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초록·키워드
피부 질환은 전 세계적으로 가장 흔한 건강 문제 중 하나이며, 특히 피부과 전문의 접근이 어려운 지역에서는 진단 지연과 오진으로 인해 적절한 치료 시기를 놓치는 사례가 빈번하다. 본 연구는 딥러닝 기반 이미지 분류 모델을 활용하여 피부 질환을 자동으로 감지하고 분류할 수 있는 웹 기반 진단 시스템을 제안한다. 사용자는 모바일 기기를 통해 피부 병변 이미지를 촬영할 수 있으며, 시스템은 이를 실시간으로 분석하여 예측된 질환명, 간단한 설명, 권장 조치를 제공한다. 모델 학습에는 AI Hub와 DermNet 데이터를 통합하여 구성한 20개 질환 클래스로 이루어진 데이터셋을 활용하였으며, EfficientNet-B4 아키텍처를 기반으로 ImageNet 사전학습 가중치를 적용하였다. 실험 결과, EfficientNet-B4와 Cross Entropy Loss를 조합한 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 본 시스템은 반응형 웹 애플리케이션 구조로 구현되었으며, FastAPI 기반 백엔드 서버와 연동되어 실시간 추론 기능을 제공한다. 이러한 결과는 제안한 시스템이 피부과 전문의 접근이 어려운 환경에서도 효과적인 보조 진단 도구로 활용될 수 있음을 시사한다.
본문·목차
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