역시나 제 블로그에서 가져왔습니다.
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마트에 가면, 카트에 한보따리 담고 계산대로 간다. 그러면 담당 점원이 하나하나 바코드 스캔을 떠서 옆으로 옮기면, 손님들은 스스로 장바구니나 비닐봉지에 담는다. 그리고 최종 금액을 확인후에 카드를 내던지, 현금을 내서 결재를 완료하고 구매한 물품을 손에 든다.
약국은 이러한 구매패턴과 비슷하면서도 다르다. 현재 키오스크를 중심으로 처방전 약값은 일부 흡수되었다. 고로 약사의 복약지도에 조금의 시간이 더 생겼다. 하지만 일반적인 의약품이나 밴드나 박카스 등을 구매할때는 여지없이 일반 마트 캐셔 모드로 변경된다. 이제는 마트에서도 고객 스스로가 포장을 하지만, 약국은 아직까지도 봉다리에 담아서 넣어줘야 한다. 마트에서는 가격 시비가 안붙지만, 약국에서는 가격 시비도 엄청나게 붙는다. 약사들이 자신들의 직능에 불만스러워하고 있다는 얘기를 아내를 통해 전해 듣는다. 행여 100원이라도 주변 약국과 비교해 비싸면, 도둑놈, 도둑년 소리를 듣는것이 다반사인 곳이 바로 약국이다. 그렇다한들 손님을 계몽할수도 없을터, 그냥 속으로 도닦으면서, 더러워도 돈이나 벌자로 터닝되는 경우도 왕왕 있다 들었는데... 이것은 약사 본인에게도, 또 손님들에게도 큰 마이너스가 될 수 밖에 없다. 영혼없는 장사치로 전락한 약사들이 보인다면, 그 스스로 그런 길을 택했을수도 있지만, 약국 손님들에 의해서 변화되었을수도 있다고 짐작해본다.
손님과 약사들의 커뮤니케이션에는 서로 다른 지향점이 있음을 발견했다. 손님은 그저 한푼이라도 저렴한 약값을 원하고, 약사들은 왜 이 약이 필요한지 손님을 살펴야하며, 약을 줄지 말지 판단해야 한다. 약국 오픈후에 어떤 할머니가 매일같이 마이드린을 사러 오셨다. 이게 진통제인지, 두통약인지 나는 분명하게 알지 못하지만, 어느순간 아내가 약이 없다고 잡아뗀다. 그러면서 할머니.. 할머니한테 주변 약국에서도 이 약 안팔죠? 라고 묻는다. 대답이 없다. 그리고 나에게 매일같이 한통씩 사간다는것은 중독이라는 것이다. 약국 문 열고 얼굴을 가장 빨리 익혔는데, 그게 특정 약품을 비 정상적으로 복용하는 사람이었기에, 약 주기를 거부했다. 이미 주변 약국에서도 이 할머니에게 약주기를 거부했던것으로 짐작되었다.
하지만 마트에서는 만두를 몇개를 더 사든 말든 제한이 없다. 하지만 약사들은 마트의 캐셔보다 더 많은 사고를 해야하고, 심지어 봉지에 담아 손에 들려줘야 한다. 처방전 약들에 대한 복약 지도를 제외하더라도, 일반 약을 주고 돈을 받는 행위에도, 약사들의 약학적 지식이 동원되고 있으며, 이러한 서비스를 벋기 위해서 약품들은 가급적 약국에서 구매하는것이 바람직하다 생각한다.
약사들에게 의사들과 같은 진료실을 만들어 줄 형편이 안된다면, 현재의 모습에 차선책을 찾아야한다.
돈계산에서, 해방시키자... 그리고 현금 수납에서도 해방을 위해 노력해보자.
AI 비젼 카메라 도입을 위해서 각종 업체들과 연락을 취해봤다.
우선, 미국 샌프란 시스코에 있는 stanard cognition이라는 회사에 연락을 취했는데, 역시나 개인에게는 큰 관심이 없다. 이 회사는 standard market이라는 무인 슈퍼마켓을 현재 운영하고 있다. 아마존 고 하고 비슷한 개념이다.
그러나 지금 약국에서 필요로 하는것은 완전 자율 결재시스템은 아니다. 앞서 말했듯 약국에서의대부분의 구매는 약사의 상담이 수반되기 때문이다.
카운터에 앉아서 바코드 스캐너로 리딩하는것 자체가 약사와 손님과의 상담의 무게추를 가볍게 만든다. 테이블 위에 손님들에게 나갈 약품들을 올려 놓으면 가격이 계산되는 그런 기술은 없을까?라고 생각을 한 뒤에... 마음속으로 반드시 지금쯤은 기술이 있을거야로 결론 내리고, 믿음을 갖고 검색을 했다. 당연히 있다.
우선 이러한 기능이 어떻게 작용하고, 어떻게 응용될 수 있는지에 대한 나름대로의 검증과 관찰이 필요했다.
https://aiyprojects.withgoogle.com/vision/
구글에서 제공하는 aiy 비젼 킷을 직구를 했다. (오늘쯤 받아야 하는데, ups가 늦장을 부린다.) 제품을 조립하면서 풀어야 하는데, 아.. 이런 안드로이드가 필요하다. 구글의 빅데이터 기반으로 영상을 보고, 물체의 이름을 맞춰내는 그런 것을 테스팅해볼수 있다고 한다. 좀더 확장을 하면, 약국내에 있는 일반 의약품들이나 외품들을 카메라로 학습 시키고, 가격을 대입시키면, 바코드에 문지를 필요 없이, 앞에 동영상처럼 스니커즈나, 마스, 트윅스처럼 구분하고 가격을 자동 계산해주는 계산기까지 다가갈 수 있지 않을까? 사실 약국보다는 대형 마트에서 더 관심 보일만한 기술이긴 하지만, 아무래도 도입이전 테스트하기에 좋은 사업군이 약국이다. 마트만큼 많은 손님들이 몰리지도 않고, 물품수도 적기에 테스트하기에는 최적이다. 심지어 OCR+Vision Learning이 혼재된 기술이면, 키오스크가 아닌 테이블 위에 처방전을 올려 놓으면 바코드 리딩과, 의사의 처방 용법을 동시에 캡쳐하고, 학습된 패턴으로 약자판기로 보낼 약품들과, 통으로 나가는 의약품, 그리고 바르는 크림이나, 안약등을 순식간에 분류할 수 있을것이라는 기대를 하게 되었다. 약사는 기계가 분류해놓은 약품들이 올바르게 되었는지, 눈으로 한번 검수하고 확인버튼을 누르면, 조재실에서는 분류에 맞게 조제를 시작하게 될것이다. 이것이 내가 키오스크를 없애고 싶다고 말한 이유였다.
또 이 기술을 카운터 너머 조제실로 가져가면, 약품을 정리하고 수납할때, 학습된 데이터를 바탕으로 손쉽게 약의 위치를 확인할 수 있을것이다. 나는 기억 못하지만, 기계는 학습하여 기억할 것이기 때문이다. 또 조제된 약봉지를 검수하는데 바로 적용해서 쓸수도 있고, 우리 약국에서 가장 첨단 기계중 하나인 알약 세는 기계보다 더 편하게, 알약을 일정 공간에 풀어 넣으면 현재 알약이 몇알이나 있는지 순식간에 읽어낼수도 있게 된다.
다들 나에게 개인적으로 묻는게 있다. 왜 이리 이쪽 분야에 오덕스럽게 집중하냐고...
"아내인 약사가 일머리가 없다. "
디스를 하는게 아니라, 현실을 받아들이고 그 안에서 어떻게하든 실수를 줄이고, 근태에서의 피로를 줄이게끔 하기 위한 노력이 여기까지 오게 한것 같다.
아직은 학부생이지만 저도 나중에 시장에 뛰어들때 쯤이면 많은 것들이 바뀔 것 같습니다. 이런 점들에 대해서 많은 생각을 하게 하네요
저도 이러한 것들에 대해서 관심 이 많거든요 :) (아직은 졸업부터 해야겠지만 ㅠ)
좋은글 감사합니다
재미있게 읽었습니다!
일머리 없는 사람을 위해 대신하는 시스템을 만드는 일..
나름 재미있겠다.. 싶네요. (짜증나는 순간도 많겠지만..)
AI적용되는 약국이라니!
이런 마인드가 당장 떠오르는게 택시기사님들한테도 좀 있었으면 하는 바람이네요
글 볼때마다 신기술은 신기술이겠거니 나랑 뭔상관? 이렇게 생각하고 있던 저를 반성하게 됩니다
그리고 뭔가 와이프분을 위하시는거 같다가도 본인 호기심 충족이 먼저인거 같은 느낌도.........드는건 착각이겠죠
개인 약국으로 선두에 앞선 선봉장이라는 생각입니다!좀 다른 이야기일 수 있지만?패스트프드점 최저시급 인상으로 주문 & 결제 기계 도입했죠? (상당히 고가같다는 생각이?)
대부분 해당 패스트프드점 본사에서 설치(강매는 아니겠죠?) 후 유지보수 한다고 하죠? (자회사 또는 외주)
(편의점 원두커피 내리는 기계 가격 역시 ㅎㄷㄷ 한거 다들 아시죠?)
시중에 많이들 이용하시는 공공자전거 (따릉이) 가격이 70만 원 정도 한다고 합니다?수요에 따라 1t 트럭으로 순환하면서 유지 보수하시는 분들 계시죠? (이용자는 기간에 따라 6개월 2만 원, 1년 4만 원)
공공성이며, 뒤 타이어 000회사 후원, 000단체 후원 스티커가 ~~~ 다양한 계층에서 이용하면(접근성) 베스트 케이스겠죠?
대형병원의 경우 처방전 출력기계 이용시 oooISP 망 활용 동의 받고? 슝하죠~
/Vollago
국내에는 자동화에 JVM이라는 유명한 업체가 있긴한데... 아무래도 큰 규모의 병원에서나 가능한 조건들 때문에 도입이 어려우실 듯도 합니다. 제 기억엔 예전 글에 언급하기도 하신 것 도 같습니다.
저의 경우 누님이 동네 약국을 운영하시고 저는 컴퓨터비전 개발자인데다가, 현재 회사에서 무인스토어관련 업무를 준비하고 있어서 이래저래 trim님 이야기가 구미에 당기긴 하네요.
구매하신 aiy는 라즈베리 파이 기반의 미니보드인데 tensorflow가 동작하고 mobilenet의 딥러닝이 동작을 하는 군요. 크기에 비해 생각보다 성능이 좋은 듯 합니다.
다만 원하시는대로 약관련 제품에 대한 커스터마이징은 이슈로 남을 듯 합니다.
많은 이들이 아마존go 모델을 떠올리실텐데, 약국이라면 판매약의 경우 슈퍼마켓보다 종류나 형태의 다양성이 더 적을 것으로 생각되므로 오히려 수월한 부분이 있을 듯 합니다. 그러나 아마존은 해당 분야에서 세계최고의 기술력(과 자금)을 가지고 있으므로 저희같은 하수가 추종하기 어렵습니다.
위의 첫번째 유튜브 영상의 경우 좀 받아들이기 힘든 부분이 있는데 일반적인 컴퓨터비전 기반 object detection의 경우 저 정도로 크기가 작게 잡히면 구분을 못하는게 정상입니다. 중간중간 나오는 다른 카메라 앵글에서 크게 잡아주는 등의 보조적인 수단이 있어야 가능할 듯 도 싶은데 전 잘 모르겠네요. 그리고 detection & tracking 성능이 과도하게 좋아보이네요. 오인식도 occlusion이슈도 거의 없어보이는데... 진짜라면 대단한 것 맞습니다.
상품에 붙일 RFID태그의 경우 아직은 10만개를 주문해도 개당 100원이상은 줘야 살 수 있습니다. 다만 이것 관련 솔루션은 상대적으로 기술 난이도가 낮아요. 바코드와 달리 출입문에 보안대인식이 가능하다는 장점이 있죠. 중국에서 들여오면 300만 이내로 해결가능하구요. 이것으로 보안게이트 원리와 동일하게 무인계산대도 만들 수 있죠.
조제약의 경우 JVM등의 상용제품보다는 저렴하게 무인화 기기 or 품을 줄일 수 있는 솔루션을 만들 수 있을 듯 하나, 문제는 보관서랍에서 약봉투로 담기기 까지의 이송시 손상이나 보관 자체의 문제, fail확률을 줄일 방법(cross-check?), 약봉투 벌리기 mechanism, 패키징 mechanism 등에서 시행착오를 꽤 겪어야 할 듯 하구요.
컴퓨터 비전으로 개별 알약의 분류문제는 오히려 쉽게 해결될 것 같습니다. 다만 어린이를 위한 시럽등은 별도로 약사의 손을 거쳐야 할 것 같구요.
토탈솔루션을 만들면 대체로 내과 등에서 처방될 어르신들의 1~2개월치 약을 대량 조제할 때 도움이 되지 않을까 생각이 되네요. 조제할 동안 줄이 길게 늘어설 걱정을 안해도 되고 그시간동안 상담을 더 할 수도 있고 손님과 라뽀형성에도 도움될것이구요.