본 논문은 복잡한 교차로의 신호 제어를 위한 새로운 학습 기반 방법을 제안합니다. 기존 심층 강화 학습(DRL) 기반 방법의 보상 설계 어려움과 설명 가능성 부족 문제를 해결하기 위해, 각 신호 단계의 '단계 긴급도(phase urgency)' 개념을 도입했습니다. 신호 전환 시, 이 긴급도에 따라 다음 단계를 선택하는 전략을 사용하며, 설명 가능한 트리 구조로 긴급도 함수를 표현합니다. 유전 알고리즘을 이용하여 긴급도 함수를 최적화하고, 여러 공개 데이터셋을 통해 기존 방법들보다 성능 향상을 보였음을 실험적으로 검증했습니다. 소스 코드 또한 공개하였습니다.
