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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오준호 (한국한의학연구원)
저널정보
대한한의학원전학회 대한한의학원전학회지 대한한의학원전학회지 제36권 제2호
발행연도
2023.5
수록면
23 - 34 (12page)

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목적 : 기계 학습을 이용하여 한의학 처방을 분해하는 방법을 제안한다. 방법 : Byte Pair Encoding(BPE)과 G-Score를 이용한 모델을 만든 다음 학습 데이터를 통해 학습시켰다. 이후 학습된 모델을 테스트 데이터에 적용하여 결과를 도출하고 전문가 의견과 비교하였다. 결과 : 기계 학습을 이용한 처방 분해 결과는 큰 틀에서 현대 전문가의 방해와 많이 다르지 않았다. 다만 부분적으로 의미가 잘 드러나지 않는 경우도 있었고, 반대로 처방 분해를 통해 새로운 지견을 얻을 수 있는 경우도 있었다. 결론 : 본 연구에서 제안한 방법을 통해 처방을 분해하면 복잡한 처방을 이해하는데 소요되는 자원을 절약할 수 있을 것이다. 주제어 : 처방, 방제, 기계 학습, 한의학, 동아시아 전통의학.
#처방 #방제 #기계 학습 #한의학 #동아시아 전통의학. #herbal formulas #machine learning #Byte Pair Encoding #G-score #Korean Medicine #Traditional East Asian Medicine(TEAM).

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