기본적으로 여러 공공데이터에서 이제 데이터를 저희가 받아와서 얼마나 많은 차량들이 지나가는지 그리고 속도는 어떻게 되는지에 대해서 데이터를 모으고 그리고 딥러닝으로 학습을 시키고 그리고 그 결과를 시각화를 통해서 쉽게 볼 수 있도록 하는 시스템을 구성하였습니다.
그래서 저희가 이러한 여러 가지 공공데이터와 현업 전문가들의 말씀을 듣고 시스템을 만들었습니다. 기본적으로 여러 공공데이터에서 이제 데이터를 저희가 받아와서 얼마나 많은 차량들이 지나가는지 그리고 속도는 어떻게 되는지에 대해서 데이터를 모으고 그리고 딥러닝으로 학습을 시키고 그리고 그 결과를 시각화를 통해서 쉽게 볼 수 있도록 하는 시스템을 구성하였습니다. 그래서 딥러닝으로 예측을 함에 있어서 기존의 속도데이터뿐만 아니라 주변에 있는 도로까지 같이 학습을 하였고 그리고 도로망의, 사이의, 도로네트워크의 망들의 유사도를 같이 계산해서 인공지능이 학습할 수 있도록 하였습니다. 그리고 추가적으로 도시마다 도로마다 서로 다른 러시아워 시간을 가지는데 그런 부분들도 현업 전문가 분들과 협업해서 주로 막히는 지점을 인공지능에게 추가로 학습을 하였습니다. 그래서 예측결과로는 15분 후 도로 속도를 예측했을 때 평균 4km 이내의 속도로 예측할 수 있었고 서행, 정체, 원활 이 3가지 항목에 대해서 예측을 시켰을 때 78%로 교통정체가 막힌다, 안 막힌다, 광역시의 전역 도로에 대해서 예측을 할 수가 있었습니다. 그래서 마지막으로 현업 전문가 분들이 좀 더 쉽게 쓸 수 있도록 하기 위해서 시스템을 전체적으로 제작을 하였습니다. 그래서 어느 도로가 막히는지 그리고 '브이에스리버스(VSRivers)'라는 기술을, 저희가 시각화 기술을 새로 만들어서 여기서 두께는 차량의 양이고 색깔이 속도를 얘기하고 있습니다.