전술 한 문제점 을 해결 하 기 위한 본 발명 의 목적 은 학습 데이터 에 대해 적대 적 오토 인코더 를 적용 하 여 잠재 변수 공간 에서 특징 을 추출 하 고 , 특징 이 추출 된 잠재 변수 공간 에서 소수 범주 데이터 를 오버 샘플링 함 으로써 , 학습 데이터 의 소수 범주 데이터 와 다수 범주 데이터 의 불 균형 을 해소 할 수 있 도록 하 는 학습 데이터 에 대한 오버 샘플링 장치 및 방법 을 제공 하 는 것 이 다 .