[논문]멀티 에이전트를 이용한 도로정체에 따른 교통흐름 예측 및 통합제어

조기용; 배철호; 이정환; 주열; 서명원

멀티 에이전트를 이용한 도로정체에 따른 교통흐름 예측 및 통합제어
The Integrated Control Model for the Freeway Corridors based on Multi-Agent Approach 원문보기

한국자동차공학회논문집 = Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers, v.14 no.5, 2006년, pp.84 - 92

조기용 (성균관대학교 기계공학부) , 배철호 (성균관대학교 기계공학부 대학원) , 이정환 (성균관대학교 기계공학부 대학원) , 주열 (미시시피주립대학교 전기.컴퓨터공학부) , 서명원 (성균관대학교 기계공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

Freeway Corridors consist of urban freeways and parallel arterials that drivers can use alternatively. Ramp metering in freeways and signal control in arterials are contemporary traffic control methods that have been developed and applied in order to improve traffic conditions of freeway corridors. However, most of the existing studies have focused on either optimal ramp metering in freeways, or progression signal strategies between arterial intersections. There have been no traffic control systems in Korea that integrates the freeway ramp metering and arterial signal control. The effective control strategies for freeway operations may cause negative effects on arterial traffic. On the other hand, traffic congestion and bottleneck phenomenon of arterials due to the increasing peak-hour travel demand and ineffective signal operation may generate an accessibility problem to freeway ramps. Thus, the main function of the freeway which is the through-traffic process has not been successful. The purpose of this study is to develop an integrated control model that connects freeway ramp metering systems and signal control systems in arterial intersections. And Optimization of integrated control model which consists of ramp metering and signal control is another purpose. Optimization results are verified by comparison with the results from MATDYMO.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

각 구간에 대한 지체 최소화에서는 FTT, ATT, ATT', RD의 합 즉, 각 구간에서 지체되는 차량의 수를 합한 값을 최소화하는 것을 목적함수로 하였다. Fig.
하지만, 일반적으로 고속도로 통합제어 모형에서 사용하고 있는 목적 함수는 고속도로의 가장 효율적인 운영을 그 목적으로 하고 있다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 운영효율성의 척도인 전체 통행 시간 동안 총 지체 차량의 최소화(CASE 1), 도시 고속도로 의 총 통행 차량 수의 최 대화(CASE 2), 그리 고총 지 체 차량의 최소화와 총 통행 차량 수의 최 대화를 모두 만족시키는 것(CASE 3)을 목적 함수로 하였다. 각 경 우별 목적 함수는 다음과 같다
4)그러므로 위에서도 밝혔듯이 현재 및 장래의 도로망계획과 도시간 . 지역간 통행량이 급격히 증가하고 있는 실정 등을 감안하면 국내에도 이러한 도시고속도로 교통축에 대한 통합제어모형에 대한 연구가 반드시 필요하리 라 판단하여, 본 논문에서는 고속도로에 대한 램프 미터 링(ramp mete- ring)와 간선도로에 대한 신호 주기 제어(signal control)를 연결시키는 통합제어를 수행하였다.

제안 방법

근사최적화 기법을 사용함으로써, 이러한 직접 최적화 과정에서 발생할 수 있는 계산비용의 문제, 모델의 실용성 문제 등을 해결할 수 있다. 근사최 적화 기법을 구현하는데 있어서 인공 신경망(neural network)8)을 이용하여 입력 데이터 와 출력 데이터 간의 관계를 기반으로 주어진 시스템을 적절히 묘사할 수 있는 모델을 생성하였다.
대상 도로 모델을 바탕으로 지체의 최소화, 총통행량의 최대화 및 지체와 총통행량을 모두 최적화하는 세 가지 경우에 대하여 최 적화를 수행 하고 실제 시뮬레이션 결과 값과 비교.평가 하였다.
역전파 신경 망의 학습을 위 한 자료는 실험 계획법에 의해 구한 입력 값에 대한MATDYMO의 결과 값을 사용하였다. 또한 역전파 신경 망의 학습자료가 결과에 미치는 영향을 분석하여 역전파 신경망의 학습 자료에 대 한 목적 함수의 민감성을 분석하였다. 구성된 인공 신경 망과 MATDYMO에 각각 35개의 임의의 값을 이용하여 오차를 구했으며, 이를 Table 2에 나타냈다 Fig.
본 연구에서 는 멀티 에 이 전트 기 반 차량동역 학을 이용한 교통 시뮬레이션을 이용하여 도시 고속도로 교통축 통합제어에 대하여 실험계획법, 인공 신경망, 그리고 시뮬레이터드 어닐링을 통하여 최적화를 수행하였다. 최적화 대상을 램프 미터링과 간선도로 신호 주기 제어를 통한 지체의 최소화, 도시 고속도로 통행량의 최대화, 그리고 지체 및 통행량 최적화의 세 가지로 정하여, 각각에 대한 최적화를 수행하였다.
본 연구에서는 램프 미터링과 신호주기 제어를 포함한 통합제 어 에 대하여 기 존의 통합제 어 모형 과는 다른 방법으로 최적화를 수행하였다. 대상 고속도로 모델은 Fig.
본 연구에서는 선행 연구에서 개발된 MATDY -M0 시스템5,6)을 이용하여 제한된 유효 정보에 대하여 도로 기하구조, 통행수요, 제어방식의 변화에 따라 도시고속도로 본선과 램프의 교통류 흐름을 동적으로 예측하고 이를 다른 방법과 비교 . 검증하였다.
검증하였다. 아울러 예측된 교통 흐름을 바탕으로 도시 고속도로 교통축의 통합제 어 에 대 한 최 적 화를 수행하였다.
구축된 인공신경 망을 역 전파 알고리즘(back propagation algorithm)9)으로 학습(train) 시 켜 목적 함수를 근사하였다. 역전파 신경망의 학습을 위 한 자료는 실험계획법에 의해 구한 입력 값에 대한MATDYMO의 결이를 위해 인공신경망을 입력 노드 6개, 은닉 노드 10개, 그리고 출력 노드 4개로 구축 하였다. 구축된 인공신경망을 역전파 알고리즘(back propagation algorithm)9)으로 학습(train) 시 켜 목적 함수를 근사하였다.
이를 위해 인공신경망을 입력 노드 6개, 은닉 노드 10개, 그리고 출력 노드 4개로 구축 하였다. 구축된 인공신경 망을 역 전파 알고리즘(back propagation algorithm)9)으로 학습(train) 시 켜 목적 함수를 근사하였다.
수행하였다. 최적화 대상을 램프 미터링과 간선도로 신호 주기 제어를 통한 지체의 최소화, 도시 고속도로 통행량의 최대화, 그리고 지체 및 통행량 최적화의 세 가지로 정하여, 각각에 대한 최적화를 수행하였다. 최적화 결과, 지체 및 통행량 최적화의 경우 총 통행량이 초기 2434에서 2726으로 증가하였으며, 총 지 체 차량 수는 초기 165 에서 43으로 감소하는 것으로 나타났다.

이론/모형

구축된 인공신경 망을 역 전파 알고리즘(back propagation algorithm)9)으로 학습(train) 시 켜 목적 함수를 근사하였다. 역전파 신경망의 학습을 위 한 자료는 실험계획법에 의해 구한 입력 값에 대한MATDYMO의 결이를 위해 인공신경망을 입력 노드 6개, 은닉 노드 10개, 그리고 출력 노드 4개로 구축 하였다.
구축된 인공신경 망을 역 전파 알고리즘(back propagation algorithm)9)으로 학습(train) 시 켜 목적 함수를 근사하였다. 역전파 신경망의 학습을 위 한 자료는 실험계획법에 의해 구한 입력 값에 대한MATDYMO의 결이를 위해 인공신경망을 입력 노드 6개, 은닉 노드 10개, 그리고 출력 노드 4개로 구축 하였다.
본 연구에 서 는 실험 계 획 법(Design of Experiment) 중에서 주 효과와 적은 차수의 교호작용만을 검출하는 라틴방격법(Latin Hypercube)7)을 적용하였다. 라틴방격법의 장점은 각 요소들에 대해서 보다 많은 점과 보다 많은 조합들을 조사할 수 있다.
구축된 인공신경망을 역전파 알고리즘(back propagation algorithm)9)으로 학습(train) 시 켜 목적 함수를 근사하였다. 역전파 신경 망의 학습을 위 한 자료는 실험 계획법에 의해 구한 입력 값에 대한MATDYMO의 결과 값을 사용하였다. 또한 역전파 신경 망의 학습자료가 결과에 미치는 영향을 분석하여 역전파 신경망의 학습 자료에 대 한 목적 함수의 민감성을 분석하였다.

성능/효과

본연구의 경우 각 구간별 지체의 최소화나 고속도로 구간 1 의 교통량의 최대화인 목적 함수가 에너지에 해당되며 상태 P에서 다음 상태 q로 변환되 는 과정은 설계 변수인 각 신호기의 주기와 녹색 신호 길이를 변화시 키는 것에 해당한다. 따라서 각 설계 변수를 변화시켜 목적 함수를 계산하되 초기에 최대값으로 설정한 온도 T를 점 진적으로 낮추어 목적 함수가 증가될 확률을 점 점 감소시 키 면서 T가 지 정 된 최소 온도에 도달하거나 목적 함수가 더 이상 감소하지 않을 경우의 설계 변수 값이 최소 지체 또는 최대교통량에 해당한다고 할 수 있다.
22로 289% 감소하였다. 총 지체에 대한 각 구간별 지 체의 비율을 보면 RD, 즉 진입 램프의 지체가 전체 지체를 지배하였고, 램프에서 진입하는 차량과 진출하는 차량으로 인해 도시 고속도로 본선에도 지체가 발생하는 것을 알 수 있다 CASE 1 과 비교하였을 경우, 본선의 지체가 CASE 1보다 CASE 2에서 증가하였다. 이유는 본선의 교통량이 많기 때문에 끼어들기에 의한 감속에 의한 영향이 지체로 이어진 것으로 판단된다.
최적값과 그에 따른 실제값을 비교하면, 총 지체는 43.3와 43으로 0.8%, 고속도로 구간 1 의 교통량은 2726과 2578로 5.8%의 오차를 보였다. 실제 값을 통하여 각 경 우를 비 교하면 다음과 같다.
이유는 본선의 교통량이 많기 때문에 끼어들기에 의한 감속에 의한 영향이 지체로 이어진 것으로 판단된다. 최적값의 설계변수를 초기값으로MATDYMO를 통하여 시뮬레이션한 결과, 최 적 값과 고속도로 구간 1 의 교통량은 4%, 총 지체는 -14.4% 차이를 보였다.
최적화 대상을 램프 미터링과 간선도로 신호 주기 제어를 통한 지체의 최소화, 도시 고속도로 통행량의 최대화, 그리고 지체 및 통행량 최적화의 세 가지로 정하여, 각각에 대한 최적화를 수행하였다. 최적화 결과, 지체 및 통행량 최적화의 경우 총 통행량이 초기 2434에서 2726으로 증가하였으며, 총 지 체 차량 수는 초기 165 에서 43으로 감소하는 것으로 나타났다. 도시 고속도로와 간선도로의 원활한 흐름을 유지하기 위 해서 는 간선도로의 지 체를 최 소화하고 도시 고속도로 총 통행 량을 최 대 화하는 지체 및 통행량최적화가가장 적합한 것으로 판단된다.
아울러 T1, R1에 의해 램프 진입이 허용되고 그에 따라 고속도로 구간 1 의 교통량과 FTT가 영향을 받게 된다. 최적화 결과에서 살펴보면, RD와 FTT 의 값 변화가 전체 목적함수의 최적화에 지대한 영향을 미치는 것을 알 수 있다. 즉, 도시 고속도로의 본선 흐름에 간선도로의 차량흐름이 크게 영향을 미치는 것을 알 수 있다.

참고문헌 (10)

2020 City Plan, http://www.seoul.go.kr/org/organ/subhomepage/urban/2020cityplan/index.html
R. B. Chandra and S. Sivaramakrishnan, 'A Multidimensional Mixed Ordered-response Model for Analyzing Weekend Activity Participation,' Transportation Research Part B:Methodological, Vol.39, pp.255-278, 2005

상세보기
M. Papageoriou, 'An Integrated Control Approach for Traffic Corridors,' Transportation Research, Vol.3, pp.19-30, 1995

상세보기
E. S. Park, J. H. Lim, I. H. Suh and Z. Bien, 'Hierarchical Optimal Control of Urban Traffic Networks,' International Journal of Control, Vol.40, pp.813-829, 1984

상세보기
K. Y. Cho and M. W. Suh, 'Multi-Agent for Traffic Simulation with Vehicle Dynamic Model. I: Development of Traffic Environment,' Transactions of KSAE, Vol.12, No.5, pp.125-135, 2004
K. Y. Cho and M. W. Suh, 'Multi-Agent for Traffic Simulation with Vehicle Dynamic Model. II: Development of Agnet,' Transactions of KSAE, Vol.12, No.5, pp.136-145, 2004
J. C. Helton and F. J. Davis, 'Latin Hypercube Sampling and the Propagation of Uncertainty in Analyses of Complex Systems,' Reliability Engineering & System Safety, Vol.81, pp.23-69, 2003

상세보기
D. Chakraborty, 'Artificial neural network based Delamination Prediction in Laminated Composites,' Materials & Design, Vol.26, pp.1-7, 2005

상세보기
P. I. Cowling and R. Keuthen, 'Embedded Local Search Approaches for Routing Optimization,' Computers & Operations Research, Vol.32, pp. 465-490, 2005

상세보기
D. S. Goodsell and A. J. Olson, 'Automated Docking of Substrates to Proteins by Simulated Annealing,' Proteins: Struct. Funct. Genet, pp. 195-202, 1990

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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