본 개시 의 일 실시 예 에서 뉴 럴 네트워크 모델 을 이용 하 여 처리 되 는 데이터 는 산업 현장 에서 획득 되 는 모든 종류 의 데이터 를 포함 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 제품 의 생산 공정 에서 제품 의 생산 을 위한 디바이스 의 동작 파라미터 , 디바이스 의 동작 에 의하 여 획득 된 센서 데이터 등 을 포함 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 특정 공정 에서 장비 의 온도 설정 , 레이저 를 사용 하 는 공정 의 경우 레이저 의 파장 등 이 본 개시 에서 처리 되 는 데이터 의 종류 에 포함 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 처리 되 는 데이터 는 MES ( management execution system ) 으로부터 의 로트 ( lot ) 장비 히스토리 데이터 , 장비 인터페이스 데이터 소스 로부터 의 데이터 , 프로세싱 툴 ( tool ) 레시피 들 , 프로세싱 툴 테스트 데이터 , 프로브 테스트 데이터 , 전기 테스트 데이터 , 결합 측정 데이터 , 진단 데이터 , 원격 진단 데이터 , 후처리 데이터 등 을 포함 할 수 있 으며 본 개시 는 이 에 제한 되 지 않 는다 . 보다 구체 적 인 예시 로 , 반도체 팹 ( fab ) 에서 획득 되 는 로트 별로 12 만 여 개 의 항목 을 포함 하 는 진행 중 ( work - in - progress ) 정보 , 로 ( raw ) 프로세싱 툴 데이터 , 장비 인터페이스 정보 , 공정 계측 정보 ( process metrology information ) ( 예 를 들 어 , 로트 별로 1000 여 개 의 항목 을 포함 함 ) , 수율 관련 엔지니어 가 접근 할 수 있 는 결함 정보 , 동작 테스트 정보 , 소트 정보 ( datalog 및 bitmap 를 포함 함 ) 등 을 포함 할 수 있 으나 , 본 개시 는 이 에 제한 되 지 않 는다 . 전술 한 데이터 의 종류 에 관한 기재 는 예시 일 뿐 이 며 본 개시 는 이 에 제한 되 지 않 는다 . 본 개시 의 일 실시 예 에서 컴퓨터 장치 ( 100 ) 는 수집 된 데이터 를 전처리 할 수 있 다 . 컴퓨터 장치 ( 100 ) 는 수집 된 데이터 중 결 측 값 을 보충 할 수 있 다 . 컴퓨터 장치 ( 100 ) 는 예 를 들 어 , 결 측 값 을 중간 값 또는 평균값 으로 보충 하 거나 , 결 측 값 이 다수 존재 하 는 열 을 삭제 할 수 도 있 다 . 또한 , 예 를 들 어 , 컴퓨터 장치 ( 100 ) 는 행렬 완성 ( matrix completion ) 컴퓨터 장치 ( 100 ) 에 의한 데이터 전처리 에 관리자 의 전문 분야 기술 ( subject matter expertise ) 이 활용 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 컴퓨터 장치 ( 100 ) 는 수집 된 데이터 에서 경계 , 한계 를 완전히 벗어난 값 들 ( 예 를 들 어 , 센서 등 의 오동작 으로 추정 되 는 값 등 ) 을 제거 할 수 있 다 . 또한 컴퓨터 장치 ( 100 ) 는 데이터 가 특성 을 유지 하 면서 스케일 을 유사 하 게 가지 도록 하 기 위하 여 데이터 의 값 을 조정 할 수 도 있 다 . 컴퓨터 장치 ( 100 ) 는 예 를 들 어 , 데이터 의 열 단위 표준 화 를 적용 할 수 도 있 다 . 컴퓨터 장치 ( 100 ) 는 데이터 에서 어 노 말리 감지 와 무관 한 열 을 제거 하 여 프로세싱 을 간략 하 게 할 수 도 있 다 . 본 개시 의 일 실시 예 에서 컴퓨터 장치 ( 100 ) 는 어 노 말리 감지 모델 의 생 성 을 위한 뉴 럴 네트워크 모델 의 학습 과 어 노 말리 감지 의 용이성 을 위하 여 적절 한 입력 데이터 전처리 방법 을 수행 할 수 있 다 . 입력 데이터 의 종류 , 예시 , 전처리 , 변환 등 에 관한 구체 적 인 예시 에 대한 설명 은 본 출원 에서 전체 가 참조 로서 되 는 미국 특허 출원 US 10 / 194920 ( 2002 . 07 . 12 출원 ) 에서 구체 적 으로 논의 된다 .