강화학습 기반 교통신호 제어 및 차량통신(V2X) 최적화

정해진 시간표로 도는 신호등이 아니라, 도로를 읽고 스스로 배우는 신호등 — 막히는 길을 AI가 실시간으로 풀어냅니다.

강화학습(Q-러닝·심층강화학습 DQN)을 핵심 방법론으로, 지능형 교통신호 제어와 차량통신(V2X) 환경의 자원 최적화를 연구합니다. 고정 주기 신호나 단순 감응 제어가 놓치기 쉬운 방향별 대기열 쏠림과 교차로 간 정체 연쇄를, 실시간 교통 상황을 스스로 학습하는 제어로 풀어내 자율주행 시대의 다양한 교통 환경에서 교통 흐름을 효율화하는 것을 목표로 합니다.

• 교통신호 제어 — 통행량과 방향별 대기열을 보상으로 신호 조합·현시(녹색)시간을 실시간 최적화
• 다중 교차로 협조 — 인접 교차로의 대기시간까지 고려한 분산 제어로 광역 교통 흐름 개선
• 차량통신(V2X) — 노변장치(RSU) 트래픽 예측 기반 콘텐츠 캐싱으로 전송 효율 향상

카드를 누르면 적용 포인트 · 시뮬레이션 성능 · 기술이전 조건을 한 화면에서 확인할 수 있습니다.

강화학습 기반 교통신호 제어 등록

교차로 통행량과 방향별 큐 길이의 표준편차를 보상으로 강화학습해 통행 신호를 최적화.

등록 2021TRL 4

기술이전 희망 기술양도 전용실시권 통상실시권 공동연구 기술자문

강화학습 기반 교통신호 시간 제어 등록

방향별 대기차량 수와 통행량·평균 대기시간을 보상으로 신호 시간(현시)을 최적화.

등록 2021TRL 4

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다중 교차로 분산 교통신호 제어 등록

인접 교차로들의 평균 대기시간을 보상에 반영해 여러 교차로를 분산 제어.

등록 2021TRL 4

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주변 교차로 고려 녹색신호시간 제어 등록

현재·주변 교통부하와 대기시간 표준편차를 고려해 녹색신호 구동시간을 제어.

최신 2025TRL 4

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차량 통신(V2X) 콘텐츠 캐싱 등록

차량 위치정보로 RSU별 트래픽 모델을 만들고 콘텐츠별 캐싱 크기를 최적화.

최신 2025TRL 4

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연구 분야

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