[논문]전자코를 이용한 액취증의 진단

김정도; 장성진; 임승주; 박성대; 김동진; 김정주

doi:10.5369/jsst.2013.22.4.276

전자코를 이용한 액취증의 진단
Diagnosis of Osmidrosis Axillae Using Electronic Nose 원문보기

Journal of sensor science and technology = 센서학회지, v.22 no.4, 2013년, pp.276 - 280

김정도 (호서대학교 전자공학과) , 장성진 (호서대학교 전자공학과) , 임승주 (호서대학교 전자공학과) , 박성대 (호서대학교 전자공학과) , 김동진 (호서대학교 전자공학과) , 김정주 (호서대학교 전자공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this paper is to diagnose osmidrosis visually and quantify the extent of osmidrosis. To achieve this, we designed the diagnosis method of osmidrosis using electronic nose system. The developed electronic nose system use principal component analysis for visualization of osmidrosis and fuzzy c-means algorithm for quantification. To confirm the efficiency of electronic nose system for osmidrosis diagnosis, we obtained samples from 34 volunteers and compared our experiment results with the doctor's diagnosis, and we met with successful results.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구에서는 액취증 진단 시 의사의 관능검사를 모방한 전자코 시스템을 개발하였다. 개발된 전자코 시스템을 이용함으로써 액취증 진단 시 검사자의 주관을 배제할 수 있으며, 검사에 대한 환자의 거부감을 감소시키고, 액취의 정도를 수치로 객관화할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 액취증의 유무, 액취증의 정도와 수술 전후의 액취 비교 등을 객관화 하기 위하여 전자코 시스템을 이용한 액취증 진단 방법을 개발하였다.
본 연구에서는 액취증의 유무를 수치적으로 판단하기 위하여 피검자 시료의 6차원 센서 데이터를 FCM 알고리즘의 입력패턴으로 사용하여 두 클러스터(정상 클러스터와 액취증 클러스터)의 센터 값과 그에 따른 입력 패턴의 소속도를 수치적으로 확인 할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 피검자의 시료에 대한 각 센서들의 반응을 검출하기 위하여 6개의 센서를 어레이화하고 각 센서에 적합한 구동 드라이버를 설계하여 센서들의 데이터를 획득한다. 각 센서들의 데이터는 PIC18F452 원칩 마이컴에서 디지털 신호로 변경되어 노트북 컴퓨터로 전송된다.

제안 방법

2012년 5월 한달 간 본 연구의 목적과 검사에 대한 설명을 듣고 이에 응한 34명의 피검자를 대상으로 전자코 시스템을 이용한 액취증 검사와 피부과 의사의 관능검사를 통해 액취증을 진단하고 이 결과를 비교하였다.
6개의 센서들로부터 얻어진 센서 데이터는 사람의 후각인지 체제를 모방한 주성분 분석, FCM 등의 분석을 통해 액취증의 유무를 구분하고 시각화한다.
2는 34명의 피검자 시료에 대한 PCA 분석 결과이다. PCA 분석을 통해 6차원 데이터를 2차원으로 축소하여 2차원 평면상에 도시하였다. Fig.
측정된 센서 데이터 중 안정 구간에서 얻어진 6개의 센서데이터를 FCM 알고리즘의 입력 패턴으로 사용하여 정상 클러스터와 액취증 클러스터의 중심을 구하고 두 클러스터의 센터값과 각 패턴의 소속도를 구하였다. 구해진 각 패턴의 두 클러스터에 대한 소속도를 이용하여 액취증의 유무와 정도를 정량적으로 표시할 수 있도록 하였다. 본 실험에서는 각 패턴에 대해 정상 클러스터에 대한 소속도(Membership Grade for Normal Cluster : MGNC)가 0.
각 센서들의 데이터는 PIC18F452 원칩 마이컴에서 디지털 신호로 변경되어 노트북 컴퓨터로 전송된다. 노트북 컴퓨터로 전송된 센서 데이터는 전처리 과정을 거쳐 6차원 데이터로 정규화 되어 주성분 분석 및 FCM 분석을 통해 액취증의 유무를 분석하게 된다.
그 결과 액취증 유무에 따라 두 개의 군집으로 클러스터링되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 액취증의 유무를 수치적으로 판단하기 위하여 각 시료의 센서 데이터를 입력 패턴으로 하여 FCM 알고리즘을 이용해 정상군의 클러스터 센터와 액취증 환자군의 클러스터 센터를 구하였다. 다음으로 각 샘플의 클러스터 소속도를 구하고, 이를 비교함으로써 액취증의 유무와 정도를 판단할 수 있음을 알 수 있었다.
구해진 각 패턴의 두 클러스터에 대한 소속도를 이용하여 액취증의 유무와 정도를 정량적으로 표시할 수 있도록 하였다. 본 실험에서는 각 패턴에 대해 정상 클러스터에 대한 소속도(Membership Grade for Normal Cluster : MGNC)가 0.8 이상이면 정상으로 진단하였고, 액취증 클러스터에 대한 소속도(Membership Grade for Osmidrosis Cluster : MGOC)가 0.8이상이면 액취증으로 진단하였다.
본 연구에서는 32명의 피검자를 대상으로 전자코 시스템을 이용한 액취증 진단 결과와 피부과 의사의 관능검사, 귀지 검사를 통한 액취증 진단 결과를 비교하였다. 우선 전자코 시스템을 이용한 검사에서는 피검자로 부터 채취된 시료의 센서 데이터를 PCA를 이용해 2차원 데이터로 매핑하고 이를 시각화하였다.
본 연구에서는 6개의 MOS형 센서를 이용하여 센서 어레이를 구성하였다. Table 1은 본 연구를 위해 사용된 가스 센서를 보여주고 있다.
FCM 알고리즘에 의해 구해진 각 클러스터의 센터를 이용하면 각 패턴의 소속도 (membership grade)를 구할 수 있다. 본 연구에서는 단지 2개의 클러스터(액취증 클러스터와 비액취증 클러스터) 센터를 구한 후에 각각의 클러스터 센터와 주어진 샘플 사이의 소속도를 구함으로써 액취증의 정도를 정량화 하는 방법을 사용한다. 소속도에 의해 액취증의 유무와 정도를 파악하기 위해 FCM 알고리즘이 적용되었다.
시료가 포함된 용기를 1시간 후에 전자코 시스템의 Body Odor 투입구와 연결하여 시료에 대한 각 센서의 반응값( R_s/R_o)을 측정 하였다. 여기서 R_s는 측정된 센서의 저항값이며, R_o는 기준 가스에서의 센서 저항값이다.
전자코 시스템은 어레이화 된 여러 개의 가스 센서의 반응 값을 이용하여 가스 센서 개수보다 더 많은 종류의 냄새 패턴을 분류할 수 있다. 액취증의 진단 가능성과 액취증의 시각화를 위해 의사에 의해 진단이 확정된 4명의 액취증 환자와 30명의 비액취증 환자를 대상으로 데이터를 취득한 후 정상상태의 데이터를 이용하여 PCA 분석을 시행하였다. PCA 방법은 다 차원의 데이터를 인간이 시각적으로 분석 가능한 2차원 또는 3차원으로 축소하여 표현하는 방법으로 냄새의 특징을 시각적으로 파악할 수 있는 표준 방법이다.
전자코 시스템을 이용한 액취증 진단 후 시료를 밀봉하여 피부과 의사에게 보내 관능검사(Sensory Test : ST)를 실시하였으며, 또한 귀지 검사(Cerumen Test : CT)를 위해 각 피검자의 귀지를 채취하고 피부과 의사로 하여금 귀지의 연성여부를 판단하도록 하였다. 귀지의 연성 여부는 액취증 진단의 직접적 판단자료는 아니지만, 의사들의 경우, 관능검사 시에 액취증으로 판단하기 애매할 경우에 사용하는 간접적인 참고 자료이다.
본 연구에서는 액취증의 유무, 액취증의 정도와 수술 전후의 액취 비교 등을 객관화 하기 위하여 전자코 시스템을 이용한 액취증 진단 방법을 개발하였다.
측정된 센서 데이터 중 안정 구간에서 얻어진 6개의 센서데이터를 FCM 알고리즘의 입력 패턴으로 사용하여 정상 클러스터와 액취증 클러스터의 중심을 구하고 두 클러스터의 센터값과 각 패턴의 소속도를 구하였다. 구해진 각 패턴의 두 클러스터에 대한 소속도를 이용하여 액취증의 유무와 정도를 정량적으로 표시할 수 있도록 하였다.

대상 데이터

진단 방법을 개발하였다. 개발된 전자코는 6개의 MOS형 가스센서를 어레이화하였다. 액취증을 진단하고 액취증의 정도를 확인하기 위해 FCM(Fuzzy cmeans) 알고리즘을 이용하였다.
여기서 R_s는 측정된 센서의 저항값이며, R_o는 기준 가스에서의 센서 저항값이다. 기준 가스는 활성탄 필터를 통과한 일반공기를 사용하였다.
액취증을 진단하고 액취증의 정도를 확인하기 위해 FCM(Fuzzy cmeans) 알고리즘을 이용하였다. 총 34명을 대상으로 실험이 진행되었으며, 의사의 진단을 통해 그 결과를 확인하였다.

이론/모형

PCA 분석의 결과 액취증과 비액취증을 구분할 수 있음을 확인하였으나, 본 연구에서는 액취증의 정도를 정량적으로 표현하는 것을 목적으로 하기 때문에, 정량적 표현을 위해 Fuzzy C-Means (FCM) 알고리즘을 사용한다. FCM 알고리즘은 대표적인 비교사학습(unsupervised learning) 알고리즘이며, 입력된 데이터들을 군집화시키는 알고리즘이다.
본 연구에서는 단지 2개의 클러스터(액취증 클러스터와 비액취증 클러스터) 센터를 구한 후에 각각의 클러스터 센터와 주어진 샘플 사이의 소속도를 구함으로써 액취증의 정도를 정량화 하는 방법을 사용한다. 소속도에 의해 액취증의 유무와 정도를 파악하기 위해 FCM 알고리즘이 적용되었다.
개발된 전자코는 6개의 MOS형 가스센서를 어레이화하였다. 액취증을 진단하고 액취증의 정도를 확인하기 위해 FCM(Fuzzy cmeans) 알고리즘을 이용하였다. 총 34명을 대상으로 실험이 진행되었으며, 의사의 진단을 통해 그 결과를 확인하였다.

성능/효과

본 연구에서는 액취증 진단 시 의사의 관능검사를 모방한 전자코 시스템을 개발하였다. 개발된 전자코 시스템을 이용함으로써 액취증 진단 시 검사자의 주관을 배제할 수 있으며, 검사에 대한 환자의 거부감을 감소시키고, 액취의 정도를 수치로 객관화할 수 있도록 하였다.
우선 전자코 시스템을 이용한 검사에서는 피검자로 부터 채취된 시료의 센서 데이터를 PCA를 이용해 2차원 데이터로 매핑하고 이를 시각화하였다. 그 결과 액취증 유무에 따라 두 개의 군집으로 클러스터링되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 액취증의 유무를 수치적으로 판단하기 위하여 각 시료의 센서 데이터를 입력 패턴으로 하여 FCM 알고리즘을 이용해 정상군의 클러스터 센터와 액취증 환자군의 클러스터 센터를 구하였다.
또한 액취증의 유무를 수치적으로 판단하기 위하여 각 시료의 센서 데이터를 입력 패턴으로 하여 FCM 알고리즘을 이용해 정상군의 클러스터 센터와 액취증 환자군의 클러스터 센터를 구하였다. 다음으로 각 샘플의 클러스터 소속도를 구하고, 이를 비교함으로써 액취증의 유무와 정도를 판단할 수 있음을 알 수 있었다. 우리는 본 연구를 통해 전자코 시스템을 이용한 액취증 진단 결과와 피부과 의사의 관능 검사 및 귀지 검사에 의한 액취증 진단 결과가 일치함으로 확인하였다.
다음으로 각 샘플의 클러스터 소속도를 구하고, 이를 비교함으로써 액취증의 유무와 정도를 판단할 수 있음을 알 수 있었다. 우리는 본 연구를 통해 전자코 시스템을 이용한 액취증 진단 결과와 피부과 의사의 관능 검사 및 귀지 검사에 의한 액취증 진단 결과가 일치함으로 확인하였다.

후속연구

액취증을 객관적으로 측정하기 위한 많은 방법이 시도되었지만, 현재까지도 표준적인 방법은 없는 실정이다. 본 연구에서 개발된 액취증 진단을 위한 전자코 시스템은 액취증의 유무를 정확하게 판단하고, 또한 액취증의 정도를 수치화함으로써 액취증 진단 및 치료에 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	액취증이란?	액취증(osmidrosis)이란 주로 아포크린샘(apocrine gland)에서 분비되는 물질이 그람 양성균(gram positive bacillus)에 의해 분해되면서 액와부(axillary)에서“암내”라고 불리는 고약한 냄새가 나는 것을 말한다[1, 2].
	동양인 중 액취증을 가진 사람이 사회 생활에 지장 받는 이유는 무엇인가?	흑인이나 백인의 경우 액취증의 발생 빈도가 거의 80% 이상 이기 때문에 액취증을 가진 사람이 사회 생활에 지장을 받는 경우는 거의 없다. 하지만, 동양인, 특히 한국, 중국 및 일본의 경우 액취증의 발생 빈도가 10% 미만이기 때문에 액취증이 대인관계에 상당한 영향을 미친다. 특히 이러한 지역에서는 서구의 기준 (western criteria)으로는 액취증으로 진단받기 어려운 정도의 가벼운 증상도 상당히 민감한 증상으로 받아들이는 경우가 많다[3-5].
	액와부는 어떤 특징이 있는 신체부위인가?	액취증은 액와부에서 특유한 자극적인 냄새가 나는 것을 말한다. 액와부는 단백질과 지방분을 많이 포함하고 있는 땀을 배출하는 아포크린선(apocrine sweat gland)이 집중되어 있으며 습한 곳 이여서 각종 미생물이 잘 자랄 수 있는 신체부위이다[7]. 원래 아포크린 땀샘의 분비물은 무균 상태이며 냄새가 나지 않지만 액와에 상주하는 그람 양성 미생물에 의해 지방산과 암모니아로 분해되어 암내를 유발한다[8, 9].

참고문헌 (12)

H. H. Chu, Y. T. Seo, H. S. Lee, Y. S. Kim, and Y. H. Bang, "A study of genetic inheritance of bromidrosis", J. Korean Soc of Plast Reconstr Surg., Vol. 26, No. 2, pp. 210-214, 1999.
T. B. Fitzpatrick, A. Z. Eissen, K. Wolff, I. M. Feedberg, and K. F. Austen, Dermatology in General Medicine. 3rd ed., Mcgraw-Hill Information Services Co., New York, p.704, 1987.
I. G. Kim and J. M. Lew, "Osmidrosis", Diagnosis and Treatment, Vol. 21, No. 6, pp. 629-632, 2001.
W. S. Kim, "Osmidrosis : Psychological survey", Archives of Plastric Surgery, Vol. 18, No. 21, pp. 314-321, 1991.
H. S. Yoon and I. H. Kim, "Association between skin phenotype and apocrine bromhidrosis in Koreans", Korean Journal of Dermatolgy, Vol. 40, No. 5, pp. 496-500, 2002.
S. T. Cho, I. G. Baik, K. W. Whang, D. H. Lim, and D. S. Cha, "Clinical observation of the axillary osmidrosis", Archives of Plastric Surgery, Vol. 24, No. 5, pp. 1207-1213, 1997.
J. P. Kook, S. C. Lee, I. K. Chun, and Y. P. Kim, "Studies of microbial flora of osmidrosis patients and their genetic observation", Korean Journal of Dermatology, Vol. 28, No. 5, pp. 559-564, 1990.
W. B. Shelley, H. J. Hurley, and A. C. Nichols, "Axillary odor; Experimental study of the role of bacteria, apocrine sweat, and deodorants", Arch Derm Syph, Vol. 68, pp. 430-446, 1953.
H. J. Hurly, Diseases of the apocrine sweat glands, in Dermatology, 3rd ed., Vol. 2, Saunders, p. 1495, 1992.
Strauss JS and Kligman AM, "The bacteria reponsible for apocrine odor", J. Invest. Dermatol., Vol. 41, p. 3, 1963.

상세보기
H. G. Byun, Persaud K. C., J. D. Kim, and D. D. Lee, "Improvement of RBF Network's performance for application to odour sensing system with drift", Olfaction & electronic Nose Conference, pp. 237-240, 1999.
J. D. Kim, H. G. Byun, D. J. Kim, Y. K. Ham, W. S. Jung, and C. O. Yoon, "A simple taste analyzing system design for visual and quantitative analysis of different tastes using multi-array chemical sensors and pattern recognition techniques", Talanta, Vol. 70, Issue 3, pp. 546-555, 2006.

상세보기

저자의 다른 논문 :

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증