도 5 를 참조 하 면 , 본 발명 의 일 실시 예 에 따른 신경망 모델 을 통해 소고기 , 돼지고기 및 닭고기 각각 에 대한 기초 데이터 들 이 7 개 의 저장 기간 분류 클래스 로 정확히 분류 됨 을 확인 할 수 있 다 . 이때 , 도 5 와 같 은 데이터 의 시각화 를 위해 t - SNE ( t - distributed stochastic neighbor embedding ) 을 사용 하 였 다 . 그래프 의 한 점 은 한 개 의 입력 데이터 들 의 특징 값 을 의미 한다 . 고기 의 종류 에 따라 분류 성능 을 비교 해 보 면 , 소고기 는 저장 기간 의 분류 레이블 이 서로 완벽 하 게 분리 되 며 , 닭고기 와 돼지고기 는 일부 분류 레이블 들 이 약간 씩 혼재 되 어 있 음 을 알 수 있 다 . 즉 , 소고기 는 다른 고기 들 에 비해 분류 성능 이 상대 적 으로 우수 함 을 알 수 있 다 .