본 발명 에 따른 오버 샘플링 방법 은 적대 적 오토 인코더 학습 을 통해 데이터 의 잠재 변수 공간 에서 특징 추출 을 잘 해 낸 경우 , 클래스 별 로 데이터 의 분포 가 확실 하 게 나뉠 수 있 게 된다 . 또한 , 본 발명 에 따라 데이터 가 확실 하 게 분류 된 잠재 변수 공간 에서 SMOTE 를 적용 하 여 소수 범주 데이터 를 오버 샘플링 하 여 소수 범주 와 다수 범주 의 데이터 를 동일 한 비율 로 맞추 고 SVM 기계 학습 모델 에 적용 함 으로서 , 종래 의 다른 오버 샘플링 기법 들 보다 더 우수 한 성능 을 보여준다 .