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AI 기법을 이용한 교통신호 제어 모형 개발

Development of Traffic Signal Control Model Using AI Technique

초록/요약

전 세계적으로 도시지역에서 교통 혼잡이 일상이 되었으며, 교통 혼잡으로 인한 사회적 비용은 매년 증가하고 있는 추세이다. 특히 교통 혼잡의 원인으로 차량의 증가와 신호 운영 효율로 볼 수 있으며, 현재 도시부에서는 도로 건설 등 인프라 확보를 통해 도로 용량을 증대하기 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위해서는 최근 전 세계적으로 주목 받고 있는 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술을 이용하여 해결책을 모색하는 방법이 있다. 본 연구에서는 AI 기술인 강화학습을 이용하여 교통신호 제어 모형을 개발하였다. 교통신호 제어 모형은 독립교차로 교통신호 제어 모형과 연동교차로 교통신호 제어 모형 두 가지를 개발하였다. 독립교차로 교통신호 제어 모형은 교통상황에 대응하는 신호시간계획을 제공하도록 개발하였으며, 연동교차로 교통신호 제어 모형은 교통상황에 대응하는 옵셋(offset)을 제공하도록 개발하였다. 교통신호 제어 모형을 개발하기 위해 강화학습 알고리즘 중 우수한 성능을 지닌 DQN(Deep Q Network)를 이용하였으며, 환경과 상호작용할 수 있는 상황을 구현하기 위해 미시교통시뮬레이션 모형인 Vissim을 시뮬레이션 환경 프레임워크로 구축하고 DQN과 연동하여 학습하였다. 학습된 모형을 평가하기 위해 Synchro 모형을 이용하여 최적 신호시간계획과 최적 옵셋을 산출하여 구축된 시나리오에서 평가 및 검증하였다. 평가 결과, 독립교차로에서는 Synchro를 이용하여 최적화된 신호시간계획의 성능보다 우수한 결과를 내었다. 연동교차로에서도 Synchro를 이용하여 최적화된 옵셋의 결과보다 우수한 성능을 내는 것으로 나타났다. 하지만 다양한 도로 환경 및 교통 환경을 고려하지 못한 한계와 교통 감응신호 및 COSMOS 등 실시간 교통신호 제어 시스템과의 성능 비교 및 평가 등이 수행되지 못한 점 등이 존재하므로 추가적 연구가 필요한 부분은 향후 연구과제로 제시하였다.

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목차

제1장 서론 1
제1절 연구의 배경 및 목적 1
1. 연구의 배경 1
2. 연구의 목적 3
제2절 연구의 범위 4
제3절 연구의 수행절차 및 방법 5

제2장 관련 이론 및 연구 고찰 6
제1절 관련 이론 고찰 6
1. 기존 교통신호 제어 방법 6
2. 강화학습 15
제2절 관련 연구 고찰 31
1. 기존 교통신호 제어 관련 연구 고찰 31
2. 강화학습을 이용한 교통신호 제어 관련 연구 36
3. 연구의 차별성 및 시사점 40

제3장 AI 기반 교통신호 제어 모형 개발 41
제1절 AI 기반 교통신호 제어 모형 개발 개요 41
제2절 시뮬레이션 환경 프레임워크 개발 42
1. 시뮬레이션 환경 개요 42
2. 시뮬레이션 모형 선정 43
3. 시뮬레이션 환경 프레임워크 구축 45
제3절 강화학습 알고리즘 선정 및 구현 46
1. 강화학습 개요 46
2. 강화학습 알고리즘 비교 46
3. 강화학습 알고리즘 선정 48
4. DQN 구현 49
제4절 AI 기반 독립교차로 교통신호 제어 모형 개발 50
1. 개요 50
2. 독립교차로 교통신호 제어 방법론 51
3. 구성요소 정의 52
4. 독립교차로 교통신호 제어 모형 개발 56
제5절 AI 기반 연동교차로 교통신호 제어 모형 개발 61
1. 개요 61
2. 연동교차로 교통신호 제어 방법론 62
3. 구성요소 정의 63
4. 연동교차로 교통신호 제어 모형 개발 64
제6절 소결 69

제4장 개발된 교통신호 제어 모형의 평가 및 검증 70
제1절 개요 70
제2절 평가 및 검증 절차 수립 71
1. 개발 모형 평가 지표 선정 71
2. 평가 및 검증 절차 수립 73
제3절 독립교차로 교통신호 제어 모형 평가 및 검증 75
1. 개요 75
2. 최적 신호시간계획 산출 75
3. 시나리오 구성 77
4. 평가 및 검증 결과 78
제4절 연동교차로 교통신호 제어 모형 평가 및 검증 88
1. 개요 88
2. 최적 옵셋 산출 88
3. 시나리오 구성 90
4. 평가 및 검증 결과 91

제5장 결론 및 향후 연구과제 99
제1절 결론 99
제2절 연구의 한계 및 향후 연구과제 100

참고문헌 102

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