본 연구는 다수 교차로에서의 도시 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 기반의 신호 제어 시스템을 제안한다. Pygame을 이용하여 다수의 교차로로 이루어진 네트워크를 시뮬레이션하고, 각 교차로 신호를 자율 에이전트로 모델링하여 분산형 MARL 제어기를 구현하였다. 무작위로 생성된 차량 흐름을 통해 실제 교통 상황을 반영하였으며, 고정 시간 제어 방식과 비교하여 평균 대기 시간 및 처리량을 평가하였다. 그 결과, MARL 기반 제어 방식이 고정 시간 제어 방식보다 평균 대기 시간 감소 및 처리량 향상을 보이며 통계적으로 유의미한 성능 향상을 보였다.
