기존 인공신경망은 높은 정확도를 위해 긴 추론 시간을 요구하며, 특히 임베디드 환경에서 효율성 문제가 발생합니다. 본 발명은 컨볼루션 신경망(CNN) 기반의 혁신적인 입력 분류 장치 및 방법을 제공합니다. 이 기술은 모델 수행 중 예측 로직을 통해 분류의 적정성을 미리 판단하고, 불필요한 컨볼루션 연산을 조기에 중단시켜 추론 시간을 획기적으로 단축합니다. 이를 통해 한정된 자원을 가진 임베디드 시스템에서도 AI 모델의 실행 효율성을 극대화하고, 신뢰성 있는 분류 결과를 신속하게 도출할 수 있습니다. 본 기술은 AI 애플리케이션의 성능을 한 단계 더 끌어올릴 것입니다.