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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 125 - 126 (2page)
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도시권의 교통체증은 교통시스템에서 관리할 수 있는 교통량 한계를 넘어서서 불가피한 혼잡을 초래하고 있다. 교통신호 제어는 교통시스템에서 필수적인 요소로 차량들의 지체, 정지 횟수 등을 최소화할 수 있는 신호제어변수를 결정하는 것을 목적으로 한다. 일부 국내 도로망에는 ATSCS(Advanced Traffic Signal Control Systems), COSMOS(Cycle, Offset, Split MOdel for Seoul) 등의 교통공학 이론 기반의 신호제어시스템이 적용되어있다. 언급한 신호제어시스템들은 교통량에 따라 실시간으로 신호를 제어하여 교통흐름을 최적화한다. 그러나 데이터 수집이 어렵고, 높은 연산복잡도로 인해 대규모 네트워크에는 적용하기 어려운 한계가 존재한다.
최근에는 인공지능 분야 중 딥러닝 기법이 발전함에 따라 교통신호 제어를 위한 강화학습 기반의 연구들이 다수 수행되고 있다. 기존의 교통신호 제어방식은 복잡한 현실의 교통흐름을 몇 가지 가정을 통해 단순화한 모형을 이용하여 최적화에 접근하기 때문에, 대도시권의 도로망에서는 유의한 성능을 발휘하기 어렵다. 자율주행 시스템을 위한 인프라 구축의 일환으로 V2X(Vehicle to Everything communication) 통신기술이 발달하면서, 실시간 교통상황에 대한 데이터 취득이 용이해지는 환경이 조성되고 있다. 다양한 교통환경에 빠르게 대응하기 위해서는 신호제어시스템이 중앙컴퓨터의 지시를 기다리지 않고 스스로 행동을 결정해야 하므로, 제어기가 스스로 주변의 교통량, 차속 등 실시간 데이터를 입력받아, 주어진 상황에 알맞은 신호로 변경할 수 있도록 하는 딥러 ... 전체 초록 보기
최근에는 인공지능 분야 중 딥러닝 기법이 발전함에 따라 교통신호 제어를 위한 강화학습 기반의 연구들이 다수 수행되고 있다. 기존의 교통신호 제어방식은 복잡한 현실의 교통흐름을 몇 가지 가정을 통해 단순화한 모형을 이용하여 최적화에 접근하기 때문에, 대도시권의 도로망에서는 유의한 성능을 발휘하기 어렵다. 자율주행 시스템을 위한 인프라 구축의 일환으로 V2X(Vehicle to Everything communication) 통신기술이 발달하면서, 실시간 교통상황에 대한 데이터 취득이 용이해지는 환경이 조성되고 있다. 다양한 교통환경에 빠르게 대응하기 위해서는 신호제어시스템이 중앙컴퓨터의 지시를 기다리지 않고 스스로 행동을 결정해야 하므로, 제어기가 스스로 주변의 교통량, 차속 등 실시간 데이터를 입력받아, 주어진 상황에 알맞은 신호로 변경할 수 있도록 하는 딥러 ... 전체 초록 보기
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