KR20110060142A - 비만 변증 판별 장치 및 비만 변증 판별 방법 - Google Patents

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KR20110060142A
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Abstract

본 발명에 따른 비만 변증 판별 장치는, 비만 환자의 증상에 대한 증상 정보들을 입력받는 입력부; 각 비만 변증 별로 설정되는 판별상수 및 가중치에 대한 정보가 저장되는 저장부; 상기 증상 정보들, 상기 판별상수 및 상기 가중치를 이용하여 각 비만 변증 별로 판별점수를 산출하며, 산출된 판별점수들 중에서 최고치에 상응하는 비만 변증을 상기 비만 환자의 변증으로 판별하는 연산부; 상기 연산부의 제어에 따라 상기 비만 환자의 변증에 대한 정보를 출력하는 출력부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

비만 변증 판별 장치 및 비만 변증 판별 방법{Discriminant apparatus for obesity syndrome differentiation and discriminan method for obesity syndrome differentiation}
본 발명은 비만 변증 판별 장치 및 비만 변증 판별 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 비만 환자의 증상에 대한 증상 정보들을 입력받아 각 비만 변증 별로 설정되어 있는 판별상수 및 가중치를 이용하여 판별점수를 산출함으로써, 비만 환자의 변증을 보다 효과적으로 판별할 수 있는 비만 변증 판별 장치 및 비만 변증 판별 방법에 관한 것이다.
비만이라 함은 체내에 지방조직이 과다한 상태를 의미하며, 한의학에서는 인체에 불필요한 습담이 과다하게 축적되어 있는 상태를 의미한다. 비만의 원인으로는 유전적 요인, 환경적 요인, 에너지 대사의 이상 등이 있다. 비만의 종류에는 원인에 따라서, 단순 비만과 증후성 비만으로 분류할 수 있다. 단순 비만은 과식과 운동 부족이 그 원인이며, 증후성 비만은 내분비, 시상하부성, 유전, 전두엽 및 대사성 등으로 발생한다.
비만은 각종 성인병의 원인이 되고 만성질병의 이환율을 증가시킬 뿐만 아니라 인간의 수명을 단축시키는 등의 심각한 문제를 일으키고 있다. 따라서 비만의 치료를 위한 다양한 방법들이 강구되고 있으나, 일반적으로 BMI(Body Mass Index, 체질량지수)나 몸무게, 허리 둘레 등과 같이 일반적인 계측치에 의존하고 있는 실정이다. 한의학에서는 개개인의 비만의 유형에 따라 치료를 하고 있는데, 이 유형을 진단하는 변증에 대한 체계적인 시스템은 미비한 실정이다.
한편, 한의학에서는 실제 치료에 임하는 한의사의 지식과 경험에 따른 개인적인 편차로 진단의 객관화 문제가 제기되어 왔으며, 최근 이러한 문제를 해결하기 위한 진단 객관화 연구들이 진행되고 있다. 그러나 종래에 방식은 설문지를 통하여 각 증상의 경증정도에 따른 합을 통하여 변증 점수를 계산하고, 그 계산 결과는 단순한 증상 점수의 합으로서 증상마다 각 변증에 기여하는 정도의 차이를 반영하지 못한다는 문제점이 있었다.
따라서, 의사의 직관에 의존이 강한 한의학에 있어서는 각종 사전 정보를 이용한 변증의 객관화 및 과학화된 판단 방법이 더욱 필요한 실정이다.
본 발명은 상술된 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 비만 환자들의 증상에 대한 정보를 입력받아 점수로 환산하여 계산함으로써 비만 환자의 변증을 보다 정확하게 판별할 수 있는 비만 변증 판별 장치 및 비만 변증 판별 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은, 비만 환자의 증상 정보를 수집할 수 있고, 입력된 증상 정보의 결과를 종합적으로 출력함으로써, 각 변증별 주요 증상을 보다 용이하게 알 수 있으며, 이를 통해 임상 전문가의 진단에 대한 객관성 및 재현성을 확보할 수 있는 비만 변증 판별 장치 및 비만 변증 판별 방법을 제공하는 것이다.
본 발명에 따른 비만 변증 판별 장치는, 비만 환자의 증상에 대한 증상 정보들을 입력받는 입력부; 각 비만 변증 별로 설정되어 있는 판별상수 및 가중치에 대한 정보가 저장되는 저장부; 상기 증상 정보들, 상기 판별상수 및 상기 가중치를 이용하여 각 비만 변증 별로 판별점수를 산출하며, 산출된 판별점수들 중에서 최고치에 상응하는 비만 변증을 상기 비만 환자의 변증으로 판별하는 연산부; 상기 연산부의 제어에 따라 상기 비만 환자의 변증에 대한 정보를 출력하는 출력부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 연산부는, 상기 증상 정보들을 각 비만 변증에 해당되는 독립변수들로 보정하는 한편, 상기 각 비만 변증 별로 설정되어 있는 상기 판별상수, 상기 독립변수들 및 상기 독립변수들 별로 설정되어 있는 가중치들을 이용하여 각 비만 변증 별로 판별점수를 산출하는 제1연산부; 및 산출된 상기 판별점수들 중에서 최고치를 판별하는 한편, 상기 최고치에 상응하는 비만 변증을 상기 비만 환자의 변증으로 판별하는 제2 연산부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 제1연산부는, 상기 증상 정보들을, 비만 변증들 중 제1 비만 변증에 해당되는 독립변수들로 보정하고, 상기 독립변수들 각각을, 상기 독립변수에 대하여 설정되어 있는 상기 가중치와 곱한 값들을 서로 더하여, 상기 제1 비만 변증에 대한 상기 판별점수를 산출하고, 그리고 상기 비만 변증들에 포함되는 모든 비만 변증들에 대하여 상기와 같은 과정을 반복적으로 수행하여 각 비만 변증 별로 판별점수들을 산출하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 제2연산부는, 상기 제1연산부가 상기 반복과정을 통해 산출된 판별점수들 중에서 최고치를 판별하고, 그리고 상기 최고치에 상응하는 비만 변증을 상기 비만 환자의 변증으로 판별하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 제1연산부는, 상기 증상 정보가, 상기 증상에 대한 증상의 정도가 거의 없다는 것이면 독립변수를 1로, 상기 증상에 대한 증상 정도가 가끔 혹은 조금 있다는 것이면 독립변수를 2로, 상기 증상에 대한 증상 정도가 보통 정도로 증상이 있다는 것이면 독립변수를 3으로, 상기 증상에 대한 증상 정도가 다소 심하다는 것이면 독립변수를 4로, 상기 증상에 대한 증상 정도가 아주 심하다는 것이면 독립변수를 5로 설정하여 상기 판별 점수를 산출하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 제1 연산부는, 상기 입력부에 입력된 상기 증상 정보들에 상응하는 값을 1, 2, 3, 4, 5 중 어느 하나로 설정함으로써, 상기 증상 정보들을 독립변수로 보정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 비만 변증 판별 방법은,
비만 변증 판별 장치의 입력부를 통해 비만 환자의 증상에 대한 증상 정보들을 입력받는 증상 정보 입력 단계;
상기 비만 변증 판별 장치의 연산부가, 상기 증상 정보들, 상기 각 비만 변증 별로 설정되어 있는 판별상수 및 가중치를 이용하여 각 비만 변증 별로 판별점수를 산출하며, 산출된 판별점수에서 최고치에 상응하는 비만 변증을 상기 비만 환자의 변증으로 판별하는 변증 판별 단계; 및
상기 연산부가 상기 변증 판별 단계에서 판별된 변증에 대한 정보를 상기 비만 변증 판별 장치의 출력부를 통해 출력하는 변증 출력 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 변증 판별 단계는, 상기 증상 정보가, 상기 증상에 대한 증상의 정도가 거의 없다는 것이면 상기 연산부가 상기 독립변수를 1로, 상기 증상에 대한 증상 정도가 가끔 혹은 조금 있다는 것이면 상기 연산부가 상기 독립변수를 2로, 상기 증상에 대한 증상 정도가 보통 정도로 증상이 있다는 것이면 상기 연산부가 상기 독립변수를 3으로, 상기 증상에 대한 증상 정도가 다소 심하다는 것이면 상기 연산부가 상기 독립변수를 4로, 상기 증상에 대한 증상 정도가 아주 심하다는 것이면 상기 연산부가 상기 독립변수를 5로 설정하여 상기 판별 점수를 산 출하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 제1 연산 단계는, 상기 연산부가 상기 증상 정보 입력 단계에서 입력된 상기 증상 정보들에 상응하는 값을 1, 2, 3, 4, 5 중 어느 하나로 설정함으로써, 상기 증상 정보들을 독립변수로 보정하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 변증 판별 단계는, 상기 연산부가, 상기 증상 정보들을 각 비만 변증에 해당되는 독립변수들로 보정하는 한편, 상기 각 비만 변증 별로 설정되어 있는 상기 판별상수, 상기 독립변수들 및 상기 독립변수들 별로 설정되어 있는 가중치들을 이용하여 각 비만 변증 별로 판별점수를 산출하는 제1연산 단계; 및 상기 연산부가, 산출된 상기 판별점수들 중에서 최고치를 판별하는 한편, 상기 최고치에 상응하는 비만 변증을 상기 비만 환자의 변증으로 판별하는 제2연산 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 제1연산 단계는, 상기 연산부가 상기 증상 정보들을, 비만 변증들 중 제1 비만 변증에 해당되는 독립변수들로 보정하는 보정 단계; 상기 연산부가 상기 독립변수들 각각을, 상기 독립변수에 대하여 설정되어 있는 상기 가중치와 곱한 값들을 서로 더하여 상기 제1 비만 변증에 대한 제1 판별점수를 산출하는 판별점수 산출 단계; 및 상기 연산부가 상기 비만 변증들에 포함되는 또 다른 비만 변증들에 대하여 상기 보정 단계 및 판별점수 산출 단계를 수행하여 또 다른 판별점수들을 산출하는 반복 수행 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 제2연산 단계는, 상기 연산부가 상기 반복 수행 단계를 통해 산출된 판별점수들 중에서 최고치를 판별하고, 그리고 상기 최고치에 상응하 는 비만 변증을 상기 비만 환자의 변증으로 판별하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 변증 출력 단계는, 상기 연산부가, 상기 증상 정보를 비만 변증 유형별로 분류하여 상기 출력부에 출력하는 단계; 상기 연산부가, 상기 반복 수행 단계에서 산출된 각 비만 변증 별 판별점수를 상기 출력부에 그래프로 출력하는 단계; 및 상기 연산부가, 상기 그래프의 내용을 상기 출력부에 문자로 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 비만 환자들의 증상에 대한 정보를 입력받아 이를 점수로 환산하여 계산함으로써, 비만 변증을 보다 높은 정확도로 판별할 수 있다는 우수한 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 비만 환자의 변증을 높은 정확도로 판별할 수 있는 효과가 있으며, 비만 환자의 증상 정보를 수집할 수 있고, 입력된 증상 정보의 결과를 종합적으로 출력함으로써, 각 변증별 주요 증상을 쉽게 알 수 있으며, 이를 통해 임상 전문가의 진단에 대한 객관성 및 재현성을 확보할 수 있다는 우수한 효과가 있다.
이하, 본 발명의 이해를 돕기 위하여 바람직한 실시예를 제시한다. 그러나 하기의 실시예는 본 발명을 보다 쉽게 이해하기 위하여 제공되는 것일 뿐, 실시예 에 의해 본 발명의 내용이 한정되는 것은 아님을 유의한다.
도 1은 본 발명에 따른 비만 변증 판별 장치의 구성을 개략적으로 도시하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 비만 변증 판별 장치(100)는 입력부(110), 저장부(120), 연산부(130) 및 출력부(140)를 포함한다.
입력부(110)는 비만 환자의 증상에 대한 증상 정보들을 입력받는 역할을 수행한다. 상기 증상 정보들은 크게 전신증상, 정서성격증상, 소화기능, 순환기능으로 분류될 수 있으며, 아래와 같이 다양한 증상들이 포함되어 있다.
즉, 증상 정보는, [표 1]에 도시된 바와 같은 다양한 증상에 대한 정보들로서, 한의사 또는 다양한 분야의 전문의의 판단으로 획득된 정보와 환자 본인의 실질적인 상태를 나타내는 정보를 의미한다. 본 발명의 실시예에서는 비만 변증에 해당하는 총 52개의 증상을 증상 정보로서 포함하였다. 한편, 이러한 증상 정도들은 예시적인 것으로서, 한의사 또는 다양한 분야의 전문의의 판단에 의해 변경되거나 가감될 수 있음을 유의한다.
[전신증상] : 평소 힘이 없고 피곤하다, 몸이 무겁고 움직이는 것이 싫다, 머리가 어지럽다, 정신이 흐릿하거나 머리가 무겁다, 얼굴색이 창백하다, 헛땀이 난다, 추위를 싫어한다, 몸이 차거나 손발이 차다.
[정서성격증상] : 내향적이거나 민감한 성격이다, 작은일에도 쉽게 화가 난 다, 평소에 고민걱정을 많이 한다, 정서적으로 가슴이 답답하다, 자주 우울하다, 스트레스를 받으면 아픈 곳이 더 심해진다, 흉골 부근(가슴 정중앙)을 누르면 통증이 있다, 옆구리 부근에 팽팽한 느낌의 통증이 있다.
[소화기능] : 소화가 잘 되지 않는 편이다, 스트레스를 받으면 소화불량이 더 심해진다, 과식폭식을 자주 한다, 배가 불러도 음식을 먹는 경향이 있다, 입맛이 없다, 식사량이 적다, 배가 더부룩하다, 트림이 잦다, 배에 가스가 많이 찬다, 자주 체한다, 음식이 위장에 정체되어 있는 것 같다, 식사 후에 곧잘 배가 아프다, 속이 거북하고 토하고 싶을 때가 있다, 무른 대변을 보거나 곧잘 설사를 한다, 자주 설사를 하며 배에서 소리가 난다, 평소에도 위장에서 물소리가 난다, 평소 배변이 힘든 편이다, 소변이 시원하게 배출되지 않는다.
[순환기능] : 온 몸이 전체적으로 붓는다, 얼굴이나 눈이 붓는다, 팔다리가 붓는다, 하체가 더 붓는 것 같다, 몸에 찌르는 듯한 통증이 있다, 통증이 한곳에 고정된다, 야간에 통증이 가중된다, 외상을 입은 적이 있다, 몸에서 출혈 증상이 나타난다, 피부에 멍,자반,실핏줄이 드러난다, 눈 주위나 입술이 검다, 피부가 비늘모양으로 갈라진다, 피부나 뱃속에 덩어리가 만져진다, 몸에 고착화된 덩어리가 있다, 아랫배의 통증이 있다(여자의 경우는 심한 생리불순, 생리통을 포함), 기침이 나며 가래가 많다, 목에 이물감이 있다, 가슴이 답답하여 통증이 있다.
Figure 112009073595484-PAT00001
저장부(120)는 본 발명에 따른 비만 변증 판별에 이용되는 각종 정보들, 예를 들면, 각 비만 변증 별로 설정되는 판별상수, 가중치 및 독립변수들에 대한 정보가 저장된다. 판별상수, 가중치 및 독립변수들에 대해서는 후술하기로 한다.
연산부(130)는 입력부(110)에 입력되는 증상 정보들, 저장부(120)에 저장되는 판별상수, 가중치 및 독립변수들을 이용하여 각 비만 변증 별로 판별점수를 산출하며, 산출된 판별점수들 중에서 최고치에 상응하는 비만 변증을 비만 환자의 변증으로 판별하는 역할을 한다. 연산부(130)에 구체적인 역할에 대해서는 후술하기로 한다.
출력부(140)는 연산부(130)의 제어에 따라 비만 환자의 변증에 대한 정보를 출력하는 역할을 수행한다. 출력부(140)는 예를 들어, 증상 정보를 비만 변증 유형별로 분류하여 출력하거나 또는 산출된 각 비만 변증 별 판별점수를 그래프로 출력하거나 또는 그래프의 내용을 문자로 출력할 수도 있다.
즉, 출력부(140)는 연산부(130)의 제어에 따라 비만 환자의 변증에 대한 정보를 다양한 형태로 출력할 수 있으며 그 형태가 특별히 제한되지 않음을 유의한다.
도 2는 본 발명에 따른 비만 변증 판별 방법을 개략적으로 도시하는 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 비만 변증 판별 방법은, 비만 환자의 증상에 대한 증상 정보들을 입력받는 증상 정보 입력 단계(S100), 각 증상 정보들을 독립변수(즉, 소정의 보정값)로 보정하여 가중치를 곱한 후, 이를 모두 더한 값에 판별 상수를 더하여 판별 점수를 산출하는 판별 점수 산출 단계(S110), 판별 점수 산출 단계에서 산출된 판별 점수들 중 최고치를 이용하여 비만 환자의 변증을 판별하는 비만 변증 판별 단계(S120), 및 비만 변증 판별 단계에서 판별된 비만 환자의 변증을 출력하는 변증 출력 단계(S130)를 포함한다.
증상 정보 입력 단계(S100)는 비만 환자의 증상에 대한 증상 정보들을 입력받는 단계이다. 구체적으로, 비만 환자의 증상의 정도에 따라 '아주 아니다'(증상이 거의 없는 경우에 해당), '아니다' (증상이 가끔 혹은 조금 있는 경우에 해당), '그렇다' (증상이 보통 정도인 경우에 해당), '다소 그렇다' (증상이 다소 심한 경우에 해당), 및 '아주 그렇다' (증상이 아주 심한 경우에 해당)를 입력 받는다. 이러한 증상 정보들은 후술되는 바와 같이 연산부(130)에 의해 독립변수로 보정되어 저장부(120)에 저장되게 된다.
한편, 본 발명의 실시예에서는 증상 정도 입력 단계에 있어서, 증상의 정도를 구분하는 정도가 '거의 없다', '가끔 혹은 조금 있다', '보통 정도로 증상이 있다', '다소 심하다', '아주 심하다'의 5단계로 구분되지만, 필요에 따라서 또는 사용자의 의도에 따라서는 '아니다', '그렇다', '매우 그렇다'의 3단계로도 구분이 될 수 있음을 유의한다.
판별 점수 산출 단계(S110)는 연산부(130)의 제1 연산부(131)에 의해 수행되는데, 입력된 상기 각 증상 정보들을 독립변수로 보정하고, 각각의 독립변수에 가중치를 곱한 후, 이를 모두 더한 값에 판별 상수를 더하여 하나의 변증에 대한 판별 점수를 산출하게 된다. 이러한 제1 연산부(131)에 의해 수행되는 판별 점수 산출은 아래의 [수학식 1]에 의해 수행된다.
Figure 112009073595484-PAT00002
여기서, 변증j는 j번째 변증에 대한 판별점수를 나타내는 것으로서, 예를 들어, 변증1은 비허증, 변증2는 담음증, 변증3은 양허증, 변증4는 식적증, 변증5는 간울증, 그리고 변증6은 어혈증에 대한 판별점수를 나타내는 것이다. 따라서, 본 발명의 실시예에서, j는 1부터 6의 숫자를 갖는다. 한편, 변증의 종류가 추가 또는 감소됨에 따라 j의 값은 다양하게 변경될 수 있음을 유의한다.
여기서, 판별상수는 보다 정확한 판별점수를 산출하기 위해 임의적으로 추가되는 상수로서, 각 변증마다 상이한 값을 가질 수 있다. 이러한 판별상수는 한의사 또는 다양한 분야의 전문의의 판단 및 각종 자료에 근거하여 결정되는 값으로서, 반드시 일정한 값으로 제한되는 것은 아니며 경우에 따라서 변경될 수 있음을 유의한다.
여기서, 독립변수는 [표 1]에 도시된 각각의 52가지 증상에 대한 상태를 숫자로 보정한 값이다. 예를 들어, [표 1]에서 '평소 힘이 없고 피곤하다'라는 첫 번째 증상에 대하여, 상기 증상이 거의 없으면 독립변수1은 1이 되고, 상기 증상이 가끔 혹은 조금 있으면 독립변수1은 2가 되고, 증상의 정도가 보통인 경우에는 독립변수1은 3이 되고, 증상 정도가 다소 심한 경우에는 독립변수1은 4가 되고, 그리 고 증상 정도가 아주 심하면 독립변수1은 5로 정의될 수 있다. 따라서, [표 1]에 도시된 52가지 증상에 대하여 독립변수 역시 52개가 산출될 수 있다.
여기서, ai는 각 증상에 대한 가중치로서, [표 1]에 도시된 52가지의 증상에 대하여 각 변증 별로의 가중치를 나타낸다.
이때, 독립변수의 숫자 및 가중치(ai)의 숫자(i)는 새로운 증상의 추가 및 유사한 증상의 병합 등에 의해 증감될 수 있음을 유의한다.
[표 2]는 비허증, 담음증, 양허증, 식적증, 간울증, 어혈증의 6가지 변증유형에 따른 판별상수 및 가중치를 표로 정리한 자료이다.
한편, 판별상수, 독립변수 및 가중치는 각 변증별로 다른 값을 갖도록 설정될 수 있으며, 판별상수, 독립변수 및 가중치는 기존의 비만 환자들로부터 얻어진 증상 정보들을 분석하여 설정된 값들로서, 반드시 아래의 [표 2]의 값들에 제한되는 것은 아님을 유의한다.
Figure 112009073595484-PAT00003
[표 2]에 도시된 바와 같이, 비허증에 대해서는 판별상수가 -11.76이고, 담음증에 대해서는 판별상수가 -11.03이고, 양허증에 대해서는 판별상수가 -11.51이고, 식적증에 대해서는 판별상수가 -9.81이고, 간울증에 대해서는 판별상수가 -11.30이고, 그리고 어혈증에 대해서는 판별상수가 -14.66임을 알 수 있다.
또한, "평소 힘이 없고 피곤하다"라는 증상에 대하여 가중치(a1)가 비허증에 대해서는 1.27이고, 담음증에 대해서는 0.97이고, 양허증에 대해서는 0.98이고, 식적증에 대해서는 0.59이고, 간울증에 대해서는 0.68이고, 그리고 어혈증에 대해서는 0.96임을 알 수 있다.
한편, 제1 연산부(131)에서는 상기 과정을 모두 6개의 변증에 대하여 모두 실시하게 된다. 즉 제1 연산부(131)는 판별 점수 산출 단계(S110)를 통해 6개의 판별 점수를 산출하게 된다. 즉, 제1 연산부(131)에서는 [수학식 1] 및 [표 2]에 기재된 상수값을 이용하여 비허증에 대한 판별점수를 산출하고, 그후 이어서 담음증, 양허증, 식적증, 간울증 그리고 어혈증의 판별점수를 산출한다.
다음으로, 비만 변증 판별 단계(S120)는 연산부(130)의 제2 연산부(132)에 의해 수행되는데, 판별 점수 산출 단계에서 산출된 판별 점수들 중 최고치(즉, 6개의 판별 점수 중 제일 높은 판별 점수)를 선택하여 상기 최고치에 상응하는 변증을 비만 환자의 변증으로 판별한다.
변증 출력 단계(S130)는 출력부(140)에 의해서 수행되며, 연산부(130)의 제어에 따라 비만 변증 판별 단계에서 판별된 비만 환자의 변증을 출력한다. 상기한 바와 같이, 출력부(140)는 예를 들어, 증상 정보를 비만 변증 유형별로 분류하여 출력하거나 또는 산출된 각 비만 변증 별 판별점수를 그래프로 출력하거나 또는 그래프의 내용을 문자로 출력할 수도 있다.
즉, 변증 출력 단계(S130)는 연산부(130)의 제어에 따라 비만 환자의 변증에 대한 정보를 다양한 형태로 출력할 수 있으며 그 형태가 특별히 제한되지 않음을 유의한다.
이하에서는, 본 발명에 따른 비만 변증 판별 방법과 실제로 전문적인 의사들이 판별한 비만 변증과의 관계를 [표 3]을 참조하여 간단히 설명하기로 한다.
연구 대상은 지정된 24개 한방의료기관에 내원한 환자들을 대상으로 자료를 수집하였다. 한국한의학연구원에서 개발한 한방비만변증설문지를 통하여 비허증, 담음증, 양허증, 식적증, 간울증, 어혈증의 6가지 변증유형으로 진단된 1,487명 중 나이가 20세 이상이며, BMI가 23 이상인 1,254명의 과체중 환자를 선택하였고, 1,254명 중 전문적인 의사들간에 변증에 대한 의견이 불일치하는 환자들은 제외하여 총 1,166명에 대하여 분석을 하였다.
[표 3]은 본 발명에서 분석된 비만 환자에 대한 실제 변증과 본 발명에 따라 판별된 변증을 나타내는 표이다. 즉, [표 3]에서 실제변증이란 의사들에 의해 실제로 판별된 변증을 의미하며, 판별 모형에 의한 변증이란 본 발명에 따라 판별된 변증을 의미한다.
Figure 112009073595484-PAT00004
[표 3]을 참조하면, 의사들에 의해 실제로 비허증으로 진단된 176명의 비만 환자 중 71명(40.34%)이 판별 모형에 의해 정확하게 비허증으로 판별되었다. 그리고, 담음증은 156명 중 51명(32.69%)이 정확하게 판별되었고, 양허증은 174명 중 90명(51.72%)이 정확하게 판별되었고, 식적증은 309명 중 236명(76.38%)이 정확하게 판별되었고, 간울증은 296명 중 209명(70.61%)이 정확하게 판별되었고, 어혈증은 55명 중 36명(65.45%)이 정확하게 판별되었다.
또한, 전체적으로는 1,166명 중 693명의 비만 변증이 정확하게 일치하여 약 59%의 정확성을 나타내었다. 한편, 실제로 6가지 비만 변증 중에서 가장 빈도수가 높은 식적증 및 간울증에 대해서는 각각 76.38% 및 70.61%의 정확성을 나타내었다.
이상, 여기에서는 본 발명을 특정 실시예에 관련하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명이 그에 한정되는 것은 아니며, 이하의 특허청구의 범위는 본 발명의 정신과 분야를 이탈하지 않는 한도 내에서 본 발명이 다양하게 개조 및 변형될 수 있다는 것을 당업계에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 알 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 비만 변증 판별 장치의 구성을 개략적으로 도시하는 도면이며,
도 2는 본 발명에 따른 비만 변증 판별 방법을 개략적으로 도시하는 흐름도이다.

Claims (9)

  1. 비만 환자의 증상에 대한 증상 정보들을 입력받는 입력부;
    각 비만 변증 별로 설정되는 판별상수 및 각 비만 변증의 증상에 따라 설정되는 가중치에 대한 정보가 저장되는 저장부;
    상기 증상 정보들, 상기 판별상수 및 상기 가중치를 이용하여 각 비만 변증 별로 판별점수를 산출하며, 산출된 판별점수들 중에서 최고치에 상응하는 비만 변증을 상기 비만 환자의 변증으로 판별하는 연산부; 및
    상기 연산부의 제어에 따라 상기 비만 환자의 변증에 대한 정보를 출력하는 출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는,
    비만 변증 판별 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 연산부는,
    상기 증상 정보들을 독립변수들로 보정하고, 그리고 상기 판별상수, 상기 독립변수들 및 상기 가중치를 이용하여 각 비만 변증 별로 판별점수를 산출하는 제1 연산부; 및
    산출된 상기 판별점수들 중에서 최고치를 선택하고, 상기 최고치에 상응하는 비만 변증을 상기 비만 환자의 변증으로 판별하는 제2 연산부를 포함하는 것을 특 징으로 하는,
    비만 변증 판별 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제1 연산부는,
    상기 증상 정보들을 비만 변증들 중 하나의 비만 변증에 해당되는 독립변수들로 보정하고, 상기 독립변수들 각각을 상기 가중치와 곱한 후, 이를 모두 더한 값에 판별 상수를 더하여 상기 하나의 비만 변증에 대한 판별점수를 산출하고, 그리고
    상기 비만 변증들 중 다른 비만 변증들에 대하여 상기와 같은 과정을 반복적으로 수행하여 각 비만 변증 별로 판별점수들을 산출하는 것을 특징으로 하는,
    비만 변증 판별 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 제1 연산부는,
    상기 입력부에 입력된 상기 증상 정보들에 상응하는 값을 1, 2, 3, 4, 5 중 어느 하나로 설정함으로써, 상기 증상 정보들을 독립변수로 보정하는 것을 특징으로 하는,
    비만 변증 판별 장치.
  5. 비만 변증 판별 장치의 입력부를 통해 비만 환자의 증상에 대한 증상 정보들을 입력받는 증상 정보 입력 단계;
    상기 비만 변증 판별 장치의 연산부가, 상기 증상 정보들, 상기 각 비만 변증 별로 설정되어 있는 판별상수 및 각 비만 변증의 증상에 따라 설정되는 가중치를 이용하여 각 비만 변증 별로 판별점수를 산출하며, 산출된 판별점수에서 최고치에 상응하는 비만 변증을 상기 비만 환자의 변증으로 판별하는 변증 판별 단계; 및
    상기 연산부가 상기 변증 판별 단계에서 판별된 변증에 대한 정보를 상기 비만 변증 판별 장치의 출력부를 통해 출력하는 변증 출력 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는,
    비만 변증 판별 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 변증 판별 단계는,
    상기 연산부가, 상기 증상 정보들을 독립변수들로 보정하고, 그리고 상기 판별상수, 상기 독립변수들 및 상기 가중치를 이용하여 각 비만 변증 별로 판별점수를 산출하는 제1 연산 단계; 및
    상기 연산부가, 산출된 상기 판별점수들 중에서 최고치를 선택하고, 상기 최고치에 상응하는 비만 변증을 상기 비만 환자의 변증으로 판별하는 제2 연산 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
    비만 변증 판별 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제1연산 단계는,
    상기 연산부가 상기 증상 정보들을 비만 변증들 중 하나의 비만 변증에 해당되는 독립변수들로 보정하는 보정 단계;
    상기 연산부가 상기 독립변수들 각각을 상기 가중치와 곱한 후, 이를 모두 더한 값에 판별 상수를 더하여 상기 하나의 비만 변증에 대한 판별점수를 산출하는 판별점수 산출 단계; 및
    상기 연산부가 상기 비만 변증들 중 다른 비만 변증들에 대하여 상기 보정 단계 및 상기 판별점수 산출 단계를 반복적으로 수행하여 각 비만 변증 별로 판별점수들을 산출하는 반복 수행 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
    비만 변증 판별 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 제1 연산 단계는,
    상기 연산부가 상기 증상 정보 입력 단계에서 입력된 상기 증상 정보들에 상응하는 값을 1, 2, 3, 4, 5 중 어느 하나로 설정함으로써, 상기 증상 정보들을 독립변수로 보정하는 것을 특징으로 하는,
    비만 변증 판별 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 변증 출력 단계는,
    상기 연산부가, 상기 증상 정보를 비만 변증 유형별로 분류하여 상기 출력부에 출력하는 단계;
    상기 연산부가, 상기 반복 수행 단계에서 산출된 각 비만 변증 별 판별점수를 상기 출력부에 그래프로 출력하는 단계; 및
    상기 연산부가, 상기 그래프의 내용을 상기 출력부에 문자로 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
    비만 변증 판별 방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR101361546B1 (ko) * 2012-07-09 2014-02-13 전남대학교산학협력단 유전성 골격근 이온통로병 원인 예측방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체 및 이를 실행시키는 장치

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170043353A (ko) * 2015-10-13 2017-04-21 한국 한의학 연구원 기능성 위장장애의 진단을 보조하는 컴퓨팅 장치 및 방법
KR102636390B1 (ko) * 2018-10-31 2024-02-14 한국 한의학 연구원 생체신호를 이용하는 허증 판별 방법 및 허증 판별 장치

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040012368A (ko) * 2002-08-02 2004-02-11 주식회사 엔바이오니아 역학적 결과에 근거한 개인별 질병위험정보 제공 방법
JP5004449B2 (ja) * 2004-09-14 2012-08-22 悠司 丸山 心身健康度評価システム
KR100916747B1 (ko) * 2007-06-12 2009-09-14 주식회사 알엑스커뮤니케이션즈 문진을 이용한 질환추정 및 치료효과 관리시스템 및 그방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101361546B1 (ko) * 2012-07-09 2014-02-13 전남대학교산학협력단 유전성 골격근 이온통로병 원인 예측방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체 및 이를 실행시키는 장치

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