프로젝트 소개
본 과제는 도심 교통 흐름을 실시간으로 복제한 네트워크 단위 테스트 베드 디지털 트윈을 구축하고, 이를 바탕으로 교통 제어 전략의 효과를 평가하는 플랫폼 개발 과제임.
연구 목표는 딥 멀티모달 학습 기반 미시교통 정보 수집 및 생성, 강화학습 기반 동적 통행 배정 모델, 디지털 트윈 고도화의 3개 모듈 개발에 있음. 교차로 음영 구간의 시뮬레이션 데이터 삽입, SUMO 활용 미시교통정보 생성, 시뮬레이션·테스트 베드 데이터 전이학습 및 실시간 갱신, 교통제어 전략 후보군 선정과 동기화 기준 도출을 수행함. 기대 효과는 결측 없는 고해상도 교통정보 확보, 실제와 유사한 디지털 트윈 구현, 교통 운영관리 비용 절감 및 혼잡·사고 완화임.