유전알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 활용한 신호 연동 최적화 방안 = A Study on Signal Coordination Optimization Using a Genetic Algorithm (GA)

국문 초록 (Abstract)

유전알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 활용한 신호 연동 최적화 방안 연구
본 연구는 기존의 고정식 Time-of-Day(TOD) 신호 운영체계가 지닌 한계를 보완하고, 실시간 교통량 변화에 능동적으로 대응할 수 있는 유전알고리즘(Genetic Algorithm, GA) 기반 신호 최적화 기법을 적용하여 그 효과를 실증적으로 분석하였다.
연구 대상은 대전광역시 유성구 도안동로 원신흥네거리–옥녀봉네거리 구간(약 0.75km)으로, 본 구간은 도심 간선도로 기능을 수행하면서 출퇴근 시간대에 교통량이 집중되어 상습적인 정체가 발생하는 구간이다.
현재 TOD 기반 고정 주기 신호로 운영되고 있으나, 교차로 간 연동이 이루어지지 않아 차량 흐름의 연속성이 저하되고 불필요한 정지와 지체가 반복되는 구조적 한계를 보인다.
이에 본 연구는 Python–VISSIM 연동 환경을 구축하고, GA 알고리즘을 적용하여 각 교차로의 신호 주기(cycle), 녹색시간 비율(green split), 옵셋(offset)을 세대별 반복 탐색(iterative evolution)을 통해 실시간으로 최적화하였다.
시뮬레이션은 오후 첨두시간(18:00~19:00)을 기준으로 수행되었으며, GA 적용 전후의 교통 성능지표(평균지체, 정지횟수, 평균속도, 처리량)를 비교·분석하였다.
분석 결과, GA 기반 실시간 신호 최적화는 기존 TOD 방식 대비 평균지체 28%, 정지횟수 29% 감소, 평균속도 26%, 처리량 16% 향상의 개선 효과를 보였다.
또한 돌발 교통량 급증 상황에서도 평균지체의 급등을 억제하며 안정적인 흐름을 유지하였고, 이는 GA가 교통량 변화를 실시간으로 반영하여 신호 현시를 동적으로 조정하고 교차로 간 흐름의 연속성을 강화한 결과로 분석된다.
이 연구는 GA 기반 신호 최적화가 단순한 효율 개선을 넘어 교통체계의 회복력(resilience)과 적응성(adaptability)을 동시에 향상시킬 수 있음을 실증적으로 입증하였다.
또한 정지횟수 감소에 따른 연료 소비 절감과 온실가스 배출 저감 효과가 확인되어, 향후 친환경 교통운영(Eco-Traffic Operation) 전략의 실무적 근거로도 활용 가능하다.
결론적으로, 본 연구는 GA 기반 실시간 신호 최적화가 도심 교차로의 효율성과 안정성을 향상시키는 지능형 신호운영(Adaptive Signal Control) 기술로서의 실질적 가능성을 제시하였으며,
향후 지능형교통체계(ITS) 및 스마트시티 교통관리체계 구축을 위한 기술적·정책적 기반을 제공한다는 점에서 학문적·실무적 의의를 가진다.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1.1 연구의 배경 1
• 1.2 연구의 필요성 4
• 1.3 연구의 목적 5
• 1.4 연구의 기대효과 6
• 1.5 연구의 흐름도 7
• Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구 검토 8
• 2.1 교통 신호 운영 방식의 개요 8
• 2.2 TOD 기반 신호 연동의 필요성과 기대 효과 13
• 2.3 교통 신호 운영 관련 선행연구 검토 14
• 2.4 본 연구의 차별성과 연구의 위치 20
• Ⅲ. 연구 방법 및 분석 절차 23
• 3.1 연구 개요 23
• 3.2 연구 대상 및 범위24
• 3.3 연구 방법론28
• Ⅳ. GA를 활용한 신호연동 최적화 40
• 4.1 분석 개요 40
• 4.2 교차로별 평균지체 및 정지횟수 분석 41
• 4.3 평균 통행속도 및 처리량 분석 45
• 4.4 녹색시간대(그린웨이브, Green Wave) 48
• 4.5 시나리오 종합 비교 및 논의 51
• Ⅴ. 결론 및 제언 54
• 5.1 연구 요약 54
• 5.2 연구 결론 및 시사점 56
• 5.3 향후 연구 방향 58
• 참 고 문 헌 61
• ABSTRACT64