신경망을 이용한 최적 교통신호주기 결정 = Determination of Optimal Traffic Signal Cycle using Neural Network

국문 초록 (Abstract)

전자감응식 교통신호시스템은 승용차환산계수를 고려하지 않음으로서 과포화상태에서 출발지연시간 및 승용차 대기시간을 유발하고 있다. 본 논문에서는 전처리로,우선 신경망을 이용하여, 하위 교차로의 승용차환산계수를 생성한다. 그러나, 간혹 차량의 무게, 속도가 틀리기때문에 최적주기신호를 부정확하게 산출할 수 있다. 그러므로 후처리로 상위교차로의 포화상태비율에 의한 Feed-Back된 데이터를 이용한 퍼지제어를 함으로서, 과포화시에 승용차대기 시간 및 출발지연시간을 감소기키는 연구이다. 뿐만아니라, 과포화상태에서 앞막힘현상을 예방제어하기 위해서 포화상태비율, 도로길이, 도로경사도, 도로폭등이 같지 않은 상위교차로에서도 앞막힘현상을 예방제어 할 수 있도록 하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Electro sensitive traffic system can not consider passenger car unit, so it causes start up delay time and passenger
waiting time. In this paper, it antecedently creates passenger car unit at the bottom intersection using neural network.
But, sometimes it can make mistakes due to changes in car weight, car speed, and passing area. Therefore, it
consequently reduces the car waiting time and start-up delay time using fuzzy control of feed-back data. Moreover,
to prevent spillback, it can adapt control even though upper traffic intersection has a different saturation rate, road
length, road slope and road width.