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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2026.3
- 수록면
- 48 - 54 (7page)
이용수
초록· 키워드
현대 도시 교차로의 고정식 교통 신호 체계는 교통 정체와 보행자 안전 문제를 지속적으로 야기한다. 본 연구에서는 실시간 교통 영상을 기반으로 차량과 보행자를 인식하고, 교차로에서 지속적으로 생성 및 누적되는 교통 영상 및 객체 인식 데이터를 실시간으로 분석하는 빅데이터 기반 AI 교통 신호 시스템을 설계하고 그 효과를 검증하였다. YOLO 기반 객체 탐지를 통해 교통량을 정량화하고, 이를 바탕으로 신호 시간을 유동적으로 조절하였다. 실험 결과, 교통량이 집중된 방향의 대기 시간을 효과적으로 줄였으며, 기존 고정식 신호 대비 최대 약 169%의 교통 효율 개선을 보였다. 본 연구는 AI 기반 교통 신호 제어가 소규모 환경에서도 실질적으로 구현 가능함을 보여주며, 향후 스마트시티 및 지능형 교통 시스템(ITS)을 위한 핵심 기술로 활용될 수 있는 가능성을 제시한다.
#빅데이터
#AI 교통 신호 시스템
#실시간 교통
#객체 탐지(YOLO)
#Big data
#AI traffic signal control system
#real-time traffic
#object detection(YOLO)
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목차
- 초록
- Abstract
- I. 서론
- II. 본론
- III. 결론
- 참고문헌
참고문헌
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