교통 신호 최적화 알고리즘

이 프로젝트는 실시간 교통량 데이터를 활용하여 교통 신호를 동적으로 최적화하는 알고리즘을

개발하는 것이었습니다. 목표는 교통 흐름을 개선하고 대기 시간을 줄이는 것이었습니다.

교통 감지 카메라와 루프 감지기에서 수집된 실시간 데이터를 처리하기 위해 OpenCV를 활용한

컴퓨터 비전 시스템을 개발했습니다. Python으로 강화학습 알고리즘을 구현하여 교통 상황에

따라 신호 타이밍을 최적화했습니다.

SUMO(Simulation of Urban MObility) 시뮬레이터를 사용하여 알고리즘을 테스트하고 검증했습니다.

시뮬레이션 결과, 기존 고정 신호 시스템에 비해 평균 대기 시간이 35% 감소하고 교차로 처리량이

20% 증가했습니다.

이 알고리즘은 현재 3개 도시의 주요 교차로에서 시범 운영 중이며, 실제 환경에서도 유사한

성능 향상을 보이고 있습니다.