Smart Mobility Lab develops scientific solutions to solve the problems of urban transportation. Various research projects are on-going to develop traffic simulation models, data-driven prediction methods, and mobility sensing frameworks. Current research focus includes designing the future portfolio of urban mobility, assessing smart mobility scenarios with simulations, developing innovative sensing methods, applications of AI for predictive transportation systems, and establishing the transportation policy.

연구실 소개

스마트모빌리티 연구실에서는 교통 시스템을 이해하고, 시뮬레이션을 통해 교통 현상을 설명하며, 미래 기술과 정책 대안에 대한 검증을 수행함으로써 정부 비전과 산업 트렌드를 연구에 녹여내는 노력을 하고 있습니다. 주요 내용은 아래와 같이 요약할 수 있습니다.

1. 데이터 기반 분석, 예측 및 제어: 거시∙미시적 수준에서의 교통 현상을 이해하기 위해 데이터를 수집하고, 수집된 데이터에 대한 분석을 수행합니다. 이 과정에서 교통흐름을 설명하고 예측할 수 있는 머신러닝 기법을 개발하고, 이를 활용하여 교통류의 예측과 제어 방안(ITS, V2X, 신호)을 제시합니다.

2. 시뮬레이션 모델링: 다양한 미래 모빌리티 시나리오를 도로교통 환경에서 평가하기 위한 시뮬레이션 연구를 수행합니다. 정부 현안이나 산업계의 다양한 모빌리티 포트폴리오를 검증할 수 있는 가상의 교통/주행 환경을 제공함으로써 정부와 기업의 중장기적 정책 수립에 기여하고 단기적인 교통 운영의 효율성과 안전성 제고에 기여하는 것을 목표로 하고 있습니다.

3. 스마트 모빌리티 솔루션: 자율주행 기반 모빌리티 (AMOD), 수요응답형 대중교통 (DRT)와 같은 스마트모빌리티 서비스에 대한 운영∙관리 방안을 제시합니다. 최근에는 전기차 기반 대중교통, 물류배송 문제에도 적용 가능한 의사결정 지원시스템을 개발하고 있습니다. 서비스 지역의 도로환경과 수요 특성을 고려하여 서비스 차량군의 운영, 이동체 제어, 인프라 최적화를 위한 모델 시스템을 정립함으로써 인프라 계획과 교통물류 운영에 수반되는 정책적 시행착오를 줄이는 데 기여하고 있습니다.