도 6 을 통해 알 수 있 듯이 , 본 발명 의 CNN 기반 빔 포머 는 공간 - 시간 학습 ( 멀티 깊이 와 멀티 라인 학습 ) 을 이용 하 기 때문 에 모든 다운 샘플링 스킴 에서 영상 들 을 좋 은 품질 로 복원 하 는 것 을 알 수 있 다 . CNN 은 누락 된 RF 데이터 를 자동 으로 식별 하 여 사용 가능 한 인접 정보 로 근사 한다 . 또한 , 본 발명 의 네트워크 는 가변 샘플링 스킴 으로 트레이닝 되 지만 , 테스트 단계 에서 두 스킴 의 상대 적 향상 은 두 샘플링 스킴 에서 거의 동일 하 게 나타나 며 , 이 는 본 발명 의 방법 에 대한 일반 화 능력 을 보여 주 는 것 이 다 .