본 발명 의 제 4 실시 예 와 관련 하 여 , 위품 판정 모듈 ( 23 ) 의 위품 판정 에 강화 학습 이 이용 될 수 있 다 . 도 6 은 본 발명 의 제 4 실시 예 에 따른 위품 판정 모듈 ( 23 ) 의 강화 학습 을 도시 한 모식도 이 다 . 도 6 에 도시 된 바 와 같이 , 위품 판정 모듈 ( 23 ) 의 강화 학습 의 경우 , 기존 의 표준 화 된 영상 정보 ( 예 를 들 어 , 인증 순번 이 1 번 인 영상 정보 를 기초 로 한 표준 화 영상 정보 ) , 신규 로 입력 된 표준 화 영상 정보 ( 판정 대상 영상 정보 ) , 색차 정보 , 특징 점 분포 차이 정보 , 텍스트 차이 정보 , 상기 상품 정보 , 상기 인쇄 유사 도 정보 , 상기 인증 순번 정보 , 상기 위치 정보 , 상기 패키지 인쇄 시간 정보 , 해당 상품 의 유통 에 대한 정보 인 유통 정보 , 상기 UUID 정보 가 Environment , 위품 판정 모듈 ( 23 ) 이 Agent , 위품 판정 모듈 의 정품 / 위품 판정 이 Action , 정품 / 위품 여부 가 Reward 로 구성 되 는 강화 학습 을 구성 하 여 위품 판정 모듈 ( 23 ) 을 업데이트 할 수 있 다 . 본 발명 의 일실 시예 에 따른 강화 학습 에 따르 면 영상 정보 에서 속성 이나 매트 릭 을 일일이 설정 하 지 않 아도 Environment 의 비 선형 적 인 관계 를 이용 하 여 위품 판정 모듈 ( 23 ) 의 정확도 를 향상 시킬 수 있 는 효과 가 발생 된다 .