본 발명 의 일 실시 예 들 에 따른 딥 러닝 학습 모델 은 , 하나 이상 의 컴퓨터 내 에 하나 이상 의 레이어 ( Layer ) 를 구축 하 여 복수 의 데이터 를 바탕 으로 판단 을 수행 하 는 시스템 또는 네트워크 를 의미 한다 . 예 를 들 어 , 딥 러닝 학습 모델 은 컨 볼루 션 풀 링 층 ( Convolutional Pooling Layer ) , 로컬 접속 층 ( a locally - connected layer ) 및 완전 연결 층 ( fully - connected layer ) 을 포함 하 는 층 들 의 세트 로 구현 될 수 있 다 . 컨 볼루 션 풀 링 층 또는 로컬 접속 층 은 영상 내 특징 들 을 추출 하 도록 구성 될 수 있 다 . 완전 연결 층 은 영상 의 특징 간 의 상관 관계 를 결정 할 수 있 다 . 일부 실시 예 에서 , 딥 러닝 학습 모델 의 전체 적 인 구조 는 컨 볼루 션 풀 링 층 에 로컬 접속 층 이 이어지 고 , 로컬 접속 층 에 완전 연결 층 이 이러 지 는 형태 로 이루어질 수 있 다 . 딥 러닝 학습 모델 은 다양 한 판단 기준 ( 즉 , 파라미터 ( Parameter ) ) 를 포함 할 수 있 고 , 입력 되 는 영상 분석 을 통해 새로운 판단 기준 ( 즉 , 파라미터 ) 를 추가 할 수 있 다 .