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주거교통

□ “교통흐름 최적화 서비스” 문제는 도로교통흐름의 시공간적 특성을 분석·예측하고, 교통흐름의 개선을 위해 현실의 모든 도로, 시설 등 교통 상황 제반에 대해 운영관리하는 것을 의미함    

□ 세계적으로 발생하는 교통체증, 사고 등으로 인한 교통혼잡은 교통학적으로 풀어야할 숙제이며,  지능형교통체계(ITS : Intelligent Transport System), 첨단교통관리시스템(ATMS : Advanced Traffic Management Systems) 등의 시스템 구축, 교통예측 Data에 기반한 다양한 신호제어 시스템 등은 “교통흐름 최적화”를 위해 동원되는 대표적인 방법의 사례들임(한정혜 외, 2015, “교통예측자료 기반 Network 차원의 신호제어 최적화 방안”, 한국ITS학회논문지, Vol.14, No.6)   

□ 최근, KT는 부천시와 함께 ‘ITS 월드 콩그레스 2022’에서 융합기술원이 자체 개발한 ‘KT Road Twin’을 부천시의 실제 교통 환경에 적용한 실증 사례와 신호 시스템을 최적화해 도심 내 교차로 통과 교통량이 효과적으로 개선된 실증 결과를 전시한 바 있음. ‘KT Road Twin’은 현실의 모든 도로와 교통상황을 가상화하는 ‘광역 교통 시뮬레이터’와 교통 현황 신호체계를 사전에 학습해 최적화된 신호를 도출하는 ‘AI 최적신호 엔진’으로 구성되어 있으며, 3년 이상의 간동안 교통량 학습을 통한 AI 연구개발을 통해 부천시의 교통흐름 문제를 효과적으로 해결하였음(출처 : 컨슈머치, 2022.09.19., “KT, 교통 흐름 최적화 '최적신호' 개발”)

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