Analysis of Characteristics of Attribute Relationships in SNOMED CT Using Association Rule Analysis

본 논문에서는 질병, 처치 등 진료 기록에 사용되는 대표적인 의학 용어체계인 SNOMED CT가 가지고 있는 속성 관계에 대한 특성을 분석한다. SNOMED CT에서 의학적 의미를 가지는 개념은 다양한 속성 관계를 통해 다른 개념들을 연관시킴으로써 그 의미를 구체적으로 정의하는데 이로 인해 복잡한 온톨로지를 이루고 있다. 본 연구에서는 머신러닝 기법 중 하나인 연관규칙 분석을 이용하여 속성 관계가 가지는 다양한 특성들을 분석한다. 연구결과 도출된 속성의 특성은 첫째, 19개 개념 영역별로 정의되는 속성이 명확히 구분되어 있으며, 둘째, 대표적인 개념 영역인 임상적 발견과 처치 영역에서 지지도 0.2 이상을 보이는 핵심 속성이 존재하였으며, 셋째, 속성 간 신뢰도 0.95 이상의 의존적 특성을 보이는 속성 쌍이 총 14건 발견되었다. 또한, 속성 간의 연관성을 직관적으로 이해하기 쉽도록 네트워크 그래프를 통해 속성 간 지지도와 신뢰도를 시각화하였다.