본 발명 에 따른 오버 샘플링 방법 은 컴퓨터 에 의해 수행 되 는 것 으로서 , 학습 데이터 에 대해 적대 적 오토 인코더 를 적용 하 여 잠재 변수 공간 에서 의 특징 을 추출 하 고 , 특징 이 추출 된 잠재 변수 공간 에서 SMOTE 를 적용 하 여 소수 범주 데이터 를 오버 샘플링 한 후 복원 하 여 학습 데이터 를 재 구성 함 으로써 , 데이터 불 균형 을 해결 하 는 것 을 특징 으로 한다 . 본 발명 은 데이터 의 특징 이 추출 이 잘 된 잠재변수 공간 이 라면 소수 범주 의 데이터 분포 와 다수 범주 의 데이터 분포 는 명확 한 구분 을 띄 기 때문 에 더 정확 한 오버 샘플링 을 할 수 있 을 것 이 라는 가정 을 바탕 으로 한다 .