상기 와 같이 본 실시 예 는 이미지 내 에서 검출 된 사물 ( 또는 객체 ) 들 의 세 그 멘 테 이 션 마스크 이미지 와 사전 에 확보 된 표준 이미지 데이터베이스 를 이용 한 이미지 합성 을 통하 여 정형 화 된 사물 ( 또는 객체 ) 의 다양 한 데이터 셋 ( dataset ) 을 확보 할 수 있 도록 하 는 효과 가 있 다 . 또한 본 실시 예 는 학습 과정 ( phase ) 과 생산 과정 ( phase ) 의 구분 및 GAN ( 또는 GAN 네트워크 ) 에서 동일 한 이미지 ( 즉 , Real ) 이 라고 인식 될 때 까지 여러 객체 와 이미지 반복 학습 을 수행 함 으로써 보다 정확 하 고 다양 한 인 스턴스 객체 데이터 를 확보 할 수 있 도록 한다 .