또한 표 1 을 참조 하 면 , A , B , C , D 조건 의 진동 신호 를 이용 하 여 트레이닝 된 뉴 럴 네트워크 에 A 조건 의 진동 신호 를 입력 한 경우 ( 97 . 80 % 의 정확도 ) , A , B , C , D 조건 의 진동 신호 를 이용 하 여 트레이닝 된 뉴 럴 네트워크 에 B 조건 의 진동 신호 를 입력 한 경우 ( 95 . 95 % 의 정확도 ) , A , B , C , D 조건 의 진동 신호 를 이용 하 여 트레이닝 된 뉴 럴 네트워크 에 C 조건 의 진동 신호 를 입력 한 경우 ( 97 . 60 % 의 정확도 ) , A , B , C , D 조건 의 진동 신호 를 이용 하 여 트레이닝 된 뉴 럴 네트워크 에 D 조건 의 진동 신호 를 입력 한 경우 ( 97 . 43 % 의 정확도 ) 에 높 은 정확도 를 나타내 는 경향성 이 도출 된다 . 이 는 다양 한 훈련 데이터 를 이용 하 여 뉴 럴 네트워크 가 트레이닝 됨 으로써 뉴 럴 네트워크 의 파라미터 ( 가중치 , 편향 등 ) 가 더욱 최적 화 될 수 있 음 을 의미 할 수 있 다 .