본 논문은 신경망 모델의 특성을 모두 활용하는 모델을 사용하여 전장 상황 인식을 위한 머신러닝 모델을 구현한다. 제안하는 신경망 모델은 공간 특성을 추출하는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)[1] 모델과, 시계열 데이터를 예측하는 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)의 한 종류인 장단기 기억(Long Short-Term Memory, LSTM)[2] 모델에 기반한다. 이 두 가지를 함께 사용함으로써 데이터의 시간적 및 공간적 특성을 모두 학습하여 전장의 상황을 예측한다.

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