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지역 제어기로부터 수신한 검지 데이터를 전처리 가공하는 지역 컴퓨터로부터 전처리 가공된 검지 데이터를 수신하고, 안정성 검증이 완료된 최적의 신호주기를 상기 지역 컴퓨터로 전송하는 통신모듈;상기 통신모듈을 통해 수신된 전처리 가공된 검지 데이터를 이용하여 교차로 주변의 교통상황을 예측하고 최적의 신호주기를 산출하는 인공지능 딥러닝을 수행하는 딥러닝모듈;상기 딥러닝모듈에 의해 산출된 최적의 신호주기를 3차원 BIM 객체 모델링으로 구현된 가상 시뮬레이션에 적용하여 안정성 검증을 수행하는 BIM 검증모듈;을 포함하는 BIM 객체 모델을 이용한 인공지능 교통신호 호스트 서버
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청구항 1에 있어서, 상기 딥러닝모듈은,행위자(Agent)가 현재 환경(Environment)의 상태(State)를 인식하여 특정한 행동(Action)을 취하고, 그 결과로 달라진 미래 상태(State) 및 행위자에게 주어지는 보상(Reward)을 받는, 강화학습 알고리즘을 이용하여 차량의 지체 시간을 최소화하는 신호주기를 산출하는 것을 특징으로 하는 BIM 객체 모델을 이용한 인공지능 교통신호 호스트 서버
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청구항 2에 있어서,상기 환경은 교차로 네트워크이고, 상기 환경의 상태(St)는 상기 교차로 네트워크에서의 이동류별 지체 시간이며, 상기 행위자는 신호제어 체계이고, 상기 행동(at)은 신호등에 의해 표시되는 신호 현시이며,상기 행위자의 행동결정 기준이 되는 보상치(Rt+1)는 신호 현시 표출 후의 네트워크 상의 이동류별 지체 시간의 변화량이고, 상기 강화학습 알고리즘은 상기 보상치를 최대로 하는 신호주기를 산출하는 것을 특징으로 하는 BIM 객체 모델을 이용한 인공지능 교통신호 호스트 서버
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교차로를 주행하는 차량의 시간대별 차량 교통량을 검지하는 차량 검지부;교차로 주변의 미세먼지 농도, 교차로 주변의 이산화탄소 농도를 포함하는 환경 데이터를 검지하는 환경 검지부;상기 차량 검지부와 환경 검지부에 의해 검지된 검지 데이터를 수신하는 지역 제어기;상기 지역 제어기로부터 상기 검지 데이터를 수신하여 전처리 가공하는 지역 컴퓨터; 및,상기 지역 컴퓨터로부터 전처리 가공된 검지 데이터를 수신하고, 상기 전처리 가공된 검지 데이터를 이용하여 인공지능 딥러닝을 수행하여 교차로 주변의 교통상황을 예측하고 최적의 신호주기를 산출한 후, 산출된 최적의 신호주기를 3차원 BIM 객체 모델링으로 구현된 가상 시뮬레이션에 적용하여 안정성 검증을 수행하고, 안정성 검증이 완료된 최적의 신호주기를 상기 지역 컴퓨터로 전송하는 호스트 서버;를 포함하는 BIM 객체 모델을 이용한 인공지능 교통신호 제어 시스템
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청구항 4에 있어서,날씨, 기온, 미세먼지 농도, 이산화탄소 농도 중 적어도 어느 하나를 포함하는 환경 데이터를 제공하는 외부 서버를 더 포함하는 BIM 객체 모델을 이용한 인공지능 교통신호 제어 시스템
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청구항 4에 있어서, 상기 지역 컴퓨터는,상기 지역 제어기로부터 수신된 검지 데이터를 엣지 컴퓨팅 기법으로 전처리 가공하는 것을 특징으로 하는 BIM 객체 모델을 이용한 인공지능 교통신호 제어 시스템
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청구항 4에 있어서, 상기 호스트 서버는,상기 지역 컴퓨터와 통신을 수행하는 통신모듈;상기 통신모듈을 통해 수신된 전처리 가공된 검지 데이터를 이용하여 교차로 주변의 교통상황을 예측하고 최적의 신호주기를 산출하는 인공지능 딥러닝을 수행하는 딥러닝모듈;상기 딥러닝모듈에 의해 산출된 최적의 신호주기를 3차원 BIM 객체 모델링으로 구현된 가상 시뮬레이션에 적용하여 안정성 검증을 수행하는 BIM 검증모듈;을 포함하는 BIM 객체 모델을 이용한 인공지능 교통신호 제어 시스템
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청구항 7에 있어서, 상기 딥러닝모듈은,행위자(Agent)가 현재 환경(Environment)의 상태(State)를 인식하여 특정한 행동(Action)을 취하고, 그 결과로 달라진 미래 상태(State) 및 행위자에게 주어지는 보상(Reward)을 받는, 강화학습 알고리즘을 이용하여 차량의 지체 시간을 최소화하는 신호주기를 산출하는 것을 특징으로 하는 BIM 객체 모델을 이용한 인공지능 교통신호 제어 시스템
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청구항 8에 있어서,상기 환경은 교차로 네트워크이고, 상기 환경의 상태(St)는 상기 교차로 네트워크에서의 이동류별 지체 시간이며, 상기 행위자는 신호제어 체계이고, 상기 행동(at)은 신호등에 의해 표시되는 신호 현시이며,상기 행위자의 행동결정 기준이 되는 보상치(Rt+1)는 신호 현시 표출 후의 네트워크 상의 이동류별 지체 시간의 변화량이고, 상기 강화학습 알고리즘은 상기 보상치를 최대로 하는 신호주기를 산출하는 것을 특징으로 하는 BIM 객체 모델을 이용한 인공지능 교통신호 제어 시스템
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