뜬금없이 AI에 관심을…

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.

vision-000.jpg

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.

 

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