발표연사 ▶▶▶

부문 Community Forum
성명 여화수 부교수, 윤진원 박사과정
소속 한국과학기술원 건설및환경공학과
주제 강화학습을 활용한 지능형 다중 신호교차로 제어 기술 개발
학력 1987-1991 서울대학교 건설및환경공학 학사
2003-2004 University of California Berkeley Civil and Environmental Engineering 석사
2004-2008 University of California Berkeley Civil and Environmental Engineering 박사
경력 1997-1999 청오지앤지(주) 대리
1999-2000 엔지스테크놀로지 실장
2000-2001 e-HD.com 대리
2001-2002 Lockheed Martin Global Inc. Strategic Affiliate Regional Sales Manager
2009-2009 California PATH, UC Berkeley Post Doctoral Researcher
2009-2016 KAIST 건설및환경공학과 조교수
2016- 현재 부교수
요약 적응형 신호제어 방식 (Adaptive Traffic Signal Control)은 가장 진보된 기법으로 현재 세계 여러 도시에서 활용되고 있지만, 도시의 확장과 급격한 교통 수요 증가에 적절히 대응하지 못하는 한계가 지적되고 있다.
이에 대해 최근 인공지능 기술의 발전에 따라 강화학습을 활용한 신호제어 기법이 제안되었고, 다양한 기술들이 개발되며 지속적으로 발전을 거듭해나가고 있다. 그러나 대부분 단일 교차로에서의 실험에 그치거나, 다중 에이전트 (multi-agent)에 대한 연동을 고려하지 않는 등 여전히 대규모 지역으로의 확장 가능성에 대한 검증은 부족한 실정이다.
이에 따라 본 연구에서는 강화학습 기반의 다중 신호교차로 제어 기술 개발을 목표로, 개별 교차로에 대한 신호제어 기법과 교차로 간 연동 기법을 제시한다.
먼저 개별 교차로 신호제어 기법 개발을 위해 DQN (Deep Q Network) 강화학습 모델을 상용 교통 시뮬레이션 SUMO에 연계하여 유효한 신호제어 모델을 도출한다.
다음으로 협동형 연계 (Cooperative coordination) 방식을 개별 교차로의 그룹에 적용함으로써 다중 교차로 간의 연동을 고려한다. 최소 단위인 2×2 다중 신호교차로에 대해 연동을 통한 성능 향상을 평가함으로써, 다중 에이전트로의 확장 가능성을 논의한다.