도 4 를 참조 하 면 , 선박 교통류 예측 모델 을 학습 시키 는 과정 에서 입력 값 으로 이용 될 수 있 는 학습 데이터 ( 410 ) 를 통해 30 분 후 의 선박 교통류 의 값 을 출력 시킬 수 있 다 . 여기 서 출력 된 30 분 후 의 선박 교통류 의 값 과 학습 데이터 에 포함 된 30 분 후 의 선박 교통류 에 대응 하 는 값 ( 420 ) 을 비교 할 수 있 다 . 선박 교통류 예측 모델 은 예측 모델 이 출력 한 30 분 후 의 선박 교통류 의 값 과 학습 데이터 에 포함 된 30 분 후 의 선박 교통류 에 대응 하 는 값 ( 420 ) 의 차이 를 줄일 수 있 도록 파라미터 를 조정 하 는 학습 과정 을 통해 더욱 정확 한 예측 이 가능 한 선박 교통류 예측 모델 을 학습 시킬 수 있 다 . 선박 교통류 예측 모델 이 예측 한 값 과 실제 값 의 차이 를 줄이 는 과정 은 기계 학습 중 에서 도 딥 러닝 의 종류 인 컨 볼루 션 신경망 ( CNN ) 등 을 통해 이루어질 수 있 다 .