이미지 기반 피부 질환 AI 딥 러닝 자동 학습 부 ( 100 ) 를 구성 하 여 질환 데이터 세트 이미지 정보 를 2 차원 합성곱 신경망 , 3 차원 합성곱 신경망 또는 가상 3 차원 합성곱 신경망 ( Convolutional Neural Network , CNN ) 중 어느 하나 를 이용 하 여 사전 에 설정 된 클래스 로 분류 한 후 , 이 를 학습 하 여 저장 관리 하 며 , 타켓 이미지 클래스 판 별부 ( 200 ) 를 구성 하 여 사용 자 인증 을 거친 사용 자 가 제공 한 피부 질환 데이터 이미지 에 라벨 링 을 수행 하 여 이 를 저장 처리 하 며 , 피부 질환 이미지 가 피부암 , 피부 색소 질환 및 감염 성 질환 , 보통 피부 중 어디 에 속하 는 지 를 판단 하 여 이 를 실시간 으로 사용 자 단말기 로 제공 함 으로써 , 정확 한 피부 질환 의 종류 가 무엇 인지 , 특히 , 피부암 진단 확률 을 높이 는 효과 를 발휘 하 게 된다 .