• [ ] EDA

• 오전 9 : 어제 멘토링한 결과 논의.
  • 방향 : 일단 잘 모르기 때문에 진행하면서 보자
  • Assign : SW 타당성 검토(1일)
  • 저녁에 EDA 같이 진행 사항 Review
• 10시~ : 알약 App Feasibility Check

  • 기존의 App 설치 및 확인

    • 이게뭐약 : 촛점이 안잡힘, White Balance 안돼 빛반사 심함 ,잘되어도 인식 못함.
    • PhilEye : 알약 갯수 세는 앱 —> 동작 잘함
    • 유료버전도 있는 것으로 보아 고급기술인 것으로 보임.

  • 업무 Scope, Feature, Risk, 1/2 인 개발 일정 정리

  • 병목을 하루에 구현 가능하면 PJT Go할 수 있음.

    • 앱 ↔ 서버 연결
    • Flutter Camera 초기 세팅

  • Feasibility 1단계 : FastAPI 서버 띄우기 —> 이미지가 서버 Folder에 저장

    Camera Flutter에서 촬영 성공 Upload FastAPI로 이미지 도착 Inference 결과 이미지 반환 성공

  • Feasibility 2단계 : YOLO Inference 연결 —> 서버에서 추론 성공 ( bbox 이미지 생성 )

    • model load 낮음
    • image inference 낮음
    • bbox draw 낮음
    • image 반환 중간

  • Feasibility 3단계 : Flutter Camera 사진 촬영 성공 —> 앱에서 사진찍고 화면 표시

    • Flutter install 확인 중간
    • camera plugin 낮음
    • permission 중간
    • capture 중간

  • Feasibility 4단계 :앱 —> FastAPI 이미지 전송 —> 앱에서 찍은 사진이 서버에 실제 도

    • multipart upload 중간
    • server IP 연결 중간
    • response 받기 중간

• 이 SW 구현 방법의 구현 가능성과 Risk 확인 필요 : 신재욱, 안재주 멘토 문의

요청/지원 필요

• Feasibility Test

• Project scope와 Output image를 아직 잘 모르겠음( Project의 task, member들의 역량, 관심도 확인 필요)
• Raw data가 무엇을 말하고자 하는지 아직 잘 모르겠음
  • image : info
  • category : category_id, bbox
• COCO jason 이해 및 분해 정리 필요
• SW
• 성능
  • 추가 알약 DB 확보하여 test 필요
    • A. NIH/NLM Pillbox / RxIMAGE 계열 : 미국 National Library of Medicine 에서 제공
    • C3PI / RxIMAGE Dataset
      • 13만 장 consumer 이미지
      • 4000 reference image
      • 다양한 pill class
    • 식약처 의약품안전나라 낱알식별 DB : 의약품안전나라 낱알식별정보 식약처 공공데이터 API https://data.mfds.go.kr/?utm_source=chatgpt.com
  • 실제상황을 고려한 실제 약의 촬영과 검증

• PJT Guide를 다시 읽으며 제품개념을 만들자라는 생각을 하자 머리속이 개운해 짐