본 발명 의 제 2 실시 예 에 따르 면 , 위품 판정 모듈 ( 23 ) 은 인쇄 유사 도 계산 모듈 ( 21 ) 에서 생성 된 색차 정보 , 특징 점 분포 차이 정보 및 텍스트 차이 정보 를 병합 한 다 차원 벡터 를 수신 할 수 있 고 , 다 차원 벡터 를 이용 하 여 입력 되 는 영상 정보 의 위품 여부 를 구분 하 도록 구성 될 수 있 다 . 구체 적 으로 , 본 발명 의 제 2 실시 예 에 따르 면 위품 판정 모듈 ( 23 ) 은 생성 모듈 과 구분 모듈 을 포함 할 수 있 고 , 구분 모듈 을 이용 하 여 생 성 모듈 이 Random noise ( Z ) 를 입력 받 아 인증 순번 이 1 번 인 영상 정보 ( 정품 으로 가정 ) 의 색차 정보 , 특징 점 분포 차이 정보 및 텍스트 차이 정보 ( 어구 차이 정보 , 시맨틱 차이 정보 , 폰트 차이 정보 , 크기 차이 정보 ) 를 통합 한 다 차원 벡터 인 정품 벡터 를 생성 하 도록 생 성 모듈 을 학습 한 뒤 , 생성 모듈 이 정품 벡터 와 유사 하 게 생성 한 생 성 벡터 와 새롭 게 입력 된 영상 정보 의 다 차원 벡터 인 판정 대상 벡터 의 차이 인 생 성 모듈 의 손실 함수 출력 값 L ( Loss ) 을 위품 스코어 로 활용 하 여 생 성 모듈 에 입력 되 는 Random noise ( Z ) 의 변화 에 따라 L 이 특정 값 이하 로 낮 아 지 는지 여부 를 기초 로 위품 판정 장치 ( 2 ) 에 입력 되 는 새로운 영상 정보 의 위품 여부 를 판정 할 수 있 다 .