본 논문은 기존 CNN 기반 팬샤프닝 기법의 한계를 극복하기 위해, 수용 영역 적응형 팬샤프닝 합성곱(RAPConv)과 팬샤프닝 동적 특징 융합(PAN-DFF) 모듈을 활용한 새로운 아키텍처인 RAPNet을 제안합니다. RAPConv는 공간적 위치에 따라 적응적으로 변화하는 커널을 사용하여 국소적 특징에 따라 정확하게 공간 정보를 추출하며, PAN-DFF 모듈은 어텐션 메커니즘을 통해 공간 해상도 향상과 스펙트럼 충실도 간의 균형을 최적화합니다. 공개 데이터셋을 이용한 실험 결과, RAPNet은 기존 방법들보다 정량적 및 정성적 평가 모두에서 우수한 성능을 보였으며, 추가적인 ablation study를 통해 제안된 적응형 구성 요소의 효과를 입증했습니다.
