A Study on Traffic Signal System Improvement Using SUMO (Simulation of Urban Mobility)

본 연구에서는 도시 교통량 개선을 위해 SUMO (Simulation of Urban Mobility)를 활용한 새로운 신호 체계를 제안하고 그 효과를 평가하였다. AI-Hub에서 제공하는 AI 기반 신호 최적화를 위한 데이터 중 안양시 시청사거리, 관평사거리, 평촌사거리의 신호정보와 교통량 정보를 활용하였다. 연구 방법으로는 세 개의 교차로 신호 지속 시간을 현시별로 그룹화 하여 1초 간격으로 -10초 ~ +10초 증가 및 감소시키는 조정값을 생성하였다. 이러한 조정값들은 카테시안 곱을 통해 가능한 모든 조합을 생성하였으며, 총 3,081번의 시뮬레이션을 시행하여 원본 시뮬레이션 결과와 비교·분석하였다. 연구 결과 평균 주행시간, 평균 대기시간, 평균 속도에서 약 10% 변화가 나타났고 교통 신호 체계 개선 효과를 확인하였다. 하지만 보행자가 횡단보도를 안전하게 건널 수 있는 최소 녹색 시간을 고려하지 않은 결과로 최소 녹색 시간을 고려했을 때는 약 1% ~ 2% 변화가 나타났다. 주말 오전의 경우 평균 주행시간과 평균 대기시간이 증가하여 교통 신호 체계 개선 효과가 나타나지 않았다. 향후 보행자 횡단보도까지 고려한 추가 연구가 필요하다고 판단된다.