상기 에지 부분 의 상기 정보 를 이용 한 상기 복원 프로세스 는 도 2 및 도 3 에서 도시 된 상기 제 k 디컨 벌 루 션 레이어 ( 200 _ k ) 내지 상기 제 2 디컨 벌 루 션 레이어 ( 200 _ 2 ) 및 상기 제 ( k - 1 ) 합산 레이어 ( 500 _( k - 1 ) ) 내지 상기 제 1 합산 레이어 ( 500 _ 1 ) 에 의해 수행 된다 . 예 를 들 어 , 도 4 에서 는 도시 되 지 는 않 았 지만 , 상기 학습 장치 는 ( i ) 제 m 합산 레이어 ( 500 _ m ) 로 하여금 상기 제 m 마스크 레이어 ( 300 _ m ) 로부터 출력 된 상기 제 m 밴드 패스 특징 맵 과 제 ( n + 1 ) 디컨 벌 루 션 레이어 로부터 출력 된 제 ( n + 1 ) 디 코디 드 특징 맵 의 요소 별 ( element - wise ) 합 을 출력 하 도록 하 고 , ( ii ) 제 n 디컨 벌 루 션 레이어 로 하여금 상기 제 m 밴드 패스 특징 맵 과 상기 제 ( n + 1 ) 디 코디 드 특징 맵 의 상기 요소 별 ( element - wise ) 합 에 상기 디컨 벌 루 션 연산 을 가하 여 제 n 디 코디 드 특징 맵 을 출력 하 도록 하 는 과정 을 순차 적 으로 수행 함 으로써 상기 복원 프로세스 를 수행 한다 .