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문제 정의
- 따라서 본 논문에서는 사상체질의 분류를 위해 서울지역 거주자 가운데 40-50대의 여성들을 대상으로 피실험자 집단군을 구성하고 영상 및 음성 신호에 대한 분석 결과값을 추출하였다. 연구 방법 및 결과에서 알 수 있듯이안면 영상을 수집하여 이에 대한 정면 얼굴의 측정 항목들을 설정하고 분석을 행하였으며 체질간 음성 신호를피치 분석 요소들에 의해 분석하였다.
- 본 논문에서는 임상의의용모사기 방법을 계량화, 정량화하여 임상의의 직관을 객관적 기기로 개발하기 위한 방법론을 제안하고자 하며이를 위해 생체 신호 처리 기술을 적용하여 정면 얼굴에서 사상 체질 분류에 필요한 특징 요소를 추출하고, 추출요소 중에서 체질별 유의성을 보이는 항목에 대한 비교분석을 통해 이를 입증하고자 한다. 또한 음성 신호를 분석하여 각 체질별 유의성과 차이점을 파악하여 체질 분류를 위한 방법을 제안하고자 한다.
- 사상 체질 분류에 있어서 객관적인 자료를 확보하고 과학적으로 증명 할 수 있다면 사상체질의 대중화와 체질 분류의 정확성에 따른 효율성의 상승 효과도얻을 수 있을 것으로 사료된다. 본 논문에서는 임상의의용모사기 방법을 계량화, 정량화하여 임상의의 직관을 객관적 기기로 개발하기 위한 방법론을 제안하고자 하며이를 위해 생체 신호 처리 기술을 적용하여 정면 얼굴에서 사상 체질 분류에 필요한 특징 요소를 추출하고, 추출요소 중에서 체질별 유의성을 보이는 항목에 대한 비교분석을 통해 이를 입증하고자 한다. 또한 음성 신호를 분석하여 각 체질별 유의성과 차이점을 파악하여 체질 분류를 위한 방법을 제안하고자 한다.
제안 방법
- 5초 사이의 초간을 사용하였다. [아]모음은 음성 분석에서 일반적으로 널리 사용되고있는 모음으로 3초간 발화한 것을 기반으로 피치 분석 요소의 최대, 최소 및 평균 추출값 및 피치 변화 범위 등의음성 분석 결과값을 추출하기 위해 녹음하였다. 또한, 본논문에서는 피실험자의 음성 분석 결과값을 추출하기 위해 피치 분석 요소를 선정하여 다양한 환경 설정에 따라분석을 행하였다.
- 그러나 측정방법의 부정확성과 주관적 판단에 의한 문제가 제기되면서 IT 기술을 도입하여 정량적 분석의 필요성이 제시되고 있다. 따라서 본 논문에서는 사상의학회에서 정의하고있는 많은 얼굴 측정 항목 중에서 영상 분석으로 측정이가능하고 체질간 비교가 뚜렷한 5가지 항목을 선정하여실험을 통해 정량적 분석을 행하였다. 아래 [표 3]은 정면얼굴에서의 사상체질 분류를 위한 측정 항목별 결과를나타낸 것으로 우발제상우점방사경은 소음인, 태음인보다 소양인이 작게 나타났으며 우발제중우점폭, 우상안검구점고, 우하악각점폭은 소양인, 소음인보다 태음인이 크게 나타났고 우발제중우점방사경은 소양인, 태음인보다소음인이 크게 나타났음을 알 수 있다.
- 자료 수집 과정은 피실험자와의 거리를 200cm로 하였고 정확한 측정을 위하여 아래 [그림 3]에 피실험자 자료 수집 기기인 가이드를 별도로 제작하여 촬영에 사용하였고, 흔들림 방지 및 실험환경 변화를 막기 위해서 삼각대에 카메라를 거치한 상태에서 실험을 진행하였다. 또한 가능한 피 실험자의 정면 눈높이에서 촬영을 실시하였으며 정확한 수치의 계측을 위해 가이드의 턱받이 부분에 스케일을 장착하였으며 모발에 의해 안면이 가려지는 것을 방지하기 위해 머리띠를 착용하게 하였다.
- [아]모음은 음성 분석에서 일반적으로 널리 사용되고있는 모음으로 3초간 발화한 것을 기반으로 피치 분석 요소의 최대, 최소 및 평균 추출값 및 피치 변화 범위 등의음성 분석 결과값을 추출하기 위해 녹음하였다. 또한, 본논문에서는 피실험자의 음성 분석 결과값을 추출하기 위해 피치 분석 요소를 선정하여 다양한 환경 설정에 따라분석을 행하였다.
- 본 논문에서 행한 연구 방법은 영상 및 음성 신호 처리에 의한 사상체질 분류 방법으로 다양한 환경과 임상자료에 대한 실험이 진행되어야 하지만 임상 자료의 분류가 광범위하고 사상체질 분류에 대한 명확한 진단 지표가 마련되어 있지 않아 피실험자에 대한 범위를 제한하여 실험을 수행하였다. 이를 위해 본 논문에서는 지역적으로는 서울에 한정하고 연령적으로는 건강관리의 주된 연령층인 40-50대를 우선하였으며 성별은 여성으로피실험자 집단을 구성하고 이에 대한 생체 신호학적 분석을 행하였다.
- 본 논문에서의 실험에 있어서 기존의 연구 결과에 있어서 체질 분석 요소의 가능성이 큰 항목에 대한 연구 분석을 통해 분석 항목을 선택하였으며 이는 발제상우점방사경, 우발제중우점폭, 상안검구점고, 하악각점폭, 발제중우점방사경으로 이에 대한 측정 및 분석을 진행하였다. 이러한 측정점을 대상으로 기준점은 좌우 동공점으로, 폭경은 양측 동공점을 이은 수평선의 중점을 지나는 수직선으로 부터의 거리이며, 고격은 양측 동공점을 이은 수평선으로부터의 거리이며, 방사경은 양측 동공점을 이은수평선의 중점으로 부터의 거리이다[3].
- 추출하였다. 연구 방법 및 결과에서 알 수 있듯이안면 영상을 수집하여 이에 대한 정면 얼굴의 측정 항목들을 설정하고 분석을 행하였으며 체질간 음성 신호를피치 분석 요소들에 의해 분석하였다. 실험 결과에서도알 수 있듯이 분명 체질 간 차이가 분명히 존재하고 이에대한 분석 결과 또한 유의성 있게 얻을 수 있었으며 이를통해 사상 체질 분류 시스템을 구현하여 정량적이며 객관적인 지표 마련에 도움을 줄 수 있을 것으로 생각된다.
- 실험을 수행하였다. 이를 위해 본 논문에서는 지역적으로는 서울에 한정하고 연령적으로는 건강관리의 주된 연령층인 40-50대를 우선하였으며 성별은 여성으로피실험자 집단을 구성하고 이에 대한 생체 신호학적 분석을 행하였다.
- 8로 최대 개방한 상태에서 Canon사의 반사식 노출 측광에 의한 Kodak사의 반사율 18% 그레이 카드에 대한 적정 노출 값으로 촬영하였다. 자료 수집 과정은 피실험자와의 거리를 200cm로 하였고 정확한 측정을 위하여 아래 [그림 3]에 피실험자 자료 수집 기기인 가이드를 별도로 제작하여 촬영에 사용하였고, 흔들림 방지 및 실험환경 변화를 막기 위해서 삼각대에 카메라를 거치한 상태에서 실험을 진행하였다. 또한 가능한 피 실험자의 정면 눈높이에서 촬영을 실시하였으며 정확한 수치의 계측을 위해 가이드의 턱받이 부분에 스케일을 장착하였으며 모발에 의해 안면이 가려지는 것을 방지하기 위해 머리띠를 착용하게 하였다.
- 정면 영상을 취득하기 위해 디지털 카메라로 Canon사의 EOS-400D모델을 사용하였고 렌즈도 역시 Canon사의 fl .8/50 단 렌즈를 사용하였으며 ISO는 100, 노출에 대한것은 매뉴얼 모드로 조리개를 1.8로 최대 개방한 상태에서 Canon사의 반사식 노출 측광에 의한 Kodak사의 반사율 18% 그레이 카드에 대한 적정 노출 값으로 촬영하였다. 자료 수집 과정은 피실험자와의 거리를 200cm로 하였고 정확한 측정을 위하여 아래 [그림 3]에 피실험자 자료 수집 기기인 가이드를 별도로 제작하여 촬영에 사용하였고, 흔들림 방지 및 실험환경 변화를 막기 위해서 삼각대에 카메라를 거치한 상태에서 실험을 진행하였다.
- 체질 분류를 위해서는 기존의 원전의 내용과 실제 임상 실험을 통해 연구를 진행해 나가는 것이 가장 효율적일 것이나 원전의 경우 상당히 오래전에 제작되었고 실제 계측에 의해 측정된 값이 아닌 주관적인 저자의 눈짐작과 의견을 통해 결정된 것이기에 과학적으로 입증되지않았기 때문에 원전의 내용만을 가지고 체질 분류를 위한 항목을 선정 하는 것은 객관적이지 못하므로 기존의연구되어온 논문들을 토대로 체질별 안면 요소에 따른유의성을 보이는 항목들에 대해 비교, 분석을 통해 분석항목들을 선정하였으며 아래 [표 2]에 나타내었다.
- 측정 항목을 정하는 것에 있어서 사상의학에서의 체질이 4가지 임에도 불구하고 3가지 체질에 대한 항목만을선정한 것은 태양인의 경우 원전에서도 전체 체질 중 가장 적은 비율을 가지며 그 비율 또한 극히 적기 때문이며실제 임상 현장에서도 태양인의 분류 빈도가 극히 드물었기 때문에 체질 분류에서 배제하고 실험을 진행하였다. 정면 얼굴에서의 측정점은 아래 [그림 2]와 같으며 측정을 위한 측정점 외에도 기준이 되는 동자점을 측정하여이를 통해 각각의 측정 요소들에 대한 계측을 하게 된다.
대상 데이터
- 또한 녹음 내용은 임상 현장임을 고려하여 최대한 피실험자에게 불편함을 주지 않기위해 간소화하였다. 실험에 사용된 녹음 자료는 [아]모음을 편안한 상태에서 3초간 발화한 것을 사용하였으며 실험 분석에서는 0.5초에서 1.5초 사이의 초간을 사용하였다. [아]모음은 음성 분석에서 일반적으로 널리 사용되고있는 모음으로 3초간 발화한 것을 기반으로 피치 분석 요소의 최대, 최소 및 평균 추출값 및 피치 변화 범위 등의음성 분석 결과값을 추출하기 위해 녹음하였다.
- 이와 같이 본 논문에서 사용된 실험 자료는 사상체질 전문병원에서 수집하였으며 사상체질의학 분야에서 20년 이상 임상에 종사한 전문의로 하여금 각 체질별로 뚜렷한특징을 보이는 30명의 피실험자 자료를 추출하여 10명씩체질 집단군을 구성하였다. 또한 녹음 내용은 임상 현장임을 고려하여 최대한 피실험자에게 불편함을 주지 않기위해 간소화하였다.
데이터처리
- 또한 [그림 기은 측정에대한 결과 값을 보여주는 것이다. 또한 각 항목별 통계학적 분석을 위해 Anova-test와 Tukey의 다중비교방법을사용하였으며 이를 통계적으로 분석하기 위해 Microsoft Office Excel을 사용하여 각 항목의 평균과 분산 및 표준편차를 구했다. 또한 분석 결과에서 알 수 있듯이 유의확률인 p-value의 값이 최소 0.
- 07의 스펙트럼 분석요소를 사용하였다. 또한 체질별 세부 항목에 대한 통계적 분석을 위해 Excel을 사용하여 각 항목의 평균과 분산및 표준 편차를 구했다.
- 영상 분석 실험 환경은 3장에서 설명한 입력기기를 통해 안면 영상을 취득하였으며 실험 결과의 수집 및 분석은 IBM-PC상에서 Visual C++를 사용한 프로그램을 사용하였다. 프로그램은 사용자가 입력영상에서 측정점을 직접 지정해준 후 지정된 측정점을 바탕으로 자동으로 나머지 측정 항목에 대한 계측이 이루어지는 프로세스에따랐다.
이론/모형
- Momentary pitch period(음성파형 1회 진동)에 대한 Short-term average pitch period(음성파형 3회 진동)길이의 비율이다. 기본주파수 내 진동시간을 백분율로 표시하며, Relative Average Perturbation측정을 목적으로 Koike 공식으로 산출한다. 정상적인 음성에서는 변화율이 높지않지만, 성대에 결절이 있거나 암조직이 있으면 변화가많게 된다.
- 음성 분석 실험 환경은 Microsoft Windows XP Professional 을 사용하였으며 음성 데이터 수집 장치로는스테레오 고품질 녹음 모드인 STHQ 방식의 SONY ICD-SX67을 사용하였고 음성 신호의 비교분석을 위해사용한 음성 분석 도구는 Praat 4.2.07의 스펙트럼 분석요소를 사용하였다. 또한 체질별 세부 항목에 대한 통계적 분석을 위해 Excel을 사용하여 각 항목의 평균과 분산및 표준 편차를 구했다.
성능/효과
- 결과값의 비교, 분석을 행한 것이다. 결과에서 알 수있듯이 피치 평균값에서 태음인이 다른 두 체질보다 낮게 형성되고 있는 것을 알 수 있다. 또한 지터는 소양인이 상대적으로 낮게 형성되었으며 짐머는 소음인이 상대적으로 낮게 형성되었다.
- 또한 각 항목별 통계학적 분석을 위해 Anova-test와 Tukey의 다중비교방법을사용하였으며 이를 통계적으로 분석하기 위해 Microsoft Office Excel을 사용하여 각 항목의 평균과 분산 및 표준편차를 구했다. 또한 분석 결과에서 알 수 있듯이 유의확률인 p-value의 값이 최소 0.001, 최대 0.035이므로 일반적인 유의 수준인 OQ1보다는 큰값이 존재하나 0.05보다는 전체적으로 작기 때문에 유의미 하다는 결론을 내릴수 있으며 표준 편차 역시 최대값이 0.954로 유의성에의미를 둘 수 있을 것으로 사료된다.
- 실험 결과에서도 알 수 있듯이 얼굴 영역에서는 소양인이 다른 두 체질보다 5개 측정 항목 결과값이 낮게 나타났으며 음성 영역에서는 태음인이 다른 두 체질보다피치 분석 요소에 대한 측정 항목이 낮게 나타난 것을 볼수 있다. 그러나 사상체질의 분류가 한 방법에 의해 결정되기는 어렵기 때문에 본 논문에서는 영상 및 음성 분석방법에 의한 융합적 연구 방법을 제안하였으며 이와 같은 방식과 함께 체형의 측정 결과와 Qsccn 등의 다양한 방법을 결합하여 복합적으로 알고리즘을 설계하고 진행한다면 임상 현장은 물론 재택용 체질 분류 시스템이개발될 수 있을 것으로 생각된다.
후속연구
- 있다. 그러나 사상체질의 분류가 한 방법에 의해 결정되기는 어렵기 때문에 본 논문에서는 영상 및 음성 분석방법에 의한 융합적 연구 방법을 제안하였으며 이와 같은 방식과 함께 체형의 측정 결과와 Qsccn 등의 다양한 방법을 결합하여 복합적으로 알고리즘을 설계하고 진행한다면 임상 현장은 물론 재택용 체질 분류 시스템이개발될 수 있을 것으로 생각된다.
- 기존에는 사상 체질 분류에 있어서 임상의의직관에 의존하여 체질 분류를 행하는 것이 주를 이루었으나 이는 객관성의 결여와 임상의 간에도 동일 환자의체질 분류 결과가 같지 않는 등 여러가지 문제를 내재하고 있었다. 사상 체질 분류에 있어서 객관적인 자료를 확보하고 과학적으로 증명 할 수 있다면 사상체질의 대중화와 체질 분류의 정확성에 따른 효율성의 상승 효과도얻을 수 있을 것으로 사료된다. 본 논문에서는 임상의의용모사기 방법을 계량화, 정량화하여 임상의의 직관을 객관적 기기로 개발하기 위한 방법론을 제안하고자 하며이를 위해 생체 신호 처리 기술을 적용하여 정면 얼굴에서 사상 체질 분류에 필요한 특징 요소를 추출하고, 추출요소 중에서 체질별 유의성을 보이는 항목에 대한 비교분석을 통해 이를 입증하고자 한다.
- 연구 방법 및 결과에서 알 수 있듯이안면 영상을 수집하여 이에 대한 정면 얼굴의 측정 항목들을 설정하고 분석을 행하였으며 체질간 음성 신호를피치 분석 요소들에 의해 분석하였다. 실험 결과에서도알 수 있듯이 분명 체질 간 차이가 분명히 존재하고 이에대한 분석 결과 또한 유의성 있게 얻을 수 있었으며 이를통해 사상 체질 분류 시스템을 구현하여 정량적이며 객관적인 지표 마련에 도움을 줄 수 있을 것으로 생각된다.
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