온세상의 자기계발 연구소

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인공지능 기반 신호제어(AI-based Traffic Signal Control)는 교차로와 도로망의 실시간 교통 상황을 학습하고 예측하여, 최적의 신호 주기와 위상을 자동으로 조정하는 차세대 지능형 교통운영 기술이다. 이 글에서는 AI 신호제어의 개념, 핵심 기술 구조, 실제 적용 사례, 한계점, 그리고 미래 스마트시티와의 연계 방향을 교통공학자의 시각에서 자세히 다룬다. 서브 키워드로는 강화학습 기반 제어, 실시간 신호 최적화, 지능형 교통시스템(ITS)이 있다.1. 인공지능 기반 교통신호 제어의 개념과 도입 배경기존의 교통신호 제어 시스템은 시간대별 고정된 신호주기 설정 방식이 주를 이루었다. 이 방식은 간단하고 운영이 쉽지만, 시간대나 교통상황 변화에 유연하게 대응하지 못하는 단점이 있다. 예를 ..

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로짓모형(Logit Model)은 선택 행태를 확률적으로 설명하기 위한 대표적인 이산선택모형으로, 특히 교통공학에서는 통행 수단 선택, 경로 선택, 출퇴근 시간 결정 등에서 개인의 선택 확률을 정량적으로 분석하는 데 활용된다. 본 글에서는 로짓모형의 이론적 기반, 수학적 구조, 실무 적용 사례, 한계점, 그리고 미래 기술과의 접목 가능성을 교통공학 관점에서 자세히 다룬다. 서브 키워드로는 이산선택모형, 확률 기반 행태모델, 선택확률 추정이 있다.1. 로짓모형의 개념과 이산선택 행태 이론사람은 하루에도 수십 번의 선택을 한다. 어떤 교통수단을 이용할지, 어떤 경로로 갈지, 언제 출발할지 등 교통과 관련된 결정도 예외는 아니다. 이처럼 서로 배타적인 둘 이상의 대안 중 하나를 선택하는 행위를 설명하기 위해 ..

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이산선택모형(Discrete Choice Model, DCM)은 사람이 여러 대안 중 하나를 선택하는 행태를 수학적으로 설명하는 확률 기반 모델이다. 교통공학에서는 통행 수단 선택, 경로 선택, 출발 시간 결정 등 다양한 의사결정 과정을 분석하고 예측하는 데 활용된다. 본 글에서는 DCM의 개념, 수학적 구조, 실제 적용 사례, 기술적 한계 및 미래 확장 가능성을 종합적으로 다룬다. 서브 키워드로는 로짓 모형, 효용함수, 통행행태 모델링이 있다.1. 이산선택모형의 개념과 교통 분야에서의 의의교통은 수많은 의사결정의 연속이다. 사람들은 목적지를 정하고, 이동 수단을 선택하며, 어떤 경로로 언제 출발할지 결정한다. 이처럼 ‘하나의 대안’을 선택하는 과정은 이산적(discrete)이고, 그 선택은 사람마다 다..

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베이지안 네트워크 분석(Bayesian Network for Transportation)은 다양한 교통 변수 간의 인과적 관계를 확률적으로 모델링하고, 불확실한 교통 환경에서 의사결정을 지원하기 위한 도구다. 본 글에서는 베이지안 네트워크(BN)의 개념과 구조, 교통 분야의 실제 적용 사례, 기술적 한계와 확장 가능성까지 교통공학자의 시각에서 다룬다. 서브 키워드로는 확률 그래프 모델, 조건부 확률, 인과 추론 모델이 있다.1. 베이지안 네트워크의 개념과 교통 분야 필요성현대의 교통 시스템은 다양한 요인들이 복합적으로 작용하는 복잡계다. 교통량, 사고 발생, 날씨, 통행 시간, 대중교통 지연, 운전자 행태 등 수많은 변수들이 서로 영향을 주고받으며 실시간으로 변화한다. 이러한 복잡한 상호작용을 분석하기 ..