KR102198816B1

KR102198816B1 - 객관적인 팔체질 진단시스템 및 객관적 팔체질 모니터링 방법

Info

Publication number: KR102198816B1
Application number: KR1020200030867A
Authority: KR
Inventors: 최가혜; 임영우
Original assignee: 주식회사 누베베
Priority date: 2020-03-12
Filing date: 2020-03-12
Publication date: 2021-01-05
Also published as: WO2021182660A1

Abstract

본 발명은 정량적으로 평가가능한 홍채지표, 자율신경 활성도를 평가하는 HRV 및 체성분 분석을 이용하여 팔체질에 따른 홍채지표와 생체 신호와의 상관성을 통해 객관적으로 팔체질을 진단할 수 있는 객관적인 팔체질 진단시스템에 관한 것으로, 팔체질 진단 및 이에 따른 치료법과 음식분류, 섭생법을 요청하는 사용자의 사용자 단말; 상기 사용자 단말의 사용자의 요청에 따라 사용자 체질을 객관적으로 진단, 맞춤 처방을 하는 팔체질 진단서버; 및 상기 팔체질 진단서버가 객관적으로 진단, 맞춤처방할 수 있도록 상기 사용자 단말 및 상기 팔체질 진단서버와 네트워크를 통해 연결되며, 8체질 진맥정보, 홍채지표, HRV 정보, 체성분 지표 정보 및 이들의 상관관계 정보를 제공하는 객관적데이터제공서버를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

객관적인 팔체질 진단시스템 및 객관적 팔체질 모니터링 방법{objective eight constitutions diagnosis system and method}

본 발명은 객관적인 팔체질 진단시스템 및 모니터링 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 정량적으로 평가가능한 홍채지표, 자율신경 활성도를 평가하는 HRV(심박변이도) 및 체성분 분석을 이용하여 팔체질에 따른 홍채지표와 생체 신호와의 상관성을 통해 객관적으로 팔체질을 진단할 수 있는 객관적인 팔체질 진단시스템 및 객관적 팔체질 모니터링 방법에 관한 것이다.

1960대 이후 한국의 권도원은 체질분류를 통하여 침치료를 정밀하게 하기 위하여 인간을 장부의 강약에 따라 팔체질(토음,토양,목음,목양,수음,수양,금음,금양)로 분류하였고, 현재도 한의학에서 널리 사용 중에 있다. 권도원의 팔체질은 사상체질과 다르거나 크게 편차가 있다.

이렇게 구분된 팔체질(8가지 체질)은 질병에 이환되는 생리, 병리의 기전도 달라 각 체질에 따라 치료법과 음식분류, 섭생법도 다르게 이루어진다.

팔체질의학에서는 선천적 장부 기능의 불균형을 적불균형(適不均衡), 후천적인 병리상태, 즉 적불균형의 균형이 깨진 상태를 과불균형(過不均衡)이라고 한다.

자율신경 관점에서 팔체질에 따른 교감, 부교감신경의 활성도에 차이가 있다고 보고되었는데, 교감신경항진 체질군(금양, 금음, 수양, 수음)과 부교감신경항진 체질군(토양, 토음, 목양, 목음)이 그것이다

팔체질의학에서 체질 분류는 일차적으로 맥진 脈診을 통해 이루어지나, 체질맥진은 오랜 숙련과정이 필요하고, 숙련된 한의사의 체질진단이라도 맥진의 주관적인 평가에 근거하기 때문에 객관성이 떨어지는 문제점이 있다.

한편, 홍채학은 홍채의 색상이나 구조적 특성 및 변화 즉 홍채 표지들의 분석을 통해 개인의 타고난 특성 및 기능적 상태를 분석하는 학문이다.

홍채표지는 시간이 지남에 따라서 변화하지 않으며, 유전적 기질(temperament) 특성을 반영하므로 체질과 홍채간 연관성이 있을 수 있다.

또한, 자율신경계의 균형과 항상성이라는 개념은 인체 기능의 변화와 조절이라는 점에서 체질과 관련성이 있을 수 있으며, HRV(Heart Rate Variability ;심박변이도)는 자율신경계의 기능을 비침습적이고 정량적으로 평가할 수 있는 방법으로, 신뢰성과 재현성이 비교적 높은 것으로 알려져 있다.

또한, 전기저항 측정식 체성분 분석(bioelectrical impedance analysis; BIA)은 인체에 미세한 전류들을 통과시켜 체내 저항 값(임피던스)을 측정하고 이것을 이용하여 인체를 구성하는 성분인 체수분, 무기질, 체지방량 등을 정량적으로 측정, 분석하는 것으로, 측정방법이 간단하고 측정시간이 짧기 때문에 임상에서 널리 이용되고 있다.

이와 같이 체질에 따른 자율신경, 홍채, 체성분의 특성 각각에 대해서는 보고되었으나, 이들간 연관성을 종합적으로 분석한 연구는 이루어지지 않았으며, 나아가, 팔체질에 대하여 숙련된 체질전문 한의사의 맥진을 통해 이루어지고, 팔체질의 객관성을 담보하기 위한 연구는 이뤄지지 않았다.
(선행기술 문헌번호)
한국특허공개제2002-0023608호
한국특허공개제2011-0139580호
한국특허공개제2001-0097495호

본 발명은 이러한 문제점을 해소하고자 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 쉽고 간단하게 정량적으로 평가가능한 홍채지표, 자율신경 활성도를 평가하는 HRV 및 체성분 분석을 이용하여 팔체질에 따른 홍채지표와 생체 신호와의 상관성을 통해 객관적으로 팔체질을 진단하여, 각 체질에 따라 치료법과 음식분류, 섭생법에 효과적으로 이용할 수 있는 객관적인 팔체질 진단시스템 및 객관적 팔체질 모니터링 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 일 실시예에 다른 객관적인 팔체질 진단시스템은, 팔체질 진단 및 이에 따른 치료법과 음식분류, 섭생법을 요청하는 사용자의 사용자 단말; 상기 사용자 단말의 사용자의 요청에 따라 사용자 체질을 객관적으로 진단, 맞춤 처방을 하는 팔체질 진단서버; 및 상기 팔체질 진단서버가 객관적으로 진단, 맞춤처방할 수 있도록 상기 사용자 단말 및 상기 팔체질 진단서버와 네트워크를 통해 연결되며, 8체질 진맥정보, 홍채지표, HRV 정보, 체성분 지표 정보 및 이들의 상관관계 정보를 제공하는 객관적데이터제공서버를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 다른 객관적인 팔체질 모니터링 방법은, 8체질 진맥 전문가 단말을 통해서 진맥하여 전송된 8체질중 어느 하나의 체질에 대하여 8체질 진맥의 타당성을 판단하는 단계와,

사용자 단말을 통해 수신된 사용자 연령과, 상기 홍채 진단 전문가 단말로부터 수신된 홍채 지표 특성을 이용하여 홍채지표와 연령의 타당성을 판단하는 단계와,

상기 홍채 진단 전문가 단말로부터 수신된 홍채 지표 특성과, 체성분지수 평가단말로부터 수신된 체성분 지수를 이용하여 홍채지표와 체성분지표의 타당성을 판단하는 단계와,

상기 홍채 진단 전문가 단말로부터 수신된 홍채 지표 특성과, 상기 HRV 측정부을 통해서 측정된 HRV를 이용하여 계산된 자율신경 활성도를 이용하여 홍채지표와 자율신경 활성도의 상관성을 이용하여 타당성을 판단하는 단계와,

상기 홍채 진단 전문가 단말로부터 수신된 사용자의 홍채지표와, 상기 자율신경 활성도 평가단말의 자율신경 활성도와, 상기 체성분지수 평가단말로부터 수신된 사용자의 체성분지수와, 상기 8체질 진맥 전문가 단말로부터 수신한 진맥 결과를 이용하여 체질별 홍채지표, 자율신경활성도, 체성분지수 등의 상관성을 이용하여 상기 진맥 결과의 타당성을 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 객관적인 팔체질 진단시스템 및 객관적 팔체질 모니터링 방법은, 쉽고 간단하게 정량적으로 평가가능한 홍채지표, 자율신경 활성도를 평가하는 HRV 및 체성분 분석을 이용하여 팔체질에 따른 홍채지표와 생체 신호와의 상관성을 통해 객관적으로 팔체질을 진단하여, 각 체질에 따라 치료법과 음식분류, 섭생법에 효과적으로 이용할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 객관적인 팔체질 진단 시스템의 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 객관적인 팔체질 진단 시스템의 객관적인 팔체질 진단서버(100)의 내부 구성을 설명하는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 객관적인 팔체질 진단 시스템의 객관적 데이터제공서버(200)의 내부 구성을 설명하는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 객관적인 팔체질 진단 시스템을 이용한 객관적인 팔체질 모니터링 방법을 설명하는 플로우챠트이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 객관적인 팔체질 모니터링 방법에서 홍채 지표, 체성분 지수 및 HRV와 8체질의 임상특성(Eight Constitution Medicine Type)과의 상관관계성을 조사하는 방법을 설명하는 챠트이다.
도 6a는 홍채촬영방법을 나타내는 사진이고 도 6b는 ANWAR 및 PAR의 정의를 나타내기 위한 사진이며, 도 6c는 6개의 홍채 파라미터를 계산 또는 등급화하는데 사용된 5개의 홍체체질분석의 마커를 나타내는 사진이다.
도 7a 내지 도 7d는 각각 금양 체질에서의 NR, 금음 체질에서의 TR, 목양체질에서의 열공(lacunae), 토양체질에서의 PD를 나타내는 사진이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

비록 제1, 제2 등이 다양한 소자, 구성요소 및/또는 섹션들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 소자, 구성요소 및/또는 섹션들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 소자, 구성요소 또는 섹션들을 다른 소자, 구성요소 또는 섹션들과 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 소자, 제1 구성요소 또는 제1 섹션은 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 소자, 제2 구성요소 또는 제2 섹션일 수도 있음은 물론이다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "이루어지다(made of)"는 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

이때, 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭하며, 처리 흐름도 도면들의 각 구성과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 구성(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다.

또한, 몇 가지 대체 실시예들에서는 구성들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 구성들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 구성들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

본 명세서에 있어서, HRV는 자율신경 활성도를 평가하는 HRV(Heart Rate Variability), BMI는 신체질량지수(Body Mass Index), ANWR은 자율신경환 면적비율(Autonomic Nerve Wreath Ratio), PAR은 동공 면적 비율(pupil area ratio), ID는 홍채 밀도(iris density), PD는 색소반점(pigment dot), NR은 신경링(nerve ring), TR은 통증울혈선(toxic radii), TP는 총파워(Total Power), VLF는 극저주파수(Very Low Frequency), LF는 저주파수(Low Frequency), HF는 고주파수(High frequency)를 의미한다.

이하, 본 발명에 대하여 첨부된 도면에 따라 보다 상세히 설명한다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 제 1 실시예에 따른 객관적인 팔체질 진단시스템(1)은, 사용자 단말(10)에서 사용자의 요청에 따라 팔체질 진단서버(100)가 사용자 체질을 객관적으로 진단, 맞춤 처방을 할 수 있도록 네트워크(50)를 통해 각각의 객관적데이터제공서버(200)로부터 수집된 8체질 진맥정보, 홍채지표, HRV 정보, 체성분 지표 정보 및 이들의 상관관계 정보를 이용하여 객관적인 팔체질 진단정보 생성하고, 이를 네트워크(50)를 통해 사용자 단말(10)에 제공하도록 구성된다.

여기서 사용자 단말(10)은 객관적인 팔체질 진단이 필요한 환자 단말일 수도 있고, 상기 환자에게 객관적인 팔체질 정보에 따라 정확한 한의학 처방을 하기 위한 한의사 단말일 수도 있다.

보다 구체적으로, 상기 팔체질 진단서버(100)는 상기 사용자 단말(10) 및 상기 객관적데이터제공서버(200)로부터 홍채 지표, 체성분 지수 및 HRV와 8체질의 진맥정보를 획득하는 정보획득부(110)와, 상기 정보획득부(110)를 통해 획득된 정보들 사이의 상관관계성을 판단하여 객관성이 보증된 객관적인 팔체질 진단정보를 생성하는 정보생성부(120)와, 상기 정보생성부(120)를 통해 생성된 객관적인 정보를 후술하는 학습부(150)를 통해 학습하고, 상기 정보생성부(120)를 지원하는 AI 객관적 진단부(130)와, 상기 정보생성부(120)를 통해서 생성된 정보의 객관적 타당성을 검토하는 과정에서 통계학적 표준편차 범위를 벗어난 경우에 대하여 상기 AI 객관적 진단부(130)에서 제공하는 정보를 이용하여 팔체질 정보를 재분류 및 보정하는 재분류/보정부(140)와, 상기 정보획득부(110), 상기 정보생성부(120)와, 상기 AI 객관적 진단부(130)와, 상기 재분류/보정부(140)의 정보를 저장 등록하는 데이터베이스부(170)와, 상기 정보생성부(120), 상기 AI 객관적 진단부(130), 상기 재분류/보정부(140)의 정보를 학습하기 위한 학습부(150)를 포함할 수 있다.

한편, 상기 정보생성부(120)는 8체질 진맥의 타당성을 검토하는 8체질 진맥 타당성 검토부(121)와, 홍채지표와 연령의 상관성을 검토하는 홍채지표/연령상관성 검토부(123), 홍채지표/HRV 상관성 검토부(125), 홍채지표 체성분지표 상관성 검토부(127)와, 체질별 상관성 검토부(129)를 포함할 수 있다.

이후 자세히 설명하는 실험예를 통해서 알 수 있는 바와 같이, 내국인들의

8체질별 분포는 토양, 목양, 금음, 금양의 빈도 순(기존의 조와 권의 연구에서 관찰된 피험자의 8체질 별 분포와 유사함)으로 나타나며, 목음, 수양, 수음 체질은 아주 적고, 토음 체질은 보고되지 않는 바, 상기 8체질 진맥 타당성 검토부(121)는 이러한 통계학적 확률분포 기준으로 8체질 진맥의 타당성을 확인한다.

물론, 토양, 목양, 금음, 금양 체질로 판단하는 경우에 판단의 타당성이 높다는 것이지, 목음, 수양, 수음, 또는 예외적으로 토음체질인 경우를 제외하는 것은 아니다.

상기 홍채지표/연령상관성 검토부(123)는 연령과 홍채지표의 단순회귀분석에서 전체 대상자의 연령이 증가함에 따라 PAR은 감소하고, PD는 증가하는 바, 연령이 증가함에 따라 PAR은 감소하고, PD가 증가하는 경우에 타당성이 높다고 판단할 수 있다

상기 홍채지표/HRV 상관성 검토부(125)는 ID가 증가할수록 LF/HF 수치가 높고, ID는 열공(lacuna)의 개수가 많을수록 증가하며, PAR은 클수록 심박수가 증가하고, 반대로 PD가 많을수록 심박수는 감소하는 경우에 타당성이 높다고 판단할 수 있다

상기 홍채지표 체성분지표 상관성 검토부(127)는 PAR이 클수록 BMI, 체중, 제지방량, 체지방량이 증가하고, ANWR이 클수록 제지방량과 체지방량, 체지방률이 감소하는 경우 타당성이 높다고 판단할 수 있다.

상기 체질별 상관성 검토부(129)는 금양체질에서 NR과 BMI의 양의 상관관계가 나타나며, 금음체질에서 NR과 골격근량, 체수분, 체중에서 양의 상관관계가 나타나고, 목양체질에서 ID와 골격근량, 체수분과의 양의 상관관계가 나타나며, 토양체질에서 PD와 체지방률의 음의 상관관계를 나타내며, PAR과 제지방량과의 양의 상관관계를 나타내면 타당성이 높다고 판단할 수 있다.

또한, 상기 체질별 상관성 검토부(129)는 금양체질에 대해 ID와 LF/HF의 양의 상관관계를 나타내고, TR과 심박수는 양의 상관관계를, PAR과 LF/HF는 음의 상관관계를 나타내고, 금은 체질에 대해 TR과 LF/HF의 양의 상관관계가 목양체질에서는 PAR과 LF/HF 및 심박수가 양의 상관관계를, 금양체질에서 PAR과 LF/HF가 음의 상관관계를 나타내며, 토양체질에서는 ID와 LF/HF간 양의 상관관계를 나타내면 타당성이 높다고 판단할 수 있다.

상기 AI 객관적 진단부(130)는 상기 정보생성부(120)를 통해서 제공되는 통계적 확률 정보를 상기 학습부(150)를 통해 학습하되, 금양, 금음체질의 경우 NR을, 목양체질에서는 ID를 토양체질에서는 PD를 체질의 특이점을 나타낼 수 있는 지표로 판단하여 학습 데이터를 줄이면서도 객관성을 높일 수 있다.

또한, 상기 AI 객관적 진단부(130)는 상기 정보생성부(120)를 통해서 제공되는 통계적 확률 정보를 상기 학습부(150)를 통해 학습하여, 타당성 범주로부터 이탈한 경우에 대해서 8체질 진맥정보, 홍채지표, HRV 정보, 체성분 지표 정보 및 이들의 상관관계 정보를 이용하여 상기 재분류/보정부(140)를 통해 재분류작업과 보정 작업을 통해서 목음, 수양, 수음, 또는 예외적으로 토음체질로 판단하는 경우에 대한 타당성을 높일 수 있다.

또한, 상기 AI 객관적 진단부(130)는 일반적으로 홍채지표와 체성분, HRV 분석을 시행했을 때와 체질을 구분하여서 분석을 시행한 때의 결과의 경향성이 다르게 나타나는 경우에 대해서 학습부(150)를 이용하여 데이터베이스부(170)의 정보를 이용하여 가중치를 어디에 두어야 할지 여부를 판단하여 객관적 진단을 통하여 정보생성부(120)에서 보다 객관적인 정보를 제공하게 할 수 있다.

예를들어, 상기 AI 객관적 진단부(130)는 체질 구분 전에 홍채지표와 체성분지표를 분석한 결과, PAR과 ANWR이 중요하게 나타나고, 홍채지표와 HRV와의 분석에서 LF/HF와 HR에서 중요한 상관관계를 갖는 것으로 나타나지만, 팔체질별 분석 결과에서는 금양, 금음 체질에서는 NR과 TR이, 목양체질은 ID가 토양체질은 PD에서 중요한 상관관계를 나타내는 것을 고려하여 유의미한 가중치 요소를 달리하여 상기 재분류/보정부(140)로 하여금 재분류 및 보정할 수 있다.

상기 AI 객관적 진단부(130)는 상기 정보 생성부(120)로 하여금 전체적인 상관성 분석 결과와 체질별로 나타나는 유의한 지표를 학습부(150)를 통해서 학습하게 하여 전체적인 상관성 분석 결과와 체질별로 나타나는 유의한 지표가 각각 다르게 나타난 경우에, 체질마다 다른 홍채지표가 체질의 특이점을 나타내게 할 수 있다.

또한 상기 AI 객관적 진단부(130)는 상기 정보 생성부(120)로 하여금 일부 동일한 지표에서 다른 결과가 나타다더라도 두 체질의 안정시의 자율신경계의 반응이 다르게 나타나 체질적인 자율신경 균형 조절을 다르게 할 수 있다는 점을 고려하여 팔체질 진단 정보를 생성할 수 있으며, 이에 대해서도 빅데이터에 근거하여 객관성이 담보될 수 있다.

상기 객관적데이터제공서버(200)는 홍채를 촬영, 파라미터를 결정하고, 파라미터별 등급 분류하여 홍채지표를 생성, 홍채의학적 건강 진단을 진행하는 홍채 진단 전문가 단말(210)과, 간단히 HRV를 측정하여 자율신경 활성도를 평가하는 자율신경 활성도 평가단말(230)과, 체성분을 평가하기 위한 체성분지수 평가단말(250), 사용자에 대하여 진맥을 진행하여 8체질 분류를 진행하는 8체질 진맥 전문가 단말(270)과, 상기 객관적데이터제공서버(200)내 홍채 진단 전문가 단말(210), 자율신경 활성도 평가단말(230), 체성분지수 평가단말(250), 8체질 진맥 전문가 단말(270)과 상기 객관적 팔체질 진단서버(100) 사이의 통신을 제어하는 단말 통신부(280) 및 이들 각각을 제어하는 단말제어부(290)를 포함할 수 있다.

상기 홍채 진단 전문가 단말(210)은 홍채를 촬영하는 홍채 촬영부(211)와, 상기 홍채 촬영부(211)에 의해서 촬영된 홍채로부터 의학적 정보를 추출할 수 있는 파라미터를 결정하는 파라미터 결정부(213)과, 상기 파라미터에 대해서 유의미한 의학적 정보를 제공할 수 있는 파라미터별 등급을 결정하는 파라미터별 등급 결정부(215) 및, 상기 파라미터별 등급 결정부(215)에 의해서 결정된 등급에 따라서 홍채의학적으로 의미가 있는 ANWR과 PAR(이후에 도 6a 내지 도 6c를 참조하여 상세히 설명함)을 계산하는 ANWR/PAR 계산부(217)를 포함할 수 있다.

또한, 상기 자율신경 활성도 평가단말(230)은 HRV를 측정하는 HRV 측정부(231)와 상기 HRV 측정부(231)에서 측정된 HRV를 이용하여 4개의 주파수 도메인 파라미터를 계산하는 파라미터 계산부(233)을 포함할 수 있다.

상기 체성분지수 평가단말(250)은 BMI 측정부(251)와 상기 BMI 측정 정보를 이용하여 신체 성분 지수들을 계산하는 신체성분지수 계산부(253)를 포함할 수 있다.

이제 도 4를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 객관적인 팔체질 진단 시스템을 이용한 객관적인 팔체질 모니터링 방법을 설명한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 객관적인 팔체질 진단 시스템을 이용한 객관적인 팔체질 모니터링 방법을 설명하는 플로우챠트이다.

도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 객관적인 팔체질 모니터링 방법은, 8체질 진맥 전문가 단말(270)을 통해서 진맥하여 전송된 8체질중 어느 하나의 체질을 8체질 진맥 타당성 검토부(121)에서 수신하여 8체질 진맥의 타당성을 통계분포 범위내인지 여부로 판단한다(S10).

상기 전송된 8체질중 어느 하나의 체질이 국내 통계적 확률이 높은 8체질별 분포인 토양, 목양, 금음, 금양 체질 중 하나이면 진맥의 타당성이 높다고 판단하고(S11), 그렇지 않은 경우에는(S13)는 상기 AI 객관적 진단부(130)와 상기 학습부(150)를 통해 데이터베이스부(170)의 내용을 학습하여, 타당성 범주로부터 이탈한 경우에 대해서 8체질 진맥정보, 홍채지표, HRV 정보, 체성분 지표 정보 및 이들의 상관관계 정보를 이용하여 상기 재분류/보정부(140)를 통해 재분류작업과 보정 작업을 통해서(S80) 객관성을 높여서 예외적인 목음, 수양, 수음, 또는 토음체질로 판단할 수 있다.

이어서, 상기 홍채지표/연령상관성 검토부(123)는 상기 사용자 단말(10)을 통해 수신된 사용자 연령과, 상기 홍채 진단 전문가 단말(210)로부터 수신된 홍채 지표 특성을 이용하여 홍채지표와 연령의 상관성을 판단할 수 있다(S20).

상기 홍채지표/연령상관성 검토부(123)는 전체 대상자의 연령이 증가함에 따라 PAR은 감소하고, PD는 증가하면 타당성이 있는 것으로 판단할 수 있으므로, 연령별 홍채지표 특성이 일치하면 타당성이 있는 것으로 판단하고(S21), 그렇지 않은 경우에(S23) 데이터베이스부(170)에 저장하고 상기 AI 객관적 진단부(130)와 상기 학습부(150)를 통해 데이터베이스부(170)의 내용을 학습하여, 타당성 범주로부터 이탈한 경우에 대해서 재분류/보정부(140)를 통하여 체질을 고려하여 재분류/보정할 수 있다(S70).

이어서, 상기 홍채지표 체성분지표 상관성 검토부(127)는 상기 홍채 진단 전문가 단말(210)로부터 수신된 홍채 지표 특성과, 상기 체성분지수 평가단말(250)로부터 수신된 체성분 지수를 이용하여 홍채지표와 체성분지표의 상관성이 일치하는지 여부를 판단할 수 있다(S30).

상기 홍채지표 체성분지표 상관성 검토부(127)는 PAR이 클수록 BMI, 체중, 제지방량, 체지방량이 증가하고, ANWR이 클수록 제지방량과 체지방량, 체지방률이 감소하는 경우 타당성이 높다고 판단할 수 있으며(S31), 그렇지 않은 경우에(S33) 데이터베이스부(170)에 저장하고 상기 AI 객관적 진단부(130)와 상기 학습부(150)를 통해 데이터베이스부(170)의 내용을 학습하여, 타당성 범주로부터 이탈한 경우에 대해서 재분류/보정부(140)를 통하여 체질을 고려하여 재분류/보정할 수 있다(S70).

이어서, 상기 홍채지표/HRV 상관성 검토부(125)는 상기 홍채 진단 전문가 단말(210)로부터 수신된 홍채 지표 특성과, 상기 자율신경 활성도 평가단말(230)의 HRV 측정부(231)을 통해서 측정된 HRV를 이용하여 계산된 HRV 등 자율신경 활성도를 이용하여 홍채지표와 자율신경 활성도가 상관성이 일치하는 여부를 판단할 수 있다(S40).

상기 홍채지표/HRV 상관성 검토부(125)는 ID가 증가할수록 LF/HF 수치가 높고, ID는 열공(lacuna)의 개수가 많을수록 증가하며, PAR은 클수록 심박수가 증가하고, 반대로 PD가 많을수록 심박수는 감소하는 경우에 타당성이 높다고 판단할 수 있으며(S41), 그렇지 않은 경우에(S43) 데이터베이스부(170)에 저장하고 상기 AI 객관적 진단부(130)와 상기 학습부(150)를 통해 데이터베이스부(170)의 내용을 학습하여, 타당성 범주로부터 이탈한 경우에 대해서 재분류/보정부(140)를 통하여 체질을 고려하여 재분류/보정할 수 있다(S70).

최종적으로, 상기 체질별 상관성 검토부(129)는 상기 홍채 진단 전문가 단말(210)로부터 수신된 사용자의 홍채지표와, 자율신경 활성도 평가단말(230)의 자율신경 활성도와, 체성분지수 평가단말(250)로부터 수신된 사용자의 체성분지수와, 상기 8체질 진맥 전문가 단말(270)로부터 수신한 진맥 결과를 이용하여 체질별 홍채지표, 자율신경활성도, 체성분지수 등의 상관성을 검토할 수 있다(S50).

상기 체질별 상관성 검토부(129)는 금양체질에서 NR과 BMI의 양의 상관관계가 나타나며, 금음체질에서 NR과 골격근량, 체수분, 체중에서 양의 상관관계가 나타나고, 목양체질에서 ID와 골격근량, 체수분과의 양의 상관관계가 나타나며, 토양체질에서 PD와 체지방률의 음의 상관관계를 나타내며, PAR과 제지방량과의 양의 상관관계를 나타내면 타당성이 높다고 판단할 수 있으며(S51), 상기 체질별 상관성 검토부(129)는 그렇지 않은 경우에 대해서(S53) 데이터베이스부(170)에 저장하고 상기 AI 객관적 진단부(130)와 상기 학습부(150)를 통해 데이터베이스부(170)의 내용을 학습하여, 타당성 범주로부터 이탈한 경우에 대해서 재분류/보정부(140)를 통하여 체질을 고려하여 재분류/보정할 수 있다(S70).

또한, 상기 학습부(150)는 이와 같이 상기 재분류/보정부(140)를 통해서 체질을 고려하여 재분류/보정된 정보에 대하여 데이터베이스부(170)에 저장된 정보를 학습하여 상기 AI 객관적 진단부(130)가 금양, 금음체질의 경우 NR을, 목양체질에서는 ID를, 토양체질에서는 PD를 체질의 특이점을 나타낼 수 있는 지표로 판단하여 학습 데이터를 줄이면서도 객관성을 높여서 판단하게 할 수도 있다.

이제 도 5를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 객관적인 팔체질 모니터링 방법에서 홍채 지표, 체성분 지수 및 HRV와 8체질의 임상특성(Eight Constitution Medicine Type)과의 상관관계성을 조사하는 방법에 대해서 설명한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 객관적인 팔체질 모니터링 방법에서 홍채 지표, 체성분 지수 및 HRV와 8체질의 임상특성(Eight Constitution Medicine Type)과의 상관관계성을 조사하는 방법을 설명하는 챠트이다.

<실험예>

본 발명의 일 실시예에 따른 객관적인 팔체질 모니터링 방법에서 홍채 지표, 체성분 지수 및 HRV와 8체질의 임상특성(Eight Constitution Medicine Type)과의 상관관계성을 조사하는 방법은, 2018년 2월 20일부터 2018년 6월 30일까지 4개월간 서울 소재 3곳의 한의원에 내원한 성인 남녀를 모집하여 총 244명 (남자 40명, 여자 204 명, 평균 37.54세±8.50)에 대해서 조사하였다.

본 연구는 보건복지부 지정 공용기관 생명윤리위원회(Institute Review Board, IRB)의 승인을 받은 연구계획서에 따라 진행되었고(승인 번호: P01-201712-21-009). 연구 대상자 선정 기준 및 제외 기준은 다음과 같다.

1) 선정기준

(1) 만 20세 이상 70세 미만의 남녀

(2) 본인의 건강상태에 대하여 연구자와 충분히 의사소통을 할 수 있고 설문지를 직접 작성할 수 있는 자

(3) 시각 기능에 이상이 없어 일상적 사회생활이 충분히 가능한 자

(4) 본 임상시험에 참여할 것을 자발적으로 서면 동의하고, 시험 대상자 동의서에 서명한 자.

2) 제외기준

(1) 결막염, 안출혈, 녹내장 등 안질환이 있는 경우

(2) 정신, 신경과약물을 복용하고 있는 경우

(3) 부정맥, 고혈압, 허혈성심질환, 폐렴, 상기도감염이 있는 경우

(4) 기타 홍채에 영향을 줄 수 있는 질환을 가진 경우

실험예 1(홍채지표 분석)

먼저 임상연구 대상자는 복장을 편안히 하고 조용한 실내에서 안정을 취하였다. 도 6a에 도시된 바와 같이, 그 후 홍채촬영기 앞 일정한 위치에서 검사자를 향하여 착석한 후 홍채촬영을 진행하였다.

도 6a는 홍채촬영방법을 나타내는 사진이다.

홍채촬영기는 Dr. Camscope Pro LED (Sometech, Seoul, Korea)을 사용하였으며 홍채 촬영시 접안기 길이는 65mm로 고정하여 촬영렌즈(25배율 확대경)와 홍채 간에 일정한 거리를 유지하였다. 이 때 외부의 빛을 차단한 상태에서 2000lux의 지속광원(led lamp)을 홍채에 조사함으로써 일정한 조도를 유지하였다. 대광반사가 광원 자극 후 0.2-0.5초간 일어나므로, 대광반사를 최소화하기 위하여 홍채촬영은 지속광원을 조사하고 1초 후에 촬영하였다.

촬영된 영상은 일정한 크기 및 형식 (960*720pixel, JPEG)으로 저장하였으며, 선행 연구에서 개발된 6가지의 홍채지표를 기준으로 하여 Adobe photoshop 프로그램의 measure tool을 이용하여 분석하였다.

6가지 홍채지표는 자율신경환 비율(ANWR; autonomic nerve wreath ratio), 동공 면적 비율(PAR; pupil area ratio), 홍채 밀도(ID; iris density), 색소반점(PD; pigment dot), 신경링(NR; nerve ring), 통증울혈선(TR; toxic radii)으로 구성된다,

도 6b는 ANWAR 및 PAR의 정의를 나타내기 위한 사진이다.

ANWAR은 자율신경환 면적비율(autonomic nerve wreath ratio)을 의미하며, PAR은 동공면적비율(pupil area ratio)을 의미한다.

여기서 “A”는 자율신경환의 길이(the length of the Autonomic Nerve Wreath; ANW)를 나타내며,“B”는 자율신경환의 길이를 포함하는 동공의 길이를 의미하며,“C”는 홍채와 눈동자를 포함하는 눈의 총 길이를 의미하며,“D”는 눈동자의 길이를 의미한다. ANWAR은 A/B로, PAR은 D/C로 정의된다.

도 6c는 6개의 홍채 파라미터를 계산 또는 등급화하는데 사용된 5개의 홍체체질분석의 마커를 나타낸다.

A는 열공 또는 결함을 나타내며, B는 색소반점(PD), C는 신경링(NR), D는 자율신경환면적비율(ANW)이고, E는 통증울혈선(TR)이다.

실험예 1의 홍채지표 분석 단계에 있어서, 4개의 파라미터로 홍채치밀도, 색소반점, 신경링, 통증울혈선을 결정하고, 파라미터별 체질에 따라 유의미한 등급을 나눠 표 1에 나타내었다.

[표 1]은 홍채치밀도, 색소반점, 신경링 및 독성 반경에 대한 척도 구분을 나타낸다.

홍채 밀도, 색소반점, 신경링 및 독성 반경에 대한 척도 구분

파라미터	등급 1	등급 2	등급 3	등급 4
홍채밀도(ID)	열공(lacuna) 무	1-3개 열공	4-6개 열공	7개 이상의 열공
색소반점(PD)	색소반점 무	1개 색소반점	2개 이상 열공	-
신경링(NR)	홍채 외주부의 1/4 이하의 신경링의 원형모양 발생	홍채 외주부의 1/4 내지 4/5의 원형호의 신경링 발생	홍채 외주부의 4/5 이상의 원형호의 신경링 발생	-
통증울혈선(TR)	눈의 총반경의 1/5 길이 이하의 독성 반경 길이	눈의 총반경의 1/5 내지 1/3 길이의 독성 반경 길이	눈의 총반경의 1/3 길이 이상의 독성 반경 길이	-

[표 1]에서 4개의 파라미터중 홍채밀도(ID)만 4 등급으로 나누고 나머지 3개의 파라미터, 예컨대 색소반점(PD), 신경링(NR), 통증울혈선(TR)은 3등급으로 구분하였다.

실험예 (2)(8체질 전문가 맥진)

실험예 2에 있어서, 임상년차 10년 이상의 8체질의학 전문 한의사 3명이 각각 세 곳의 한의원에서 8체질 맥진을 통하여 임상연구 대상자의 체질을 확인하였다.

실험예 (3)(HRV (HRV; Heart Rate Variability)검사)

실험예 3에 있어서, HRV는 맥파검사기(uBio Maccpa; UBIO Health Care, Suwon, Korea)를 사용하여 측정하였고 시간 영역 분석을 통해 mean heart rate(HR) 수치를 사용하였다.

그리고 주파수 영역 분석을 통하여 총 전력(TP; Total Power; 0.004-0.4 Hz), 초저주파(VLF; very low frequency; 0.004-0.04 Hz), 저주파(LF; low frequency; 0.04-0.15 Hz), 고주파(HF; high frequency; 0.15-0.4 Hz)를 추출하였으며, LF와 HF ratio(LF/HF)를 구하여 총 6가지를 분석하였다.

실험예 (4)(체성분 분석)

실험예 4에 있어서, 생체 임피던스(저항 값)를 이용한 체성분 분석기Inbody 370 (Biospace, Seoul, Korea)을 이용하여, 안경, 목걸이, 시계 등의 금속 부착물을 제거한 뒤 양말을 벗고 가벼운 옷차림으로 측정하였다.

체성분 분석 지표 중 체질량지수(BMI; body mass index), 체지방률(percent body fat), 체수분(total body water), 골격근량(skeletal muscle mass), 제지방량(fat free mass), 체지방량(body fat mass), 체중(weight), 복부지방률(WHR; waist-hip ratio) 등 8가지의 지표를 분석하였다.

실험예 (1) 내지 (4)의 결과를 통계분석하여 홍채 파라미터, 신체성분 지수들 및 HRV 사이의 관계를 의학적 8체질에 따라 조사하였다.

통계 분석은 SPSS ver. 18.0 (IBM Co., Armonk, NY, USA) 을 사용하여 수행하였다. 첫째로 체질별 빈도수를 알아보기 위하여 기술통계를 진행하였으며, 둘째로 연령의 증가에 따라 홍채지표에 변화가 있는지를 분석하기 위해 연령을 독립변수로, 홍채지표를 종속변수로 하여 단일 회귀분석을 진행하였다. 셋째로 일반적으로 홍채지표와 생체지수와의 연관성이 있는지 분석하기 위해 홍채지표와 HRV, 홍채지표와 체성분지표와의 상관분석을 진행하였다. 마지막으로 전체 대상자를 8체질별로 그룹화 한 후, 각각의 체질군에서 홍채지표와 HRV, 홍채지표와 체성분지표와의 상관분석을 진행하였다. p<0.05 인 경우를 통계적으로 유의한 것으로 판정하였다.

[표 2]는 체질별 빈도수를 기술통계를 진행하여 나타내었다.

8체질의 빈도수

체질	빈도수	퍼센트	유효 퍼센트	누적 퍼센트
토양	83	34.0	34.0	34.0
목양	73	29.9	29.9	63.9
금음	50	20.5	20.5	84.4
금양	26	10.7	10.7	95.1
수양	5	2.0	2.0	97.1
수음	4	1.6	1.6	98.8
목음	3	1.2	1.2	100.0
토음	0	0	0	100.0
총합	244

[표 2]를 통해서 알 수 있는 바와 같이, 전체 임상연구 대상자 244명의 임상적 특징을 확인한 결과 8체질별 분포는 토양, 목양, 금음, 금양의 빈도 순으로 나타났다.

목음, 수양, 수음 체질은 5케이스 미만이었으며 토음체질은 보고되지 않아 분석에서 제외하였다. 이는 기존의 연구들에서 관찰된 피험자의 8체질 별 분포와 매우 유사하였다.

244명의 8체질별 분포를 빈도 분석한 결과 토양부터 목양, 금음, 금양의 순서로 나타났다. 수양, 수음, 목음 체질은 5케이스 미만이었으며 토음체질은 보고되지 않아 수양, 수음, 목음, 토음 4가지 체질은 체질별 분석에서 제외하였다.

이어서, 연령의 증가에 따라 홍채지표에 변화가 있는지를 분석하기 위해 연령을 종속변수로, 홍채지표를 독립변수로 하여 단일 회귀분석을 진행하였다.

연령에 따른 홍채지표를 각각 단순 회귀분석으로 분석해 보았을 때, [표 3]및 [표 4]에 나타낸 바와 같이, 연령이 증가함에 따라 PAR은 감소하였으며(

=-1.001), PD는 증가하는 경향을(

=3.519)를 나타냈다.

[표 3]은 나이를 종속변수로 하여 PD(색소반점)에 대하여 단순회귀분석을 진행한 결과를 나타내며, [표 4는 나이를 종속변수로 하여 PAR(동공면적비율)에 대하여 단순회귀분석을 진행한 결과를 나타낸다.

연령과 홍채지표(PD)의 단순회귀분석

모델		비표준화 계수		표준화계수	t	Sig.
모델		B	Std.Error	Beta	t	Sig.
1	(상수)	31.673	1.999		15.848	0.000
1	PD(등급)	3.519	1.439	0.156	2.446	0.015

연령과 홍채지표(PAR)의 단순회귀분석

모델		비표준화 계수		표준화계수	t	Sig.
모델		B	Std.Error	Beta	t	Sig.
1	(상수)	226.519	10.026		22.593	0.000
1	PAR(비율)	-1.001	0.262	-0.239	-3.815	0.000

이를 통해 연령과 홍채지표의 단순회귀분석에서 전체 대상자의 연령이 증가함에 따라 PAR은 감소하고, PD는 증가하는 것을 알 수 있으며, 일반적으로 연령이 증가함에 따라 PAR은 감소¹1 Ko BU, Ryu WY, Park WC. Pupil Size in the Normal Korean Population According to Age and Illuminance. Journal of Korean Ophthalmological Society. 2011; 52: 401-406하는 것으로 알려져 있으며, PD 또한 시간에 따라 변화하는 지표일 수 있다는 가능성을 제시한다.

이어서, 홍채지표와 생체지수와의 연관성이 있는지 분석하기 위해 홍채지표와 HRV, 홍채지표와 체성분지표와의 상관분석을 진행하여 [표 5]에 나타냈다.

[표 5]는 홍체지표, 체질량지수 및 HRV 사이의 사람의 상관관계를 나탄내다.

모든 대상자의 홍채지표와 체성분지표의 상관성 분석을 진행하였다. PAR은 BMI(r=0.179), 체지방률(r=0.250), 제지방량(r=0.376), 체지방량(r=0.249), 체중(r=0.171)과 양의 상관관계를 나타냈다. ANWR은 체지방률(r=-0.188)과 제지방량(r=-0.161), 체지방량(r=-0.164)과 음의 상관관계를 나타냈다.

홍채지표와 HRV의 상관성 분석에서는 ID와 LF/HF가 양의 상관관계(r=0.166) PD와 HR은 음의 상관관계(r=-0.143)를 보였다. PAR과 HR은 양의 상관관계(r=0.169)를 나타냈다.

*P<0.05, ** P<0.01 홍체지표, 체질량지수 및 HRV 사이의 사람의 상관관계에 있어서 유의미한 상관관계를 볼드체로 표시하였다.

홍체지표, 체질량지수 및 HRV 사이의 사람의 상관관계

		ID (grade)	PD (grade)	NR (grade)	TR (grade)	ANWR (ratio)	PAR (ratio)
Body Composition Indices	BMI(kg/㎡)	-0.029	-0.071	0.017	0.052	-0.118	0.179**
	Percent Body Fat (%)	-0.122	-0.111	0.047	-0.009	-0.188**	0.250**
	Total body Water (l)	0.118	0.016	-0.027	0.071	0.041	0.026
	Skeletal Muscle Mass (kg)	0.107	0.033	-0.010	0.085	0.032	0.017
	Fat Free Mass (kg)	-0.011	-0.058	0.023	0.014	-0.161*	0.376**
	Body Fat Mass (kg)	-0.064	-0.092	0.025	0.034	-0.164*	0.249**
	Weight (kg)	0.045	-0.050	-0.004	0.056	-0.072	0.171**
	Waist-Hip ratio	-0.017	-0.010	0.000	-0.011	-0.106	0.038
Heart Rate Variability	TP (㎡)	-0.024	-0.001	0.022	-0.064	0.047	0.051
	VLF (㎡)	-0.025	-0.031	0.057	-0.015	0.117	0.085
	LF (㎡)	-0.008	-0.034	-0.064	-0.028	-0.078	-0.057
	HF (㎡)	-0.106	0.016	-0.029	-0.074	-0.010	-0.014
	LF/HF (ratio)	0.166*	-0.018	0.100	0.057	0.042	0.065
	HR	-0.046	-0.143*	-0.045	0.044	-0.073	0.169**

이어서, 전체 대상자를 8체질별로 그룹화 한 후, 각각의 체질군에서 홍채지표와 HRV의 상관분석을 진행하여 [표 6] 내지 [표 9]에, 홍채지표와 체성분지표와의 상관분석을 진행하여 [표 10] 내지 [표 13]에 나타냈다.

이하 *P<0.05, ** P<0.01 홍체지표, 체질량지수 및 HRV 사이의 사람의 상관관계에 있어서 유의미한 상관관계를 볼드체로 표시하였다.

p<0.05 인 경우를 통계적으로 유의한 것으로 판정하였다.

각각의 체질군에서 홍채지표와 HRV의 상관분석을 금양체질, 금음체질, 목양체질, 토양체질에 대해 진행하였다.

1)금양체질`

[표 6]을 통해서 알 수 있는 바와 같이, 금양체질에서는 ID와 LF/HF의 양의 상관관계(r=0.416)가 나타났다. TR과 HR은 양의 상관관계(r=0.488), VLF와는 음의 상관관계(r=-0.401), PAR과 LF/HF는 음의 상관관계(r=-0.399)가 나타났다.

금양체질(N=26)에서 홍체지표 및 HRV 사이의 사람의 상관관계

	ID (grade)	PD (grade)	NR (grade	TR (grade)	ANWR (ratio)	PAR (ratio)
TP (㎡)	0.059	-0.027	0.170	-0.350	0.131	0.116
VLF (㎡)	0.078	0.070	0.025	-0.401*	0.276	0.089
LF (㎡)	0.189	-0.053	0.170	-0.335	0.135	-0.038
HF (㎡)	-0.090	-0.069	0.223	-0.214	0.002	0.221
LF/HF (ratio)	0.416*	0.129	0.114	-0.199	0.285	-0.399^*
HR	-0.239	0.048	-0.184	0.488*	-0.123	0.036

2)금음체질

[표 7]을 통해서 알 수 있는 바와 같이, 금음체질에서는 toxic radii와 LF/HF의 양의 상관관계(r=0.331)가 나타났다.

금음체질(N=50)에서 홍체지표 및 HRV 사이의 사람의 상관관계

	ID (grade)	PD (grade)	NR (grade	TR (grade)	ANWR (ratio)	PAR (ratio)
TP (㎡)	0.041	-0.184	0.095	-0.097	-0.069	0.102
VLF (㎡)	0.194	-0.030	0.075	-0.161	0.053	0.175
LF (㎡)	0.012	-0.212	0.035	0.100	-0.029	0.104
HF (㎡)	-0.277	-0.199	0.043	-0.188	-0.272	-0.006
LF/HF (ratio)	0.256	0.047	0.095	0.331^*	0.226	0.067
HR	-0.010	-0.259	-0.070	0.239	-0.030	0.175

3)목양체질

[표 8]을 통해서 알 수 있는 바와 같이, 목양체질에서는 PAR과 LF/HF(r=0.314), HR(r=0.268)에서 양의 상관관계가 나타났다.

목양체질(N=73)에서 홍체지표 및 HRV 사이의 사람의 상관관계

	ID (grade)	PD (grade)	NR (grade	TR (grade)	ANWR (ratio)	PAR (ratio)
TP (㎡)	-0.020	0.101	-0.027	-0.135	0.023	0.046
VLF (㎡)	-0.061	0.080	0.085	0.109	0.204	0.000
LF (㎡)	-0.013	-0.051	-0.110	-0.048	-0.122	-0.100
HF (㎡)	-0.016	0.033	-0.125	-0.168	0.026	-0.044
LF/HF (ratio)	-0.056	0.037	0.230	0.001	-0.113	0.314^**
HR	0.037	-0.176	-0.003	0.090	-0.062	0.268^*

4) 토양체질

[표 9]를 통해서 알 수 있는 바와 같이, 토양체질에서는 ID와 LF/HF의 양의 상관관계가 나타났다.

토양체질(N=83)에서 홍체지표 및 HRV 사이의 사람의 상관관계

	ID (grade)	PD (grade)	NR (grade	TR (grade)	ANWR (ratio)	PAR (ratio)
TP (㎡)	-0.089	-0.091	-0.019	0.100	-0.011	0.099
VLF (㎡)	-0.127	-0.215	0.039	-0.011	-0.052	0.203
LF (㎡)	0.002	-0.167	-0.052	0.107	-0.054	0.094
HF (㎡)	-0.129	0.057	-0.094	0.143	0.023	0.034
LF/HF (ratio)	0.242^*	-0.122	0.080	-0.028	-0.036	-0.051
HR	-0.137	-0.176	-.002	-.110	-0.057	0.130

각각의 체질군에서 홍채지표와 체성분지표 상관분석을 금양체질, 금음체질, 목양체질, 토양체질에 대해 진행하였다.

1) 금양체질

[표 10]에서 알 수 있는 바와 같이, 금양체질에서는 NR과 BMI의 양의 상관관계(r=0.481)가 나타났다.

금양체질(N=26)에서 홍체지표 및 체성분지표 사이의 사람의 상관관계

	ID (grade)	PD (grade)	NR (grade)	TR (grade)	ANWR (ratio)	PAR (ratio)
BMI (kg/㎡)	-0.001	0.111	0.481 ^*	0.144	0.062	0.044
Percent Body Fat (%)	-0.032	0.066	0.332	-0.090	-0.030	0.137
Total body Water (l)	0.143	-0.055	-0.024	0.152	0.101	-0.066
Skeletal Muscle Mass (kg)	0.153	-0.051	-0.030	0.151	0.099	-0.061
Body Fat Mass (kg)	-0.136	-0.197	0.303	0.194	-0.263	0.174
Body Fat Mass (kg)	-0.079	-0.004	0.377	-0.076	0.078	0.166
Weight (kg)	0.143	-0.025	0.263	0.123	0.111	0.024
Waist-Hip ratio	-0.119	-0.114	-0.130	-0.176	0.115	0.137

2) 금음체질

[표 11]에서 알 수 있는 바와 같이, 금음체질에서는 TR과 BMI의 양의 상관관계(r=0.418)가 나타났으며, NR과 골격근량(r=0.434), 체수분(r=0.438), 체중(r=0.333)에서 양의 상관관계가 나타났으며, PAR과 제지방량은 양의 상관관계(r=0.297)가 나타났다.

금음체질(N=50)에서 홍체지표 및 체성분지표 사이의 사람의 상관관계

	ID (grade)	PD (grade)	NR (grade)	TR (grade)	ANWR (ratio)	PAR (ratio)
BMI (kg/㎡)	-0.156	0.111	0.158	0.418**	-0.135	0.123
Percent Body Fat (%)	-0.112	0.064	-0.215	0.142	-0.277	0.141
Total body Water (l)	-0.120	-0.060	0.434**	0.165	0.129	0.078
Skeletal Muscle Mass (kg)	-0.114	-0.066	0.438**	0.167	0.143	0.079
Body Fat Mass (kg)	0.125	-0.012	-0.027	0.046	-0.068	0.297*
Body Fat Mass (kg)	-0.100	0.084	0.003	0.225	-0.249	0.176
Weight (kg)	-0.154	0.010	0.333*	0.267	-0.061	0.176
Waist-Hip ratio	-0.139	0.207	-0.048	0.102	-0.267	0.042

3)목양체질

[표 12]를 통해서 알 수 있는 바와 같이, 목양체질에서는 ID와 체수분(r=0.292), 골격근량(r=0.290)의 양의 상관관계가 나타났다. ANWR과 제지방량은 음의 상관관계(r=-0.270), PAR과 제지방량(r=0.424), 체지방량(r=0.283), 체지방률(r=0.264)은 양의 상관관계가 나타났다.

목양체질(N=73)에서 홍체지표 및 체성분지표 사이의 사람의 상관관계

	ID (grade)	PD (grade)	NR (grade)	TR (grade)	ANWR (ratio)	PAR (ratio)
BMI (kg/㎡)	-0.011	-0.088	0.037	-0.018	-0.046	0.204
Percent Body Fat (%)	-0.226	-0.147	0.230	0.041	-0.068	0.264 ^*
Total body Water (l)	0.292*	0.122	-0.176	-0.057	-0.031	-0.001
Skeletal Muscle Mass (kg)	0.290*	0.120	-0.173	-0.062	-0.029	-0.003
Body Fat Mass (kg)	-0.005	-0.074	-0.057	-0.025	-0.270*	0.424**
Body Fat Mass (kg)	-0.033	-0.067	0.084	0.017	-0.097	0.283*
Weight (kg)	0.182	0.044	-0.071	-0.029	-0.078	0.164
Waist-Hip ratio	0.094	0.101	0.132	0.036	-0.046	-0.082

4)토양체질

[표 13]을 통해서 알 수 있는 바와 같이, 토양체질에서는 PD와 체지방률의 음의 상관관계(r=-0.244), PAR과 제지방량과의 양의 상관관계(r=0.356)가 나타났다.

토양체질(N=83)에서 홍체지표 및 체성분지표 사이의 사람의 상관관계

	ID (grade)	PD (grade)	NR (grade)	TR (grade)	ANWR (ratio)	PAR (ratio)
BMI (kg/㎡)	-0.025	-0.112	-0.063	-0.026	-0.068	0.016
Percent Body Fat (%)	-0.162	-0.244*	0.004	-0.066	-0.214	0.173
Total body Water (l)	0.125	0.024	-0.096	0.054	0.222^*	-0.064
Skeletal Muscle Mass (kg)	0.079	0.069	-0.033	0.110	0.180	-0.096
Body Fat Mass (kg)	-0.082	-0.084	0.025	0.038	-0.016	0.356**
Body Fat Mass (kg)	-0.138	-0.184	-0.004	0.028	-0.136	0.104
Weight (kg)	0.018	-0.124	-0.095	0.020	0.077	0.039
Waist-Hip ratio	-0.006	-0.017	0.013	-0.089	-0.014	-0.146

전술한 실험예들을 요약하면, 체질 구분 없이 홍채지표와 체성분지표, HRV와의 상관성 분석을 진행했을 때, 홍채지표와 체성분지표 분석에서는 PAR이 클수록BMI, 체중, 제지방량, 체지방량이 증가하였는데, 이는 기존 출원인의 특허에 개시된 바와 같이, PAR이 체수분, 단백질, 무기질 등 제지방량 및 기초대사량과 유의한 정의 상관관계가 있었던 부분과 일치하였다. ANWR이 클수록 제지방량과 체지방량, 체지방률은 감소하였다. ANWR의 안쪽은 동공조임근에 의해 조절되고, 바깥쪽은 동공확대근에 의해 조절된다.

동공조임근이 있는 자율신경환 안쪽의 영역이 상대적으로 넓으면, 부교감신경계의 지속적인 긴장이 많음을 의미하며, 그러나 교감신경이 항진시에도 식욕 증가로 인한 체지방이 증가할 수 있으므로, 이에 대해서는 재분류 및 보정이 필요하다.

홍채지표와 HRV와의 상관성 분석에서는 ID가 증가할수록 LF/HF 수치가 높아졌다. ID는 열공(lacuna)의 개수가 많을수록 증가하며, ID가 증가할수록 외향적인 경향을 보이며, 임¹²은 ID가 높을수록 자율성이 높고, 대담한 경향을 보인다고 하였다. LF/HF는 교감신경과 부교감신경의 비율을 나타내는 지표로, 증가된 LF/HF는 교감신경계의 우세를 의미한다.

PAR은 클수록 심박수가 증가하고, 반대로 PD가 많을수록 심박수는 감소하였는데, 연령과 마찬가지로 심박수와 관련해서도 PAR과 PD는 반대의 경향성을 나타내었다.

한편, 팔체질에 따른 홍채지표와 체성분 지표간 상관성 분석에서는, [표 14]에 나타낸 바와 같이, 체질별로 상이한 상관성을 나타냈다.

금양체질에서는 NR과 BMI의 양의 상관관계가 나타났으며, 금음체질에서는 NR과 골격근량, 체수분, 체중에서 양의 상관관계가 나타났다.

Larsson의 연구에서는 NR이 많은 사람이 적은 사람보다 충동을 제어하는 능력이 낮다고 보고하였다.

따라서 금양, 금음 체질의 경우 NR이 증가할수록 충동을 제어하는 능력이 낮아 상대적으로 체중이나 BMI의 증가가 나타나는 것으로 보인다.

목양체질에서는 ID와 골격근량, 체수분과의 양의 상관관계가 나타났다. 토양체질에서는 PD와 체지방률의 음의 상관관계, PAR과 제지방량과의 양의 상관관계가 나타났다. 이는 일반적으로 체질을 분류하지 않고 분석했을 때는 나오지 않았던 결과이며 따라서 금양, 금음체질의 경우 NR이, 목양체질에서는 ID가, 토양체질에서는 PD가 체질의 특이점을 나타낼 수 있는 지표일 가능성을 생각해 볼 수 있다.

팔체질에 따른 홍채지표와 HRV의 상관성 분석에서도, 체질별로 상이한 상관성을 나타냈다. 금양체질에서는 체질 분류 전의 결과와 동일하게 ID와 LF/HF의 양의 상관관계가 나타났다.

TR과 심박수는 양의 상관관계를 보였다. TR은 홍채 표층 섬유의 과도한 수축, 이완 혹은 장기간 섬유긴장으로 인해 발생된다고 인식된다¹¹. 따라서 TR의 증가는 교감신경의 항진을 유추해 볼 수 있다. PAR과 LF/HF는 음의 상관관계가 나타났다. 금음체질에서는 TR과 LF/HF의 양의 상관관계가 나타나 금양체질과 마찬가지로 TR의 증가와 교감신경 항진의 연관성을 생각해 볼 수 있었다. 목양체질에서는 PAR과 LF/HF, 심박수가 양의 상관관계를 나타냈다. 이는 금양체질에서 PAR과 LF/HF가 음의 상관관계를 나타낸 것과 반대의 결과이다. 토양체질에서는 ID와 LF/HF간 양의 상관관계가 나타났다. 이는 금양체질에서의 결과와 동일하였다.

[표 14]는 체질을 구분하여서 분석을 시행한 때의 8체질에 따른 홍채지표, HRV 및 BMI 사이의 상관관계를 나타낸다.

일반적으로 홍채지표와 체성분, HRV 분석을 시행했을 때와 [표 14]를 통해서 알 수 있는 바와 같이, 체질을 구분하여서 분석을 시행한 때는 결과의 경향성이 다르게 나타났다.

도 7a 내지 도 7d는 각각 금양 체질에서의 NR, 금음 체질에서의 TR, 목양체질에서의 열공(lacuna), 토양체질에서의 PD를 나타내는 사진이다.

체질 구분 전의 홍채지표와 체성분지표 분석 결과, PAR과 ANWR이 유의하게 나타난 반면, 팔체질별 분석 결과에서는 금양, 금음 체질에서는 NR과 TR이, 목양체질은 ID가 토양체질은 PD에서 유의한 상관관계가 나타났다. 홍채지표와 HRV와의 분석에서는 LF/HF와 HR에서 유의한 관계가 나타나는 경향을 보였다.

전체적으로 상관성 분석 결과와 체질별로 나타나는 유의한 지표가 각각 다르게 나타났는데, 이는 체질마다 다른 홍채지표가 체질의 특이점을 나타냄을 알 수 있다.

또한 일부 동일한 지표에서 다른 결과가 나타난 것은, 두 체질의 안정시의 자율신경계의 반응이 다르게 나타나며, 이는 체질적인 자율신경 균형 조절이 다르게 나타날 수 있다는 것을 알 수 있다.

110 : 정보 획득부 120 : 정보생성부
121 : 8체질 진맥타당성 검토부 123 : 홍채지표/연령상관성 검토부
125 : 홍채지표/HRV 상관성 검토부 127 : 홍채지표/체성분 상광선 검토부
129 : 체질별 상관성 검토부

Claims

팔체질 진단 및 이에 따른 치료법과 음식분류, 섭생법을 요청하는 사용자의 사용자 단말;
상기 사용자 단말의 사용자의 요청에 따라 사용자 체질을 객관적으로 진단, 맞춤 처방을 하는 팔체질 진단서버; 및
상기 팔체질 진단서버가 객관적으로 진단, 맞춤처방할 수 있도록 상기 사용자 단말 및 상기 팔체질 진단서버와 네트워크를 통해 연결되며, 8체질 진맥정보, 홍채지표, HRV 정보, 체성분 지표 정보 및 이들의 상관관계 정보를 제공하는 객관적데이터제공서버를 포함하는 객관적 팔체질 진단시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 팔체질 진단서버는 상기 사용자 단말 및 상기 객관적데이터제공서버로부터 홍채 지표, 체성분 지수 및 HRV와 8체질의 진맥정보를 획득하는 정보획득부와, 상기 정보획득부를 통해 획득된 정보들 사이의 상관관계성을 판단하여 객관성이 보증된 객관적인 팔체질 진단정보를 생성하는 정보생성부와, 상기 정보생성부를 통해 생성된 객관적인 정보를 학습하는 학습부와, 상기 정보생성부를 인공지능을 이용하여 지원하는 AI 객관적 진단부와, 상기 정보생성부를 통해서 생성된 정보의 객관적 타당성을 검토하여, 통계학적 표준편차 범위를 벗어난 경우에 대하여 상기 AI 객관적 진단부에서 제공하는 정보를 이용하여 팔체질 정보를 재분류 및 보정하는 재분류/보정부와, 상기 정보획득부, 상기 정보생성부와, 상기 AI 객관적 진단부와, 상기 재분류/보정부의 정보를 저장 등록하는 데이터베이스를 포함하는 객관적 팔체질 진단시스템.
제 2 항에 있어서,
상기 정보생성부는 8체질 진맥의 타당성을 검토하는 8체질 진맥 타당성 검토부와, 홍채지표와 연령의 상관성을 검토하는 홍채지표/연령상관성 검토부와, 홍채지표와 자율신경 활성도의 상관성을 검토하는 홍채지표/HRV 상관성 검토부와, 홍채지표와 체성분 지표의 상관성을 검토하는 홍채지표 체성분지표 상관성 검토부와, 체질별 홍채지표, 자율신경 활성도, 체성분 지표를 검토하는 체질별 상관성 검토부를 포함하는 객관적 팔체질 진단시스템.
제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 따른 객관적 팔체질 진단시스템을 이용한 객관적 팔체질 모니터링 방법에 있어서,
8체질 진맥 전문가 단말을 통해서 진맥하여 전송된 8체질중 어느 하나의 체질에 대하여 8체질 진맥의 타당성을 판단하는 단계와,
사용자 단말을 통해 수신된 사용자 연령과, 홍채 진단 전문가 단말로부터 수신된 홍채 지표 특성을 이용하여 홍채지표와 연령의 타당성을 판단하는 단계와,
상기 홍채 진단 전문가 단말로부터 수신된 홍채 지표 특성과, 체성분지수 평가단말로부터 수신된 체성분 지수를 이용하여 홍채지표와 체성분지표의 타당성을 판단하는 단계와,
상기 홍채 진단 전문가 단말로부터 수신된 홍채 지표 특성과, HRV 측정부을 통해서 측정된 HRV를 이용하여 계산된 자율신경 활성도를 이용하여 홍채지표와 자율신경 활성도의 상관성을 이용하여 타당성을 판단하는 단계와,
상기 홍채 진단 전문가 단말로부터 수신된 사용자의 홍채지표와, 자율신경 활성도 평가단말의 자율신경 활성도와, 상기 체성분지수 평가단말로부터 수신된 사용자의 체성분지수와, 상기 8체질 진맥 전문가 단말로부터 수신한 진맥 결과를 이용하여 체질별 홍채지표, 자율신경활성도, 체성분지수 등의 상관성을 이용하여 상기 진맥 결과의 타당성을 판단하는 단계를 포함하는 객관적 팔체질 모니터링 방법.
제 4 항에 있어서,
상기 8체질 진맥의 타당성을 판단하는 단계는 수신된 진맥 체질이 토양, 목양, 금음, 금양 체질 중 하나이면 타당성이 있는 것으로 판단하는 단계와,
상기 홍채지표와 연령상관성을 통해 타당성을 판단하는 단계는 사용자의 연령이 증가함에 따라 PAR은 감소하고, PD는 증가하면 타당성이 있는 것으로 판단하는 단계를 포함하는 객관적 팔체질 모니터링 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 홍채지표와 자율신경 활성도의 상관성을 이용하여 타당성을 판단하는 단계는 ID가 증가할수록 LF/HF 수치가 높고, ID는 열공(lacuna)의 개수가 많을수록 증가하며, PAR은 클수록 심박수가 증가하고, 반대로 PD가 많을수록 심박수는 감소하는 경우에 타당성이 높다고 판단하는 단계를 포함하는 객관적 팔체질 모니터링 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 홍채지표와 체성분지표의 상관성을 이용하여 타당성을 판단하는 단계는 PAR이 클수록 BMI, 체중, 제지방량, 체지방량이 증가하고, ANWR이 클수록 제지방량과 체지방량, 체지방률이 감소하는 경우 타당성이 높다고 판단하는 객관적 팔체질 모니터링 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 체질별 홍채지표, 자율신경활성도, 체성분지표 상관성을 이용하여 타당성을 판단하는 단계는 금양체질에서 NR과 BMI의 양의 상관관계가 나타나며, 금음체질에서 NR과 골격근량, 체수분, 체중에서 양의 상관관계가 나타나고, 목양체질에서 ID와 골격근량, 체수분과의 양의 상관관계가 나타나며, 토양체질에서 PD와 체지방률의 음의 상관관계를 나타내며, PAR과 제지방량과의 양의 상관관계를 나타내면 타당성이 높다고 판단하는 단계를 포함하는 객관적 팔체질 모니터링 방법.
제 8 항에 있어서,
상기 체질별 홍채지표, 자율신경활성도, 체성분지표 상관성을 이용하여 타당성을 판단하는 단계는 금양체질에 대해 ID와 LF/HF의 양의 상관관계를 나타내고, TR과 심박수는 양의 상관관계를, PAR과 LF/HF는 음의 상관관계를 나타내고, 금은 체질에 대해 TR과 LF/HF의 양의 상관관계가 목양체질에서는 PAR과 LF/HF 및 심박수가 양의 상관관계를, 금양체질에서 PAR과 LF/HF가 음의 상관관계를 나타내며, 토양체질에서는 ID와 LF/HF간 양의 상관관계를 나타내면 타당성이 높다고 판단하는 객관적 팔체질 모니터링 방법.
제 9 항에 있어서,
상기 8체질 진맥정보, 홍채지표, HRV 정보, 체성분 지표 정보 및 이들의 상관관계 정보를 이용하여 타당성이 떨어진다고 판단되는 경우에 데이터베이스부에 저장된 정보를 학습하여 인공지능을 이용하여 재분류/보정하는 단계를 포함하는 객관적 팔체질 모니터링 방법.
제 10 항에 있어서,
학습부는 재분류/보정부를 통해서 체질을 고려하여 재분류/보정된 정보에 대하여 상기 데이터베이스부에 저장된 정보를 학습하여 AI 객관적 진단부가 금양, 금음체질의 경우 NR을, 목양체질에서는 ID를, 토양체질에서는 PD를 체질의 특이점을 나타낼 수 있는 지표로 판단하게 하는 객관적 팔체질 모니터링 방법.
제 11 항에 있어서,
상기 인공지능을 이용하여 재분류/보정하는 단계는 체질 구분 전에 홍채지표와 체성분지표를 분석한 결과, PAR과 ANWR이 중요하게 나타나고, 홍채지표와 HRV와의 분석에서 LF/HF와 HR에서 중요한 상관관계를 나타내지만, 팔체질별 분석 결과에서는 다른 상관관계를 나타내는 경우에 금양, 금음 체질에서는 NR과 TR을, 목양체질은 ID를, 토양체질에서는 PD를 중요한 상관관계를 나타내는 것으로 가중치 요소를 달리하여 재분류 및 보정하는 단계를 포함하는 객관적 팔체질 모니터링 방법.
제 11 항에 있어서,
상기 인공지능을 이용하여 재분류/보정하는 단계는 전체적인 상관성 분석 결과와 체질별로 나타나는 유의한 지표를 학습하게 하여 전체적인 상관성 분석 결과와 체질별로 나타나는 유의한 지표가 각각 다르게 나타난 경우에, 체질마다 다른 홍채지표를 체질의 특이점으로 사용하는 객관적 팔체질 모니터링 방법.