이때 , 상기 학습 장치 는 , ( i ) 상기 제 1 컨 벌 루 션 레이어 ( 100 _ 1 ) 내지 상기 제 k 컨 벌 루 션 레이어 ( 100 _ k ) 로 하여금 순차 적 으로 상기 트레이닝 이미지 및 상기 제 1 내지 상기 제 ( k - 1 ) 인 코디 드 특징 맵 의 사이즈 를 감소 시키 고 채널 수 를 증가 시켜 상기 제 1 내지 상기 제 k 인 코디 드 특징 맵 을 각각 출력 하 도록 하 고 , ( ii ) 상기 제 1 마스크 레이어 ( 300 _ 1 ) 내지 상기 제 ( k - 1 ) 마스크 레이어 ( 300 _( k - 1 ) ) 로 하여금 상기 제 1 내지 상기 제 ( k - 1 ) 인 코디 드 특징 맵 으로부터 상기 주파수 의 변화 가 상기 기 설정 된 임계 치 보다 큰 상기 영역 을 추출 하 여 상기 제 1 내지 상기 제 ( k - 1 ) 인 코디 드 특징 맵 으로부터 상기 에지 부분 을 추출 하 도록 함 으로써 , 상기 제 1 내지 상기 제 ( k - 1 ) 밴드 패스 특징 맵 을 출력 하 도록 하 고 , ( iii ) 상기 제 k 디컨 벌 루 션 레이어 ( 200 _ k ) 내지 상기 제 1 디컨 벌 루 션 레이어 ( 200 _ 1 ) 로 하여금 순차 적 으로 상기 제 k 인 코디 드 특징 맵 및 상기 제 k 내지 상기 제 2 디 코디 드 특징 맵 의 사이즈 를 증가 시키 고 채널 수 를 감소 시켜 상기 제 k 내지 상기 제 1 디 코디 드 특징 맵 을 각각 출력 하 도록 한다 .