한방진단함수개발에서 진단정확률과 진단성공율을 이용한 전문가 수의 결정

• 영문명: A Study on the Number of Medical Specialist based on the Diagnosis Correct Rate and Diagnosis Success Rate in Developing Diagnosis Function of Oriental Medicine
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 김규곤(Kyu Kon Kim) 이용태(Yong-Tae Lee) 김종원(Jeong-Won Kim) 김경철(Gyeong-Cheol Kim) 지규용(Gyoo-Yong Chi) 이인선(In-Sun Lee) 전수형(Soo Hyung Jeon) 강창완(Changwan Kang)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.13 No.6, 2853~2865쪽, 전체 13쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2011.12.30

국문 초록

한의학의 진단함수를 개발할 때 전문가의 진단결과를 진단의 참값으로 사용하고 이에 대한 관측값으로 임상시험에서 얻은 데이터를 사용하고 있는데, 이때 진단함수의 참값을 제공하는 전문가의 숫자를 결정하는 것이 본 연구의 목적이다. 본 연구에서 사용하는 데이터는 2009. 10. 13. - 2009. 12. 14 사이에 D대학교와 K대학교의 부속한방병원에서 시행한 임상시험에 참여한 남자 504명, 여자 276명, 합계 780명에 대하여 3차원 얼굴 전용 스캐너를 사용하여 구현된 얼굴형상 데이터이다. 진단의 참값으로 사용하는 전문가의 진단결과는 구현된 얼굴형상을 5명의 전문가가 관찰하여 진단한 결과이다. 관측값으로 사용하는 데이터는 구현된 얼굴형상 위에 54개의 특징점을 포인팅하여 3차원 좌표를 얻은 다음, 데이터 변환 프로그램을 이용하여 각 점들간의 수직거리, 수평거리, 각도, 면적, 사선길이 등을 계산한 총 328개의 3차원 얼굴형상 데이터이다. 3차원 얼굴형상 데이터에 대한 변수선택방법은 단계별판별분석을 이용하고, 형상진단의 진단정확률은 선형판별분석을 이용하고 있다. 본 연구의 결과를 요약하면, 진단정확률의 최대값을 기준으로 할 때는 형상유형의 범주의 모든 수준에서 전문가 2명의 진단결과를 진단의 참값으로 사용하고, 진단정확률의 최소값을 기준으로 할 때는 형상유형의 범주가 2수준인 경우에는 전문가 4명, 4수준 또는 5수준인 경우에는 전문가 2명의 진단결과를 진단의 참값으로 사용하는 것이 안정적인 진단함수를 구할 수 있다. 그리고 진단성공율의 최대값을 기준으로 하거나 최소값을 기준으로 하거나 모두 형상유형의 범주가 2수준 또는 5수준인 경우에는 전문가 4명, 4수준인 경우에는 전문가 3명의 진단결과를 진단의 참값으로 사용하는 것이 안정적인 진단함수를 구할 수 있다.

영문 초록

When diagnosis functions of Oriental Medicine are developed, true values of diagnosis are made use of medical specialist’ diagnosis and observed values are the data obtained in clinical trial. In this study, we seek for the number of medical specialist providing the true values of diagnosis functions. Data used in this study are the 3D facial data of clinical trial for 780 cases totally composed of 504 men and 276 women who visited Oriental Medical Hospital of D and K University from 13 October 2009 to 14 December 2009. Five medical specialists are participated in the facial clinical diagnosis, and 3D data are collected as follows. Facial shapes are embodied by 3D facial scanner firstly, and 3D coordinates of 54 points are obtained by pointing the facial surface, then the number of analysis variables are 328 items totally composed of height, breadth, angle, area, oblique line length which are transformed by the converting program. In statistical analysis, we use stepwise discriminant analysis to select analysis variables, and use linear discriminant analysis to obtain the correct rate of diagnosis function. Results of this study are as follows. Based on the maximum value of diagnosis correct rate, two medical specialists’ diagnosis are recommended for the true values of diagnosis in all levels of category of facial shape. Based on the minimum value of diagnosis correct rate, four specialist’ diagnosis in 2 levels of category, two specialist’ diagnosis in 4 or 5 levels of category. Based on the maximum or minimum value of diagnosis success rate, four medical specialist’ diagnosis are recommended for the true values of diagnosis in 2 or 5 levels of category of facial shape, three specialist’ diagnosis in 4 levels of category.

목차

1. 서론

2. 연구대상

3. 형상분류함수

4. 결론

참고문헌

키워드

한방진단함수 3차원 얼굴형상 데이터 판별분석 진단정확률 진단성공율 diagnosis function of Oriental Medicine 3D facial data discriminant analysis diagnosis correct rate diagnosis success rate