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문제 정의
- 본 논문에서는 다양한 임상정보를 이용하여 체질별 특징을 알기 위해 의사결정 나무를 이용하고자 할 때, 쉽게 시용할 수 있도록 개발된 웹기반의 의사결정니무 프로그램에 대하여 설명하였다. 본 논문에서 개발된 의사결정 나무 프로그램은 이러한 디잉히-임상정보를 연구자가 쉽게 분석할 수 있도록 개발한 툴이다 이 툴은 기존의 SAS와 같은 프로그램에서 사용할 수 있는 정보에 대한 제약이 없기 때문에, 연구초기에 연구자가 기지고 있는 임상정보에서 체질과 유의한 항목을 찾는 데 유용하게 사용될 수 있다.
- 그러나 의사결정 나무는 몇 가지만의 판별 요소를 사용하므로 그 제작에 있어 많은 통계적 점검이 필요하다 의사결정 니무의 생성 기능을 가지는 기존의 몇 개의 통계 패키지들이 있으나 기존의 패키지는 다양한 통계 작업을 수행하기 위한 패키지로서 가격이 비싸고, 사용냅에 일징 수준 이상의 지식이 필요하벼, 또 변수의 형태 등에 제약을 가진 다 띠리서 통계학자의 도움이 없이 임상가가 자신의 임상 자료를 기준으로 의사결정 니무를 직섭 제삭하는 데는 많은 애로점이 따르게 된다. 본 논문에서는 연구자가 입력한 임상자료에 대하여 의사결정 나무를 지동으로 생싱해주는 웹 기반의 프로그램에 대해서 소개한다. 본 프로그램은 통계직 지식이 없는 임상가가 쉽게 혼자 사용할 수 잇는 것을 목표로 개발되었으며, 약간의 변형으로 체질 판단 이외에도 임싱-자료를 기반으로 한 대상자의 다양한 그룹핑(grouping)에 적용이 가능하다
- 본 논문에서는 위에 나열된 5가지의 조건을 만족하기 위해 개발된 웹 기반의 의사결정나무(decision tree) 프로그램에 대해서 소개한다. 의사결정 나무 방법은 데이터 마이닝의 분류 작업에 주로 사용되는 기법으로 과거에 수집된 데이터의 레코드들을 분석하여 이들 시-이에 존재하는 패턴, 즉, 분류별 특성을 속성의 조합으로 나타내는 방법이다.
- 본 논문에서는 연구자가 입력한 임상자료에 대하여 의사결정 나무를 지동으로 생싱해주는 웹 기반의 프로그램에 대해서 소개한다. 본 프로그램은 통계직 지식이 없는 임상가가 쉽게 혼자 사용할 수 잇는 것을 목표로 개발되었으며, 약간의 변형으로 체질 판단 이외에도 임싱-자료를 기반으로 한 대상자의 다양한 그룹핑(grouping)에 적용이 가능하다
- 그 중 보편적으로 사용뇌는 것이 설문지를 조시하는 것으로, 한국 한의학연구원과 시상 체질의학회가 함께 개발한 Sasang Diagnosis Question- naire(SDQ)나 경희의료원 한방병원에서 개발한 QSCC II (Questionnaire for the Sasang Constitution Classification II) 설문 시가 있다. 이러한 설문지들은 체질을 진단하기 위해 다양한 항목의 질문들을 물어보고 그 결과를 통합하이 진단한다. 이문홍 2)과 허만회 3)는 체형 측정 정보에 중점을 두어 체질 정보를 분석하였고 고병희 *는 머리와 얼굴 크기를 체질 진단에 사용하였다.
- 많은 수작업이 필요한 작업이다. 이러한 수작업을 줄여주기 위해서 본 프로그램에서는 입력된 임상정보의 필터링 작업을 제공한다
- 체질임상정보 분식을 위한 방법을 찾기 위해 사상체질학회 논문을 조사하였다. 1989년 창간호부터 2006년까지의 논문 중임싱정보를 분석한 논문은 168편이 있었다.
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