본초 및 용량 용어를 이용한 방제구성 자동추출방법에 대한 연구

『의종손익』을 중심으로

Objective : 본 연구에서는 고의서의 원문으로부터 방제 구성을 자동적으로 추출하는 방법을 제시하고자 한다. Methods : 본 연구는 Microsoft社의 Window 10 환경에서 Microsoft Office 365의 Access를 사용하여 진행하였다. 방제구성 자동추출 대상 원문은 종합의서인 『醫宗損益』이다. ‘본초용어’와 ‘용량용어’ 데이터 셋을 이용하여 본초와 용량을 추출하고, 최종적으로 문자열의 위치 값을 이용해 방제 구성을 자동으로 추출하였다. Results : 본 연구를 진행할 때 PC환경은 Intel Core i7-1065G7 CPU 1.30GHz를 사용하였으며, RAM은 8GB를 사용하였고, Window 10 64비트 운영 체제를 사용하였다. 6,115개 문장에서 19,277개 본초-용량 구성을 추출하였다. Conclusion : 본 연구 결과로 데이터화 되어있는 한의서의 경우 인적·물적 자원의 지원 없이도 방제 지식을 추출할 수 있게 되었고, 나아가 고의서 지식의 임상 활용 유용성을 제시하였다.

Objectives : This research aims to suggest a automatic data extract method for herbal formula combinations from medical classics‘ texts. Methods : This research was carried out by using Access of Microsoft Office 365 in Windows 10 of Microsoft. The subject text for extraction was 『Euijongsonik』. Using data sets of herb and dosage terminology, herbal medicinals and their dosages were extracted. Afterwards, using the position value of the character string, the formula combinations were automatically extracted. Results :The PC environment of this research was Intel Core i7-1065G7 CPU 1.30GHz, with 8GB of RAM and a Windows 10 64bit operation system. Out of 6,115 verses, 19,277 herb-dosage combinations were extracted. Conclusions : In this research, it was demonstrated that in the case of classical texts that are available as data, knowledge on herbal medicine could be extracted without human or material resources. This suggests an applicability of classical text knowledge to clinical practice.