강화학습 기반 신호 분석 (Reinforcement Learning in Traffic)

강화학습 기반 신호 분석은 교차로 및 도로망의 신호 제어를 ‘학습’의 대상으로 보고, 실제 교통 흐름에 따라 보상을 극대화하는 방향으로 신호 전략을 스스로 발전시키는 인공지능 기술이다. 본 글에서는 강화학습의 기본 개념과 교통 신호에의 적용 원리, 실제 사례, 한계점 및 향후 스마트시티와의 연계 가능성까지 교통공학자의 시각에서 종합적으로 설명한다. 서브 키워드로는 마르코프 결정과정, 에이전트 기반 제어, 자율형 신호 운영이 있다.

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1. 강화학습 개념과 교통신호 제어와의 연계

전통적인 교통신호 제어는 고정된 신호 주기나 시간대별 패턴을 사전에 계획하여 운영하는 방식이었다. 하지만 교통 상황은 실시간으로 변화하며, 사고, 기상, 이벤트, 통근 집중 등 다양한 변수로 인해 사전 계획만으로는 최적의 흐름을 유지하기 어렵다.

이러한 복잡한 교통 상황에서 주목받는 기술이 강화학습(Reinforcement Learning, RL)이다. 강화학습은 에이전트(Agent)가 환경과 상호작용하며, 행동(Action)을 통해 보상(Reward)을 얻고, 이를 바탕으로 더 나은 정책(Policy)을 학습해 나가는 방식의 머신러닝 알고리즘이다.

교통신호 시스템에서 에이전트는 각 교차로, 혹은 전체 신호망을 의미하며, 상태(State)는 현재의 차량 대기열, 속도, 차량 수, 시간대 등의 정보, 행동은 신호 주기, 위상, 오프셋 등을 조정하는 것을 의미한다.

이때 목표는 다음과 같은 보상 함수(reward function)를 극대화하는 것이다:

max⁡E[∑t=0Tγt⋅rt]\max \mathbb{E} \left[ \sum_{t=0}^{T} \gamma^t \cdot r_t \right]

• rtr_t: 시간 tt에서의 보상 (예: 대기시간 감소, 정지 횟수 감소 등)
• γ\gamma: 할인율 (미래 보상에 대한 현재 가치)
• TT: 에피소드 길이 (학습 기간)

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2. 강화학습의 작동 원리와 신호제어 알고리즘

▶ 1) 기본 프레임: 마르코프 결정과정 (Markov Decision Process, MDP)

• 상태 (State): 차량 대기열, 접근부당 차량 수, 현재 위상 등
• 행동 (Action): 신호 위상 전환, 녹색 시간 연장/축소, 주기 변경 등
• 보상 (Reward): 총 지체 시간 감소, 대기 차량 수 감소, 보행자 대기 시간 최소화
• 정책 (Policy): 상태에 따라 최적 행동을 선택하는 규칙
• 가치 함수 (Value Function): 특정 상태에서 얻을 수 있는 기대 보상의 총합

▶ 2) 주요 알고리즘

알고리즘	설명	적용 장점
Q-learning	Q-table에 상태-행동 값을 저장해 최적 행동 선택	구조 간단, 소규모 시스템에 적합
Deep Q-Network (DQN)	Q값을 딥러닝 모델로 근사하여 복잡한 상태도 처리	고차원 상태 처리 가능
A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)	정책과 가치 함수를 동시에 학습	안정성과 학습속도 향상
PPO (Proximal Policy Optimization)	안정적인 정책 업데이트 보장	최근 연구에서 가장 널리 사용

이러한 알고리즘은 각각 단일 교차로 제어부터 다수 교차로 간의 협력 기반 분산 제어(Multi-Agent RL)까지 확장될 수 있으며, 이를 통해 도시 전체의 흐름을 최적화할 수 있다.

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3. 실제 적용 사례 및 실증 결과

▶ 사례 1: 중국 항저우 – 도시 AI 교통시스템

알리바바와 항저우시는 공동으로 City Brain 프로젝트를 진행하여, 1000개 이상의 교차로에 강화학습 기반 신호제어를 도입했다. 시스템은 도심 전체 CCTV, 차량 감지기, GPS 데이터를 수집하여 신호를 자동 조정함. 주요 결과:

• 교차로 평균 지체 시간: 15~25% 감소
• 긴급차량 통과 소요시간: 50% 단축
• 출퇴근 혼잡 구간 통행 속도: 12% 증가

▶ 사례 2: 서울시 AI 신호운영 실증

서울시는 강남구에 DQN 기반의 AI 신호 시스템을 시범 도입하였다. 학습 기간 동안 차량 통행 패턴을 인식한 후, 신호를 적응형으로 운영함. 주요 성과:

• 평균 통행시간: 최대 21% 감소
• 전체 정지 횟수: 약 18% 감소
• 보행자 대기시간: 15% 개선

▶ 사례 3: 미국 피츠버그 – Surtrac 시스템 (Q-learning 기반)

각 교차로가 독립적으로 학습하며, 주변 교차로와 정보를 공유하는 분산형 강화학습 기반 신호제어를 구현. Q-learning과 실제 차량 흐름 데이터를 결합해 학습. 결과:

• 대기 시간: 최대 40% 감소
• CO₂ 배출량: 21% 감소
• 차량 정지 횟수: 30% 감소

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4. 강화학습 기반 신호제어의 한계점과 보완 필요성

강화학습은 실시간성, 예측성, 자율성 등 많은 장점이 있지만, 실무 적용에 있어 다음과 같은 한계와 과제가 존재한다.

▷ 1. 학습 시간과 시뮬레이션 비용

• 실시간 교통에서 직접 시행하기 어렵기 때문에, 다양한 시뮬레이션 환경(VISSIM, SUMO 등)에서 장기간 학습이 필요
• 초기 학습 중 효율이 낮은 신호가 설정될 수 있어 실증환경에서는 리스크 존재

▷ 2. 보상 함수 설정의 주관성

• 보상 함수 설계에 따라 알고리즘이 지향하는 행동이 달라짐 (예: 차량 위주 vs 보행자 위주)
• 정책적 목표(약자 보호, 환경 중심 운영 등)를 수학적으로 반영하는 기법 필요

▷ 3. 인프라 구축 비용과 유지보수

• 센서, 통신망, GPU 서버 등 고비용 인프라가 필요하며, 장기적 유지관리 체계가 필요

▷ 4. 데이터 불균형 및 에이전트 간 충돌

• 낮은 통행량 시간대의 학습 부족
• 다중 교차로 간 협력이 미흡할 경우, 전체 흐름이 왜곡될 수 있음

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5. 미래 스마트시티와의 통합 가능성

강화학습 기반 교통신호 제어는 향후 자율주행, V2I 통신, 환경 중심 정책 등과 결합하여 다음과 같은 확장성을 가질 수 있다.

• 자율주행차와의 직접 연계
  자율차가 신호와 통신(V2I)을 통해 실시간 협력 주행 가능. RL 기반 신호는 자율차 흐름에 최적화된 경로와 속도를 안내
• 탄소중립 도시 연계 제어
  보상 함수에 CO₂ 배출량, 연료 소비 등을 반영하여 친환경 중심의 신호 전략 생성 가능
• 사고 위험 예측 기반 신호 운영
  사고 발생 가능성이 높은 상황에서 사전에 속도 조절, 보행자 보호시간 확대 등의 전략을 RL이 스스로 학습
• 군집 기반 제어(Multi-agent RL)
  도시 전체의 교차로를 에이전트로 설정해 분산 학습 및 협력 최적화 구현

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▶ 표: 전통적 vs 강화학습 기반 신호제어 비교

구분	전통적 신호제어	강화학습 기반 신호제어
제어 방식	고정 주기 / 계획 기반	실시간 학습 기반 자율 제어
데이터 활용	제한적	교통량, 속도, 보행자, 기상 등 다중 정보
유연성	낮음	매우 높음 (비정상 상황 대응 가능)
보행자 고려	일부 반영	보상 함수 설계에 따라 적극 반영 가능
확장성	단일 교차로 중심	다중 교차로 협업 학습 가능
자율성	없음	스스로 신호 전략 학습 및 조정

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※ 강화학습 기반 신호 분석은 더 이상 이론이 아닌, 실제 도시를 움직이는 '지능형 신호 엔진'이다.
교통공학자는 알고리즘과 데이터를 기반으로 신호체계를 재정의하고, ‘차가 아닌 사람 중심의 흐름’을 실현하는 전략가로 진화해야 한다. 스마트한 도시, 똑똑한 교차로는 결국 데이터와 학습을 이해하는 교통 전문가의 손에서 시작된다.

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