예 를 들 어 , 00 시 00 분 을 기준 으로 , 30 분 후 인 00 시 30 분 에 대응 하 는 주 의 구역 의 교통류 를 예측 하 고자 할 때 , 도 4 와 같이 00 시 00 분 의 선박 교통 상황 데이터 가 반영 된 이미지 1 과 00 시 00 분 에 대응 하 는 교통류 를 의미 하 는 레이블 1 을 통해 학습 이 되 지 않 은 선박 교통류 예측 모델 은 00 시 30 분 에 대응 하 는 주 의 구역 의 교통류 를 예측 할 수 있 다 . 학습 이 되 지 않 은 선박 교통류 예측 모델 이 예측 한 00 시 30 분 의 주 의 구역 교통류 와 00 시 30 분 에 대응 하 는 교통류 를 의미 하 는 레이블 4 의 차이 를 줄여 가 는 과정 을 통해 선박 교통류 예측 모델 을 학습 시킬 수 있 다 . 따라서 , 이미지 1 , 레이블 1 및 레이블 4 는 선박 교통류 예측 모델 이 00 시 00 분 의 선박 교통 상황 데이터 와 주 의 구역 의 교통류 를 통해 00 시 30 분 의 주 의 구역 의 교통류 를 예측 할 수 있 도록 학습 시킬 수 있 는 학습 데이터 세트 가 될 수 있 다 .