종래 의 접근 법 의 경우 , 각각 의 제조 레시피 및 각각 의 제조 장비 에 대한 어 노 말리 디 텍 션 을 위해 뉴 럴 네트워크 모델 을 제조 레시피 와 제조 장비 의 조합 의 개수 만큼 구비 해야 하 므로 , 제조 장비 와 제조 레시피 가 증가 하 게 되 는 경우 , 뉴 럴 네트워크 모델 의 학습 을 위한 충분 한 학습 데이터 의 확보 가 어려우 며 , 뉴 럴 네트워크 모델 을 다수 구비 함 으로서 , 뉴 럴 네트워크 모델 의 학습 의 코스트 가 많이 필요 할 수 있 다 . 또한 , 각각 의 뉴 럴 네트워크 모델 이 서로 독립 적 으로 학습 하 게 되 므로 , 각각 의 제조 레시피 에 대한 일반 적 인 특성 들 ( common characteristics ) 및 각각 의 제조 장비 에 대한 일반 적 인 특성 들 에 대한 지식 들 이 뉴 럴 네트워크 모델 사이 에서 공유 되 지 않 아 학습 의 효율 성 이 낮 을 수 있 다 .