본 논문은 다양한 도메인의 이미지로부터 다른 도메인으로 변환한 이미지의(image to image translation) 품질을 향상시키기 위해 오토 인코더 기반의 네트워크 구조를 제안한다. 도메인이 다른 이미지로부터 발생할 수 있는 이미지 품질의 문제점을 해결하기 위해 해당 네트워크 구조를 효과적이게 학습시킬 수 있는 방안을 소개한다. 제시한 네트워크의 구조와 학습 방식을 이용해 변환된 이미지와 기존의 네트워크를 이용해 변환한 이미지를 비교하여 PSNR, SSIM과 같은 정량적인 이미지 유사도 분석 방식을 사용하여 타당성 및 적합성을 검증한다.