[논문]C4.5 알고리즘을 이용한 피로도 식별 시스템 구현

김우진; 이덕진

doi:10.15207/jkcs.2019.10.8.021

[국내논문] C4.5 알고리즘을 이용한 피로도 식별 시스템 구현
Implementation of Fatigue Identification System using C4.5 Algorithm 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.10 no.8, 2019년, pp.21 - 26

김우진 (극동대학교 정보통신학과) , 이덕진 (극동대학교 항공IT융합학과)

초록
AI-Helper

본 논문은 C4.5 알고리즘을 이용한 피로 인식 방법을 제안한다. 피로 평가에 대한 국내외 연구를 바탕으로 중국인의 생활습관 및 문화적 특성과 결합하여 피로 자기평가 척도를 완성하였다. 본문에서 사용한 척도는 58개 하위항목에 적용되어 있으며 피로의 유형과 정도를 평가하는 데 사용되었다. 이 항목들은 육체적 피로, 정신적 피로, 개인의 습관 및 피로의 결과 등을 측정하는 4가지 분류 항목에 포함된다. 본 연구의 목적은 피로 형성의 주요 원인을 분석하고 그에 따른 피로 정도를 인식함으로써 피로에 대한 주관적 관심을 증가시키고 과도한 피로로 인한 심뇌혈관계 질환의 위험을 감소시키는 데 있다. C4.5 알고리즘을 활용한 피로 인식 시스템의 인식률은 평균 85%로 나타나 본 제안의 유용성을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper proposes a fatigue recognition method using the C4.5 algorithm. Based on domestic and international studies on fatigue evaluation, we have completed the fatigue self - assessment scale in combination with lifestyle and cultural characteristics of Chinese people. The scales used in the text were applied to 58 sub items and were used to assess the type and extent of fatigue. These items fall into four categories that measure physical fatigue, mental fatigue, personal habits, and fatigue outcomes. The purpose of this study is to analyze the leading causes of fatigue formation and to recognize the degree of fatigue, thereby increasing the personal interest in fatigue and reducing the risk of cerebrovascular disease due to excessive fatigue. The recognition rate of the fatigue recognition system using the C4.5 algorithm was 85% on average, confirming the usefulness of this proposal.

Keyword

표/그림 (8)

그림 Fig. 1. Diagram of fatigue questionnaire
표 Table 1.Fatigue questionnaire item structure
그림 Fig. 2. Fatigue identification module structure
그림 Fig. 3. Mental fatigue classification scheme
그림 Fig. 4. Physical fatigue classification diagram
그림 Fig. 5. Personal information and personal habits
그림 Fig. 6. Results of fatigue classification
그림 Fig. 7. Recognition rate result figure

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

이에 본 연구의 목적은 피로 형성의 주요 원인 분석과 함께 개인이 피로 정도를 인식하게 함으로써 피로에 대한 관심을 높이고 과로로 인한 심뇌혈관 질환의 위험을 줄이는 데 있다.

가설 설정

4)불완전한 데이터처리가 가능하다.

제안 방법

본 연구에서는 피로 평가를 위한 4가지 분류 항목을 58개 항목으로 상세화한‘피로 설문지’를 작성하여 실험 대상자가 자기평가를 할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 피로 평가를 위한 4가지 분류 항목을 58개 항목으로 상세화한‘피로 설문지’를 작성하여 실험 대상자가 자기평가를 할 수 있도록 하였다. 설문의 결과는 5가지의 척도로 나누어 C4.5 알고리즘에 적용하였다. 자기평가 피로 설문지의 구조는 제시된 Fig.
본 논문에서 피로 설문지는 심리적 측정의 개념을 적용한다. 척도는 심리학적 특성과 성향, 인상 등을 정량화하는 도구로서, 정신분석을 위한 정량적 도구이다.
본 논문의 척도는 4가지 방향의 특성을 고려한 58개 항목의 주제로 되어있으며 크게 (1)개인정보(예: 성별, 혼인여부, 주소, 연령 등) (2)개인습관(예: 휴식시간, 야간활동 여부, 취미, 음주여부, 흡연 등) (3)신체적 피로(몸에 힘이 부족하다, 사지에 힘이 없다, 허리와 무릎이 시큰거린다, 근육통이 있다 등) (4)정신적 피로(우울, 비관, 초조, 예민함, 기력 감퇴, 절망감, 지연성, 불만, 망설임 등) (5)질병을 통해 나타나는 증상(구토, 현기증, 갑작스런 언어장애 및 기침, 의식 장애, 가슴이 답답하고 두근거림, 팔다리 마비 등) (6)환경 요인(날씨, 온도, 작업 환경 등)으로 분류할 수 있다.
Gain을 분열 정보로 나누어 줄 때, Split에 의해 생성된 유용한 정보의 비율변수별로 Gain Ratio를 최대화시켜 주는 Split Point를 찾아 각 변수별로 실시하여 변수끼리 최대 Gain Ratio를 비교하고, 그중에서 가장 큰 변수를 선택한다. 정보 이득 비율 정의는 다음 식 (5)로 구성된다.
정신적 피로특성(우울, 비관, 초조, 예민함, 능력감퇴, 절망감, 지연성, 불만, 망설임 등)으로 구성된 정신적 피로 착도 설문을 적용하여 분류한 결과는 Fig. 3과 같다.
국내외에서 피로 평가에 대한 연구를 바탕으로, 중국인의 습관 및 문화적 특성과 결합하여, 피로 자기평가 척도가 작성되었다. 본문에서 서술한 척도는 58개의 항목으로 구성되었으며 피로의 유형과 심각도를 평가하는 데 사용되었다.

대상 데이터

2018년 2월 15일부터 2018년 9윌 2일까지 연변자치주 6개 주요 도시의 주요병원과 외래 진료소에서 고혈압 및 기타 병으로 앓고 있는 입원 응답자 250명(고혈압병력 200건, 기타 질병 50건)을 A팀으로 구성하였다.
데이터 수집 대상은 두 팀으로 구성하였다. 2018년 2월 15일부터 2018년 9윌 2일까지 연변자치주 6개 주요 도시의 주요병원과 외래 진료소에서 고혈압 및 기타 병으로 앓고 있는 입원 응답자 250명(고혈압병력 200건, 기타 질병 50건)을 A팀으로 구성하였다.
2018년 2월 15일부터 2018년 9윌 2일까지 연변자치주 6개 주요 도시의 주요병원과 외래 진료소에서 고혈압 및 기타 병으로 앓고 있는 입원 응답자 250명(고혈압병력 200건, 기타 질병 50건)을 A팀으로 구성하였다. 그리고 중소기업에 근무하는 일반인 250명에 대해 설문 결과를 얻었으며 이를 B팀으로 하였다. 총 500명의 사례 중 남성 수는 277명(55.

성능/효과

1)정보 이득비율을 이용하여 속성을 선택하면, 더 많은 속성을 선택하는 경우 정보이득을 사용할 때의 단점을 극복할 수 있다.
2)트리를 구성 때 가지치기 할 수 있다 3)연속적 이산화 수행 능력이 우수하다.
5. VSFS(Very severe fatigue symptoms) 58개 옵션 중 조건을 만족하는 44% 이상의 상황은 극심한 피곤 상태로 판단된다.
4. SFS(Severe fatigue symptoms) 58개 옵션 중 조건을 만족하는 43.1% 미만의 상황은 심한 "피로" 증상으로 판단된다.
3. ModerateFS(Moderate fatigue symptoms) 58개 옵션 중 조건을 만족하는 30% 미만의 상황은 중등 "피로" 증상으로 판단된다.
2. MFS(Mild fatigue symptoms) 58개 옵션 중 조건을 만족하는 20% 미만의 상황은 경미한 "피로" 증상으로 판단된다.
1. NFS(No fatigue symptoms) 58개 옵션 중 조건을 만족하는 10% 미만의 상황은 "피로"가 없는 것으로 판단된다.
이처럼 신체적 피로, 정신적 피로, 개인 습관 및 질병의 증상을 측정하는 4가지 평가기준을 이용하여 분류한 결과는 85% 인식률을 나타냈다.
본 논문에서 사용한 척도는 피로의 일반적인 증상을 평가한 질병 인구 및 건강 인구의 특성을 통합하여 평가한 것이라는 점에서 의미가 있다.
C4.5 알고리즘을 적용하여 실험한 결과 평균 85%의 인식률을 나타내어 본 제안의 유용성이 확인된다.
결론적으로 피로감은 현대인이 삶의 질과 행복도 저하에 심각한 영향을 미친다.
전체적으로 A팀의 인식률이 B팀보다 높게 나타났다. 결과적으로 A팀의 40%는 피로의 영향을 받는 것으로 판단되었고, 그중 20%는 향후 급사 위험이 있는 것으로 판단되었다.
B팀의 경우 22%가 피로의 영향을 받는 것으로 판단되었으며 그중 7%는 급사 위험이 있었다. 종합하면 500명 응답자 중 31% 이상은 일상생활 중 피로의 영향을 받는 것으로 나타났고 그중 13% 이상이 갑작스런 사망 위험에 처해있는 것으로 나타났다. 결론적으로 피로감은 현대인이 삶의 질과 행복도 저하에 심각한 영향을 미친다.

후속연구

이를 기존의 의료전문가 시스템과 결합하여 다차원적 주관 증상으로 판단하여 관련된 질병을 추측할 수 있을 것으로 본다.
향후 다양한 질병 및 증상이 피로와 어떤 관계를 갖는지 정확하게 규명하기 위한 연구가 필요한 것으로 될 사료된다, 또한 증상의 이름과 피로로 인한 질병의 이름을 질병의 심각성과 연결하고 정리함으로써 데이터 샘플 문제를 해결하고 이를 위해 수많은 데이터 샘플을 수집하여 다른 임상 테스트 데이터에 나타난 특성과 연관 인식률을 향상시키고자 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	척도란 무엇인가?	본 논문에서 피로 설문지는 심리적 측정의 개념을 적용한다. 척도는 심리학적 특성과 성향, 인상 등을 정량화하는 도구로서, 정신분석을 위한 정량적 도구이다. 척도에는 정량화, 표준화, 정제 및 객관화의 특성이 있다.
	C4.5알고리즘이 ID3 알고리즘을 향상시키는 부분은 무엇인가?	5 알고리즘은 ID3 알고리즘의 장점을 취하고 다음과 같은 측면에서 ID3 알고리즘을 향상시킨다. 1)정보 이득비율을 이용하여 속성을 선택하면, 더 많은 속성을 선택하는 경우 정보이득을 사용할 때의 단점을 극복할 수 있다. 2)트리를 구성 때 가지치기 할 수 있다 3)연속적 이산화 수행 능력이 우수하다. 4)불완전한 데이터처리가 가능하다. 한편 C4.
	과로사를 촉진시키는 5종의 질병은 무엇인가?	”라고 정의를 내렸다[2-4]. 과로사를 직접적으로 촉진하는 5종의 질병을 순서대로 나열해보면 관상동맥 질환, 대동맥 동맥류, 판막 심장 질환, 심근 병증, 뇌출혈 등이다. 임상 연구에서는 표준근무시간을 초과한 노동시간이 길어질수록 심혈관 질환의 발병률이 높아진다는 점에서 발병 위험이 노동시간에 직접적인 영향을 받는다는 것이 밝혀졌다[5-7].

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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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