본 연구는 심각한 건강 문제인 폐 질환의 조기 진단을 위한 딥러닝 기반 자동 분류 시스템을 제시합니다. Mendeley Data에서 제공된 3,475장의 흉부 X선 이미지 데이터셋을 사용하여 정상, 폐 불투명도, 폐렴 세 가지 클래스로 분류하는 실험을 진행했습니다. CNN, ResNet50, DenseNet, CheXNet, U-Net과 같은 5가지 사전 학습된 딥러닝 모델과 Vision Transformer (ViT), Shifted Window (Swin)과 같은 두 가지 전이 학습 알고리즘을 적용하여 이진 분류(정상 vs. 폐렴)와 다중 분류(정상, 폐 불투명도, 폐렴)를 수행했습니다. 그 결과, ViT 모델이 이진 분류에서 99%, 다중 분류에서 95.25%의 정확도를 달성하여 우수한 성능을 보였습니다.
