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CITY SIGNAL

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교통 시뮬레이션 기반 AI 교통신호 최적화 솔루션

목적함수 메커니즘을 수식적으로 명확히 구현할 수 없는 다양하고 복잡한 도로교통상황에 적합한
사전 탐색정보 기반 최적값을 도출하는 AI(Artificial Intelligence) 기반의 신호 TOD(Time of Day) 최적화 솔루션

교통수요 증가 및비효율적 신호운영으로 인한
사회·경제적 손실비용 지속적 증가추세

  • 용량증대(도로증설) → 높은 건설비용
  • 수요관리(혼잡세, 요일제)→ 정책적 동의 및 시민참여 필요
  • 운영개선(교통신호 개선) → 저비용·고효율의 혼잡감소 방안

교통혼잡 문제 해결은 CITY SIGNAL

교통시뮬레이션을 활용한 AI 교통신호 최적화 솔루션

다수 도시 실증을 거쳐 효과를 검증하고, 실제 운영에 적용된 차세대 신호최적화 솔루션

대상지 시뮬레이션 네트워크 구축 최적화 대상지역 Simulation 네트워크 구축 (도로네트워크, 현행 TOD Plan 등) 대상지역 교통데이터 수신 및 네트워크 반영 (센터 DB, 스마트교차로 수집 데이터 등)
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교통시뮬레이션 기반 AI 모델 학습 시뮬레이션 & 모델학습 수행 Action (TOD plan) State (traffic data) Reward (delay, LOS)
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AI 기반 최적 TOD Plan 생성 최적 TOD Plan 생성 현장운용성·신호연동성 확인
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사전 개선효과 확인 및 TOD 현장적용 시뮬레이션 기반 사전 개선효과 확인 시뮬레이션 기반 사전 개선효과 확인

CITY.SIGNAL 신호최적화 솔루션 주요 기술 강점

•AI 기반 TOD 신호 최적화: 목적함수를 수식적으로 정의하기 어려운 복잡한 도로교통 상황에 적합하며,사전 탐색정보를 활용해 최적 신호 운영안을 도출

•교차로별 신호 최적화 선택 기능: 운영자가 교차로별 최적화 적용 여부를 자유롭게 설정 → 의사결정 자유도 강화

•디지털 트윈 기반 3D 시각화: 분석 결과를 직관적으로 확인하여 최적화 효과의 가시성 향상

운영자 중심의 솔루션

운영자 중심의 솔루션

· AI 분석 뿐만 아니라 운영자 직접 신호입력 가능 · 운영자 편의성을 고려한 UI/UX 설계

디지털트윈 기반 효과확인 가시성향상

디지털트윈 기반 효과확인 가시성향상

3D 디지털트윈을 통해 분석대상 시공간 범위에 대해 사전/사후 결과 동시 확인·비교 가능

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