또 다른 실시 예 로 , 장치 100 은 본 개시 에 따른 인공 지능 모델 이 동작 하 는 데 소비 되 는 리소스 를 측정 하 고 , 인공 지능 모델 이 출력 한 결과물 의 정확도 ( 일 예 로 , 사용 자 피드백 을 통해 획득 할 수 있 다 ) 를 획득 할 수 있 다 . 장치 100 은 리소스 및 정확도 를 입력 데이터 로 또 다른 인공 지능 모델 에 입력 하 여 특정 수준 의 정확도 에 대한 값 을 출력 데이터 로 획득 할 수 있 다 . 즉 , 본 발명 에 따른 재 프로그래밍 은 사용 자 의 만족도 를 향상 시키 기 위한 것 으로 , 100 % 의 정확도 를 가지 는 것 은 불 가능 할 뿐 만 아니 라 , 효용 성 이 떨어진다 . 따라서 , 장치 100 은 인공 지능 모델 이 동작 하 는 데 소요 되 는 리소스 ( 예 를 들 어 , 데이터 저장 공간 에서 차지 하 는 비율 , 프로세서 점유 율 등 ) 및 정확도 의 값 을 바탕 으로 특정 수준 의 정확도 에 대한 값 을 출력 데이터 르 출력 할 수 있 다 . 장치 100 은 출력 데이터 ( 특정 수준 의 정확도 ) 를 만족 시키 도록 인공 지능 모델 을 압축 할 수 있 다 . 상기 방법 을 통해 장치 100 은 리소스 를 효율 적 으로 관리 할 수 있 다 .