단말과 상기 스마트 도어의 위치가 상기 제1 기준 거리 보다 긴 값으로 설정된 제2 기준 거리를 벗어나 멀리 떨어져 있는 것으로 확인되면, 상기 제1 사용자를 퇴근 모드로 설정하는 단계; 상기 스마트 도어와 제2 사용자 단말이 근거리 통신을 통해 연결되어 상기 스마트 도어에서 상기 제2 사용자 단말을 인지하게 되면, 상기 제2 사용자 단말의 식별 정보를 획득하는 단계; 상기 제2 사용자 단말의 식별 정보를 기초로, 상기 제2 사용자 단말이 관계자 단말로 등록되어 있는지 여부를 확인하는 단계; 상기 제2 사용자 단말이 관계자 단말로 확인되지 않은 경우, 상기 제2 사용자 단말을 소지한 제2 사용자를 외부인으로 판단하는 단계; 상기 제1 사용자가 출근 모드로 설정되어 있는 경우, 상기 스마트 도어에 설치된 카메라의 촬영으로 생성되는 영상 정보를 획득하고, 상기 영상 정보를 상기 제1 사용자 단말로 전송하는 단계; 상기 제1 사용자가 외출 모드로 설정되어 있는 경우, 상기 제2 사용자가 외부인으로 판단된 상태에서, 상기 스마트 도어를 통해 상기 제2 사용자의 움직임이 감지되면, 상기 영상 정보를 상기 제1 사용자 단말로 전송하고, 상기 제1 사용자 단말로부터 영상 통화 연결 요청이 수신되면, 상기 스마트 도어에 설치된 도어폰과 상기 제1 사용자 단말 간에 영상 통화로 연결되도록 제어하는 단계; 및 상기 제1 사용자가 퇴근 모드로 설정되어 있는 경우, 상기 제2 사용자가 외부인으로 판단된 상태에서, 상기 스마트 도어를 통해 상기 제2 사용자의 움직임이 감지되면, 외부인 접근 알림 메시지를 보안 업체 단말로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.The artificial intelligence-based drug management method may include: when it is confirmed that the positions of the first user terminal and the smart door are within a preset first reference distance, setting the first user to a work mode; setting the first user to an outing mode when it is confirmed that the positions of the first user terminal and the smart door are far apart from the first reference distance; setting the first user to leave work mode when it is confirmed that the positions of the first user terminal and the smart door are far apart from a second reference distance set to a value longer than the first reference distance; acquiring identification information of the second user terminal when the smart door and the second user terminal are connected through short-range communication and the smart door recognizes the second user terminal; checking whether the second user terminal is registered as a related terminal based on the identification information of the second user terminal; determining that a second user possessing the second user terminal is an outsider when the second user terminal is not identified as a related terminal; when the first user is set in the attendance mode, acquiring image information generated by shooting of a camera installed in the smart door, and transmitting the image information to the first user terminal; When the first user is set to the outing mode, when the second user is determined to be an outsider and a movement of the second user is detected through the smart door, the image information is transmitted to the first user terminal transmitting, when a video call connection request is received from the first user terminal, controlling the door phone installed in the smart door and the first user terminal to be connected through a video call; and when the first user is set to leave the office mode, in a state in which the second user is determined to be an outsider, when a movement of the second user is detected through the smart door, an outsider access notification message is sent to the security company terminal It may further include the step of transmitting.
상기 스마트 도어가 개방되도록 제어하는 단계는, 상기 스마트 도어에서 상기 제1 사용자의 움직임을 감지하게 되면, 상기 스마트 도어에 설치된 카메라의 촬영으로 생성되는 영상 정보를 획득하고, 상기 영상 정보를 분석하여 출입자의 수를 산출하는 단계; 상기 출입자의 수가 1명으로 산출되면, 상기 스마트 도어와 연결된 바닥 영역에 설치되어 있는 무게 감지 모듈로부터 무게 측정으로 생성되는 측정값을 획득하고, 상기 측정값과 미리 등록된 제1 사용자의 무게를 비교하여 상기 제1 사용자가 짐을 들고 있는지 여부를 판단하는 단계; 상기 제1 사용자가 짐을 들고 있지 않은 상태로 판단되면, 상기 스마트 도어가 미리 설정된 제1 기준 속도를 통해 미리 설정된 제1 각도까지 개방된 후 폐쇄되도록 제어하고, 상기 제1 사용자가 짐을 들고 있는 상태로 판단되면, 상기 스마트 도어가 상기 제1 기준 속도 보다 느린 값으로 설정된 제2 기준 속도를 통해 상기 제1 각도까지 개방된 후 폐쇄되도록 제어하는 단계; 상기 출입자의 수가 2명 이상으로 산출되면, 상기 출입자의 수가 미리 설정된 제1 기준치 보다 많은지 여부를 확인하는 단계; 상기 출입자의 수가 상기 제1 기준치 보다 적은 것으로 확인되면, 상기 스마트 도어가 상기 제1 기준 속도를 통해 상기 제1 각도 보다 큰 값으로 설정된 제2 각도까지 개방된 후 폐쇄되도록 제어하는 단계; 상기 출입자의 수가 상기 제1 기준치 보다 많은 것으로 확인되면, 상기 출입자의 수가 미리 설정된 제2 기준치 보다 많은지 여부를 확인하는 단계; 상기 출입자의 수가 상기 제2 기준치 보다 적은 것으로 확인되면, 상기 스마트 도어가 상기 제1 기준 속도를 통해 상기 제2 각도까지 개방되도록 제어하고, 미리 설정된 제1 시간 동안 개방 상태를 유지한 후, 상기 스마트 도어가 폐쇄되도록 제어하는 단계; 및 상기 출입자의 수가 상기 제2 기준치 보다 많은 것으로 확인되면, 상기 스마트 도어가 상기 제1 기준 속도를 통해 상기 제2 각도까지 개방되도록 제어하고, 상기 제1 시간 보다 긴 값으로 설정된 제2 시간 동안 개방 상태를 유지한 후, 상기 스마트 도어가 폐쇄되도록 제어하는 단계를 포함할 수 있다.In the step of controlling the smart door to be opened, when the smart door detects the movement of the first user, image information generated by shooting of a camera installed in the smart door is obtained, and the image information is analyzed to allow a person entering or leaving the door. calculating the number of ; When the number of entrants is calculated as 1, a measurement value generated by weight measurement is obtained from a weight detection module installed in a floor area connected to the smart door, and the measurement value is compared with the weight of the first registered user to determine whether the first user is carrying a load; When it is determined that the first user is not carrying a load, the smart door is opened to a preset first angle through a preset first reference speed and then controlled to be closed, and the first user is holding a load. when it is determined, controlling the smart door to be opened to the first angle and then closed through a second reference speed set to a value slower than the first reference speed; when the number of entrants is calculated to be two or more, determining whether the number of entrants is greater than a preset first reference value; when it is confirmed that the number of entrants is less than the first reference value, controlling the smart door to be opened and then closed to a second angle set to a value greater than the first angle through the first reference speed; when it is determined that the number of entrants is greater than the first reference value, determining whether the number of entrants is greater than a preset second reference value; When it is confirmed that the number of entrants is less than the second reference value, the smart door is controlled to open to the second angle through the first reference speed, and after maintaining the open state for a first preset time, the smart door is opened to the second angle. controlling the door to be closed; and when it is confirmed that the number of entrants is greater than the second reference value, the smart door is controlled to be opened to the second angle through the first reference speed, and is opened for a second time set to a value longer than the first time. After maintaining the state, the method may include controlling the smart door to be closed.
일실시예에 따르면, 제1 시점에 보관되어 있는 약제의 종류 및 재고량과 제2 시점에 보관되어 있는 약제의 종류 및 재고량을 비교하여, 제1 시점과 제2 시점 간에 재고량 차이가 있는 약제가 있는지 여부를 확인하고, 제1 시점에 보관되어 있는 제1 약제의 재고량이 제1 수량이고, 제2 시점에 보관되어 있는 제1 약제의 재고량이 제2 수량인 경우, 제1 수량 및 제2 수량이 상이한 것으로 확인되어, 제1 시점과 제2 시점 간에 제1 약제의 재고량이 차이가 있는 것으로 확인되면, 제1 수량에서 제2 수량을 차감하여, 제1 약제의 반출량을 산출함으로써, 편리하고 정확하게 약제를 관리할 수 있으며, 안전하게 약제 반출 현황을 정리할 수 있는 효과가 있다.According to one embodiment, by comparing the type and inventory amount of the drug stored at the first time point and the type and inventory amount of the drug stored at the second time point, whether there is a drug with a difference in inventory between the first time point and the second time point If the inventory amount of the first drug stored at the first time point is the first quantity and the inventory quantity of the first drug stored at the second time point is the second quantity, the first quantity and the second quantity are If it is confirmed that there is a difference in the inventory amount of the first drug between the first time point and the second time point, the second quantity is subtracted from the first quantity to calculate the discharge amount of the first drug, so that the drug is conveniently and accurately can be managed, and it has the effect of safely organizing the status of drug shipments.
한편, 실시예들에 따른 효과들은 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.On the other hand, the effects according to the embodiments are not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those of ordinary skill in the art from the following description.
도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 일실시예에 따른 병원에서 처방된 약제 관리를 위한 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 일실시예에 따른 인공 신경망을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일실시예에 따른 처방전을 통해 약제의 반출량을 확인하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 일실시예에 따른 스마트 도어의 출입문을 개방하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 일실시예에 따른 사용자의 모드를 설정하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 일실시예에 따른 사용자를 관계자와 외부인으로 구분하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 8은 일실시예에 따른 사용자의 설정 모드에 따라 외부인의 출입을 관리하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9는 일실시예에 따른 사용자의 현재 상태에 따라 스마트 도어의 개폐 속도를 조절하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 10은 일실시예에 따른 출입자의 수에 따라 개방 각도 및 개방 상태 유지 시간을 조절하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 11은 일실시예에 따른 제어 장치의 구성의 예시도이다.1 is a diagram schematically showing the configuration of a system according to an embodiment.
2 is a flowchart for explaining a method for managing a drug prescribed in a hospital according to an embodiment.
3 is a diagram for explaining an artificial neural network according to an embodiment.
4 is a flow chart for explaining a process of confirming the amount of medication taken out through a prescription according to an embodiment.
5 is a flowchart illustrating a process of opening a door of a smart door according to an embodiment.
6 is a flowchart illustrating a process of setting a user's mode according to an exemplary embodiment.
7 is a flowchart illustrating a process of classifying a user into a related person and an outsider according to an exemplary embodiment.
8 is a flowchart illustrating a process of managing access of outsiders according to a user's setting mode according to an exemplary embodiment.
9 is a flowchart illustrating a process of adjusting an opening/closing speed of a smart door according to a user's current state according to an embodiment.
10 is a flowchart for explaining a process of adjusting an open angle and an open state maintaining time according to the number of entrants according to an exemplary embodiment.
11 is an exemplary diagram of a configuration of a control device according to an embodiment.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, since various changes may be made to the embodiments, the scope of the patent application is not limited or limited by these embodiments. It should be understood that all modifications, equivalents and substitutes for the embodiments are included in the scope of the rights.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.Specific structural or functional descriptions of the embodiments are disclosed for purposes of illustration only, and may be changed and implemented in various forms. Accordingly, the embodiments are not limited to a specific disclosure form, and the scope of the present specification includes changes, equivalents, or substitutes included in the technical spirit.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.Although terms such as first or second may be used to describe various elements, these terms should be interpreted only for the purpose of distinguishing one element from another. For example, a first component may be termed a second component, and similarly, a second component may also be termed a first component.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.When a component is referred to as being “connected” to another component, it may be directly connected or connected to the other component, but it should be understood that another component may exist in between.
실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Terms used in the examples are used for the purpose of description only, and should not be construed as limiting. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In the present specification, terms such as “comprise” or “have” are intended to designate that a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification exists, but one or more other features It is to be understood that this does not preclude the possibility of the presence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the embodiment belongs. Terms such as those defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present application. does not
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In addition, in the description with reference to the accompanying drawings, the same components are assigned the same reference numerals regardless of the reference numerals, and the overlapping description thereof will be omitted. In the description of the embodiment, if it is determined that a detailed description of a related known technology may unnecessarily obscure the gist of the embodiment, the detailed description thereof will be omitted.
실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 키오스크, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다.The embodiments may be implemented in various types of products, such as personal computers, laptop computers, tablet computers, smart phones, televisions, smart home appliances, intelligent cars, kiosks, wearable devices, and the like.
도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.1 is a diagram schematically showing the configuration of a system according to an embodiment.
도 1을 참조하면, 일실시예에 따른 시스템은 복수의 사용자 단말(10), 스마트 도어(20), 제어 장치(30)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , a system according to an embodiment may include a plurality of
먼저, 복수의 사용자 단말(10)은 병원 또는 약국에 출입하는 사용자들이 사용하는 단말로, 예를 들어, 스마트폰과 같은 모바일 기기일 수 있으며, 제1 사용자가 사용하는 제1 사용자 단말(11), 제2 사용자가 사용하는 제2 사용자 단말(12) 등을 포함할 수 있다.First, the plurality of
복수의 사용자 단말(10) 중 일부는 병원 또는 약국의 관계자 단말로 등록되어 있으며, 관계자 단말로 등록되어 있지 않은 나머지 단말은 외부인 단말로 인식될 수 있다.Some of the plurality of
스마트 도어(20)는 제어 장치(30)와 네트워크를 통해 연결될 수 있다.The
스마트 도어(20)는 근거리 무선 통신(NFC, 블루투스 등)을 위한 통신 수단을 구비하여, 인접한 영역에 위치하는 사용자 단말을 인지할 수 있으며, 인지된 사용자 단말이 관계자 단말로 확인되면, 스마트 도어(20)의 잠금 장치가 해제되어, 스마트 도어(20)의 출입문이 개방될 수 있다.The
스마트 도어(20)와 연결된 바닥 영역에는 무게 감지 모듈이 설치될 수 있으며, 무게 감지 모듈이 바닥 영역에 위치하는 물체에 대한 무게를 측정하면, 스마트 도어(20)는 무게 감지 모듈로부터 무게 측정 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 창고 출입을 위한 이동 경로가 제1 구역, 제2 구역 순인 경우, 제1 구역의 바닥 영역에는 무게 감지 모듈이 설치되어 있고, 제2 구역에는 스마트 도어(20)가 설치되어 있어, 스마트 도어(20)로 진입하기 위해 제1 구역으로 사용자가 이동하면, 무게 감지 모듈은 제1 구역에 위치하는 사용자의 무게를 측정할 수 있으며, 스마트 도어(20)는 무게 감지 모듈로부터 무게 측정 정보를 획득할 수 있다.A weight detection module may be installed in the floor area connected to the
제어 장치(30)는 제어 장치(30)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 보유한 자체 서버일수도 있고, 클라우드 서버일 수도 있고, 분산된 노드(node)들의 p2p(peer-to-peer) 집합일 수도 있다. 제어 장치(30)는 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장/참조 기능, 입출력 기능 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 제어 장치(30)는 추론 기능을 수행하는 적어도 하나 이상의 인공 신경망을 구비할 수 있다. 제어 장치(30)는 복수의 사용자 단말(10)과 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있다.The
제어 장치(30)는 네트워크로 연결된 스마트 도어(20), 스마트 도어(20)와 연결된 무게 감지 모듈의 동작을 제어할 수 있다.The
제어 장치(30)는 인공지능을 기반으로 병원에서 처방되는 약제의 재고량, 반출량, 처방량 등을 관리할 수 있다. 여기서, 약제는 병원에서 치료 목적을 위해 사용되는 경구 투여용, 주사용 및 도포용 약물을 포함하나 이에 국한하지 않는다. 약제는 자율 신경계, 심혈관계, 호흡기계, 소화기계, 근골격계, 중추신경계, 내분비계, 비뇨생식기계, 피부계, 감염성질환, 항우울제, 항불안제, 항정신병 약, 치매치료제 및 항암 약물 등을 포함하나, 이에 한정되지 않으며, 병원에서 사용되는 여타의 치료용 약물이 될 수도 있음을 의료 보건 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있다.The
제어 장치(30)는 딥러닝 기술을 적용하여 병원에서 처방된 약제를 효율적으로 관리할 수 있다.The
도 2는 일실시예에 따른 병원에서 처방된 약제 관리를 위한 방법을 설명하기 위한 순서도이다.2 is a flowchart for explaining a method for managing a drug prescribed in a hospital according to an embodiment.
도 2를 참조하면, 먼저, S201 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 시점에 약제를 촬영하여 생성된 제1 이미지를 획득할 수 있다.Referring to FIG. 2 , first, in step S201 , the
구체적으로, 병원 또는 약국에는 약제 전용 창고가 설치되어 있으며, 창고 내부에는 약제들을 보관하기 위한 보관함이 구비되어 있을 수 있다. 제1 사용자 단말(11)은 제1 시점에 제1 사용자 단말(11)에 구비된 카메라를 이용하여 창고의 보관함에 진열되어 있는 약제에 대한 촬영을 수행하여 제1 이미지를 생성할 수 있다. 제어 장치(30)는 제1 시점에 창고에 보관되어 있는 약제를 촬영하여 제1 이미지가 생성되면, 제1 사용자 단말(11)로부터 제1 이미지를 획득할 수 있다.Specifically, a warehouse for medicines is installed in a hospital or pharmacy, and a storage box for storing medicines may be provided inside the warehouse. The
일실시예에 따르면, 제1 사용자 단말(11)에 포함되어 있는 카메라는 영상 촬영을 위한 Full HD(High Definition) 화질의 카메라 장비로서, 30내지 60프레임을 기준으로 하는 촬영 장비일 수 있다. 카메라는 노출, 셔터스피드, 감도를 자동으로 조절할 수 있으며, 사용자의 편의에 따라 수동 조절이 가능할 수 있다.According to an embodiment, the camera included in the
S202 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 이미지를 인코딩 하여 제1 입력 신호를 생성할 수 있다.In step S202, the
구체적으로, 제어 장치(30)는 제1 이미지의 픽셀을 색 정보로 인코딩 하여 제1 입력 신호를 생성할 수 있다. 색 정보는 RGB 색상 정보, 명도 정보, 채도 정보를 포함할 수 있으나, 이에 국한하지 않는다. 제어 장치(30)는 색 정보를 수치화된 값으로 환산할 수 있으며, 이 값을 포함한 데이터 시트 형태로 이미지를 인코딩할 수 있다.Specifically, the
S203 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 입력 신호를 인공 신경망에 입력할 수 있다.In step S203 , the
일실시예에 따르면, 인공 신경망은 컨볼루션 신경망으로 구현되어, 컨볼루션 신경망은 특징 추출 신경망과 분류 신경망으로 구성되어 있으며, 특징 추출 신경망은 입력 신호를 컨볼루션 계층과 풀링 계층을 차례로 쌓아 진행한다. 컨볼루션 계층은 컨볼루션 연산, 컨볼루션 필터 및 활성함수를 포함하고 있다. 컨볼루션 필터의 계산은 대상 입력의 행렬 크기에 따라 조절되나 일반적으로 9X9 행렬을 사용한다. 활성 함수는 일반적으로 ReLU 함수, 시그모이드 함수, 및 tanh 함수 등을 사용하나 이에 한정하지 않는다. 풀링 계층은 입력의 행렬 크기를 줄이는 역할을 하는 계층으로, 특정 영역의 픽셀을 묶어 대표값을 추출하는 방식을 사용한다. 풀링 계층의 연산에는 일반적으로 평균값이나 최대값을 많이 사용하나 이에 한정하지 않는다. 해당 연산은 정방 행렬을 사용하여 진행되는데, 일반적으로 9X9 행렬을 사용한다. 컨볼루션 계층과 풀링 계층은 해당 입력이 차이를 유지한 상태에서 충분히 작아질 때까지 번갈아 반복 진행된다.According to an embodiment, the artificial neural network is implemented as a convolutional neural network, and the convolutional neural network is composed of a feature extraction neural network and a classification neural network. The convolution layer includes a convolution operation, a convolution filter, and an activation function. The calculation of the convolution filter is adjusted according to the matrix size of the target input, but a 9X9 matrix is generally used. The activation function generally uses, but is not limited to, a ReLU function, a sigmoid function, and a tanh function. The pooling layer is a layer that reduces the size of the input matrix, and uses a method of extracting representative values by tying pixels in a specific area. In general, the average value or the maximum value is often used for the calculation of the pooling layer, but is not limited thereto. The operation is performed using a square matrix, usually a 9x9 matrix. The convolutional layer and the pooling layer are repeated alternately until the corresponding input becomes small enough while maintaining the difference.
일실시예에 따르면, 분류 신경망은 은닉층과 출력층을 가지고 있다. 인공지능 기반의 약제 관리 방법을 위한 컨볼루션 신경망에서는 일반적으로 은닉층이 3개 이상 존재하며, 각 은닉층의 노드는 100개로 지정하나 경우에 따라 그 이상으로 정할 수 있다. 은닉층의 활성함수는 ReLU 함수, 시그모이드 함수 및 tanh 함수 등을 사용하나 이에 한정하지 않는다. 컨볼루션 신경망의 출력층 노드는 총 50개로 할 수 있다. 컨볼루션 신경망에 대한 자세한 설명은 도 3을 참조하여 후술한다.According to one embodiment, the classification neural network has a hidden layer and an output layer. In a convolutional neural network for an AI-based drug management method, there are generally three or more hidden layers, and 100 nodes for each hidden layer are specified, but more can be specified in some cases. The activation function of the hidden layer uses a ReLU function, a sigmoid function, and a tanh function, but is not limited thereto. A total of 50 output layer nodes of a convolutional neural network can be made. A detailed description of the convolutional neural network will be described later with reference to FIG. 3 .
S204 단계에서, 제어 장치(30)는 컨볼루션 신경망인 인공 신경망의 입력의 대한 결과에 기초하여, 인공 신경망의 출력값인 제1 출력 신호를 획득할 수 있다.In step S204 , the
일실시예에 따르면, 컨볼루션 신경망의 50개 출력층 노드는 상위 25개의 출력층 노드와 하위 25개의 출력층 노드를 포함할 수 있다. 컨볼루션 신경망의 50개 출력층 노드 중 상위 25개의 출력층 노드는 약제의 종류를 지시할 수 있다. 하위 25개의 노드는 상위 25개의 노드에 대응하는 약제의 재고량을 지시할 수 있다. 컨볼루션 신경망의 출력에 관한 자세한 설명은 도 3을 참조하여 후술한다.According to an embodiment, 50 output layer nodes of the convolutional neural network may include upper 25 output layer nodes and lower 25 output layer nodes. The top 25 output layer nodes among 50 output layer nodes of the convolutional neural network may indicate the type of drug. The lower 25 nodes may indicate the inventory amount of drugs corresponding to the upper 25 nodes. A detailed description of the output of the convolutional neural network will be described later with reference to FIG. 3 .
S205 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 출력 신호를 기초로, 제1 시점에 보관되어 있는 약제의 종류 및 재고량을 분석할 수 있다. 즉, 제어 장치(30)는 제1 시점에 창고에 보관되어 있는 약제의 종류가 어느 것인지 분석하고, 약제의 종류 별로 재고량이 몇 개인지 분석할 수 있다.In step S205, the
S206 단계에서, 제어 장치(30)는 제2 시점에 약제를 촬영하여 생성된 제2 이미지를 획득할 수 있다. 여기서, 제2 시점은 제1 시점으로부터 제1 기준 기간이 지난 후의 시점을 의미하고, 제1 기준 기간은 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있다. 예를 들어, 제1 시점이 13시 10분인데, 제1 기준 기간이 10분으로 설정되어 있는 경우, 제2 시점은 13시 20분일 수 있다.In step S206, the
구체적으로, 제1 사용자 단말(11)은 제2 시점에 제1 사용자 단말(11)에 구비된 카메라를 이용하여 창고의 보관함에 진열되어 있는 약제에 대한 촬영을 수행하여 제2 이미지를 생성할 수 있다. 제어 장치(30)는 제2 시점에 창고에 보관되어 있는 약제를 촬영하여 제2 이미지가 생성되면, 제1 사용자 단말(11)로부터 제2 이미지를 획득할 수 있다.Specifically, the
S207 단계에서, 제어 장치(30)는 제2 이미지를 인코딩 하여 제2 입력 신호를 생성할 수 있다.In step S207 , the
S208 단계에서, 제어 장치(30)는 제2 입력 신호를 인공 신경망에 입력할 수 있다.In step S208, the
S209 단계에서, 제어 장치(30)는 인공 신경망의 입력의 대한 결과에 기초하여, 인공 신경망의 출력값인 제2 출력 신호를 획득할 수 있다.In step S209 , the
S210 단계에서, 제어 장치(30)는 제2 출력 신호를 기초로, 제2 시점에 보관되어 있는 약제의 종류 및 재고량을 분석할 수 있다. 즉, 제어 장치(30)는 제2 시점에 창고에 보관되어 있는 약제의 종류가 어느 것인지 분석하고, 약제의 종류 별로 재고량이 몇 개인지 분석할 수 있다.In step S210, the
S211 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 시점에 보관되어 있는 약제의 종류 및 재고량과 제2 시점에 보관되어 있는 약제의 종류 및 재고량을 비교하여, 제1 시점과 제2 시점 간에 재고량 차이가 있는 약제가 있는지 여부를 확인할 수 있다.In step S211, the
예를 들어, 제1 시점에 제1 약제가 5개, 제2 약제가 4개 보관되어 있는 것으로 확인되고, 제2 시점에 제1 약제가 4개, 제2 약제가 4개 보관되어 있는 것으로 확인되면, 제어 장치(30)는 제1 시점과 제2 시점 간에 제1 약제의 재고량이 차이가 있는 것으로 확인할 수 있다.For example, it is confirmed that 5 first drugs and 4 second drugs are stored at the first time point, and it is confirmed that 4 first drugs and 4 second drugs are stored at the second time point If it is, the
S211 단계에서 제1 약제의 재고량이 차이가 있는 것으로 확인되면, S212 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 시점과 제2 시점 간에 차이나는 재고량을 제1 약제의 반출량으로 산출할 수 있다.If it is confirmed that there is a difference in the inventory amount of the first medicament in step S211, in step S212, the
구체적으로, 제1 시점에 창고에 보관되어 있는 제1 약제의 재고량이 제1 수량이고, 제2 시점에 보관되어 있는 제1 약제의 재고량이 제2 수량인 경우, 제어 장치(30)는 제1 수량 및 제2 수량이 상이한 것으로 확인되면, 제1 시점과 제1 시점 간에 제1 약제의 재고량이 차이가 있는 것으로 확인할 수 있으며, 제1 수량에서 제2 수량을 차감하여, 제1 약제의 반출량을 산출할 수 있다.Specifically, when the inventory amount of the first medicament stored in the warehouse at the first time point is the first quantity, and the inventory quantity of the first medicament stored at the second time point is the second quantity, the
예를 들어, 제1 시점에 제1 약제가 5개 보관되어 있는 것으로 확인되고, 제2 시점에 제1 약제가 4개 보관되어 있는 것으로 확인되면, 제어 장치(30)는 5개에서 4개를 차감하여, 1개를 제1 약제의 반출량으로 산출할 수 있다.For example, when it is confirmed that 5 first medicaments are stored at the first time point, and it is confirmed that 4 first medicaments are stored at the second time point, the
도 3은 일실시예에 따른 인공 신경망을 설명하기 위한 도면이다.3 is a diagram for explaining an artificial neural network according to an embodiment.
일실시예에 따르면, 제어 장치(30)는 제1 사용자 단말(11)의 카메라를 통한 촬영으로 생성된 이미지를 인코딩 하여 제1 입력 신호를 생성할 수 있으며, 인공 신경망(301)은 제1 입력 신호를 입력으로 하고, 약제의 종류(302) 및 약제의 재고량(303)을 출력으로 할 수 있다.According to an embodiment, the
일실시예에 따른 인코딩은 이미지의 픽셀 별 색 정보를 수치화된 데이터 시트 형태로 저장하는 방식으로 이뤄질 수 있는데, 색 정보는 하나의 픽셀이 가지고 있는 RGB 색상, 명도 정보, 채도 정보를 포함할 수 있으나, 이에 국한하지 않는다.Encoding according to an embodiment may be performed by storing color information for each pixel of an image in the form of a digitized data sheet, and the color information may include RGB color, brightness information, and saturation information of one pixel. , but not limited thereto.
일실시예에 따르면, 인공 신경망(301)은 컨볼루션 신경망으로 구현되어, 인공 신경망(301)은 특징 추출 신경망(310)과 분류 신경망(320)으로 구성될 수 있으며, 특징 추출 신경망(310)은 약제를 찍은 이미지에서 약제와 배경을 분리하는 작업을 수행할 수 있으며, 분류 신경망(320)은 그로부터 약제를 종류별로 분류하고, 약제의 종류별로 각각의 재고량을 파악하는 작업을 수행하도록 할 수 있다. 특징 추출 신경망(310)이 약제와 배경과 구분하는 방법은, 이미지를 인코딩한 제1 입력 신호의 데이터 시트로부터 색 정보의 각 값들의 변화가 한 픽셀을 포함하는 8개의 픽셀 중 6개 이상에서 30% 이상의 변화가 생긴 것으로 감지되는 픽셀들의 묶음을 약제와 배경의 경계로 삼을 수 있으나, 이에 국한하지 않는다.According to an embodiment, the artificial neural network 301 is implemented as a convolutional neural network, and the artificial neural network 301 may be composed of a feature extraction neural network 310 and a classification neural network 320, and the feature extraction neural network 310 is It is possible to perform the task of separating the drug and the background from the image taken of the drug, and the classification neural network 320 classifies the drug by type therefrom, and it is possible to perform the task of identifying the respective inventory amount for each type of drug. In the method of the feature extraction neural network 310 to distinguish the drug and the background, the change in each value of color information from the data sheet of the first input signal encoding the image is 30 in 6 or more of 8 pixels including one pixel. A group of pixels detected as having a change of % or more may be used as a boundary between the drug and the background, but is not limited thereto.
일실시예에 따르면, 특징 추출 신경망(310)은 입력 신호를 컨볼루션 계층과 풀링 계층을 차례로 쌓아 진행한다. 컨볼루션 계층은 컨볼루션 연산, 컨볼루션 필터 및 활성함수를 포함하고 있다. 컨볼루션 필터의 계산은 대상 입력의 행렬 크기에 따라 조절되나 일반적으로 9X9 행렬을 사용한다. 활성 함수는 일반적으로 ReLU 함수, 시그모이드 함수, 및 tanh 함수 등을 사용하나 이에 한정하지 않는다. 풀링 계층은 입력의 행렬 크기를 줄이는 역할을 하는 계층으로, 특정 영역의 픽셀을 묶어 대표값을 추출하는 방식을 사용한다. 풀링 계층의 연산에는 일반적으로 평균값이나 최대값을 많이 사용하나 이에 한정하지 않는다. 해당 연산은 정방 행렬을 사용하여 진행되는데, 일반적으로 9X9 행렬을 사용한다. 컨볼루션 계층과 풀링 계층은 해당 입력이 차이를 유지한 상태에서 충분히 작아질 때까지 번갈아 반복 진행된다.According to an embodiment, the feature extraction neural network 310 stacks the input signal by sequentially stacking a convolutional layer and a pooling layer. The convolution layer includes a convolution operation, a convolution filter, and an activation function. The calculation of the convolution filter is adjusted according to the matrix size of the target input, but a 9X9 matrix is generally used. The activation function generally uses, but is not limited to, a ReLU function, a sigmoid function, and a tanh function. The pooling layer is a layer that reduces the size of the input matrix, and uses a method of extracting representative values by tying pixels in a specific area. In general, the average value or the maximum value is often used for the calculation of the pooling layer, but is not limited thereto. The operation is performed using a square matrix, usually a 9x9 matrix. The convolutional layer and the pooling layer are repeated alternately until the corresponding input becomes small enough while maintaining the difference.
일실시예에 따른 분류 신경망(320)은 특징 추출 신경망(310)을 통해 배경으로부터 구분된 약제를 그 형태 및 연속성에 따라 종류를 구분하고, 약제의 재고량(303)을 종류별로 파악할 수 있다. 약제의 비교를 위해 데이터베이스에 저장된 정보들을 활용할 수 있다. 분류 신경망(320)은 약제의 종류(302)를 파악하는 작업을 우선으로 하며, 파악된 약제의 형태 및 크기에 따라 약제의 재고량(303) 파악을 용이하도록 할 수 있다.The classification neural network 320 according to an embodiment classifies the drug classified from the background through the feature extraction neural network 310 according to its shape and continuity, and can identify the inventory 303 of the drug by type. The information stored in the database may be used for comparison of drugs. The classification neural network 320 prioritizes the task of identifying the type 302 of the drug, and may facilitate the grasp of the inventory 303 of the drug according to the type and size of the identified drug.
일실시예에 따르면, 분류 신경망(320)은 은닉층과 출력층을 가지고 있다. 제어 장치(30) 내의 인공 신경망(301)에서는 일반적으로 은닉층이 5개 이상 존재하며, 각 은닉층의 노드는 80개로 지정하나 경우에 따라 그 이상으로 정할 수 있다. 은닉층의 활성함수는 ReLU 함수, 시그모이드 함수 및 tanh 함수 등을 사용하나 이에 한정하지 않는다. 인공 신경망(301)의 출력층 노드는 총 50개로 할 수 있다.According to one embodiment, the classification neural network 320 has a hidden layer and an output layer. In the artificial neural network 301 in the
일실시예에 따른 인공 신경망(301)의 출력은 출력층의 50개 노드 중 상위 25개의 노드는 약제의 종류(302)를 지시할 수 있고, 하위 25개의 노드는 상위 노드에 각각 대응하는 약제의 재고량(303)을 지시할 수 있다. 상위 25개의 노드와 하위 25개의 노드를 대응시키는 방식은 상위 n번 째 노드와 하위 n번 째 노드를 대응시키는 방식으로, 전체에서 n번 째 노드가 전체에서 25+n번 째 노드에 대응하는 방식으로 진행될 수 있다. 예를 들어, 1번 째 노드는 26번 째 노드에 대응하며, 2번 째 노드는 27번 째 노드에, 10번 째 노드는 35번 째 노드에, 25번 재 노드는 50번 째 노드에 대응하는 방식으로 진행될 수 있다. 약제의 종류(302)는 약제에 대응하는 코드 정보로 출력될 수 있으나, 이에 국한하지 않는다. 인공 신경망(301)의 50개의 출력층 노드 중 출력값이 없는 출력층 노드는 숫자 ‘0’을 그 출력값으로 출력할 수 있다. 상위 25개의 노드 중에 이 숫자 ‘0’이 포함되는 노드들은 해당하는 약제가 없는 것으로 간주될 수 있다. 만약 분류된 약제의 종류가 25개 이상일 경우, 남은 약제는 미리 생성한 출력값이 모두 처리된 후 이어서 자동으로 처리될 수 있다.The output of the artificial neural network 301 according to an embodiment may indicate that the upper 25 nodes among the 50 nodes of the output layer indicate the type 302 of the drug, and the lower 25 nodes indicate the inventory amount of the drug corresponding to the upper node, respectively. (303) may be indicated. The method of matching the top 25 nodes with the bottom 25 nodes is a method of matching the top nth node and the bottom nth node, and the nth node in the whole corresponds to the 25+nth node in the whole can proceed with For example, the 1st node corresponds to the 26th node, the 2nd node corresponds to the 27th node, the 10th node corresponds to the 35th node, and the 25th node corresponds to the 50th node. can proceed in this way. The type of drug 302 may be output as code information corresponding to the drug, but is not limited thereto. An output layer node having no output value among 50 output layer nodes of the artificial neural network 301 may output the number '0' as its output value. Among the top 25 nodes, nodes containing this number ‘0’ may be considered as having no corresponding drug. If there are more than 25 types of classified drugs, the remaining drugs may be automatically processed after all output values generated in advance are processed.
일실시예에 따르면, 인공 신경망(301)은 사용자가 인공 신경망(301)에 따른 약제 파악의 문제점 발견 시 사용자에 의해 입력된 수정 정답에 의해 생성되는 제1 학습 신호를 전달받아 학습할 수 있다. 인공 신경망(301)에 따른 약제 파악의 문제점은 약제의 종류(302) 및 약제의 재고량(303)에 문제가 있는 경우를 의미할 수 있다.According to an embodiment, the artificial neural network 301 may learn by receiving the first learning signal generated by the corrected correct answer input by the user when the user discovers a problem in identifying the drug according to the artificial neural network 301 . The problem of drug identification according to the artificial neural network 301 may mean a case where there is a problem with the type of drug 302 and the inventory amount 303 of the drug.
일실시예에 따른 제1 학습 신호는 정답과 출력값의 오차를 바탕으로 만들어지며, 경우에 따라 델타를 이용하는 SGD나 배치 방식 혹은 역전파 알고리즘을 따르는 방식을 사용할 수 있다. 본 제1 학습 신호에 의해 인공 신경망(301)은 기존의 가중치를 수정해 학습을 수행하며, 경우에 따라 모멘텀을 사용할 수 있다. 오차의 계산에는 비용함수가 사용될 수 있는데, 비용함수로 Cross entropy 함수를 사용할 수 있다.The first learning signal according to an embodiment is created based on the error between the correct answer and the output value, and in some cases, SGD using delta, a batch method, or a method following a backpropagation algorithm may be used. According to this first learning signal, the artificial neural network 301 performs learning by correcting the existing weights, and in some cases, momentum may be used. A cost function can be used to calculate the error, and a cross entropy function can be used as the cost function.
도 4는 일실시예에 따른 처방전을 통해 약제의 반출량을 확인하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.4 is a flow chart for explaining a process of confirming the amount of medication taken out through a prescription according to an embodiment.
도 4를 참조하면, 먼저, S401 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 약제의 반출량이 산출되어, 제1 약제의 반출량이 0보다 큰 것으로 확인되면, 제1 기준 기간 동안 발급된 처방전을 획득할 수 있다. 여기서, 제1 기준 기간은 제1 시점부터 제2 시점까지의 기간을 의미할 수 있다.Referring to FIG. 4 , first, in step S401 , the
예를 들어, 제1 시점이 13시 10분이고, 제2 시점이 13시 20분인 경우, 제어 장치(30)는 13시 10분부터 13시 20분까지 발급된 처방전을 획득할 수 있다.For example, when the first time point is 13:10 and the second time point is 13:20, the
일실시예에 따르면, 환자의 진찰이 완료되면, 병원에 설치된 단말을 통해 처방전이 발급될 수 있으며, 제어 장치(30)는 발급된 처방전을 획득할 수 있다. 이때, 제어 장치(30)는 처방전의 발급 시간, 처방전을 통해 처방된 약제의 종류 및 처방량에 대한 정보를 획득할 수 있다.According to an embodiment, when the examination of the patient is completed, a prescription may be issued through a terminal installed in a hospital, and the
S402 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 기준 기간 동안 발급된 처방전을 기초로, 제1 기준 기간 동안 처방된 약제의 종류 및 처방량을 분석할 수 있다.In step S402 , the
예를 들어, 제1 기준 기간이 13시 10분부터 13시 20분까지이고, 13시 13분에 처방된 처방전에는 제1 약제가 1개, 제2 약제가 2개 처방되어 있고, 13시 16분에 처방된 처방전에는 제2 약제가 1개, 제3 약제가 2개 처방되어 있는 경우, 제어 장치(30)는 제1 기준 기간 동안에 제1 약제가 1개, 제2 약제가 3개, 제3 약제가 2개 처방된 것으로, 처방된 약제의 종류 및 처방량을 분석할 수 있다.For example, the first reference period is from 13:10 to 13:20, and a prescription prescribed at 13:13 includes one first drug and two second drugs, and 13:16 If the prescription prescribed in minutes has one second drug and two third drugs prescribed, the
S403 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 기준 기간 동안 처방된 약제의 종류 및 처방량에 대한 분석 결과에서, 제1 약제의 처방량을 확인할 수 있다. 즉, 제어 장치(30)는 제1 기준 기간 동안 제1 약제가 처방된 것으로 확인되면, 제1 기준 기간 동안 처방된 제1 약제의 처방량을 확인할 수 있다.In step S403 , the
S404 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 약제의 반출량과 제1 약제의 처방량이 일치하는지 여부를 확인할 수 있다.In step S404 , the
S404 단계에서 제1 약제의 반출량과 제1 약제의 처방량이 일치하는 것으로 확인되면, S405 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 약제의 반출량에 문제가 없는 것으로 판단할 수 있다.If it is confirmed in step S404 that the discharging amount of the first medicament matches the prescription amount of the first medicament, in step S405 , the
S404 단계에서 제1 약제의 반출량과 제1 약제의 처방량이 일치하지 않는 것으로 확인되면, S406 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 약제의 반출량에 문제가 있는 것으로 판단할 수 있다.If it is determined in step S404 that the dispensing amount of the first medicament does not match the prescribed amount of the first medicament, in step S406 , the
S407 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 약제에 대한 반출량 확인 알림 메시지를 제1 사용자 단말(11)로 전송할 수 있다. 여기서, 제1 약제에 대한 반출량 확인 알림 메시지는 제1 약제의 처방량과 반출량이 상이하여, 반출량에 대한 확인이 필요한 것을 알려주는 알림 메시지이다.In step S407 , the
도 5는 일실시예에 따른 스마트 도어의 출입문을 개방하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.5 is a flowchart illustrating a process of opening a door of a smart door according to an embodiment.
도 5를 참조하면, 먼저, S501 단계에서, 스마트 도어(20)는 사용자 단말과의 연결 대기 상태를 유지할 수 있다. 즉, 스마트 도어(20)는 근거리 무선 통신을 통해 주변에 사용자 단말이 인지되는지 탐색하는 동작을 수행할 수 있다. 이때, 스마트 도어(20)는 약제 전용 창고의 출입구에 설치되어 있으며, 창고에는 병원에서 처방되는 약제들이 보관될 수 있다.Referring to FIG. 5 , first, in step S501 , the
스마트 도어(20)는 제1 사용자 단말(11)과 근거리 무선 통신을 통해 연결되면, 제1 사용자 단말(11)을 인지할 수 있으며, 제1 사용자 단말(11)을 인지하였다는 인지 알림 신호를 제어 장치(30)로 전송할 수 있다. 여기서, 인지 알림 신호는 스마트 도어(20)가 새로운 단말을 인지하였다는 것을 알려주는 알림 신호로, 제어 장치(30)는 인지 알림 신호를 통해 스마트 도어(20)가 새로운 단말을 인지하였는지 파악할 수 있지만, 어느 단말을 인지하였는지 파악할 수 없다. 제어 장치(30)는 추후 획득되는 제1 사용자 단말(11)의 식별 정보를 통해, 스마트 도어(20)가 어느 단말을 인지하였는지 파악할 수 있다.When the
S502 단계에서, 제어 장치(30)는 인지 알림 신호의 수신 여부에 따라, 스마트 도어(20)가 제1 사용자 단말(11)을 인지하였는지 여부를 확인할 수 있다. 즉, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)로부터 인지 알림 신호가 수신되면, 스마트 도어(20)가 제1 사용자 단말(11)을 인지한 것으로 확인할 수 있다.In step S502 , the
S502 단계에서 스마트 도어(20)가 제1 사용자 단말(11)을 인지한 것으로 확인되면, S503 단계에서, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)로부터 제1 사용자 단말(11)의 식별 정보를 획득할 수 있다. If it is confirmed in step S502 that the
구체적으로, 스마트 도어(20)와 제1 사용자 단말(11)이 근거리 무선 통신을 통해 연결되어 스마트 도어(20)에서 제1 사용자 단말(11)을 인지하게 되면, 스마트 도어(20)는 제1 사용자 단말(11)로부터 제1 사용자 단말(11)의 식별 정보를 획득할 수 있으며, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)로부터 제1 사용자 단말(11)의 식별 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 제1 사용자 단말(11)의 식별 정보는 제1 사용자 단말(11)을 식별할 수 있는 고유번호, 제1 사용자를 식별할 수 있는 ID 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.Specifically, when the
S504 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 사용자 단말(11)의 식별 정보를 기초로, 제1 사용자 단말(11)이 관계자 단말로 등록되어 있는지 여부를 확인할 수 있다. 이를 위해, 제어 장치(30)의 데이터베이스에는 병원 또는 약국의 관계자 단말로 등록된 사용자 단말의 식별 정보가 저장되어 있으며, 제어 장치(30)는 제1 사용자 단말(11)의 식별 정보와 데이터베이스에 저장된 사용자 단말의 식별 정보를 비교하여, 제1 사용자 단말(11)이 관계자 단말로 등록되어 있는지 여부를 확인할 수 있다.In step S504 , the
S504 단계에서 제1 사용자 단말(11)이 관계자 단말로 확인되면, S505 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 사용자 단말(11)을 소지한 제1 사용자를 병원 또는 약국의 관계자로 판단할 수 있다.When the
즉, 제1 사용자가 제1 사용자 단말(11)을 소지한 상태로 스마트 도어(20)에 접근하면, 스마트 도어(20)는 제1 사용자 단말(11)을 인지할 수 있으며, 인지된 제1 사용자 단말(11)이 관계자 단말로 확인되면, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)에 접근한 제1 사용자를 병원 또는 약국의 관계자로 판단할 수 있다.That is, when the first user approaches the
S506 단계에서, 스마트 도어(20)는 제1 사용자가 관계자로 판단되면, 제1 사용자의 움직임을 감지하기 위한 대기 상태를 유지할 수 있다. 이를 위해, 스마트 도어(20)는 움직임을 감지하기 위한 움직임 감시 센서를 구비할 수 있으며, 제1 사용자가 관계자로 판단되면, 움직임 감지 센서가 움직임을 감지하기 위한 대기 상태로 변경될 수 있다.In step S506 , when it is determined that the first user is a related person, the
스마트 도어(20)는 움직임 감지 센서를 통해 제1 사용자의 움직임을 감지하게 되면, 제1 사용자의 움직임을 감지하였다는 감지 알림 신호를 제어 장치(30)로 전송할 수 있다. 여기서, 감지 알림 신호를 스마트 도어(20)가 제1 사용자의 움직임을 감지하였다는 것을 알려주는 알림 신호로, 제어 장치(30)는 감지 알림 신호를 통해 제1 사용자가 스마트 도어(20) 앞에 도착하였는지 파악할 수 있다.When the
S507 단계에서, 제어 장치(30)는 감지 알림 신호의 수신 여부에 따라, 스마트 도어(20)가 제1 사용자의 움직임을 감지하였는지 여부를 확인할 수 있다. 즉, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)로부터 감지 알림 신호가 수신되면, 스마트 도어(20)가 제1 사용자의 움직임을 감지한 것으로 확인할 수 있다.In step S507 , the
S507 단계에서 스마트 도어(20)가 제1 사용자의 움직임을 감지한 것으로 확인되면, S508 단계에서, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)의 잠금이 해제되어 스마트 도어(20)가 개방되도록 제어할 수 있다. If it is confirmed in step S507 that the
예를 들어, 제1 사용자 단말(11)을 소지한 제1 사용자가 스마트 도어(20)로부터 10m 떨어진 지점에 위치하게 되면, 스마트 도어(20)는 제1 사용자 단말(11)을 인지하여 인지 알림 신호를 제어 장치(30)로 전송할 수 있으며, 제1 사용자가 스마트 도어(20)로부터 3m 떨어진 지점까지 이동하게 되면, 스마트 도어(20)는 제1 사용자의 움직임을 감지하여 감지 알림 신호를 제어 장치(30)로 전송할 수 있다. 제어 장치(30)는 제1 사용자가 관계자로 판단된 상태에서, 스마트 도어(20)를 통해 제1 사용자의 움직임이 감지되면, 스마트 도어(20)의 잠금을 해제하여 스마트 도어(20)가 개방되도록 제어함으로써, 제1 사용자가 비밀번호, 카드 키 등을 입력하지 않아도 스마트 도어(20)가 자동으로 개방되도록 처리할 수 있다.For example, when the first user carrying the
S507 단계에서 스마트 도어(20)가 제1 사용자의 움직임을 감지하지 못한 것으로 확인되면, S506 단계로 되돌아가, 스마트 도어(20)는 제1 사용자의 움직임을 감지하기 위한 대기 상태를 계속 유지할 수 있다. 미리 설정된 기간 동안 대기 상태를 유지하였으나, 제1 사용자의 움직임이 감지되지 않으면, S501 단계로 되돌아가, 스마트 도어(20)는 사용자 단말과의 연결 대기 상태를 계속 유지할 수 있다.If it is confirmed in step S507 that the
한편, S502 단계에서 스마트 도어(20)가 제1 사용자 단말(11)을 인지하지 못한 것으로 확인되면, S509 단계에서, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)가 제1 사용자의 움직임을 감지하였는지 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어, 제1 사용자가 제1 사용자 단말(11)을 소지하지 않은 상태로 스마트 도어(20)에 접근하게 되면, 스마트 도어(20)는 제1 사용자 단말(11)이 인지되지 않은 상태에서, 제1 사용자의 움직임을 감지할 수 있다.On the other hand, if it is confirmed in step S502 that the
또한, S504 단계에서 제1 사용자 단말(11)이 관계자 단말로 확인되지 않으면, S509 단계에서, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)가 제1 사용자의 움직임을 감지하였는지 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어, 제1 사용자가 관계자가 아닌 경우, 제1 사용자가 관계자 단말로 등록되지 않은 제1 사용자 단말(11)을 소지한 상태로 스마트 도어(20)에 접근하게 되면, 스마트 도어(20)는 제1 사용자 단말(11)이 관계자 단말로 확인되지 않은 상태에서, 제1 사용자의 움직임을 감지할 수 있다.In addition, if the
S509 단계에서 스마트 도어(20)가 제1 사용자의 움직임을 감지한 것으로 확인되면, S510 단계에서, 제어 장치(30)는 비밀번호 또는 카드를 통한 추가 인증 필요 알림 메시지가 스마트 도어(20)에서 출력되도록 제어할 수 있다.If it is confirmed in step S509 that the
구체적으로, 스마트 도어(20)에 제1 사용자 단말(11)이 인지되지 않은 상태이거나, 제1 사용자 단말(11)이 관계자 단말로 확인되지 않은 상태에서, 스마트 도어(20)가 제1 사용자의 움직임을 감지하게 되면, 제어 장치(30)는 관계자가 제1 사용자 단말(11)을 소지하지 않은 상태이거나, 관계자가 아닌 외부인이 스마트 도어(20)에 접근한 것으로 판단하여, 스마트 도어(20)에서 추가 인증 필요 알림 메시지가 출력되도록 제어할 수 있다. 이를 위해, 스마트 도어(20)는 추가 인증 필요 알림 메시지를 출력하기 위한 스피커를 구비하여, 스피커를 통해 추가 인증 필요 알림 메시지를 출력할 수 있다.Specifically, in a state in which the
S509 단계에서 스마트 도어(20)가 제1 사용자의 움직임을 감지하지 못한 것으로 확인되면, S501 단계로 되돌아가, 스마트 도어(20)는 사용자 단말과의 연결 대기 상태를 계속 유지할 수 있다.If it is confirmed in step S509 that the
추가 인증 필요 알림 메시지의 출력 이후, 스마트 도어(20)에 구비된 입력부에 비밀번호 또는 카드 키가 입력되면, 스마트 도어(20)는 비밀번호 또는 카드 키를 통한 추가 인증을 수행할 수 있다.After the output of the additional authentication required notification message, if a password or a card key is input to the input unit provided in the
S511 단계에서, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)에서 수행한 추가 인증이 성공하였는지 여부를 확인할 수 있다.In step S511 , the
S511 단계에서 추가 인증이 성공한 것으로 확인되면, S508 단계에서, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)의 잠금이 해제되어 스마트 도어(20)가 개방되도록 제어할 수 있다. If it is confirmed that the additional authentication is successful in step S511 , in step S508 , the
S511 단계에서 추가 인증이 실패한 것으로 확인되면, S510 단계로 되돌아가, 제어 장치(30)는 비밀번호 또는 카드를 통한 추가 인증 필요 알림 메시지가 스마트 도어(20)에서 다시 출력되도록 제어할 수 있다.If it is confirmed that the additional authentication has failed in step S511 , it returns to step S510 , and the
도 6은 일실시예에 따른 사용자의 모드를 설정하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.6 is a flowchart illustrating a process of setting a user's mode according to an exemplary embodiment.
도 6을 참조하면, 먼저, S601 단계에서, 제어 장치(30)는 관계자 단말로 등록되어 있는 제1 사용자 단말(11)의 위치 정보를 획득할 수 있다. 단말의 위치 정보를 획득할 때에는 GPS와 같은 공지된 다양한 기술이 적용될 수 있다.Referring to FIG. 6 , first, in step S601 , the
S602 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 사용자 단말(11)과 스마트 도어(20) 간에 이격 거리를 산출할 수 있다.In step S602 , the
S603 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 사용자 단말(11)과 스마트 도어(20) 간의 이격 거리가 제1 기준 거리 보다 짧은지 여부를 확인할 수 있다. 여기서, 제1 기준 거리는 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있다.In step S603 , the
S603 단계에서 이격 거리가 제1 기준 거리 보다 짧은 것으로 확인되면, S604 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 사용자를 출근 모드로 설정할 수 있다. 즉, 제1 사용자 단말(11)과 스마트 도어(20)의 위치가 제1 기준 거리 내에 있는 것으로 확인되면, 제어 장치(30)는 제1 사용자를 출근 모드로 설정할 수 있다.If it is determined in step S603 that the separation distance is shorter than the first reference distance, in step S604 , the
사용자의 모드 설정 시, 제어 장치(30)는 제1 사용자 단말(11)의 식별 정보와 연계하여 저장된 제1 사용자 정보를 기반으로, 제1 사용자를 출근 모드로 설정할 수 있다.When setting the user's mode, the
S603 단계에서 이격 거리가 제1 기준 거리 보다 긴 것으로 확인되면, S605 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 사용자 단말(11)과 스마트 도어(20) 간의 이격 거리가 제2 기준 거리 보다 짧은지 여부를 확인할 수 있다. 여기서, 제2 기준 거리는 제1 기준 거리 보다 긴 값으로 설정될 수 있다.If it is determined in step S603 that the separation distance is longer than the first reference distance, in step S605, the
S605 단계에서 이격 거리가 제2 기준 거리 보다 짧은 것으로 확인되면, S606 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 사용자를 외출 모드로 설정할 수 있다. 즉, 제1 사용자 단말(11)과 스마트 도어(20)의 위치가 제1 기준 거리를 벗어나 멀리 떨어져 있으면서 제2 기준 거리 내에 있는 것으로 확인되면, 제어 장치(30)는 제1 사용자를 외출 모드로 설정할 수 있다.If it is determined in step S605 that the separation distance is shorter than the second reference distance, in step S606 , the
S605 단계에서 이격 거리가 제2 기준 거리 보다 긴 것으로 확인되면, S607 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 사용자를 퇴근 모드로 설정할 수 있다. 즉, 제1 사용자 단말(11)과 스마트 도어(20)의 위치가 제2 기준 거리를 벗어나 멀리 떨어져 있는 것으로 확인되면, 제어 장치(30)는 제1 사용자를 퇴근 모드로 설정할 수 있다.If it is determined in step S605 that the separation distance is longer than the second reference distance, in step S607 , the
예를 들어, 제1 기준 거리가 10m로 설정되어 있고, 제2 기준 거리가 200m로 설정되어 있는 경우, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)에서 10m 거리 내에 제1 사용자 단말(11)이 위치하게 되면, 제1 사용자를 출근 모드로 설정하고, 스마트 도어(20)에서 10m를 벗어나 제1 사용자 단말(11)이 위치하게 되면, 제1 사용자를 외출 모드로 설정하고, 스마트 도어(20)에서 200m를 벗어나 제1 사용자 단말(11)이 위치하게 되면, 제1 사용자를 퇴근 모드로 설정할 수 있다.For example, when the first reference distance is set to 10 m and the second reference distance is set to 200 m, the
도 7은 일실시예에 따른 사용자를 관계자와 외부인으로 구분하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.7 is a flowchart illustrating a process of classifying a user into a related person and an outsider according to an exemplary embodiment.
도 7을 참조하면, 먼저, S701 단계에서, 스마트 도어(20)는 사용자 단말과의 연결 대기 상태를 유지할 수 있다.Referring to FIG. 7 , first, in step S701 , the
S702 단계에서, 제어 장치(30)는 인지 알림 신호의 수신 여부에 따라, 스마트 도어(20)가 제2 사용자 단말(12)을 인지하였는지 여부를 확인할 수 있다.In step S702 , the
S702 단계에서 스마트 도어(20)가 제2 사용자 단말(12)을 인지한 것으로 확인되면, S703 단계에서, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)로부터 제2 사용자 단말(12)의 식별 정보를 획득할 수 있다. If it is confirmed that the
S704 단계에서, 제어 장치(30)는 제2 사용자 단말(12)의 식별 정보를 기초로, 제2 사용자 단말(12)이 관계자 단말로 등록되어 있는지 여부를 확인할 수 있다.In step S704 , the
S704 단계에서 제2 사용자 단말(12)이 관계자 단말로 확인되면, S705 단계에서, 제어 장치(30)는 제2 사용자 단말(12)을 소지한 제2 사용자를 관계자로 판단할 수 있다.If the
S706 단계에서, 스마트 도어(20)는 제2 사용자가 관계자로 판단되면, 제2 사용자의 움직임을 감지하기 위한 대기 상태를 유지할 수 있다.In step S706 , when it is determined that the second user is a related person, the
S707 단계에서, 제어 장치(30)는 감지 알림 신호의 수신 여부에 따라, 스마트 도어(20)가 제2 사용자의 움직임을 감지하였는지 여부를 확인할 수 있다.In step S707 , the
S707 단계에서 스마트 도어(20)가 제2 사용자의 움직임을 감지한 것으로 확인되면, S708 단계에서, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)의 잠금이 해제되어 스마트 도어(20)가 개방되도록 제어할 수 있다. If it is confirmed in step S707 that the
S707 단계에서 스마트 도어(20)가 제2 사용자의 움직임을 감지하지 못한 것으로 확인되면, S706 단계로 되돌아가, 스마트 도어(20)는 제1 사용자의 움직임을 감지하기 위한 대기 상태를 계속 유지할 수 있다.If it is confirmed in step S707 that the
한편, S702 단계에서 스마트 도어(20)가 제2 사용자 단말(12)을 인지하지 못한 것으로 확인되면, S701 단계로 되돌아가, 스마트 도어(20)는 사용자 단말과의 연결 대기 상태를 계속 유지할 수 있다.On the other hand, if it is confirmed in step S702 that the
S704 단계에서 제2 사용자 단말(12)이 관계자 단말로 확인되지 않으면, S709 단계에서, 제어 장치(30)는 제2 사용자 단말(12)을 소지한 제2 사용자를 외부인으로 판단할 수 있다.If the
S709 단계 이후 S801 단계가 수행될 수 있으며, 이와 관련된 자세한 설명은 도 8을 참조하여 설명하기로 한다.Step S801 may be performed after step S709, and a detailed description related thereto will be described with reference to FIG. 8 .
도 8은 일실시예에 따른 사용자의 설정 모드에 따라 외부인의 출입을 관리하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.8 is a flowchart illustrating a process of managing access of outsiders according to a user's setting mode according to an exemplary embodiment.
도 8을 참조하면, 먼저, S801 단계에서, 제어 장치(30)는 데이터베이스에 관계자로 저장된 제1 사용자 정보를 기반으로, 제1 사용자의 설정 모드를 확인할 수 있다. 이때, 제1 사용자의 설정 모드는 출근 모드, 외출 모드 및 퇴근 모드 중 어느 하나로 설정될 수 있다.Referring to FIG. 8 , first, in step S801 , the
S802 단계에서, 스마트 도어(20)는 제1 사용자의 설정 모드를 확인하고 제2 사용자가 외부인으로 판단되면, 제2 사용자의 움직임을 감지하기 위한 대기 상태를 유지할 수 있다.In step S802 , the
S803 단계에서, 제어 장치(30)는 감지 알림 신호의 수신 여부에 따라, 스마트 도어(20)가 제2 사용자의 움직임을 감지하였는지 여부를 확인할 수 있다.In step S803 , the
S803 단계에서 스마트 도어(20)가 제2 사용자의 움직임을 감지한 것으로 확인되면, S804 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 사용자의 설정 모드가 출근 모드인지 여부를 확인할 수 있다.If it is confirmed in step S803 that the
S804 단계에서 제1 사용자의 설정 모드가 출근 모드로 확인되면, S805 단계에서, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)에 설치된 카메라의 촬영으로 생성되는 영상 정보를 획득하고, 획득된 영상 정보를 제1 사용자 단말(11)로 전송할 수 있다.If the setting mode of the first user is confirmed as the attendance mode in step S804, in step S805, the
즉, 제어 장치(30)는 제1 사용자가 출근 모드로 설정되어 있는 경우, 제2 사용자가 외부인으로 판단된 상태에서, 스마트 도어(20)를 통해 제2 사용자의 움직임이 감지되면, 스마트 도어(20)의 카메라를 통해 촬영된 영상 정보를 제1 사용자 단말(11)로 전송하여, 제1 사용자 단말(11)의 화면에 영상 정보가 표시되도록 제어할 수 있다. 여기서, 스마트 도어(20)의 카메라를 통해 촬영된 영상 정보는 스마트 도어(20)에 근접하여 위치한 제2 사용자를 실시간으로 촬영한 영상 정보이다.That is, when the first user is set to the attendance mode, the
한편, S804 단계에서 제1 사용자의 설정 모드가 출근 모드로 확인되지 않으면, S806 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 사용자의 설정 모드가 외출 모드인지 여부를 확인할 수 있다.Meanwhile, if the setting mode of the first user is not confirmed as the attendance mode in step S804 , in step S806 , the
S806 단계에서 제1 사용자의 설정 모드가 외출 모드로 확인되면, S807 단계에서, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)에 설치된 카메라의 촬영으로 생성되는 영상 정보를 획득하고, 획득된 영상 정보를 제1 사용자 단말(11)로 전송할 수 있다.If it is confirmed in step S806 that the setting mode of the first user is the outing mode, in step S807, the
S808 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 사용자 단말(11)로부터 영상 통화 연결 요청을 수신할 수 있다.In step S808 , the
S809 단계에서, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)에 설치된 도어폰과 제1 사용자 단말(11) 간에 영상 통화로 연결되도록 제어할 수 있다.In step S809 , the
즉, 제어 장치(30)는 제1 사용자가 외출 모드로 설정되어 있는 경우, 제2 사용자가 외부인으로 판단된 상태에서, 스마트 도어(20)를 통해 제2 사용자의 움직임이 감지되면, 스마트 도어(20)의 카메라를 통해 촬영된 영상 정보를 제1 사용자 단말(11)로 전송하고, 영상 정보가 확인되면, 이에 대한 응답으로, 제1 사용자 단말(11)로부터 영상 통화 연결 요청을 수신할 수 있으며, 영상 통화 연결 요청에 따라 제1 사용자 단말(11)과 스마트 도어(20)에 설치된 도어폰 간에 영상 통화로 연결되도록 제어할 수 있다.That is, when the first user is set to the outing mode, the
한편, S806 단계에서 제1 사용자의 설정 모드가 외출 모드로 확인되지 않으면, 제어 장치(30)는 제1 사용자의 설정 모드를 퇴근 모드로 확인할 수 있다.Meanwhile, if the setting mode of the first user is not confirmed as the outing mode in step S806 , the
제1 사용자의 설정 모드가 퇴근 모드로 확인되면, S810 단계에서, 제어 장치(30)는 외부인 접근 알림 메시지를 보안 업체 단말로 전송할 수 있다. 이때, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)의 카메라를 통해 촬영된 영상 정보를 제1 사용자 단말(11) 및 보안 업체 단말로 각각 전송할 수 있다. 여기서, 보안 업체 단말은 병원 건물의 보안을 담당하는 업체의 직원이 사용하는 단말로, 제어 장치(30)의 데이터베이스에는 보안 업체 단말의 식별 정보가 저장되어 있을 수 있다.When the setting mode of the first user is confirmed as the leave-off mode, in step S810 , the
즉, 제어 장치(30)는 제1 사용자가 퇴근 모드로 설정되어 있는 경우, 제2 사용자가 외부인으로 판단된 상태에서, 스마트 도어(20)를 통해 제2 사용자의 움직임이 감지되면, 외부인 접근 알림 메시지를 보안 업체 단말로 전송할 수 있다.That is, when the first user is set to leave the office mode, the
도 9는 일실시예에 따른 사용자의 현재 상태에 따라 스마트 도어의 개폐 속도를 조절하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.9 is a flowchart illustrating a process of adjusting the opening/closing speed of a smart door according to a user's current state according to an embodiment.
도 9를 참조하면, 먼저, S901 단계에서, 제1 사용자가 제1 사용자 단말(11)을 소지한 상태로 스마트 도어(20)에 접근하면, 스마트 도어(20)는 제1 사용자 단말(11)을 인지할 수 있으며, 인지된 제1 사용자 단말(11)이 관계자 단말로 확인되면, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)에 접근한 제1 사용자를 관계자로 판단할 수 있다.Referring to FIG. 9 , first, in step S901 , when the first user approaches the
S902 단계에서, 스마트 도어(20)는 제1 사용자가 관계자로 판단되면, 제1 사용자의 움직임을 감지하기 위한 대기 상태를 유지할 수 있다.In step S902 , when it is determined that the first user is a related person, the
S903 단계에서, 제어 장치(30)는 감지 알림 신호의 수신 여부에 따라, 스마트 도어(20)가 제1 사용자의 움직임을 감지하였는지 여부를 확인할 수 있다.In step S903 , the
S903 단계에서 스마트 도어(20)가 제1 사용자의 움직임을 감지한 것으로 확인되면, S904 단계에서, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)에 설치된 카메라로부터 촬영으로 생성되는 영상 정보를 획득할 수 있다.If it is confirmed in step S903 that the
즉, 스마트 도어(20)가 제1 사용자의 움직임을 감지하게 되면, 스마트 도어(20)는 카메라를 구동하여 스마트 도어(20)로 진입하는 공간을 촬영할 수 있으며, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)로부터 카메라의 촬영으로 생성되는 영상 정보를 획득할 수 있다.That is, when the
S905 단계에서, 제어 장치(30)는 영상 정보를 분석하여 출입자의 수가 몇 명인지 산출할 수 있다. 예를 들어, 제어 장치(30)는 영상 정보를 분석하여, 영상에서 사람들의 얼굴을 인식할 수 있으며, 인식된 얼굴의 수를 출입자의 수로 산출할 수 있다.In step S905, the
S906 단계에서, 제어 장치(30)는 출입자의 수가 1명인지 여부를 확인할 수 있다.In step S906 , the
S906 단계에서 출입자의 수가 1명으로 확인되면, S907 단계에서, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)로 진입하는 공간의 바닥 영역에 설치되어 있는 무게 감지 모듈로부터 무게 측정으로 생성되는 측정값을 획득할 수 있다.If it is confirmed in step S906 that the number of entrants is one, in step S907, the
S908 단계에서, 제어 장치(30)는 무게 감지 모듈에서 측정한 측정값과 미리 등록된 제1 사용자의 무게를 비교하여, 제1 사용자가 짐을 들고 있지 않은 상태인지 여부를 확인할 수 있다.In step S908 , the
즉, 제어 장치(30)는 제1 사용자 단말(11)의 식별 정보와 연계하여 저장된 제1 사용자 정보를 기반으로, 제1 사용자의 무게를 확인할 수 있으며, 무게 감지 모듈에서 측정한 측정값과 제1 사용자의 무게를 비교하여 제1 사용자가 짐을 들고 있는지 여부를 판단할 수 있다. 이때, 제어 장치(30)는 무게의 비교 결과, 오차 범위 이내에 있는 것으로 확인되면, 제1 사용자가 짐을 들고 있지 않은 상태로 판단하고, 무게의 비교 결과, 오차 범위를 벗어나 측정값이 더 무거운 것으로 확인되면, 제1 사용자가 짐을 들고 있는 상태로 판단할 수 있다.That is, the
S908 단계에서 제1 사용자가 짐을 들고 있지 않은 상태로 판단되면, S909 단계에서, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)가 제1 기준 속도를 통해 제1 각도까지 개방된 후 폐쇄되도록 제어할 수 있다. 여기서, 제1 기준 속도는 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있으며, 제1 각도도 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있다.If it is determined in step S908 that the first user is not carrying a load, in step S909, the
S908 단계에서 제1 사용자가 짐을 들고 있는 상태로 판단되면, S910 단계에서, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)가 제2 기준 속도를 통해 제1 각도까지 개방된 후 폐쇄되도록 제어할 수 있다. 여기서, 제2 기준 속도는 제1 기준 속도 보다 느린 값으로 설정할 수 있다.If it is determined in step S908 that the first user is holding the luggage, in step S910, the
즉, 제어 장치(30)는 제1 사용자가 짐을 들고 있지 않은 상태로 스마트 도어(20)에 접근하는 경우, 제1 기준 속도로 스마트 도어(20)가 개폐되도록 제어하고, 제1 사용자가 짐을 들고 있는 상태로 스마트 도어(20)에 접근하는 경우, 제2 기준 속도로 스마트 도어(20)가 개폐되도록 제어함으로써, 제1 사용자가 짐을 들고 있는 경우, 스마트 도어(20)의 개폐 속도가 느려지게 조절할 수 있다.That is, when the first user approaches the
한편, S906 단계에서 출입자의 수가 2명 이상으로 확인되면, S1001 단계가 수행될 수 있으며, 이와 관련된 자세한 설명은 도 10을 참조하여 설명하기로 한다.On the other hand, if it is confirmed in step S906 that the number of people entering and leaving is two or more, step S1001 may be performed, and a detailed description thereof will be described with reference to FIG. 10 .
도 10은 일실시예에 따른 출입자의 수에 따라 개방 각도 및 개방 상태 유지 시간을 조절하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.10 is a flowchart for explaining a process of adjusting an open angle and an open state maintenance time according to the number of entrants according to an exemplary embodiment.
도 10을 참조하면, 먼저, S1001 단계에서, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)에 설치된 카메라로부터 획득한 영상 정보를 분석하여, 스마트 도어(20)에 접근하는 출입자의 수가 몇 명인지 확인할 수 있다.Referring to FIG. 10 , first, in step S1001 , the
S1002 단계에서, 제어 장치(30)는 출입자의 수가 제1 기준치 보다 적은지 여부를 확인할 수 있다. 여기서, 제1 기준치는 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있다.In step S1002 , the
S1002 단계에서 출입자의 수가 제1 기준치 보다 적은 것으로 확인되면, S1003 단계에서, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)가 제1 기준 속도를 통해 제2 각도까지 개방된 후 폐쇄되도록 제어할 수 있다. 여기서, 제2 각도는 제1 각도 보다 큰 값으로 설정될 수 있다.If it is confirmed in step S1002 that the number of entrants is less than the first reference value, in step S1003, the
즉, 제어 장치(30)는 출입자의 수가 1명인 경우, 스마트 도어(20)가 제1 각도까지 개방되도록 제어하고, 출입자의 수가 2명 이상인 경우, 스마트 도어(20)가 제2 각도까지 개방되도록 제어함으로써, 출입자의 수가 많을수록 스마트 도어(20)의 개방 각도 구간이 커지게 조절할 수 있다.That is, when the number of entrants is one, the
S1002 단계에서 출입자의 수가 제1 기준치 보다 많은 것으로 확인되면, S1004 단계에서, 제어 장치(30)는 출입자의 수가 제2 기준치 보다 적은지 여부를 확인할 수 있다. 여기서, 제2 기준치는 제1 기준치 보다 높은 값으로 설정될 수 있다.If it is determined in step S1002 that the number of entrants is greater than the first reference value, in operation S1004 , the
S1004 단계에서 출입자의 수가 제2 기준치 보다 적은 것으로 확인되면, S1005 단계에서, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)가 제1 기준 속도를 통해 제2 각도까지 개방되도록 제어할 수 있다.If it is confirmed in step S1004 that the number of entrants is less than the second reference value, in step S1005 , the
S1006 단계에서, 제어 장치(30)는 제1 시간 동안 개방 상태를 유지한 후, 스마트 도어(20)가 폐쇄되도록 제어할 수 있다. 여기서, 제1 시간은 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있다.In step S1006 , the
한편, S1004 단계에서 출입자의 수가 제2 기준치 보다 많은 것으로 확인되면, S1007 단계에서, 제어 장치(30)는 스마트 도어(20)가 제1 기준 속도를 통해 제2 각도까지 개방되도록 제어할 수 있다.Meanwhile, if it is determined in step S1004 that the number of entrants is greater than the second reference value, in step S1007 , the
S1008 단계에서, 제어 장치(30)는 제2 시간 동안 개방 상태를 유지한 후, 스마트 도어(20)가 폐쇄되도록 제어할 수 있다. 여기서, 제2 시간은 제1 시간 보다 긴 값으로 설정될 수 있다.In step S1008, the
즉, 제어 장치(30)는 출입자의 수가 제2 기준치 보다 적은 경우, 스마트 도어(20)의 개방 상태 유지 시간을 제1 시간으로 제어하고, 출입자의 수가 제2 기준치 보다 많은 경우, 스마트 도어(20)의 개방 상태 유지 시간을 제2 시간으로 제어함으로써, 출입자의 수가 많을수록 스마트 도어(20)의 개방 상태 유지 시간이 길어지게 조절할 수 있다.That is, when the number of entrants is less than the second reference value, the
도 11은 일실시예에 따른 제어 장치의 구성의 예시도이다.11 is an exemplary diagram of a configuration of a control device according to an embodiment.
일실시예에 따른 제어 장치(30)는 프로세서(31) 및 메모리(32)를 포함한다. 프로세서(31)는 도 1 내지 도 10을 참조하여 전술된 적어도 하나의 장치들을 포함하거나, 도 1 내지 도 10을 참조하여 전술된 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다. 제어 장치(30)를 이용하는 자 또는 단체는 도 1 내지 도 10을 참조하여 전술된 방법들 일부 또는 전부와 관련된 서비스를 제공할 수 있다.The
메모리(32)는 전술된 방법들과 관련된 정보를 저장하거나 전술된 방법들을 구현하는 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리(32)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다.The
프로세서(31)는 프로그램을 실행하고, 제어 장치(30)를 제어할 수 있다. 프로세서(31)에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 메모리(32)에 저장될 수 있다. 제어 장치(30)는 입출력 장치(도면 미 표시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 유무선 통신을 통해 데이터를 교환할 수 있다.The
제어 장치(30)는 인공 신경망을 학습시키거나, 학습된 인공 신경망을 이용하는데 사용될 수 있다. 메모리(32)는 학습 중인 또는 학습된 인공 신경망을 포함할 수 있다. 프로세서(31)는 메모리(32)에 저장된 인공 신경망 알고리즘을 학습시키거나 실행시킬 수 있다. 인공 신경망을 학습시키는 제어 장치(30)와 학습된 인공 신경망을 이용하는 제어 장치(30)는 동일할 수도 있고 개별적일 수도 있다.The
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The embodiments described above may be implemented by a hardware component, a software component, and/or a combination of a hardware component and a software component. For example, the apparatus, methods and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate (FPGA). array), a programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions, may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For convenience of understanding, although one processing device is sometimes described as being used, one of ordinary skill in the art will recognize that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that may include For example, the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic such as floppy disks. - includes magneto-optical media, and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may comprise a computer program, code, instructions, or a combination of one or more thereof, which configures a processing device to operate as desired or is independently or collectively processed You can command the device. The software and/or data may be any kind of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. , or may be permanently or temporarily embody in a transmitted signal wave. The software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored in one or more computer-readable recording media.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with reference to the limited drawings, those skilled in the art may apply various technical modifications and variations based on the above. For example, the described techniques are performed in a different order than the described method, and/or the described components of the system, structure, apparatus, circuit, etc. are combined or combined in a different form than the described method, or other components Or substituted or substituted by equivalents may achieve an appropriate result.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.
Claims (3)
제1 시점에 제1 사용자 단말의 카메라를 이용하여 약제 전용 창고에 보관되어 있는 약제에 대한 촬영이 수행되면, 상기 제1 시점에 상기 약제를 촬영하여 생성된 제1 이미지를 획득하는 단계;
상기 제1 이미지를 인코딩 하여 제1 입력 신호를 생성하는 단계;
상기 제1 입력 신호를 인공 신경망에 입력하고, 상기 인공 신경망의 입력에 대한 결과에 기초하여, 제1 출력 신호를 획득하는 단계;
상기 제1 출력 신호를 기초로, 상기 제1 시점에 보관되어 있는 약제의 종류 및 재고량을 분석하는 단계;
상기 제1 시점으로부터 미리 설정된 제1 기준 기간이 지난 후인 제2 시점에 상기 제1 사용자 단말의 카메라를 이용하여 상기 창고에 보관되어 있는 약제에 대한 촬영이 수행되면, 상기 제2 시점에 상기 약제를 촬영하여 생성된 제2 이미지를 획득하는 단계;
상기 제2 이미지를 인코딩 하여 제2 입력 신호를 생성하는 단계;
상기 제2 입력 신호를 상기 인공 신경망에 입력하고, 상기 인공 신경망의 입력에 대한 결과에 기초하여, 제2 출력 신호를 획득하는 단계;
상기 제2 출력 신호를 기초로, 상기 제2 시점에 보관되어 있는 약제의 종류 및 재고량을 분석하는 단계;
상기 제1 시점에 보관되어 있는 약제의 종류 및 재고량과 상기 제2 시점에 보관되어 있는 약제의 종류 및 재고량을 비교하여, 상기 제1 시점과 상기 제2 시점 간에 재고량 차이가 있는 약제가 있는지 여부를 확인하는 단계;
상기 제1 시점에 보관되어 있는 제1 약제의 재고량이 제1 수량이고, 상기 제2 시점에 보관되어 있는 상기 제1 약제의 재고량이 제2 수량인 경우, 상기 제1 수량 및 상기 제2 수량이 상이한 것으로 확인되어, 상기 제1 시점과 상기 제2 시점 간에 상기 제1 약제의 재고량이 차이가 있는 것으로 확인되면, 상기 제1 수량에서 상기 제2 수량을 차감하여, 상기 제1 약제의 반출량을 산출하는 단계;
상기 제1 약제의 반출량이 0보다 큰 것으로 확인되면, 상기 제1 기준 기간 동안 발급된 처방전을 획득하는 단계;
상기 처방전을 기초로, 상기 제1 기준 기간 동안 처방된 약제의 종류 및 처방량을 분석하는 단계;
상기 제1 기준 기간 동안 상기 제1 약제가 처방된 것으로 확인되면, 상기 제1 기준 기간 동안 처방된 상기 제1 약제의 처방량을 확인하는 단계; 및
상기 제1 약제의 반출량과 상기 제1 약제의 처방량이 일치하지 않는 것으로 확인되면, 상기 제1 약제의 반출량에 문제가 있는 것으로 판단하여, 상기 제1 약제에 대한 반출량 확인 알림 메시지를 상기 제1 사용자 단말로 전송하는 단계를 포함하는,
인공지능 기반 약제 관리 방법.A method for managing medications prescribed in a hospital based on artificial intelligence, performed by a control device,
acquiring a first image generated by photographing the drug at the first point in time when shooting is performed for the drug stored in the drug storage using the camera of the first user terminal at the first time point;
generating a first input signal by encoding the first image;
inputting the first input signal to an artificial neural network, and obtaining a first output signal based on a result of the input of the artificial neural network;
Based on the first output signal, analyzing the type and inventory amount of the drug stored at the first time point;
When the photographing of the medicine stored in the warehouse is performed using the camera of the first user terminal at a second time point after the first reference period preset from the first time point has elapsed, the medication is administered at the second time point. acquiring a second image generated by photographing;
generating a second input signal by encoding the second image;
inputting the second input signal to the artificial neural network, and obtaining a second output signal based on a result of the input of the artificial neural network;
Based on the second output signal, analyzing the type and inventory amount of the drug stored at the second time point;
By comparing the type and stock amount of the drug stored at the first time point and the type and inventory amount of the drug stored at the second time point, whether there is a drug with a difference in inventory between the first time point and the second time point checking;
When the inventory amount of the first drug stored at the first time point is the first quantity, and the inventory quantity of the first drug stored at the second time point is the second quantity, the first quantity and the second quantity are If it is confirmed that there is a difference in the inventory amount of the first drug between the first time point and the second time point, the second quantity is subtracted from the first quantity to calculate the amount of the first drug taken out to do;
obtaining a prescription issued during the first reference period when it is confirmed that the amount of the first drug taken out is greater than zero;
analyzing a type and a prescribed amount of a drug prescribed for the first reference period based on the prescription;
when it is confirmed that the first medicament has been prescribed for the first reference period, confirming a prescription amount of the first medicament prescribed for the first reference period; and
If it is confirmed that the amount of the first drug taken out and the prescribed amount of the first drug do not match, it is determined that there is a problem in the delivery amount of the first drug, and a notification message for confirming the delivery amount of the first drug is sent to the first user Including the step of transmitting to the terminal,
Artificial intelligence-based drug management method.
상기 제1 이미지를 획득하는 단계 이전에,
상기 창고의 출입구에 설치된 스마트 도어와 상기 제1 사용자 단말이 근거리 무선 통신을 통해 연결되어 상기 스마트 도어에서 상기 제1 사용자 단말을 인지하게 되면, 상기 제1 사용자 단말의 식별 정보를 획득하는 단계;
상기 제1 사용자 단말의 식별 정보를 기초로, 상기 제1 사용자 단말이 관계자 단말로 등록되어 있는지 여부를 확인하는 단계;
상기 제1 사용자 단말이 관계자 단말로 확인된 경우, 상기 제1 사용자 단말을 소지한 제1 사용자를 병원 또는 약국의 관계자로 판단하는 단계;
상기 제1 사용자가 관계자로 판단된 상태에서, 상기 스마트 도어를 통해 상기 제1 사용자의 움직임이 감지되면, 상기 스마트 도어의 잠금이 해제되어 상기 스마트 도어가 개방되도록 제어하는 단계; 및
상기 스마트 도어에 상기 제1 사용자 단말이 인지되지 않은 상태에서, 상기 스마트 도어를 통해 상기 제1 사용자의 움직임이 감지되면, 비밀번호 또는 카드를 통한 추가 인증 필요 알림 메시지가 상기 스마트 도어에서 출력되도록 제어하는 단계를 더 포함하는,
인공지능 기반 약제 관리 방법.According to claim 1,
Prior to obtaining the first image,
acquiring identification information of the first user terminal when the smart door installed at the entrance of the warehouse and the first user terminal are connected through short-range wireless communication and the smart door recognizes the first user terminal;
checking whether the first user terminal is registered as a related terminal based on the identification information of the first user terminal;
determining that the first user possessing the first user terminal is a person related to a hospital or pharmacy when the first user terminal is identified as a related terminal;
controlling the smart door to be opened by unlocking the smart door when a movement of the first user is sensed through the smart door in a state in which the first user is determined to be a related party; and
When the movement of the first user is detected through the smart door in a state in which the first user terminal is not recognized by the smart door, an additional authentication required notification message through a password or card is controlled to be output from the smart door further comprising steps,
Artificial intelligence-based drug management method.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210085390A KR102426837B1 (en) | 2021-06-30 | 2021-06-30 | Method, device and system for managing drug based on artificial intelligence |
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