[논문]고문헌 지식활용을 위한 DB구조에 관한 고찰

우동현; 김기욱; 이병욱

doi:10.15521/jkmh.2020.33.2.089

[국내논문] 고문헌 지식활용을 위한 DB구조에 관한 고찰
A Study on the Database Structure for Utilizing Classical Literature Knowledge 원문보기

한국의사학회지 = the journal of Korean medical history, v.33 no.2, 2020년, pp.89 - 104

우동현 (동국대학교 한의과대학 원전의사학교실) , 김기욱 (동국대학교 한의과대학 원전의사학교실) , 이병욱 (동국대학교 한의과대학 원전의사학교실)

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this research is to build a database structure that can be useful for evidence-based medical practices by constructing the knowledge related to oriental medicine in the classical literature knowledge in a form that can utilize new forms of information technology. As a method, "database" is used as a keyword to search published studies in the field of oriental medicine, research is conducted on classic literature knowledge, and studies describing the contents of the data structure are found and analyzed. In conclusion, the original text DB for the preservation of the original texts and the presentation of the supporting texts should include 'Contents Text', 'Tree Structure', 'Herbal Structure', 'Medicine Manufacture', and 'Disease Structure' tables. In order to search, calculate, and automatically extract expressions written in the original text of the old literature, the tool DB should include 'Unit List', 'Capacity Notation List', 'CUI', 'LUI', and 'SUI' tables. In addition, In order to manage integrated knowledge such as herbal, medicine, acupuncture, disease, and literature, and to implement a search function such as comparison of similarity of control composition, the knowledge DB must contain 'dose-controlled medicine name', 'dose-controlled medicine composition', 'relational knowledge', 'knowledge structure', and 'computational knowledge' tables.

Keyword

표/그림 (20)

그림 그림 1. 향약집성방 DB의 테이블구조
그림 그림 2. 지식정보화 DB의 테이블구조
그림 그림 3. 안상우의 한의학 고문헌 DB구축 개요도
그림 그림 4. 단일개념 본초효능 DB의 테이블구조
그림 그림 5. 방제 유방분석 DB의 테이블구조
그림 그림 6. 한의학 용어관리 시스템의 테이블구조
그림 그림 7. 인체용어 관계 DB의 테이블 구조
그림 그림 8. 중량비를 이용한 방제비교 DB의 테이블 구조
그림 그림 9. 방제의 본초구성 자동추출 DB의 테이블 구조
그림 그림 10. 상한론 조방 분석 DB의 테이블 구조
그림 그림 11. 단일개념 본초 효능 DB를 이용한 처방해설 연구가 반영된 처방분석시스템 동작 화면
그림 그림 12. 계지 감초 생강 작약 대조 입력시 관련 처방 계보 표현 시스템 화면
그림 그림 13. 용어수집자 화면
그림 그림 14. 中脘穴 주변 穴位 정보
그림 그림 15. 용뇌궁서환의 본초구성 자동 추출 결과
표 표 1. 본초 중량비를 이용한 방제 비교
그림 그림 16. 계지탕, 마황탕, 대청룡탕의 본초구성과 적응증 비교
그림 그림 17. CUI, LUI, SUI 개념도(예 : 風痹)
그림 그림 18. 고문헌 지식 데이터베이스 테이블 구조와 관계
표 표 2. 고문헌 DB 연구 논문 데이터테이블의 통합 DB 변경안

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

이에 본 연구에서는 국내에서 고문헌 관련 데이터베이스 구조에 대하여 연구한 논문을 고찰하여 향후 고문헌에 기재된 문자열을 그대로 표현하는 수준이 아니라 다음과 같은 수준의 기능을 가진 고문헌 지식활용 시스템을 구축하기 위한 데이터 구조에 대하여 제안하고자 한다.
이상의 기능을 갖추어 의료현장에서 접근이 용이한 고문헌 지식정보를 제공할 수 있는 기초 데이터를 구축하는데 필요한 데이터 구조에 대하여 논고자 한다.
이 논문은 2001년 워드프로세서 프로그램에서 유니코드 한자를 지원하지 못 하는 프로그램과 유니코드를 지원하지 않던 시기에 스캐너를 이용하여 문자를 입력하고, 오자를 수정하는 과정에 대하여 연구한 논문이다. 당시 고문헌에 기재된 글자를 표현할 수 없는 경우 문자편집기 등을 사용하는 방법에 대하여 기술하고 있다.
당시 고문헌에 기재된 글자를 표현할 수 없는 경우 문자편집기 등을 사용하는 방법에 대하여 기술하고 있다. 이 논문은 고문헌에 기재된 문자열을 저본에 최대한 가깝게 데이터베이스를 구축하는 방법을 설명한 의의가 있는 논문이다.
이 논문은 한의학 고문헌에 기재된 내용의 텍스트 DB 구축과 함께 고문헌의 서지 정보 등의 지식을 추가로 구축하였으며 원문의 이미지 파일도 함께 구축하였다. 또한 당시 사용되는 약물 치료기술 관련 DB를 함께 구축하고, 이를 서비스하기 위한 노력을 함께 기술하였다. 원문 텍스트는 유니코드 3.
이 논문은 방제의 효능은 본초 효능의 조합의 결과로 이루어진다는 가정에서 출발한 논문이다. 방제의 효능을 추론하기 위하여 문헌에 기재된 본초의 효능 용어를 수집하고 효능 용어의 문자열로부터 단일 개념을 추출하고, 단일 개념 사이의 동의어 관계를 파악하여 단일 개념의 대표 문자열로 표현하는 방식을 이용하여 방제의 효능을 추론하고자 하였다.
이 논문은 방제의 구성약물에 따른 방제의 효능주치와 관련방제 등을 파악하기 쉽게 하고, 문헌의 저자와 방제분석 시스템 사용자가 비표준 용어를 사용해서 발생하는 오차를 줄이고자 DB 시스템에 동의어 처리 체계를 도입하여 시스템적으로 방제 계보를 한눈에 볼 수 있도록 하는 DB 구축과 관련된 연구이다⁸⁾.
이 논문은 한의학 정보화 과정 중 한의학 온톨로지 체계 구축 과정에서 발생하는 용어관리 체계에 관한 연구를 주제로 하였다. 이전까지의 용어관리가 주로 인쇄물 형태의 사전편찬을 위한 목적으로 이루어졌던 것과 달리 온톨로지 체계 구축에 필요한 형태의 용어 관리가 이루어져야 하며, 동시에 여러 참여 인력의 함께 작업이 가능하고 기존의 결과물들을 활용할 수 있는 체계를 만들기 위하여 연구가 진행되었다.
이 논문은 한의학 지식체계에서 중요한 정보 중의 하나인 증상을 연구한 논문이다. 논문 출판 당시 증상 데이터와 관련된 기존의 연구들은 동의어를 이용한 검색시스템의 도입과 온톨로지를 이용한 연구 등이 진행되었다.
이 논문은 기존의 방제 검색 및 효능 추론 등의 연구에서 사용한 방제의 정보가 ‘방제를 구성하는 본초의 유무’를 이용한 방식을 취했던 방식에서 벗어나 단순한 본초 유무의 ‘OX’ 정보가 아닌 중량비 개념을 도입하여 실수를 이용 하여 방제에서 차지하는 중요도를 함께 고려하는 방식의 연구를 진행한 논문으로써의 의의가 있다.
이 논문은 기존의 방제 검색 및 효능 추론 등의 연구에서 사용한 방제의 정보가 ‘방제를 구성하는 본초의 유무’를 이용한 방식을 취했던 방식에서 벗어나 단순한 본초 유무의 ‘OX’ 정보가 아닌 중량비 개념을 도입하여 실수를 이용 하여 방제에서 차지하는 중요도를 함께 고려하는 방식의 연구를 진행한 논문으로써의 의의가 있다. 논문 출판 당시 이미 중량비를 이용한 선행 연구가 있었지만, 다수의 여러 방제를 다수의 방제와 함께 多:多로 비교하여 결과를 한꺼번에 도출하는 방법에 관한 논문이다.
그러므로 임상지식의 중요한 부분인 약물치료 지식을 개별적으로 원저자의 해석방식으로 해석하기 힘든 점이 있다”18)는 한계 또한 있다고주장하였으며, 이러한 문제를 해결하기 위하여 고문헌의 원 저자들이 이론화시키기 이전의 원천자료의 성격이 있는 증상과 본초구성 이라는 구체적인 실제 정보를 중심으로 임상활용에 도움이 될 수 있는 방법에 대하여 연구를 진행하였다.
때문에 몇몇 문헌에 국한되지 않고 한의학 문헌의 폭 넓은 지식을 온전하게 활용하기 위해서는 더욱 다양한 문헌에 대한 약물 지식의 체계적인 정리가 필요하지만¹⁴⁾, 고문헌에 기록된 내용으로부터 체계화된 방제구성 및 주치 효능 정보를 얻기 위하여 대량의 인적 자원을 투여해야 한다는 어려운 점이 있었다. 이에 이러한 점을 개선하기 위하여 컴퓨터 시스템을 이용하여 고문헌에 기록된 원문으로부터 체계적인 지식을 DB화하는 방법을 연구하여 보고하였다.
(3) 단일개념 본초 효능 DB를 이용한 처방해설 연구²²⁾ 논문은 문헌에 기재된 본초의 효능 개념을 추출하고, 대표적인 효능 용어를 이용하여 방제의 효능을 추론하고자 하였다. 계지 감초 작약 대조 생강을 조합한 결과 대표 효능을 이용한 결과는 그림 11과 같다.
(6) 동의보감에 기재된 인체 용어 관계를 이용한 검색효율성 향상 방법 논문은 증상 개념에는 인체부위에 나타나는 현상이라는 필수적인 요소를 가지고 있다는 점에 착안하여 인체 부위를 나타내는 개념 사이의 포함관계를 이용하여 증상 개념 사이의 포함관계까지 확장하여 해석하고자 하였으며, 경혈 지식을 경혈의 소재지, 순서, 영역별상대위치, 방향 정보를 활용하여 다음혈, 이전혈, 위쪽혈, 아래쪽혈, 좌우의 혈 정보를 표현하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 중완혈을 기준으로 검색된 결과는 그림14²⁵⁾와 같다.
(8) 본초 목록을 이용한 방제의 본초 구성 자동 추출 방법 논문은 본초명과 용량 표기 방식 등의 잘 알려진 기존의 지식을 활용하여 고문헌에 기록된 원문으로부터 체계적인 지식을 DB화하는 방법을 찾고자 연구를 진행한 논문이다. 龍腦芎犀丸의 본초구성 자동 추출결과는 그림15²⁷⁾과 같다.
연구 대상으로 삼은 논문에서 연구목적 달성을 위하여 작성한 각각의 데이터 구조의 성격과 특성을 파악하여 9개 논문의 연구 목적에 부합할 수 있는 데이터 테이블 구조의 통합안을 다음과 같이 제시하고자 한다.

제안 방법

학술논문 검색을 위하여 논문검색 기능을 활용하였으며, 주제분류는 의약학, 한의학으로 설정하였고, 키워드는 ‘데이터베이스’, ‘DB’, ‘Database’를 이용하였다.
이 논문은 한의학 고문헌에 기재된 내용의 텍스트 DB 구축과 함께 고문헌의 서지 정보 등의 지식을 추가로 구축하였으며 원문의 이미지 파일도 함께 구축하였다. 또한 당시 사용되는 약물 치료기술 관련 DB를 함께 구축하고, 이를 서비스하기 위한 노력을 함께 기술하였다.
이 논문은 방제의 효능은 본초 효능의 조합의 결과로 이루어진다는 가정에서 출발한 논문이다. 방제의 효능을 추론하기 위하여 문헌에 기재된 본초의 효능 용어를 수집하고 효능 용어의 문자열로부터 단일 개념을 추출하고, 단일 개념 사이의 동의어 관계를 파악하여 단일 개념의 대표 문자열로 표현하는 방식을 이용하여 방제의 효능을 추론하고자 하였다.
둘째, 방제를 ‘구성본초를 원소로 하는 집합’ 개념으로 인식하여 사용자가 임의로 만든 본초조합에 대해서도 조건의 부분집합으로 구성된 방제와 조건을 부분집합으로 하는 방제를 즉시 검색 가능한 DB를 구축하였다.
상기 논문에 기재된 기능을 구현하기 위하여 ‘방제명테이블’, ‘방제구성테이블’, ‘수치제외방제구성테이블’, ‘본초이명 테이블’, ‘본초목록테이블’을 작성하여 활용하였다.
셋째, 사용자가 제시한 검색조건에 대하여 ‘방제명+본초’, ‘방제명-본초’의 형태로 표현할 수 있도록 편의를 제공함으로써 본초의 가감에 따른 方劑系譜 파악이 용이한 DB 를 구축하였다.
첫째, 본초명에 대한 동의어 처리 방법 관련 연구를 이용하여 본초명 異名 테이블을 구성하여 문헌에 표기된 문자열에 구애받지 않고 개념을 중심으로 동의어로 표현된 본초 구성까지 활용 할 수 있는 방법을 사용하였다.
이전까지의 용어관리가 주로 인쇄물 형태의 사전편찬을 위한 목적으로 이루어졌던 것과 달리 온톨로지 체계 구축에 필요한 형태의 용어 관리가 이루어져야 하며, 동시에 여러 참여 인력의 함께 작업이 가능하고 기존의 결과물들을 활용할 수 있는 체계를 만들기 위하여 연구가 진행되었다. 또한 상기 논문에서는 UMLS체계를 도입하여 본초이명 뿐만 아니라 한의학 용어 전체에 대하여 CUI, LUI, SUI 테이블을 도입하여 개념 중심의 활용이 가능하도록 설계하였다.
상기 논문에서는 중량비를 활용한 방제의 유사도 비교를 위하여 비교대상 방제에 관한 정보가 기록된 테이블, 비교 희망 방제 정보가 기록된 테이블, 연산을 위한 임시 테이블, 결과 저장을 위한 테이블을 작성하여 사용하였다. 상기 논문에서는 편의상 비교 대상이 되는 문헌 또는 EMR에 기록된 방제에 관한 테이블을 A그룹, 사용자가 비교를 위하여 선택한 비교 희망 방제에 관한 테이블을 B그룹으로 칭했다¹²⁾.
이상의 결과를 얻기 위하여 ‘내용텍스트테이블’, ‘단위목록테이블’, ‘방제본초구성테이블’, ‘본초표준변환목록테이블’, ‘용량앞끊기테이블’, ‘용량표기목록테이블’, ‘임시용량테이블’, ‘임시처방구성테이블’, ‘최장본초문자추출임시테이블’, ‘최장 용량문자추출테이블’을 작성하여 활용하였다.
상기 논문에서는 상한론 組方의 분석을 위해서는 ‘내용텍스트’, ‘전체용어목록’, ‘검색조건’, ‘방제본초구성’, ‘병증구성’ 테이블을 작성하여 연구를 진행하였으며, 데이터 테이블을 이용한 쿼리 연산을 통하여 본초조합과 병증관계를 분석할 수 있었고, 이러한 결과는 “상한론의 ‘三綱鼎立’說에 대하여 尤怡가 傷寒貫珠集에서 주장한 ‘桂枝湯’, ‘麻黃湯’, ‘大靑龍湯’의 組方 분석의 내용과 부합되며, 특히 ‘대청룡탕’ 에는 ‘麻黃’과 ‘桂枝’를 동시에 처방한 것보다 ‘石膏’의 역할이 더욱 중요하다고 주장한 내용과 일치한다.
그러므로 임상지식의 중요한 부분인 약물치료 지식을 개별적으로 원저자의 해석방식으로 해석하기 힘든 점이 있다”¹⁸⁾는 한계 또한 있다고주장하였으며, 이러한 문제를 해결하기 위하여 고문헌의 원 저자들이 이론화시키기 이전의 원천자료의 성격이 있는 증상과 본초구성 이라는 구체적인 실제 정보를 중심으로 임상활용에 도움이 될 수 있는 방법에 대하여 연구를 진행하였다. 또한 데이터베이스를 활용한 본초구성-방제-증상 조합에 대한 분석 결과와 기존 문헌 연구의 결과와 비교도 시도하였다.
또한 사용자가 제시한 검색조건에 대하여 ‘방제명+본초’, ‘방제명-본초’의 형태로 표현할 수 있도록 편의를 제공함으로써 본초의 가감에 따른 方劑系譜 파악이 용이한 DB를 구축하였다.
논문에서는 데이터베이스를 활용한 본초구성-방제-증상 조합에 대한 분석 결과와 기존 문헌 연구의 결과와 비교도 시도하였다. 이를 통하여 문헌에 기재된 원문과 환자의 증상, 약물치료의 정보를 통합하여 문헌 지식 기반 임상응용 방법의 실례를 제시하였다.
상기 논문에서는 한의학 용어관리 시스템 구축을 위하여‘CUI테이블’, ‘LUI테이블’, ‘SUI테이블’, ‘입력한자리트트테이블’, ‘용어표기리스트테이블’, ‘처방구성테이블’, ‘용어의설명및예문테이블’, ‘별도정보관리테이블’, ‘검수자요구사항테이블’, ‘별도관리정보리스트테이블’, ‘LINK테이블’, ‘USER테이블’을 작성하여 활용하였다.
상기 논문에서는 동의보감 에 기재된 인체 용어 관계를 이용한 검색효율성 향상 방법을 연구하기 위하여 본 연구 과정에서는 동의어, 선택, 조건추가, CUI, 임시혈위높이, 혈위정보, 동의보감인체지식이라는 모두 7개의 테이블을 작성하였다. 논문의 연구과정에서 사용한 데이터베이스의 테이블 구조는 다음과 같다.

대상 데이터

국내에 발표된 논문 가운데 한의학 분야의 논문 중 데이터베이스(DB, Database) 관련 논문을 찾기 위하여 www.kci.go.kr의 검색서비스를 활용하였다.
(1) 2001년 게재된 강연석의 『鄕藥集成方』의 데이터베이스 구축을 위한 원문의 전산처리²⁰⁾ 논문에서의 향약집성방 데이터베이스의 목적은 고문헌의 정확한 보존에 있으며, 인쇄물의 체계와 유사한 목차, 색인, 본문 정보를 데이터베이스에 입력하였다.

성능/효과

셋째, 본초 사용의 유무 수준이 아닌 군신좌사의 개념까지 표현이 가능하고 유사도에 대한 정량적 표현이 가능한 시스템.
이중 KCI의 논문 ID를 이용하여 중복 논문을 제거하고 799개의 논문으로 범위를 줄였고, 문헌과 관계가 적은 것을 제외하여 74건으로 범위를 줄였으며, 마지막으로 데이터베이스의 테이블 구조를 직간접적으로 기술했는지의 여부와 유사한 대상과 데이터 구조를 가진 경우를 초록과 본문을 통해서 확인하여 9개의 논문으로 분석 대상을 줄였다.
이 논문에서는 문헌에 기재된 효능 용어를 처리하는데 있어서 문자열 중심으로 데이터를 직접 처리하지 않고 개념 중심 사고의 방식을 도입하여 개념별로 별도의 ID를 부여하여 문자열에 의존하지 않고 개념 단위로 정보를 처리하는 방식을 도입하여 활용하였다는데 의의가 있다. 이 논문의 데이터 테이블은 ‘원문테이블’, ‘문헌상효능테이블’, ‘복합용어분리 테이블’, ‘대표개념테이블’, ‘처방목록테이블’, ‘처방구성테이블’, ‘본초표준면환목록테이블’로 구성되어 있다.
이상의 3가지 특징 중 2~3번째 특징이 기존의 연구에서 제시되지 않았던 독창적인 내용이며, 한의학의 약물 치료 관련 지식의 체계화와 진보에 일정부분 기여한 바가 있다고 판단된다.
이 논문의 연구결과를 활용하면, 일반 PC 환경에서 약 1000개/초의 속도로 방제간의 유사도를 비교할 수 있으며, 사용자가 제시한 조건에 가장 유사한 방제를 처방명에 관계없이 도출할 수 있다.

후속연구

이는 효능용어, 본초용어 관련 테이블을 각각 별도로 구성하고 있어서 아직 개념중심으로 용어의 통합적인 관리체계는 구축되지 않은 상태이다. 방제의 효능을 추론하는데 있어서 본초의 유무와 본초 효능의 유무만을 이용하였다는 한계가 있었다.
이상의 기본 데이터베이스 테이블을 기반으로 연구자의 창의적인 구조가 더해져야 고문헌에 기록된 지혜에 손쉽게 접근하여 임상 근거로 활용할 수 있다.

참고문헌 (9)

강연석. 鄕藥集成方의 데이터베이스 구축을 위한 원문의 전산처리. 한국의사학회지. 2001;14(1):3-15.
안상우. 전통의학 분야 지식정보화 사업과 고문헌 DB구축. 한국의사학회지. 2003;16(2):35-64.
이병욱, 서부일, 엄동명, 김상찬. 단일개념 본초 효능 DB를 이용한 처방해설 연구. 대한한의학원전학회지. 2007;20(4):319-324.

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김정훈, 이병욱. 본초 조합을 이용한 방제의 유방분석 DB구축 연구. 대한한의학원전학회지. 2008;21(1):123-141.
이병욱, 엄동명. 한의학 용어 관리 시스템 구축 연구. 대한예방한의학회지. 2009;13(2):115-128.

원문보기 상세보기
송인우, 이병욱. 동의보감에 기재된 인체 용어 관계를 이용한 검색효율성 향상 방법. 대한한의학원전학회지. 2012;25(4):105-113.

원문보기 상세보기
박대식, 이부균, 이병욱. 방제의 본초 중량비를 활용한 방제 비교 방안에 관한 연구. 대한한의학방제학회지. 2013;21(2):121-132.

원문보기 상세보기
김기욱, 김태열, 이병욱. 본초 목록을 이용한 방제의 본초 구성 자동 추출 방법. 대한한의학원전학회지. 2014;27(3):155-166.

원문보기 상세보기
김성원, 김기욱, 이병욱. 데이터베이스(DB)를 이용한 傷寒論組方의 分析. 대한한의학원전학회지. 2019;32(1) :171-189.

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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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