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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 217 - 218 (2page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (4)
2021
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대도시권의 교통정체를 해소하기 위해 교차로 신호 제어 연구들이 수행되고 있다[1, 2]. 신호 제어 연구는 신호로 인해 발생하는 차량들의 대기시간 및 정지횟수를 최소화하는 것을 목적으로 한다. 신호 제어에서 다르는 파라미터로는 녹색 시간의 길이, 신호 주기의 길이, 연결된 두 교차로 간의 오프셋 등이 포함된다.
최근에는 인공지능 기술의 발전으로 인해, 딥러닝을 이용한 신호 제어 연구들이 수행되고 있다. 대부분의 관련 연구에서는 신호 최적화를 위해 강화학습을 적용하고 있다. 최적의 신호 파라미터를 찾는 문제는 해를 알 수 없어, 지도학습으로는 접근하기 어렵기 때문이다. 다만, 관련 연구 들에서는 현실 적용성은 고려하지 않고, 수학적 최적화에만 초점을 맞추고 있다. 신호 시퀀스가 무적위로 배치되거나, 최소 녹색 시간이 적용되지 않는 것이 그 예이다. 이러한 신호체계는 일반 운전자들에게 혼란을 야기하여 더 큰 교통혼잡을 발생시킬 수 있다.
이에 본 연구는 현실 적용성을 고려한 강화학습 기반의 교차로 신호 모형을 제안한다. 본 모형은 교차로 주변 교통량을 고려하여 각 신호의 녹색 시간 길이를 결정한다. 이 때, 3가지 제약조건을 고려하는데, 첫째는 일관된 신호 시퀀스, 둘째는 고정된 신호 주기, 셋째는 ... 전체 초록 보기
최근에는 인공지능 기술의 발전으로 인해, 딥러닝을 이용한 신호 제어 연구들이 수행되고 있다. 대부분의 관련 연구에서는 신호 최적화를 위해 강화학습을 적용하고 있다. 최적의 신호 파라미터를 찾는 문제는 해를 알 수 없어, 지도학습으로는 접근하기 어렵기 때문이다. 다만, 관련 연구 들에서는 현실 적용성은 고려하지 않고, 수학적 최적화에만 초점을 맞추고 있다. 신호 시퀀스가 무적위로 배치되거나, 최소 녹색 시간이 적용되지 않는 것이 그 예이다. 이러한 신호체계는 일반 운전자들에게 혼란을 야기하여 더 큰 교통혼잡을 발생시킬 수 있다.
이에 본 연구는 현실 적용성을 고려한 강화학습 기반의 교차로 신호 모형을 제안한다. 본 모형은 교차로 주변 교통량을 고려하여 각 신호의 녹색 시간 길이를 결정한다. 이 때, 3가지 제약조건을 고려하는데, 첫째는 일관된 신호 시퀀스, 둘째는 고정된 신호 주기, 셋째는 ... 전체 초록 보기
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