[논문]교통신호등 제어를 통한 교통망 최적화 알고리즘

안영필; 김동춘; 나승권

doi:10.12673/jant.2017.21.5.472

초록
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본 논문에서는 네트워크 토폴로지 설계방법들(minimum spanning tree와 Dijkstra algorithm)을 사용하여 교통 격자 가로망을 최적화 하는 방안을 다루며, 최소신장트리(minimum spanning tree)에서 직진 교통신호등간의 연동들을 통해 출발지와 목적지간의 지연시간을 최소화 하는 것으로 교통격자 가로망을 최적화한다. 또한 컴퓨터 네트워크에서 사용되어지는 Dijkstra algorithm을 통해 구해진 경로에 따라 차량 운전자들이 그 경로를 준수한다고 가정한다면 격자망에서 교통신호등의 연동을 통해 최적화할 수 있음을 보여준다. 격자 가로망에서의 모의실험결과는 직진 교통신호등의 연동을 통해 망을 가로지는 지연시간을 최소화함을 보여준다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we deals with optimizing traffic signal timing in grid networks by using a network topology design method. Optimizing traffic signal timing includes minimizing delay time delay between departure and destination by interlocking straight traffic signal in the minimum spanning tree(MST)....

In this paper, we deals with optimizing traffic signal timing in grid networks by using a network topology design method. Optimizing traffic signal timing includes minimizing delay time delay between departure and destination by interlocking straight traffic signal in the minimum spanning tree(MST). On the assumption that users of network abide by the paths provided in this paper, this paper shows optimizing traffic signal timing in grid networks. the paths provided in this paper is gathered by using Dijkstra algorithm used in computer networks. The results indicate minimizing delay time of passing through the grid network and interlocking traffic signal in the grid network.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 이동 경로에 있는 교통신호등의 모든 직진 신호를 최적화될 수 있게끔 제어하는 하나의 알고리즘을 제시하고자 한다.

가설 설정

1) 망의 형태는 격자구조로 가로와 세로의 길이가 일정하다.
2) 망내의 교차로는 직진, 우회전, 좌회전이 가능하다.
3) 교차로의 전체 녹색신호시간동안 한 차선 당 좌․우회전과 직진 모두 동일한 교통처리능력을 갖는다고 가정한다.
4) 교차로의 신호등의 표시순서는 바뀔 수 있고 형태 또한 바뀔 수 있다.
5) 황색신호는 녹색신호에 포함된 것으로 간주한다.

제안 방법

본 논문에서는 교차로 간격이 가로 600 m 세로 600 m의 길이를 갖는 3×3 격자형 가로망의 직진신호 연동을 통한 교통신호 최적화 방안을 제시하였다. 교통망의 MST를 구하면서 MST 에 포함되는 순서대로 직진신호가 연동이 되도록 한다면 많이 교차로가 있을 때도 구현이 용이함을 확인할 수 있었다.
우선 교통신호등 설정정책에 대하여 알아보고 MST(minimum spanning tree)구조를 구하고, 구한 MST(minimum spanning tree) 구조의 직진 신호등을 연동시킨 후, 최단 경로 찾기 알고리즘인 Dijkstra를 응용하여 목적지까지 최소소요 시간을 갖는 최적 교통망을 설계 방안을 제시하고자 한다.

대상 데이터

모의실험은 그림 5와 같은 교차로가 9개인 경우의 격자형 망을 대상으로 실시하였으며, 각 블록의 크기는 동․서 및 남북 방향이 560m인 정사각형인 블럭을 선택하였으며, 교차로 크기는 가로 세로 길이는 각각 40m로 하였다.

이론/모형

직진 교통신호등을 연동시켜 격자망을 최적화하기 위해서 우회 전 패널티를 소요시간의 1.5배, 좌회전 패널티는 소요시간의 2 배로하고 Kruscal 알고리즘을 이용하여 MST(minimum spanning tree)를 구한다. 그림 6은 설계된 MST를 보여준다.

성능/효과

본 논문에서는 교차로 간격이 가로 600 m 세로 600 m의 길이를 갖는 3×3 격자형 가로망의 직진신호 연동을 통한 교통신호 최적화 방안을 제시하였다. 교통망의 MST를 구하면서 MST 에 포함되는 순서대로 직진신호가 연동이 되도록 한다면 많이 교차로가 있을 때도 구현이 용이함을 확인할 수 있었다. 모의 실험에서는 3×3격자형 가로망으로 한정하였으나 N×M로 확대해도 구현이 용이할 것이다.

후속연구

현재의 논문은 교통량을 고려하지 않고 교통량이 원활한 조건에서 수행되는 방안을 제시하였으며 향후 교통량이 많았을 때에 대한 보완이 필요하다고 생각되어진다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	세계 각국에서 쓰이고 있는 최적 신호등 결정을 위한 모형들의 문제점은 무엇인가?	이 모형들은 효과를 측정하기 위하여 통행(또는 지체) 시간이나 통행차량의 멈춤 회수 등의 형태로 된 수행도 함수를 사용하고 있다. 그러나 이 모형들의 결점은 교통신호통제의 변경이 교차로망 이용자의 진로선택에 미치는 영향을 고려하지 않고 있는 점이다. 즉 이 모형들은 교차로망내의 교통량을 변수로 취급하지 않고, 어떤 시점에서 관측된 교통량을 각 도로의 고정된 교통량으로 하고, 이를 토대로 신호등 변수의 함수로서 각 교차로의 통행시간 함수를 규정함으로써 얻어지는 수행도 함수를 최소화함으로써 최적 신호통제문제를 풀고 있다.
	최적 교통신호 통제문제란 무엇인가?	최적 교통신호 통제문제는 어떤 교차로망 수행도 함수(총 통행시간)가 최소가 되도록 교차로망내의 신호등이 있는 교차로의 신호시간을 결정하는 것이다. 이때 고려되는 신호 변수는 신호주기, 방향별 녹색시간, 신호 표시방법(signal phasing)과 오프셋(Off sets)이 있다.
	현재 사용되는 대부분의 네비게이션 시스템들은 어떤 방법을 사용하는가?	우리나라의 경우 1990년대부터 ITS(intelligent transport system) 사업이 시작되었고, 2000년대 들어 수도권, 광역시, 고속도로 및 주요 도로에 대해 실시간 교통 정보 수집 시스템이 구축되어, 실시간 교통 정보 서비스가 제공되고 있다. 현재 사용되는 대부분의 네비게이션 시스템들은 실시간 교통 정보를 기반으로 최적 경로를 계산하거나, 실시간 교통 정보와 과거의 누적 교통 정보를 기반으로 최적 경로를 계산하는 방법을 사용한다[1][2].

참고문헌 (6)

S. L. Sun, C. S. Zhang, and G. Q. Yu, "A Bayesian network approach to traffic flow forecasting," IEEE Transaction on Intelligent Transportation Systems. San Francisco, Vol. 7, No. 1, pp.124-132, 2006.

상세보기
Y. J. Yu, and M. G. Cho. "A short-term prediction model for forecasting traffic information using Bayesian network," in Third 2008 International Conference on Convergence and Hybrid Information Technology, New York:NY , pp.247-253, 2008.
X. J. Ban, A. Skabardonis, and J. D. Margulici, "Performance evaluation of travel-time estimation methods for real- time traffic application," Journal of Intelligent Transport Systems, Vol.14, No.2, pp.54-67, 2010.

상세보기
G. Q. Yu, J. M. Hu, C. S. Zhang, and J. Song, "Short-term traffic flow forecasting based on Markov chain model," in Proc. IEEE Intelligenct Vehicles Symposium, Los Angeles, pp.208-212, 2003
C. O. Do, Principles of Traffic Engineering, Cheong MoonGag, pp. 501-503.2001
A. Kershenbaum, Telecommunication Network Design Algorithm, McGraw-Hill, pp.157-164. 1993.

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