• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1504-1507
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• 1997

In this paper, we investigate a traffic flow modeled by stochastic Petri nets. The model consists of two parts : the traffic flow model and signal controller model. These models are used for analyzing the flow of the traffic intersection. The results of the evaluation are derived from a Petri Net-based simulation package, Greatspn. Through simulation we compare the performances of the pretimed signal controller with those of the trafic-adaptive signal controller.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.479-484
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• 2006

본 논문은 퍼지 계층분석법을 이용하여 교통신호의 교차로에서의 적합성에 대해서 논의한다. 교차로에서의 교통신호는 현시, 주기둥이 현재의 교차로 상황에 적합한가를 구별하여 판별할 수 있다. 교통신호의 적합성 여부는 현시, 주기를 따로 구별한 신호체계에서의 지체차량의 지체시간을 비교하여 구별한다. 교통신호체계는 고정신호체계, 최적선호체계, 퍼지응용 신호체계를 구별하여 응용단계가 높은 신호체계가 적합성이 높음을 퍼지계층분석법을 이용하여 밝히고 이를 이용 새로운 체계의 교통신호 체계도 제시한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1381-1386
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• 2019

도시의 교통 혼잡 문제가 심각해지면서 지능형 교통신호제어가 활발하게 연구되고 있다. 강화학습은 교통신호제어에 가장 활발하게 사용되고 있는 알고리즘으로 최근에는 심층 강화학습 알고리즘이 관심을 끌고 있다. 또한 심층 강화학습 알고리즘이 다양한 분야에서 높은 성능을 보이면서 심층 강화학습의 확장 버전들이 빠른 속도로 등장했다. 하지만 기존 교통신호제어 연구들은 대부분 단일 교차로 환경에서 진행되었으며, 단일 교차로의 교통 혼잡만 완화하는 방법은 도시 전체의 교통 상황을 고려하지 못한다는 한계가 있다. 본 논문에서는 다중 교차로 환경에서 협력적 교통신호제어를 제안한다. 신호제어 알고리즘에는 심층 강화학습의 확장 버전들이 결합된 알고리즘을 적용했으며 다중 교차로를 효율적으로 제어하기 위해 인접한 교차로의 교통 상황을 고려하였다. 실험에서는 제안하는 알고리즘과 기존 심층 강화학습 알고리즘을 비교하였으며, 더 나아가 협력적 방법이 적용된 모델과 적용되지 않은 모델의 실험 결과를 보여줌으로써 높은 성능을 증명한다.