[논문]설문 최적화를 통한 개방형 웹 변증 시스템 개발

이재철; 진희정

설문 최적화를 통한 개방형 웹 변증 시스템 개발
Development of a Web Based Pattern Identification System with Questionnaire Optimization 원문보기

동의생리병리학회지 = Journal of physiology & pathology in Korean Medicine, v.27 no.6, 2013년, pp.827 - 831

Abstract ▼ AI-Helper

This study aims to develop a pattern identification system (PIS) for general users to check up their body condition. We collected previous 3 PI questionnaires, with internal consistency reliability or validity of the diagnosis by experts, through a field test. For defining weights of pattern indices, we applied the analytic hierarchy process (AHP) method with 11 experts. PIS receive two kinds of symptoms of users : body region based symptoms and core symptoms for PIS. PIS suggest possible patterns and health information on the basis of selected symptoms with analysis by AHP. This study showed PIS could be easily used for general user who wants to access Korean Medicine compared to conventional PI system. Furthermore, it could be utilized with mobile environment or as remote medicine care.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

특히 일반인을 대상으로 한 변증 정보 시스템은 좀 더 쉽게 한의학에 접근할 수 있는 방법일 뿐만 아니라 추후 모바일 환경이나 원격 진료에서도 활용될 수 있는 기반 연구라고 생각된다. 본 연구는 기존의 변증 시스템들과 달리 AHP 방법을 통해 방대한 변증 설문 문항을 최적화하고, 이를 운영체제(OS)나 웹브라우저에 무관하게 접근 가능한 개방형 웹 변증시스템을 구현했다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.
본 연구에서는 변증 자가 기입 설문문항의 이해도 연구를 바탕으로¹⁰⁾, 일반인들이 자신의 변증 정보를 일상생활에서 쉽게 확인하고 이에 대한 건강 정보를 제공받을 수 있는 변증 정보 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 사용자의 부위별 자가 증상 입력 부분과 변증을 위한 필수 증상의 두 단계로 이루어져 있으며, 선택된 증상을 바탕으로 가장 유사한 변증 유형을 제시하고, 건강정보를 확인할 수 있도록 하였다.
변증은 한의학에서 중요한 개념이지만 일반인에게는 매우 생소한 개념이다. 본 연구에서는 이러한 점을 극복하고 일반인들이 변증을 통해 자신의 몸 상태를 알 수 있도록 하는 데 초점을 두고 시스템 개발을 시도했다.

제안 방법

가 제시되었다. 각 설문지의 설문 문항은 모든 설문지의 문항을 취합한 후 자가 기입이 가능한 132개의 문항을 선택하였다.
논문 검색을 통해 선택된 3가지 변증 설문지를 통하여 구현할 수 있는 증 12가지를 선별하였으며, 전문가들은 각 변증의 사용빈도 순위와 변증에 속해 있는 증상들에 대한 타당성을 7점 리커트 (Likert) 척도로 평가 하였으며, 높은 순위의 변증과 타당성에 대한 평균이 높은 문항들을 중심으로 변증과 지표를 선정하였다. 그리고 각 설문 문항들은 전문가 논의를 통해 진단 기준 및 중요도에 따른 인체의 부위를 고려하여 분류되었다(Table 2).
논문 검색을 통해 선택된 3가지 변증 설문지를 통하여 구현할 수 있는 증 12가지를 선별하였으며, 전문가들은 각 변증의 사용빈도 순위와 변증에 속해 있는 증상들에 대한 타당성을 7점 리커트 (Likert) 척도로 평가 하였으며, 높은 순위의 변증과 타당성에 대한 평균이 높은 문항들을 중심으로 변증과 지표를 선정하였다. 그리고 각 설문 문항들은 전문가 논의를 통해 진단 기준 및 중요도에 따른 인체의 부위를 고려하여 분류되었다(Table 2).
변증을 구성하고 있는 증상 문항들의 중요도를 살펴보기 위해 상기 전문가 집단을 대상으로 자가 응답이 가능한 132개의 설문 문항을 12개의 변증으로 재분류하였다. 전문가 11명 중 응답이 없었던 3명을 제외한 8명의 전문가들이 참여하여 계층 분석과정(Analytic Hierarchy Process, AHP)를 시행하였으며, 이를 통해 각 변증에 포함된 설문 문항들의 가중치를 계산하였다.
본 시스템은 다양한 PC 환경 및 태블릿 PC에서 사용할 수 있도록 웹 표준을 준수하여 설계되었다(그림 1). 시스템 웹페이지에서 사용자가 변증 설문 응답을 수행하면, 한국한의학연구원(KIOM, Korea Institute of Oriental Medicine) 서버에서 결과를 웹으로 다시 전송한다.
, 일반인들이 자신의 변증 정보를 일상생활에서 쉽게 확인하고 이에 대한 건강 정보를 제공받을 수 있는 변증 정보 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 사용자의 부위별 자가 증상 입력 부분과 변증을 위한 필수 증상의 두 단계로 이루어져 있으며, 선택된 증상을 바탕으로 가장 유사한 변증 유형을 제시하고, 건강정보를 확인할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 변증 정보 시스템의 개발에 중점을 두었으며, 변증 결과를 도출하는 방법은 실제 임상 데이터가 아닌 전문가 의견의 취합을 통해 구성하였다. 전문가 의견은 각 증을 구성하는 증상들의 타당성에서는 어느 정도 일치하였으나 증의 활용 빈도에 대한 의견은 일치되지 않아 변증 정보 시스템에서 제공할 변증을 선정하는 데 다소 어려움이 있었다.
1보다 큰 경우에는 일관성에 문제가 있다고 판단한다. 본 연구에서의 CR값은 0.003~0.0112로, 모두 0.1보다 작으므로, 전문가의 응답을 토대로 각 증별 가중치를 계산하였다.
설문 문항을 추출할 대상 변증 설문지를 선택하기 위하여, Oasis11)에서 “변증”을 키워드로 사용하여 논문 검색을 수행하였다.
이와 더불어 도출된 변증별로 생활습관, 마음가짐 등을 제시하였으며, 선택한 증상 중 일부에 대해서도 건강정보를 제시하였다. 해당 정보를 이메일로 전송할 수 있도록 하였는데, 현재는 이메일 형태이지만 추후 클라우드 시스템(Cloud system), 실시간 정보 전달 시스템 등을 통해 변증정보를 공유하거나 한의원 진료 시스템과 연동된 원격 진료에 활용할 수 있는 기반이 될 수 있을 것으로 기대한다.
변증을 구성하고 있는 증상 문항들의 중요도를 살펴보기 위해 상기 전문가 집단을 대상으로 자가 응답이 가능한 132개의 설문 문항을 12개의 변증으로 재분류하였다. 전문가 11명 중 응답이 없었던 3명을 제외한 8명의 전문가들이 참여하여 계층 분석과정(Analytic Hierarchy Process, AHP)를 시행하였으며, 이를 통해 각 변증에 포함된 설문 문항들의 가중치를 계산하였다. AHP는 평가 기준을 계층화하고 평가할 대상을 쌍으로 만들어, 쌍대비교를 함으로써 복잡한 문제를 효과적으로 해결하는 의사결정기법이다¹⁴⁾.
선택한 문항에 따라 AHP에 의해 산출된 가중치에 근거하여 판별 가능한 증을 유사성에 따라 여러 개를 제시하였는데, 이는 변증 결과가 다양하게 나타날 수 있는 것을 감안한 것이다. 증은 단일하게 나타나기보다는 여러 증이 함께 나타나는 수가 많으므로, 본 시스템에서도 선택된 증상에 따른 변증의 유사성을 차례대로 제시하여 사용자가 확인할 수 있도록 하였다.

대상 데이터

본 연구를 진행하기 위해 한의사로 이루어진 전문가 집단을 구성하였다. 전문가 집단은 모두 11명으로 구성되었으며, 임상경력은 5년 미만이 7명(63.

성능/효과

응답 일관성은 응답자의 상대적 비교를 통한 판단을 할 때 발생하는 논리적인 모순 정도에 대한 측정값이다. 응답자의 일관성에 대한 평가는 일관성 지수(Consistency Index: CI)를 랜덤 지수(Random Index: RI)로 나눈 값인 일관성 비율(Consistency Ratio:CR(=CI/RI))이 0.1 미만이면 평가자의 판단 일관성을 유지하였다고 판단하고, 0.1보다 큰 경우에는 일관성에 문제가 있다고 판단한다. 본 연구에서의 CR값은 0.

후속연구

또한 한의사의 변증은 환자의 몸 상태에 대한 표현 외에 사진(四診)을 활용하여 시도된다. 그에 비해 본 연구에서는 그 중자기 보고가 가능한 설문문항만을 활용하여 변증 정보 시스템을 구성한 한계가 있다. 그러나 현재로서는 자가 보고 설문 외에는 대부분 한의사가 개입된 진단수단을 통해 환자의 정보를 얻을 수 밖에 없으며, 이는 본 연구의 목적인 온라인에서의 변증 정보 시스템 구축에서는 활용하기가 어려워 고려하지 못했다.
추후 본 시스템이 결과 화면에서 제시되는 여러 가지 증을 확률 값 외에 주차(主次), 경중(輕重), 진가(眞假) 등의 관계에 대한 정보를 제공할 수 있다면, 결과를 제공받는 일반인들에게 보다 정확한 변증 정보를 제공할 수 있을 것이라 생각된다. 또한, 개발된 시스템의 정확도를 확인하기 위해 한의사들의 진단 결과와 비교하는 일치도 연구를 진행하는 것도 필요하다.
추후 본 시스템이 결과 화면에서 제시되는 여러 가지 증을 확률 값 외에 주차(主次), 경중(輕重), 진가(眞假) 등의 관계에 대한 정보를 제공할 수 있다면, 결과를 제공받는 일반인들에게 보다 정확한 변증 정보를 제공할 수 있을 것이라 생각된다. 또한, 개발된 시스템의 정확도를 확인하기 위해 한의사들의 진단 결과와 비교하는 일치도 연구를 진행하는 것도 필요하다.
그러나 현재로서는 자가 보고 설문 외에는 대부분 한의사가 개입된 진단수단을 통해 환자의 정보를 얻을 수 밖에 없으며, 이는 본 연구의 목적인 온라인에서의 변증 정보 시스템 구축에서는 활용하기가 어려워 고려하지 못했다. 추후 신뢰도가 확보된 맥진기, 설진기, 음성진단기 등이 개발되고 이를 변증 정보 시스템과 연동할 수 있도록 한다면 이를 극복할 수 있을 것으로 생각된다.
이와 더불어 도출된 변증별로 생활습관, 마음가짐 등을 제시하였으며, 선택한 증상 중 일부에 대해서도 건강정보를 제시하였다. 해당 정보를 이메일로 전송할 수 있도록 하였는데, 현재는 이메일 형태이지만 추후 클라우드 시스템(Cloud system), 실시간 정보 전달 시스템 등을 통해 변증정보를 공유하거나 한의원 진료 시스템과 연동된 원격 진료에 활용할 수 있는 기반이 될 수 있을 것으로 기대한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	변증(辨證)이란?	변증(辨證)은 중의학을 포함하여 한의학, 일본의 한방의학에서 활용되는 진단방법 중 하나이다1,2). 변증은 망문문절(望聞問切)의 사진(四診)을 통해 환자의 상태를 진단하고 이를 통해 침구, 약물, 추나 등 각종 치료를 결정하는 역할을 한다3).
	개별 질병에 따라 변증에서 고려되는 증상이 달라지는 이유는?	이는 증을 구성하는 여러 문항들의 가중치를 계산하여 변증에 중요한 영향을 미치는 문항을 선별하고 주요 문항으로 축약함으로써 달성될 수 있다. 다만 실제 한의사가 변증을 시행하는 데 어떤 요소 혹은 몇 개의 문항이 진단과정에서 고려가 되는지는 아직 연구된 바가 없다. 기존 문헌에서 제시된 변증의 요소들은 매우 다양한 편이어서 한의사간 판단 기준이 상이하며, 개별 질병에 따라 변증에서 고려되는 증상이 달라지기도 한다. 그러나 실제 진단에서는 진단자의 특성 차이는 있어도 고려하는 요인이 많지 않을 것으로 추정된다.
	변증 정보 시스템 개발에 대한 연구가 드문 이유는?	하지만 일반인들이 실생활에서 자신의 변증 정보를 확인하고 관련된 정보를 획득하기 위한 시스템 개발에 대한 연구는 아직 드문 실정이다. 기존 연구에서 제시된 변증 체계로 변증 결과를 도출하기 위해서는 여러 설문 문항을 차례대로 응답해야 하며 문항에 대한 이해도 등의 문제로 많은 시간이 소요된다.

참고문헌 (18)

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변증정보시스템. Available from :http://sdt.kiom.re.kr/PatternReport
Marewski, J.N., Gigerenzer, G. Heuristic decision making in medicine. Dialogues in clinical neuroscience 14(1):77-89, 2012.

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저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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