기계 학습은 기존의 음성인식, 영상 처리 분야를 넘어 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는 이러한 기계 학습의 범용성을 바탕으로 항공기 공력 데이터에 대해 적용해보는 방법을 통해, 기존의 외부 센서나 기구를 이용하여 취득하는 방법 대신 축적된 항공기의 공력 데이터 자체를 학습 데이터로 활용함으로서, 기계 학습을 진행하였다. 기계 학습을 기반으로 학습한 인공 신경망은, 입력되는 현재 항공기의 데이터에 따라 자세 및 속도를 실제에 가깝게 추정함과 동시에, 신경망의 최적화에 대해서는 수 많은 데이터 중 실제 학습에 유효한 데이터만을 선별 추출하는 과정을 거쳐 보다 효율적인 학습이 진행될 수 있도록 하였다.