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In this paper, we propose an AI-based personalized ear acupuncture guide system, which takes a picture of a user’s ear and, by using an AI prediction model to analyze the photo in real time, accurately predicts the location of key acupuncture points and provides visual guidance. This enables users to accurately identify their own unique acupuncture points for each symptom and apply acupuncture therapy on their own. In this paper, we propose an AI-based personalized ear acupuncture guide system, which takes a picture of a user’s ear and, by using an AI prediction model to analyze the photo in real time, accurately predicts the location of key acupuncture points and provides visual guidance. This enables users to accurately identify their own unique acupuncture points for each symptom and apply acupuncture therapy on their own. The proposed system utilizes OpenCV for data collection and preprocessing, and applies a convolutional neural network (CNN) model as an AI prediction model. About 3,000 images were used as training data and tested with 630 images, showing an average accuracy of 91.5%. The system is a personalized health management tool that combines the traditional acupuncture therapy with the latest AI technology, and can be used by anyone to easily achieve the effects of acupuncture.

한국어

본 논문에서는 AI 기반의 개인 맞춤형 이침(耳鍼) 가이드 시스템을 제안한다. 이 시스템은 개인의 귀 모양에 따라 혈자리 위치가 달라질 수 있다는 점에 주목하여, 사용자의 귀 사진을 촬영하면, AI 예측 모델을 통해 귀 사진을 실시간 분석하여 주요 혈자리 위치를 정확히 예측하여 시각적으로 안내한다. 이를 통해 사용자는 각 증상에 맞는 본 인만의 혈자리를 정확하게 파악하여 스스로 이침요법을 적용할 수 있다. 제안된 시스템에서는 데이터 수집 및 전처리 과정에는 OpenCV를 활용하며, AI 예측 모델로는 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 적용한다. 약 3,000개의 이미지를 학습 데이터를 사용하고, 630개의 이미지로 테스트한 결 과, 평균 91.5%의 정확도를 보여주었다. 이 시스템은 기존의 전통적인 이침요법과 최신 AI 기술을 융합한 하나의 개인 맞춤형 건강 관리 도구로서 누구나 간편하게 이혈테라피 효과를 얻도록 활용될 수 있다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
1. 전통 이침 요법의 기본 원리
2. 기존 연구 사례 분석
Ⅲ. 이혈테라피 시스템
1. 시스템 개요
2. 혈자리 지도와 인덱싱
3. AI 모델 선정
4. 데이터 수집 및 학습
5. 시스템 구성도
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구방향
References

키워드

저자

• 도혜원 [ Hae Won Do | 준회원, 서울여자대학교 소프트웨어융합학과 학사과정 ] 제1저자
• 박시영 [ Si Yong Park | 준회원, 서울여자대학교 소프트웨어융합학과 학사과정 ] 참여저자
• 엄성용 [ Seong Yong Ohm | 정회원, 서울여자대학교 소프트웨어융합학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2384-0358

• eISSN

  2384-0366

• 수록기간

  2015~2025

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700