융합세특예시: AI × 도시교통공학: 스마트 신호제어로 바뀌는 도시의 미래

✅ 1. 주제 선정 이유

교통 체증, 사고, 환경오염 등 도시문제 해결은 필수 과제입니다.
기존의 정적인 교통체계로는 한계가 있었지만, 인공지능(AI) 기술을 활용하면
도심 내 차량 흐름, 사고 예방, 대중교통 최적화 등을 실시간으로 학습하고 예측할 수 있습니다.
이 주제를 통해 도시공학의 현재와 미래, 그리고 AI 기술이 어떻게 융합될 수 있는지를 탐색하고자 합니다.

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✅ 2. 주요 탐구 내용

🚗 ① 교통공학의 핵심 과제

항목                                                설명

교통혼잡	출퇴근 시간 도심 정체, 신호 체계의 비효율
대중교통 운영	노선 배치, 배차 간격 문제
교통사고 예방	졸음운전, 보행자 인식 오류
환경오염	불필요한 정차·가속으로 인한 미세먼지 증가

 

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🤖 ② 인공지능의 적용 방식

적용                                        영역설명                                                                                              대표 기술

스마트 신호 제어	AI가 교차로 상황을 실시간 분석해 신호 주기 자동 조정	Reinforcement Learning
차량 흐름 예측	교통 CCTV·센서·GPS 데이터 기반으로 혼잡 구간 사전 예측	딥러닝 모델
대중교통 최적화	이용자 수요 분석으로 배차 간격·노선 실시간 조정	빅데이터 + AI
자율주행 인프라 연동	자율차와 도로시설 간 통신(V2X)	컴퓨터 비전, 센서 융합

 

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✅ 3. 진로 및 계열 연계

계열                                               관련 학과                                                                 키워드     

AI·정보기술계열	인공지능학과, 데이터사이언스과	알고리즘 개발, 학습 모델
도시·건설계열	도시공학과, 교통공학과	도심 계획, 교통 시스템 설계
융합계열	스마트시티학과, 도시AI융합학과	정책+기술 융합 분석

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✅ 4. 세특 예시 문장

“도시교통공학의 핵심 과제를 탐색하고, 인공지능 기술이 이를 어떻게 해결할 수 있는지 탐구함. Reinforcement Learning 기반 스마트 신호제어, 대중교통 수요예측 등의 사례를 분석하고, AI 기술이 도시 문제 해결의 핵심 도구로 작동할 수 있는 가능성을 토론함.”

     

 

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📂 AI_도시교통공학_세특_워크북.docx

AI_도시교통공학_세특_워크북.docx

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     세특 심화문장 확장형 예시 ① (분석 중심 서술형)

도시 내 교통혼잡과 대중교통 효율화 문제 해결을 위해, Reinforcement Learning 알고리즘이 적용된 스마트 신호제어 시스템의 작동 원리를 탐색하고, 실제 중국 항저우와 서울시 TOPIS 사례를 분석함. 또한 대중교통 수요 예측에서 사용되는 시계열 기반 딥러닝 모델(LSTM 등)의 구조와 학습 데이터를 검토하고, 그 결과가 교통 운영 최적화에 어떻게 기여하는지 탐구함. AI 기술이 기존의 정적인 계획 기반 교통정책에서 벗어나 실시간·예측형 스마트 도시 구현의 핵심 기술로 기능할 수 있다는 점에서 기술-도시-생활 간의 연계 가능성을 다각도로 분석함.

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       세특 심화문장 확장형 예시 ② (융합·비판적 시각 포함형)

도시교통공학의 한계를 AI 기술이 어떻게 극복할 수 있는지를 중심으로, 강화학습 기반 스마트 교통신호 제어 사례를 조사함. 해당 기술이 실시간 교통량 데이터를 기반으로 신호 주기를 동적으로 조절하며, 사람의 개입 없이도 교차로 간 연계와 정체 해소가 가능함을 학습함. 대중교통 수요예측 분야에서는 딥러닝 모델을 활용해 통행 패턴 분석 및 배차 효율화를 시도하는 과정에서 데이터 편향 및 윤리적 문제에 대한 고민도 병행함. AI가 도시 문제 해결의 핵심 기술이 될 수 있지만, 신뢰성과 해석 가능성 확보를 위한 보완 기술의 필요성도 함께 제기함.

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     세특 심화문장 확장형 예시 ③ (수업연계·탐구경험 강조형)

수업 시간에 배운 도시 교통 시스템 구성 요소를 바탕으로, 인공지능 기술이 실시간 교통제어에 미치는 영향을 탐구함. 특히 강화학습의 보상 기반 학습 메커니즘이 신호체계 최적화에 어떻게 적용되는지를 이해하고, 관련 시뮬레이션 영상과 해외 사례(DeepTraffic 프로젝트, 항저우 사례 등)를 분석함. 또한 대중교통 수요예측의 핵심 알고리즘으로 LSTM(Long Short-Term Memory)을 조사하고, 시계열 데이터 기반 예측 방식이 실제 배차 운영에 미치는 영향을 정리함. 이 활동을 통해 도시계획이 더 이상 인문·사회 중심의 학문에 그치지 않고, AI 기술과 긴밀히 융합되어가는 흐름을 체감함.

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🔍 포인트 요약

구성 요소                                             포함된 요소

✅ 개념 탐색	강화학습(RL), 딥러닝(LSTM) 개념 설명
✅ 사례 분석	항저우, 서울 TOPIS, DeepTraffic, 스마트시티 사례
✅ 탐구 태도	데이터, 윤리 문제, 실효성 판단 등 비판적 시각
✅ 과목 연계	정보, 수학(시계열), 통합과학, 기술가정 등 연결 가능

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✅ 5. 확장 가능한 활동 예시

• 교통체계 문제 분석 리포트: 우리 동네 교통 혼잡 구간 조사
• AI 기반 스마트 신호 시뮬레이션 체험: Unity 시뮬레이션 등 체험
• 스마트시티 관련 정책 제안 포스터 제작
• 자율주행차와 도로 인프라 연동 설계 아이디어 제안서
• 데이터 기반 대중교통 혼잡도 분석 프로젝트 (예: 서울시버스 API 활용)

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✅ 6. 소감문 예시

“단순히 ‘신호를 바꾸는 기술’이 AI에 의해 혁신될 수 있다는 사실이 놀라웠다. 도시의 복잡한 교통을 사람이 아닌 ‘학습하는 기계’가 관리한다는 개념이 미래도시와 직결된다는 점에서 인상 깊었고, 기술이 공공의 삶의 질을 어떻게 높이는지에 대한 고민을 더 깊이 하게 되었다.”

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✅ 7. 참고 자료

• 서울시 교통정보시스템 (TOPIS): https://topis.seoul.go.kr
• 국토교통부 스마트시티 자료집
• 구글 ‘AI for Traffic Flow Optimization’ 사례
• 자율주행 및 V2X 관련 논문 / TED 강연