[논문]생체 신호 추출값 비교를 통한 40~50대 여성의 사상체질 분류 시스템 구현

조동욱; 김봉현; 이세환; 가민경; 박선애; 곽지현

문제 정의

사상 체질 분류에 있어서 객관적인 자료를 확보하고 과학적으로 증명 할 수 있다면 사상체질의 대중화와 체질 분류의 정확성에 따른 효율성의 상승 효과도 얻을 수 있을 것으로 사료된다. 본 논문에서는 임상의의 용모사기 방법을 계량화, 정량화하여 임상의의 직관을 객관적 기기로 개발하기 위한 방법론을 제안하고자 하며 이를 위해 생체 신호 처리 기술을 적용하여 정면 얼굴에서 사상 체질 분류에 필요한 특징 요소를 추출하고, 이중 체질별 유의성을 보이는 항목에 대한 비교 분석을 통해 이를 입증하고자 하며, 또한 음성 신호를 분석하여 각 체질별 유의성과 차이점을 파악하여 체질 분류를 위한 방법을 제안하고자 한다.

제안 방법

[아]모음은 음성 분석에서 일반적으로 널리 사용되고 있는 모음으로 3초간 발화한 것을 기반으로 피치 분석 요소의 최대, 최소 및 평균 추출값 및 피치 변화 범위 등의 음성 분석 결과값을 추출하기 위해 녹음하였다. 또한, 본 논문에서는 피실험자의 음성 분석 결과값을 추출하기 위해 피치 분석 요소를 선정하여 다양한 환경 설정에 따라 분석을 행하였다.
[아]모음은 음성 분석에서 일반적으로 널리 사용되고 있는 모음으로 3초간 발화한 것을 기반으로 피치 분석 요소의 최대, 최소 및 평균 추출값 및 피치 변화 범위 등의 음성 분석 결과값을 추출하기 위해 녹음하였다. 또한, 본 논문에서는 피실험자의 음성 분석 결과값을 추출하기 위해 피치 분석 요소를 선정하여 다양한 환경 설정에 따라 분석을 행하였다.
본 논문에서는 사상체질의 분류를 위해 서울지역 거주자 가운데 40～50대의 여성들을 대상으로 피실험자 집단군을 구성하고 영상 및 음성 신호에 대한 분석 결과값을 추출하였다. 연구 방법 및 결과에서 알 수 있듯이 안면 영상을 수집하여 이에 대한 정면 얼굴의 측정 항목들을 설정하고 분석을 행하였으며 체질간 음성 신호를 피치 분석 요소들에 의해 분석하였다.
본 논문에서의 실험에 있어서 기존의 연구 결과에 있어서 체질 분석 요소의 가능성이 큰 항목에 대한 연구 분석을 통해 분석 항목을 선택하였으며 이는 발제상우점방사경, 우발제중우점폭, 상안검구점고, 하악각점폭, 발제중우점방사경으로 이에 대한 측정 및 분석을 진행하였다. 이러한 측정점을 대상으로 기준점은 좌우 동공점으로, 폭경은 양측 동공점을 이은 수평선의 중점을 지나는 수직선으로 부터의 거리이며, 고격은 양측 동공점을 이은 수평선으로부터의 거리이며, 방사경은 양측 동공점을 이은 수평선의 중점으로 부터의 거리이다[3].
본 논문에서는 사상체질의 분류를 위해 서울지역 거주자 가운데 40～50대의 여성들을 대상으로 피실험자 집단군을 구성하고 영상 및 음성 신호에 대한 분석 결과값을 추출하였다. 연구 방법 및 결과에서 알 수 있듯이 안면 영상을 수집하여 이에 대한 정면 얼굴의 측정 항목들을 설정하고 분석을 행하였으며 체질간 음성 신호를 피치 분석 요소들에 의해 분석하였다. 실험 결과에서도 알 수 있듯이 분명 체질간 차이가 분명히 존재하고 이에 대한 분석 결과 또한 유의성 있게 얻을 수 있었으며 이를 통해 사상 체질 분류 시스템을 구현하여 정량적이며 객관적인 지표 마련에 도움을 줄 수 있을 것으로 생각된다.
체질 분류를 위해서는 기존의 원전의 내용과 실제 임상 실험을 통해 연구를 진행해 나가는 것이 가장 효율적일 것이나 원전의 경우 상당히 오래전에 제작되었고 실제 계측에 의해 측정된 값이 아닌 주관적인 저자의 눈짐작과 의견을 통해 결정된 것이기에 과학적으로 입증되지 않았기 때문에 원전의 내용만을 가지고 체질 분류를 위한 항목을 선정 하는 것은 객관적이지 못하므로 기존의 연구되어온 논문들을 토대로 체질별 안면 요소에 따른 유의성을 보이는 항목들에 대해 비교, 분석을 통해 분석 항목들을 선정하였으며 아래 에 나타내었다.
8로 설정 후 적정 노출 값으로 촬영하였다. 촬영거리는 150cm로 하였고, 대상자의 정면 눈높이에서 촬영을 실시하였으며 정확한 수치의 계측을 위해 턱받이 부분에 스케일을 장착하였으며 피 실험자로 하여금 머리띠를 착용하게 하여 모발에 의해 안면이 가려지는 것을 방지하였으며 촬영시 셔터의 진동에 의한 흔들림을 방지하기 위하여 삼각대와 릴리즈를 반드시 사용하여 실험을 진행하였다.
측정 항목을 정하는 것에 있어서 사상체질이 4가지 체질임에도 불구하고 3가지 체질에 대한 항목만을 선정한 것은 태양인의 경우 원전에서도 전체 체질 중 가장 적은 비율을 가지며 그 비율 또한 극히 적기 때문이며 실제 임상 현장에서도 태양인의 분류 빈도가 극히 드물었기 때문에 체질 분류에서 배제하고 실험을 진행하였다. 정면 얼굴에서의 측정점은 아래 (그림 1)과 같으며 측정을 위한 측정점 외에도 기준이 되는 동자점을 측정하여 이를 통해 각각의 측정 요소들에 대한 계측을 하게 된다.
실험 결과의 수집 및 분석은 IBM-PC상에서 Visual C++를 사용한 프로그램을 사용하였다. 프로그램은 사용자가 입력영상에서 측정점을 직접 지정해준 후 지정된 측정점을 바탕으로 자동으로 나머지 측정 항목에 대한 계측이 이루어지는 프로세스에 따랐다. 아래 (그림 3)은 정면 얼굴 입력 영상이며 (그림 4)는 이에 측정 점을 표기한 것이다.

대상 데이터

또한 녹음 내용은 임상 현장임을 고려하여 최대한 피실험자에게 불편함을 주지 않기 위해 간소화하였다. 실험에 사용된 녹음 자료는 [아] 모음을 편안한 상태에서 3초간 발화한 것을 사용하였으며 실험 분석에서는 0.5초에서 1.5초 사이의 1초 간을 사용하였다.
영상 분석 실험 환경은 안면 영상을 취득하기 위해 캐논사의 디지털 카메라 EOS-400D모델을 사용하였고 렌즈도 캐논사의 f1.8/50 렌즈를 사용하였으며 ISO는 200, 노출은 조리개 우선 모드로 조리개를 1.8로 설정 후 적정 노출 값으로 촬영하였다. 촬영거리는 150cm로 하였고, 대상자의 정면 눈높이에서 촬영을 실시하였으며 정확한 수치의 계측을 위해 턱받이 부분에 스케일을 장착하였으며 피 실험자로 하여금 머리띠를 착용하게 하여 모발에 의해 안면이 가려지는 것을 방지하였으며 촬영시 셔터의 진동에 의한 흔들림을 방지하기 위하여 삼각대와 릴리즈를 반드시 사용하여 실험을 진행하였다.
음성 신호를 분석하여 사상체질 진단을 위한 객관적인 변수를 출력하기 위한 음성 분석값을 추출하기 위해 동일한 환경에서 동일한 조건으로 음성을 녹음하는 것이 연구의 중요성을 부가하는 부분이라 k대학교 사상체질과에서 일괄적으로 같은 장소와 장비를 가지고 녹음을 하였으며 녹음시에 외부 잡음은 철저하게 배제하였다. 이와 같이 본 논문에서 사용된 실험 자료는 사상체질 전문병원에서 수집하였으며 사상체질의학 분야에서 20년 이상 임상에 종사한 전문의로 하여금 각 체질별로 뚜렷한 특징을 보이는 30명의 피실험자 자료를 추출하여 10명씩 체질 집단군을 구성하였다. 또한 녹음 내용은 임상 현장임을 고려하여 최대한 피실험자에게 불편함을 주지 않기 위해 간소화하였다.

데이터처리

음성 분석 실험 환경은 Microsoft Windows XP Professional 을 사용하였으며 음성 데이터 수집 장치로는 스테레오 고품질 녹음 모드인 STHQ 방식의 SONY ICD-SX67을 사용하였고 음성 신호의 비교․분석을 위해 사용한 음성 분석 도구는 프라트 4.2.07의 스펙트럼 분석 요소를 사용하였다. 아래<표 7>은 각 체질별 집단군의 피치 평균값, 피치 최소 및 최대값, 피치값의 변화 등을 나타낸 것으로 태음인이 다른 두 체질보다 피치 분석 요소들의 평균값이 낮게 형성되고 있는 것을 알 수 있다.

후속연구

기존에는 사상 체질 분류에 있어서 임상 의의 직관에 의존하여 체질 분류를 행하는 것이 주를 이루었으나 이는 객관성의 결여와 임상의 간에도 동일 환자의 체질 분류 결과가 같지 않는 등 여러 가지 문제를 내재하고 있었다. 사상 체질 분류에 있어서 객관적인 자료를 확보하고 과학적으로 증명 할 수 있다면 사상체질의 대중화와 체질 분류의 정확성에 따른 효율성의 상승 효과도 얻을 수 있을 것으로 사료된다. 본 논문에서는 임상의의 용모사기 방법을 계량화, 정량화하여 임상의의 직관을 객관적 기기로 개발하기 위한 방법론을 제안하고자 하며 이를 위해 생체 신호 처리 기술을 적용하여 정면 얼굴에서 사상 체질 분류에 필요한 특징 요소를 추출하고, 이중 체질별 유의성을 보이는 항목에 대한 비교 분석을 통해 이를 입증하고자 하며, 또한 음성 신호를 분석하여 각 체질별 유의성과 차이점을 파악하여 체질 분류를 위한 방법을 제안하고자 한다.
연구 방법 및 결과에서 알 수 있듯이 안면 영상을 수집하여 이에 대한 정면 얼굴의 측정 항목들을 설정하고 분석을 행하였으며 체질간 음성 신호를 피치 분석 요소들에 의해 분석하였다. 실험 결과에서도 알 수 있듯이 분명 체질간 차이가 분명히 존재하고 이에 대한 분석 결과 또한 유의성 있게 얻을 수 있었으며 이를 통해 사상 체질 분류 시스템을 구현하여 정량적이며 객관적인 지표 마련에 도움을 줄 수 있을 것으로 생각된다.

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

생체 신호 추출값 비교를 통한 40~50대 여성의 사상체질 분류 시스템 구현
Implementation of Sasang Constitution Classification of 40~50 Years Woman Using Physiology Signal Extraction Comparison 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

데이터처리

후속연구

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

생체 신호 추출값 비교를 통한 40~50대 여성의 사상체질 분류 시스템 구현 Implementation of Sasang Constitution Classification of 40~50 Years Woman Using Physiology Signal Extraction Comparison 원문보기

초록 용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

데이터처리

후속연구

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

생체 신호 추출값 비교를 통한 40~50대 여성의 사상체질 분류 시스템 구현
Implementation of Sasang Constitution Classification of 40~50 Years Woman Using Physiology Signal Extraction Comparison 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper