또한 , 예 를 들 어 , 도 16 에 도시 된 예시 를 참조 하 여 설명 하 면 , 컨텍스트 특성 인디케이터 ( 400 ) 는 결 측 값 을 나타내 는 결 측 특성 인디케이터 ( missing characteristic indicator ) ( 500 ) 를 포함 할 수 있 다 . 결 측 특성 인디케이터 ( 500 ) 는 뉴 럴 네트워크 모델 ( 50 ) 이 입력 데이터 에서 어떤 항목 의 값 이 실제 값 이 고 어떤 항목 의 값 은 결 측 값 을 다른 데이터 로 보정 한 값 인지 를 식별 할 수 있 도록 ( 예 를 들 어 , 도 16 의 예시 에서 , 뉴 럴 네트워크 모델 ( 50 ) 은 항목 값 이 0 인 항목 에 대하 여 실제 데이터 가 0 인지 결 측 값 이 라서 0 으로 처리 된 것 인지 를 결 측 특성 인디케이터 를 통해 알 수 있 음 ) 입력 데이터 의 결 측 항목 을 나타내 는 바이너리 벡터 일 수 있 다 . 도 16 에 도시 된 예시 의 결 측 특성 인디케이터 의 바이너리 벡터 표현 ( 501 ) 은 , 제 1 입력 데이터 ( 201 ) 에서 센서 1 및 센서 2 항목 ( 203 ) 의 항목 값 은 실제 데이터 이 고 , 센서 3 및 센서 4 항목 ( 205 ) 의 항목 값 은 결 측 데이터 인 경우 ( 예 를 들 어 , 센서 데이터 를 측정 하 는 제조 장비 에서 해당 센서 가 존재 하 지 않 는 경우 등 ) , 도 16 의 예시 에서 식별 번호 503 과 같이 실제 값 의 항목 을 1 로 , 도 16 의 예시 에서 식별 번호 505 와 같이 결 측 값 의 항목 을 0 으로 가지 는 바이너리 벡터 일 수 있 다 . 전술 한 결 측 특성 인디케이터 의 바이너리 벡터 표현 은 예시 일 뿐 이 며 본 개시 는 이 에 제한 되 지 않 는다 .