실시간 신호 제어 알고리즘(Real-time Adaptive Signal Control)

 

실시간 신호 제어 알고리즘(Real-time Adaptive Signal Control) 은 도시 내 교차로와 주요 도로망의 교통 흐름을 실시간으로 감지하고, 이를 기반으로 교통 신호의 주기(cycle), 녹색 시간(green time), 상호 관계(phasing)를 동적으로 조정하는 지능형 교통 제어 기법이다. 이 알고리즘은 고정 시간 방식(fixed-time)이나 단순 차량 감응 방식(actuated control)보다 훨씬 정교하고 유연한 제어를 가능하게 하며, 도심 교통 혼잡 완화, 평균 지체시간 감소, 차량 통과율 증대, 탄소 배출 저감 등의 효과를 유도할 수 있다.

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1. 실시간 신호 제어의 필요성과 기본 원리

기존의 고정식 신호 제어 시스템은 사전에 정해진 시간표에 따라 녹색과 적색을 반복한다. 이러한 방식은 교통 수요가 일정하거나 예측 가능한 경우에는 비교적 효과적이지만, 실제 도심 교통은 날씨, 사고, 이벤트, 시간대 변화 등 다양한 변수에 따라 급격히 변화하기 때문에, 고정된 주기만으로는 최적의 흐름을 유지하기 어렵다.

 

이에 따라 실시간 신호 제어 알고리즘은 다음과 같은 원리를 기반으로 구성된다

1. 데이터 수집 – 교차로에 설치된 감지기(영상검지기, 지자체 통합 CCTV, 지자기 센서 등)를 통해 실시간으로 교통량, 대기 차량 수, 평균 지체 시간 등을 수집한다.
2. 상황 분석 – 수집된 데이터를 기반으로 현재의 교차로 상태를 판단하고, 신호 변경이 필요한지 여부와 방향을 계산한다.
3. 최적 제어 결정 – 알고리즘에 의해 각 교차로 혹은 도로망 전체에 대해 최적화된 신호 주기 및 페이징(phasing)을 산출한다.
4. 신호 반영 – 계산된 신호 계획을 교통 신호 제어기에 적용하여 실시간으로 반영한다.

이러한 방식은 단일 교차로뿐만 아니라, 다중 교차로 간 연계 제어(coordinated control)까지 포함하며, 교통 흐름의 네트워크 단위 최적화를 추구한다.

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2. 주요 알고리즘 유형과 기술적 접근

실시간 신호 제어 알고리즘은 크게 두 가지 범주로 구분된다

① 규칙 기반 알고리즘 (Rule-based Control)

이 방식은 일정 임계값을 넘는 경우에 신호 변경을 유도하는 방식으로, 간단한 제어 논리를 활용한다. 예를 들어 대기 차량 수가 일정 수 이상이면 녹색 시간을 늘리고, 차량이 없으면 감축하는 식이다. 구현은 쉽지만, 동적 상황에서의 최적화 수준은 제한적이다.

② 최적화 기반 알고리즘 (Optimization-based Control)

보다 정교한 방식으로, 수학적 모델과 시뮬레이션을 통해 실시간으로 가장 효과적인 신호 주기를 산출한다. 이 방식은 다시 다음과 같이 세분된다

• Linear Programming (LP) 또는 Mixed Integer Programming (MIP) 기반 신호 최적화
• Dynamic Programming (DP)을 활용한 단계별 시간 최적화
• 에이전트 기반 모델(ABM)을 통한 차량별 시뮬레이션 기반 의사결정
• 머신러닝 기반 모델(ML-based): 과거 데이터를 학습하여 상황에 맞는 신호 패턴을 추천하는 형태

대표적으로 널리 사용되는 알고리즘은 다음과 같다

알고리즘	특징
SCOOT (Split Cycle Offset Optimization Technique)	영국 교통부 개발, 네트워크 기반 최적화 수행
SCATS (Sydney Coordinated Adaptive Traffic System)	호주 시드니 교통국 개발, 실제 교차로 교통량 기반 실시간 조정
RHODES (Real-time Hierarchical Optimized Distributed Effective System)	미국 개발, 계층적 제어 구조로 전체 흐름과 국소 제어 병행
MARLIN-ATSC	머신러닝 기반, reinforcement learning을 통해 최적 신호 학습

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3. 주요 변수와 수학적 모델링

실시간 신호 제어에서는 다음과 같은 핵심 변수들이 제어 대상이 된다

• Cycle Length (C): 전체 신호 주기의 총 시간
• Green Time (g): 각 통행 방향에 부여되는 녹색 시간
• Offset (Δ): 인접 교차로 간의 신호 연계 시간 차이
• Queue Length (Q): 각 접근로의 대기 차량 수
• Arrival Rate (λ): 단위 시간당 차량 유입량

수학적 모델은 보통 최소화 목적 함수(minimization objective)를 설정한다. 

 

여기서 W_i는 i번째 접근로의 가중치, D_i는 지체시간(delay)이다. 전체 지체시간의 합을 최소화하거나, 대기 행렬의 길이를 최소화, 또는 혼잡도로의 분산을 최소화하는 것이 일반적인 목표이다.

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4. 실시간 신호 제어의 실제 사례

서울시 스마트 신호 제어 시스템은 2021년부터 주요 교차로를 대상으로 시범 적용되기 시작했다. 영상 검지기와 지자기 센서를 통해 수집된 실시간 데이터를 기반으로, 각 교차로의 차량 흐름을 예측하고, 이를 바탕으로 5분 단위 주기 최적화를 시행한다. 이 시스템은 시범 기간 동안 평균 지체시간을 15% 이상 감소시키는 성과를 보였으며, 2023년부터는 신호 연계 구간 확대와 AI 기반 강화 알고리즘 도입이 추진되었다.

싱가포르의 Green Link Determining (GLIDE) 시스템은 주요 교차로에서 차량과 보행자 흐름을 동시에 인식하고, 주변 교차로와 실시간 연계를 통해 네트워크 차원의 병목 현상 제거를 목표로 운영되고 있다. 특히, 특정 노선에 우선 신호를 부여하여 버스 전용차로 또는 구급차 통과를 지원하는 기능도 포함되어 있다.

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5. 기술적 과제와 향후 발전 방향

실시간 신호 제어 알고리즘은 효율성과 유연성 측면에서 많은 이점을 제공하지만, 다음과 같은 과제가 존재한다

• 고속 연산 능력 필요: 실시간으로 복잡한 연산을 수행하기 위한 엣지컴퓨팅 또는 클라우드 연산 자원이 필요함
• 데이터 품질의 문제: 센서 오류, 통신 지연, 차량 인식 불량 등으로 인해 알고리즘 오작동 가능성
• 보행자 및 비정형 수단 고려 부족: 대부분 차량 위주로 설계되어 있으며, 보행자, 자전거, 전동 킥보드 등의 흐름은 일부 반영되기 어려움
• 다차로 및 다중 교차로 간 연계 한계: 고밀도 구간에서는 국소적 최적화가 오히려 전체 흐름을 악화시키는 경우 발생

이러한 한계를 극복하기 위해 다음과 같은 기술이 등장하고 있다

• 강화학습 기반 적응형 제어 (Deep RL): 시뮬레이션을 통해 최적의 신호 전략을 학습하고 실제 교차로에 적용
• 디지털 트윈(Digital Twin) 기반 가상 테스트베드 구축: 실제 도시의 복제 모델에서 알고리즘 성능을 사전 검증
• AI 기반 혼합교통 흐름 예측: 다양한 교통 수단의 흐름을 통합적으로 분석하여 유기적인 신호 제어 수행

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6. 정책적 시사점 및 스마트시티 통합 전략

실시간 신호 제어 알고리즘은 스마트시티 구현의 핵심 인프라로, 교통뿐 아니라 환경, 에너지, 도시 안전 등 다분야와의 연계가 요구된다. 탄소중립을 위한 차량 정체 감소, 도시 열섬 현상 완화를 위한 공회전 감소, 응급 차량 우선 통행 지원 등도 함께 고려되어야 한다.

• 표준 프로토콜 및 API 공개: 다양한 제조사의 제어기와 센서가 연계되기 위한 공통 구조 마련
• 공공 데이터 기반 알고리즘 학습 지원: 시뮬레이션 훈련을 위한 고품질 도시 교통 DB 구축
• 시민참여 기반 피드백 수렴 체계: 시민의 주행 경험을 반영한 알고리즘 개선

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