의사결정나무모형을 이용한 사상체질분류함수의 개발에 관한 연구 (II)

Study on Development of Classification Function into Sasang Constitution using Decision Trees Model (II) - Variable Selection based on Frequency Analysis

본 논문에서는 한방병원에서 사상체질분류검사설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질분류함수를 개발하기 위하여 데이터마이닝에서의 의사결정나무모형을 이용한다. 본 연구에서 사용하는 데이터는 경희대학교 강남경희한방병원과 동의대학교 부속한방병원에서 치료를 받은 환자들 중 각 병원의 사상체질전문의로부터 체질진단을 받고 최소한 4주 이상 사상체질 처방을 사용한 후 주 증상이 전반적으로 호전되어 체질이 확인된 환자 1051명을 대상으로 하고 있다. 데이터 정제 과정에서 양질의 데이터를 확보하기 위한 기준은 상반되는 설문의 응답 패턴과 체질별 설문의 응답 비율을 이용하며, 변수선택의 기준은 도수분석의 비율차이검정과 선형판별함수의 계수를 이용한다.

In this study, when we make a diagnosis of Sasang constitution using QSCC II(Questionnaire of Sasang Constitution Classification), decision tree model in data mining is applied to seek the classification function into Sasang constitution for improving the accuracy. Data used in the analysis are the questionnaires of 1051 patients who had been treated in Dong Eui Oriental Medical Hospital and Kyung Hee Oriental Medical Hospital. The criteria for data cleansing are the response pattern in the opposite questionnaires and the positive proportion of specific questionnaires in each constitution. And the criteria for variable selection are the test of homogeneity in frequency analysis and the coefficients in the linear discriminant function.