[논문]퍼지 추론 규칙을 이용한 교통 신호 제어

김광백

doi:10.9708/jksci.2010.15.9.019

퍼지 추론 규칙을 이용한 교통 신호 제어
Traffic Signal Control using Fuzzy Reasoning Rule 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.15 no.9, 2010년, pp.19 - 24

초록
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우리나라 자동차의 수는 1990년부터 계속 증가하고 있다. 계속되는 자동차 수의 증가로 인해 휴일, 출퇴근 시간에 교통이 혼잡 또는 마비되는 문제가 발생한다. 하지만 기존의 신호등 체계는 통계적인 수치에 의해 결정되기 때문에 항상 일정하지 않은 차량의 수를 제어하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 변하는 차량의 수와 점유시간에 따라 퍼지 제어 기법을 이용하여 신호를 제어하는 방법을 제안한다. 제안된 교통 신호 제어 방법은 교차로에 대기하는 차량의 수와 점유 시간을 퍼지 제어 기법에 적용하여 차량의 진행 신호에 대한 우선순위를 부여한다. 가장 높은 우선순위를 가지는 현시에 대해 진행 신호를 부여하고 나머지는 대기하게 된다. 그리고 진행 신호의 시간을 교차로에 대기하는 모든 차량의 수와 차량의 비율, 진행 신호를 부여 받은 차량의 수를 이용하여 계산한다. 본 논문에서는 제안된 퍼지 신호 제어 기법과 정적인 신호 제어 기법에 대해 시뮬레이션을 통해 실험한 결과. 차량 혼잡도와 상관없이 제안된 차량 신호 제어 기법이 동일한 시간에 더 많은 차량이 원활하게 소통되는 것을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The number of automobiles are continuously increasing in Korea since 1990's and it causes frustrating commuting traffic and holyday traffic. Meanwhile, the obsolete traffic signal control system is still under static control based on the aggregated traffic statistics thus it is not sufficiently adaptive in real world traffic situation that changes in real time. Thus, in this paper, we propose an adaptive signal control system using fuzzy control technology that can react to real time traffic situations. The method computes the priority of signal phases based on the number of waiting automobiles and occupying time on intersection using fuzzy membership functions. The phase with highest priority obtains "proceed" signal. Also, the duration of this "proceed" signal is determined based on the ratio of number of waiting automobiles of given phase and total number of waiting automobiles on intersection. In experiment, we show that the proposed fuzzy control system is better than the static control system for all sorts of traffic congestion situations by simulation.

주제어

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

따라서 본 논문에서는 실시간으로 변하는 차량의 수와 점유시간에 따라 퍼지 제어 기법을 이용하여 신호를 제어하는 방법을 제안한다. 제안된 교통 신호 제어 방법은 교차로에 대기하는 차량의 수와 점유 시간을 퍼지 제어 기법에 적용하여 차량의 진행 신호에 대한 우선순위를 부여한다.
본 논문에서는 퍼지 논리를 이용하여 신호를 효과적으로 제어 하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 신호 현시를 8현시로 규정하였고, 교차로에 대기하는 차량의 수와 점유 시간을 퍼지 제어 기법에 적용하여 각각의 현시에 대한 우선순위를 부여하였다.

제안 방법

제안된 방법은 신호 현시를 8현시로 규정하였고, 교차로에 대기하는 차량의 수와 점유 시간을 퍼지 제어 기법에 적용하여 각각의 현시에 대한 우선순위를 부여하였다. 가장 높은 우선순위를 가지는 현시에 대해 교차로에 대기하는 모든 차량의 수와 차량의 비율, 진행 신호를 부여 받은 차량의 수를 이용하여 진행 신호 시간을 계산하였다. 이와 같이, 우선순위가 높은 현시에 대해 진행 신호를 부여하는 방법을 반복 수행하였다.
대기 차량에 대한 소속 함수는 그림 5와 같고, 점유 시간에 대한 소속 함수는 그림 6과 같다. 각각에 대한 소속 함수의 소속 구간은 경험에 의해 값을 설계하였다.
가장 높은 우선순위에 한해서 진행 신호를 부여하고 나머지는 대기하게 된다. 그리고 진행 신호의 시간을 교차로에 대기하는 모든 차량의 수와 차량의 비율, 진행 신호를 부여 받은 차량의 수를 이용하여 계산한다.
따라서 본 논문에서는 그림 4와 같이 1현시부터 8현시까지 규정한 후, 각 현시에 해당하는 차량의 수와 점유시간을 측정한 후, 퍼지 제어 기법에 적용하여 신호를 제어한다.
본 논문에서 제안한 방법을 Intel Pentium-IV 3.0GHz CPU와 2GB RAM이 장착된 IBM 호환 PC상에서 VC++ 6.0에서 시뮬레이션을 구현하여 실험하였다.
본 논문에서는 OpenSignalCarNum을 우선순위가 높은 현시에 대기하고 있는 진행방향이 다른 두 차량의 수 중 큰 값을 선택한다. 큰 값을 선택함으로써 그림 8 (a)와 같이 비대칭일 경우 진행 신호 시간을 많이 할당하고, 그림 8(b)와 같이 대칭일 경우 진행신호 시간을 적게 할당하여, 모든 차량을 순환시키기에 충분한 시간을 할당한다.
실험에 사용된 시뮬레이션은 같은 환경에서 그림 3과 같은 정적인 4현시 신호등을 배치한 상황과 제안된 교통 신호제어 시스템을 사용하는 동적인 8현시 신호등을 배치한 상황을 비교 할 수 있도록 하였다. 시뮬레이션의 실행 화면은 그림 9와 같다.
가장 높은 우선순위를 가지는 현시에 대해 교차로에 대기하는 모든 차량의 수와 차량의 비율, 진행 신호를 부여 받은 차량의 수를 이용하여 진행 신호 시간을 계산하였다. 이와 같이, 우선순위가 높은 현시에 대해 진행 신호를 부여하는 방법을 반복 수행하였다. 그 결과, 차량 수와 혼잡한 정도에 상관없이 정적인 신호등을 배치한 상황보다 효율적으로 신호를 제어하였다.
2.2 신호 제어

제안된 교통 신호 제어 방법은 교차로에 대기하는 차량의 수와 점유 시간을 퍼지 제어 기법에 적용하여 8현시에 대한 각각의 우선순위를 부여한다. 각 현시에 대한 대기 차량의 수와 점유시간은 퍼지 제어 기법의 입력 값으로 적용한다.
따라서 본 논문에서는 실시간으로 변하는 차량의 수와 점유시간에 따라 퍼지 제어 기법을 이용하여 신호를 제어하는 방법을 제안한다. 제안된 교통 신호 제어 방법은 교차로에 대기하는 차량의 수와 점유 시간을 퍼지 제어 기법에 적용하여 차량의 진행 신호에 대한 우선순위를 부여한다. 가장 높은 우선순위에 한해서 진행 신호를 부여하고 나머지는 대기하게 된다.
본 논문에서는 퍼지 논리를 이용하여 신호를 효과적으로 제어 하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 신호 현시를 8현시로 규정하였고, 교차로에 대기하는 차량의 수와 점유 시간을 퍼지 제어 기법에 적용하여 각각의 현시에 대한 우선순위를 부여하였다. 가장 높은 우선순위를 가지는 현시에 대해 교차로에 대기하는 모든 차량의 수와 차량의 비율, 진행 신호를 부여 받은 차량의 수를 이용하여 진행 신호 시간을 계산하였다.

이론/모형

제안된 교통 신호 제어 방법은 교차로에 대기하는 차량의 수와 점유 시간을 퍼지 제어 기법에 적용하여 8현시에 대한 각각의 우선순위를 부여한다. 각 현시에 대한 대기 차량의 수와 점유시간은 퍼지 제어 기법의 입력 값으로 적용한다.
대기 차량 수와 점유 시간에 대한 퍼지 제어 기법의 입력값을 정하고 각 소속 함수에 대한 소속도를 구한 후, 표 1과 같이 퍼지 제어 규칙을 적용하여 Max-Min 방법[6]으로 추론한다. 표 1의 X는 대기 차량 수, Y는 점유시간, W는 진행 신호 여부를 나타낸다.
본 논문에서 제안하는 퍼지 제어 기법의 구조는 그림 2와 같다. 대기차량의 소속도와 점유시간의 소속도를 퍼지 제어 규칙에 적용하여 진행 신호를 부여할 현시를 선택한다. 선택된 현시에 대해서 진행 신호 시간을 할당한다.
기존 교차로의 신호현시는 1현시부터 4현시로 규정한다. 도착교통량을 모두 수용해서 주 차선만의 신호주기를 구하는 Green-Shields의 방법 또는 도착 교통량의 처리여부에 관계없이 차량의 총 지체를 최소로 하는 Webster방법을 이용하여 각 신호현시에 진행 신호 시간을 할당한다. 진행 신호 시간이 부여된 각 현시를 순차적으로 반복하는 방식으로 교통 신호를 제어한다.
기존 교차로의 신호현시는 1현시부터 4현시로 규정한다. 도착교통량을 모두 수용해서 주 차선만의 신호주기를 구하는 Green-Shields의 방법 또는 도착 교통량의 처리여부에 관계없이 차량의 총 지체를 최소로 하는 Webster방법을 이용하여 각 신호현시에 진행 신호 시간을 할당한다. 진행 신호 시간이 부여된 각 현시를 순차적으로 반복하는 방식으로 교통 신호를 제어한다.
무게 중심법[7]을 이용하여 비퍼지화를 수행한 후 우선순위를 정하게 된다. 무게중심은 식(1)과 같이 계산한다.

성능/효과

이와 같이, 우선순위가 높은 현시에 대해 진행 신호를 부여하는 방법을 반복 수행하였다. 그 결과, 차량 수와 혼잡한 정도에 상관없이 정적인 신호등을 배치한 상황보다 효율적으로 신호를 제어하였다. 특히 혼잡한 정도가 높을 경우 더욱 효율적인 것을 확인하였다.
그 결과, 차량 수와 혼잡한 정도에 상관없이 정적인 신호등을 배치한 상황보다 효율적으로 신호를 제어하였다. 특히 혼잡한 정도가 높을 경우 더욱 효율적인 것을 확인하였다.

후속연구

따라서 향후 연구 과제로는 제안된 신호 제어 방법에 차량 비율에 대한 퍼지 소속 함수를 추가하여 더욱 효율적으로 교통 신호를 제어하는 방법을 연구할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	신호현시는 항상 일정하지 않은 차량의 수를 제어하기에는 비효율적인 이유는 무엇인가?	우리나라 대부분의 교차로 신호체계는 그 교차로의 신호현시를 따른다. 이러한 신호현시는 차량의 통계에 의해 만들어져 있기 때문에, 항상 일정하지 않은 차량의 수를 제어하기에는 비효율적이다[3,4,5].
	기존 교차로의 신호현시는 무엇으로 규정하는가?	기존 교차로의 신호현시는 1현시부터 4현시로 규정한다. 도착교통량을 모두 수용해서 주 차선만의 신호주기를 구하는 Green-Shields의 방법 또는 도착 교통량의 처리여부에 관계없이 차량의 총 지체를 최소로 하는 Webster방법을 이용하여 각 신호현시에 진행 신호 시간을 할당한다.
	퍼지 논리를 이용하여 신호를 효과적으로 제어 하는 방법에서는 신호 현시를 무엇으로 규정하는가?	본 논문에서는 퍼지 논리를 이용하여 신호를 효과적으로 제어 하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 신호 현시를 8현시로 규정하였고, 교차로에 대기하는 차량의 수와 점유 시간을 퍼지 제어 기법에 적용하여 각각의 현시에 대한 우선순위를 부여하였다. 가장 높은 우선순위를 가지는 현시에 대해 교차로에 대기하는 모든 차량의 수와 차량의 비율, 진행 신호를 부여 받은 차량의 수를 이용하여 진행 신호 시간을 계산하였다.

참고문헌 (7)

국가 통계청 포털사이트 : http://www.nso.go.kr
에너지 관리공단 포털사이트 : http://www.kemco.or.kr
홍유식, "최적교통신호등," 대한전자공학회논문지, 제 40권, 4호, 181-192쪽, 2003년 7월.
홍유식, 박종국, "승용차환산계수를 고려한 퍼지 교통 신호등의 연구," 퍼지시스템학회 추계학술대회논문집, 4권, 2호, 244-247쪽, 1994년 10월.
Hoyer, R., Jumar, U., "Fuzzy control of traffic lights," IEEE World Congress on Computational Intelligence, Vol.3, pp.1526-1529, June 1994.
Jamshidi, M., Vadiee, R., Ross, T. J., "Fuzzy Logic and Control," Prentice-Hall, Inc.,. 1993.
Babuska, R., "Fuzzy Modeling for Control," Kluwer Academic Publishers, 1998.

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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