| 연구목표 |
o 최종 목표대도시의 교통소통 최적화를 위해, 클라우드-엣지 기반 실시간 교통상황 분석 및 대규모 교통 시뮬레이션 분산처리를 통한 교통제어 지능을 제공하는 도시교통 브레인 시스템 개발o 년차별 목표 - (1차년도) 시스템 설계 및 프로토타입 개발: 클라우드 엣지기반 도시교통 브레인 프레임워크 설계, AI 기반 신호최적화 연구, 주요기술 PoC(Proof ... |
| 연구내용 |
o 도시교통 브레인 시스템 상세 설계o 신호최적화 분산처리 및 도시교통 지식 전이 기술 개발 - 클라우드 엣지 기반 광역 네트워크 신호 최적화 확장 기술 개발 - 대규모 신호 최적화를 위한 스케일러블 시뮬레이션 기술 개발 - 도시교통 분석 학습 모델 전이 기술 - 엣지-클라우드 협업 기반 교통상황 인지 확장 기술 개발o 네트워크 단위 교통신호 제어‧... |
| 기대효과 |
(1) 기술적 측면 ⎼ 인공지능과 클라우드 엣지 기술을 활용한 도시 교통 지능화를 통해 도시 교통 문제 해결의 핵심 요소 기술 선점에 따른 국가 기술 경쟁력 향상 ⎼ 도시 교통 문제 해결을 위한 핵심 기술 및 솔루션 확보로 외산 기술에 대한 기술 종속성 탈피 (2) 경제적, 산업적 측면 ⎼ 첨단 교통시스템 구축을 통해 도시 교통 지능화로 교통 혼잡을 ... |
| 키워드 |
교통 시뮬레이션,교통 엣지 분석,교통제어지능,심층강화학습,클라우드 엣지 |