귀무가설을 이용한 유의한 증상 조합 도출 방법 연구
A Study on Deduction Method of Significant Symptoms Combination based on Null Hypotheses
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구에서는 한의학 전문가들의 분석 과정을 대신하여 빅데이터나 실시간으로 데이터가 축적되는 임상 빅데이터 등에 적용이 가능한 유의성 있는 증상 조합을 분석할 수 있는 방법을 찾고자 하였다. 귀무가설을 이용한 수학적 방법으로 상대적 다빈도 증상-치법 조합을 찾은 후 이를 전문가의 증상-치법 조합 유의성 분석 결과와 비교해보니, 상대적 다빈도 조합은 전문가의 조합 유의성 분석 결과와 어느정도 일치하여, 목적에 따라 상대적 다빈도 조합을 유의한 조합으로 판단하고 활용할 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 문자로 구성된 조합의 상대적 다빈도 조합을 구하는데 있어 귀무가설을 이용한 수학적 방법은 적절하다고 판단하였다. 본 연구 방법을 『東醫寶鑑』에서 痛症의 치료와 관련된 처방에 적용한 결과, 유의성 있는 증상-증상, 증상→조건, 조건→증상 조합 39개를 얻을 수 있었다. 본 연구가 痛症 관련 처방의 정보에 국한하여 진행된 것이라는 한계가 있으나, 이는 연구 대상 데이터의 영역을 확대하는 것으로 극복할 수 있다. 다만 “특정 연구 대상에서 등장 횟수가 상대적으로 많은 조합이 그렇지 않은 조합보다 유의할 가능성이 높다”는 가정에서 벗어난 조합은 찾을 수 없으며, 등장 횟수가 상대적으로 많진 않으나 유의한 조합 역시 찾을 수 없다는 한계가 있어 가정을 검증하는 연구나 가정 외의 조합도 찾을 수 있는 연구가 지속되어야 한다.
Abstract
This study aims to propose an objective analysis method for significant symptoms combination applicable to vast amount of data including big data or clinical data instantly generated in real time, as a substitute for methods based on TKM experts' analysis. A mathematical method based on null hypotheses was used for analyzing relative multi frequency symptom-treatment combinations. These results were used for comparison with TKM experts' analysis on significant symptom-treatment combinations. Based on the correspondence of comparison of the two, for certain purposes relative multi frequency combinations may be considered and used as significant combinations. Therefore, the use of the mathematical method based on null hypotheses for analysing relative multi frequency combinations on text based combinations was appropriate. This method was applied to treatment related formula from Donguibogam and resulted in 39 combinations of significant symptom-symptom, symptom→condition, condition→symptom combinations. This study has some limitations using data only from pain treatment formula. Nevertheless, this limitation may be solved and lead to extended research using various sources of data. Combinations that were not applicable to the hypothesis "Combinations with frequent appearance in certain study subjects are more significant than combinations that are not" were not found. Also, combinations with relatively low frequency in appearance but was significant in result were not found. The limitations of this study requires further research to verify the hypothesis and analysis for combinations that cannot be covered by the hypothesis.
참고문헌 (13)
- Ontology-based traditional Korean medicine knowledge framework, "H-C. Jang", Korea Institute of Oriental Medicine, ~ (2013)
- 차웅석, "임상한의사 처방의 약물 배합 빈도 분석", 대한한의학 방제학회지, 19(2), pp.1~10 (2011), 대한한의학방제학회
- 박병선, "『방제학』에 기재된 방제 효능과 본초 구성을 기반으로 도출된 효능의 비교 연구", 대한한의학원전학회지, 21(1), pp.79~92 (2008), 대한한의학원전학회
- 박우용, "素問宣明論方과 蘭室秘藏의 본초구성 비교 분석", 한국의사학회지, 24(2), pp.117~123 (2011), 한국의사학회
- 백진웅, "『方藥合編』 收錄 處方 內의 藥物 조합 頻度 연구", 대한한의학원전학회지, 24(4), pp.55~67 (2011), 대한한의학원전학회
- S-W. Shin., "Study on the frequencies of medicinal herb combinations in the prescriptions of wenrejingwei" (2009), Journal of Physiology & Company
- 오용택, "한의 기초 이론을 이용한 치법-증상 조합 분류, 체계화 연구", 동의생리병리학회지, 27(4), pp.383~390 (2013), 한의병리학회
- 오용택, "대표 술어로의 변환을 통한 치법 용어의 본초, 처방의 효능 용어 연계에 관한 연구", 대한한의학원전학회지, 24(5), pp.99~105 (2011), 대한한의학원전학회
- 김안나, "의미 단위 분해를 통한 주치와 병증 용어 연계 연구", 대한한의학 방제학회지, 21(2), pp.72~80 (2013), 대한한의학방제학회[DOI]
- Yong Taek Oh, "STUDY ON ANALYSIS OF SIGNIFICANCE OF SYMPTOM-TREATMENT METHOD COMBINATION", Journal of Applied Mathematics and Informatics, 32(5), pp.737~746 (2014), 한국전산응용수학회
- 오용택, "혈성(효능), 치법 용어를 통한 온톨로지 연계 연구", 한국콘텐츠학회 논문지, 14(9), pp.556~566 (2014), 한국콘텐츠학회[DOI]
- Y-T. Oh., "A study on diagnosis support using knowledge of diseases from literature", Journal of Daejeon university Traditional Korean Medicine Institute, 23(1), pp.13~20 (2014)
- T-M. Song., "Big data analysis methodology for science research" (2013), Hannarae publishing Company