본 개시 의 일 실시 예 에서 , 뉴 럴 네트워크 모델 ( 50 ) 은 각각 의 입력 데이터 와 매칭 된 각각 의 컨텍스트 인디케이터 에 기초 하 여 각각 의 입력 데이터 를 상이 하 게 처리 하 도록 구성 될 수 있 다 . 본 개시 의 일 실시 예 에서 , 뉴 럴 네트워크 모델 은 컨텍스트 인디케이터 ( 300 ) 에 의하 여 제조 장비 또는 제조 레시피 중 적어도 하나 를 특정 할 수 있 다 . 뉴 럴 네트워크 모델 은 각각 의 입력 데이터 와 매칭 된 각각 의 컨텍스트 인디케이터 에 기초 하 여 하나 이상 의 제조 장비 중 하나 의 제조 장비 및 하나 이상 의 제조 레시피 중 하나 의 제조 레시피 중 하나 또는 모두 를 특정 할 수 있 다 . 뉴 럴 네트워크 모델 은 입력 데이터 와 매칭 된 컨텍스트 인디케이터 에 기초 하 여 입력 데이터 의 제조 장비 또는 제조 레시피 중 적어도 하나 를 특정 함 으로서 , 특정 된 제조 장비 또는 제조 레시피 중 적어도 하나 에 기초 하 여 입력 데이터 를 처리 할 수 있 다 . 뉴 럴 네트워크 모델 은 입력 데이터 와 매칭 된 컨텍스트 인디케이터 에 기초 하 여 입력 데이터 와 제조 장비 또는 제조 레시피 중 적어도 하나 를 연관 시켜 입력 데이터 를 처리 할 수 있 다 . 본 개시 의 일 실시 예 에서 입력 데이터 와 제조 장비 또는 제조 레시피 중 적어도 하나 를 연관 은 뉴 럴 네트워크 모델 에서 학습 한 입력 데이터 와 컨텍스트 인디케이터 의 벡터 표현 과 의 관련 성 에 기초 할 수 있 다 . 즉 , 본 개시 의 일 실시 예 에서 , 뉴 럴 네트워크 모델 은 다양 한 제조 장비 및 다양 한 제조 레시피 에 기초 한 입력 데이터 의 복수 의 정상 상태 를 가지 는 입력 데이터 에 대한 어 노 말리 디 텍 션 을 수행 할 수 있 다 .