• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.131-134
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• 2008

한의학의 대중화와 세계화를 위해서는 타 의학과의 차별화와 진단의 객관성 확보가 매우 중요하며 이를 위해서는 한의학의 독창적인 의료체계인 사상의학을 통해 차별화를 이루고 또한 객관성 확보를 위해 IT 공학기술과 연계하여 진단기술을 개발한다면 효율적일 것으로 예상한다. 본 논문에서는 사상의학의 체질 분류를 목적으로 하여 체질 분류법 중 용모사기론을 기반으로 한 안면 영상을 통한 사상체질 분류시스템을 개발하기위해 20대 여성을 대상으로 안면 영상을 수집하고 피실험자에 대한 체질분류 작업을 진행하여 안면 요소와 체질 간의 상관관계를 분석하여 체질별 차이를 나타내는 항목을 설정하고 이에 대한 분석을 실험을 통해 수행하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.359-365
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• 2020

한방병원에 건강검진을 목적으로 내원한 732명의 피험자를 대상으로 사상체질감별설문지 검사를 통하여 한의사가 감별한 사상체질 결과와 맥진기를 사용하여 촌, 관, 척 부위의 요골 맥파를 측정한 자료를 입수하였다. 입수한 맥파 자료로부터 맥파의 폭, 피크의 크기와 개수를 특징 변수로 추출했다. 특징 변수들 중 타당도와 신뢰도가 높은 것들을 판별변수로 선정했다. 5겹 교차 검증법을 적용하여, 맥파 자료를 사상체질을 알려주는 훈련 표본과 사상체질을 알려주지 않는 예측 표본으로 구분했다. 훈련 표본에 대해서 판별분석을 수행하여 판별 함수를 구한 후, 이것을 예측 표본에 적용하여 사상체질을 예측했다. 예측한 사상체질과 설문지 검사로 알고 있는 사상체질을 비교하여 사상체질 분류 정확도를 계산했다. 사상체질 분류 정확도는 나이별, 성별 보정 전에는 태음인: 73.6 %, 소음인: 68.4 %, 소양인: 74.2 %이었으며, 전체 분류 정확도는 72.5 %이었다. 한국 인구를 기반으로 한 성별, 나이별 가중치를 적용하여 보정을 한 후의 사상체질 분류 정확도는 태음인(70.4 %), 소음인(84.2 %), 소양인(67.7 %)이었으며, 전체 분류 정확도는 73.8 %이었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권1호
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• pp.17-24
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• 2008

본 논문에서는 사상 체질 분류를 음성 분석 정보값의 비교, 분석을 통해 제안하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 사상체질의 객관적 지표를 마련하기 위한 전체 시스템 구성 중 1차 단계로써 피부 진단을 통한 소음인의 분류 과정과 연계하여 음성 신호 분석에서 발생하는 정보의 출력값에 의해 태음인을 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 우선 각 사상 체질별로 뚜렷한 특징을 보유하고 있는 집단군을 구성하고 이들의 음성 특성을 분류하여 음성학적 요소를 추출하고자 한다. 또한 출력된 결과값을 토대로 체질 집단별 차이점과 유사점을 통하여 태음인을 분류하고자 한다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1210-1217
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• 2008

사상의학은 개인별 체질의 분류에 따른 맞춤형 의학으로 우리나라 고유의 독특한 전통 의학이다. 이와 같은 사상의학에서 가장 중요하게 여겨지는 것이 사상체질의 정확한 분류이다. 따라서 사상체질 분류에 대한 객관적 요소의 확보 및 진단 지표 마련이 시급하게 해결되어야 할 과제이다. 이를 위해 본 논문에서는 사상체질 분류의 객관화, 정량화 및 시각화를 위해 얼굴 영상 신호와 음성 신호를 분석하여 결과값을 추출하고 체질별 집단군간의 차이점을 비교하여 사상체질 분류 시스템을 구현하고자 한다. 특히 영상 및 음성 신호는 성별, 연령별, 지역별 등의 구분에 따라 달라지기 때문에 본 논문에서는 40에서 50대 사이의 장년 여성을 대상으로 서울지역 거주자에 한해 사상체질 집단군을 구성하고 이들의 영상 및 음성 신호를 추출하여 체질간 비교, 분석을 수행하고자 한다. 최종적으로 실험을 통한 연구 결과의 유의성을 입증하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
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• pp.155-159
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• 2008

본 논문에서는 사상체질분류검사 설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질 분류모형을 개발하기 위하여 데이터마이닝의 주요 분류기법인 판별분석(discriminant analysis), 의사결정나무(decision tree analysis), 신경망분석(neural network analysis), 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis), 군집분석(clustering analysis) 등 다양한 분류분석모형을 이용한다. 본 연구에서는 분류의 비교적 정확도가 우수하며, 특히 분석과정을 쉽게 이해하고 설명할 수 있다는 점과 구현이 용이하다는 장점을 가지고 있는 판별분석모형과 의사결정나무분석모형을 기반으로 사상체질 분류모형을 개발하고, 두 분류모형을 적용한 사상체질 진단시스템을 구현하였다.

• 대한한의학원전학회지
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• 제24권1호
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• pp.107-110
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• 2011

본 논문에서는 "황제내경"의 체질 관련 내용에 대하여, 음양(陰陽) 이론을 바탕으로 생리, 심리, 기질, 성격, 행위, 질병, 방약조리 등의 조건에 대하여 태양인, 소양인, 태음인, 소음인, 음양화평지인 각각의 특질을 분류하고 설명하였다. 이러한 연구는 사람의 다섯 가지 체질 패턴에 대하여 표준을 제시하는데 도움을 줄 것이며 현대인의 체질적 차이를 설명하는데 이론적 방향을 제시할 것이라 생각한다. 또한, 본 논문의 주요 의미는 "황제내경"의 체질 관련 내용을 기존의 체질학설로 설명한 것이 아니라, "황제내경"이 담고 있는 근본 이론인 음양오행론(陰陽五行論) 중에서 주로 음양론(陰陽論)을 바탕으로 분석한데 있다. 체질에 대한 음양적인 분석은 향후 체질학을 연구하는데 많은 도움을 줄뿐만 아니라, 전통적인 음양론(陰陽論)의 관점에서 체질을 다시 해석해 봄으로써 그 응용 범위를 넓힐 수 있고, 또한 임상에서 방약(方藥)을 사용하여 치료하는데 실제적인 도움을 줄 것으로 생각된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.513-517
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• 2005

우리나라 전통의학이며, 세계 의료시장에서 경쟁력이 있는 독특한 체질의학이 사상의학이다. 사상의학은 누구나 쉽게 접근할 수 있으며, 체질에 맞는 생활 습관으로 건강한 삶을 누릴 수 있다. 본 논문에서는 음성 분석을 통한 사상 체질의 분류 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 음성 분석으로 각 사상체질에 나타나는 특성들을 살펴보았으며, 이를 통해 사람의 목소리만으로 간단히 사상 체질을 분류해 보는 방법에 대해 기술하고자 한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1998년도 춘계학술발표 논문집
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• pp.89-94
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• 1998

본 논문은 동양의 중요사상중의 하나인 음양오행의 오행속성을 물리적으로 해석하여 사람의 오장육부의 크기와 얼굴형상에 따른 체질을 분류하였다. 이 분류에 대한 이론적 보완으로 동양최고의 의학서적으로 알려진 황제내경에 나타난 체질분류, 훈민정음에 창제 원리로 사용된 음양오행이론, 그리고 오행생식요법에서 제시한 얼굴형상등과 본 이론의 결과를 비교하였다. 그리스 철학자 엠페도클레스의 체질론이 감성연구에 대한 효시로 거론되고 있는 점을 고려할 때 동양의 전일적인 사고스시템인 음양오행에 의해 체질론에 대한 이론적 근거가 확립된다면 감성연구에 일조하는 바가 크리라 생각된다.

• 대한지리학회:학술대회논문집
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• 대한지리학회 2006년도 연례 학술대회
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• pp.181-183
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• 2006

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1982_1983
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• 2009

본 연구에서는 기존의 특정 음성 변수에 대한 모수적 통계 접근 방법을 탈피하고 새로운 음성을 이용한 사상체질 분류 알고리즘을 개발하고자 먼저 5개의 모음과 2개의 문장으로 이루어진 총 120명의 여성 음성 데이터 수집하였다. 이후 다양한 음성 신호 분석 방법과 툴을 이용하여 총 134개의 음성 변수를 추출하였다. 각 변수에서는 체질별 최대값들의 최소값, 최소값들의 최대값을 이용해 4개의 조건 변수를 새로 생성하고 이를 관리하기 위한 메모리와 체질 점수 개념을 도입하여 비모수적인 통계 방법을 기반으로 한 분류 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 성능 테스트를 위해 10-fold cross 검정테스트를 실시하였으며 본 알고리즘은 최종적으로 이진 분류에서 진단률 41.5%와 정확률 79.5%를 가지는 것으로 확인되었다.