도 6 을 참조 하 면 , 데이터 분석 부 ( 2200 ) 의 공정 예측 모델 ( 2220 ) 생 성부 를 통해 공정 예측 모델 ( 2220 ) 이 생성 될 수 있 다 . 상기 공정 예측 모델 ( 2220 ) 은 이동 코드 ( 1285 ) 와 육묘 데이터 ( 1290 ) 간 상관관계 에 대하 여 딥 러닝 알고리즘 을 이용 하 여 학습 된 결과 에 기초 하 여 생성 될 수 있 다 . 상기 딥 러닝 알고리즘 에 는 Artificial Neural Network ( ANN ) , Deep Neural Network ( DNN ) , Convolutional Neural Network ( CNN ) 및 Long Short Term Memory ( LSTM ) 중 어느 하나 가 포함 될 수 있 다 . 즉 , 이송 트레이 의 이 동시 점 및 이동 경로 에 대하 여 육묘 데이터 ( 1290 ) 가 어떠 한 패턴 의 값 을 가지 는지 와 관련 하 여 학습 이 수행 됨 으로써 상기 공정 예측 모델 ( 2220 ) 이 생성 될 수 있 다 . 다만 , 상기 공정 예측 모델 은 전술 한 딥 러닝 알고리즘 을 이용 하 는 것 뿐 만 아니 라 베이지안 망 ( Bayesian network ) , 서포트 벡터 머신 ( support vector machine , SVM ) 과 같 은 머신 러닝 알고리즘 은 물론 선형 회귀 , 로지스틱 회귀 , 푸아송 회귀 등 의 회귀분석 방법 과 같 은 다양 한 인공지능 ( AI ) 기술 을 이용 하 여 생성 될 수 있 다 .