사상체질전문가의 체질 진단에서의 시진(視診) 또는 망진(望診) 상의 오류를 교정하기 위한 얼굴 분석 시스템(Method for facial analysis for correction of anthroposcopic errors from Sasang constitutional specialists)

(19) 대한민국특허청(KR)
(12) 등록특허공보(B1)
(45) 공고일자 2017년03월13일
(11) 등록번호 10-1715567
(24) 등록일자 2017년03월06일
(51) 국제특허분류(Int. Cl.)
A61B 5/00 (2006.01)
(52) CPC특허분류
A61B 5/4854 (2013.01)
A61B 5/0077 (2013.01)
(21) 출원번호 10-2016-0092714
(22) 출원일자 2016년07월21일
심사청구일자 2016년07월21일
(56) 선행기술조사문헌
KR1020090101557 A*
KR1020120034475 A*
사상체질의학회지 2009;21(3)
*는 심사관에 의하여 인용된 문헌
(73) 특허권자
동국대학교 경주캠퍼스 산학협력단
경상북도 경주시 동대로 123 (석장동)
(72) 발명자
이승철
서울특별시 광진구 아차산로 549, 1006동 402호(
광장동, 현대파크빌아파트)
(74) 대리인
이명진
전체 청구항 수 : 총 10 항 심사관 : 조형희
(54) 발명의 명칭 사상체질전문가의 체질 진단에서의 시진(視診) 또는 망진(望診) 상의 오류를 교정하기 위한
얼굴 분석 시스템
(57) 요 약
본 발명은 사상체질을 진단하는 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는, 상기 사용자의 안면 이미지 데이터
상에 얼굴 지정 표식점을 설정함으로써, 상기 표식점들 사이간의 거리 비율 및 각도의 산출이 가능하며, 이를 기
준값과 비교하여 객관적인 사상체질이 가능할 수 있다.
(뒷면에 계속)
대 표 도 - 도3
등록특허 10-1715567
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또한, 본 발명에 따른 진단 방법은 사용자의 체질을 한 가지 체질로 확정하지 않고, 얼굴의 부위별로 나타나는
체질적인 특성을 4 가지 각각의 체질 속성별로 몇 %가 속하는지를 그래프 등을 통해서 시각적으로 표현하여 사용
자의 우세한 체질을 확인할 수 있다. 이로 인해, 보다 객관적인 진단 결과의 획득이 가능할 수 있다.
더욱이, 피드백 데이터를 획득하고 분석하여 사상체질전문가의 주관적인 판단을 과학적으로 인터넷서버에서 학습
하여 학습데이터의 생성을 통해 진단 및 정확도를 지속적으로 높일 수 있을 것으로 기대된다.
이에, 객관적으로 사용할 수 있는 설문조사를 통한 문진과 함께 병용하여 얼굴 사진을 보고 감각적 또는 관념적
으로 느낄 수 있는 왜곡된 인식이나 개인적인 편견 및 잘못된 망진으로 인한 오진을 교정할 수 있다.
등록특허 10-1715567
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명 세 서
청구범위
청구항 1
하기의 단계를 포함하는, 네트워크를 통하여 접속되는 서버상에서 사상체질을 진단하기 위한 서비스 제공 방법:
(a) 안면 이미지 데이터를 전송받는 단계;
(b) 상기 단계 (a)에서 전송된 안면 이미지 데이터 상에 얼굴 가이드 점에 해당하는 복수개의 얼굴 지정 표식점
설정에 따른 좌표 정보를 추출하는 단계;
(c) 상기 단계 (b)에서 설정된 상기 복수개의 얼굴 지정 표식점에 대한 좌표 정보를 이용하여 거리 비율 및 각
도를 산출하여 복수개의 측정값을 산출하는 단계; 및
(d) 상기 단계 (c)에서 산출된 복수개의 측정값을 분석하여 체질별 정도값을 산출하는 단계로서,
상기 단계 (d)는,
(d-1) 상기 단계 (c)에서 산출된 복수개의 측정값과 기 설정된 기준값을 비교하여 태양 (TY), 소양 (SY), 태음
(TE), 소음 (SE) 및 미판정 (ND) 중 어느 하나로 판정한 후, 상기 판정결과와 표준편차를 곱하여 복수개의 판정
결과값을 산출하는 단계;
(d-2) 상기 단계 (d-1)에서 산출된 판정 결과값에 상기 측정값에 해당하는 기 설정된 가중치 (A)를 곱하여 복수
개의 체질별 결과값을 산출하여 가산하는 단계; 및
(d-3) 상기 단계 (d-2)에서 산출된 각각의 체질별 결과값들을 이용하여 체질별 정도값을 산출하는 단계를 포함
하는 것을 특징으로 하는, 서비스 제공 방법.
청구항 2
제1항에 있어서, 상기 방법은, (e) 상기 단계 (c)에서 산출된 복수개의 측정값에 대한 피드백 데이터를 근거로
기 설정된 기준값을 보정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 서비스 제공 방법.
청구항 3
제2항에 있어서, 상기 (e) 단계는,
(e-1) 상기 단계 (c)에서 산출된 복수개의 측정값에 대한 피드백 데이터를 수집하는 단계; 및
(e-2) 상기 단계 (e-1)에서 수집된 피드백 데이터를 통해 상기 기준값을 재조정하여 생성된 새로운 학습데이터
를 서버에 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 서비스 제공 방법.
청구항 4
삭제
청구항 5
제1항에 있어서, 상기 단계 (a)의 안면 이미지 데이터는, 정면 안면 이미지 데이터 및 측면 안면 이미지 데이터
를 포함하는 것을 특징으로 하는, 서비스 제공 방법.
청구항 6
등록특허 10-1715567
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제1항에 있어서, 상기 단계 (b)의 얼굴 가이드 점은, 사상체질을 진단하기 위한 얼굴의 특징이 되는 부위인 것
을 특징으로 하는, 서비스 제공 방법.
청구항 7
제1항에 있어서, 상기 단계 (c)의 거리 비율은, 기 설정된 복수개의 얼굴 지정 표식점간의 직선거리에 대한 제1
측정거리 및 제2 측정거리간의 상대적인 비율인 것을 특징으로 하는, 서비스 제공 방법.
청구항 8
제1항에 있어서, 상기 단계 (c)의 각도는, 기 설정된 적어도 3개의 얼굴 지정 표식점 사이의 각도인 것을 특징
으로 하는, 서비스 제공 방법.
청구항 9
제1항에 있어서, 상기 (d-2) 단계는, 하기의 수학식 1에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는, 서비스 제공 방법.
[수학식 1]
(α1 × A1) (α2 × A2) … (α28 × A28)
(상기 α 1 내지 α 28은 상기 복수개의 측정값에 의해 판별된 사상체질 [태양 (TY), 소양 (SY), 태음 (TE), 소
음 (SE) 및 미판정 (ND) 중 어느 하나] × B 1 내지 B 28 각각의 기 설정된 표준편차, A 1 내지 A 28은 상기 B
1 내지 B 28 각각의 미리 설정된 가중치이다.)
청구항 10
제1항에 있어서, 상기 (d-3) 단계는, 하기의 수학식 4에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는, 서비스 제공 방법.
[수학식 4]
(a × TY) (b × SY) (c × TE) (d × SE)
(상기 a는 기준값에 따라 판별된 태양 (TY) 체질들의 표준편차 × 가중치의 합, b는 기준값에 따라 판별된 소양
(SY) 체질들의 표준편차 × 가중치의 합, c는 기준값에 따라 판별된 소양 (SY) 체질들의 표준편차 × 가중치의
합, 및 d는 기준값에 따라 판별된 소양 (SY) 체질들의 표준편차 × 가중치의 합이다.)
청구항 11
얼굴 진단 시스템에 있어서,
사용자로부터 안면 이미지 데이터를 수신하는 이미지 획득부(100);
상기 안면 이미지 데이터 상에 얼굴 지정 표식점을 설정하기 위한 유저인터페이스 창을 출력하는 인터페이스 제
공부(200);
상기 설정된 얼굴 지정 표식점에 따른 좌표 정보를 획득하는 좌표 정보 수신부(300); 및
상기 좌표 정보를 이용하여 거리 비율 및 각도의 산출을 통한 체질별 정도값을 산출하는 체질 분석부(400)를 포
함하는, 얼굴 진단 시스템.
발명의 설명
기 술 분 야
등록특허 10-1715567
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본 발명은 얼굴 분석 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 사용자의 안면 이미지 데이터 상에 표식점을 설[0001]
정하여 거리 비율 및 각도를 산출하고, 산출된 측정값을 기 설정된 기준값과 비교함으로써, 사상체질전문가들의
시진(視診) 또는 망진(望診) 시의 개인에 따른 주관적인 착각과 오류를 교정할 수 있는 사상 체질 진단 방법 및
이를 위한 진단 시스템에 관한 것이다.
배 경 기 술
사상의학은 이제마 선생이 만든 동의수세보원을 통해서 창안된 한국의 고유의 한의학으로서, 보다 구체적으로[0002]
사상의학에서는 모든 사람을 태양인, 소양인, 태음인, 소음인의 네 가지의 체질로 분류한다. 이 때, 각 체질에
따라서 사람들은 얼굴이나 몸의 형태, 용모, 성격과 평소에 나타나는 질병 증상 및 취약 질병 등이 다르고 이에
따라서 질병의 병태 생리적인 작용도 다르다고 판단하고 있다.
이에, 태양, 소양, 태음, 소음으로 나뉘어진 체질에 따라 그 특징의 차이가 있는바, 치료에 있어서 체질적 차이[0003]
를 감안하여 동일한 질병이라 하여도 치료방법을 다르게 적용할 필요가 있다.
한편, 사상체질 전문가들은 사상체질을 진단하는 방법으로 크게 QSCC Ⅱ, PSSC, Body measurement의 세 가지로[0004]
나눌 수 있다. 그러나, 상기 방법 중 한가지의 방법만으로 사람의 체질을 진단하는 경우에는 그 민감도와 특이
도가 매우 낮다고 알려져 있다. 예컨대, QSCC Ⅱ만을 활용하여 사상체질을 진단하면 태음인의 진단 민감도는 49
%, 특이도는 97 %였고, 소음인의 경우는 민감도가 67 %, 특이도가 69 %였으며, 소양인의 경우에는 민감도와 특
이도가 각각 59 % 및 75 %를 나타내었다. 또한, PSSC를 활용하여 체질을 진단한 경우에도 태음인의 민감도는 57
%, 특이도가 90 %, 소음인의 경우 민감도가 88%, 특이도가 62%였으며, 소양인의 경우에는 민감도가 18%, 특이도
가 88%를 나타내었다. 상기와 같은 문제 때문에 현재 사상체질을 진단하는 방법 3가지의 방법을 모두 사용하여
민감도 및 특이도를 높이고 있다.
현재, 사상체질 진단을 위한 각종 설문조사와 체형에 대한 객관화 지표, 진맥을 위한 기구들은 발전되고[0005]
있으나, 환자에 대한 얼굴형에 대한 시진(視診) 또는 망진(望診)에 대해서는 현재까지 통계학적이거나 과학적인
판단을 위한 프로그램이 개발된 적이 없었으며, 개발되었다고 하더라도 그 민감도 및 특이도가 매우 낮은 수준
에 있었다. 이렇게 사상체질 이론은 복합적이면서도 체질전문가들이 주관적 판단을 이용해서 체질을
진단하는바, 그 체계화나 과학화에 한계가 있다고 할 수 있다. 기존의 여러 논문들에서 사상체질의 진단을 위한
다양한 방법을 연구하고 과학화 하고자 하거나 또는 얼굴의 형태를 통한 사상체질의 진단을 위한 방법을 고안하
였지만 그 성과는 미비하였다.
한편, 사람의 체질은 여러 가지 체질이 섞여 있으나, 사상체질 전문가들은 체질의 진단함에 있어서 중요하다고[0006]
생각하는 진단 부위가 각자 다를 수 있으며, 이로 인해 사상체질 전문가 개개인에　따라 인지적 차이가 발생하
여 시각적으로 가장 우세한 체질을 하나의 체질로만 정하게 되고, 이로 인해 전문가들에 따라 서로 다른 체질로
의 진단이 발생하였다.
따라서, 얼굴 분석을 통해 사상체질을 진단할 때, 얼굴에 나타나는 여러 체질을 분석하여, 얼굴의 부위별로 어[0007]
떤 체질에 속하는지를 통해 사상체질을 객관적이고, 통계적으로 진단할 수 있는 방법 및 이를 위한 시스템의 개
발이 주요한 과제의 대상이 되고 있고, 이에 대한 연구가 이루어지고 있으나 (한국공개특허 10-1998-049735),
아직은 미비한 실정이다.
발명의 내용
해결하려는 과제
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 본 발명자들은 얼굴 이미지 데이터 상에 표식[0008]
점을 설정하고, 이에 대한 거리 비율 및 각도를 산출하여 부위별 체질진단의 기준이 되는 평균적인 표준값과 비
교하여 객관성이 높은 사상체질 진단 결과를 확인하였고, 이에 기초하여 본 발명을 완성하게 되었다.
이에, 본 발명은 하기의 단계를 포함하는, 네트워크를 통하여 접속되는 서버상에서 사상체질을 진단하기 위한[0009]
서비스 제공 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
(a) 안면 이미지 데이터를 전송받는 단계;[0010]
(b) 상기 단계 (a)에서 전송된 안면 이미지 데이터 상에 얼굴 가이드 점에 해당하는 복수개의 얼굴 지정 표식점[0011]
설정에 따른 좌표 정보를 추출하는 단계;
등록특허 10-1715567
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(c) 상기 단계 (b)에서 설정된 상기 복수개의 얼굴 지정 표식점에 대한 좌표 정보를 이용하여 거리 비율 및 각[0012]
도를 산출하여 복수개의 측정값을 산출하는 단계; 및
(d) 상기 단계 (c)에서 산출된 복수개의 측정값을 분석하여 체질별 정도값을 산출하는 단계.[0013]
또한, 본 발명은[0014]
사용자로부터 안면 이미지 데이터를 수신하는 이미지 획득부(100);[0015]
상기 안면 이미지 데이터 상에 얼굴 지정 표식점을 설정하기 위한 유저인터페이스 창을 출력하는 인터페이스 제[0016]
공부(200);
상기 설정된 얼굴 지정 표식점에 따른 좌표 정보를 획득하는 좌표 정보 수신부(300); 및[0017]
상기 얼굴 좌표 정보를 이용하여 거리 비율 및 각도의 산출을 통한 체질별 정도값을 산출하는 체질 분석부(40[0018]
0)를 포함하는, 얼굴 진단 시스템을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.
그러나 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 과제에 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다[0020]
른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
과제의 해결 수단
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 [0021]
하기의 단계를 포함하는, 네트워크를 통하여 접속되는 서버상에서 사상체질을 진단하기 위한 서비스 제공 방법:[0022]
(a) 안면 이미지 데이터를 전송받는 단계;[0023]
(b) 상기 단계 (a)에서 전송된 안면 이미지 데이터 상에 얼굴 가이드 점에 해당하는 복수개의 얼굴 지정 표식점[0024]
설정에 따른 좌표 정보를 추출하는 단계;
(c) 상기 단계 (b)에서 설정된 상기 복수개의 얼굴 지정 표식점에 대한 좌표 정보를 이용하여 거리 비율 및 각[0025]
도를 산출하여 복수개의 측정값을 산출하는 단계; 및
(d) 상기 단계 (c)에서 산출된 복수개의 측정값을 분석하여 체질별 정도값을 산출하는 단계를 제공한다.[0026]
바람직하게는, 상기 방법은, (e) 상기 단계 (c)에서 산출된 복수개의 측정값에 대한 피드백 데이터를 근거로 기[0027]
설정된 기준값을 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 (e) 단계는, [0028]
(e-1) 상기 단계 (c)에서 산출된 복수개의 측정값에 대한 피드백 데이터를 수집하는 단계; 및[0029]
(e-2) 상기 단계 (e-1)에서 수집된 피드백 데이터를 통해 상기 기준값을 재조정하여 생성된 새로운 학습데이터[0030]
를 서버에 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 단계 (d)는,[0031]
(d-1) 상기 단계 (c)에서 산출된 복수개의 측정값과 기 설정된 기준값을 비교하여 태양 (TY), 소양 (SY), 태음[0032]
(TE), 소음 (SE) 및 미판정 (ND) 중 어느 하나로 판정한 후, 상기 판정결과와 표준편차를 곱하여 복수개의 판정
결과값을 산출하는 단계;
(d-2) 상기 단계 (d-1)에서 산출된 판정 결과값에 상기 측정값에 해당하는 기 설정된 가중치 (A)를 곱하여 복수[0033]
개의 체질별 결과값을 산출하여 가산하는 단계; 및
(d-3) 상기 단계 (d-2)에서 산출된 각각의 체질별 결과값들을 이용하여 체질별 정도값을 산출하는 단계를 포함[0034]
할 수 있다.
바람직하게는, 상기 단계 (a)의 안면 이미지 데이터는, 정면 안면 이미지 데이터 및 측면 안면 이미지 데이터를[0035]
포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 단계 (b)의 얼굴 가이드 점은, 사상체질을 진단하기 위한 얼굴의 특징이 되는 부위일 수 있[0036]
다.
바람직하게는, 상기 단계 (c)의 거리 비율은, 기 설정된 복수개의 얼굴 지정 표식점간의 직선거리에 대한 제1[0037]
등록특허 10-1715567
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측정거리 및 제2 측정거리간의 상대적인 비율일 수 있다.
바람직하게는, 상기 단계 (c)의 각도는, 기 설정된 적어도 3개의 얼굴 지정 표식점 사이의 각도일 수 있다.[0038]
더욱 바람직하게는, 상기 (d-2) 단계는, 하기의 수학식 1에 따라 결정될 수 있다.[0039]
[수학식 1][0040]
(α1 × A1) (α2 × A2) … (α28 × A28)[0041]
(상기 α 1 내지 α 28은 상기 복수개의 측정값에 의해 판별된 사상체질 [태양 (TY), 소양 (SY), 태음 (TE), 소[0042]
음 (SE) 및 미판정 (ND) 중 어느 하나] × B 1 내지 B 28 각각의 기 설정된 표준편차, A 1 내지 A 28은 상기 B
1 내지 B 28 각각의 미리 설정된 가중치이다.)
더욱 바람직하게는, 상기 (d-3) 단계는, 하기의 수학식 4에 따라 결정될 수 있다.[0043]
[수학식 4][0044]
(a × TY) (b × SY) (c × TE) (d × SE)[0045]
(상기 a는 기준값에 따라 판별된 태양 (TY) 체질들의 표준편차 × 가중치의 합, b는 기준값에 따라 판별된 소양[0046]
(SY) 체질들의 표준편차 × 가중치의 합, c는 기준값에 따라 판별된 소양 (SY) 체질들의 표준편차 × 가중치의
합, 및 d는 기준값에 따라 판별된 소양 (SY) 체질들의 표준편차 × 가중치의 합이다.)
본 발명은[0047]
사용자로부터 안면 이미지 데이터를 수신하는 이미지 획득부(100);[0048]
상기 안면 이미지 데이터 상에 얼굴 지정 표식점을 설정하기 위한 유저인터페이스 창을 출력하는 인터페이스 제[0049]
공부(200);
상기 설정된 얼굴 지정 표식점에 따른 좌표 정보를 획득하는 좌표 정보 수신부(300); 및[0050]
상기 얼굴 좌표 정보를 이용하여 거리 비율 및 각도의 산출을 통한 체질별 정도값을 산출하는 체질 분석부(40[0051]
0)를 포함하는, 얼굴 진단 시스템을 제공한다.
발명의 효과
본 발명에 따르면, 사용자의 안면 이미지 데이터만으로도 다수의 사상체질 전문가들의 주관적인 시각적 오류를[0052]
교정하여, 시진(視診) 또는 망진(望診)의 객관화 및 표준화가 가능하다.
보다 구체적으로는, 상기 사용자의 안면 이미지 데이터 상에 얼굴 지정 표식점을 설정함으로써, 상기 표식점들[0053]
사이의 거리 비율 및 각도의 산출이 가능하며, 미리 통계학적으로 검증된 평균적인 사상체질 전문가들의 공통적
인 시진(視診) 또는 망진(望診)상의 얼굴에 대한 체질 진단의 기준값과 비교하여, 각 개인의 얼굴에서 표현되는
4가지 체질의 특성을 과학적인 데이터로 표시함으로써, 각 사상체질 전문가들의 시각적인 오류에 의한 시진(視
診) 또는 망진(望診)의 오진을 교정할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 진단 방법은 사용자의 체질을 한 가지 체질로 확정하지 않고, 얼굴의 부위별로 나타나는[0054]
체질적인 특성을 4 가지 각각의 체질 속성별로 몇 %가 속하는지를 그래프 등을 통해서 시각적으로 표현하여 사
용자의 우세한 체질을 확인할 수 있다. 이로 인해, 보다 객관적인 진단 결과의 획득이 가능할 수 있다.
도면의 간단한 설명
도 1은 사상체질을 진단함에 있어서, 사진 분석학적으로 각 얼굴의 특징점을 지정한 가이드 점을 나타낸[0055]
것이다.
도 2는 얼굴 지정 표식점간의 거리 비율 및 각도와 비교하여 남성 및 여성에 따라 사상체질을 진단하기 위한 기
준값의 표준값 및 표준편차 및 가중치를 나타낸 것이다.
도 3은 실제 안면 이미지 데이터를 통해서 사상체질을 진단할 결과를 원 그래프로 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 진단 시스템(10)의 구성 블록도이다.
등록특허 10-1715567
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발명을 실시하기 위한 구체적인 내용
이하, 본 발명을 상세히 설명한다.[0056]
본 발명은 하기의 단계를 포함하는, 네트워크를 통하여 접속되는 서버상에서 사상체질을 진단하기 위한 서비스[0058]
제공 방법을 제공한다:
(a) 안면 이미지 데이터를 전송받는 단계;[0059]
(b) 상기 단계 (a)에서 전송된 안면 이미지 데이터 상에 얼굴 가이드 점에 해당하는 복수개의 얼굴 지정 표식점[0060]
설정에 따른 좌표 정보를 추출하는 단계;
(c) 상기 단계 (b)에서 설정된 상기 복수개의 얼굴 지정 표식점에 대한 좌표 정보를 이용하여 거리 비율 및 각[0061]
도를 산출하여 복수개의 측정값을 산출하는 단계; 및
(d) 상기 단계 (c)에서 산출된 복수개의 측정값을 분석하여 체질별 정도값을 산출하는 단계.[0062]
본 발명에서 (a) 단계는, 안면 이미지 데이터를 전송받는 단계이다. 보다 구체적으로는, 체질 진단을 위해서 사[0064]
용자로부터 안면 이미지 데이터를 네트워크를 통해서 전송 받는 단계이다. 이　때, 상기 네트워크는 인터넷, 전
용선을 포함하는 유선 네트워크 및 무선 인터넷, 이동 통신망 및 위성 통신망 등을 모두 포함할 수 있으며, 네
트워크 뿐만 아니라 오프라인 상으로도 이미지 데이터의 전송이 가능하다면 이에 제한없이 사용가능하다.
한편, 본 발명에서, 후술할 얼굴 지정 표식점에 따른 거리 비율 및 각도의 측정은 본 발명에 따른 사상체질을[0066]
진단하기 위해서 중요하다. 이에, 상기 (a) 단계에서 안면 이미지 데이터 전송받을 때, 상기 거리 비율의 측정
을 위한 정면 안면 이미지 데이터 및 상기 각도의 측정을 위한 굴곡을 확인할 수 있는 측면 안면 이미지 데이터
를 전송받는 것이 중요하다.
본 발명에서 (b) 단계는, 상기 (a) 단계에서 전송된 안면 이미지 데이터, 보다 구체적으로는 정면 안면 이미지[0068]
데이터 및 측면 이미지 데이터 상에 가이드 점에 해당하는 위치에 얼굴 지정 표식점을 설정하는 단계이다.
이 때, 상기 가이드 점은 도 1에 도시된 바와 같이, 사상체질을 진단에 영향을 미치는 사진 분석학적으로 각 얼[0069]
굴의 특징점을 지정한 포인트를 말하며, 각각의 얼굴 가이드 점에 대한 명명은 하기 표 1에 나타내었다.
표 1
No[0071] landmarks Definitions
1. 측면 얼굴 가이드 점 명명
1 Tragion(t) 귓구멍의 가장 상부의 앞쪽 점
2 Palpebrae inferius(pi) 각각의 아래 눈꺼풀 중앙부의 가장 낮은 지점
3 Supraurale(sa) 귓불의 가장 높은 지점
4
Glabella(g)
§ 눈썹의 중앙 부분을 지나는 평행선과 이마의 윤곽선이 만나
는 이마의 돌출된 점
5 Sellion(se) 코와 이마가 이루는 윤곽선에서 가장 안으로 들어가 있는 점
6 Pronasale(prn) 코끝의 가장 앞쪽점
7 Columella (c') 코끝점과 비하점의 중간점
8 Ala curvature(or alar crest
point)(ac)
콧방울의 가장 볼록한 부분과 뺨부분이 만나는 점
9 Subnasale(sn) 코와 인중 위쪽이 만나는 점
10 Labiale superius(ls) 윗입술의 가장 윗부분으로 인중의 끝과 만나는 점
11 Labiale inferius(li) 아랫입술의 가장 아랫부분으로 턱이 시작하는 점
12
Pogonion(pg)
§ 턱의 가장 앞쪽 점으로 이마와 연결한 수직선과 가장 가까운
점
13
Distant chin(dc)
§ 귓구멍의 귀구슬점에서 가장 먼 턱의 지점
2. 정면 얼굴 가이드 점 명명
14 Trigion(tr) 얼굴의 중앙에서 머리털이 나기 시작하는 가장 아랫점
15
Glabella(g)
§ 눈썹 중앙 사이의 중간 점
16 Nasion(n) 양측 눈꺼풀 가장 높은 지점을 연결한 수평선의 중앙점
17,18 Ala(al) 콧방울의 가장 바깥 점
19 Subnasale(sn) 정중앙에서 코와 인중이 만나는 최하점
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20 Labiale superius(ls) 윗입술의 가장 위쪽 중앙점
21 Stomion(sto) 윗입술과 아랫입술이 만나는 중앙점
22 Labiale inferius(li) 아랫입술의 가장 아래쪽 중앙점
23,24 Cheilon(ch) 입의 가장 바깥 점 (왼쪽 및 오른쪽)
25 Gnathion(gn) 턱 중앙의 가장 아래 점,
26,27
Mandibular angle(ang)
§ 왼쪽 및 오른쪽 Cheilon를 연결하는 연장선과 하악 윤곽이
만나는 점
28,29
Lateral gonion (latgo)
§ 왼쪽 및 오른쪽 광대점과 턱끝점을 연결한 선과 평행한 선이
턱의 윤곽과 만나는 점
30,31 Entocanthion(en); 왼쪽 및 오른쪽 눈의 가장 안쪽 점
32,33 Exocanthion(ex) 왼쪽 및 오른쪽 눈꺼풀 사이의 열의 가장 바깥 점
34,35 Palpebraesuperius(ps) 왼쪽 및 오른쪽 윗 눈꺼풀의 가장 높은 점
36,37 Palpebrae inferius (pi) 왼쪽 및 오른쪽 아랫 눈꺼풀의 가장 아랫 점
38,39 Zygion(zy) 왼쪽 및 오른쪽의 광대의 가장 바깥 점
40,41 Center of pupil(p) 왼쪽 및 오른쪽 눈동자의 중앙점
이를 통해, 도 1에 도시된 얼굴 가이드 점에 해당하는 위치에 상기 (a) 단계에서 전송된 안면 이미지 데이터 상[0073]
에 상기 얼굴 가이드점에 해당되는 부위에 얼굴 지정 표식점이 설정 되면, 확인하고자 하는 얼굴의 특징이 되는
좌표 정보를 입력받을 수 있다. 보다 구체적으로, 안면 이미지 데이터 상에 상기 가이드 점에 따라 해당 영역에
얼굴 지정 표식점을 설정됨으로써 발생하는 좌표 정보 신호를 입력 받게 되어 체질 진단에 필요한 사용자 얼굴
정보를 획득할 수 있다.
본 발명에서 (c) 단계는 상기 설정된 얼굴 지정 표식점에 따른 좌표 정보를 기반으로 하여 거리 비율 및 각도를[0075]
산출하여 복수개의 측정값을 획득하는 단계이다. 보다 구체적으로는, 기 설정된 측정 방법에 따라서 상기 얼굴
지정 표식점에 따른 좌표 정보의 거리 비율 및 각도를 산출하게 된다.
이 때, 상기 얼굴 지정 표식점간의 거리 비율 및 각도를 산출하는 방법은 정면 안면 이미지 데이터 및 측면 안[0076]
면 이미지 데이터에 따라 하기 표 2 및 표 3에 나타내었다.
표 2
B[0078] Names of proportion Definition Measurement
3. General index
B1 P-facial face height/face width {(tr~gn)/(R-zy~L-zy)}x100
B2 P-upper face upper face height/face width {(n~sto)/(R-zy~L-zy)}x100
B3 P-lower face lower face height/face width {(sn~gn)/ (R-zy~L-zy)}x100
4. Brow and Forehead index
B4 P-forehead height forehead height/face height {(tr~g)/( tr~gn)} x100
5. Eyes index
B5 P-interpupil interpupil width/face width {(R-p~L-p )/(R-zy~L-zy)} x100
B6 P-R-eye height R-eye fissure height/face
height
{(R-ps~R-pi)/(tr~gn)} x100
B7 P-R-eye width R-eye fissure width/face width {(R-ex~R-en)/( R-zy~L-zy)} x100
6. Nose index
B8 P-nasal interala width/nasal height {(R-al~L-al)/(g-sn)} x100
7. Mouth index
B9 P-lips lip width/face width {(R-ch~L-ch)/(R-zy~L-zy)} x100
8. Mandible index
9. B10 P-mandible interangle width/face width {(R-ang~L-ang)/(R-zy~L-zy)} x100
10. Mandible angular measures
11. B11 R-mandible angle acute angle (R-zy, R-ang, gn)
B12 L-mandible angle acute angle (gn, L-ang, L-zy)
B13 R-latgo angle acute angle (R-zy, R-latgo, gn)
B14 L-latgo angle acute angle (gn, L-latgo, L-zy)
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표 3
A[0080] Names of Measured Angle Definition
B15 Angle of sellion(se) Acute angle : ∠ t-se-g
B16 Angle of pronasale(prn) Acute angle : ∠ t-prn-g
B17 Angle of ala curvature point(ac) Acute angle : ∠ t-ac-g
B18 Angle of subnasale(sn) Acute angle : ∠ t-sn-g
B19 Angle of labiale superius(ls) Acute angle : ∠ t-ls-g
B20 Angle of labiale inferius(li) Acute angle : ∠ t-li-g
B21 Angle of pogonion(pg) Acute angle : ∠ t-pg-g
B22 Angle of distant chin(dc) Acute angle : ∠ t-dc-g
B23 Profile convexity Acute angle : ∠ pg-sn-se
B24 Anterior angle of aesthetic riangle Acute angle : ∠ pg-prn-g
B25 Nasolabial contour Acute angle : ∠ c'-sn-ls
B26
Anterior angle of Rhee's pyramid
§ Acute angle : ∠ prn-sn-li
B27 Upper lip projection angle Acute angle: ∠ pg-g-ls
B28 Lower lip projection angle Acute angle: ∠ pg-g-li
상기 표 2는 정면 안면 이미지 데이터에서 거리 비율 및 각도를 산출하는 방법을 도시한 것으로서, 상기 표 2에[0082]
도시된 바와 같이 B 1 내지 B 14에 각기 설정된 측정 방법에 따라서 상기 (b) 단계에서 설정된 얼굴 지정 표식
점간의 거리 비율 및 각도를 계산할 수 있다.
예컨대, B 1을 계산하기 위해서는, 상기 (b) 단계에서 설정된 얼굴 지정 표식점 중에서 Trigion (tr)과[0083]
Gnathion (gn) 사이의 직선거리를 계산 및 우측 및 좌측 Zygion 사이의 직선거리를 계산하고, 이들을 나눈 값에
100을 곱하는 과정을 수행하여 얼굴 높이 및 얼굴 폭 사이의 거리 비율에 해당하는 B 1의 측정값을 획득할 수
있다. 마찬가지로 B 2 내지 B 10의 거리 비율에 해당하는 측정값의 획득이 가능할 수 있다.
또한, B 11 내지 B 14는 정면 안면 이미지 데이터에서 각도를 산출할 수 있는 방법을 제공한다.[0084]
예컨대, B 11은 R-mandible angle로 정의 되며, 상기 (b) 단계에서 설정된 얼굴 지정 표식점 중에서 오른쪽-[0085]
Zygion (R-zt), 오른쪽-Mandibular angle (R-ang) 및 Gnathion (gn) 사이의 예각의 계산을 통해서, B 11의 측
정값을 획득할 수 있으며, 마찬가지로 B 12 내지 B 14의 각도에 해당하는 측정값의 획득이 가능할 수 있다.
상술한 방법과 마찬가지로 상기 표 3은 측면 안면 이미지 데이터에서 각도를 산출하는 방법을 도시한 것으로서,[0087]
상기 표 3에 도시된 바와 같이 B 15 내지 B 28에 각기 설정된 측정 방법에 따라서 상기 (b) 단계에서 설정된 얼
굴 지정 표식점간의 각도를 계산할 수 있다.
본 발명에서 (d) 단계는, 상기 (c) 단계에서 산출된 복수개의 측정값을 기준값과 비교하여 체질 진단 결과를 추[0089]
출하는 단계이다. 이 때, 상기 (d) 단계는, (d-1), (d-2) 및 (d-3) 단계로 구성될 수 있다.
본 발명에서 (d-1) 단계는, 상기 획득된 B 1 내지 B 28 (이하 B 인덱스)의 측정값들을 기 설정된 기준값과 비교[0091]
하여 태양 (TY), 소양 (SY), 태음 (TE), 소음 (SE) 및 미판정(ND)으로 판정할 수 있다. 이 때, 도 2에 도시된
바와 같이, 한국인 여성일 경우, 상기 기준값은 미리 입력된 기준표에 따른 평균적인 표준값 및 표준편차 범위
내의 값을 말하며, 이를 통해, 상기 (c) 단계에서 산출된 B 1의 측정값이 B 1의 기준값에 해당하는 136.38 ±
4.5의 내부에 들 경우에는 소양 (SY)으로 진단되고, 상기 측정값이 136.38 4.5 보다 클 경우에는 소음 (SE),
136.38 - 4.5 보다 작은 경우에는 태음 (TE)으로 진단될 수 있다.
보다 구체적으로, 여성의 얼굴에서 얼굴의 세로/가로의 거리 비율을 나타내는 B 1 측정값에 있어서, 사상체질[0092]
전문 한의사들은 얼굴의 세로/가로의 측정값이 136.38 ± 4.5의 내부에 들 경우에는 소양 (SY)이라고 진단하는
경향성을 가지고 있었으며, 세로/가로의 측정값이 136.38 4.5 보다 클 경우에는, 예컨대 얼굴이 상당히 긴 모
습으로 인지될 경우에는 소음 (SE)으로 진단한 경향이 있었고, 마찬가지로 136.38 - 4.5 보다 작은 경우, 얼굴
의 세로의 길이가 상대적으로 짧은 경우에는 태음 (TE)으로 진단하는 경향을 나타내었다. 이와 같이 B 인덱스에
따라서 각각 한의사들이 동일하게 체질을 진단한 진단 결과를 통계적으로 확인하여 산출된 결과를 기준값으로
선정하게 되었다.
상술한 바와 같이, 측정값들을 기 설정된 기준값과 비교하여 태양 (TY), 소양 (SY), 태음 (TE), 소음 (SE) 및[0094]
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미판정 (ND) 중 어느 하나로 판정이 되면, 상기 기준값 별로 해당하는 체질에 상기 기준값의 표준편차를 곱하여
판정 결과값을 산출할 수 있다.
예컨대, 상기 판정 결과값을 α라고 하고, 상기 B 1의 측정값이 136.38 ± 4.5의 내부에 들어 소양 (SY)이라고[0095]
판정되면, B 1의 판정 결과값 α 1 = SY × (4.5)이 되고, B 3 측정값이 46.79 2.84 보다 커서 소음 (SE)으
로 판정되면, B 3의 판정 결과값 α 3 = SE × (2.84)가 된다. 마찬가지로 B2 에서 B 28를 상술한 바와 같이 계
산하면 α 1 에서 α 28 각각의 판정 결과값을 산출할 수 있다.
한편, 상기 B 1 내지 B 28의 측정값을 통해서 사상체질을 진단함에 있어서, 상기 B 1 내지 B 28은 통계학적인[0097]
중요도가 다르기 때문에 보다 정확한 진단을 위해서 각각에 통계학적인 영향을 주는 가중치 (A)를 적용하는 것
이 바람직하다.
보다 구체적으로, 본 발명에서 (d-2) 단계는, 상기 (d-1) 단계에서 산출된 판정 결과값에 상기 측정값에 해당하[0099]
는 기 설정된 가중치 (A)를 곱하여 복수개의 체질별 결과값을 산출한 후, 이를 가산하는 단계이다. 이 때, 본
발명에 따른 상기 (d-2) 단계의 체질별 결과값은 하기 수학식 1을 통해 계산될 수 있다.
[수학식 1][0101]
체질별 결과값 = (α 1 × A 1) (α 2 × A 2) … (α 28 × A 28)[0102]
여기서, 상기 α 1 내지 α 28은 상기 복수개의 측정값에 의해 판별된 사상체질 [태양 (TY), 소양 (SY), 태음[0103]
(TE), 소음 (SE) 및 미판정 (ND) 중 어느 하나] × B 1 내지 B 28 각각의 기 설정된 표준편차, A 1 내지 A 28
은 상기 B 1 내지 B 28 각각의 미리 설정된 가중치이다.
이를 통해서, 태양(TY), 소양(SY), 태음(TE) 및 소음(SE)에 대한 각각의 체질별 결과값의 산출이 가능할 수 있[0104]
다.
한편, 본 발명에서는 사상체질을 진단함에 있어서, 성별에 따라 영향을 끼치는 B 인덱스를 확인하였으며, 남성[0106]
의 경우에는 B 1, B 3, B 5, B 6, B 7, B 8, B 9, B 10, B 11, B 12, B 13, B 14, B 17, B 18, B 22, B 24를
통해 사상체질을 진단할 경우 유의적인 진단 결과를 나타냈으며, 여성의 경우에는 B 1, B 3, B 4, B 5, B 6, B
7, B 8, B 9, B 10, B 11, B 12, B 13, B 14, B 21, B 22, B 25, B 27, B 28를 통해 사상 체질을 진단할 경우
보다 높은 정확도의 진단 결과를 확인하였다.
이에, 상기 (d) 단계의 보다 정확도가 높은 사상체질 진단을 위해서 남성의 경우에는 하기 수학식 2 및 여성의[0108]
경우에는 수학식 3을 통해서 체질별 결과값을 산출하는 것이 바람직하다.
[수학식 2][0110]
남성 체질별 결과값 = (α 1 × A 1) (α 3 × A 3) (α 5 × A 5) (α 6 × A 6) (α 7 × A 7) [0111]
(α 8 × A 8) (α 9 × A 9) (α 10 × A 10) (α 11 × A 11) (α 12 × A 12) (α 13 × A 13)
(α 14 × A 14) (α 17 × A 17) (α 18 × A 18) (α 22 × A 22) (α 24 × A 24)
[수학식 3][0113]
여성 체질별 결과값 = (α 1 × A 1) (α 3 × A 3) (α 4 × A 4) (α 5 × A5) (α 6 × A 6) (α[0114]
7 × A 7) (α 8 × A 8) (α 9 × A 9) (α 10 × A 10) (α 11 × A 11) (α 12 × A 12) (α
13 × A 13) (α 14 × A 14) (α 21 × A 21) (α 22 × A 22) (α 25 × A 25) (α 27 × A 27)
(α 28 × A 28)
이를 통해, 상기 태양(TY), 소양(SY), 태음(TE) 및 소음(SE)에 대한 각각의 체질별 결과값의 산출이 가능하다. [0116]
본 발명에서 (d-3) 단계는, 상기 (d-2) 단계에서 산출된 체질별 결과값을 각 체질별로 가산하고 정리하여 체질[0118]
별 정도값을 산출하는 단계이다. 이 때, 상기 체질별 정도값은 하기 수학식 4를 통해서 계산될 수 있다.
[수학식 4][0120]
체질별 정도값 = (a × TY) (b × SY) (c × TE) (d × SE)[0121]
이 때, a는 기준값에 따라 판별된 태양 (TY) 체질들의 표준편차 × 가중치의 합이며, b는 기준값에 따라 판별된[0122]
소양 (SY) 체질들의 표준편차 × 가중치의 합, c는 기준값에 따라 판별된 소양 (SY) 체질들의 표준편차 × 가중
치의 합, d는 기준값에 따라 판별된 소양 (SY) 체질들의 표준편차 × 가중치의 합이다.
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한편, 본 발명에 따른 사상체질 진단 방법은 상술한 바와 같이, B 인덱스 즉, 얼굴에 나타나는 사진학적 특징에[0124]
따른 체질별 정도값을 산출할 수 있으며, 각 4 가지 체질 속성이 전체 얼굴에서 어느 정도의 %를 차지하는지도
계산할 수 있다. 또한, 이를 도 3에 도시된 바와 같이, 원 그래프 등으로 나타내어 시각적으로 표시할 수 있다.
이 때, 상기와 같은 사상의 체질적 특성을 %로 나타내는 체질도 (%)의 산출은 상기 수학식 4의 체질별 정도값을
이용하여 하기 수학식 5를 통해 계산될 수 있다.
[수학식 5][0126]
태양 체질도 (%) = a / (a b c d) %[0127]
소양 체질도 (%) = b / (a b c d) %[0128]
태음 체질도 (%) = c / (a b c d) %[0129]
소음 체질도 (%) = d / (a b c d) %[0130]
한편, 본 발명에 따른 사상 체질 진단은 기 설정된 기준값과 비교하여 체질의 진단을 진행하지만, 상기 기준값[0132]
은 다소 인원이 적은 10명의 사상체질 전문가들의 시진과 망진의 결과를 통계학적으로 검증하여 과학적으로 표
준화한 것인바, 그 정확도가 다소 떨어질 수 있다. 이에, 보다 높은 정확도를 위해서, 상기 (c) 단계에서 산출
된 복수개의 측정값을 서버에 저장하여 상기 기준값을 보정하기 위한 추가 단계를 더 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, (e) 단계는, 상기 (c) 단계에서 산출된 복수개의 측정값에 대한 피드백 데이터를 받아 기 설[0134]
정된 기준값을 보정하는 단계이다. 이 때, 상기 (e) 단계는, (e-1) 및 (e-2) 단계로 구성될 수 있다.
본 발명에서 (e-1) 단계는, 상기 (c) 단계에서 산출된 복수개의 측정값에 대한 피드백 데이터를 수집하는 단계[0136]
이다. 보다 구체적으로, 상기 산출된 복수개의 측정값들에 대해서 제3의 사상체질 전문가에 의한 판정결과가 기
판정결과와 다른 경우 상기 제3의 사상체질 전문가에 의한 피드백 데이터가 서버내로 입력될 수 있다.
이 때, 상기 피드백 데이터는 상기 제3의 사상체질 전문가들에 의해서 상기 복수개의 측정값에 대한 수정된 체[0137]
질 정보가 입력되어 생성되는 데이터를 말한다.
예컨대, 여성의 얼굴에서 얼굴의 세로/가로의 거리 비율을 나타내는 B 1 측정값에 있어서, 본 발명에서의 사상[0139]
체질 전문 한의사들은 얼굴의 세로/가로의 측정값이 136.38 ± 4.5의 내부에 들 경우에는 소양 (SY)이라고 진단
하였지만, 상기 제3의 사상체질 전문가 136.38 ± 4.5의 내부에서 소음 (SE)이라고 진단할 수 있다. 이에, 상기
제3의 사상체질 전문가에 의해서 새로이 산출된 측정값 및 상기 측정값에 해당하는 피드백 데이터를 입력받아
서버상에 지속적으로 수집되어 저장될 수 있다.
본 발명에서 (e-2) 단계는, 상기 (e-1) 단계에서 수집된 피드백 데이터를 통해 기준값을 재조정하여 새로운 학[0141]
습데이터를 서버에 저장하는 단계이다. 보다 구체적으로, 상기 수집된 피드백 데이터의 빅데이터가 지속적으로
수집 저장되면서, 기 설정된 기준값 및 가중치가 빅데이터의 결과에 따른 측정값의 통계값에 따라서 가변적으로
재조정되고, 재조정된 기준값 및 가중치는 학습데이터로 변환되어 서버상에 저장된다.
이로 인해, 상기 서버에 저장된 학습데이터가 반영된 기준값 및 가중치에 따라서 보다 민감도 및 정확도가 높은[0142]
체질별 정도값을 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 양태로서, 본 발명은 얼굴 분석 시스템을 제공한다. 이 때, 도 4에 도시된 바와 같이, 얼[0144]
굴 분석 시스템은 이미지 획득부(100), 인터페이스 제공부(200), 좌표 정보 수신부(300) 및 체질 분석부(400)로
구성될 수 있다.
이미지 획득부(100)는, 사상 체질을 진단하고자 하는 사용자로부터 안면 이미지 데이터를 얻기 위한[0146]
구성으로서, 이 때, 상기 안면 이미지 데이터는 정면 및 측면 안면 이미지 데이터를 사용자로부터 전송받는 것
이 바람직하다.
인터페이스 제공부(200)는, 상기 안면 이미지 데이터 상에 사용자로부터 얼굴 지정 표식점을 설정시키기 위한[0148]
유저인터페이스 창을 출력하기 위한 구성으로서, 이 때, 상기 유저인터페이스 창은 사상체질을 진단에 영향을
미치는 사진 분석학적으로 각 얼굴의 특징점을 지정한 포인트인 가이드 점을 상기 안면 이미지 데이터상에 출력
할 수 있다. 이로 인해, 사용자에 의해 수동 또는 자동적으로 상기 유저인터페이스 창에 상기 얼굴 지정 표식점
을 가이드 점에 해당되는 부위에 따라 설정이 가능할 수 있다.
좌표 정보 수신부(300)는, 상기 설정된 얼굴 지정 표식점에 의해서 발생되는 좌표 정보를 수신하는 구성으로서,[0150]
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보다 구체적으로는 상기 인터페이스 제공부(200)에 의해서 얼굴 지정 표식점의 설정이 완료되면, 각 포인트에
대한 신호가 상기 좌표 정보 수신부(300)로 전송되어 상기 포인트에 대한 좌표 정보의 획득이 가능할 수 있다.
체질 분석부(400)는, 상기 좌표 정보 수신부(300)로부터 획득된 사용자의 얼굴 좌표 정보를 통해서, 체질별 정[0152]
도값을 산출하여 체질을 판독하는 구성으로서, 보다 구체적으로는 상기 얼굴 좌표 정보를 기반으로 얼굴 지정
표식점간의 거리 비율 및 각도를 산출하여 산출한 측정값을 통해서, 기 설정된 기준값과 비교를 통하여 얼굴 특
징 부위에 따라 각각의 체질별 결과값의 산출이 가능하다. 또한, 상기 체질별 결과값을 근거로하여 각 4가지 속
성이 전체 얼굴에서 어느 정도의 %를 차지하는지에 대한 백분율의 산출이 가능할 수 있다.
이하, 본 발명의 이해를 돕기 위하여 바람직한 실시예를 제시한다. 그러나 하기의 실시예는 본 발명을 보다 쉽[0154]
게 이해하기 위하여 제공되는 것일 뿐, 하기 실시예에 의해 본 발명의 내용이 한정되는 것은 아니다.
[실시예][0156]
실시예 1. 사상체질 전문간들의 얼굴 정면 및 측면 사진을 이용한 진단 결과 확인[0157]
본 발명에 따른 사상체질 진단 방법을 통한 진단과 사상체질 전문가들의 진단 결과간의 인과관계를 확인하기 위[0158]
해서, 하기와 같은 실험을 실시하였다.
사상 체질과 관련된 각종 설문조사 및 한의사의 문진과 시진 등을 통해서 해당 체질이 이미 객관적으로 알려진[0159]
174명의 23 내지 41세까지의 성인 남녀를 대상으로 하여 10명의 사상체질 전문 한의사들에게 얼굴 정면 및 측면
사진만으로 사상체질을 진단하게 하였다.
그 결과 10명의 사상체질 전문가가 한 사람의 얼굴을 통해 70 % 이상에서 동일한 체질이라고 진단한 경우는[0160]
38.15 %, 80 % 이상으로 같은 체질을 진단한 경우는 23.12 %, 90 %에서 같은 체질을 진단한 경우는 11.56 %였으
며, 마지막으로 100% 모든 10명의 사상체질 전문가가 한 사람에 대해서 하나의 체질로 진단한 경우가 2.89 %로
나타났다.
이를 통해, 얼굴만을 보고 사상체질을 진단했을 때, 하나의 체질로 진단할 확률이 그다지 높지 않았으나, 구체[0161]
적으로 살펴보면 특정 개인의 전형적인 얼굴의 형태에 대해서는 동일한 사상체질을 진단하는 경우가 있었는바,
전형적인 특정 얼굴에 대해 동일한 체질진단을 내리는 특정 인식이 존재한다는 것을 확인할 수 있었다.
실시예 2. 다항로지스틱 모형을 이용한 사상체질 예측결과 확인[0163]
상기 실시예 1을 통해서 사상체질 전문가의 주관적인 착각 및 인지적인 오류들을 배제하고 얼굴의 인지에 대한[0164]
공통된 특징을 수학적이고 과학적으로 증명할 수 있는 알고리즘을 구현하기 위해서, 하기와 같은 실험을 진행하
였다.
보다 구체적으로, 상기 실시예 1에서 174명의 표준화된 얼굴 사진들 중에서 10명의 한의사들의 체질진단이 가장[0165]
상이한 50명을 제외하고, 나머지 124명의 얼굴에 대해서 10명의 사상체질 전문가들이 진단한 가장 우세한 체질
을 각각의 후보 얼굴의 대표 체질로 지정하였다. 이후, 각 124명의 표준화된 얼굴의 정면 및 측면들에 대해서
각 얼굴의 구성요소의 체질에 따른 특징점을 지정하고, 그 측정값들을 계산하였으며, 그 결과값이 사상체질 전
문가들이 내린 가장 우세한 체질과 어떠한 인과관계가 있는지를 다항로지스틱 모형을 사용하여 확인하였다.
이 때, 통계학적으로 의미있는 B 인덱스에 해당되는 얼굴형 (B 1), 입술 (B 9), 우측턱 (B 11), 턱전방 (B 21),[0166]
비순각 (B 25) 및 상순돌출 (B 27)에 대한 측정값에 대해서 성별을 포함하지 않는 경우에는 하기와 같은 통계학
적인 모형식 1에 의해서 각각의 사상체질을 예측할 확률은 57.6 %에 해당되었으며,
[모형식 1][0168]
[0169]
만약, 성별을 포함할 경우에는 하기 모형식 2에 의해서 52.8 %의 사상체질을 예측할 수 있는 알고리즘을 만들[0171]
수 있는 것으로 나타났다.
등록특허 10-1715567
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[모형식 2][0173]
[0174]
실시예 3. 본 발명에 따른 사상체질 진단 유의성 확인[0176]
상기 실시예 2의 다항로지스틱 모형을 통한 사상체질을 진단하는 알고리즘은 B 인덱스가 차지하는 중요도 또는[0177]
영향력을 무시할 수 있기 때문에 본 발명의 경우에는 다중 비교를 통해서 B 인덱스의 각각의 결과값들이 어떠한
범위에 분포하고 있을 때 4개의 체질 중 어떤 체질로 진단되는가를 통계학적이고, 구체적으로 검증하여 새로운
알고리즘을 구현하였다.
그 결과, 90 % 이상의 한의사들이 얼굴의 형태만을 보고 체질을 진단할 때 동일한 체질로 판단한 총 21명의 얼[0178]
굴 사진을 본 사상체질 알고리즘을 이용해서 진단한 결과 총 21명 중 15명 (71.4 %)에 대해서 한의사의 판단과
동일한 체질로 진단되는 것을 확인하였다.
이에, 본 발명에서 구현한 사상체질 알고리즘을 이용한 사상체질 진단 방법은 다항로지스틱 통계 모형을 활용해[0179]
서 남녀를 구별할 경우에 52. 8%로 사상체질을 예측한 것에 비해서 더 높은 민감도를 나타내며 또한, 일반적인
한의사들의 시진에 비해서도 월등히 높은 사상체질 진단을 하는 것을 확인할 수 있었다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명[0181]
의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해
할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로
이해해야만 한다.
부호의 설명
10 : 본 발명의 일실시예에 따른 얼굴 진단 시스템[0182]
100 : 이미지 획득부 200 : 인터페이스 제공부
300 : 좌표 정보 수신부 400 : 체질 분석부
도면
도면1
등록특허 10-1715567
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도면3
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도면4
등록특허 10-1715567
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