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저자정보
구자운 (서울시립대학교) 김대균 (서울시립대학교) 이민혁 (서울시립대학교) 전철민 (서울시립대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회지 대한공간정보학회지 제28권 제4호
발행연도
2020.12
수록면
59 - 67 (9page)
DOI
10.7319/kogsis.2020.28.4.059

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최근 교통혼잡 문제를 해결하기 위해 전통적인 교통이론 기반의 접근방식이 아닌, 기계학습을 이용한 데이터 기반의 접근방식이 활용되고 있다. 본 연구에서는 차량들의 대기시간 최소화를 위한 강화학습 기반 교차로 신호 모형을 제안한다. 본 모형은 Deep Q-Network 알고리즘을 기반으로, 실시간 교통량을 입력받고, 차량들의 정체현상을 감소시키는 신호패턴을 산출한다. 본 연구에서는 현실 적용성을 고려하여, 일반적인 교차로 신호 순서와 최소 녹색시간의 제약을 두고 모형의 학습을 수행하였다. 마이크로 교통 시뮬레이터를 이용하여 전통적인 최적 모형, 무작위 신호순서 모형과 본 모형의 성능을 비교한 결과, 대기시간, 정지횟수 등의 평가척도에서 본 모형이 더 우수한 결과를 도출하였다.
#교차로 신호 모형 #강화학습 #교통 시뮬레이션 #Deep Q-Network #Intersection Signal Model #Reinforcement Learning #Traffic Simulation

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구 분석
3. 방법론
4. 시뮬레이션
5. 결론
References

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