[논문]판정불능을 포함한 안면 체질 분류 방법에 관한 연구

도준형; 김성훈; 구임회; 김근호; 김종열

판정불능을 포함한 안면 체질 분류 방법에 관한 연구
Four Constitution Types Classifier with IndecisionUsing Facial Images 원문보기

사상체질의학회지 = Journal of Sasang Constitutional Medicine, v.21 no.3, 2009년, pp.39 - 47

도준형 (한국한의학연구원 체질 생물학.의공학 연구센터) , 김성훈 (한국한의학연구원 체질 생물학.의공학 연구센터) , 구임회 (한국한의학연구원 체질 생물학.의공학 연구센터) , 김근호 (한국한의학연구원 체질 생물학.의공학 연구센터) , 김종열 (한국한의학연구원 체질 생물학.의공학 연구센터)

Abstract ▼ AI-Helper

1. Objectives: In order to classify an individual into four constitution type, an oriental medical doctor utilizes various information such as face, pulse, voice, and questionnaire. When only one type of information is used, one's constitution may not be decided correctly. 2. Methods: In this paper, we propose a novel four constitution types classifier using facial images which classifies subjects into indecision group as well as Taeumin, Soeumin, and Soyangin. 3. Results: Experimental results show that it increases the classification rate though the decision rate is rather decreased, which is more effective and reliable than conventional classifiers without indecision. 4. Conclusion: For the effective classification, we have found that it is more useful to add an indecision group which requires more information to be properly classified into one constitution type.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 이러한 점을 고려하여, 가능한 체질을 잘 분류할 수 있는 안면 특징들을 선택하되 선택된 안면 특징들로는 체질을 판정할 수 없는 집단을 별도로 분류해 낼 수 있는 알고리즘을 제안하고 이를 적용하여 테스트한 결과에 대해 살펴보고자 한다.

제안 방법

본 연구에서는 figure 1와 같이 SVM#1과 SVM#2만을 사용하여 모든 대상자에 대해 무조건 체질을 판정하는 방법과, Hgure 2과 같이 SVM#3을 함께 사용하여 체질을 판정할 수 없는 집단을 별도로 분류하는 방법을 사용하여 체질 판정 결과를 비교하였다 이때 SVM의 학습과 테스트를 위한 방법으로 5-fold CV(acss validatione)를 수행하였다.
선택된 특징점들을 사용하여, 안면의 형태를 표현할 수 있는, 거리, , , 각도, , , 비율, , 3개의 요소를 추출하였다, 거리,는 임의의 2개 특징점 사이의 거리를 측정하고 '각도'는 임의의 3개 특징점을 선택하여 가운데점을 중심으로 양끝점을 잇는 두 직선이 이루는 각도를 측정하였으며, '비율, 은임의의 2개'거리, 를 선택하여 그 비율을 측정하였다.
카메라(Nikon D700, 85mm F1.8D 렌즈)로 촬영한 대상자의 안면의 정면과 측면 사진에 대해, 안면 특징점 관리 프로그램8을 이용하여 정면 영상에서 51개, 측면 영상에서 60개의 특징점을 추출하였다Qable 2). 여기서 특징점은 윤7이 사용한 특징점들 중 정면 영상에서 좌우가 대칭인 점들은 좌측의 점들만 추출하였다

대상 데이터

본 실험은 한국 한의학연구원 임상연구 및 생명 윤리심의위원회의 승인(IBB No. IO₉O₃-0192)하에 이루어졌으며, 연구 대상자는 임상시험에 참여를 원하는 20대와 60대 남, 여를 대상으로 사상체질 진단 임상경력 5년 이상의 한의사 2명의 진단을 받아 두 전문가의 체질 진단 결과가 동일한 사람으로 선정하였다

데이터처리

(3)에서 추출한 특징 개수가 매우 많기 때문에 ANOVA 테스트(Pport Vector Machine) attribute selection 방법을 사용하여 체질분류기에 최적화된 특징을 선택하였다.

성능/효과

8% 감소하였다. 그러나 체질의 판별 정확도는 20대 남자의 경우 10.6%, 20대 여자의 경우 9.0%, 60대 남자의 경우 9.6%, 60대 여자의 경우 11.1%가 향상되었다 즉 두 번째 방법이 판정률은 다소 낮아졌지만 판별 정확도는 향상되었음을 확인 할 수 있다. 한편, 판별 정확도에서 두 가지 방법 모두 소음인과 소양인에 비해 태음인에 대한 판별 정확도가 높게 나옴을 확인할 수 있었다.
대상자를 무조건 3개의 체질로 분류하는 방법(Tatle 4A)과 3개의 체질과 판정 불능집단으로 나누는 방법 (Table 4-BX 사용한 결과들을 비교해보면, 두 번째 방법의 경우 모든 대상자에 대해 판정을 하지 않기 때문에, 체질을 판정하는 비율은 100%인 첫 번째 방법에 비해 20대 남자는 15.2%, 20대 여자는 127%, 60대 남자는 12.4%, 60대 여자는 18.8% 감소하였다. 그러나 체질의 판별 정확도는 20대 남자의 경우 10.
이들을 강제적으로 체질을 분류하고자 할 경우 더 많은 분류 오류가 발생하게 된다. 테스트 결과에서도 동일한 조건에서 기존의 방법대로 무조건 한 가지 체질을 선택하도록 학습된 안면 체질 분류기와 제안된 판정 불능 집단을 함께 분류하는 안면체질 분류기의 성능을 비교한 결과, 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 판정률은 감소하였지만, 판별 정확도가 향상된 결과를 보여주었다. 이는 판정을 내린 결과에 대해서는 기존의 방법보다 신뢰도가 높다고 볼 수 있으며, 판정 불능으로 분류된 집단에 대해서는 음성, 피부, 맥, 설문지 둥 다른 방법으로 체질을 판단할 수 있는 기회를 제공해주기 때문에, 실제 한의사가 체질을 판단할 때, 기존의 방법보다 정확한 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.
1%가 향상되었다 즉 두 번째 방법이 판정률은 다소 낮아졌지만 판별 정확도는 향상되었음을 확인 할 수 있다. 한편, 판별 정확도에서 두 가지 방법 모두 소음인과 소양인에 비해 태음인에 대한 판별 정확도가 높게 나옴을 확인할 수 있었다.

후속연구

테스트 결과에서도 동일한 조건에서 기존의 방법대로 무조건 한 가지 체질을 선택하도록 학습된 안면 체질 분류기와 제안된 판정 불능 집단을 함께 분류하는 안면체질 분류기의 성능을 비교한 결과, 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 판정률은 감소하였지만, 판별 정확도가 향상된 결과를 보여주었다. 이는 판정을 내린 결과에 대해서는 기존의 방법보다 신뢰도가 높다고 볼 수 있으며, 판정 불능으로 분류된 집단에 대해서는 음성, 피부, 맥, 설문지 둥 다른 방법으로 체질을 판단할 수 있는 기회를 제공해주기 때문에, 실제 한의사가 체질을 판단할 때, 기존의 방법보다 정확한 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.
향후에는 본 논문에서 제안된 구조를 기반으로 판정율과 판별 정확도를 동시에 높일 수 있는 방법과 판정 불능으로 분류된 집단에 대해 음성, 피부, 맥, 설문지둥 다른 특징 요소를 고려해 체질을 분류하는 방법에 대해 연구를 계속 진행할 계획이다.

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상세보기
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