본 논문은 미국 전역의 트럭 주차장 이용률 예측을 위한 새로운 모델인 Regional Temporal Graph Convolutional Network (RegT-GCN)을 제안합니다. 기존 연구들이 단일 주차장에 대한 예측에 집중한 것과 달리, RegT-GCN은 주 전체의 다수 주차장에 대한 이용률을 공간-시간적 상관관계를 고려하여 예측합니다. 이를 위해, 주차장 위치의 지리적 특성과 공간적 상관관계를 효과적으로 포착하는 Regional Decomposition 기법을 도입하였습니다. 실험 결과, 제안된 모델이 기존 모델들보다 우수한 성능을 보임을 확인하였습니다. 코드는 깃허브에서 공개됩니다.
