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저널정보
한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제11권 제4호
발행연도
2016.1
수록면
301 - 314 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

귀무가설을 이용한 유의한 증상 조합 도출 방법 연구
오용택 ,  김안나 한국지식정보기술학회 논문지 2016.01 학술저널

2015

귀무가설을 이용한 유의한 증상 조합 도출 방법 연구
오용택 한의학과 2015.01 학위논문

초록· 키워드

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본 연구에서는 한의학 전문가들의 분석 과정을 대신하여 빅데이터나 실시간으로 데이터가 축적되는 임상 빅데이터 등에 적용이 가능한 유의성 있는 증상 조합을 분석할 수 있는 방법을 찾고자 하였다. 귀무가설을 이용한 수학적 방법으로 상대적 다빈도 증상-치법 조합을 찾은 후 이를 전문가의 증상-치법 조합 유의성 분석 결과와 비교해보니, 상대적 다빈도 조합은 전문가의 조합 유의성 분석 결과와 어느정도 일치하여, 목적에 따라 상대적 다빈도 조합을 유의한 조합으로 판단하고 활용할 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 문자로 구성된 조합의 상대적 다빈도 조합을 구하는데 있어 귀무가설을 이용한 수학적 방법은 적절하다고 판단하였다. 본 연구 방법을 󰡔東醫寶鑑󰡕에서 痛症의 치료와 관련된 처방에 적용한 결과, 유의성 있는 증상-증상, 증상→조건, 조건→증상 조합 39개를 얻을 수 있었다. 본 연구가 痛症 관련 처방의 정보에 국한하여 진행된 것이라는 한계가 있으나, 이는 연구 대상 데이터의 영역을 확대하는 것으로 극복할 수 있다. 다만 “특정 연구 대상에서 등장 횟수가 상대적으로 많은 조합이 그렇지 않은 조합보다 유의할 가능성이 높다”는 가정에서 벗어난 조합은 찾을 수 없으며, 등장 횟수가 상대적으로 많진 않으나 유의한 조합 역시 찾을 수 없다는 한계가 있어 가정을 검증하는 연구나 가정 외의 조합도 찾을 수 있는 연구가 지속되어야 한다.
#Traditional korean medicine #Frequent symptoms combination #Significant symptoms combination #Null hypotheses #Deduction method

목차

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참고문헌 (13)

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H-C. Jang / 2013 / Ontology-based traditional Korean medicine knowledge framework google schola 차웅석 / 2011 / 임상한의사 처방의 약물 배합 빈도 분석 / 대한한의학 방제학회지 19(2):1~10 dbpia 박병선 / 2008 / 『방제학』에 기재된 방제 효능과 본초 구성을 기반으로 도출된 효능의 비교 연구 / 대한한의학원전학회지 21(1):79~92 dbpia 박우용 / 2011 / 素問宣明論方과 蘭室秘藏의 본초구성 비교 분석 / 한국의사학회지 24(2):117~123 dbpia 백진웅 / 2011 / 『方藥合編』 收錄 處方 內의 藥物 조합 頻度 연구 / 대한한의학원전학회지 24(4):55~67 dbpia

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