KR101972757B1 - 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법 - Google Patents
귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법 Download PDFInfo
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Abstract
귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법이 제공되며, 의뢰 단말로부터 귀 및 머리를 포함하는 인체의 적어도 하나의 사진 및 동영상을 포함하는 인체 데이터를 수신하는 단계, 수신된 적어도 하나의 인체 데이터로부터 귀 및 머리의 형태를 추출하는 단계, 추출된 머리의 형태로부터 골상을 3D 모델링화하는 단계, 귀 및 골상의 형상과 기 매핑되어 저장된 사상체질 데이터를 추출하는 단계, 및 추출된 사상체질 데이터를 의뢰 단말로 전송하는 단계를 포함한다.
Description
본 발명은 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법에 관한 것으로, 귀의 반사운동과 골상을 통하여 사상체질을 감별하고 환자를 진단하는 임상자료로 이용할 수 있는 방법을 제공한다.
최근 세계의학은 개인의 특성에 따라 예방과 치료를 달리하는 맞춤의학에 관심을 집중하고 있으며, 이는 체질이란 개념을 포함한다. 사상체질진단은 인간의 체형기상, 성질재간, 용모사기, 병증약리의 특성을 종합하여 이루어졌으며 현재까지도 주로 이제마가 제시한 기준을 근거로 체질진단이 이루어지고 있지만 최근 DNA지도가 완성되면서 유전자와 체질의 관계를 발견하려는 시도가 이루어지고 있으며, 설문지나 기계적 장치를 활용하는 방법도 지속적으로 연구되고 있다.
이때, 사상체질판별을 위해서는 얼굴영상을 이용하려는 연구가 시도되었는데, 이와 관련하여 선행기술인 한국공개특허 제2016-0127296호(2016년11월03일 공개)에는, 사상체질 판별 모델 학습과정에서는 표본 영상에 대해 ASM(Active Shape Models)을 이용한 얼굴 영상의 특징점을 추출하고 정규화하여 사상체질 판별을 위해 정의한 특징값을 구한 뒤 SVM(Support Vector Machine)의 결정경계를 도출하고, 인식과정에서는 새로운 얼굴 영상에 대해 ASM을 이용한 특징을 추출하고 얼굴을 정규화한 뒤 특징값을 구하여, 학습과정에서 생성된 SVM 분류기를 이용해 최종 사상체질 결과를 도출하는 구성을 개시하고 있다.
다만, 관상은 사람이 노화되감에 의해 변형되므로 임상결과로 유의한 수준의 정확도를 보이지 않으며, 최근 성형이나 시술로 인하여 얼굴이 변하는 경우도 많아 성형시장이 거대한 한국에서는 적합하지 않고, 하나의 임상결과만을 가지고 사상체질을 도출하는 연구들에 대한 낮은 정확성에 대한 보고도 많아지는 추세이다.
본 발명의 일 실시예는, 귀의 반사운동 및 골상을 통하여 사상체질을 판단하되, 결과의 정확도를 높이기 위하여 임상체질진단도구를 다양화함으로써 사상체질을 진단하도록 하고, 온라인 서비스로 제공하여 데이터를 제공하는 것 뿐만 아니라, 의뢰자와 감별자문 간의 연결로 심화감별 서비스까지 제공할 수 있는, 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법을 제공할 수 있다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 의뢰 단말로부터 귀 및 머리를 포함하는 인체의 적어도 하나의 사진 및 동영상을 포함하는 인체 데이터를 수신하는 단계, 수신된 적어도 하나의 인체 데이터로부터 귀 및 머리의 형태를 추출하는 단계, 추출된 머리의 형태로부터 골상을 3D 모델링화하는 단계, 귀 및 골상의 형상과 기 매핑되어 저장된 사상체질 데이터를 추출하는 단계, 및 추출된 사상체질 데이터를 의뢰 단말로 전송하는 단계를 포함한다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 귀의 반사운동 및 골상을 통하여 사상체질을 판단하되, 결과의 정확도를 높이기 위하여 임상체질진단도구를 다양화함으로써 사상체질을 진단하도록 하고, 온라인 서비스로 제공하여 데이터를 제공하는 것 뿐만 아니라, 의뢰자와 감별자문 간의 연결로 심화감별 서비스까지 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 사상체질 감별 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 사상체질 감별 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다. 본 발명의 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "~(하는) 단계" 또는 "~의 단계"는 "~ 를 위한 단계"를 의미하지 않는다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1개의 유닛이 2개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2개 이상의 유닛이 1개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.
본 명세서에 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.
본 명세서에서 있어서, 단말과 매핑(Mapping) 또는 매칭(Matching)으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는, 단말의 식별 정보(Identifying Data)인 단말기의 고유번호나 개인의 식별정보를 매핑 또는 매칭한다는 의미로 해석될 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 시스템(1)은, 의뢰 단말(100), 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300), 감별자문단말(400)을 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 시스템(1)은, 본 발명의 일 실시예에 불과하므로, 도 1을 통하여 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.
이때, 도 1의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(network, 200)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 의뢰 단말(100)은 네트워크(200)를 통하여 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 의뢰 단말(100), 감별자문단말(400)과 연결될 수 있다. 또한, 감별자문단말(400)은, 네트워크(200)를 통하여 의뢰 단말(100) 및 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다.
여기서, 네트워크는, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 RF, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5GPP(5rd Generation Partnership Project) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
하기에서, 적어도 하나의 라는 용어는 단수 및 복수를 포함하는 용어로 정의되고, 적어도 하나의 라는 용어가 존재하지 않더라도 각 구성요소가 단수 또는 복수로 존재할 수 있고, 단수 또는 복수를 의미할 수 있음은 자명하다 할 것이다. 또한, 각 구성요소가 단수 또는 복수로 구비되는 것은, 실시예에 따라 변경가능하다 할 것이다.
의뢰 단말(100)은, 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 사상체질 감별을 요청하는 의뢰인의 단말일 수 있다. 그리고, 의뢰 단말(100)은, 귀 라인 데이터를 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)로부터 수신하고, 화면에 오버레이된 귀 라인 내에 의뢰자의 귀가 위치되고, 반응점에 침 자극이 가해져서 귀가 반응하는 경우, 이를 촬영하여 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)로 실시간 스트리밍 또는 네트워크 자원이 기 설정된 자원 이상일 경우에 전송하는 단말일 수 있다. 또한, 의뢰 단말(100)은, 머리를 찍은 사진 또는 동영상을 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)로 전송하는 단말일 수 있다. 그리고, 의뢰 단말(100)은, 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)로부터 사상체질 결과 데이터를 수신하여 출력하는 단말일 수 있다. 또한, 의뢰 단말(100)은, 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)로 감별자문과 통화 등을 요청하는 단말일 수 있고, 자문비를 청구받아 결제하는 단말일 수 있다.
여기서, 의뢰 단말(100)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 의뢰 단말(100)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 의뢰 단말(100)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)는, 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)는, 의뢰 단말(100)로부터 귀 반응 영상과 두상의 영상 또는 사진 등을 분석하고, 기 매핑되어 저장된 사상체질 데이터를 독출하여 의뢰 단말(100)로 전송하는 단말일 수 있다. 또한, 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)는, 의뢰 단말(100)에서 감별자문을 구하는 경우, 의뢰 단말(100)과 감별 자문 단말(400) 간의 통신채널을 형성하고 이에 대한 비용을 산출하여 의뢰 단말(100)로 전송하는 단말일 수 있다. 이를 위하여, 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)는, 빅데이터를 적어도 하나의 정보제공 서버(500) 및 기 저장된 히스토리 로그 데이터를 이용하여 구축하고, 수집, 전처리, 분석 등을 통하여 빅데이터를 분류 및 클러스터링한 후 학습시키는 서버일 수 있다. 또한, 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)는, 비정형 데이터인 영상 데이터나 이미지 데이터로부터 식별자를 추출하기 위하여, 영상 데이터 및 이미지 데이터로부터 식별자를 태깅하기 위한 딥러닝 인공신경망 알고리즘을 이용하여 데이터 학습을 진행하는 서버일 수 있다. 그리고, 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)는, 학습 결과에 따라 이후 입력되는 영상, 이미지 등으로부터 식별자를 태깅하거나 추출하는 서버일 수 있다.
여기서, 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다.
감별자문단말(400)은, 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하는 의사 또는 감별자문의 단말일 수 있다. 그리고, 감별자문단말(400)은, 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)로부터 의뢰 단말(100)로부터 수신한 귀 반응영상 및 두상을 출력하고, 이에 대한 자문이나 소견 등을 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)로 전송하는 단말일 수 있다.
여기서, 감별자문단말(400)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 감별자문단말(400)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 감별자문단말(400)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 사상체질 감별 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)는, 수신부(310), 추출부(320), 모델링부(330), 체질 판단부(340), 전송부(350), 설문 조사부(360), 비율 분석부(370) 및 데이터마이닝부(380)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)나 연동되어 동작하는 다른 서버(미도시)가 의뢰 단말(100), 및 감별자문단말(400)로 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 전송하는 경우, 의뢰 단말(100), 및 감별자문단말(400)은, 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 설치하거나 열 수 있다. 또한, 웹 브라우저에서 실행되는 스크립트를 이용하여 서비스 프로그램이 의뢰 단말(100), 및 감별자문단말(400)에서 구동될 수도 있다. 여기서, 웹 브라우저는 웹(WWW: world wide web) 서비스를 이용할 수 있게 하는 프로그램으로 HTML(hyper text mark-up language)로 서술된 하이퍼 텍스트를 받아서 보여주는 프로그램을 의미하며, 예를 들어 넷스케이프(Netscape), 익스플로러(Explorer), 크롬(chrome) 등을 포함한다. 또한, 애플리케이션은 단말 상의 응용 프로그램(application)을 의미하며, 예를 들어, 모바일 단말(스마트폰)에서 실행되는 앱(app)을 포함한다.
도 2를 참조하면, 수신부(310)는, 의뢰 단말(100)로부터 귀 및 머리를 포함하는 인체의 적어도 하나의 사진 및 동영상을 포함하는 인체 데이터를 수신할 수 있다. 수신부(310)에서 의뢰 단말(100)로부터 귀 및 머리를 포함하는 인체의 적어도 하나의 사진 및 동영상을 포함하는 인체 데이터를 수신할 때, 의뢰 단말(100)로 귀의 적어도 하나의 반사점이 출력되도록 적어도 하나의 반사점이 귀의 형상 내에 표시되도록 의뢰 단말(100)의 화면에 오버레이할 수 있다. 또한, 수신부(310)는, 오버레이된 적어도 하나의 반사점에 대응하는 위치가 자극된 결과에 대응하는 동영상을 의뢰 단말(100)로부터 수신할 수 있다.
그리고, 수신부(310)에서 의뢰 단말(100)로 귀의 적어도 하나의 반사점이 출력되도록 적어도 하나의 반사점이 귀의 형상 내에 표시되도록 의뢰 단말(100)의 화면에 오버레이할 때, 귀의 형상을 라인으로 이루어지는 귀 라인 이미지 내에 의뢰자의 귀를 위치시키도록 안내를 출력하고, 출력된 안내에 따라 귀 라인 이미지 내에 의뢰자의 귀가 위치한 것을 감지할 수 있다. 또한, 수신부(310)는, 의뢰자의 귀의 크기에 따라 귀 라인 이미지를 확대 또는 축소시키고, 확대 또는 축소된 귀 라인 이미지에 대응되도록 적어도 하나의 반사점을 위치시켜 오버레이되도록 할 수 있다. 이때, 의뢰 단말(100)의 화면은 카메라 모듈이 구동되는 화면일 수 있다.
추출부(320)는, 수신된 적어도 하나의 인체 데이터로부터 귀 및 머리의 형태를 추출할 수 있다. 이때, 머리의 형태를 알아내는 이유는, 골상학을 이용하여 사상체질을 분류하기 위함이다. 즉, 골상학(骨相學, Phrenology)은 두개골의 형상으로 인간의 성격과 심리적 특성 및 운명 등을 추정하는 학문으로 프랑스의 해부학자인 프란츠 조셉 갈(Franz Joseph Gall)이 창시하였으며 성상학(性相學)이라고도 한다. 두개골의 크기와 형태로 그 사람의 특성을 알 수 있다고 주장하는 학문이다. 이때, 본 발명의 일 실시예에서 언급하는 골상학은 한의학에 기반을 두고 있지만, 상술한 프랑스의 골상학을 배제하는 것은 아니다.
영상 또는 사진으로부터 이미지를 추출하는 방법은 실시예에 따라 다양한 방법이 이용될 수 있다. 예를 들어, DCM(Directional Chamfer Matching)가 이용될 수 있는데, DCM은 입력 영상의 외곽선 정보와 정합 대상의 외곽선 정보를 일치시키는 과정을 통하여 객체를 탐지한다. 입력 영상에서 외곽선 픽셀까지 최단거리와 정합 대상의 픽셀과 입력 영상의 픽셀의 기울기의 차를 이용한 비용함수를 구하고 정합 대상의 외곽선 점들 투영시킨 후 각 외곽선 점들에 해당하는 비용을 비교하여 정합 대상과 입력 영상의 유사성을 판단할 수 있다
이때, 정합대상의 이미지를 선정할 때 어느 특정 목표물의 이미지만 사용할 경우 주변 환경과 명암, 조도에 의해 외곽선 영상이 달라진다. 불필요한 정보를 제거하고 이미지의 공통된 특징만 추출하기 위하여 PCA(Principle Component Analysis)를 이용하 수 있다. PCA 는 주어진 정보의 공분산 행렬의 고유벡터와 고유값을 이용하여 주성분을 추출하는 방법으로 영상처리에서 얼굴 인식 및 차원 축소에도 이용되는 기술이다.
또한, SVM(Support Vector Machine)은 일반적인 선형판별분석(LDA : Linear Discriminant Analysis)과 다르게 두 클래스 사이의 경계에 있는 데이터에 초점을 맞춘다. n 차원 공간에서 두 클래스 사이의 경계면을 통과하면서 최대 마진을 갖는 n1차원의 초평면을 찾고 이를 기준으로 데이터를 분류한다. 이때, 이미지 정보를 SVM 에 학습시키기 위해서는 특정 n 차원의 이미지 벡터로 변환 방법은 SIFT descriptor을 통하여 각 이미지의 특징을 추출한 후 K-Mean 알고리즘을 통하여 비슷한 특징들을 묶어주고, 학습하고자 하는 이미지에서 히스토그램을 생성하고, 각 히스토그램은, 커널을 이용하여 특징 공간으로 고차원화 시켜서 SVM 학습을 수행한다. 위와 같은 방법으로 SVM 을 학습시켜서 영상을 분류할 수 있는 초평면의 가중치 벡터와 편향치를 구하게 된다. 다만, 상술한 바와 같이 영상 또는 사진으로부터 객체, 즉 귀의 반응, 귀 형상 및 골상을 추출하는 방법은 상술한 방법 이외에도 실시예에 따라 다양한 방법이 이용될 수 있음은 자명하다 할 것이다.
모델링부(330)는, 추출된 머리의 형태로부터 골상을 3D 모델링화할 수 있다. 이때, 3D 모델링화 과정은 골상을 전체적으로 보기 위함인데, 이 과정은 생략될 수도 있고, 2D만으로 사상체질을 판단할 수도 있다.
체질판단부(340)는, 귀 및 골상의 형상과 기 매핑되어 저장된 사상체질 데이터를 추출할 수 있다. 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)는, 귀의 형상, 골상의 형태 및 귀의 반사운동에 매핑되도록 사상체질 데이터를 저장한 데이터베이스를 포함하거나 데이터베이스와 연동될 수 있다.
이때, 귀의 형상, 반사 운동 등에 관련된 이침요법은, 노지에르 의사가 이혈(耳穴)을 통하여 병이 다스려지는 것을 알고 난 후 많은 연구 끝에 WHO(세계보건기구)에 이침의 효능과 작용에 대하여 질의하게 되었고 이를 통해 1987년 WHO가 프랑스 리옹에서 주최한 국제학술대회에서 국제적 사용을 위한 침점의 표준화된 명칭을 채택하여 91개 이침 반응점에 대한 세계 표준이 만들어졌다. 귀에는 인체의 모든 부분의 경락이 모여 있으며, 인체의 내장과 상응하는 반사점을 이혈(耳穴)이라고 한다. 이를 토대로 한 이침요법은 귀에 침을 놓아 인체 각 부분의 질병을 치료하는 침술 요법을 말한다.
한의학에서는 기본적으로 오장육부라 해석하는 것을 이침에서는 육장육부로 해석한다. 육장(음/속을 의미)은 태어나서 죽을 때까지 멈추기 않고 움직이는 것으로 간, 심, 비, 폐, 신, 심포로 이루어져 있으며, 육부(양/바깥을 의미)는 일이 있을 때 움직이고 없을 때는 쉰다는 것으로 담, 소, 위, 대, 방광, 삼초로 이루어져 있다. 육장과 육부는 서로 짝이 이루어져 있는데, 간은 담, 심장은 소장, 비장은 위, 폐는 대장, 신장은 방광, 심포는 삼초와 연계를 이룬다. 귀에서 심장과 내장반사 작용을 일으키는 상응점을 이혈(耳穴)하여 이혈 전과 후의 귀의 반사운동을 분석하면 귀의 반사운동으로 오장(五臟)의 상태를 규명할 수 있다. 이에 따라, 귀의 이혈 상응점을 자극하기 전과 후의 이미지나 동영상을 수집하고, 분석 요소를 적용하여 결과를 분석하고 상호간의 비교, 분석을 통해 객관화, 시각화를 도출할 수 있다.
전송부(350)는, 추출된 사상체질 데이터를 의뢰 단말(100)로 전송할 수 있다.
설문조사부(360)는, 수신부(310)에서 의뢰 단말(100)로부터 귀 및 머리를 포함하는 인체의 적어도 하나의 사진 및 동영상을 포함하는 인체 데이터를 수신한 후, 의뢰 단말(100)로 사상체질을 감별하기 위한 설문조사 데이터를 전송할 수 있다. 그리고, 설문조사부(360)는, 전송된 설문조사 데이터에 응답이 의뢰 단말(100)로 수신되는 경우, 설문조사 데이터에 표시된 응답과 기 매핑되어 저장된 사상체질 데이터를 추출할 수 있다. 이때, 귀 및 골상의 형상과 기 매핑되어 저장된 사상체질 데이터에, 설문조사의 응답으로부터 추출된 사상체질 데이터를 업데이트한 결과가 의뢰 단말(100)로 전송될 수 있다.
임상체질진단도구 중 설문지는, 간단한 과정을 거쳐 성격과 외형을 포함한 다양한 내용을 통한 체질 감별이 가능하기 때문에 현재까지 개발된 체질을 감별하기 위한 도구 중 가장 많이 사용되는 임상체질진단도구이다. 이때, 설문, 음성, 체형을 이용한 체질진단도구들은 각각의 도구를 이용한 경우 정확도가 낮았지만 두 가지 이상의 진단법이 일치하는 경우 정확도가 전반적으로 상승하여 설문지와 다른 진단도구를 함께 사용한 사전 스크리닝 검사가 요구되므로, 귀 반사운동, 골상 및 설문지를 조합하여 정확도를 높일 수 있도록 한다. 또한 설문지의 낮은 정확도를 개선하기 위하여, 체질약리, 용모, 병증소증, 성질재간 등이 중요항목 순으로 우선순위에 따른 가중치가 부여될 수도 있다. 더불어 이와 같이 체질약리반응이 중요한 임상지표로 떠오르면서 자발적보고제도를 이용한 체질별 특이약리반응의 수집이 부가될 수도 있다. 설문지 문항을 통한 체질진단에서 말씨와 활동성에 대한 항목을 설정하고 그 유효성을 조사할 수도 있다.
비율분석부(370)는, 수신부(310)에서 의뢰 단말(100)로부터 귀 및 머리를 포함하는 인체의 적어도 하나의 사진 및 동영상을 포함하는 인체 데이터를 수신한 후, 의뢰 단말(100)로부터 의뢰 단말(100)의 어깨와 및 둔부를 포함하는 사진을 수신할 수 있다. 그리고, 비율분석부(370)는, 수신된 어깨와 둔부의 비율을 산출하고, 산출된 비율에 대응되도록 기 매핑되어 저장된 태음인, 태양인, 소음인 및 소양인 중 어느 하나를 추출할 수 있고, 의뢰 단말(100)로 추출된 종류의 체질에 따른 정보를 전송할 수 있다.
이때, 체질에 따른 외형적 신체지표를 발굴하기 위하여 신체를 5영역으로 나누고 폭, 길이, 둘레, 두께 등을 측정할 수 있다. 상술한 바와 같이 개개별의 검사방법은 유의미한 정확도를 나타내지 않고 있으므로, 외형적 신체지표 또한 사상체질을 진단하는데 이용될 수 있다. 사상체질의학에서는 체질에 따라 보명지주가 정해지며, 따라서 건강을 지키기 위한 행위와 치료를 위한 행위가 체질에 따라 다르게 적용된다고 하였다. 발한양상과 건강상태의 관계를 체질에 따라 분석한 결과 발한양의 분포는 태음인>소양인>소음인 순으로 나타날 수 있으므로, 이에 대한 설문조사가 더 추가될 수 있으며, BMI를 하나의 체질적 요소로 보고 BMI, 운동부하에 따른 발한양 등을 더 입력받을 수도 있다. 이외에도 임상에서 사용되는 또 다른 체질이론인 팔체질이론과 사상체질이론의 연관성에 대한 조사 결과 사상체질이론의 소음인, 소양인이 각각 팔체질이론의 수체질, 토체질과 밀접하게 연관되었으며 태음인과 목체질 간에도 일정부분 연관성이 나타난 연구결과를 이용할 수 있다.
데이터마이닝부(380)는, 전송부(350)에서 추출된 사상체질 데이터를 의뢰 단말(100)로 전송한 후, 귀 및 골상의 형상과 의뢰 단말(100)의 의뢰자 정보를 매핑하여 저장함으로써 데이터를 누적할 수 있고, 누적된 데이터를 전처리(Pre-processing)하여 분류할 수 있다. 그리고, 데이터마이닝부(380)는, 정제되고 분류된 데이터를 군집화, 상관 및 속성 부분집합의 선택의 과정을 포함하는 데이터마이닝(Data-mining)을 수행할 수 있다. 이때, 분류를 위한 학습 방법은, 의사결정트리(Decision Tree), 리스트(List), 거리기반 분류기(Instance-based classifier), 서포트벡터 머신(Support Vector Machine), 다중 퍼셉트론(Multi-layer Perceptron), 로지스틱 회귀분석, 및 나이브 베이즈(Naive bayes) 중 어느 하나 또는 적어도 하나의 조합일 수 있으나, 상술한 것에 한정되지 않는다.
이때, 비정형 데이터는 형태가 불규칙하여 정의하기 어려운 항목들로서, 일반적으로 텍스트와 이미지 등이 해당한다. 의료 분야에서는 대부분의 텍스트 데이터는 반정형으로 분석할 수 있으므로, 영상이나 이미지 데이터만 비정형으로 고려할 수 있다. 비정형 데이터에는, 예를 들어, CAG(Coronary Angiography), 각종 초음파 영상 등과 같은 다양한 종류의 동영상 데이터와 CT(Computed Tomography), MRI(Magnetic Resonance Imaging), EKG(Electrocardiogram; ECG) 등과 같은 이미지 데이터가 포함된다. 이와 같은 비정형 데이터도, 키워드, 태그 또는 메타 데이터로 학습되어 분류 및 패턴화되고, 이후 새로운 비정형 데이터의 분류가 요구되었을 때, 데이터를 레코드 형식으로 가공하고 연관 데이터와 함께 제공될 수 있다.
이에 따라, 저장된 로우 데이터 내에 포함된 비정형(Unstructed) 데이터, 정형(Structured) 데이터 및 반정형 데이터(Semi-structured)를 정제하고, 메타 데이터로 분류를 포함한 전처리를 실시할 수 있고, 전처리된 데이터를 데이터 마이닝(Data Mining)을 포함하는 분석을 실시할 수 있다. 이때, 데이터 마이닝은, 전처리된 데이터 간의 내재된 관계를 탐색하여 클래스가 알려진 훈련 데이터 셋을 학습시켜 새로운 데이터의 클래스를 예측하는 분류(Classification) 또는 클래스 정보 없이 유사성을 기준으로 데이터를 그룹짓는 군집화(Clustering)를 수행할 수 있다. 물론, 이외에도 다양한 마이닝 방법이 존재할 수 있으며, 수집 및 저장되는 빅데이터의 종류나 이후에 요청될 질의(Query)의 종류에 따라 다르게 마이닝될 수도 있다. 이렇게 구축된 빅데이터는, 인공신경망 딥러닝이나 기계학습 등으로 검증과정을 거칠 수도 있다. 여기서, 인공신경망 딥러닝은, 영상 자료를 분석할 때 유용할 수 있다.
이하, 상술한 도 2의 사상체질 감별 서비스 제공 서버의 구성에 따른 동작 과정을 도 3을 예로 들어 상세히 설명하기로 한다. 다만, 실시예는 본 발명의 다양한 실시예 중 어느 하나일 뿐, 이에 한정되지 않음은 자명하다 할 것이다.
도 3a을 참조하면, (a) 이침 반응을 촬영하거나 분석하기 위해서 귀의 반응점들을 의뢰자가 직접 찔러야 그 반응을 볼 수 있다. 이를 위해서, 우선 의뢰 단말(100)에서 카메라 모듈을 구동시키고, 어떠한 귀의 형상을 가지는 아웃라인을 카메라가 구동되고 있는 화면 상에 출력한다.
(b) 그리고, 이침요법에 의해 정해진 점들을 카메라가 구동되는 화면 상에 출력하면서, (c) 의뢰자 또는 주변인이 이를 자극하면서 나타나는 반응들을 카메라에 담게 된다.
(d) 또한, 골상을 파악하는 경우에도, 카메라를 이용하여 머리를 촬영하도록 아웃라인을 카메라 화면 상에 오버레이할 수도 있고, 아웃라인 내에 의뢰자의 머리가 위치하는 경우, 머리를 앞, 뒤, 좌, 우, 등에서 촬영하도록 함으로써 그 모양을 분석할 자료를 수집할 수 있다. (e) 및 (f)는 외형에 따른 사상체질 분류를 도시하며, 이는 귀 및 골상의 분석을 위해 함께 사용될 수 있다.
도 3b를 참조하면, 사상팔증 체질감별 문진표이다. 이에 대한 응답을 의뢰 단말(100)로부터 수신하면, 귀, 골상의 분석에 외형과 함께 설문조사의 결과까지 함께 분석을 위해 사용될 수 있다.
이와 같은 도 2 및 도 3의 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다. 이하, 도 4를 통해 각 구성들 상호간에 데이터가 송수신되는 과정의 일 예를 설명할 것이나, 이와 같은 실시예로 본원이 한정 해석되는 것은 아니며, 앞서 설명한 다양한 실시예들에 따라 도 4에 도시된 데이터가 송수신되는 과정이 변경될 수 있음은 기술분야에 속하는 당업자에게 자명하다.
도 4를 참조하면, 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)는, 의뢰 단말(100)로부터 의뢰를 수신하면(S4100), 귀 라인 데이터를 전송하여(S4200), 의뢰 단말(100)에서 카메라를 구동하고(S4300), 귀 라인을 오버레이하도록 한다(S4400).
또한, 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)는, 귀 모양을 감지하여(S4500, S4600), 의뢰 단말(100)에서 자극점을 표시하고(S4610), 자극점을 자극한 귀 영상을 스트리밍하도록 한다(S4630).
그리고, 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)는, 귀 이침자극 영상을 획득한 경우(S4630), 골상을 촬영할 준비를 하고(S4640), 이를 의뢰 단말(100)로부터 수신하면(S4650), 골상을 생성하는 입력값으로 하여 골상을 생성하도록 한다(S4700).
이에 따라, 사상체질 감별 서비스 제공 서버(300)는, 귀 이침자극 결과와 골상에 매핑된 사상체질 감별 결과를 의뢰 단말(100)로 제공하되(S4750), 감별 자문 요청이 수신되는 경우(S4800), 감별자문단말(400)로 자료를 전달하고(S4810), 두 단말 간의 연결채널이 형성되도록 하며(S4830), 시간에 기반하여 자문료를 의뢰 단말(100)로 결제요청할 수 있다(S4870). 물론, 시간에 기반하지 않아도 가능하며, 임상체질진단자료의 수나 난이도가 높을수록 결제료가 높아지는 구조일 수도 있고, 다양한 파라미터에 의하여 자문료를 책정할 수 있음은 자명하다 할 것이다.
상술한 단계들(S4100~S4870)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들(S4100~S4870)간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행되거나 삭제될 수도 있다.
이와 같은 도 4의 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 3을 통해 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다. 도 5를 참조하면, 사상체질 감별 서비스 제공 서버는, 의뢰 단말로부터 귀 및 머리를 포함하는 인체의 적어도 하나의 사진 및 동영상을 포함하는 인체 데이터를 수신한다(S5100).
또한, 사상체질 감별 서비스 제공 서버는, 수신된 적어도 하나의 인체 데이터로부터 귀 및 머리의 형태를 추출하고(S5200), 추출된 머리의 형태로부터 골상을 3D 모델링화한다(S5300).
그리고, 사상체질 감별 서비스 제공 서버는, 귀 및 골상의 형상과 기 매핑되어 저장된 사상체질 데이터를 추출하고(S5400), 추출된 사상체질 데이터를 의뢰 단말로 전송한다(S5500).
이와 같은 도 5의 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 4를 통해 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
도 5를 통해 설명된 일 실시예에 따른 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.
전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 이러한 의미에서, 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기에 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
Claims (7)
- 사상체질 감별 서비스 제공 서버에서 실행되는 사상체질 감별 서비스 제공 방법으로서,
의뢰 단말로부터 귀 및 머리를 포함하는 인체의 적어도 하나의 사진 및 동영상을 포함하는 인체 데이터를 수신하는 단계;
상기 수신된 적어도 하나의 인체 데이터로부터 귀 및 머리의 형태를 추출하는 단계;
상기 추출된 머리의 형태로부터 골상을 3D 모델링화하는 단계;
상기 귀 및 골상의 형상과 기 매핑되어 저장된 사상체질 데이터를 추출하는 단계; 및
상기 추출된 사상체질 데이터를 상기 의뢰 단말로 전송하는 단계;
를 포함하며,
상기 의뢰 단말로부터 귀 및 머리를 포함하는 인체의 적어도 하나의 사진 및 동영상을 포함하는 인체 데이터를 수신하는 단계는,
상기 의뢰 단말로 귀의 적어도 하나의 반사점이 출력되도록 상기 적어도 하나의 반사점이 귀의 형상 내에 표시되도록 상기 의뢰 단말의 화면에 오버레이하는 단계;
상기 오버레이된 적어도 하나의 반사점에 대응하는 위치가 자극된 결과에 대응하는 동영상을 상기 의뢰 단말로부터 수신하는 단계;
를 수행함으로써 실행되는 것인, 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법.
- 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 의뢰 단말로 귀의 적어도 하나의 반사점이 출력되도록 상기 적어도 하나의 반사점이 귀의 형상 내에 표시되도록 상기 의뢰 단말의 화면에 오버레이하는 단계는,
귀의 형상을 라인으로 이루어지는 귀 라인 이미지 내에 의뢰자의 귀를 위치시키도록 안내를 출력하는 단계;
상기 출력된 안내에 따라 상기 귀 라인 이미지 내에 상기 의뢰자의 귀가 위치한 것을 감지하는 단계;
상기 의뢰자의 귀의 크기에 따라 상기 귀 라인 이미지를 확대 또는 축소시키는 단계;
상기 확대 또는 축소된 귀 라인 이미지에 대응되도록 상기 적어도 하나의 반사점을 위치시켜 오버레이되도록 하는 단계;
를 수행함으로써 실행되고,
상기 의뢰 단말의 화면은 카메라 모듈이 구동되는 화면인 것인, 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 사상체질 감별 서비스 제공 서버는,
상기 귀의 형상, 골상의 형태 및 귀의 반사운동에 매핑되도록 사상체질 데이터를 저장한 데이터베이스를 포함하거나 상기 데이터베이스와 연동되는 것인, 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 의뢰 단말로부터 귀 및 머리를 포함하는 인체의 적어도 하나의 사진 및 동영상을 포함하는 인체 데이터를 수신하는 단계 이후에,
상기 의뢰 단말로 사상체질을 감별하기 위한 설문조사 데이터를 전송하는 단계;
상기 전송된 설문조사 데이터에 응답이 상기 의뢰 단말로 수신되는 경우, 상기 설문조사 데이터에 표시된 응답과 기 매핑되어 저장된 사상체질 데이터를 추출하는 단계;
를 더 포함하고,
상기 귀 및 골상의 형상과 기 매핑되어 저장된 사상체질 데이터에, 상기 설문조사의 응답으로부터 추출된 사상체질 데이터를 업데이트한 결과가 상기 의뢰 단말로 전송되는 것인, 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 의뢰 단말로부터 귀 및 머리를 포함하는 인체의 적어도 하나의 사진 및 동영상을 포함하는 인체 데이터를 수신하는 단계 이후에,
상기 의뢰 단말로부터 상기 의뢰 단말의 어깨와 및 둔부를 포함하는 사진을 수신하는 단계;
상기 수신된 어깨와 둔부의 비율을 산출하는 단계;
상기 산출된 비율에 대응되도록 기 매핑되어 저장된 태음인, 태양인, 소음인 및 소양인 중 어느 하나를 추출하는 단계;
상기 의뢰 단말로 추출된 종류의 체질에 따른 정보를 전송하는 단계;
를 더 포함하는 것인, 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 추출된 사상체질 데이터를 상기 의뢰 단말로 전송하는 단계 이후에,
상기 귀 및 골상의 형상과 상기 의뢰 단말의 의뢰자 정보를 매핑하여 저장함으로써 데이터를 누적하는 단계;
상기 누적된 데이터를 전처리(Pre-processing)하여 분류하는 단계;
정제되고 분류된 데이터를 군집화, 상관 및 속성 부분집합의 선택의 과정을 포함하는 데이터마이닝(Data-mining)을 수행하는 단계;
를 더 포함하고,
상기 분류를 위한 학습 방법은, 의사결정트리(Decision Tree), 리스트(List), 거리기반 분류기(Instance-based classifier), 서포트벡터 머신(Support Vector Machine), 다중 퍼셉트론(Multi-layer Perceptron), 로지스틱 회귀분석, 및 나이브 베이즈(Naive bayes) 중 어느 하나 또는 적어도 하나의 조합인 것인, 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법.
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| KR1020180105401A KR101972757B1 (ko) | 2018-09-04 | 2018-09-04 | 귀 형태 및 골상과 귀의 반사운동으로 체질을 감별하는 사상체질 감별 서비스 제공 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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Publications (1)
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|---|---|
| KR101972757B1 true KR101972757B1 (ko) | 2019-04-29 |
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ID=66282656
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| KR (1) | KR101972757B1 (ko) |
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2018
- 2018-09-04 KR KR1020180105401A patent/KR101972757B1/ko active IP Right Grant
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