인공지능 기반 신호제어 (AI 기반 교통신호 제어)

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.

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1. 인공지능 기반 교통신호 제어의 개념과 도입 배경

기존의 교통신호 제어 시스템은 시간대별 고정된 신호주기 설정 방식이 주를 이루었다. 이 방식은 간단하고 운영이 쉽지만, 시간대나 교통상황 변화에 유연하게 대응하지 못하는 단점이 있다. 예를 들어, 갑작스러운 사고나 이벤트로 인한 교통량 급증 시 기존 시스템은 고정 패턴 유지로 인해 혼잡을 더 악화시킬 수 있다.

이에 따라 실시간 교통 흐름에 따라 스스로 신호 패턴을 조정할 수 있는 인공지능 기반 신호제어 시스템이 주목받고 있다. 이 시스템은 차량 흐름, 보행자 통행, 도로 혼잡도, 예측된 수요 등을 학습하고 분석하여 지능적으로 신호 위상, 주기, 녹색 시간 분배를 결정한다.

AI 기반 신호제어는 다음과 같은 목표를 갖는다:

• 전체 지체 시간 감소
• 차량 정지 횟수 최소화
• 보행자 대기 시간 단축
• 배출가스 및 연료 소비 감소
• 도로 네트워크 전체 흐름의 균형 유지

이러한 기능은 기존의 TRSYNT, VISSIM, SYNCHRO 등 시뮬레이션 기반 소프트웨어보다 동적 적응성과 예측 기반 의사결정 능력이 뛰어나기 때문에, 스마트시티와 자율주행 시대의 핵심 기반 기술로 여겨지고 있다.

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2. 기술 구조와 알고리즘 구성

인공지능 기반 교통신호 제어는 크게 다음과 같은 구조로 구성된다.

▶ 1) 데이터 수집 모듈

• 영상감지기, 지자체 CCTV, LIDAR 센서, GPS 추적 등을 활용해 교차로 접근별 차량 수, 속도, 대기열 길이 등을 실시간으로 수집
• 보행자 감지, 기상 상황, 교통사고 정보 등도 연계 가능

▶ 2) 학습 기반 제어 알고리즘

가장 많이 사용되는 AI 알고리즘은 다음과 같다:

알고리즘 주요 개념 장점

강화학습 (Reinforcement Learning, RL)	에이전트가 보상(지체 감소 등)을 극대화하도록 행동 학습	자율성 높고, 예측 기반 제어 가능
심층강화학습 (Deep RL)	딥러닝과 RL 결합으로 복잡한 상태 인식 가능	다차원 데이터 처리 우수
유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)	최적 신호주기를 반복적으로 진화시킴	파라미터 최적화에 적합
딥러닝 기반 수요 예측 모델	LSTM, CNN 등으로 향후 교통량 예측	미래형 제어 계획 수립에 활용

특히 DQN(Deep Q-Network), A3C, Proximal Policy Optimization (PPO) 등 고급 RL 알고리즘은 실시간 제어에 많이 적용되고 있다.

▶ 3) 제어 실행 및 피드백 모듈

• 학습된 결과를 바탕으로 신호주기, 각 위상의 녹색 시간, 오프셋(Offset) 등을 실시간으로 적용
• 차량 흐름과 혼잡도 변화에 따라 즉각적으로 신호를 재조정
• 피드백 기반의 지속 학습이 가능

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3. 국내외 적용 사례와 성과

AI 기반 신호제어 시스템은 미국, 중국, 유럽, 일본 등지에서 이미 실증을 통해 효과가 입증되었으며, 국내에서도 일부 지자체가 도입을 시작했다.

▶ 사례 1: 미국 피츠버그 – Surtrac 시스템

카네기멜론대학에서 개발한 Surtrac은 AI 기반 교차로 제어 시스템으로, 각 교차로가 주변의 교통 상태를 실시간으로 분석해 자율적 판단 하에 신호를 조정한다. 9개 교차로에 적용한 결과:

• 평균 지체 시간: 40% 감소
• 차량 정지 횟수: 30% 감소
• CO₂ 배출량: 21% 감소

▶ 사례 2: 서울시 ‘지능형 신호 운영체계’ 실증

서울시는 강남구 일부 교차로에 AI 기반 신호 제어 시범 사업을 실시. 차량 수와 대기열을 실시간 감지해 위상을 자동 조절. 그 결과:

• 정체 시간: 최대 25% 감소
• 보행자 대기시간: 20% 이상 단축
• 교차로 평균 통과속도: 13% 증가

또한 서울시는 2025년까지 AI 기반 신호제어를 1,000개 교차로에 확대 적용할 계획이다.

▶ 사례 3: 중국 항저우 – 도시 전역 AI 교통 제어

알리바바와 협력해 항저우 전체 도심을 대상으로 City Brain 프로젝트를 추진. 도로별 교통 흐름, 사고 감지, 긴급차량 우선 통과까지 AI가 제어. 이로 인해:

• 응급차량 통과 시간: 50% 단축
• 전체 도시 교통 흐름 지수: 15% 개선

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4. 기술적 한계와 운영상 과제

AI 기반 교통신호 제어는 미래 지향적이지만, 다음과 같은 실질적인 과제도 존재한다.

▷ 1. 데이터 품질과 실시간성 확보

• 센서 오류, 데이터 누락, 통신 지연이 발생할 경우 AI 성능이 급감
• 특히 이질적인 데이터(보행자, PM, 자전거 등)의 통합 처리가 어렵다

▷ 2. 학습 시간 및 초기 설정 부담

• AI 모델이 일정 수준 이상의 학습을 위해서는 충분한 학습 시간과 시뮬레이션 환경이 필요
• 초기 학습 기간 중엔 비효율적 결과가 나올 수 있음

▷ 3. 통제 기반의 정책과 충돌

• 보행자 보호시간, 약자 우선, 신호연동 등의 정책적 제약과 AI의 자율성이 충돌 가능
• 사회적 수용성과 정책 연계가 필요

▷ 4. 확장성과 표준화 부족

• 교차로 간 통신 프로토콜, 데이터 구조, 운영 알고리즘이 표준화되지 않아 확장 적용이 어렵다

이에 따라, 한국도로공사, 국토교통부 등에서는 AI 교통신호 표준 플랫폼 개발과 공공-민간 연계형 AI 교통 데이터 구축을 추진 중이다.

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5. 미래 도시와 AI 신호제어의 융합 방향

스마트시티, 자율주행, MaaS(Mobility as a Service)가 활성화되면서, 교통 신호 역시 더 지능적이고 유연한 시스템으로 변화할 것이다. AI 기반 신호제어는 다음과 같은 방향으로 진화하고 있다.

• 자율주행차와 V2I 기반 신호연계
  자율차가 교차로와 직접 통신하여, 신호에 맞춰 감속 또는 정지 없이 통과 가능하도록 연동
• 보행자 및 교통약자 중심 제어 강화
  카메라, 스마트폰, RFID 등을 활용해 보행자 밀도와 이동패턴을 감지하고 신호에 반영
• 탄소중립 목표 연계 제어
  차량 정차와 재출발로 인한 연료소모와 탄소배출량을 최소화하는 방향으로 AI 알고리즘 설계
• 도시 전체 신호망 통합 최적화
  개별 교차로가 아닌, 수십~수백 개의 교차로를 하나의 유기적 네트워크로 제어하는 시스템으로 발전

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▶ 표: 전통적 신호제어 vs AI 기반 신호제어 비교

구분	전통적 신호제어	AI 기반 신호제어
제어 방식	고정 주기 기반, 패턴 사전 설정	실시간 학습 및 판단
데이터 활용	제한적, 센서 기반	영상, GPS, 기상 등 다원화
상황 대응	사전 계획 중심	실시간 상황 반응형
성능 개선	수동 조정 필요	자동 최적화 및 피드백
확장성	구간 단위 적용	도시 네트워크 통합 적용 가능
도입 비용	비교적 저렴	고사양 인프라 및 시스템 필요

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※ 인공지능 기반 신호제어는 미래 도시의 교통 흐름을 지능적으로 설계하는 '디지털 신호등'이다.
정해진 시간을 넘어, 실시간으로 사고에 반응하고, 사람을 인식하며, 환경을 고려하는 시대. 교통공학자는 알고리즘을 설계하고 데이터를 해석하며, 교통 흐름을 설계하는 ‘도시의 브레인’을 구축하는 책임을 갖는다.