Research

본 연구는 전문가 시연 데이터를 이용해 교차로 신호제어 알고리즘의 실시간 대응력과 효율성을 검증하고자 SUMO-Unity 연동 환경을 구축·운영했다. 세 가지 모델(Behavior-Cloning, MaxEnt-IRL, 강화학습)을 동일 조건에서 비교한 결과, 모방학습 기반 기법이 평균 지연 시간을 4-6% 단축하고 평균 통행 속도를 6-12% 향상시키며 전문가 수준의 정책을 신속하게 재현함을 확인했다. 향후 실제 도로 적용 검증, 보행자·긴급차 우선신호 반영 및 모방학습과 온라인 강화학습 결합 하이브리드 운영 방안 연구를 통해 차세대 지능형 교통신호시스템(ITS)으로의 확장 가능성을 제시할 수 있을 것으로 사료된다.