본 논문은 2019년 발생한 코로나19 팬데믹 상황에서 심층 학습을 활용한 신속하고 정확한 코로나19 진단 시스템 개발에 초점을 맞추고 있다. 기존의 백신, 항바이러스 치료제, AI 기반 진단 도구 개발에도 불구하고 코로나19는 여전히 위험을 안고 있기에, 본 연구는 VGG16, VGG19, ResNet50 등 최신 Convolutional Neural Network (CNN)을 활용하여 6000개 이상의 흉부 X선 사진 및 CT 스캔 이미지를 기반으로 코로나19 감염 여부를 분류하는 자동화된 검출 시스템을 제안한다. 그 결과, 최적화된 ResNet50 모델이 97.77%의 정확도, 100%의 민감도, 93.33%의 특이도, 98.0%의 F1-score를 달성하여 AI 기반 진단 도구의 조기 진단 및 팬데믹 대비 역할을 강조한다.
