향 배합 데이터 분석

PCA · 성분 중복 · 배합 안전도

핵심 발견

질병 조합별 배합 안전도

향 × 향 성분 중복 히트맵

숫자 = 두 향이 공유하는 성분 수. 높을수록 교차배합 시 특정 성분 누적 가능성↑

향 화학 분석 — 시각화

📊 이 분석이 말하는 것

① 향 유사도 지도 (아래 첫 번째 그림)
14가지 향을 화학 성분 기준으로 좌표에 배치한 지도. 가까울수록 성분이 비슷한 향, 멀수록 다른 향.
→ 군집된 향들을 같이 쓰면 특정 성분이 과다해질 수 있음 (아래 해석 참고)

② 성분 겹침 표 (두 번째 그림)
두 향을 같이 썼을 때 공유 성분 수. 숫자 클수록 겹치는 성분 많음.
→ 색 진할수록 조합 시 주의 필요

핵심 발견

  • 라벤더·베르가못·네롤리·일랑일랑·클라리세이지 → 리날룰 계열로 묶임. 3개 이상 배합 시 성분 누적 주의
  • 레몬밤·페퍼민트·제라늄 → 나머지와 화학적으로 달라 배합 다양성에 유리
  • 로즈마리 + 페퍼민트 → 호흡기 자극 성분(시네올·멘톨) 동시 누적 — 고령자 주의 조합
  • 독성 위험 조합: 0건 — 14종 향 내에서 독성 임계 초과 없음

① 향 유사도 지도 — 화학 성분이 비슷한 향끼리 가깝게 배치

향 화학 유사도 지도

sklearn PCA 기반 — 16개 화학 성분 차원을 2D로 압축. 군집이 고르게 분산 = 향 간 화학적 다양성 높음 (배합 선택지 many)

② 성분 겹침 수 — 두 향이 공유하는 성분 개수 (색 진할수록 겹침↑)

성분 중복 히트맵

라벤더·베르가못·일랑일랑·네롤리·클라리세이지가 리날룰 계열로 2~3 성분 겹침. 로즈마리+페퍼민트 조합이 호흡기 성분 누적 위험 — 배합 안전도 섹션 참고.

재생성 명령: python3 model/analyze.py → pca_scent_map.png, compound_heatmap.png 자동 갱신

목표 1 — 질병별 핵심 화학성분

이 차트가 말하는 것

색이 진할수록 그 질병을 치료하는 데 해당 성분이 중요.
치매·MCI → Eucalyptol(1,8-Cineole) / 우울·스트레스 → Linalool / 무기력·고립 → d-Limonene 구조가 보임.
질병별 핵심 성분 히트맵

목표 2 — 향 조합 시 성분 누적 위험

이 차트가 말하는 것

2개 이상 향에 동시 존재하는 성분만 표시. 여러 향을 섞으면 이 성분들이 누적됨.
d-Limonene·Linalool·Linalyl acetate가 가장 많이 겹침 → 배합 시 해당 성분 총량 주의.
총 누적은 전체 향을 동시 사용할 때의 원액 기준 이론값 (실제 희석 후엔 훨씬 낮음)
배합 위험 막대 차트

목표 3 — 질병↔성분 상관관계 구조

이 차트가 말하는 것

질병을 3개 클러스터로 배치해 성분과의 연결 구조 확인.
점선 = 클러스터 경계 / 색이 진한 셀 = 그 질병에 해당 성분이 핵심
인지/기억(치매·MCI) → Eucalyptol 독점  |  정서·수면(D01-D04·D07) → Linalool backbone  |  활성화(무기력·고립) → d-Limonene 압도적
질병 성분 상관관계 히트맵