기존 신호제어기법은 과거 주기에 파악된 교통상황을 바탕으로 다음 주기의 교통신호시간을 설계하는 방식으로 신호시간을 설계하기 위해 관측할 때의 교통상황과 신호시간을 제공받는 교통상황 간의 간극이 존재하였다. 또한, 설정된 주기길이 동안 차량이 교차로에 일정하게 도착하는 균일분포를 가정하지만, 실제 교차로에 도착하는 교통량의 행태는 비 균일분포로 실제 교통수요에 대응하기 어렵 다는 한계가 존재한다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 교차로로 진입하는 상류 교차로의 교통정보를 활용하여 단기 미래 도 착 교통량 예측모델 개발을 통해 관측 시점과 제공 시점 간의 간극을 최소화한다. 또한, 기존 주기길이 동안의 교통량 도착분포를 비 균일분포로 가정하여 주기길이가 고정되지 않는 방식(Acyclic)의 적응식 신호제어 기법(ATC) 개발한다. 제안된 단기 미래 도착 교통 량 예측모델은 실제 스마트교차로 자료를 가공하여 시뮬레이션을 통하여 학습데이터를 구축하여 장단기 메모리(LSTM) 모형과 시간 분산(TimeDistributed) 모형을 적용하여 딥러닝 모델을 개발하였다. 적응식 교통신호제어 기법은 실시간 예측 교통량을 활용하여 교통 류별 예측 지체 산출을 통하여 지체가 최소화되는 현시 종료 지점에서 현시를 종료하고 다음 시간 단계에서 예측된 교통량을 통해 최 적 현시를 재산출하는 롤링 호라이즌(Rolling Horizon)을 수행한다. 제안 신호제어 기법의 평가를 위해 미시적 교통 시뮬레이션을 활 용하여 기존 신호제어 기법인 TOD 신호제어 기법과 제안기법 간의 평가를 수행하였다.

A lot of sensor and control signals is generated by an industrial controller and related internet-of-things in discrete manufacturing system. The acquired signals are such records indicating whether several process operations have been correctly conducted or not in the system, therefore they are usually composed of binary numbers. For example, once a certain sensor turns on, the corresponding value is changed from 0 to 1, and it means the process is finished the previous operation and ready to conduct next operation. If an actuator starts to move, the corresponding value is changed from 0 to 1 and it indicates the corresponding operation is been conducting. Because traditional fault detection approaches are generally conducted with analog sensor signals and the signals show stationary during normal operation states, it is not simple to identify whether the manufacturing process works properly via conventional fault detection methods. However, digital control signals collected from a programmable logic controller continuously vary during normal process operation in order to show inherent sequence information which indicates the conducting operation tasks. Therefore, in this research, it is proposed to a recurrent neural network-based fault detection approach for considering sequential patterns in normal states of the manufacturing process. Using the constructed long short-term memory based fault detection, it is possible to predict the next control signals and detect faulty states by compared the predicted and real control signals in real-time. We validated and verified the proposed fault detection methods using digital control signals which are collected from a laser marking process, and the method provide good detection performance only using binary values.