제11항에 있어서, 상기 적합도 함수를 평가하는 단계 및 상기 최적의 링크 속도 예측 모델을 도출하는 단계는 반복 수행되며 상기 최적의 유전자 및 최적의 링크 속도 예측 모델을 도출하고,적합도 평가를 수행하는 모델 및 링크 속도 예측 모델은 복수개인 교통 속도 추정 방법.

초매개변수를 포함하는 순환형 신경망을 이용하여 링크의 속도를 예측하는 링크 속도 예측 모델을 생성하는 모델 생성부;상기 초매개변수를 유전자로 변환하고, 이로부터 하나의 개체와 하나의 상기 링크 속도 예측 모델을 대응시키는 유전자 변환부;각각의 상기 유전자에 대해 적합도 함수를 평가하는 적합도 평가부;상기 평가에 따라서 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 유전자 및 최적의 링크 속도 예측 모델을 도출하는 모델 최적화부를 포함하고,상기 유전자는 상기 초매개변수를 1과 0으로 이루어진 값으로 표현되고,상기 초매개변수는 활성화 함수의 종류, 최적화 방식의 종류, 사용 데이터의 타임스텝(Timestep), 배치 사이즈, 초기화 주기, 순환형 레이어의 층수, 순환형 레이어의 종류, 일반 신경망의 층 수, 상수항 사용 여부 및 학습률을 포함하고,상기 초기화 주기는 배치 크기와 곱하였을 때 주기성이 있는 시간이 산출되는 순서쌍에 의해 결정되고,상기 유전자 변환부는 각각의 상기 초매개변수에 대하여 변환된 유전자와 유전자 섹터의 값을 대응시켜 하나의 개체와 하나의 상기 링크 속도 예측 모델을 대응시키고,상기 하나의 개체는 복수개의 상기 초매개변수를 가지는 교통 속도 추정 시스템.

제1항에 있어서, 상기 적합도 평가를 수행하는 모델에 복수개의 데이터를 가공하여 기계학습시키는 제1 학습부를 더 포함하는 교통 속도 추정 시스템.

제1항에 있어서, 상기 최적의 링크 속도 예측 모델에 복수개의 데이터를 가공하여 기계학습시키는 제2 학습부를 더 포함하는 교통 속도 추정 시스템.

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제1항에 있어서, 상기 적합도 함수는 계산 시간, 평균 제곱근 오차(RMSE: Root Mean Square Error) 또는 평균 절대 오차(MAE: Mean Absolute Error)를 포함하는 교통 속도 추정 시스템.

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제1항에 있어서, 상기 링크 속도 예측 모델의 링크 속도는 교통 정보에서의 링크 속도인 것을 특징으로 하는 교통 속도 추정 시스템.

제1항에 있어서, 상기 적합도 평가부에서 상기 적합도 함수를 평가하는 것과 상기 모델 최적화부에서 상기 최적의 링크 속도 예측 모델을 도출하는 것은 순차적으로 특정 횟수동안 반복 수행되며 상기 최적의 유전자 및 최적의 링크 속도 예측 모델을 도출하고, 적합도 평가를 수행하는 모델 및 링크 속도 예측 모델은 복수개인 교통 속도 추정 시스템.

모델 생성부가 초매개변수를 포함하는 순환형 신경망을 이용하여 링크의 속도를 예측하는 링크 속도 예측 모델을 생성하는 단계;유전자 변환부가 상기 초매개변수를 유전자로 변환하고, 이로부터 하나의 개체와 하나의 상기 링크 속도 예측 모델을 대응시키는 단계;적합도 평가부가 각각의 상기 유전자에 대해 적합도 함수를 평가하는 단계; 및모델 최적화부가 상기 평가에 따라서 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 유전자 및 최적의 링크 속도 예측 모델을 도출하는 단계를 포함하고,상기 유전자는 상기 초매개변수를 1과 0으로 이루어진 값으로 표현되고,상기 초매개변수는 활성화 함수의 종류, 최적화 방식의 종류, 사용 데이터의 타임스텝(Timestep), 배치 사이즈, 초기화 주기, 순환형 레이어의 층수, 순환형 레이어의 종류, 일반 신경망의 층 수, 상수항 사용 여부 및 학습률을 포함하고,상기 초기화 주기는 배치 크기와 곱하였을 때 주기성이 있는 시간이 산출되는 순서쌍에 의해 결정되고,상기 링크 속도 예측 모델을 대응시키는 단계에서는 각각의 상기 초매개변수에 대하여 변환된 유전자와 유전자 섹터의 값을 대응시켜 하나의 개체와 하나의 상기 링크 속도 예측 모델을 대응시키고,상기 하나의 개체는 복수개의 상기 초매개변수를 가지는 교통 속도 추정 방법.

제11항에 있어서, 제1 학습부가 상기 적합도 평가를 수행하는 모델에 복수개의 데이터를 가공하여 기계학습시키는 제1 기계학습 단계를 더 포함하는 교통 속도 추정 방법.

제11항에 있어서, 제2 학습부가 상기 최적의 링크 속도 예측 모델에 복수개의 데이터를 가공하여 기계학습시키는 제2 기계학습 단계를 더 포함하는 교통 속도 추정 방법.

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제11항에 있어서, 상기 적합도 함수는 계산 시간, 평균 제곱근 오차(RMSE: Root Mean Square Error) 또는 평균 절대 오차(MAE: Mean Absolute Error)를 포함하는 교통 속도 추정 방법.

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제11항에 있어서, 상기 링크 속도 예측 모델의 링크 속도는 교통 정보에서의 링크 속도인 것을 특징으로 하는 교통 속도 추정 방법.