복수 의 정상 상태 에 대하 여 뉴 럴 네트워크 모델 ( 40 ) 을 이용 하 여 어 노 말리 디 텍 션 을 수행 하 고자 하 는 경우 , 종래 의 접근 법 에서 는 하나 의 정상 상태 에 대하 여 하나 의 뉴 럴 네트워크 모델 ( 이 경우 , 뉴 럴 네트워크 모델 내 에 하나 이상 의 네트워크 함수 가 앙상블 될 수 있 음 ) 이 어 노 말리 디 텍 션 을 수행 하 였 다 . 즉 , 어 노 말리 디 텍 션 을 위해서 는 복수 의 정상 상태 각각 에 대하 여 각각 의 뉴 럴 네트워크 모델 ( 41 , 42 ) 가 필요 하 였 다 . 즉 , 하나 의 정상 상태 가 다른 정상 상태 와 상이 함 에 기초 하 여 정상 상태 임 에 도 불구 하 고 , 비 정상 ( anomaly ) 상태 로 판단 될 수 있 으므로 , 각각 의 뉴 럴 네트워크 모델 은 하나 의 정상 상태 만을 처리 하 도록 모델 이 구성 되 었 다 . 하나 의 뉴 럴 네트워크 모델 이 하나 의 정상 상태 에 대하 여 학습 을 하 였으며 , 제조 환경 에서 복수 의 정상 상태 가 존재 하 므로 , 각각 의 정상 상태 에 대하 여 각각 의 뉴 럴 네트워크 모델 ( 41 , 42 ) 를 구비 하 여 어 노 말리 디 텍 션 을 수행 하 였 다 .