전술 한 바 와 같이 본 개시 의 일 실시 예 에 따라 입력 데이터 의 정상 패턴 변화 에 독립 적 으로 어 노 말리 디 텍 션 을 수행 하 기 위하 여 복수 의 정상 상태 를 가지 는 입력 데이터 들 을 통일 된 뉴 럴 네트워크 모델 을 활용 할 수 있 다 . 복수 의 정상 상태 를 가지 는 입력 데이터 들 을 처리 하 기 위해 통일 된 뉴 럴 네트워크 를 활용 하 는 경우 각각 의 정상 패턴 에 대하 여 분리 된 뉴 럴 네트워크 모델 을 이용 하 는 경우 보다 뉴 럴 네트워크 모델 의 학습 을 위한 충분 한 학습 데이터 를 확보 할 수 있 어 보다 일반 화 된 결과 를 획득 할 수 있 다 . 또한 , 통일 된 뉴 럴 네트워크 모델 을 이용 함 으로써 , 복잡 한 생산 환경 에서 발생 할 수 있 는 모델 학습 에 대한 비 효율 을 방지 할 수 있 으며 , 입력 데이터 의 각각 의 정상 상태 들 사이 의 상관 관계 , 각각 의 정상 상태 들 에서 의 공통 된 지식 을 뉴 럴 네트워크 모델 이 획득 하 여 보다 일반 화 된 성능 을 획득 할 수 있 다 .