최근 딥러닝은 자기공명영상 검사에서의 화질 개선을 위해 다양하게 활용되고 있다. 하지만 다양한 자기공명영상 검사에서 딥러닝이 적용된 기법과 상황에 대한 평가는 부족한 편이다. 이에 본 연구에서는 모션 ACR(American College of Radiology) 팬텀을 활용하여 일반적인 상황과 움직이는 상황에서 T2-PROPELLER(periodically, rotated overlapping parallel lines with enhanced reconstruction, PROPELLER)와 T2-FSE(fast spin echo, FSE) 기법의 화질을 비교 평가해 보고자 하였다. 연구 결과 움직이지 않는 상황에서의 딥러닝 프로세스를 적용하였을 때 유의미한 신호대잡음비와 대조대잡음비의 상승을 보였다. 하지만 팬텀에 움직임을 주는 동적인 상황 에서 딥러닝 프로세스를 적용하였을 때 유의미한 화질 개선을 보이지 않았다. 이러한 결과는 딥러닝 프로세스를 절대 적으로 사용하기보다 다양한 상황에 맞게 선택적으로 적용하는 것이 필요할 것으로 사료된다.