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고속도로의 과거 교통 데이터를 기반으로 상기 고속도로의 교통에 대한 시뮬레이션 시나리오를 생성하고, 상기 시뮬레이션 시나리오에 따라 재현되는 시뮬레이션을 이용하여 각각의 상기 시뮬레이션 시나리오에 대해 상기 고속도로의 교통 제어 시설을 제어하는 최적 제어 방법 데이터를 구축하는 학습 필요 데이터 생성부;상기 고속도로의 교통 데이터를 기반으로 머신 러닝 기법을 활용하여 상기 고속도로의 교통 예측 시나리오를 생성하는 도로 상황 예측부; 및 상기 최적 제어 방법 데이터를 기반으로 인공신경망 학습을 수행하고, 상기 인공신경망 학습 결과에 따라 업데이트되는 가중치 값을 기반으로 상기 교통 예측 시나리오에 대해 인공신경망을 통해 상기 교통 제어 시설을 최적으로 제어하는 교통 제어 전략 데이터를 도출하고, 상기 교통 제어 시설을 제어하는 관리 서버에 상기 교통 제어 전략 데이터를 제공하는 최적 제어부를 포함하고,상기 학습 필요 데이터 생성부는, CTM(Cell Transmission Model)을 적용하여 상기 시뮬레이션 시나리오를 재현하며, 유전 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)을 적용하여 상기 최적 제어 방법 데이터를 도출하고, 상기 교통 제어 시설은 가변속도제어 시설 및 램프미터링 시설을 포함하고,상기 교통 제어 전략 데이터는, 각 구간별 가변속도 제어 시설에 의해 통제되는 제한속도, 제한 속도 시점 및 제한속도 유지 시간과, 램프미터링의 지점, 시점 및 제어 시간의 설정 값을 포함하는 고속도로 교통 제어 시스템
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