본 논문은 딥러닝 기반 모바일 피부암 검진 시스템의 공정성 평가에 초점을 맞추고 있다. 기존 공정성 평가의 어려움, 즉 다양한 개인 식별 정보(성별, 나이, 인종 등)를 충분히 반영하는 데이터셋 확보의 어려움을 해결하기 위해, 최첨단 생성형 AI 모델인 LightningDiT를 활용하여 현실적인 합성 데이터를 생성하고, 공개된 흑색종 분류기의 공정성을 평가한다. 연구 결과, 현실적인 합성 데이터를 이용한 공정성 평가의 가능성을 제시하지만, 평가에 사용된 흑색종 검출 모델의 학습 데이터와 합성 이미지의 기반 데이터가 상이할 경우 공정성 검증의 어려움을 보여준다. 하지만 합성 데이터를 이용한 의료 영상 생성형 AI 시스템의 공정성 평가 및 향상에 새로운 가능성을 제시한다.
