KR101378238B1 - 전통 중의학（ｔｃｍ） 원리에 기초한 피부 조성을 결정하기 위한 컴퓨터 이용 진단 시스템 및 방법 - Google Patents

전통 중의학（ｔｃｍ） 원리에 기초한 피부 조성을 결정하기 위한 컴퓨터 이용 진단 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

전통 중의학(TCM) 원리에 따라 특정 사용자의 피부 조성을 결정하기 위한 컴퓨터 이용 시스템 및 방법이 제공되며, 이는 이러한 사용자로부터 수집되는 연령, 성별, 신체 감각, 피부 상태 및 혈색, 수면 패턴, 식이 습관, 에너지 수준, 스트레스 수준, 신체 적성 및 정서적 안녕과 같은 생물학적 및/또는 생리학적 정보를 통계적으로 분석하여 TCM 시술자를 고용하지 않고 TCM 원리에 따라 그 사용자의 피부 조성을 분류함으로써 이루어진다. 바람직하게는, 피부 조성 분류는 사용자의 피부의 음양 균형 또는 그의 결핍을 나타낸다. 본 시스템 및 방법은 또한 특정 사용자의 피부 조성에 적합한 하나 이상의 국소 피부 관리 레지멘 및/또는 내복가능 피부 유익 제품을 추천할 수 있다.

Description

전통 중의학（ＴＣＭ） 원리에 기초한 피부 조성을 결정하기 위한 컴퓨터 이용 진단 시스템 및 방법{COMPUTER-AIDED DIAGNOSTIC SYSTEMS AND METHODS FOR DETERMINING SKIN COMPOSITIONS BASED ON TRADITIONAL CHINESE MEDICINAL(TCM) PRINCIPLES}
본 출원은 2009년 10월 5일에 출원된 미국 임시 특허 출원 제61/248,503호로부터 우선권을 주장한다.
본 발명은 전통 중의학(TCM) 원리에 따라 특정 사용자의 피부 조성을 결정하기 위한 컴퓨터 이용 진단 시스템 및 방법과 관련된다.
화장품 산업에서는 여드름 방지, 기름기 방지 및 셀룰라이트(cellulite) 방지의 유익함을 제공하도록 국소적으로 도포될 수 있는 천연 식물 추출물을 포함하는 제품을 개발하는 데 큰 관심이 있다. 피부의 외관을 개선하는 식물 기반 화장품의 수요가 증가하고 있다. 피부 관리 유익함을 갖는 활성 재료 또는 성분은 식물 전체, 또는 씨, 침엽, 잎, 뿌리, 나무껍질, 구과(cone), 뿌리줄기, 유합 조직 세포(callus cell), 원형질체, 기관 및 기관계 및 분열 조직과 같은 식물의 다양한 부분으로부터 건조 분말 또는 액상 추출물로서 획득될 수 있으며, 이후 이는 국소 조성에 포함될 수 있다.
전통 중의학(Traditional Chinese Medicine, 이하 "TCM")은 수천년간 존재해 왔으며, 다양한 질병을 치료하기 위해 자연에서 발생하는 식물 및 동물 추출물을 사용함에 있어서 축적된 인류의 경험에 주로 기초한다. 최근 수년간, TCM 시술은 특히 만성 병리 상태의 치료에 관해 서구에서 상당한 인정을 받았다. 어떤 TCM 재료들은 수천년 동안 피부 관리의 유익함을 갖는 것으로 알려져 왔고, 이러한 TCM 재료들을 포함하는 화장 또는 피부 관리 제품들의 인기가 높아지고 있다. TCM 재료들은 모두 천연이기 때문에, 이들은 합성 화합물의 부작용과 환경적인 악영향을 의식하는 소비자들에게 상당히 더 매력적이다.
그러나, TCM의 기본 원리는 서구 의료 과학과 상당히 다르다는 점에 주목하는 것이 중요하다. 예컨대, TCM은 인간의 신체에 대한 전일적(holistic) 관점을 취하며, 개인의 건강을 위해 체내의 생리적 균형이 유지되어야 하고, 모든 질병은 하나 이상의 유형의 불균형에 의해 야기되며, 각 유형의 불균형은 식별가능한 증상 패턴을 통해 발현되고 교정을 위한 특정한 치료법 집합을 필요로 한다고 간주한다. 전형적으로, TCM 시술자는 먼저 다양한 비침습적 기법을 통해 개별 환자를 진찰하는데, 여기에는 환자가 겪고 있는 불균형 또는 질병의 특정 유형에 관한 소견을 내리기 전에 이러한 환자의 소정의 생리적 특성을 관찰하는 것, 환자의 음성을 듣는 것, 환자의 체취 또는 체온 변화를 감지하는 것, 환자의 맥박을 짚는 것, 질병의 이력 및 발생에 관해 다양한 질문을 하는 것, 환자의 건강 상태와 관련될 수 있는 임의의 다른 정보를 수집하는 것이 포함된다. 다음으로 TCM 시술자는 질병의 다양한 증상을 치료하고 환자의 체내 생리 균형을 재정립하는 것을 돕기 위한 복수의 약초 재료의 혼합물을 처방할 것이다. 달리 말해, TCM 시술은 "누구에게나 동일한" 방식 대신에 개인화된 치료 방식을 취한다.
자연 발생 TCM 재료를 포함하는 현재 이용가능한 피부 관리 제품은 모든 소비자에게 대량으로 판매되고, TCM의 개인화된 치료 방식을 구현하지 못한다. 따라서, 특정 사용자의 외관 및 피부 상태를 개선함에 있어서 TCM의 개인화된 치료 방식을 채택하는 TCM 재료를 포함하는 새로운 화장 및 피부 관리 제품을 제공하는 것이 바람직할 것이다.
그러나, TCM의 개인화된 치료 방식을 구현하기 위한 주요한 도전은 수천년간의 시행착오를 통해 정립되었고 오늘날까지도 서구 세계가 충분히 이해하지 못하는 매우 복잡한 TCM 원리의 올바른 적용이 정확한 진단을 위해 필요하다는 점이다. 매우 숙련된 TCM 시술자만이 이러한 진단 기법을 숙달할 수 있지만, 환자를 진단하고 개별 환자에 적합한 피부 관리 제품을 추천하기 위해 각 소매점에서 TCM 시술자를 고용하는 것은 감당하기 어려울 만큼 높은 비용이 든다.
따라서, 본 발명의 목적은 각 소매점에서 TCM 시술자를 고용할 필요 없이 TCM 원리에 따라 특정 사용자의 피부 조성을 빠르고 정확하게 결정하고, 임의로는 특정 사용자의 피부 조성에 적합한 피부 관리 제품을 추천하기 위한 컴퓨터 이용 진단 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
<발명의 개요>
일 측면에 있어서, 본 발명은 전통 중의학(TCM) 원리에 따라 특정 사용자의 피부 조성을 결정하기 위한 컴퓨터 이용 진단 시스템과 관련되며, 상기 시스템은
(1) 상기 특정 사용자로부터 획득된 임상 데이터 집합을 상기 시스템에 입력하도록 구성되는 데이터 입력 모듈 - 상기 임상 데이터 집합은 상기 특정 사용자의 연령, 성별, 신체 감각, 혀 색깔, 설태 색깔, 입술 색깔, 피부 상태 및 혈색(complexion), 수면 패턴, 식이 습관, 에너지 수준, 스트레스 수준, 신체 적성 및 정서적 안녕으로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 생물학적 및/또는 생리학적 정보를 포함함 - ;
(2) 상기 데이터 입력 모듈과 통신하는 데이터 처리 모듈 - 상기 데이터 처리 모듈은 TCM 원리에 따라 상기 특정 사용자의 피부 조성을 분류하기 위해 통계적 분류 프로세스를 상기 임상 데이터 집합에 적용하도록 구성됨 - ; 및
(3) 상기 데이터 처리 모듈과 통신하고 상기 데이터 처리 모듈에 의해 결정되는 상기 특정 사용자의 피부 조성을 디스플레이하도록 구성되는 출력 모듈
을 포함한다.
바람직하게는, 상기 특정 사용자의 피부 조성 분류는 상기 특정 사용자의 피부의 음양 균형 (Yin-Yang balance) 또는 그의 결핍을 나타낸다. 상기 데이터 처리 모듈은 상기 특정 사용자의 피부 조성에 대해 하나 이상의 국소 피부 관리 레지멘 및/또는 내복가능 피부 유익 제품을 추천하도록 더 구성될 수 있다.
다른 측면에서, 본 발명은 전통 중의학(TCM) 원리에 따라 특정 사용자의 피부 조성을 결정하기 위한 코드를 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체와 관련되는데, 이러한 코드는 TCM 원리에 따라 상기 특정 사용자의 피부 조성을 분류하기 위해 통계적 분류 프로세스를 상기 특정 사용자로부터 획득된 임상 데이터 집합에 적용하기 위한 명령어를 포함하며, 상기 임상 데이터 집합은 상기 특정 사용자의 연령, 성별, 신체 감각, 혀 색깔, 설태 색깔, 입술 색깔, 피부 상태 및 혈색, 수면 패턴, 식이 습관, 에너지 수준, 스트레스 수준, 신체 적성 및 정서적 안녕으로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 생물학적 및/또는 생리학적 정보를 포함한다.
또 다른 측면에서, 본 발명은 전통 중의학(TCM) 원리에 따라 특정 사용자의 피부 조성을 결정하기 위한 방법과 관련되는데, 상기 방법은,
(1) 상기 특정 사용자로부터 임상 데이터 집합을 획득하는 단계 - 상기 임상 데이터 집합은 상기 특정 사용자의 연령, 성별, 신체 감각, 혀 색깔, 설태 색깔, 입술 색깔, 피부 상태 및 혈색, 수면 패턴, 식이 습관, 에너지 수준, 스트레스 수준, 신체 적성 및 정서적 안녕으로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 생물학적 및/또는 생리학적 정보를 포함함 - ;
(2) TCM 원리에 따라 상기 특정 사용자의 피부 조성을 분류하기 위해 통계적 분류 프로세스를 상기 특정 사용자의 상기 임상 데이터 집합에 적용하는 단계 ; 및
(3) 위와 같이 결정된 상기 특정 사용자의 피부 조성을 출력하는 단계
를 포함한다.
상기 사용자의 상술한 생물학적 및/또는 생리학적 정보는 상이한 출처들을 통해 수집될 수 있다. 예컨대, 상기 임상 데이터 집합 내의 생물학적 및/또는 생리학적 정보 중 적어도 일부는 상기 사용자의 연령, 성별, 신체 감각, 피부 상태 및 혈색, 수면 패턴, 식이 습관, 에너지 수준, 스트레스 수준, 신체 적성 및 정서적 안녕으로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 하나 이상의 주제와 관련된 다양한 질문을 포함하는 설문지에 의해 촉구되는 상기 특정 사용자의 자기 평가를 통해 획득된다. 이러한 자기 평가는 사용자가 온라인으로 설문지에 기입할 수 있게 함으로써 원격으로, 또는 소매점 현장에서 수행될 수 있다. 생물학적 및/또는 생리학적 정보 중 일부는 또한 훈련된 전일적 미용 전문가에 의한 특정 사용자의 평가를 통해 획득될 수 있고, 이러한 평가는 인터넷을 통한 상호작용식 상담을 통해 원격으로, 또는 소매점 현장에서 이루어질 수 있다. 또한, 생물학적 및/또는 생리학적 정보 중 일부는 전자 장치에 의해 특정 사용자에 대해 수행되는 측정을 통해 획득될 수 있다.
본 발명에 의해 이용되는 통계적 분류 프로세스는 판별 분석, 로지스틱 회귀 분석(logistic regression), 나이브 베이즈(naive Bayes) 분류자, 서포트 벡터 머신(support vector machine), 2차 분류자, 신경망, 퍼셉트론(perceptron), 의사 결정 트리(decision tree), 베이즈 네트워크, 은닉 마르코프 모델(hidden Markov model) 및 이들의 조합과 같은 임의의 적합한 분류 기법을 이용할 수 있다. 통계적 분류 프로세스는 복수의 분류 함수를 포함할 수 있는데, 이들 각각은 특정 피부 조성과 연관되고, 사용자가 TCM 시술자에 의해 각각의 분류 함수와 연관된 특정 피부 조성을 갖는 것으로 분류될 가능성을 나타내는 그 사용자에 대한 분류 점수를 계산하는 데 사용되는데, 사용자에 대한 가장 높은 분류 점수를 보이는 분류 함수와 연관된 피부 조성이 사용자의 피부 조성으로 분류된다. 분류 함수들은 일차 또는 이차 함수일 수 있다.
본 발명의 필수적이지는 않으나 바람직한 실시양태에서, 분류 함수들은
(a) 모집단으로부터 선택된 훈련 샘플 내의 복수의 사용자의 생물학적 및/또는 생리학적 정보 및 TCM 원리에 따른 상기 사용자들의 피부 조성에 대한 TCM 시술자에 의한 이러한 사용자들의 분류를 포함하는 훈련 데이터 집합을 획득하는 단계;
(b) 상기 훈련 샘플 내의 상기 사용자들의 생물학적 및/또는 생리학적 정보의 일 유형을 각각 나타내는 독립 변수들의 그룹을 식별하는 단계;
(c) 상기 그룹의 독립 변수들 각각에 대해 F 비율을 계산하는 단계 - 상기 F 비율은 상기 TCM 시술자에 의해 결정되는 상이한 피부 조성의 사용자들의 상이한 그룹들을 구별하는 상기 독립 변수의 능력을 나타내며, 특정 독립 변수에 대한 F 비율은 이러한 독립 변수의 평균 그룹내 분산에 대한 이러한 독립 변수의 그룹간 분산의 비율로서 계산됨 - ;
(d) 가장 큰 F 비율을 갖는 독립 변수를 선택하는 단계;
(e) 나머지 독립 변수에 대해 F 비율을 계산하는 단계;
(f) 미리 설정된 유의 수준보다 큰 F 비율을 갖는 모든 독립 변수가 선택될 때까지 단계 (d) - (e)를 반복하는 단계; 및
(g) 상기 선택된 독립 변수들을 사용하여 복수의 분류 함수를 구축하는 단계
를 포함하는 판별 분석에 의해 구축된다.
본 발명의 보다 바람직한 실시양태에서, 상기 분류 함수들 각각은 일반식 Cx + Wx1×V1 + Wx2×V2 + … + Wxm×Vm을 갖는 일차 함수인데, 여기서 Cx는 특정 피부 조성과 관련된 상수이고, V1 내지 Vm은 선택된 독립 변수들이며, Wx1 내지 Wxm은 피부 조성에 대한 선택된 독립 변수들 중 하나에 각각 대응되는 계수들로서, 이들 각각은 각각의 분류 함수를 사용하여 상기 분류 점수를 계산함에 있어서의 상기 선택된 변수들의 상대적 가중치들을 나타낸다.
본 발명의 다른 측면 및 목적은 특허권 확보를 위한 설명, 실시예 및 청구범위로부터 더욱 자명해질 것이다.
<발명의 상세한 설명 및 그의 바람직한 실시양태>
도입
TCM 시술에 있어서, 건강은 자연계의 상호 연결되고 독립적이며 차례로 서로를 일으키는 대항력인 음과 양의 균형으로 표현된다. 이러한 두 힘은 사실상 모든 사물의 양극적인 발현을 나타내며, 이로 인해 한 힘이 존재하기 위해서는 다른 힘이 존재해야 한다. 음과 양 사이의 지속적으로 변화하는 균형이 개인의 신체 내에서 유지되어야 한다. 하나의 힘이 다른 힘보다 일정하게 우세한 경우, 환자의 건강이 손상되어 질환 및 질병을 초래할 수 있다. 따라서, 환자를 진단하는 경우, TCM 시술자는 대개 음/양 불균형의 정확한 본질을 먼저 결정하고자 하며, 이후 침술의 사용, 약초 치료, 운동, 식사 및 생활양식을 통해 이를 교정한다. 신체에서 균형이 회복되면 건강이 회복된다.
따라서, TCM 원리에 따르면, 환자의 피부 조성은 이러한 사용자의 피부에서의 음양 균형 또는 불균형에 따라 분류될 수 있다. 예컨대, 사용자의 피부 조성은 양 우세, 균형 및 음 우세를 포함하는 세 개의 범주로 분류될 수 있다. 다른 예로서, 사용자의 피부 조성은 양 우세, 양 균형, 균형, 음 균형 및 음 우세를 포함하는 5개의 상이한 범주 중 하나로 분류될 수 있다.
숙련된 TCM 시술자는 전형적으로 혀 색깔, 설태 색깔, 입술 색깔, 피부 상태 및 혈색 등과 같은 환자의 다양한 생리적 특성을 관찰함으로써 이러한 환자의 음양 균형 또는 불균형을 결정한다. 또한, TCM 시술자는 환자의 신체 감각, 혀 색깔, 수면 패턴, 식이 습관, 에너지 수준, 스트레스 수준, 신체 적성 및 정서적 안녕에 관해 다양한 질문을 하는데, 그에 대한 답변은 환자가 겪고 있는 음양 균형 또는 불균형의 정확한 유형을 TCM 시술자가 결정하는 것을 더 도울 수 있다. TCM 시술자는 또한 환자의 음성을 듣고, 환자의 체취 또는 체온 변화를 감지하며, 환자의 맥박을 짚고, 진단을 위해 고려될 환자의 건강 상태와 관련된 임의의 다른 정보를 비침습적 기법을 통해 수집할 수 있다.
예컨대, 균형 잡힌 피부 조성은 전형적으로 매끄럽고, 밝으며, 부드럽고, 고우며 양호한 탄력과 고른 피부 색조를 갖는 피부로 특징지어지며, 균형 잡힌 피부 조성을 갖는 환자는 또한 대개 입술과 혀가 밝은 적색이며 설태가 엷고 희미한 흰색이다. 양이 우세한 피부 조성은 전형적으로 불그스레한 뺨 및 붉은 피부 색조, 지성 피부 표면 및 알레르기, 여드름, 색소 침착 및 조발성 주름이 생기는 경향으로 특징지어진다. 양 우세 피부 조성을 갖는 환자는 또한 입술과 혀가 밝은 적색이고 설태가 황색일 수 있고, 전형적으로 찬 음료를 선호하며, 매우 쉽게 갈증이 나며, 입안에서 쓴맛이 나고, 야간에 수면시에 자주 땀이 나며, 쉽게 성을 내고, 자주 체내의 열을 경험한다. 반면, 음 우세 피부 조성은 전형적으로 창백한 피부 색조, 수분 흡수 및 수분 보유 능력이 낮은 건조하고 쉽게 벗겨지는 피부 및 색소 침착 및 조발성 주름이 생기는 경향으로 특징지어진다. 음 우세 피부 조성을 갖는 환자는 창백하거나 푸른 입술을 가질 수 있고, 혀 색깔이 밝은 적색이거나 창백할 수 있으며, 설태가 백색일 수 있고, 전형적으로 뜨거운 음료를 선호하며, 손발이 비교적 차가우며, 온도 저하에 민감하고, 자주 피곤이나 졸음을 느낀다.
TCM 원리에 따라 사용자의 음양 균형 또는 불균형을 결정하는 것은 매우 복잡한 작업이고, 숙련된 TCM 시술자만이 정확하고 빠른 진단을 내릴 수 있다. 따라서, 특정한 사용자의 피부에서 음양 균형을 유지 또는 회복하는 것을 돕기 위해 그의 특정한 피부 조성에 기초하여 그 사용자를 위한 TCM 기반 화장 및 피부 관리 제품을 제공하는 것은 화장품 산업에 대한 도전을 제기한다.
본 발명은 훈련 샘플로부터의 사용자 그룹에 대해 그러한 사용자들에 관해 알게 된 소정의 생물학적 및/또는 생리학적 정보에 기초하여 숙련된 TCM 시술자가 이들의 피부 조성에 대하여 내리는 진단을 통계적으로 모델링한 후 이러한 사용자에 관해 알게 된 생물학적 및/또는 생리학적 정보에 기초하여 사용자의 미지의 피부 조성을 예측 또는 분류하는 데 컴퓨터 이용 시스템 및 방법이 사용될 수 있다는 놀라운 발견에 부분적으로 기초한다. 일부 측면에서, 본 발명은 TCM 원리에 따라 사용자의 피부 조성을 특정 범주로 분류하기 위해 통계적 알고리즘을 사용한다. 다른 측면에서, 본 발명은 사용자의 피부 조성이 특정 범주에 속할 가능성을 배제하기 위한 통계적 알고리즘을 사용하여 사용자의 피부 조성을 상이한 범주로 분류하는 것을 돕는다.
정의
본 명세서에서 사용되는 아래의 용어들은 아래와 같은 이들 용어에 해당하는 의미를 갖는다.
"분류"한다는 용어는 피부 조성을 갖는 샘플을 "예측" 또는 "범주화"하는 것을 포함한다. 어떤 경우에, "분류"는 통계적 증거, 경험적 증거, 또는 둘 다에 기초한다. 어떤 실시양태에서, 본 발명의 시스템 및 방법은 TCM 원리에 따라 숙련된 TCM 시술자에 의해 진단된 알려진 피부 조성을 갖는 소위 훈련 샘플을 사용하고, 훈련 샘플로부터 진단을 내림에 있어서 TCM 시술자가 사용할 수 있는 소정의 생물학적 및/또는 생리학적 정보를 수집한다. 일단 정립되면, TCM 원리에 따라 TCM 시술자에 의해 사용자의 피부 조성이 분류될 가능성이 가장 높은 범주를 예측하기 위해, 훈련 데이터 집합은 미지의 피부 조성을 갖는 사용자의 생물학적 정보와 비교되는 기초, 모델, 또는 주형(template)의 역할을 한다. 어떤 경우에, 특정 사용자를 분류하는 것은 그 사용자의 피부 조성을 결정하는 것과 유사하다. 어떤 다른 경우에, 사용자를 분류하는 것은 사용자의 피부 조성을 다른 유형의 피부 조성과 구분하는 것과 유사하다.
본 명세서에서 사용되는 "피부 조성"이라는 용어는 TCM 원리에 따른 사용자의 음양 균형 또는 불균형에 기초하는 그러한 사용자의 피부의 다양한 범주를 지칭한다. 본 발명의 두 특정한 실시양태에서, 모집단의 피부 조성은 양 우세, 균형 및 음 우세를 포함하는 3개의 범주 또는 양 우세, 양 균형, 균형, 음 균형 및 음 우세를 포함하는 5개의 범주로 분류된다. 그러나, 범주의 실제 개수는 본 명세서에서 예시되는 특정한 실시양태로 한정되지 않음에 주목하는 것이 중요하다.
본 명세서에서 사용되는 "생물학적 정보"라는 용어는 특정 피부 조성과 연관된 사용자의 차별적인 특징 또는 특성을 나타내는 생리학적 또는 생물학적 데이터의 임의의 집합을 지칭한다. 예컨대, 사용자의 생물학적 및/또는 생리학적 정보는 연령, 성별, 신체 감각, 혀 색깔, 설태 색깔, 입술 색깔, 피부 상태 및 혈색, 수면 패턴, 식이 습관, 에너지 수준, 스트레스 수준, 신체 적성 및 정서적 안녕을 포함할 수 있다.
실시양태의 설명
본 발명은 TCM 원리에 따라 사용자의 피부 조성을 정확하게 분류하기 위한 시스템 및 방법을 제공한다. 본 발명은 TCM 시술자를 고용할 필요 없이 TCM 원리에 따라 새로운 사용자의 피부 조성을 예측하기 위해 통계적 분류 프로세스를 구현한다. 본 발명의 통계적 분류 프로세스는 하나 이상의 널리 사용되는 분류 기법에 기초할 수 있고, 알려진(즉 숙련된 TCM 시술자에 의해 진단된) 피부 조성을 갖는 훈련 샘플 내의 소정의 사용자들로부터 수집된 데이터를 사용하여, TCM 시술자에 의해 진단된 피부 조성을 갖는 훈련 샘플 내의 사용자들의 생물학적 및/또는 생리학적 정보 또는 데이터를 가장 잘 상관시키는 하나 이상의 분류 함수를 구축한다. 이후 이러한 분류 함수는 새로운 사용자들의 피부 조성을 TCM 시술자의 관여 없이 이러한 새로운 사용자들의 생물학적 및/또는 생리학적 정보 또는 데이터에만 기초하여 예측하는 데 사용될 수 있다.
생물학적 정보의 수집
숙련된 TCM 시술자의 진단을 통계적으로 모델링하기 위해, 본 발명은 TCM 시술자가 사용자의 피부 조성을 결정하는 것을 돕는 데 유용할 수 있는 이러한 사용자의 다양한 생물학적 및/또는 생리학적 정보를 수집한다. 예컨대, 이러한 생물학적 및/또는 생리학적 정보는 사용자의 연령, 성별, 신체 감각, 혀 색깔, 설태 색깔, 입술 색깔, 피부 상태 및 혈색, 수면 패턴, 식이 습관, 에너지 수준, 스트레스 수준, 신체 적성 및 정서적 안녕을 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.
생물학적 및/또는 생리학적 정보 중 적어도 일부는 특정 사용자에게 소정의 자기 평가를 수행하고 위에서 열거된 주제들과 관련된 질문들을 포함하는 설문지에 기입하도록 요청함으로써 수집될 수 있다. 설문지는 소매점 현장에서 특정 사용자에 의해 완성될 수 있거나, 원격지에서 온라인으로 완성될 수 있다. 일부 실시양태에서, 설문지는 TCM 시술자가 환자를 진찰하는 경우에 전형적으로 고려되는 소정의 임상 증상에 관해 답을 제공하도록 특정 사용자에게 요청하는 질문의 집합을 포함하는 제1 부문을 포함한다. 예컨대, 질문은 특정 사용자가 경험하는 소정의 신체 감각, 예컨대 손바닥의 열감, 땀을 흘리는 경향(전반적으로 또는 손이나 발과 같은 소정의 특정 위치에서), 갈증을 느껴 음료를 섭취하고 싶어지는 경향, 피곤과 졸음을 느끼는 경향, 체내의 열(홍조나 구강 궤양으로 발현될 수 있음)을 경험하는 경향, 입 안에서 쓴맛이 나는 경향 및 자신이 느끼는 에너지 수준 등과 관련될 수 있다. 질문은 또한 특정 사용자의 소정의 관찰가능한 생리적 증상, 예컨대 혀, 설태, 또는 입술의 색깔 및 전체 피부 혈색 등과 관련될 수 있다. 설문지는 사용자가 겪는 피부 문제에 대해 보다 직접적인 관련성이 있는 답변을 제공하도록 특정 사용자에게 요청하는 질문의 집합을 포함하는 제2 부문을 포함할 수 있다. 예컨대, 질문은 피부의 건조 및/또는 적열(redness) 정도, 여드름 발생, 모공 크기, 피부 색조의 불균일성, 바람직하지 못한 색소 침착, 피지 분비, 선과 주름의 존재, 늘어짐의 정도 및 피부 민감성 등과 관련될 수 있다. 설문지는 특정 사용자의 생활양식, 예컨대 수면 패턴, 식이 습관(흡연, 음주, 비타민 섭취 및 카페인 섭취 등을 포함), 신체 적성(운동 빈도 및 강도를 포함), 스트레스 수준 및 정서적 안녕 등과 관련된 답변을 제공하도록 그 사용자에게 요청하는 질문의 집합을 포함하는 제3 부문을 포함할 수 있다. 임의로, 하나 이상의 훈련된 전일적 미용 전문가는 사용자가 설문지의 소정의 질문, 예컨대 사용자의 혀 색깔, 설태 색깔, 입술 색깔, 피부 혈색 및 피부 문제와 관련된 질문에 기입하는 것을 도울 수 있다. 사용자가 설문지를 완성하면, 질문에 대한 답은 후속 데이터 처리를 위한 수치로 변환될 수 있다.
필수적이지는 않으나 바람직하게는, 사용자의 생물학적 및/또는 생리학적 정보 중 일부, 특히 사용자의 혀 색깔, 설태 색깔, 입술 색깔, 피부 혈색 및 피부 문제와 관련된 정보는 훈련된 전일적 미용 전문가에 의해 수집될 수 있는데, 이러한 미용 전문가는 사용자를 진찰하고, 평가의 객관성 및 정확성을 높이도록 사진 등급 척도에 따라 사용자의 특정한 특징 또는 특성을 평가한다. 훈련된 전일적 미용 전문가는 소매점 현장에서, 또는 인터넷을 통한 특정 사용자와의 상호작용식 상담을 통해 원격으로{예컨대 iChat 또는 Skype와 같은 화상 회의 능력이 있는 소정의 널리 입수가능한 인스턴트 메시징(instant messaging) 애플리케이션 소프트웨어를 사용함으로써} 사용자 평가를 수행할 수 있다.
또한, 생물학적 및/또는 생리학적 정보 중 일부는 특정 사용자에 대한 소정의 측정치를 취하는 전자 장치를 사용함으로써 임의로 수집될 수 있다. 예컨대, 다양한 이미징 장치가 얼굴, 뺨, 입술, 혀 및 설태 등과 같은 사용자의 신체의 소정 부분의 채색을 정량적으로 측정하는 데 사용될 수 있다. 다른 예로서, 다양한 의료 장치가 사용자의 맥박, 심박수, 혈압, 혈당 수준, 체지방률, 에너지장 및 전체 혈액 순환 또는 국부 혈액 순환 등을 정량적으로 측정하는 데 사용될 수 있다. 정보 수집에 사용될 수 있는 다양한 전자 장치의 일부 예는 피부 표면 수분을 측정하는 Corneometer® CM 825, 피부 표면상의 피지를 측정하는 Sebumeter® SM 815, 피부 탄력을 측정하는 Cutometer®, Skin-pH-Meter® PH 905, 멜라닌 및/또는 홍반을 측정하는 Mexameter® MX 18, 피부 온도를 측정하는 Skin-Thermometer® ST 500, Tewameter® ST 500, 적열 정도를 측정하는 Colorimeter CL 400 및 밝음(radiance)/흐림(dullness)을 측정하는 Glossymeter GL 490을 포함하는데, 이들 모두는 독일의 Courage + Khazaka Electronic GmbH로부터 입수가능하다. 이후 이러한 측정 결과는 사용자의 피부 조성을 분류하기 위한 잠재적인 예측자로서 사용자의 임상 데이터 집합에 포함될 수 있다.
훈련 데이터 집합의 정립
새로운 사용자의 피부 조성을 정확히 예측하기 위한 통계적 모델을 정립하기 위해 훈련 데이터 집합이 먼저 획득되어야 하는데, 이는 훈련 샘플로부터의 복수의 사용자의 생물학적 및/또는 생리학적 정보 및 TCM 원리에 따라 TCM 시술자에 의해 결정되는 이러한 사용자들의 피부 조성을 포함한다. 훈련 샘플은 전형적으로 새로운 사용자들이 선택될 동일한 모집단으로부터 선택되고, 따라서 훈련 샘플 내의 사용자들의 피부 조성은 이미 TCM 원리에 따라 TCM 시술자에 의해 분류되었기 때문에 "알려진" 것으로 간주된다. 이러한 훈련 데이터 집합은 새로운 사용자의 미지의 피부 조성을 그의 생물학적 및/또는 생리학적 정보에 기초하여 예측 또는 분류하기 위한 선형 또는 비선형 분류 함수를 공식화하기 위해 통계적 분류 프로세스 또는 분석이 적용될 수 있는 훈련 모델을 제공한다.
통계적 분류 분석
본 명세서에서 사용되는 "통계적 분류 프로세스" 또는 "통계적 분류 분석"이라는 용어는 대상자에 내재하는 하나 이상의 특성 또는 특질에 관한 지식에 기초하여 대상자를 범주에 배치하기 위한 임의의 알려진 분류 기법을 포함한다. 내재하는 특성 또는 특질은 전형적으로 독립 변수로 간주되고 예측자(X)로 지칭되며, 대상자가 분류되는 범주는 전형적으로 종속 변수로 간주되고 그룹 변수(Y)로 지칭된다. 통계적 분류 프로세스 또는 분석의 목표는 새로운 대상자와 연관된 예측자 X의 집합 및 이전에 그룹화된 대상자들의 훈련 집합에 기초하여 이러한 새로운 대상자에 대한 그룹 변수 Y를 예측하는 것이다. 본 발명에서, 예측자는 TCM 시술자의 관여 없이 획득될 수 있는 사용자의 생물학적 및/또는 생리학적 정보이고, 그룹 변수는 TCM 원리에 따라 TCM 시술자에 의해 결정되는 이러한 사용자의 피부 조성이다.
필수적이지는 않으나 바람직하게는, 본 발명의 통계적 분류 프로세스 또는 분석은 판별 분석, 로지스틱 회귀 분석, 나이브 베이즈 분류자, 서포트 벡터 머신, 2차 분류자, 신경망, 퍼셉트론, 의사 결정 트리, 베이즈 네트워크, 은닉 마르코프 모델 및 이들의 조합으로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 하나 이상의 분류 기법을 이용한다. 특정 분류 기법의 성능은 분류될 데이터의 특성에 크게 좌우된다. 모든 주어진 문제에 대해 가장 잘 작용하는 단일 분류 기법은 존재하지 않는다. 분류 기법의 성능을 비교하고 분류 기법의 성능을 최적화하는 데이터의 특성을 발견하기 위해 다양한 경험적 시험이 수행되었다. 그러나, 주어진 문제에 대한 적합한 분류 기법을 결정하는 것은 오늘날까지 여전히 과학보다는 오히려 기예에 해당한다.
본 발명에서, 판별 분석, 보다 엄밀하게는 다중 클래스 선형 판별 분석이 TCM 원리에 따라 사용자의 피부 조성을 범주화하는 데 특히 효과적인 것으로 드러났다. 구체적으로, 판별 분석은 위에서 기술된 바와 같은, 즉 모집단으로부터 선택된 훈련 샘플 내의 복수의 사용자의 생물학적 및/또는 생리학적 정보 및 TCM 원리에 따른 상기 사용자들의 피부 조성에 대한 TCM 시술자에 의한 이러한 사용자들의 분류를 포함하는 훈련 데이터 집합을 획득함으로써 수행된다. 독립 변수 또는 예측자의 그룹(V)이 식별되고, 각 변수 또는 예측자는 훈련 샘플 내의 사용자들의 생물학적 및/또는 생리학적 정보의 일 유형을 나타낸다. F 비율이 상기 그룹의 독립 변수들 각각에 대해 계산되는데, 이는 TCM 시술자에 의해 결정되는 상이한 피부 조성의 사용자들의 상이한 그룹들을 구별하는 상기 독립 변수의 능력을 나타낸다. 보다 구체적으로, 특정 독립 변수에 대한 F 비율은 이러한 독립 변수의 평균 그룹내 분산에 대한 이러한 독립 변수의 그룹간 분산의 비율로서 계산된다. F 비율이 가장 큰 독립 변수가 최초로 선택되고 독립 변수들의 모음에서 빠진다. 선택된 독립 변수는 분류 함수에 포함될 것이며, 상이한 사용자 그룹들을 유의하게 구별하는 모든 독립 변수가 선택되면 분류 함수가 구축될 것이다. 이후, 나머지 독립 변수들(이미 선택된 독립 변수를 제외한 모음)에 대한 F 비율들이 계산되며, 이들 중 F 비율이 가장 큰 독립 변수가 선택되고 독립 변수들의 모음에서 빠진다. 미리 설정된 유의 수준보다 큰 F 비율을 갖는 모든 독립 변수가 선택될 때까지 계산 및 선택 단계가 반복된다.
이후, 선택된 독립 변수들은 새로운 사용자의 피부 조성이 속할 가능성이 가장 높은 범주를 결정하는 데 사용될 수 있는 분류 함수를 구축하는 데 사용된다. 피부 조성 범주의 개수만큼 많은 분류 함수가 존재한다. 각각의 분류 함수는 특정 피부 조성 범주와 연관되고, 새로운 사용자의 생물학적 및/또는 생리학적 정보를 입력함으로써 이러한 새로운 사용자에 대한 분류 점수를 계산하는 데 사용될 수 있다. 각 분류 함수에 의해 출력되는 분류 점수는 TCM 시술자에 의해 이러한 새로운 사용자가 각각의 분류 함수와 연관된 특정 피부 조성을 갖는 것으로 분류될 가능성을 나타낸다. 달리 말해, 각각의 새로운 사용자에 대해, 각 분류 함수는 분류 점수를 계산할 것이고, 가장 높은 분류 점수를 보이는 분류 함수와 연관된 피부 조성이 그 사용자의 피부 조성이다.
분류 함수는 일차 또는 이차일 수 있다. 본 발명의 바람직한 실시양태에서, 분류 함수는 일반식 Cx + Wx1×V1 + Wx2×V2 + … + Wxm×Vm을 갖는 일차 함수인데, 여기서 Cx는 특정 피부 조성과 관련된 상수이고, V1 내지 Vm은 선택된 독립 변수들이며, Wx1 내지 Wxm은 각 피부 조성에 대한 선택된 독립 변수들 중 하나에 각각 대응되는 계수들로서, 각각의 분류 함수를 사용하여 상기 분류 점수를 계산함에 있어서의 상기 선택된 변수들의 상대적 가중치들을 나타낸다. 예컨대, 피부 조성이 3개의 범주 A, B 및 C로 나뉠 수 있고 5개의 독립 변수 V1, V2, V3, V4 및 V5가 분류 함수를 구축하기 위해 선택되었다고 가정하면, 특정 피부 조성 범주와 각각 연관된 3개의 분류 함수가 존재할 것이다. 독립 변수 V1 내지 V5에 대한 값들의 특정 집합을 갖는 특정 사용자의 경우, 3개의 분류 점수 YA, YB 및 YC가 아래와 같이 계산될 것이다.
Figure 112011105257107-pct00001
계산된 모든 3개의 분류 점수 중 YA가 가장 큰 경우, 특정 사용자는 피부 조성 A를 갖는 것으로 분류될 가능성이 가장 높다고 결론이 내려진다. 그러나, 계산된 모든 3개의 분류 점수 중 YC가 가장 큰 경우, 특정 사용자는 피부 조성 C를 갖는 것으로 분류될 가능성이 가장 높다고 결론이 내려질 것이다.
위에서 기술된 판별 분석은 SPSS 및 SAS 등과 같은 널리 사용되는 통계 컴퓨터 소프트웨어 프로그램을 사용하여 용이하게 수행될 수 있다. 임의로, 이와 같이 구축된 분류 함수는 검증 데이터 집합을 사용하여 더 검증되는데, 검증 데이터 집합은 검증 샘플 내의 복수의 사용자의 생물학적 및/또는 생리학적 정보 및 TCM 원리에 따라 TCM 시술자에 의해 결정되는 이러한 사용자들의 피부 조성을 포함한다. 검증 샘플은 훈련 샘플과 동일한 모집단으로부터 선택되지만, 상이한 그룹의 사용자들을 포함한다. 분류 함수를 사용하여 이루어진 예측과 검증 샘플 내의 사용자들에 대해 TCM 시술자에 의해 결정되는 실제 피부 조성이 비교되고, 분류 함수를 사용하여 이루어진 정확한 예측의 비율을 나타내는 예측 점수가 계산될 수 있다. 예측 점수가 예컨대 70%, 80%, 또는 90%와 같은 미리 설정된 문턱값보다 높은 경우, 분류 함수는 검증되고 임상 용도에 적합한 것으로 간주된다.
검증 샘플 및 훈련 샘플은 동시에 선택될 수 있다. 또한, 검증 및 훈련 국면이 반드시 분리되고 고정된 것은 아니다. 시스템은 상호작용적일 수 있고, 가능한 최상의 예측을 달성하기 위해 판별 분석을 미세 조정하도록 훈련 및 검증이 상호 조합될 수 있다.
컴퓨터 기반 시스템
본 발명의 컴퓨터 기반 시스템은 워크스테이션(workstation) 또는 개인용 컴퓨터일 수 있는 컴퓨터를 포함할 수 있다. 이러한 컴퓨터는 바람직하게는 사용자 또는 전일적 미용 전문가에 의해 사용자의 생물학적 및/또는 생리학적 정보가 직접 입력될 수 있도록 하기 위한 키보드 또는 터치스크린과 같은 데이터 입력 모듈을 포함한다. 데이터 입력 모듈은 또한 예컨대 CD(Compact Disc) 또는 DVD(Digital Versatile Disk)와 같은 휴대용 매체를 통해 또는 인터넷을 통해 사용자와 관련된 생물학적 및/또는 생리학적 데이터를 송신 및 수신하기 위한 직접 접속(예컨대 USB, Firewire, 또는 다른 인터페이스) 또는 네트워크 접속(예컨대 모뎀 또는 다른 네트워크 접속)일 수 있다.
컴퓨터는 데이터 입력 모듈과 통신하는 CPU(Central Processing Unit)와 같은 데이터 처리 모듈을 더 포함한다. 데이터 처리 모듈은 위에서 기술된 통계적 분류 프로세스를 데이터 입력 모듈을 통해 입력된 사용자 데이터에 적용하고 그에 의해 TCM 원리에 따라 특정 사용자의 피부 조성을 분류하도록 구성된다. 데이터 처리 모듈은 보다 구체적으로는 이러한 통계적 분류 프로세스를 사용자 데이터에 적용하기 위한 코딩된 명령어들을 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체의 제어 하에 있다.
컴퓨터는 데이터 처리 모듈과 통신하는 출력 또는 디스플레이 모듈을 더 포함하는데, 이는 결정된 결과, 즉 사용자의 가능성 있는 피부 조성을 디스플레이하기 위한 것이다. 이러한 출력 또는 디스플레이 모듈은 결과를 시각적으로 디스플레이하기 위한 컴퓨터 디스플레이 스크린, 또는 결과를 인쇄하기 위한 프린터, 또는 결과를 원격지로 출력하기 위한 네트워크 접속을 포함할 수 있다.
임의로, 컴퓨터는 상이한 피부 조성에 적합한 다양한 국소 피부 관리 레지멘 및/또는 내복가능 제품에 관한 정보를 저장하는 메모리 모듈을 갖는다. 특정 사용자의 피부 조성이 데이터 처리 모듈에 의해 결정되면, 이러한 특정 사용자의 피부 조성에 적합한 피부 관리 레지멘 및/또는 내복가능 제품에 관한 정보가 메모리 모듈로부터 인출될 수 있고, 결정된 피부 조성과 함께 사용자에 대한 피부 관리 추천으로서 출력될 수 있다.
이러한 방식으로, 본 발명은 각 소매점에 TCM 시술자를 고용하지 않고 TCM 원리에 따른 특정 피부 조성을 갖는 사용자들의 임의의 하위 모집단(예컨대 임의의 지역, 국가, 도시 등)을 목표로 하는 TCM 기반 피부 관리 제품을 정확하게 추천할 수 있다.
실시예 1
22세에서 51세 사이의 133명의 아시아인 여성의 그룹이 시험을 위해 모집되었다. 등록 후에, 각 참가자는 참가자의 생물학적 및 생리학적 상태의 다양한 양상을 포괄하는 48개의 질문을 포함하는 설문지를 받았다. 예컨대, 설문지는 참가자의 연령, 감각(예컨대 추위/더위를 싫어함, 손바닥의 열감, 손바닥의 발한, 발한 패턴, 갈증을 느낌, 입 안에서 쓴맛을 느낌, 체내의 열을 경험하는 것 등), 수면 패턴, 식이 습관, 피부 상태(예컨대 피부 색깔/색조 및 건성/지성 등), 얼굴 혈색 및 색조(예컨대 적열 정도 및 어두운 정도 등), 피부 문제(예컨대 여드름 발생, 모공, 불균일한 피부 색조, 과다 색소 침착, 어두운 반점, 민감성, 버짐, 선/주름 및 늘어짐 등), 에너지 수준, 스트레스 수준 및 신체적 및 정서적 안녕 등에 관해 참가자에게 문의할 수 있다. 본 발명을 실시하는 데 사용될 수 있는 예시 설문지가 본 명세서에 포함된다. 이는 예시를 위해서만 제공되며, 본 발명의 범위를 어떠한 식으로도 한정하기 위한 것이 아니다.
[표 1] < 예시 설문지 >
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Figure 112011105257107-pct00003
Figure 112011105257107-pct00004
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설문지의 질문에 기입한 후, 각 참가자는 훈련된 피부 전문가가 있는 장소로 인도되었고, 피부 전문가는 0 내지 10의 척도에 기초하여 참가자의 아래와 같은 피부 상태를 평가하였다.
(1) 여드름 발생
(2) 모공
(3) 피부 색조
(4) 검버섯
(5) 적열
(6) 전반적인 얼굴 주름
(7) 눈가의 잔주름
(8) 습기 수준
(9) 탄력
(10) 흐림-밝음
(11) 피부 색 변형
133명의 참가자가 샘플링된 아시아인 하위 모집단의 피부 상태의 경험적 관찰에 기초하여, 표준 사진 척도가 전문가의 평가 목적을 위해 개발되었다.
피부 전문가에 의한 평가 후에, 각 참가자는 TCM 의사에게 인도되었고, 의사는 참가자에게 TCM 진단 목적에 전형적인 다양한 질문을 했으며, 참가자의 다양한 생리적 특성(예컨대 맥박, 혀 색깔, 설태 색깔 및 얼굴 혈색 등)을 관찰한 다음 TCM 원리에 따라 이러한 참가자의 피부 상태에 관하여 참가자에 대한 진단을 내렸다. 구체적으로, TCM 의사가 내린 진단은 각 참가자를 5개의 피부 조성 범주, 즉 양 우세, 양 균형, 균형, 음 균형 및 음 우세 중 하나로 범주화하였다.
참가자는 또한 피부 표면 수분, 피지 수준, 피부 탄성, 피부 pH 값, 피부 세포에 포함된 멜라닌의 양, 홍반, 피부 온도, TEWL(transdermal water-loss), 피부 적열 및 피부의 밝음-흐림과 같은 참가자의 다양한 생리적 파라미터를 측정하는 다양한 장치 및 기구에 의한 시험을 받았다.
이후 위에서 수집된 시험 데이터를 분석하기 위해 단계적 다중 클래스 선형 판별 분석이 수행된다. TCM 의사의 진단에 기초하여, 참가자 133명이 5개의 그룹, 즉 양 우세, 양 균형, 균형, 음 균형 및 음 우세로 범주화되었다. 설문지의 48개 질문에 대해 참가자가 제공한 답변 및 훈련된 피부 전문가가 제공한 참가자의 피부 상태에 관한 0 내지 10 척도의 평가는 모두 독립 변수 또는 예측자(V)로서 취급되었고, 이들 각각은 후속 분석을 위한 참가자의 생물학적 및/또는 생리학적 파라미터의 일 유형을 나타냈다. 특정 피부 조성의 참가자들의 그룹 각각에 대한 독립 변수들(V)의 중간값/평균값 및 분포가 별개로 계산되었다.
이후 이러한 독립 변수들(V) 각각에 대한 F 비율이 TCM 시술자에 의해 결정되는 다양한 피부 조성의 참가자들의 상이한 그룹들을 구별하는 각각의 특정 독립 변수(V)의 능력의 지시자로서 계산되었다. F 비율이 가장 큰 독립 변수(V)가 최초로 선택되었고 독립 변수들(V)의 모음에서 빠졌다. 이후, 나머지 독립 변수들(이미 선택된 독립 변수를 제외한 모음)에 대한 F 비율들이 계산되었고, 이들 중 F 비율이 가장 큰 독립 변수가 선택되었고 독립 변수들의 모음에서 빠졌다. 복수의 독립 변수를 선택하도록 계산 및 선택 단계가 반복되었고, 이후 선택된 독립 변수들은 새로운 사용자가 속할 가능성이 가장 높은 피부 조성 범주를 결정하기 위한 분류 함수를 구축하는 데 사용된다. 피부 조성의 5개 범주(즉 양 우세, 양 균형, 균형, 음 균형, 음 우세)가 존재하므로 5개의 상이한 분류 함수가 구축되었는데, 이들 각각은 특정 피부 조성 범주에 대응되었고, 새로운 사용자의 생물학적 및/또는 생리학적 정보를 입력함으로써 이러한 새로운 사용자에 대한 분류 점수(Y)를 계산하는 데 각각 사용되었다.
구체적으로, 이와 같이 구축된 5개의 상이한 분류 함수는 아래와 같다.
Figure 112011105257107-pct00006
여기서 변수 V1 내지 V53은 판별 분석을 통해 선택된 변수들이다(응답자 설문지에 대응되는 답변들 중 일부는 둘 이상의 변수로 나뉘었기에 전체 변수 개수는 질문의 개수보다 크다는 점에 주목한다). YA, YB, YC, YD 및 YE는 새로운 사용자에 대해 계산된 분류 점수들로서, 각각 이러한 사용자가 음 우세(이하 "A"라고 지칭됨), 음 균형(이하 "B"라고 지칭됨), 균형(이하 "C"라고 지칭됨), 양 균형(이하 "D"라고 지칭됨) 및 양 우세(이하 "E"라고 지칭됨) 피부 조성으로 범주화될 가능성을 나타낸다. WA1 내지 WA53은 피부 조성 A(즉 음 우세)에 대해 선택된 독립 변수 V1 내지 V53 중 하나에 각각 대응되는 계수들이며, 이러한 사용자가 피부 조성 A(즉 음 우세)를 갖는 것으로 범주화될 가능성을 계산하는 데 제1 분류 함수(1)를 사용하기 위한 분류 점수 YA를 계산함에 있어서의 상기 선택된 변수들의 상대적 가중치들을 나타낸다. WB1 내지 WB53은 피부 조성 B(즉 음 균형)에 대해 선택된 독립 변수 V1 내지 V53 중 하나에 각각 대응되는 계수들이며, 이러한 사용자가 피부 조성 B(즉 음 균형)를 갖는 것으로 범주화될 가능성을 계산하는 데 제2 분류 함수(2)를 사용하기 위한 분류 점수 YB를 계산함에 있어서의 상기 선택된 변수들의 상대적 가중치들을 나타낸다. WC1 내지 WC53은 피부 조성 C(즉 균형)에 대해 선택된 독립 변수 V1 내지 V53 중 하나에 각각 대응되는 계수들이며, 이러한 사용자가 피부 조성 C(즉 균형)를 갖는 것으로 범주화될 가능성을 계산하는 데 제3 분류 함수(3)를 사용하기 위한 분류 점수 YC를 계산함에 있어서의 상기 선택된 변수들의 상대적 가중치들을 나타낸다. WD1 내지 WD53은 피부 조성 D(즉 양 균형)에 대해 선택된 독립 변수 V1 내지 V53 중 하나에 각각 대응되는 계수들이며, 이러한 사용자가 피부 조성 D(즉 양 균형)를 갖는 것으로 범주화될 가능성을 계산하는 데 제4 분류 함수(4)를 사용하기 위한 분류 점수 YD를 계산함에 있어서의 상기 선택된 변수들의 상대적 가중치들을 나타낸다. WE1 내지 WE53은 피부 조성 E(즉 양 우세)에 대해 선택된 독립 변수 V1 내지 V53 중 하나에 각각 대응되는 계수들이며, 이러한 사용자가 피부 조성 E(즉 양 우세)를 갖는 것으로 범주화될 가능성을 계산하는 데 제5 분류 함수(5)를 사용하기 위한 분류 점수 YE를 계산함에 있어서의 상기 선택된 변수들의 상대적 가중치들을 나타낸다. CA, CB, CC, CD 및 CE는 각각 특정 피부 조성 A, B, C, D 및 E와 각각 연관되는 상수들이다.
아래의 표들은 각각의 독립 변수 V1 내지 V53 및 각 분류 함수에 대한 대응되는 계수들 및 그와 연관된 상수들을 나타낸다.
[표 2] < 선택된 변수 >
Figure 112011105257107-pct00007
Figure 112011105257107-pct00008
[표 3] < 계수 및 상수 >
Figure 112011105257107-pct00009
각 분류 함수에 의해 출력된 분류 점수 YA, YB, YC, YD 및 YE는 TCM 시술자에 의해 새로운 사용자가 각각의 분류 함수와 연관된 특정 피부 조성 A, B, C, D 및 E을 갖는 것으로 분류될 가능성을 나타낸다. 달리 말해, 각각의 새로운 사용자에 대해, 각 분류 함수는 분류 점수를 계산할 것이고, 가장 높은 분류 점수를 보이는 분류 함수와 연관된 피부 조성이 그 사용자의 피부 조성이다.
본 발명이 바람직한 실시양태와 관련하여 기술되었지만, 이는 본 발명의 범위를 제시된 특정한 형태로 한정하고자 하는 것이 아니며, 그와 반대로 첨부된 청구범위에 의해 정의되는 본 발명의 사상 및 범위 내에 포함될 수 있는 대안, 수정 및 등가물을 포괄하고자 하는 것이다.

Claims (40)

  1. 전통 중의학(TCM) 원리에 따라 특정 사용자의 피부 조성을 결정하기 위한 컴퓨터 이용 진단 시스템으로서,
    (1) 상기 특정 사용자로부터 획득된 임상 데이터 집합을 상기 시스템에 입력하도록 구성되는 데이터 입력 모듈 - 상기 임상 데이터 집합은 상기 특정 사용자의 연령, 성별, 혀 색깔, 설태 색깔, 입술 색깔, 피부 상태 및 혈색, 수면 패턴, 식이 습관, 스트레스 수준 및 정서적 안녕 중 하나 이상과 관련된 생물학적 정보, 생리학적 정보 또는 이들 양자를 포함함 - ;
    (2) 상기 데이터 입력 모듈과 통신하는 데이터 처리 모듈 - 상기 데이터 처리 모듈은 TCM 원리에 따라 상기 특정 사용자의 피부 조성을 분류하기 위해 통계적 분류 프로세스를 상기 임상 데이터 집합에 적용하도록 구성되고, 여기서 통계적 분류 프로세스는 판별 분석, 로지스틱 회귀 분석(logistic regression), 나이브 베이즈(naive Bayes) 분류자, 서포트 벡터 머신(support vector machine), 2차 분류자, 신경망, 퍼셉트론(perceptron), 의사 결정 트리(decision tree), 베이즈 네트워크, 은닉 마르코프 모델(hidden Markov model) 및 이들의 조합으로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 분류 기법을 이용하는 것임 - ; 및
    (3) 상기 데이터 처리 모듈과 통신하고 상기 데이터 처리 모듈에 의해 결정되는 상기 특정 사용자의 피부 조성을 디스플레이하도록 구성되는 출력 모듈
    을 포함하는 컴퓨터 이용 진단 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 특정 사용자의 피부 조성 분류는 상기 특정 사용자의 피부의 음양 균형 (Yin-Yang balance) 또는 그의 결핍을 나타내는 컴퓨터 이용 진단 시스템.
  3. 제1항에 있어서, 상기 특정 사용자의 피부 조성은 3개의 상이한 분류 중 하나 또는 5개의 상이한 분류 중 하나인 컴퓨터 이용 진단 시스템.
  4. 제1항에 있어서, 상기 데이터 처리 모듈은 상기 특정 사용자의 피부 조성을 위한 하나 이상의 국소 피부 관리 레지멘, 내복가능 피부 유익 제품 또는 이들 양자를 추천하도록 더 구성되는 컴퓨터 이용 진단 시스템.
  5. 제1항에 있어서, 상기 임상 데이터 집합 내의 생물학적 정보, 생리학적 정보 또는 이들 양자 중 적어도 일부는 상기 특정 사용자의 연령, 성별, 피부 상태 및 혈색, 수면 패턴, 식이 습관, 스트레스 수준 및 정서적 안녕 중 하나 이상의 주제와 관련된 질문을 포함하는 설문지에 의해 촉구되는 상기 특정 사용자의 자기 평가를 통해 획득되는 컴퓨터 이용 진단 시스템.
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  11. 제5항에 있어서, 상기 임상 데이터 집합 내의 생물학적 정보, 생리학적 정보 또는 이들 양자 중 일부는 하나 이상의 피부 파라미터를 측정하는 전자 장치에 의해 상기 특정 사용자에 대해 수행되는 측정을 통해 획득되는 컴퓨터 이용 진단 시스템.
  12. 삭제
  13. 제1항에 있어서, 상기 통계적 분류 프로세스는 복수의 분류 함수를 포함하고, 상기 분류 함수들 각각은 특정 피부 조성과 연관되며, 사용자가 TCM 시술자에 의해 각각의 분류 함수와 연관된 특정 피부 조성을 갖는 것으로 분류될 가능성을 나타내는 상기 사용자에 대한 분류 점수를 계산하는 데 사용되고, 상기 사용자에 대한 가장 높은 분류 점수를 보이는 분류 함수와 연관된 피부 조성이 상기 사용자의 피부 조성으로 분류되는 컴퓨터 이용 진단 시스템.
  14. 제13항에 있어서, 상기 분류 함수들은 일차 또는 이차인 컴퓨터 이용 진단 시스템.
  15. 삭제
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  18. 전통 중의학(TCM) 원리에 따라 특정 사용자의 피부 조성을 결정하기 위한 코드를 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체로서,
    상기 코드는 TCM 원리에 따라 상기 특정 사용자의 피부 조성을 분류하기 위해 통계적 분류 프로세스를 상기 특정 사용자로부터 획득된 임상 데이터 집합에 적용하기 위한 명령어를 포함하고,
    상기 임상 데이터 집합은 상기 특정 사용자의 연령, 성별, 혀 색깔, 설태 색깔, 입술 색깔, 피부 상태 및 혈색, 수면 패턴, 식이 습관, 스트레스 수준 및 정서적 안녕 중 하나 이상과 관련된 생물학적 정보, 생리학적 정보 또는 이들 양자를 포함하고,
    상기 통계적 분류 프로세스는 복수의 분류 함수를 포함하고, 상기 분류 함수들 각각은 특정 피부 조성과 연관되며, 사용자가 TCM 시술자에 의해 각각의 분류 함수와 연관된 특정 피부 조성을 갖는 것으로 분류될 가능성을 나타내는 상기 사용자에 대한 분류 점수를 계산하는 데 사용되고, 상기 사용자에 대한 가장 높은 분류 점수를 보이는 분류 함수와 연관된 피부 조성이 상기 사용자의 피부 조성으로 분류되는
    컴퓨터 판독가능 매체.
  19. 제18항에 있어서, 상기 특정 사용자의 피부 조성 분류는 상기 사용자의 피부의 음양 균형 또는 그의 결핍을 나타내는 컴퓨터 판독가능 매체.
  20. 제18항에 있어서, 상기 특정 사용자의 피부 조성은 3개의 상이한 분류 중 하나 또는 5개의 상이한 분류 중 하나로부터 선택되는 컴퓨터 판독가능 매체.
  21. 제18항에 있어서, 상기 특정 사용자의 피부 조성을 위한 하나 이상의 국소 피부 관리 레지멘, 내복가능 피부 유익 제품 또는 이들 양자를 추천하기 위한 명령어를 더 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체.
  22. 삭제
  23. 제18항에 있어서, 각각의 분류 함수는 일반식 Cx + Wx1×V1 + Wx2×V2 + … + Wxm×Vm을 갖는 일차 함수이고, 여기서 Cx는 특정 피부 조성과 관련된 상수이며, V1 내지 Vm은 상기 사용자의 생물학적 정보, 생리학적 정보 또는 이들 양자의 일 유형을 각각 나타내는 선택된 독립 변수들이고, Wx1 내지 Wxm은 상기 피부 조성에 대한 상기 선택된 독립 변수들 중 하나에 각각 대응되는 계수들이며, 각각의 분류 함수를 사용하여 상기 분류 점수를 계산함에 있어서의 상기 선택된 변수들의 상대적 가중치들을 나타내는 컴퓨터 판독가능 매체.
  24. 전통 중의학(TCM) 원리에 따라 특정 사용자의 피부 조성을 결정하기 위한 방법으로서,
    (1) 상기 특정 사용자로부터 임상 데이터 집합을 획득하는 단계 - 상기 임상 데이터 집합은 상기 특정 사용자의 연령, 성별, 혀 색깔, 설태 색깔, 입술 색깔, 피부 상태 및 혈색, 수면 패턴, 식이 습관, 스트레스 수준 및 정서적 안녕 중 하나 이상과 관련된 생물학적 정보, 생리학적 정보 또는 이들 양자를 포함함 - ;
    (2) TCM 원리에 따라 상기 특정 사용자의 피부 조성을 분류하기 위해 통계적 분류 프로세스를 상기 특정 사용자의 상기 임상 데이터 집합에 적용하고, 여기서 통계적 분류 프로세스는 판별 분석, 로지스틱 회귀 분석, 나이브 베이즈 분류자, 서포트 벡터 머신, 2차 분류자, 신경망, 퍼셉트론, 의사 결정 트리, 베이즈 네트워크, 은닉 마르코프 모델 또는 이들의 조합인 분류 기법을 이용하는 것인 단계 ; 및
    (3) 위와 같이 결정된 상기 특정 사용자의 피부 조성을 출력하는 단계
    를 포함하는 피부 조성 결정 방법.
  25. 제24항에 있어서, 상기 특정 사용자의 피부 조성 분류는 상기 사용자의 피부의 음양 균형 또는 그의 결핍을 나타내는 방법.
  26. 제24항에 있어서, 상기 특정 사용자의 피부 조성은 3개의 상이한 분류 중 하나 또는 5개의 상이한 분류 중 하나로부터 선택되는 방법.
  27. 제24항에 있어서, 상기 특정 사용자의 피부 조성을 위한 하나 이상의 국소 피부 관리 레지멘, 내복가능 피부 유익 제품 또는 이들 양자를 추천하는 단계를 더 포함하는 방법.
  28. 제24항에 있어서, 상기 임상 데이터 집합 내의 생물학적 정보, 생리학적 정보 또는 이들 양자 중 적어도 일부는 상기 특정 사용자의 연령, 성별, 피부 상태 및 혈색, 수면 패턴, 식이 습관, 스트레스 수준 및 정서적 안녕 중 하나 이상과 관련된 질문을 포함하는 설문지에 의해 촉구되는 상기 특정 사용자의 자기 평가를 통해 획득되는 방법.
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  34. 제28항에 있어서, 상기 임상 데이터 집합 내의 생물학적 정보, 생리학적 정보 또는 이들 양자 중 일부는 전자 장치에 의해 상기 특정 사용자에 대해 수행되는 측정을 통해 획득되는 방법.
  35. 삭제
  36. 제24항에 있어서, 상기 통계적 분류 프로세스는 복수의 분류 함수를 포함하고, 상기 분류 함수들 각각은 특정 피부 조성과 연관되며, 사용자가 TCM 시술자에 의해 각각의 분류 함수와 연관된 특정 피부 조성을 갖는 것으로 분류될 가능성을 나타내는 상기 사용자에 대한 분류 점수를 계산하는 데 사용되고, 상기 사용자에 대한 가장 높은 분류 점수를 보이는 분류 함수와 연관된 피부 조성이 상기 사용자의 피부 조성으로 분류되는 방법.
  37. 제36항에 있어서, 상기 분류 함수들은 일차 또는 이차인 방법.
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KR1020117031607A 2009-10-05 2010-09-30 전통 중의학（ｔｃｍ） 원리에 기초한 피부 조성을 결정하기 위한 컴퓨터 이용 진단 시스템 및 방법 KR101378238B1 (ko)

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