밀리미터파 (millimeter-Wave, mmWave)는 차세대 무선 통신을 위한 높은 데이터 속도를 지원하는 유망기술 중 하나이다. 하지만 밀리미터파는 높은 주파수로 인한 짧은 파장 때문에 신호의 감쇄 및 전달 거리 감소와 같은 단점이 존재한다. 이 문제를 극복하기 위해 밀리미터파 시스템은 빔포밍 기술을 적용하여 이 문제를 해결하고자 하며, 이는 적절한 서비스 품질을 유지하기 위해 강력한 채널 추정 및 추적 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 V2I (Vehicle-to-Infrastructure) 밀리미터파 통신에서 기계학습 기반 채널 추정 및 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 심층신경망 (Deep Neural Network, DNN)을 통해 수신 트레이닝 신호와 밀리미터파 채널 사이의 맵핑 함수를 학습하여 채널을 추정한다. 채널 추정 후, 장단기메모리 (Long Short-Term Memory, LSTM)를 통해 채널을 추적한다. 시뮬레이션 결과 제안하는 알고리즘이 무시할만한 트레이닝 오버헤드와 함께 밀리미터파 채널 추정 및 추적하는 것을 알 수 있다.