본 발명은 NODE 기반 조건부 테이블 데이터 적대적 생성 신경망 장치 및 방법에 관한 것으로, 상기 장치는 이산 컬럼 및 연속 컬럼으로 구성된 표 데이터(tabular data)를 전처리하는 표 데이터 전처리부; 상기 전처리된 표 데이터를 기초로 생성된 조건 벡터와 노이즈 벡터를 읽어서 가짜 샘플(fake sample)를 생성하는 NODE (Neural Ordinary Differential Equations) 기반의 생성부; 및 상기 전처리된 표 데이터의 실제 샘플(real sample) 또는 상기 가짜 샘플로 구성된 샘플을 입력받아 연속 궤적 기반의 분류를 수행하는 NODE 기반의 판별부를 포함한다.
