- 과제명 : 클라우드 엣지 기반 도시교통 브레인 핵심기술 개발 (Development of Cloud-Edge-based City-Traffic Brain Technology)
- 위탁기관명 : 정보통신기획평가원
- 시작 및 종료일 : 20.04.01 ~ 23.12.31
- 공동책임자 : 정문영 책임연구원
1. 요약(Abstract)
To optimize transportation and communication in large cities, a city transportation brain system has been developed that provides traffic control intelligence through real-time traffic analysis based on cloud-edge technology and distributed processing of large-scale traffic simulations.
The core software of the city transportation brain includes traffic network signal optimization technology through edge-cloud collaboration and scalable simulation technology to verify the ripple effect throughout the city.
Cloud-edge-based traffic situatCloud-edge-basedchnology has been developed through collaboration between edge-cloud and edge-edge to predict and recognize traffic situations.
Hierarchical traffic data collection, processing, and integration technology has been developed that utilizes various public/private transportation data to collect, transform, manage, and link data according to time and space axes based on cloud technology.
Real-time traffic situation analysis and visualization tools have been developed based on edge-cloud collaboration, including traffic monitoring, the correlation between optimal signals for traffic impact factors, the ripple effect of signal optimization throughout the city, and visual analysis of similar patterns between cities.
The cloud-edge integrated infrastructure and resource management tools have been developed, including cloud-edge virtualization structure technology that enables dynamic expansion of the city transportation brain, edge infrastructure and,resource management technology, and the PaaS platform technology of the city transportation brain.
대도시의 교통소통 최적화를 위해, 클라우드-엣지 기반 실시간 교통상황 분석 및 대규모 교통 시뮬레이션 분산처리를 통한 교통제어 지능을 제공하는 도시교통 브레인 시스템을 개발함.
[도시교통 브레인 핵심 SW] 엣지-클라우드 협업을 통한 교통 네트워크 신호최적화 기술 및 도시전체의 파급효과를 검증하는 스케일러블 시뮬레이션 기술을 개발함.
[클라우드 엣지 기반 교통상황인지 기술] 엣지-클라우드/엣지-엣지 간 협업을 통한 교통상황.
인지 및 예측 기술을 개발함
[계층적 교통 데이터 수집․가공․통합] 다양한 공공/민간 교통데이터를 활용하여 클라우드 기반 데이터 수집, 변환, 관리 및 시간/공간축에 따른 데이터 상호 연계 기술을 개발함.
[실시간 교통상황분석 및 시각화 도구] 엣지-클라우드 협업기반 교통 모니터링, 교통 영향 인자별 최적 신호와의 연관 관계, 신호 최적화의 도시 전체 파급효과, 도시 간 유사 패턴의 시각적 분석을 위한 대시보드를 개발함.
[클라우드-엣지 통합 인프라 및 자원 관리 도구] 도시교통 브레인의 동적 확장이 가능한 클라우드-엣지 가상화 구조 기술, 도시교통 브레인 엣지 인프라 및 자원 관리 기술, 도시교통 브레인의 PaaS 플랫폼 기술을 개발.
2. 논문(Acknowdgement)
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3. 중심어(Keyword)
Traffic control intelligence, Cloud Edge, Traffic edge analytics, Traffic simulation, Deep reinforcement learning
