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퍼지 로직에 기반한 사상체질 분류기에 관한 연구 = A study on sasang constitution classifier via fuzzy logic
서명 / 저자 퍼지 로직에 기반한 사상체질 분류기에 관한 연구 = A study on sasang constitution classifier via fuzzy logic / 권영준.
저자명 권영준 ; Kwon, Young-Joon
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2006].
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초록정보

In this thesis, Sasang Constitution Classifier based on a Fuzzy Logic is proposed. The proposed classifier considers only 3 constitutions (Taeeurin, Soyangin, Soeumin) among 4 constitutions (Taeyangin, Taeeumin, Soyangin, Soeumin). The proposed classifier consists of 3 steps. Firstly, it is a part for classifying between Taeeumin and other constitutions using appearance information. For constructing first part, we need to train membership function from collected data. Through this training process, general membership functions about each constitution are obtained, Secondly, it is a part for classifying 3 constitutions using both mind and evidence of disease information. For constructing second part, we need to get some questionnaires about constitution from people. Finally, the Sasang Constitution classifier has final result using fuzzy logic (e.g.>Fuzzy Rule, Fuzzy Inference). And we compared with results of 3 experts for verifying final result. Final result consists of 2 parts (such as the result before compensation, the result after compensation). The result before compensation shows that classification rate exceeded 77.4%. The result after compensation shows that classification rate exceeded 85.2%.

본 논문에서는 퍼지로직을 이용한 사상체질분류기를 제안한다. 제안된 사상체질분류기는 전체 4개(태양인, 태음인, 소양인, 소음인)체질 중 3개의 체질(태음인, 소양인, 소음인)만을 분류하며 구성은 크게 3부분으로 나누어진다. 첫 번째 부분은 사람의 외형정보인 용모와 체격 정보를 이용하여 태음인과 기타 체질로 구분을 하기 위한 것으로 체질을 구분하는 방법은 체질구분이 확실한 데이터를 통해 트레이닝된 소속도 함수와 외형부분을 위한 퍼지추론시스템을 이용하여 구분한다. 두 번째 부분은 첫 번째 부분에서 나누어진 체질에 따라 적합한 설문문항을 진단을 받고 있는 사람에게 실시하여 응답을 받는 부분으로 이는 최종 체질분류를 위한 퍼지추론시스템의 입력으로 들어가게 된다. 세 번째 부분은 앞의 부분에서 입력된 정보를 전문가 규칙으로 구성된 체질분류기(퍼지추론시스템)에 넣어 최종 결론을 도출하게 된다. 도출된 결론은 검증을 위하여 3명의 전문가(한의사)의 결과와 비교하였으며 만약 전문가의 결과와 체질분류기의 결과가 불일치 할 경우를 대비하여 체질분류기에 보상기를 두어 외형정보관련 소속도 함수에 대한 보상을 가하였다. 최종 결과는 보상이 되기 전에는 전체 77.4%의 분류률을 보였으며, 보상이 된 후에는 전체 85.2%의 분류률을 보였다. 이는 전문가들의 전체 평균 분류률 79.5%보다 좋은 결과를 얻었음을 알 수 있다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MEE 06012
형태사항 ix, 70 p. : 삽도 ; 26 cm
언어 한국어
일반주기 저자명의 영문표기 : Young-Joon Kwon
지도교수의 한글표기 : 변증남
지도교수의 영문표기 : Zeung-Nam Bien
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전기및전자공학전공,
서지주기 참고문헌 : p. 56-59
주제 사상체질 분류기
퍼지 로직
Sasang Constitution Classifier
Fuzzy Logic
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