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최근 몇 년간 딥 오토 인코더 또는 UNet과 같은 딥러닝 모델이 이상 상황 탐지를 위한 재구성 기반 모델로 사용되었다. 이러한 재구성 기반 모델은 재구성 손실을 기반으로 비정상 지수를 측정한다. 그러나 재구성 기반 모델의 탐지 성능은 입력 데이터의 형식에 따라 크게 좌우되므로 데이터 전처리 과정은 재구성 기반 이상 탐지 모델의 탐지 성능을 향상하는 데 매우 중요한 요소이다. 따라서 본 연구에서는 이상 탐지를 위한 새로운 데이터 처리 방법을 제안한다. 우리가 제안한 데이터 전처리 과정에서는 우선 현재 프레임과 이전 프레임 간의 차이를 계산하여 새로운 이미지를 생성한다. 그런 다음 새로 구축된 이미지를 UNet 모델에 대한 입력 이미지로 사용한다. 그런 다음 원래 이미지와 UNet 모델을 통해 재구성된 이미지 간의 차이를 계산하여 이상 영역 위치를 탐지한다. 실험에서 우리가 제안한 데이터 전처리 방법과 기존의 다른 데이터 전처리 기법의 탐지 성능을 비교하였다. 실험 결과 우리가 제안한 데이터 처리 방법을 사용한 UNet 기반 이상 탐지 모델이 다른 데이터 전처리 방법을 사용한 모델보다 이상 영역을 더 잘 탐지할 수 있음을 보여준다.