유전알고리즘 기반 실시간 TOD 제어 알고리즘 개발
Development of a Real-Time TOD Control Algorithm Based on Genetic Algorithm
- 주제(키워드) 실시간 TOD 제어 , 유전알고리즘 , 실시간 , TOD
- 주제(DDC) 625
- 발행기관 아주대학교 일반대학원
- 지도교수 윤일수
- 발행년도 2025
- 학위수여년월 2025. 8
- 학위명 박사
- 학과 및 전공 일반대학원 건설교통공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000035017
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
This study aimed to address urban traffic congestion by developing and analyzing a time-of-day (TOD) control algorithm utilizing real-time traffic volume data collected through a smart intersection system. A genetic algorithm (GA) was applied to weekly collected traffic data to establish and update an optimal TOD plan. Additionally, a real-time TOD control algorithm for Early TOD Switching was developed to promptly respond to situations where traffic increases faster than the TOD update timing. The performance evaluation of the proposed GA-based TOD update algorithm showed that, compared to the existing TOD, vehicle delay decreased by 16.74%, stop delay by 17.38%, and the number of stops by 1.72%. Even when compared with the optimized version of the existing TOD, the algorithm demonstrated meaningful improvements. In addition, the real-time TOD control algorithm showed positive effects under short-term traffic surges, with reductions of 4.99% in vehicle delay, 5.58% in stop delay, and 1.69% in the number of stops. However, under a full 24-hour evaluation, the overall improvements were relatively limited. Nevertheless, in a scenario reflecting high traffic volume variability, substantial performance improvements were observed even over the 24-hour evaluation period—vehicle delay decreased by 8.76%, stop delay by 9.01%, and the number of stops by 6.13%. From an environmental perspective, the proposed optimization techniques reduced carbon monoxide (CO), nitrogen oxides (NOx), volatile organic compounds (VOC) emissions, and fuel consumption by an average of 10.66%, thereby contributing to not only operational efficiency but also to reducing environmental load and enhancing energy savings. The results of this study demonstrate that the GA-based TOD update and real-time TOD control algorithms can serve as effective alternatives for sustainable urban signal operations and suggest their potential for practical application in future traffic management systems.
more초록/요약
본 연구는 도시부 교통 혼잡 문제를 해결하기 위한 방안으로, 스마트교차로 시스템에서 수집되는 실시간 교통량 데이터를 활용하여 시간대 제어(time of day, TOD) 알고리즘을 개발하고 그 효과를 분석하는데 목적을 두었다. 매주 주기적으로 수집되는 교통량 데이터를 기반으로 유전알고리즘(genetic algorithm, GA)을 적용하여 최적의 TOD 계획을 산정·갱신하는 방안을 제시하 였으며, 교통량 증가가 TOD 갱신 시점보다 빠르게 발생하는 상황에 대응하기 위해 TOD 시간대를 조기 전환(Early TOD Switching)하는 실시간 TOD 제어 알고리즘도 개발하였다. 제안한 GA 기반 TOD 갱신 알고리즘의 성능 평가 결과, 기존 TOD 대비 차 량지체는 16.74%, 정지지체는 17.38%, 정지횟수는 1.72% 감소하였으며, 기존 TOD를 최적화한 결과와 비교해도 의미 있는 개선 효과가 나타났다. 또한 실시 간 TOD 제어 알고리즘은 단기적 교통량 급증 상황에서는 차량지체 4.99%, 정 지지체 5.58%, 정지횟수 1.69% 감소 등 긍정적인 효과를 보였으나, 24시간 전체 평가 기준에서는 상대적으로 개선 폭이 제한적이었다. 그러나 교통량의 변동성을 크게 반영한 시나리오에서는 24시간 평가 기준에서도 차량지체 8.76%, 정지지체 9.01%, 정지횟수 6.13% 감소 등 실질적인 성능 향상이 관측 되었다. 환경적 측면에서도 제안한 최적화 기법은 일산화탄소(CO), 질소산화물 (NOx), 휘발성 유기화합물(VOC) 배출량과 연료 소비량을 평균 10.66% 저감 하여, 신호운영 효율뿐만 아니라 환경 부하 완화와 에너지 절감에도 기여함을 확인하였다. 결론적으로, 본 연구에서 제안한 GA 기반 TOD 갱신 알고리즘과 실시간 TOD 제어 알고리즘은 지속 가능한 도시부 신호운영의 효과적 대안이 될 수 있음을 입증하며, 향후 교통 관리 시스템의 실질적 적용 가능성을 제시하였다.
more목차
제1장 서론 1
제1절 연구의 배경 및 목적 1
1. 연구의 배경 1
2. 연구의 목적 3
제2절 연구의 범위 4
1. 시간적 범위 4
2. 공간적 범위 4
제3절 연구의 수행내용 및 절차 5
제2장 관련 이론 및 연구 고찰 7
제1절 관련 이론 고찰 7
1. 신호운영 관련 개념 7
2. TOD 사용 현황 10
3. 스마트교차로 시스템 13
4. 유전알고리즘 15
제2절 선행 연구 고찰 17
1. 스마트교차로 시스템 관련 연구 17
2. TOD 제어 관련 연구 18
제3절 시사점 및 연구의 차별성 23
제3장 자료 수집 및 정리 26
제1절 대상지 선정 및 교차로 분석 26
제2절 데이터 수집 및 분석 28
1. 신호운영 현황 및 분석 28
2. 교통량 현황 및 분석 30
제4장 알고리즘 개발 36
제1절 TOD 제어 알고리즘 개발 방향 설정 36
제2절 기존 TOD 알고리즘 상세 분석 38
1. COSMOS 신호제어 알고리즘 38
2. 교통정보 수집 방법 40
3. TOD 제어 운영 절차 40
제3절 기존 알고리즘 한계점 도출 및 개선 방안 도출 42
1. 기존 알고리즘의 한계 42
2. 기존 알고리즘의 개선 방안 도출 43
제4절 TOD 제어 알고리즘의 개선 44
1. 개요 44
2. GA 기반 TOD 갱신 알고리즘 44
3. 실시간 TOD 제어 알고리즘 55
제5장 효과분석 및 평가 58
제1절 개요 58
제2절 분석 절차 수립 및 평가 모형 선정 59
1. 분석 절차 수립 59
2. 평가 모형 선정 60
3. 평가 항목 선정 62
제3절 기존 TOD 최적화 65
1. 개요 65
2. 기존 TOD 최적화 산정 결과 65
제4절 GA 기반 TOD 최적화 68
1. 개요 68
2. GA 기반 최적 TOD 산정 결과 68
제5절 실시간 TOD 제어 74
1. 개요 74
2. 실시간 TOD 제어 결과 74
제6절 시뮬레이션 79
1. 네트워크 구축 79
2. 네트워크 정산 80
3. 시뮬레이션 82
제7절 결과 분석 105
1. GA 기반 TOD 알고리즘의 신호운영 효율성 효과 분석 105
2. GA 기반 TOD 알고리즘의 환경 영향 효과 분석 113
3. 실시간 TOD 제어 알고리즘의 효과 분석 114
제6장 결론 및 향후 연구과제 117
제1절 결론 117
제2절 향후 연구과제 119
참고문헌 121
Abstract 123
