[논문]요골 맥파를 이용한 사상체질 판별

조재경

doi:10.5762/kais.2020.21.2.359

요골 맥파를 이용한 사상체질 판별
Determination of Sasang Constitution from Artery Pulse Waves 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.21 no.2, 2020년, pp.359 - 365

초록
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한방병원에 건강검진을 목적으로 내원한 732명의 피험자를 대상으로 사상체질감별설문지 검사를 통하여 한의사가 감별한 사상체질 결과와 맥진기를 사용하여 촌, 관, 척 부위의 요골 맥파를 측정한 자료를 입수하였다. 입수한 맥파 자료로부터 맥파의 폭, 피크의 크기와 개수를 특징 변수로 추출했다. 특징 변수들 중 타당도와 신뢰도가 높은 것들을 판별변수로 선정했다. 5겹 교차 검증법을 적용하여, 맥파 자료를 사상체질을 알려주는 훈련 표본과 사상체질을 알려주지 않는 예측 표본으로 구분했다. 훈련 표본에 대해서 판별분석을 수행하여 판별 함수를 구한 후, 이것을 예측 표본에 적용하여 사상체질을 예측했다. 예측한 사상체질과 설문지 검사로 알고 있는 사상체질을 비교하여 사상체질 분류 정확도를 계산했다. 사상체질 분류 정확도는 나이별, 성별 보정 전에는 태음인: 73.6 %, 소음인: 68.4 %, 소양인: 74.2 %이었으며, 전체 분류 정확도는 72.5 %이었다. 한국 인구를 기반으로 한 성별, 나이별 가중치를 적용하여 보정을 한 후의 사상체질 분류 정확도는 태음인(70.4 %), 소음인(84.2 %), 소양인(67.7 %)이었으며, 전체 분류 정확도는 73.8 %이었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Sasang Constitution data that were classified by the QSCCII (Questionnaire for the Sasang Constitution Classification II) and artery pulse waves of Chon, Guan, and Chuck data measured using an electronic manometer, were obtained from 732 subjects who visited an oriental hospital. The pulse width, peak height, and number of peaks were extracted from the pulse waves as feature variables. Validity and reliability analyses were performed to obtain the feature variables. The feature variables with high validity and reliability were selected as the discriminant variables. The pulse wave data were divided into training and predicting samples by applying a fivefold cross-validation technique. Discriminant analysis was performed for the training sample, and discriminant functions were obtained. The discriminant functions were applied to the predicting sample and the Sasang Constitution was predicted. The accuracy of prediction was estimated by comparing the predicted Sasang Constitution and that obtained by QSCCII. The accuracy of the predicted Sasang Constitution before (after) age and sex calibration was 73.6 % (70.4 %), 68.4 % (84.2 %), and 74.2 % (67.7 %) for Taeumin, Soumin, and Soyangin, respectively, and 72.5 % (73.8 %) in total.

주제어

표/그림 (10)

표 Table 1. Sasang Constitution, Age, and Sex Distribution of Analysis Sample
그림 Fig. 1. Typical left Chon, Guan, Chuck pulse waves of Taeumin, Soumin, and Soyangin
그림 Fig. 2. Feature variables defined on a Chon pulse wave
표 Table 2. Definition of Variables.
표 Table 3. Results of Validity and Reliability Analysis of Variables.
표 Table 4. Wilks' Lambda
표 Table 5. Eigen Values
표 Table 6. Functions at Group Centroids
표 Table 7. Mean of Discriminant Variables by Sasang Constitution
표 Table 8. Classification Results

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서 희수식 맥진기에 의해서 얻어진 맥파들로부터 특징들을 추출하고, 통계적인 방법을 적용하여 체질을 판정하는 방법을 모색하고자 한다.

가설 설정

Table 2. Definition of Variables.

제안 방법

5겹 교차 검증법을 적용하여 사상체질을 알려준 훈련표본으로부터 구한 판별 함수를 예측 표본에 적용하여 예측 표본의 사상체질을 예측했다.
맥파 신호는 희수식 맥진기(정진의료기)를 이용하여,3개의 콘덴서 마이크 센서를 피험자의 좌측 손목의 촌,관, 척 맥이 뛰는 자리에 맞춘 후, 그 위에 커프를 돌려서감고, 커프에 일정한 크기의 공기 압력을 가한 후, 밸브를 풀어 압력을 점차 감소시키면서, 촌, 관, 척 세 곳에서 감지되는 맥압이 가장 클 때, 밸브를 잠그고 맥파를 측정하는 기존 방법을 이용하여 측정되었다[11].
본 연구에서는 설문지 검사를 통하여 사상체질을 알고있는 732명에 대하여 요골 맥파의 폭, 피크의 크기 및 개수를 특징변수로 사용함으로써 체질을 판정하는 판별분석을 수행하였다.
신뢰도와 타당도 분석을 통하여 선정된 변수들만을 사용하고, 5겹 교차 검증법을 적용하여 체질을 알려주는 훈련 표본과 체질을 알려주지 않는 예측 표본으로 구분했다. 훈련 표본에 대하여 판별분석을 수행하여 판별 함수를 구한 후, 이것을 예측 표본에 적용하여 체질을 예측했다.
훈련 표본으로부터 판별 함수를 구한 후, 이것을 예측 표본에 적용하여 체질을 예측했다. 예측한 체질과 설문지 검사로 알고 있는 사상체질을 비교하여 사상체질 분류 정확도를계산했다. 판별 분석에는 IBM SPSS를 사용했다.
훈련 표본에 대하여 판별분석을 수행하여 판별 함수를 구한 후, 이것을 예측 표본에 적용하여 체질을 예측했다. 예측한 체질과 설문지 검사로 알고 있는 체질을 비교하여 체질 분류 정확도를 구했다.
이와 같은 체질별 맥파의 특징을 반영하기 위하여, 3주기 측정된 맥파 중 1주기의 맥파를 이용하여, 맥파의폭, 피크의 크기를 Fig. 2와 같이 특징변수로 정의했고, Table 2에 특징변수의 이름과 설명을 나타냈다. 해당 피크가 없는 경우에는 피크 크기를 ‘영’으로 정의했다.
특징변수들에 대하여 신뢰도와 타당도 분석을 수행하여, 선정된 변수들만을 사용하고, 5겹 교차 검증법으로체질을 알려주는 훈련 표본과 체질을 알려주지 않는 예측 표본으로 구분하여 판별분석을 수행하였다. 훈련 표본으로부터 판별 함수를 구한 후, 이것을 예측 표본에 적용하여 체질을 예측했다.
신뢰도와 타당도 분석을 통하여 선정된 변수들만을 사용하고, 5겹 교차 검증법을 적용하여 체질을 알려주는 훈련 표본과 체질을 알려주지 않는 예측 표본으로 구분했다. 훈련 표본에 대하여 판별분석을 수행하여 판별 함수를 구한 후, 이것을 예측 표본에 적용하여 체질을 예측했다. 예측한 체질과 설문지 검사로 알고 있는 체질을 비교하여 체질 분류 정확도를 구했다.
특징변수들에 대하여 신뢰도와 타당도 분석을 수행하여, 선정된 변수들만을 사용하고, 5겹 교차 검증법으로체질을 알려주는 훈련 표본과 체질을 알려주지 않는 예측 표본으로 구분하여 판별분석을 수행하였다. 훈련 표본으로부터 판별 함수를 구한 후, 이것을 예측 표본에 적용하여 체질을 예측했다. 예측한 체질과 설문지 검사로 알고 있는 사상체질을 비교하여 사상체질 분류 정확도를계산했다.

대상 데이터

해석의 정확도를 높이기 위하여 측정상태가불량한 자료(13명)를 제외하였고, 집단의 크기가 매우 작은 태양인의 자료(11명)를 제외하였다. IBM SPSS의Boxplot 기능을 이용하여 이상치가 발생한 자료(12명)를 제거하였다. 체질이 같아도, 노화에 따라 맥파의 형상이 달라지고, 맥파를 이용한 체질 분류에서는 맥파의 형상이 중요하므로, 분석집단을 선정할 때는 연령대의 범위를 좁히는 것이 바람직하다[10].
수행한 판별분석 결과로 얻어진 체질 분류 정확도에연령과 성별에 대한 표본 분포의 편향성을 보정하였다.보정을 위하여는 표본이 확보된 기간 중의 하나인 2017년도의 한국 인구 분포를 사용했다[12]. 이것을 바탕으로, Table 1과 같이, 칸 가중법을 적용하여 체질에 따른연령별, 성별에 대한 가중치를 얻었다.
체질이 같아도, 노화에 따라 맥파의 형상이 달라지고, 맥파를 이용한 체질 분류에서는 맥파의 형상이 중요하므로, 분석집단을 선정할 때는 연령대의 범위를 좁히는 것이 바람직하다[10]. 수집한 자료에서 30대이하(4명)와 70대 이상(9명)의 비율이 낮았으므로, 분석에서 제외하고, 최종적으로 40대 ~ 60대 연령의 732명의 자료가 분석에 사용되었다(Table 1). 분석 표본의, 성별 비율은 남성이 48% 여성이 52%, 연령별 비율은 40대가 41%, 50대가 34%, 60대가 25%이며, 체질별 비율은 태음인이 37%, 소음인이 31%, 소양인이 32%이었다.
한방병원에 건강검진을 목적으로 내원한 781명의 건강한 피험자를 대상으로 한의사가 측정한 맥파 자료를 입수하였다. 해석의 정확도를 높이기 위하여 측정상태가불량한 자료(13명)를 제외하였고, 집단의 크기가 매우 작은 태양인의 자료(11명)를 제외하였다.

데이터처리

이것을 바탕으로, Table 1과 같이, 칸 가중법을 적용하여 체질에 따른연령별, 성별에 대한 가중치를 얻었다. 이 가중치를 이용하여 5겹 교차 검증법으로 얻어진 판별 분석 결과에 대하여 가중 평균을 구하여, 보정된 체질 분류 정확도를 얻었다.

이론/모형

보정을 위하여는 표본이 확보된 기간 중의 하나인 2017년도의 한국 인구 분포를 사용했다[12]. 이것을 바탕으로, Table 1과 같이, 칸 가중법을 적용하여 체질에 따른연령별, 성별에 대한 가중치를 얻었다. 이 가중치를 이용하여 5겹 교차 검증법으로 얻어진 판별 분석 결과에 대하여 가중 평균을 구하여, 보정된 체질 분류 정확도를 얻었다.

성능/효과

5% 이었다. Table 1의 가중치를 적용하여 나이별, 성별 가중평균을 구하여 보정 한 후에는태음인, 소음인, 소양인의 체질 분류 정확도는 각각70.4%, 84.2%, 67.7% 이었으며, 전체 분류 정확도는73.8% 이었다. 이는 기존의 분류 정확도인 약 60%보다높은 값이다[14].
수집한 자료에서 30대이하(4명)와 70대 이상(9명)의 비율이 낮았으므로, 분석에서 제외하고, 최종적으로 40대 ~ 60대 연령의 732명의 자료가 분석에 사용되었다(Table 1). 분석 표본의, 성별 비율은 남성이 48% 여성이 52%, 연령별 비율은 40대가 41%, 50대가 34%, 60대가 25%이며, 체질별 비율은 태음인이 37%, 소음인이 31%, 소양인이 32%이었다.
수행한 판별분석 결과로 얻어진 체질 분류 정확도에연령과 성별에 대한 표본 분포의 편향성을 보정하였다.보정을 위하여는 표본이 확보된 기간 중의 하나인 2017년도의 한국 인구 분포를 사용했다[12].
예측한 체질과 설문지 검사로 알고 있는 체질을 비교하여 체질 분류 정확도를 계산하여 Table 8에 나타냈다.연령, 성별 보정 전에는 태음인, 소음인, 소양인의 체질분류 정확도는 각각 73.6%, 68.4%, 74.2% 이었으며, 전체 분류 정확도는 72.5% 이었다. Table 1의 가중치를 적용하여 나이별, 성별 가중평균을 구하여 보정 한 후에는태음인, 소음인, 소양인의 체질 분류 정확도는 각각70.
1에 수집한 태음인, 소음인, 소양인의 촌, 관, 척의 맥파 중 대표적인 예를 나타냈다. 체질별 맥파의 대략적인 특징은 소음인은 맥파 피크의 크기가 작고 숫자가작으며, 소양인은 피크가 크고 숫자가 많으며, 태음인은 피크의 크기가 중간이고 피크 형상이 불규칙적인 것이다.
판별 분석 결과 체질 분류 정확도는 나이별, 성별 보정을 하기 전에는 태음인(73.6 %), 소음인(68.4 %), 소양인(74.2 %)이었으며, 전체 분류 정확도는 72.5 %이었다.한국 인구를 기반으로 한 나이별, 성별 가중치를 적용하여 보정을 한 후의 체질 분류 정확도는 태음인(70.
5 %이었다.한국 인구를 기반으로 한 나이별, 성별 가중치를 적용하여 보정을 한 후의 체질 분류 정확도는 태음인(70.4 %),소음인(84.2 %), 소양인(67.7 %)이었으며, 전체 분류 정확도는 73.8 %이었다. 희수식 맥진기의 촌, 관, 척 요골맥파는 사상체질을 판별하는 유용한 특징이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	전통적인 체질 진단방법에는 무엇이 있는가?	사상의학에 의하면 체질에 따라 질병을치료하는 방법을 달리하므로 체질의 정확한 판정은 중요하다. 전통적인 체질 진단방법은 체형기상, 용모사기, 성질재간의 결과를 종합하여 한의사가 판단하는 것이다[1].체형기상은 장부가 존재하는 체간 부위의 형태를, 용모사기는 얼굴의 형태와 목소리를, 그리고 성질재간 은 성격과 행동 특성을 관찰하는 것이다.
	이제마가 사상의학에서 분류한 사람의 체질 4가지는?	이제마(1837~1900)에 의하여 창안된 사상의학은 사람의 체질을 태양인, 태음인, 소양인, 소음인의 4가지로분류하고 있다. 사상의학에 의하면 체질에 따라 질병을치료하는 방법을 달리하므로 체질의 정확한 판정은 중요하다.
	맥진을 이용한 사상체질 진단에서 나타나는 한계점은?	이와 함께, 한의학적 진단에 가장 널리 사용되는 진단 방법의 하나인 맥진을 이용하여 체질을 판별하려는 연구들도 다수 수행되었고[7.8], 맥파의 특징을 세밀하게 나타내는 미분된 파형을 제공하는 희수식 맥진기를 이용한 체질 감별에 관한 연구도 있었으나, 파형을 육안으로 관찰하여 특징을 주관적으로 판단한 것으로, 객관 적인 체질 진단의 툴로 사용하기에는 한계가 있었다[9].

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H. Y. Lee, A. R. Jung, H. B. Son, M. S. Hwang, J. W. Lee, G. C. Kim, et al., "Study on the Correlation between Sasang Constitution and the Data of Pulse Diagnosis Device - A Systematic Review in Korean Articles -", Korean J. Oriental Physiology & Pathology, Vol.26, No.5, pp.621-629, 2012.

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].

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