본 연구는 COVID-19 진단을 위한 흉부 X선 영상 분석 시 폐 분할의 필요성과 데이터 증강 기법의 적절성을 비판적으로 분석했어요. 폐 분할 없이 CNN을 사용하는 것은 정확도를 저해할 수 있으며, 과도한 데이터 증강은 모델의 과적합을 유발할 수 있다는 점을 확인했어요. SDL-COVID라는 새로운 방법론을 제안하여 95.21%의 정밀도와 낮은 오탐율을 달성하며 COVID-19 진단에 활용될 수 있음을 입증했어요.