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문제 정의
- 본 연구에서는 사상체질 진단의가 피험자의 전체적인 특성을 파악하여 체질진단을 하고, 피부마찰계수 측정기를 통해 측정된 손등피부 운동마찰계수로 태음인(거침)/소양인(미끄러움)에 대한 객관적이고 정량적인 지표를 찾고자 하였다. 또한 진단의의 진단 결과를 기준 삼아 피부마찰계수 측정기의 판별 정확률도 알아보았다. 둘 이상의 사상체질 진단의의 합치된 데이터를 이용하였다.
- 본 연구에서는 사상체질 진단의가 피험자의 전체적인 특성을 파악하여 체질진단을 하고, 피부마찰계수 측정기를 통해 측정된 손등피부 운동마찰계수로 태음인(거침)/소양인(미끄러움)에 대한 객관적이고 정량적인 지표를 찾고자 하였다. 또한 진단의의 진단 결과를 기준 삼아 피부마찰계수 측정기의 판별 정확률도 알아보았다.
- 본 연구에서는 슬라이딩 방식을 사용한 피부운동 마찰계수 측정 시스템을 이용하여 손등피부 마찰계수 측정 방법을 명확히 하였으며, 자동으로 분석 구간을 추출하는 방법을 제시하였다. 또한 태음인과 소양인의 손등피부 마찰계수의 특성을 측정하고 사상체질 진단의의 사상체질 진단 결과와 비교 분석하여 정량화 및 객관적 지표의 도출을 시도하였다.
가설 설정
- 5) 이 때 구간 운동마찰계수가 0.1 이하일 경우 추출하지 않는다.
제안 방법
- · 수동으로 추출해 오던 운동마찰계수 구간 평균값을 프로그래밍(Matlab7.0)으로 구현하여 자동으로 운동마찰계수의 대표 값을 추출하는 알고리즘을 제안하였다.
- 마찰력은 X/Z 값으로 구해지고, 손등피부가 움직이는 동안 일정한 값을 가지는 곳이 운동마찰계수구간이므로 그 구간의 평균값으로 운동마찰계수 값을 구하였다. 2_3 구간, 3_2 구간을 총 3회 왕복 측정하여, 각각의 3회 평균 운동마찰계수의 평균값을 태음인(거침)/소양인(미끄러움)의 차이 분석변수로 사용하였다. Figure 4처럼 2_3 구간, 3_2 구간 두 구간의 z축과 x축이 운동마찰계수구간에서 모두 평행하면 가장 이상적이지만, 손등 피부와 손등피부 마찰계수 측정기의 프로브의 수평을 오퍼레이터가 수동으로 맞추기 때문에 곡면 특성을 가지는 손등피부는 두 구간 모두가 수평이 되게 조정하는 것이 쉽지 않았고, 손등의 뼈와 뼈 사이의 피부를 측정하므로 피부가 아닌 뼈와 프로브의 접촉의 문제도 발생하였다.
- 건강한 20대 남녀를 대상으로 사상체질 진단의가 피험자의 전체적인 특성을 관찰하여 체질진단 후 실험을 진행하였다. 사상체질 판정은 정해진 표준 진단프로토콜에 맞추어 사상체질을 전공한 2명의 진단의가 체질을 진단하고 체질진단 결과가 일치한 피험자만을 실험에 참여 시켰다.
- 본 연구과정을 통해 난점이었던 수동 운동마찰계수 분석 작업을 프로그래밍을 통하여 구현하여 운동 마찰계수 구간 및 데이터 추출의 자동화 작업도 함께 진행하였다. 구간 추출 알고리즘은 운동마찰계수 값 구간이 수평이 되는 첫 굴곡 지점과 끝 지점을 찾고, 첫 굴곡 지점과 끝 지점의 중간점의 운동마찰계수의 차이가 각각 0.09 이하인 경우 구간 운동마찰계수를 추출하였으며 그 이상인 경우 추출하지 않는 새로운 자동 알고리즘을 제안하게 되었다. 또한 객관적이고 정량적인 지표를 찾기 위하여 먼저 독립표본 T-test를 시행하였고, 태음인(거침)/소양인(미끄러움)의 운동 마찰계수 값이 5%의 유의수준에서 차이를 보임을 알 수 있었다.
- 본 연구에서는 슬라이딩 방식을 사용한 피부운동 마찰계수 측정 시스템을 이용하여 손등피부 마찰계수 측정 방법을 명확히 하였으며, 자동으로 분석 구간을 추출하는 방법을 제시하였다. 또한 태음인과 소양인의 손등피부 마찰계수의 특성을 측정하고 사상체질 진단의의 사상체질 진단 결과와 비교 분석하여 정량화 및 객관적 지표의 도출을 시도하였다.
- z축 그래프는 수직항력 N값을 나타내고, 평행구간을 지나는 곳은 x축의 평행구간과 동일한 구간이다. 마찰력은 X/Z 값으로 구해지고, 손등피부가 움직이는 동안 일정한 값을 가지는 곳이 운동마찰계수구간이므로 그 구간의 평균값으로 운동마찰계수 값을 구하였다. 2_3 구간, 3_2 구간을 총 3회 왕복 측정하여, 각각의 3회 평균 운동마찰계수의 평균값을 태음인(거침)/소양인(미끄러움)의 차이 분석변수로 사용하였다.
- 변위센서와 힘 센서부에서 측정된 측정 데이터의 경우 MGCplus 앰프(HBM, Germany)에서 동시에 샘플링된 후 GPIB 인터페이스를 이용해 컴퓨터로 전송되도록 하였다. 전체 시스템 구동과 데이터 취득은 Figure 2에 도시한 바와 같이 LabView(National Instruments, USA) 기반 자동화 소프트웨어에서 제어하도록 구현되었다.
- 본 논문에서는 앞에서 언급했듯이 프로브 이동 시 피부 끌림 현상이 적은 3_2 구간만을 선택하여 분석하였다. 3_2 구간의 운동마찰계수 추출을 위하여 운동마찰계수 구간을 구하고, 그 구간에서 운동마찰계수의 평균값을 분석변수로 사용한다.
- 본 연구과정을 통해 난점이었던 수동 운동마찰계수 분석 작업을 프로그래밍을 통하여 구현하여 운동 마찰계수 구간 및 데이터 추출의 자동화 작업도 함께 진행하였다. 구간 추출 알고리즘은 운동마찰계수 값 구간이 수평이 되는 첫 굴곡 지점과 끝 지점을 찾고, 첫 굴곡 지점과 끝 지점의 중간점의 운동마찰계수의 차이가 각각 0.
- 건강한 20대 남녀를 대상으로 사상체질 진단의가 피험자의 전체적인 특성을 관찰하여 체질진단 후 실험을 진행하였다. 사상체질 판정은 정해진 표준 진단프로토콜에 맞추어 사상체질을 전공한 2명의 진단의가 체질을 진단하고 체질진단 결과가 일치한 피험자만을 실험에 참여 시켰다. 손등을 분석하기 위하여 선정된 피험자는 태음인 109명, 소양인 89명으로 총 198명을 대상으로 손등피부 마찰계수 측정기를 이용하여 손등피부 마찰계수를 측정하였다.
- 1cm 이동하도록 레이저 센서로 컨트롤 한다. 셋째, 손등피부 마찰력 측정은 x축 방향인 횡방향으로 2지에서 3지로 스테이지를 이동한 후, 다시 3지에서 2지로 오는 것을 1회로 하여 총 3회 반복 측정하였다. 2지에서 3지로의 이동거리는 1cm이며, 스테이지가 움직이도록 하였다.
- 05 정도이다. 운동마찰계수 자동추출 구간 인식률을 구하기 위하여 198명의 왕복반복 3회를 찾아 Matlab 그래프를 보고 각 점의 미분 값을 수동으로 찾아 비교하여 시작점과 끝점이 다른 구간을 에러로 간주하였다. 즉, 198명 왕복 총 3회 중 하나라도 에러가 났다면 에러로 간주하였다.
- 11 이 논문에서는 수평, 경사, 곡면에서 나오는 운동마찰계수의 특성을 측정하여 손등피부와 3축 로드셀 센서 프로브와의 수평, 굴곡, 경사 측정상태에 대해 알 수 있었다. 이러한 피부의 표면 상태를 고려하여 손등피부를 측정하였다.
- 이를 통해 3축 로드셀 센서와 슬라이딩 프로브 구조를 이용하여 손등피부의 운동 마찰계수를 자동으로 추출하고, 진단의의 사상체질 구별 진단결과와 비교 분석하여 정량화 및 객관적인 지표를 찾을 수 있도록함으로써 체질 판별의 일련의 자동화 가능성을 보도록 한다.
- 진단의가 손등피부 진단을 할 때 2지 및 4지에서 왼 손등으로 이어지는 뼈 사이의 피부를 촉진하는 점에 착안하여, 피부의 마찰 특성 측정영역은 Figure 3의 중간과 같이 피험자의 2지에서 4지 사이로 이어지는 뼈 사이의 손등 영역으로 정하였다. 손등의 이 부분은 피부 마찰 특성을 반복해서 측정하였을 때 변동이 적어, 체질 진단 결과가 일정하게 나옴을 관찰하였다.
- 한의학에서는 사상체질(태양인, 태음인, 소양인, 소음인) 구분을 위해 손등피부의 특징 중 하나인 거칠기를 이용해 왔다. 진단의의 손등피부 거칠기의 주관적인 촉진을 정량적 및 객관적으로 진단하기 위하여 3축 로드셀 센서를 이용하여 운동마찰계수 값을 자동으로 추출하는 손등피부 마찰계수 측정기를 개발하게 되었다. 그 결과 태음인과 소양인의 피부특성인 거침/미끄러움을 정량화하여 두 체질을 분류할 수 있는 객관적인 지표를 찾을 수 있었다.
- 측정 시기는 봄인 3월 중순부터 6월 초이며, 측정 장소는 한국한의학연구원 2층의 생활환경측정실이며, 평균 온도/습도는 약 25℃/50%가 유지하도록 항온/습도 조절기를 통해 조절하였다. 피험자는 손을 비누로 씻은 후 최소 15분간 자연건조 후 측정하였으며, FLUKE 62 Mini IR THERMOMETER로 측정한 손등피부 평균 온도는 32.6℃이고, 측정과정 전반에 걸쳐 피부가 항상 건조한 상태를 유지하도록 하였다. 이 실험은 한국한의학연구원 IRB (I-0903-01-02)의 승인을 받아 진행되었다.
대상 데이터
- · 사상체질진단 진단의 두 명이 체질을 동일하게 진단한 20대 남녀 피험자의 거침(태음인) 109명, 미끄러움(소양인) 89명을 대상으로 손등피부 마찰계수 측정기를 이용하여 데이터를 측정하였다.
- 또한 진단의의 진단 결과를 기준 삼아 피부마찰계수 측정기의 판별 정확률도 알아보았다. 둘 이상의 사상체질 진단의의 합치된 데이터를 이용하였다. 본 연구에서는 소음인의 부연 특성은 마찰계수로 분류하기에 어려운 특성이므로 분석하지 않았고, 태양인은 현재까지 밝혀진 뚜렷한 피부 특성이 없고, 피험자의 수가 적어 통계적인 특성을 분석하기 어려워 제외하였다.
- 사상체질 판정은 정해진 표준 진단프로토콜에 맞추어 사상체질을 전공한 2명의 진단의가 체질을 진단하고 체질진단 결과가 일치한 피험자만을 실험에 참여 시켰다. 손등을 분석하기 위하여 선정된 피험자는 태음인 109명, 소양인 89명으로 총 198명을 대상으로 손등피부 마찰계수 측정기를 이용하여 손등피부 마찰계수를 측정하였다.
- 체질진단 진단의가 건강한 20대 남녀를 대상으로 외형적 요소 및 성정 진단을 통해 태음인과 소양인으로 구분한 대상자로 한하여 피험자를 선택하였다.
- 측정 시기는 봄인 3월 중순부터 6월 초이며, 측정 장소는 한국한의학연구원 2층의 생활환경측정실이며, 평균 온도/습도는 약 25℃/50%가 유지하도록 항온/습도 조절기를 통해 조절하였다. 피험자는 손을 비누로 씻은 후 최소 15분간 자연건조 후 측정하였으며, FLUKE 62 Mini IR THERMOMETER로 측정한 손등피부 평균 온도는 32.
데이터처리
- 운동마찰계수 값을 이용하여 태음인(거침)과 소양인(미끄러움)을 판별하는 함수를 도출하기 위하여 선형판별분석을 시행하였고, 그 결과 도출된 선형판별 함수계수는 Table 2와 같다.
성능/효과
- · 진단의의 진단 결과와 기기와의 판별 정확률을 알아보기 위해 판별 분석을 실시한 결과 남성의 판별 정확률이 69.7%, 여성은 68.5%로 나타났다.
- 4) 첫 굴곡 지점과 끝 지점 내 중간점의 운동마찰계수의 차이가 각각 0.09 이하인 경우 운동마찰계수 구간 내, 첫 굴곡 지점과 끝 지점의 평균값을 추출하고, 이상인 경우 추출하지 않는다. 이 평균값을 구간 운동마찰계수이라고 정의한다.
- 진단의의 손등피부 거칠기의 주관적인 촉진을 정량적 및 객관적으로 진단하기 위하여 3축 로드셀 센서를 이용하여 운동마찰계수 값을 자동으로 추출하는 손등피부 마찰계수 측정기를 개발하게 되었다. 그 결과 태음인과 소양인의 피부특성인 거침/미끄러움을 정량화하여 두 체질을 분류할 수 있는 객관적인 지표를 찾을 수 있었다. 본 연구를 통해 얻은 결과를 요약하면 다음과 같다.
- 5%로 나타났다. 그리고 5-fold cross validation을 이용하여 교차검증을 해본 결과, 남성의 경우는 69.7%, 여성의 경우는 67.5%로 나타나 모든 데이터를 이용하여 training한 결과와 차이가 크게 나타나지 않음을 확인하였다.
- 5%로 나타났다. 그리고 5-fold cross validation을 이용한 교차검증 결과, 남성의 경우는 69.7%, 여성의 경우는 67.5%로 나타나 모든 데이터를 이용하여 training한 결과와 차이가 크게 나타나지 않음을 확인하였다.
- · 사상체질진단 진단의 두 명이 체질을 동일하게 진단한 20대 남녀 피험자의 거침(태음인) 109명, 미끄러움(소양인) 89명을 대상으로 손등피부 마찰계수 측정기를 이용하여 데이터를 측정하였다. 데이터를 독립표본 T-test 시행한 결과, 남성과 여성 모두 태음인(거침)의 운동마찰계수 값의 평균이 소양인(미끄러움)보다 높게 나타남을 알 수 있었다.
- 09 이하인 경우 구간 운동마찰계수를 추출하였으며 그 이상인 경우 추출하지 않는 새로운 자동 알고리즘을 제안하게 되었다. 또한 객관적이고 정량적인 지표를 찾기 위하여 먼저 독립표본 T-test를 시행하였고, 태음인(거침)/소양인(미끄러움)의 운동 마찰계수 값이 5%의 유의수준에서 차이를 보임을 알 수 있었다. 선형판별분석을 통하여 판별 정확률을 5-fold cross validation을 이용하여 교차 검증하여 남/여 태음인(거침)/소양인(미끄러움)에 대해 약 68%의 판별 정확률이 나타나 마찰계수가 체질 구분을 위한 지표의 가능성을 알 수 있었다.
- 또한 객관적이고 정량적인 지표를 찾기 위하여 먼저 독립표본 T-test를 시행하였고, 태음인(거침)/소양인(미끄러움)의 운동 마찰계수 값이 5%의 유의수준에서 차이를 보임을 알 수 있었다. 선형판별분석을 통하여 판별 정확률을 5-fold cross validation을 이용하여 교차 검증하여 남/여 태음인(거침)/소양인(미끄러움)에 대해 약 68%의 판별 정확률이 나타나 마찰계수가 체질 구분을 위한 지표의 가능성을 알 수 있었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 피부 특성 추출부터 체질 구별까지 on-line으로 진행하는 것이 가능할 것으로 판단된다.
- 수동으로 운동마찰계수 값을 추출한 값과 운동마찰계수 자동추출 알고리즘 방법을 통해 운동마찰계수값을 구한 결과의 평균오차 범위는 약 ±0.05 정도이다.
- Table 3의 판별함수 계수에서 알 수 있듯이 태음인(거침)의 운동마찰계수 값이 소양인(미끄러움)의 마찰계수 값보다 크게 나타났다. 위의 판별분석 결과 남성의 경우는 판별 정확률이 69.7%, 여성은 68.5%로 나타났다. 그리고 5-fold cross validation을 이용한 교차검증 결과, 남성의 경우는 69.
- 성별에 따라 태음인(거침)과 소양인(미끄러움)의 운동마찰계수 값으로부터 통계적 특성을 분석한 결과, 평균은 Table 1과 같고 값들의 분포는 Figure 6과 같다. 태음인(거침)과 소양인(미끄러움)의 운동마찰계수 값의 평균차이 분석을 위하여 독립표본 T-test를 시행한 결과, 남성과 여성 모두 5% 유의수준에서 태음인의 운동마찰계수 값의 평균이 소양인에 비해 유의하게 높은 것으로 분석되었다.
후속연구
- 향후 연구에서는 손등 피부의 불일관성에 의한 프로브 이동 시 피부 끌림 현상에 대한 보완 자료로 영상 분석을 이용하여 피부 마찰계수와의 관계를 분석하거나 피부 유 · 수분 측정기를 이용하여 손등피부 유 · 수분과 손등피부 마찰계수의 관련성에 대해 분석해 볼 계획이다. 또한 수평상태 맞춤 자동화 보완도 진행할 예정이다. 손등 피부의 영상분석에 의한 프로브 이동 시 피부 끌림 현상 방지, 유 · 수분, 수평상태에 의한 미끄러짐 정도 파악, gyro 센서 또는 영상 분석과 같은 방법을 이용한 손등 수평상태 맞춤 자동화가 보완된다면 좀 더 정량적이고 정확한 손등피부 특성을 측정할 수 있으며, 이는 자동화된 피부 진단기로서 발전하고 u-Health 시스템에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
- 이러한 운동마찰계수 구간은 그 지점의 정확한 구간 운동마찰계수를 고려할 수 없고, 뼈와 뼈 사이의 피부를 측정해야 하며 이동거리도 1cm로 짧아 수평 및 완만한 슬로프를 가지는 운동마찰계수 구간이 존재하지 않았다. 또한, 뼈 사이의 측정 구간의 평행 상태도 문제점으로 고려할 수 있을 것이다. Figure 7과 같이 큰 각도로 떨어지는 운동마찰계수 구간의 예는 그 지점의 정확한 구간 운동마찰계수라고 할 수 없으므로 측정 에러로 추출 및 분석 변수로 사용하지 않았다.
- 또한, 피부표면과 피부마찰력진단기기의 프로브가 평면상태가 되는 것이 중요하며 측정자가 수동으로 수평상태를 맞추는 것은 한계가 있으므로, 자동으로 수평상태를 맞출 수 있는 방법이 연구되어야 한다. 또한, 피부 끌림 현상을 줄이기 위해 피부 마찰계수 측정기의 프로브 크기도 작아져야 할 것으로 생각된다.
- 손등 피부의 영상분석에 의한 프로브 이동 시 피부 끌림 현상 방지, 유 · 수분, 수평상태에 의한 미끄러짐 정도 파악, gyro 센서 또는 영상 분석과 같은 방법을 이용한 손등 수평상태 맞춤 자동화가 보완된다면 좀 더 정량적이고 정확한 손등피부 특성을 측정할 수 있으며, 이는 자동화된 피부 진단기로서 발전하고 u-Health 시스템에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
- 또한, 피부 끌림 현상을 줄이기 위해 피부 마찰계수 측정기의 프로브 크기도 작아져야 할 것으로 생각된다. 손등피부의 끌림 현상, 수평상태 맞춤 자동화, 프로브 크기 소형화에 대해 보완이 된다면 좀 더 정량적이고 객관적인 손등피부 상태를 측정할 수 있을 것으로 기대된다.
- 실험 시에는 손을 비누로 씻고 최소 15분 간 건조한 후 측정하지만 측정과정 전반에 걸쳐 피부가 항상 건조한 상태를 유지하는 것이 쉽지 않으므로 유 · 수분 측정기14를 이용하여 손등 피부의 상태를 파악한 후 손등피부 거침/미끄러움의 객관적인 분석에 이용하는 것이 필요하다.
- 선형판별분석을 통하여 판별 정확률을 5-fold cross validation을 이용하여 교차 검증하여 남/여 태음인(거침)/소양인(미끄러움)에 대해 약 68%의 판별 정확률이 나타나 마찰계수가 체질 구분을 위한 지표의 가능성을 알 수 있었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 피부 특성 추출부터 체질 구별까지 on-line으로 진행하는 것이 가능할 것으로 판단된다.
- 이러한 피부 마찰계수 측정, 운동마찰계수 구간 분석, 체질진단의 일련의 과정을 자동화하여 자동화된 피부 마찰계수 측정기는 체질진단 시스템의 개발의 가능성을 높여 줄 것으로 생각된다.
- 차후 실험에서는 손등피부 운동마찰계수를 측정하기 전에 피험자의 피부 상태를 세밀히 파악하기 위해 피부의 불일관성을 관측 또는 측정하여 일관된 피부 마찰계수가 나오도록 하는 것이 중요하다. 손등피부는 연령대나 성별에 따라 유 · 수분의 정도가 다르고 건조 상태에 따라 변화를 보일 수 있다.
- 향후 연구에서는 손등 피부의 불일관성에 의한 프로브 이동 시 피부 끌림 현상에 대한 보완 자료로 영상 분석을 이용하여 피부 마찰계수와의 관계를 분석하거나 피부 유 · 수분 측정기를 이용하여 손등피부 유 · 수분과 손등피부 마찰계수의 관련성에 대해 분석해 볼 계획이다.
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