본 논문은 자율주행을 위한 보행자의 미래 궤적 예측 문제를 다룹니다. 기존 연구들이 과거 궤적만을 사용하여 다양한 미래 궤적 분포를 예측하는 것과 달리, 본 논문에서는 장면 문맥(scene context)과 관찰된 궤적을 활용하여 먼저 보행자의 목표 지점(goal points)을 예측하고, 이를 바탕으로 미래 궤적을 예측하는 GoalNet을 제안합니다. GoalNet은 보행자의 목표 영역을 기반으로 보행자의 궤적과 경계 상자(bounding boxes)를 모두 예측할 수 있는 효율적이고 모듈화된 신경망입니다. 실험 결과, GoalNet은 JAAD 데이터셋에서 48.7%, PIE 데이터셋에서 40.8%의 성능 향상을 보이며 기존 최고 성능을 뛰어넘었습니다.
