도 11 에 도시 된 바 와 같이 , 얼굴 이미지 레이어 ( L 1 ) 에 는 1 이상 의 얼굴 이미지 가 디스플레이 된다 . 사용자 로부터 입력 수신 한 얼굴 이미지 , 얼굴 특징 점 도 출부 ( 1100 ) 및 얼굴 대칭선 도 출부 ( 1200 ) 가 도출 한 얼굴 특징 점 및 얼굴 대칭선 이 디스플레이 된 프로세스 이미지 , 대칭 성 판별 지표 도 출부 ( 1300 ) 가 도출 한 얼굴 기울기 의 값 이 0 인 상태 로 상기 얼굴 이미지 를 회전 한 얼굴 회전 이미지 가 디스플레이 되 고 , 사용 자 는 얼굴 이미지 레이어 ( L 1 ) 에 디스플레이 되 는 얼굴 이미지 들 을 통해 사시 환자 여부 에 대한 판단 을 하 는 데 에 보다 직관 적 으로 활용 할 수 있 다 . 상기 환자 정보 레이어 ( L 2 ) 에 는 도 10 의 화면 에서 사용자 로부터 입력 수신 한 입력 정보 중 환자 에 대한 정보 가 디스플레이 된다 . 예 를 들 어 , 환자 의 이름 , 성별 , 나이 , 연락처 등 에 대한 정보 가 디스플레이 될 수 있 다 . 상기 판별 지표 레이어 ( L 3 ) 에 는 대칭 성 판별 지표 도 출부 ( 1300 ) 가 도출 한 대칭 성판 별 지표 에 대한 값 이 디스플레이 된다 . 1 이상 의 대칭 성판 별 지표 에 대한 값 들 이 모두 디스플레이 되 고 , 사용 자 는 각각 의 지표 들 에 대한 값 을 제공 받 음 으로써 그 값 에 기반 하 여 본인 의 의사 결정 을 하 는 데 에 뒷받침 이 될 수 있 는 근거 로 활용 할 수 있 다 . 상기 결과 정보 레이어 ( L 4 ) 에 는 상기 도 10 의 화면 에서 사용자 로부터 입력 수신 한 입력 정보 중 의사 에 대한 정보 가 디스플레이 된다 . 예 를 들 어 , 의사 정보 , 의사 의 소견 및 사시 환자 판별 결과 중 1 이상 을 포함 하 는 사시 환자 여부 에 대한 결과 정보 가 디스플레이 된다 . 도 10 의 화면 을 제공 받 은 사용 자 가 별도 의 의사 의 소견 을 입력 한 경우 에 는 의사 의 소견 이 상기 결과 정보 레이어 ( L 4 ) 에 디스플레이 될 수 있 고 , 별도 의 소견 을 입력 하 지 않 은 경우 에 는 SVM 기반 데이터 학습 에 기반 한 사시 환자 판별 기준 에 기초 하 여 도출 한 사시 환자 판별 결과 가 디스플레이 될 수 도 있 다 . 또한 얼굴 이미지 를 통해 상기 와 같 은 결과 정보 가 도출 된 결과 데이터 생성 시간 도 디스플레이 된다 . 도 11 의 상기 결과 정보 레이어 ( L 4 ) 에 는 상기 사시 환자 판별 결과 를 나타내 는 conclusion 의 값 이 positive 로 디스플레이 되 고 있 다 . 바람직 하 게 는 , 상기 사시 환자 판별 결과 에 대한 값 은 SVM 기반 데이터 학습 을 통해 설정 한 사시 환자 판별 기준 에 기초 하 여 도출 하 고 , 상기 사시 환자 판별 기준 은 비교 적 사시 환자 를 정확 하 게 분류 하 는 지표 인 얼굴 기울 기 , 양측 눈 기울기 의 차이 , 및 코 기울기 에 기초 하 여 도출 할 수 있 다 . 하지만 , 이 는 얼굴 이미지 만 을 사용 하 여 판별 한 기계 적 학습 에 의한 값 으로 100 퍼센트 정확 한 값 으로 활용 되 기 보 다 , 도 11 과 같 은 결과 정보 를 제공 받 은 사용자 , 예 를 들 어 , 의사 가 1 이상 의 대칭 성판 별 지표 에 대한 값 이나 , 얼굴 이미지 를 보정 한 프로세스 이미지 , 및 데이터 학습 에 의해 도출 된 사시 환자 판별 결과 에 기초 하 여 자신 의 환자 에 대하 여 사시 환자 여부 에 대하 여 판단 을 내리 는데 있 어서 도움 이 될 수 있 는 정보 로 활용 할 수 있 는 효과 를 발휘 할 수 있 다 .