소정의 데이터 변환 방법을 이용하여 입력 데이터로부터 복수의 새로운 데이터를 생성하는 단계;상기 복수의 새로운 데이터 각각에 대한 인공신경망 모델의 복수의 제1 출력 값을 획득하는 단계;상기 획득된 복수의 제1 출력 값들을 미리 정해진 연산식에 적용하여 제2 출력 값을 확인하는 단계; 및상기 제2 출력 값을 소정의 특정 값과 비교하여, 상기 입력 데이터가 외부 도메인 데이터인지를 판별하는 단계를 포함하고, 상기 인공신경망 모델은,상기 데이터 변환 방법이 학습용 입력으로 반영되지 않은 모델인,분포 외(out-of-distribution, OOD) 데이터 검출 방법.

제1항에 있어서,상기 판별하는 단계는상기 제2 출력 값이 상기 특정 값보다 크거나 같은 경우 상기 입력 데이터를 내부 도메인 데이터로 판별하는, 분포 외(OOD) 데이터 검출 방법.

제1항에 있어서,상기 판별하는 단계는상기 제2 출력 값이 상기 특정 값보다 작은 경우 상기 입력 데이터를 외부 도메인 데이터로 판별하는, 분포 외(OOD) 데이터 검출 방법.

제1항에 있어서,상기 제2 출력 값은 상기 획득된 제1 출력 값들의 평균인, 분포 외(OOD) 데이터 검출 방법.

제1항에 있어서,상기 입력 데이터는 이미지이고, 상기 데이터 변환 방법은 이미지 변환 방법이고, 그리고 상기 인공신경망 모델은 이미지 분류 모델인, 분포 외(OOD) 데이터 검출 방법.

입력 데이터를 입력 받고, 검출 결과를 출력하는 입출력 인터페이스; 및상기 입력 데이터가 외부 도메인 데이터인지를 검출하는 프로세서를 포함하되,상기 프로세서는소정의 데이터 변환 방법을 이용하여 상기 입력 데이터로부터 복수의 새로운 데이터를 생성하고,상기 복수의 새로운 데이터 각각에 대한 인공신경망 모델의 복수의 제1 출력 값을 획득하고,상기 획득된 복수의 제1 출력 값들을 미리 정해진 연산식에 적용하여 제2 출력 값을 확인하고, 그리고상기 제2 출력 값을 소정의 특정 값과 비교하여 상기 입력 데이터가 외부 도메인 데이터인지를 판별하고,상기 인공신경망 모델은,상기 데이터 변환 방법이 학습용 입력으로 반영되지 않은 모델인, 분포 외(out-of-distribution, OOD) 데이터 검출 장치.

제6항에 있어서,상기 프로세서는상기 제2 출력 값이 상기 특정 값보다 크거나 같은 경우 상기 입력 데이터를 내부 도메인 데이터로 판별하는, 분포 외(OOD) 데이터 검출 장치.

제6항에 있어서,상기 프로세서는상기 제2 출력 값이 상기 특정 값보다 작은 경우 상기 입력 데이터를 외부 도메인 데이터로 판별하는, 분포 외(OOD) 데이터 검출 장치.

제6항에 있어서,상기 제2 출력 값은 상기 획득된 제1 출력 값들의 평균인, 분포 외(OOD) 데이터 검출 장치.

제6항에 있어서,상기 입력 데이터는 이미지이고, 상기 데이터 변환 방법은 이미지 변환 방법이고, 그리고 상기 인공신경망 모델은 이미지 분류 모델인, 분포 외(OOD) 데이터 검출 장치.

입력 데이터를 입력 받고, 검출 결과를 출력하는 입출력 수단; 및상기 입력 데이터가 외부 도메인 데이터인지를 검출하는 처리 수단을 포함하되,상기 처리 수단은소정의 데이터 변환 방법을 이용하여 상기 입력 데이터로부터 복수의 새로운 데이터를 생성하고,상기 복수의 새로운 데이터 각각에 대한 인공신경망 모델의 복수의 제1 출력 값을 획득하고,상기 획득된 복수의 제1 출력 값들을 미리 정해진 연산식에 적용하여 제2 출력 값을 확인하고, 그리고상기 제2 출력 값을 소정의 특정 값과 비교하여 상기 입력 데이터가 외부 도메인 데이터인지를 판별하고,상기 인공신경망 모델은,상기 데이터 변환 방법이 학습용 입력으로 반영되지 않은 모델인, 분포 외(out-of-distribution, OOD) 데이터 검출 장치.

제11항에 있어서,상기 처리 수단은상기 제2 출력 값이 상기 특정 값보다 크거나 같은 경우 상기 입력 데이터를 내부 도메인 데이터로 판별하는, 분포 외(OOD) 데이터 검출 장치.

제11항에 있어서,상기 처리 수단은상기 제2 출력 값이 상기 특정 값보다 작은 경우 상기 입력 데이터를 외부 도메인 데이터로 판별하는, 분포 외(OOD) 데이터 검출 장치.

제11항에 있어서,상기 제2 출력 값은 상기 획득된 제1 출력 값들의 평균인, 분포 외(OOD) 데이터 검출 장치.

제11항에 있어서,상기 입력 데이터는 이미지이고, 상기 데이터 변환 방법은 이미지 변환 방법이고, 그리고 상기 인공신경망 모델은 이미지 분류 모델인, 분포 외(OOD) 데이터 검출 장치.

컴퓨터가 입력 데이터가 외부 도메인 데이터인지를 검출하는 분포 외(out-of-distribution, OOD) 데이터 검출 방법을 수행하도록 하는 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램을 저장한 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 있어서, 상기 컴퓨터 프로그램은 상기 컴퓨터가:소정의 데이터 변환 방법을 이용하여 입력 데이터로부터 복수의 새로운 데이터를 생성하도록 하는 명령;상기 복수의 새로운 데이터 각각에 대한 인공신경망 모델의 복수의 제1 출력 값을 획득하도록 하는 명령;상기 획득된 복수의 제1 출력 값들을 미리 정해진 연산식에 적용하여 제2 출력 값을 확인하도록 하는 명령; 및상기 제2 출력 값을 소정의 특정 값과 비교하여 상기 입력 데이터가 외부 도메인 데이터인지를 판별하도록 하는 명령을 포함하고, 상기 인공신경망 모델은,상기 데이터 변환 방법이 학습용 입력으로 반영되지 않은 모델인, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.

제16항에 있어서,상기 판별하도록 하는 명령은 상기 컴퓨터가:상기 제2 출력 값이 상기 특정 값보다 크거나 같은 경우 상기 입력 데이터를 내부 도메인 데이터로 판별하도록 하는, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.

제16항에 있어서,상기 판별하도록 하는 명령은 상기 컴퓨터가:상기 제2 출력 값이 상기 특정 값보다 작은 경우 상기 입력 데이터를 외부 도메인 데이터로 판별하도록 하는, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.

제16항에 있어서,상기 제2 출력 값은 상기 획득된 제1 출력 값들의 평균인, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.

제16항에 있어서,상기 입력 데이터는 이미지이고, 상기 데이터 변환 방법은 이미지 변환 방법이고, 그리고 상기 인공신경망 모델은 이미지 분류 모델인, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.