도시 교통 흐름 분석

이 프로젝트는 서울시의 실시간 교통 데이터를 활용하여 도시 교통 흐름 패턴을 분석하고

미래 교통 상황을 예측하는 모델을 개발하는 것이 목표였습니다.

서울시 교통정보 시스템(TOPIS)의 실시간 데이터와 과거 5년간의 교통량 데이터를 수집하고,

날씨, 공휴일, 이벤트 등의 외부 요인 데이터와 결합하여 분석했습니다.

Python과 TensorFlow를 사용하여 LSTM(Long Short-Term Memory) 기반의 딥러닝 모델을 개발했으며,

GIS 도구를 활용하여 결과를 시각화했습니다. 개발된 모델은 30분 후의 교통 상황을 85% 이상의

정확도로 예측할 수 있었습니다.

이 프로젝트의 결과는 서울시 교통 관리 시스템에 통합되어 실시간 교통 관리 및 신호 제어에

활용되고 있습니다.