연구진은 SUMO 플랫폼을 활용해 도시 교통 시뮬레이션을 유전자 알고리즘으로 보정하는 프레임워크를 개발했어요. 직업 분포 데이터 없이도 제한된 도로 관측 데이터만으로 교통 시뮬레이션을 보정하여 현실적인 교통 시뮬레이션 가능성을 보여줬어요. 최적화된 시뮬레이션은 실제 측정값과 잘 일치하며, 훈련에 사용되지 않은 도로 구간에서도 일반화 성능을 보였고, 기존 고용 데이터와도 유사한 결과를 보여줬어요.