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교통량 예측은 과거의 전통적인 회귀분석을 이용하여 예측을 하였다. 그러나 최근에야 인공지능인 AI를 활용하여 복잡한 데이터를 이해하고 예측할 수 있는 모델이들이 개발되고 사용되고 있다. 따라서, 본 연구는 시계열 데이터를 활용하여 학습하 는 딥러닝 모델인 LSTM을 활용하여 2023년 인천광역시의 교통량 예측을 수행하였다. 연구 결과 교통량 예측률이 0.89로 89% 를 예측하여 실제값과 예측값이 비슷한 추세를 나타내는 것으로 연구되었다. 향후 연구는 ITS로 실시간 교통량 데이터를 수집 및 구축하여 더 많은 데이터를 이용 및 활용하여 예측의 정확성을 더욱 높일 수 있을것으로 판단 된다.