사상체질 판별함수의 개발에 관한 연구

• 영문명: Study on Development of Classification Function into Sasang Constitution
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 김규곤(Kyu Kon Kim) 조민형(Min Hyung Cho)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.6 No.1, 303~315쪽, 전체 13쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2004.02.28

국문 초록

본 논문에서는 사상체질분류검사 설문지를 이용한 체질진단에서 그 정확도를 향상시키기 위한 새로운 판별함수를 구하기 위하여 데이터마이닝 기법을 이용한다. 본 연구에서 사용하는 데이터는 경희대학교 강남경희한방병원과 동의대학교 부속한방병원에서 치료를 받은 환자들 중 각 병원의 사상체질전문의로부터 체질진단을 받고 최소한 4주 이상 사상체질 처방을 사용한 후 주증상이 전반적으로 호전되어 체질이 확인된 환자 1051명을 대상으로 하고 있다. 데이터 정제 과정에서 양질의 데이터를 확보하기 위한 기준은 상반되는 설문의 응답 패턴과 체질별 설문의 응답 비율을 이용하며, 변수선택의 기준은 상관분석의 크론박 알파값과 선형판별함수의 계수를 이용한다. 사상체질판별함수를 구하기 위한 데이터마이닝 기법은 판별분석모형과 의사결정나무모형을 적용하고 있다.

영문 초록

In this study, when we make a diagnosis of constitution using QSCC II(Questionnaire of Sasang Constitution Classification), data mining techniques are applied to seek the classification function for improving the accuracy. Data used in the analysis are the questionnaires of 1051 patients who had been treated in Dong Eui Oriental Medical Hospital and Kyung Hee Oriental Medical Hospital. The criteria for data cleansing are the response pattern in the opposite questionnaires and the positive proportion of specific questionnaires in each constitution. And the criteria for variable selection are Cronbach alpha in correlation analysis and the coefficients in the linear discriminant function. Discriminant analysis model and decision tree model are applied to seek the classification function into Sasang constitution.

목차

1. 서론

2. 연구대상

3. 학습표본

4. 사상체질판별함수

5. 결론

참고문헌

키워드

사상체질 판별함수 데이터마이닝 크론박 알파 판별분석모형 의사결정나무모형 Sasang constitution classification function data mining Cronbach alpha discriminant analysis model decision tree model