전처리 연산 을 통해 , 이미지 에 포함 된 중요 한 ( non - trivial ) 정상 픽셀 들 은 제 1 클래스 값 으로 표시 되 고 , 그리고 나머지 픽셀 들 은 제 2 클래스 값 으로 표시 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 이미지 에 포함 된 중요 한 정상 픽셀 들 은 흰색 으로 표시 되 고 , 그리고 나머지 픽셀 들 은 검정 색 으로 표시 될 수 있 다 . 프로세서 ( 120 ) 는 학습 에 효과 적 인 정상 패치 들 을 추출 하 기 위하 여 , 제 1 클래스 값 으로 표시 된 픽셀 들 에 기초 하 여 정상 패치 를 추출 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 프로세서 ( 120 ) 는 이미지 에 포함 된 흰색 픽셀 들 을 포함 하 도록 정상 패치 를 추출 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 원본 이미지 의 배경 및 결함 ( 예 를 들 어 , 크랙 ) 이 검정 / 어두운 색 으로 표시 되 고 , 그리고 제 조물 ( 예 를 들 어 , 강철 플레이트 판넬 ) 이 흰 / 밝 은 색 으로 표시 된 경우 에 상기 와 같 은 전처리 연산 이 수행 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 흰색 픽셀 들 이 많이 포함 된 정상 패치 일수록 뉴 럴 네트워크 학습 에 대한 성능 이 향상 될 수 있 다 . 프로세서 ( 120 ) 는 예 를 들 어 , 전처리 된 이미지 로부터 제 1 클래스 값 을 가지 는 사전 결정 된 개수 또는 사전 결정 된 비율 이상 의 픽셀 들 을 포함 하 는 정상 패치 를 추출 할 수 있 다 . 즉 , 이미지 로부터 추출 된 모든 패치 를 학습 데이터 로 구성 하 는 것 이 아니 라 , 전처리 된 이미지 로부터 제 1 클래스 값 을 가지 는 정상 패치 만 을 추출 하 여 학습 데이터 로 구성 할 수 있 다 . 전술 한 패치 에 관한 구체 적 인 기재 는 예시 일 뿐 이 며 본 개시 는 이 에 제한 되 지 않 는다 .