‘딥러닝 기반 흉부 X-ray 코로나 진단 알고리즘’ 연구
지난 6월에 이은 두 번째 우수논문상 수상의 쾌거다.
‘딥러닝 기반 흉부 X-ray 코로나 진단 알고리즘‘ 이라는 주제로 진행된 이번 연구는 대전대 ’4차산업 혁신선도대학‘에서 진행된 비교과 프로그램의 일환이다.
조영복 지도교수외 김준겸(4학년), 서진범(석사1년) 학생 연구팀이 참여했다.
학생들은 연구를 통해 스스로 학습한 딥러닝 알고리즘을 기반으로 코로나 팬데믹 상황에서 활용 가능한 코로나 진단 딥러닝 모델을 구현했다.
이를 위해 코로나 병변 판별을 자동으로 분류할 수 있는 2진 분류를 위한 모델을 설계했다. 아울러 Extensive and Local Phase Enhanced COVID-19로 3개의 클래스로 구성된 데이터셋을 활용해 병변 분류를 실시했다.
정보보안학과에서 발표한 연구결과에 따르면, 학습 데이터 정확도는 96%, 검증 데이터 정확도에서는 95%로 높은 정확도를 보였다.
조영복 지도교수는 “’4차산업 혁신선도대학의 비교과 프로그램‘을 통해 다양한 실습기회를 학생들에게 제공할 수 있었다”며 “이를 기반으로 학생 스스로 문제를 분석하고 해결할 수 있는 방법을 찾아나가는 좋은 기회가 됐다”고 말했다.