본 논문은 광시야 측광 조사에서 중요한 요소인 정확하고 신뢰할 수 있는 측광 적색편이 결정을 위한 새로운 알고리즘 접근 방식을 제시한다. 기존의 기계 학습 및 인공 지능 기법 대신, 조건부 생성 적대 신경망(CGAN)을 사용하여 은하의 측광 적색편이를 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 측광 적색편이의 점 추정과 확률 밀도 추정 모두를 제공하며, 암흑 에너지 조사(DES) Y1 데이터를 사용하여 테스트하고 혼합 밀도 네트워크(MDN)와 비교한다. 결과적으로 MDN이 더 우수한 성능을 보였지만, CGAN의 성능 지표는 MDN과 유사하여 측광 적색편이 추정에 CGAN을 활용할 가능성을 제시한다.
