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영어

Recently, research on traffic signal control using artificial intelligence algorithms has been receiving attention, and many traffic signal control models are being studied. However, most studies either focused on independent intersections or are theoretical studies that calculate signal cycle length according to changes in traffic volume. Therefore, this study was conducted on a signalized intersection – roundabout in Gajwa-ro. The Particle Swarm Optimization – Bacterial Foraging Optimization (PSO-BFO) algorithm was proposed, which is developed from the GA and PSO algorithms for minimizing congestion at two intersections. As a result, optimum cycle length was determined to be 158 seconds. The Verkehr In Stadten – SIMulationsmodell (VISSIM) results showed that there was 3.4% increased capacity, 8.2% reduced delay and 8.3% reduced number of stops at the Gajwa-ro signalized intersection. Additionally, at the roundabout, a 9.2% increase in capacity, a 7.1% reduction in delay, and a 27.2% decrease in the number of stops was observed.

한국어

최근 인공지능 알고리즘을 활용한 교통 신호 제어에 관한 관심 증대와 함께, 관련 모델구축 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 독립 교차로를 대상으로, 교통량 변화 에 연동되는 신호 주기 산정을 위한 이론 전개가 주를 이루고 있다. 본 연구에서는 신호제어 알고리즘 구축을 위한 실증 분석을 통해, 신호운영과 회전교차 방식의 실제 교차로를 대상으 로 분석을 진행하였다. 기존 연구에서 많이 활용되는 GA와 PSO 알고리즘을 개선한 PSO-BFO 알고리즘을 제시하여 두 교차로의 운영 효과 증진을 위한 신호제어 방안을 강구 하였다. 그 결과, 158초의 신호 주기하에 신호 교차로의 경우, 용량 증대 3.4%, 지체도 및 정지횟수 감소는 각각 8.2%, 8.3%의 효과가 발생하고, 회전교차로에서는 용량증대 9.2%, 지체도 및 정지횟수 감 소가 각각 7.1%, 27.2%에 이르는 효과가 발생하는 것으로 나타났다.