교통 제어 지능, 교통 엣지 분석, 교통 시뮬레이션, 심층 강화 학습, Traffic Control Intelligence, Traffic Edge Analytics, Traffic Simulation, Deep Reinforcement Learning
KSP Keywords
Edge-based
Funding Org.
과학기술정보통신부
Research Org.
한국전자통신연구원
Project Code
23HS1100, Development of City Traffic Brain Technology based on Cloud Edges,
Chung Moonyoung
Abstract
※ 연구개발 목표 및 내용 ◎ 최종 목표 □ 대도시의 교통소통 최적화를 위해, 클라우드-엣지 기반 실시간 교통상황분석 및 대규모 교통 시뮬레이션 분산처리를 통한 교통제어 지능을 제공하는 도시교통 브레인 시스템 개발
□ 주요 정량적 목표 - 교차로 통과시간 감소율 15% 이상 - 신호 최적화 신호 교차로 개수 200개 이상 - 멀티 에이전트 신호 최적화의 클라우드-엣지 기반 분산 처리 지원 - 신호 최적화 시각적 분석 모듈 수 2개 이상 - 혼잡 전파 예측 정확도 F1-score 0.85 이상 - 교통 수요 추정 오차 MAPE 10 이하 - 공개 SW 커미터급 개발자 50명 이상 양성
◎ 전체 내용 □ [도시교통 브레인 핵심 SW] 엣지-클라우드 협업을 통한 교통 네트워크 신호최적화 기술 및 도시 전체의 파급효과를 검증하는 스케일러블 시뮬레이션 기술 개발 □ [클라우드 엣지 기반 교통상황인지 기술] 엣지-클라우드/엣지-엣지 간 협업을 통한 교통상황 인지 및 예측 기술 개발 □ [계층적 교통 데이터 수집·가공·통합] 다양한 공공/민간 교통데이터를 활용하여 클라우드 기반 데이터 수집, 변환, 관리 및 시간/공간축에 따른 데이터 상호 연계 기술 개발 □ [실시간 교통상황분석 및 시각화 도구] 엣지-클라우드 협업기반 교통 모니터링, 교통 영향 인자별 최적 신호와의 연관 관계, 신호 최적화의 도시 전체 파급 효과, 도시 간 유사 패턴의 시각적 분석을 위한 대시보드 개발 □ [클라우드-엣지 통합 인프라 및 자원 관리 도구] 도시교통 브레인의 동적 확장이 가능한 클라우드-엣지 가상화 구조 기술, 도시교통 브레인 엣지 인프라 및 자원 관리 기술, 도시교통 브레인의 PaaS 플랫폼 기술 개발 □ [도시교통 브레인 실증] 도시교통 브레인의 개발 결과물을 지자체 신호 제어 및 교통 인프라에 적용하여 실증
※ 연구개발성과 □ 정성적 성과 ○ 대도시의 교통 소통 최적화를 위한 교통 제어 지능을 제공하는 도시교통브레인 시스템 ○ 도시교통브레인을 위한 클라우드 엣지 통합 자원 관리 및 PaaS 플랫폼 ○ 클라우드 엣지기반 교통 상황 인지 및 교통 혼잡 전파 예측 SW ○ 다양한 교통 데이터의 수집과 수집된 데이터의 가공·통합을 통한 데이터 연계가 가능한 교통 데이터 플랫폼 ○ 대도시 규모의 교통 환경에 대한 시뮬레이션과 신호 최적화 효과의 검증이 가능한 스케일러블 교통 시뮬레이터 ○ 교통 환경을 모사한 교통 시뮬레이터와 연동하여 교통 신호 최적화를 지원하는 강화학습 기반 신호 최적화 시스템 ○ 실시간 교통 상황 분석, 교통 시뮬레이션과 신호 최적화의 과정·결과에 대한 분석을 지원하는 시각적 분석 도구 ○ 대전광역시 3개 교차로 그룹, 세종특별자치시 3개 교차로 그룹에 시뮬레이션 기반 실증 ○ 대전광역시 도안 지역 SA101(10개 교차로)에 신호 최적화 결과 현장 적용 ○ 세종특별자치시 교통 정보를 활용한 교통 혼잡 경험 개선을 위한 서비스 프로토타입
□ 정량적 성과 - 교차로 통과시간 감소율 18.03%(대전 실험지역), 24.08%(세종 실험지역) - 신호최적화 신호 교차로 개수 214개 - 신호최적화 시각적 분석 모듈 수 3개 - 혼잡전파 예측 정확도 F1-score 0.907 달성 - 교통수요 추정 정확도 MAPE 4.1~6.4% - 국제 특허 출원 3건, 국내 특허 출원 10건(등록 1건 포함) - 국내외 논문 28건(SCIE급 논문 5건 포함)
※ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 □ 연구개발 성과 활용 계획 - 연구개발 과정에서 습득한 기술 노하우 전수 및 교육 훈련 서비스, 실제 현장 적용을 위한 커스터마이징, 도시 교통 최적화를 위한 컨설팅·플랫폼/솔루션 구축·유지 보수 등의 사업화를 주관/참여기관에서 지속적으로 추진 - 결과물 기반 사업화를 추진하는 외부 개발자를 핵심 개발자로 영입하여 지속적인 커뮤니티 활성화를 유도하여 연구개발 성과를 확장하고 지속성 유지 - 자율 주행차를 위한 교통 신호 최적화, 가상 환경과 실데이터를 연계하는 시나리오 기반 교통 예측 관련 연구 등 본 과제 결과물을 기반으로 하는 다양한 후속 연구 추진 - 도심 교통 정책 수립을 위한 교통상황 분석 및 사전 검증용으로 지자체에서 점증적으로 확대 활용할 수 있도록 유도
□ 기대효과 - 공개SW 커뮤니티를 중심으로 결과물을 다양한 교통 분야에 활용하여 도시교통 지능화 관련 기술 축적 - 도시교통 지능화 관련 핵심기술 확보를 통한 국가기술 경쟁력 향상 및 외산기술 종속성 탈피 - 교통 데이터 분석에 기반하여 도출한 인사이트를 근거로 하는 의사 결정을 통해 효과적인 교통 정책 및 전략 수립 가능 - 교통 정보 고도화로 인한 사용자 안전 기능 확대 및 교통 혼잡 경험 개선을 통한 시민 개개인의 삶의 질 향상 - 교통 지능화에 따른 교통혼잡비용 절감과 운송·물류 등과 같은 교통 관련 다양한 산업의 동반 성장
(출처 : 요약문 4p)
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J. Kim et. al, "Trends in Lightweight Kernel for Many core Based High-Performance Computing", Electronics and Telecommunications Trends. Vol. 32, No. 4, 2017, KOGL Type 4: Source Indication + Commercial Use Prohibition + Change Prohibition
J. Sim et.al, “the Fourth Industrial Revolution and ICT – IDX Strategy for leading the Fourth Industrial Revolution”, ETRI Insight, 2017, KOGL Type 4: Source Indication + Commercial Use Prohibition + Change Prohibition
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