본 논문에서는 방향 의도(directional finding) 문제를 방향 의존 상호 결합을 갖는 밀리미터파 통신에 대해 다룬다. 도래방향(direction-of-arrival) 추정을 위해, DNN 입력으로 배열 출력을 사용하고 간단한 전처리 단계를 포함하는 저복잡도 심층 신경망(DNN) 기반 회귀 모델을 제안한다. DNN 구성 요소를 설계하는 것뿐 아니라, 유한 크기의 학습 데이터로 학습된 DNN의 일반화 능력을 향상시키기 위해 정량적 분석을 수행한다. 또한 Cramér-Rao 하한(Cramér-Rao lower bound, CRLB) 관점에서 이론적 성능 상한을 도출한다. 제안된 접근의 유효성은 기존 방법 및 CRLB와의 비교를 통해 검증한다.

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