본 개시 의 뉴 럴 네트워크 모델 은 입력 데이터 를 출력 으로 생성 하 도록 동작 가능 한 임의 의 뉴 럴 네트워크 모델 을 포함 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 본 개시 의 뉴 럴 네트워크 모델 은 입력 데이터 의 복원 이 가능 한 오토 인코더 , 입력 데이터 와 유사 한 출력 을 생성 하 는 GAN ( generative adversarial network ) , U - 네트워크 ( U network ) , 컨 벌 루 셔 널 네트워크 와 디컨 벌 루 셔 널 네트워크 의 조합 으로 구성 된 뉴 럴 네트워크 모델 등 을 포함 할 수 있 다 . 즉 , 본 개시 의 뉴 럴 네트워크 모델 은 입력 데이터 에 가까운 출력 데이터 를 출력 하 도록 학습 되 며 , 노 말 데이터 만 으로 학습 되 므로 , 입력 데이터 가 어 노 말리 를 포함 하 지 않 는 노 말 데이터 인 경우 , 출력 데이터 는 입력 데이터 와 유사 할 수 있 다 . 본 개시 의 뉴 럴 네트워크 모델 에 어 노 말리 데이터 가 입력 되 는 경우 , 본 개시 의 뉴 럴 네트워크 모델 은 어 노 말리 패턴 의 복원 에 대한 학습 을 수행 하 지 않 았 으므로 , 출력 데이터 는 노 말 데이터 를 입력 으로 받 았 을 때 의 출력 보다 입력 데이터 와 유사 하 지 않 을 가능 성 이 있 다 . 즉 , 본 개시 의 사전 학습 된 뉴 럴 네트워크 모델 은 입력 데이터 에서 학습 되 지 않 은 어 노 말리 패턴 에 대한 새로움 ( novelty ) 을 감지 할 수 있 으며 , 이러 한 새로움 은 입력 데이터 에 대한 출력 데이터 의 재 구성 오차 ( reconstruction error ) 로 나타날 수 있 다 . 재 구성 오 차 가 사전 결정 된 임계 치 를 초과 하 는 경우 , 프로세서 ( 110 ) 는 입력 데이터 가 학습 되 지 않 은 패턴 ( 즉 , 어 노 말리 패턴 ) 을 포함 하 는 것 으로 판단 하 여 입력 데이터 가 어 노 말리 를 포함 함 을 감지 할 수 있 다 .