본 발명은 다수의 레이어를 포함하는 인공 신경망의 인접한 두 레이어 중 이전 레이어에서 출력되는 3차원의 특징맵을 인가받아 채널 방향의 픽셀값에 대한 평균 풀링을 수행하여 2차원의 집중맵을 획득하는 집중맵 획득부, 집중맵의 각 픽셀의 픽셀값을 기설정된 문턱값과 비교하고, 비교 결과에 따라 각 픽셀에 이진값을 할당하여 드롭 마스크를 생성하는 드롭 마스크 획득부, 집중맵의 각 픽셀의 픽셀값을 기지정된 범위의 값으로 정규화하여 중요도맵을 획득하는 중요도맵 획득부, 드롭 마스크와 중요도맵 중 하나를 기지정된 확률 비율에 따라 랜덤하게 선택하여 최종맵으로 출력하는 확률적 랜덤 선택부 및 특징맵의 각 픽셀에 최종맵의 대응하는 위치의 픽셀값을 가중하여 정규화 특징맵을 획득하고, 획득된 정규화 특징맵을 인접한 두 레이어 중 다음 레이어로 전달하는 특징맵 결합부를 포함하여, 인공 신경망이 특징 부분에만 과도하게 집중하지 않고, 객체 전체 영역에도 주의하여 객체를 식별하도록 하므로, 정확하게 객체와 객체 영역을 정확하게 식별하도록 하는 자기 집중 모듈 및 이를 이용한 정규화 방법을 제공할 수 있다.