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과거의 교통속도 예측은 시계열 예측이나, 통계적 예측이 주로 사용되었으나 최근 연구에서는 데이터의 특성에 따라 모델이 직접 학습을 하여 복잡한 데이터를 표현할 수 있는 딥러닝 모델이 사용되고 있다. 따라서 본 연구는 LSTM 모형을 활용하여 2023년의 인천광역시의 교통 속도 예측을 수행하였다. 연구 결과 교통 속도 예측률이 0.89로 약 90%의 정확도로 나타났으며, 비 혼잡 시간대나 급격한 속도의 변화가 일어났을 경우 실제값과 예측 값이 유사하게 나타났다. 향후 교통 속도 관련해 더 많은 데이터를 활용한다면 교통 속도 예측 분석의 정확성을 높일 수 있을 것으로 판단 된다.