본 논문은 광시야 광도 탐사에서 핵심적인 요소인 정확하고 신뢰할 수 있는 광도 적색편이 결정을 위한 새로운 알고리즘 접근법을 제시한다. 기존의 기계 학습 및 인공지능 기법을 이용한 광도 적색편이 결정 방법 대신, 조건부 생성적 적대 신경망(CGAN)을 사용하여 은하의 광도 적색편이를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 광도 적색편이의 점 추정과 확률 밀도 추정 모두를 제공하며, Dark Energy Survey (DES) Y1 데이터를 사용하여 검증하고 혼합 밀도 네트워크(MDN)와 비교 분석한다. 결과적으로 MDN이 우수한 성능을 보였지만, CGAN의 성능 지표는 MDN과 유사하여 광도 적색편이 추정에 CGAN을 사용할 가능성을 보여준다.
