Acknowledgement
본 연구는 한국한의학연구원 주요사업 "AI 한의사개발을 위한 임상 빅데이터 수집 및 서비스 플랫폼구축(KSN1922110)"의 지원을 받아 수행되었습니다.
References
- Gage, Philip. A New Algorithm for Data Compression. The C User Journal. 1994. 12(2). pp.23-38.
- Stefan Bordag. A Comparison of Co-occurrence and Similarity Measures as Simulations of Context. Computational Linguistics and Intelligent Text Processing. Alexander Gelbukh. Computational Linguistics and Intelligent Text Processing. Springer. 2008. pp 52-63. https://doi.org/10.1007/978-3-540-78135-6_5
- 김기욱, 김태열, 이병욱. 본초 비율의 순위를 이용한 문헌의 특징 분석 방법. 대한한의학원전학회지. 2014. 27(4). pp.73-84. https://doi.org/10.14369/skmc.2014.27.4.073
- 김정훈, 이병욱. DB를 활용한 方劑의 類方分析 방법 설계. 대한한의학원전학회지. 2008. 21(1). pp.143-151.
- 김정훈, 이병욱. 본초 조합을 이용한 方劑의 類方分析 DB 구축 연구 -「東醫寶鑑」과 「方劑學」을 중심으로 -. 대한한의학원전학회지. 2008. 21(1). pp.123-141.
- 박대식, 이부균, 이병욱. 방제의 본초 중량비를 활용한 방제 비교 방안에 관한 연구. 대한한의학방제학회지. 2013. 21(2). pp.121-132. https://doi.org/10.14374/HFS.2013.21.2.121
- 박한수, 이병욱, 이부균. 군신좌사 개념을 도입한 방제 검색 및 비교 시스템에 관한 연구. 대한한의학방제학회지. 2014. 22(2). pp.45-54. https://doi.org/10.14374/HFS.2014.22.2.045
- 방민우, 김기욱, 이병욱. 본초 구성을 이용한 방제의 효능 추론 및 분류 방법에 관한 연구. 대한한의학방제학회. 2017. 25(1). pp.29-38. https://doi.org/10.14374/HFS.2017.25.1.29
- 오준호. 고의서에 나타난 경혈과 병증의 연관성 측정 및 시각화. Korean Journal of Acupuncture. 2016. 33(1). pp.18-32. https://doi.org/10.14406/acu.2016.003
- 오준호. 한의학 고문헌 텍스트 분석을 위한 비지도학습 기반 단어 추출 방법 비교. 대한한의학원전학회지. 2019. 32(3). pp.47-57. https://doi.org/10.14369/jkmc.2019.32.3.047
- 윤용갑. 동의방제와 처방해설(개정판). 서울. 의성당. 2002.
- 윤홍걸 외 3인. 기존방제를 기반한 처방분석 방법에 관한 연구. 대한한의학원전학회지. 2021. 34(4). pp.65-78. https://doi.org/10.14369/jkmc.2021.34.4.065
- 이병욱, 정훈, 권영규. 인터넷상 동의보감 방제의 약물구성 계보 표현 방법에 관한 연구. 한국의사학회지. 2008. 21(2). pp.41-47.
- 彭怀仁 等. 中医方剂大辞典. 北京. 人民卫生出版社. 1993.
- 특허청. 한국전통지식포털. [cited on Jan 10, 2013]. Avaiable from: http://www.koreantk.com
- 한국한의학연구원. 한의학고전DB. [cited on Jan 8, 2023]. Avaiable from: https://mediclassics.kr