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유전 알고리즘을 이용한 맞춤형 신호 체계 구축
Organizing tailored traffic light system with genetic algorithm 원문보기

한국컴퓨터교육학회 2018년도 동계학술대회, 2018 Jan. 18, 2018년, pp.129 - 132  

박수빈 (경기북과학고등학교) ,  유재훈 (경기북과학고등학교) ,  유한호 (경기북과학고등학교) ,  김연준 (경기북과학고등학교)

초록
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교통 체증은 차량 이용이 대중화된 지금 많은 문제를 야기하고 있다. 교통 정체로 인한 시간 허비, 장시간 운전으로 인한 운전자의 피로 증가, 매연 배출로 인한 환경 오염 촉진 등 교통 체증은 사회적으로 무시할 수 없는 여러 문제들을 불러온다. 이에 본 연구는 신호 체계 개선에 초점을 두어 유전 알고리즘을 이용한 도시 규모의 유동성 연동 신호 체계를 구현하고자 하였다. 이를 위하여 교통 시뮬레이션 프로그램 SUMO를 이용하여 실험 환경을 조성하고, 4개의 사거리와 16개의 사거리, 그리고 선릉역 인근의 실제 도로망에서의 최적 신호 주기를 탐색하였다. 실험 결과 4개의 사거리의 경우 유전 알고리즘 적용 전의 초기 설정에 비해 자동차들의 평균 이동 시간이 31.1% 감소, 16개의 사거리의 경우 6.2% 감소, 실제 도로에서는 1.1% 감소함을 확인할 수 있었다. 따라서 유전 알고리즘을 이용한 새로운 교통 체계는 교통 정체를 완화하는 효과가 있으며 본 연구를 실제에 적용한다면 도시 규모의 도로망에서 시간대 별로 교통 흐름을 최적화하는 맞춤형 신호 주기를 구할 수 있을 것이다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이러한 노력의 일환으로 연동 신호 체계가 있기는 하지만 일직선 상에 놓여 있는 신호등에만 적용 가능하고 평균 속력을 기준으로 하기 때문에 속력에 따라 연동 여부가 달라지는 등 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 신호 체계 개선에 중점을 두어, 유전알고리즘을 적용한 모의 실험을 통해 도시 규모의 연동을 고려한 새로운 신호 주기 계획을 수립 방식을 제안하고자 한다. 이를 통해 적은 비용으로도 특정 교통 상황의 도로에서 교통의 흐름을 최적화할 수 있는 맞춤형 신호 체계를 얻을 수 있다.

가설 설정

  • 16개의 사거리가 100m 간격으로 격자로 배열된 왕복 4차선 차로를 구성하였으며, 교통량은 3초 당 하나의 차량이 유입되는 상황을 가정하였다.
  • 4개의 사거리가 100m 간격으로 격자로 배열된 왕복 4차선 차로를 구성하였으며, 교통량은 3초 당 하나의 차량이 유입되는 상황을 가정하였다.
  • 선릉 지역 주변의 도로를 모티브로 하여 왕복 8차선 차로를 구성하였으며, 교통량은 1초 당 하나의 차량이 유입되는 상황을 가정하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
SUMO란 무엇인가? SUMO는 도로 체계와 교통량에 따른 차량의 흐름을 예측하기 위해 독일 항공우주센터(DLR)에서 개발한 미시적 시뮬레이션(Microscopic simulation)이다. 주어진 도로 정보와 교통량 정보를 바탕으로 모든 차량의 모든 위치 및 속도를 예측하며, 이를 바탕으로 평균 속도, 평균 운전 시간 등 여러 정보를 얻는다.
우리나라의 도로교통량이 증가하는 추세는 어떠한가? 국내에 자동차가 처음 도입된 이후 우리나라의 도로교통량은 점점 증가하는 추세이다. 실제로, 2016년 일평균 교통량은 10년 전 대비 20.6% 증가하였다. 이처럼 증가하는 교통량에 비해 이를 수용할 도로 시설을 신축하는 데에는 많은 시간과 비용이 소모된다.
연동 신호 체계는 어떠한 한계가 있는가? 이러한 노력의 일환으로 연동 신호 체계가 있기는 하지만 일직선 상에 놓여 있는 신호등에만 적용 가능하고 평균 속력을 기준으로 하기 때문에 속력에 따라 연동 여부가 달라지는 등 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 신호 체계 개선에 중점을 두어, 유전알고리즘을 적용한 모의 실험을 통해 도시 규모의 연동을 고려한 새로운 신호 주기 계획을 수립 방식을 제안하고자 한다.
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