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인공지능 기반의 교통신호제어 시스템 개발

  • 김태민
  • 인천대학교
  • 작품구분일반형
  • 공개여부공개
  • 카테고리정보, 기계, 유통/물류
  • 등록일2021-06-18
  • 팀원(공동개발자)조정인, 박나윤, 임수연
  • 출품 경진대회2021년-1학기 산학 캡스톤디자인 경진대회(학생팀 & 멘토 모집)

상세설명

1. 수행배경

[인공지능 관련 기술의 발전 및 적용 범위의 확대]
인공지능(AI)과 관련된 기술이 기하급수적으로 발전하고 있다. 이에 따라 일상생활에서의 적용도 이루어지고 있다. 그럼에도 불구하고 우리나라 모든 국민들이 하루에도 몇 번씩 접하는 신호등은 구식 체계를 채택하고 있다. 4차산업혁명과 함께 도로의 신호등 또한 인공지능을 적용해 보행자와 운전자 모두 만족할 수 있도록 개선이 필요하다.

2. 수행기간

20     2021.03 ~ 2021.06.18​

3. 개발작품 설명

  • Rule based Model
    - Rule based Model이란, [신호 주기] [신호 Phase] 볼 수 있듯이 정해진 신호의 Phase30초 간 Green Light를 지속하는 신호 체계를 Simulating한 것이다.
  • Rule Optimization Model
    - Rule Optimization Model은 주어진 교통 상황에서 최적의 신호 주기를 찾아 적용하는 방식이다. 이는 교통 상황에 따라 각각 다른 결과를 도출하기 때문에, 차량을 1,000대와 10,000대로 지정하였고 Green Light의 지속 시간은 10초에서 40초로 설정하였다.
  • DDQN 모델 설정
    • ​State
      • 전체 시스템을 9개로 나누어 숫자로 추상화했다. state[0~7]은 각각의 주어진 차선에서 차량이 발생되고, 도로(모델)를 나갈 때까지 소요된 총 시간을 의미한다.
    • Action
      • action0일 경우(action==0) 기존의 신호 상태를 유지하고, action1(action==1)일 경우 신호를 다음 단계(phase)로 바꿔주도록 설정하였다.
    • Reward
      • reward현재 t의 대기시간과 다음 신호단계인 t+1의 대기시간의 차이로 정의하였다.

4. 활용방안

  • 주행 차량 적은/많은 지역
    일반적으로 역, 시내, 학교와 회사 주변에는 교통량이 많다. 그리고 외진 지역, 아파트, 마트가 없는 지역은 비교적 교통량이 적다. 이처럼 교통량이 적은 지역에 인공지능 신호등을 설치하면, 유연한 교통 신호체계를 만들 수 있다. 또한, 인공지능 신호등을 사용하여 얻은 데이터를 기반으로 교통이 매우 혼잡한 지역에는 도로 확장공사를 통해 교통혼잡문제 해결에도 활용 가능하다.
  • 구급차/소방차 효율성 향상 가능
    구급차와 소방차는 국민의 안전을 위해 현장 도착시간을 감축시키는 빠른 이동속도가 매우 중요하다. 인공지능 신호등을 사용한다면 일반 차량뿐만 아니라, 구급차와 소방차와 같이 긴급상황에 대비하는 특수차량의 효율성을 높일 수 있다.
  • 신호 위반으로 교통사고 발생비율 감소 가능
    도로교통공단 교통과학연구원의 교차로 신호 위반 사고 요인분석에 따르면 교통사고 발생 요인 중 2번째로 많은 비율의 요인은 신호 위반이다. 통과 교통량이 많은 교차로에서는 신호 위반 발생 확률이 높고 결과적으로 신호 위반 사고 발생 가능성도 증가한다. 이를 해결하기 위해 인공지능 신호등을 이용하여 통과 교통량을 의도적으로 조절하여 신호 위반으로 인한 교통사고 비율을 감소시키도록 활용 가능하다.

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