미시적 도로교통 소음 계산을 위한 AI에이전트 개발 연구

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확장요약문

본 연구에서는 사람의 자연어 요청을 기반으로 교통 시뮬레이션과 미시적 도로교통 소음 모형 (Microscopic Traffic Noise, MTN)을 연계하여 구동하는 AI 에이전트를 개발하였다. 개발한 AI 에이전트는 사용자의 요청에 따라 1차적으로 도로 네트워크와 교통 수요를 구성한다. 이후 SUMO 기반 미시적 교통 시뮬레이션을 실행하여 생성된 개별 차량의 위치, 속도, 차종 정보를 MTN 모형의 입력으로 활용한다. 사용자는 대화를 통해 소음 분석을 요청하고 분석 영역, 시간 구간 및 수음점을 설정할 수 있으며, 에이전트는 입력 조건과 계산 자원을 사전 점검한 후 소음 계산과 결과 제공 절차를 수행한다. 계산된 결과는 수음점별 등가소음도와 시간에 따른 소음 변화로 요약하고, 차량 이동과 소음장의 변화를 동기화한 2차원 혹은 3차원 재생 및 동영상으로 제공한다. 본 연구는 교통과 소음 모형의 입력 구성, 실행 및 결과 확인 과정을 AI 에이전트로 연결하는 구현 사례를 제시하고, 대화형 인터페이스를 활용한 도로교통 소음 분석 도구의 활용 가능성을 논의한다. 다만 소음도 계산의 정확성 등에 있어서는 미시적 도로교통 소음 모형 자체의 개선이 필요하기 때문에 이에 대해서는 지속적으로 연구가 필요하다.