A Study on Network Based Traffic Signal Optimization Using Traffic Prediction Data

An increasing number of vehicles is causing various traffic problems such as chronic congestion of highways and air pollution. Local governments have been managing traffic by constructing systems such as Intelligent Transport Systems (ITS) and Advanced Traffic Management Systems (ATMS) to relieve such problems, but construction of an infrastructure-based traffic system is insufficient in resolving chronic traffic problems. A more sophisticated system with enhanced operational management capabilities added to the existing facilities is necessary at this point. As traffic patterns of the urban traffic flow is time-specific due to the different vehicle populations throughout the time of the day, a local network-wide signal operation plan that can manage such situation-specific traffic patterns is deemed to be necessary. Therefore, this study is conducted for the purpose of establishment of a plan for contextual signal control management through signal optimization at the network level after setting the Frame Signal in accordance to the traffic patterns gathered from the short-term traffic forecast data as a means to mitigate the problems with existing standardized signal operations.

교통예측자료 기반 Network 차원의 신호제어 최적화 방안

국내 교통은 날로 증가하는 차량으로 인해 도로의 상습정체, 대기오염 발생 등의 다양한 교통문제가 발생되고 있다. 이러한 문제의 해결을 위해 지자체는 지능형교통체계(ITS : Intelligent Transport System), 첨단교통관리시스템(ATMS : Advanced Traffic Management Systems) 등의 시스템 구축을 통해 교통관리를 시행하고자 했으나 인프라 중심의 교통시스템 구축만으로는 만성적인 교통문제 해결에 효과가 미비하여 기존 시설물에 운영관리 기능을 강화한 시스템 고도화가 필요한 시점이다. 도시부 내 교통류는 임의의 시간대별로 특성 차량군이 형성되어 다양한 교통패턴이 존재하며, 이러한 상황별 교통패턴을 처리할 수 있는 지자체 네트워크 차원의 상황별 신호운영 설계가 필요하다고 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 획일적인 신호 운영의 문제점을 개선하기 위해 단기적 교통상황 예측 데이터의 교통패턴을 기반으로 Frame Signal을 설정한 뒤 네트워크 차원의 신호최적화를 통한 상황별 신호제어 운영방안을 목적으로 연구를 진행하고자 한다.