데이터마이닝 기법들을 이용한 한의학에서의 체질분류모형 개발 -소증항목을 중심으로-

이영섭; 김희경

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이영섭 김희경

저널정보: 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제9권 제2호

발행연도: 2007.1

수록면: 597 - 609 (13page)

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데이터마이닝에서 많이 사용되고 있는 분류기법인 의사결정나무, 신경망분석, 로지스틱회귀 등의 다양한 방법들을 체질분류문제에 적용시킨다. 한의학에서 널리 통용되고 있는 사상체질을 과학적으로 분류하는 모형을 개발하고, 이들 모형을 비교 분석한다. 본 연구에서 사용하는 분석 자료는 A대학의 한방병원 사상체질과에 초진으로 내원한 외래환자 1229명의 설문결과로 설문지는 기존의 QSCCII 설문지가 아닌 땀, 수면, 대변, 소변, 소화, 평소특이증상의 6개 소증항목아래 총 71개의 문항으로 구성되어있다. 문항 중 순서형 척도의 문항인 경우 중간순위 방법을 사용하여 범주점수를 부여한 후 분석에 포함한다. 각 모형은 타당성 및 안정성을 위해 원 데이터를 훈련용 자료와 검증용 자료로 나누어 평가한다.

#사상체질분류 #소증 설문지 #데이터마이닝 #의사결정나무 #신경망분석 #로지스틱회귀. #Sasang constitution classification #ordinary symptoms questionnaire #data mining #decision trees #neural networks #logistic regressions.

참고문헌 (16)

참고문헌 신청

Allison, Paual D. / 1999 / Logistic regression using the SAS system / SAS Institute Inc

Bishop, C. M. / 1995 / Neural Networks for Pattern Recognition / Oxford University Press

Breiman, L. / 1984 / Classification and Regression Trees / Chapman and Hall

Jae-Young Choi / 2004 / A Study on the Clinical Features of Ordinary Sleeping Patterns Based on the Sasang Constitution, Using the Logistic Regression / 대한한의학회지 25 (4

김규곤 / 2004 / 사상체질 판별함수의 개발에 관한 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 6 (1) : 303 ~ 315

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