교통신호 최적화(Signal Timing Optimization)

교통신호 최적화(Signal Timing Optimization)는 교차로 및 도로 네트워크 내의 차량 흐름을 효율적으로 관리하기 위해 신호 주기, 녹색 시간, 간격 등을 수리적으로 조정하는 기법이다. 이 글에서는 신호 최적화의 개념, 수학적 모델, 실제 적용 사례, 한계점, 미래 방향까지 교통공학 관점에서 상세히 다룬다. 서브 키워드로는 신호 주기 설계, 교차로 혼잡도 개선, 지능형 교통시스템이 포함된다.

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1. 교통신호 최적화의 개념과 목적

도시 교통에서 교차로는 병목 현상의 주 원인이 된다. 차량 흐름이 원활하던 도로라도, 비효율적인 신호 운영으로 인해 심각한 혼잡과 대기 지연이 발생할 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 핵심 기법이 바로 교통신호 최적화(Signal Timing Optimization)다.

교통신호 최적화란, 신호 주기(Cycle Length), 각 접근로의 녹색 시간(Green Time), 황색 및 적색 간격(Clearance Interval), 단계(Phase) 순서를 정량적으로 분석하고 조정하여, 전체 통행 지체시간을 최소화하고 교차로의 용량을 최대화하는 기술이다.

신호 최적화의 주요 목적은 다음과 같다.

• 교차로 지체시간 및 대기행렬 감소
• 전체 네트워크 평균 통행 시간 단축
• 연속 교차로에서의 진입·이탈 흐름 정렬
• 대중교통, 긴급차량, 보행자 등 다양한 이용자 간 형평성 확보
• 탄소배출량 감소 및 연료 소비 절감

실제로 도심의 신호 제어만 효율적으로 조정하더라도 전체 도로 용량을 인위적으로 확장하지 않고도 교통 흐름을 상당히 개선할 수 있다. 이에 따라 교통신호 최적화는 도시 교통 운영의 핵심 전략으로 자리매김하고 있다.

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2. 수학적 모델링과 최적화 알고리즘

교통신호 최적화를 수학적으로 접근하기 위해서는 다음의 주요 변수들이 사용된다.

• C (Cycle Length): 전체 신호 주기(초)
• gᵢ (Effective Green Time): 각 접근로에 부여된 유효 녹색 시간
• sᵢ (Saturation Flow Rate): 포화교통량, 보통 차량/시간 단위
• vᵢ (Approach Volume): 실제 접근 통행량

이들 변수를 기반으로 지체시간 계산식(Delay Function)이 구성되며, 대표적으로 웹스터 공식(Webster's Delay Formula)이 많이 사용된다.

C=1.5L+51−YC = \frac{1.5L + 5}{1 - Y} Y=∑(visi)Y = \sum \left(\frac{v_i}{s_i}\right)

여기서 LL은 전체 손실 시간, YY는 전체 용량도(Volume-to-Capacity Ratio)이다. 해당 모델을 기반으로 한 최적화는 주로 선형계획법(Linear Programming) 또는 비선형계획법(Nonlinear Programming) 형태로 구성된다.

최근에는 다음과 같은 다양한 최적화 알고리즘이 활용되고 있다.

알고리즘 유형 설명

유전 알고리즘(Genetic Algorithm)	진화 생물학 원리 기반으로 최적 해 도출
시뮬레이티드 어닐링(Simulated Annealing)	고온→저온 방식의 점진적 탐색
입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization)	다수의 해를 동시에 탐색하는 집단 지능 기반
강화학습 기반 최적화	AI 에이전트가 교차로 상태에 따라 반복 학습

이와 같은 고도화된 모델은 도로망 전체 또는 복수 교차로를 동시에 최적화할 수 있도록 설계되며, VISSIM, SYNCHRO, TRANSYT, AIMSUN 등 다양한 시뮬레이션 소프트웨어에서 적용되고 있다.

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3. 실제 적용 사례와 효과 분석

신호 최적화는 대도시에서 가장 즉각적이고 효율적인 혼잡 완화 수단으로 활용되고 있다. 도로 확장이 어렵거나 예산이 제한된 경우, 신호 체계 조정만으로도 효과적인 개선이 가능하다.

▶ 사례 1: 서울 강남대로 연속 교차로 최적화

서울시 강남대로 구간의 12개 교차로에 대해 기존에는 개별 교차로별로 신호 운영이 이루어졌으나, 통합 연계 제어 및 위상 최적화를 시행하였다. 그 결과, 출퇴근 시간대의 평균 통행 시간은 17.4% 감소하였고, 교차로 간 신호 연동으로 인해 정차 횟수도 평균 30% 줄어들었다.

▶ 사례 2: 수원역 인근 보행자 중심 신호 재설계

수원역은 대중교통 이용객, 보행자, 차량이 혼재하는 복잡한 지역이다. 이 구간에 대해 교통약자 이동권 확보를 위해 보행자 우선 신호 최적화를 실시하였고, 기존보다 보행 신호 대기시간은 25% 단축되었으며, 차량 대기시간은 10% 이내 증가에 그쳤다. 이는 보행자 중심 정책과 차량 흐름의 균형을 동시에 달성한 사례로 평가된다.

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4. 기술적 과제와 운영상의 한계

교통신호 최적화는 강력한 교통운영 도구이지만, 몇 가지 기술적 도전 과제가 존재한다.

1. 정확한 교통 데이터 확보의 어려움
   실시간 통행량, 포화교통량, 교차로 접근별 차량 구성 등의 데이터가 부족하거나 부정확할 경우, 최적화 모델의 성능이 크게 떨어진다.
2. 보행자, 자전거, PM 등 다양한 이용자 고려의 복잡성
   교차로 내 모든 이용자 간 형평성과 안전을 확보하려면 단순히 차량 흐름만을 고려한 최적화는 한계가 있으며, 복합 변수 설정이 필요하다.
3. 실시간 운영체계와의 연동 문제
   최적화된 신호계획이 교통신호제어기와 연동되지 않거나, 운영자 의사결정에 반영되지 못하는 경우 실제 운영과 괴리가 발생할 수 있다.
4. 비정상 상황 대응의 어려움
   사고, 행사, 기상 악화 등으로 인한 비정상 교통 상황에서는 고정된 최적화 결과가 오히려 혼잡을 악화시킬 수 있다.

이를 보완하기 위해 최근에는 AI 기반 적응형 신호제어 시스템, IoT 센서 기반 실시간 피드백 제어, 클라우드 연계 중앙 통합 제어 시스템 등이 도입되고 있다.

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5. 미래 도시와 지능형 신호 최적화 전략

미래의 교통 환경에서는 단순한 신호 주기 조정이 아닌, 이용자 중심, 실시간 반응형, 다목적 최적화가 핵심이 될 것이다. 이에 따라 신호 최적화 전략도 다음과 같은 방향으로 진화하고 있다.

• 자율주행차량과의 통신 기반 신호 제어(V2I)
  차량이 교차로와 직접 통신하면서, 도착 시간에 맞춘 신호 조절이 가능해지고, 차량은 정지 없이 교차로를 통과할 수 있게 된다.
• 보행자 감지 기반 신호 시스템
  센서 또는 스마트폰 블루투스를 통해 보행자 밀도를 실시간으로 감지하고, 자동으로 보행 신호 시간을 조정한다.
• 탄소 배출량 기반 신호 최적화
  각 교차로의 차량 지체에 따른 CO₂ 배출량을 실시간으로 계산하고, 탄소 배출을 최소화하는 방향으로 신호를 조정하는 알고리즘도 연구 중이다.
• 도시 전체 네트워크 기반 협조 제어(Adaptive Network-Wide Coordination)
  단일 교차로가 아니라, 도시 전체 신호망을 하나의 시스템으로 보고, 연동 최적화를 수행하여 글로벌 관점에서의 흐름 최적화가 가능해진다.

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▶ 표: 전통적 신호 제어 vs 최적화 기반 신호 제어 비교

항목	전통적 신호 제어	최적화 기반 신호 제어
신호 주기 설정	고정 시간대 기준	실시간 교통 상황 반영
최적화 대상	개별 교차로	복수 교차로 또는 전체 구간
주요 변수	통행량, 시간대	지체, 대기행렬, 배출량, 보행자 수 등
적용 도구	수기 또는 기본 SW	AI, 시뮬레이션, 최적화 알고리즘
기대 효과	제한적 혼잡 완화	평균 통행 시간, 연료 소비, 탄소배출 동시 개선

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※ 교통신호 최적화는 도시의 흐름을 제어하는 ‘보이지 않는 손’이다.
잘 설계된 신호 시스템은 수천억 원의 도로 확장 없이도 교통 효율을 향상시키며, 시민 삶의 질을 실질적으로 개선할 수 있다. 교통공학자는 기술적 수단을 넘어, 사람과 도시를 연결하는 전략가로서 이 기술을 통합적으로 설계해야 한다.