도 4 b 를 참조 하 면 , 레이블 데이터 ( DA 2 ) 를 기초 로 제어 환경 상태 예측 결과 를 보정 하 기 위해 제 2 인공 신경망 ( ANN 2 ) 의 가중치 를 조절 하 는 역전 파 과정 이 도시 되 어 있 다 . 제 어 환경 예측 결과 는 학습 데이터 ( DA ) 에 따른 환경 에서 일정 시간 이 흐른 뒤 의 제어 대상 환경 의 상태 를 예측 한 결과 이 므로 , 제 어 환경 상태 예측 결과 와 실측값 과 는 다소 상이 할 수 있 다 . 여기 서 , 상기 실측값 은 실측 데이터 ( DA ) 의 레이블 데이터 ( DA 2 ) 에 해당 되 며 , 제 2 인공지능 모듈 ( 300 ) 은 레이블 데이터 ( DA 2 ) 를 이용 하 여 제어 환경 상태 예측 결과 와 실측값 의 차이 를 바로잡 는 역전 파 과정 을 수행 할 수 있 다 .