제안 기법의 성능이 교차로 기하구조, 교통 패턴 등 다양한 요인에 어떻게 영향을 받는지 추가 분석이 필요하다.
주어진 맥락에서 제안된 기법은 교차로에서 혼합 교통을 관리하기 위한 새로운 계층적 강화 학습 프레임워크를 소개합니다. 이 기법은 고수준 의사 결정과 저수준의 종단 제어를 통합하여 교차로 내의 교통을 효과적으로 제어하고 조정합니다. 이러한 기법은 교차로의 교통 흐름을 개선하기 위해 고안되었으며, 교차로의 교통 패턴 및 기하학적 구조와 같은 다양한 요인에 영향을 받을 수 있습니다. 추가적인 분석을 통해 교차로의 특정 구조나 교통 패턴이 제안된 기법의 성능에 미치는 영향을 더 자세히 이해할 수 있을 것입니다. 예를 들어, 교차로의 크기, 차선 수, 교통 밀도, 차량 유형 분포 등이 제안된 기법의 성능에 어떻게 영향을 미치는지 분석할 수 있습니다.