이 연구에서 제안된 보완적 학습 전략은 다른 3D 복원 문제에도 적용될 수 있습니다. 다른 3D 복원 문제에서도 실제 데이터와 합성 데이터를 혼합하여 네트워크를 훈련하고 각 데이터 유형이 서로 보완적인 역할을 하는 방식으로 모델을 개선할 수 있습니다. 또한, 합성 데이터를 사용하여 네트워크가 다양한 상황에 대해 더 강건한 능력을 학습하도록 유도하고, 실제 데이터를 통해 모델의 전반적인 일관성을 보장하는 방법은 다른 3D 복원 문제에서도 유효할 것입니다.