KAIST AI Mobility Lab은 첨단 인공지능(AI) 기술과 교통공학, 도시 인프라 관리의 융합을 통해 미래형 스마트 모빌리티와 도시 시스템 혁신을 선도하는 연구실입니다. 본 연구실은 교통류 이론, 운전자 행태 분석, 교통 및 충돌 위험 예측, 자율주행 및 스마트 모빌리티 서비스 최적화 등 다양한 교통 현상을 심층적으로 연구하며, 인공지능 기반의 예측 및 제어 기술을 적극적으로 도입하고 있습니다. 특히, 미시적·중시적·거시적 교통 시뮬레이터 개발, 보행자 및 대피 시뮬레이션, 자율주행차 제어, 수요응답형 대중교통 시스템 등 실제 교통 환경에서 발생하는 복잡한 문제를 해결하기 위한 다양한 시뮬레이션 및 데이터 기반 연구를 수행하고 있습니다. 딥러닝, 강화학습, 생성적 적대 신경망(GAN) 등 최신 AI 기법을 활용하여 교통 흐름 예측, 위험도 평가, 실시간 신호 제어, 차량 궤적 생성 등 혁신적인 솔루션을 개발하고 있습니다. 스마트시티와 도시 인포매틱스 분야에서는 교통 안전 및 회복탄력성 높은 도시 시스템 구축, 도시 빅데이터 분석, EV 충전소 위치 최적화, 교통약자 이동 지원 서비스, 팬데믹 상황에서의 대중교통 수요 회복탄력성 평가 등 실제 도시 문제 해결에 기여하는 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 또한, 도시 환경 변화와 기후변화 대응, 지속가능한 교통 인프라 설계 등 미래 지향적 연구도 병행하고 있습니다. 예측 분석 및 인프라 유지관리 최적화 분야에서는 스마트 인프라 관리, 인프라 열화 모델링, 상태 기반 유지관리(CBM), 빅데이터 및 기계학습 기반의 교통 및 인프라 상태 예측 등 첨단 예측 분석 기법을 도입하여, 인프라의 수명 연장과 유지관리 비용 절감, 안전성 향상에 기여하고 있습니다. 철도, 도로, 차량 등 다양한 인프라의 실시간 모니터링 및 유지관리 정책 최적화 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 본 연구실은 산학연 및 공공기관과의 협력을 통해 실제 도시와 교통 현장에 적용 가능한 솔루션을 개발하고 있으며, 다양한 국내외 연구 프로젝트, 특허, 논문, 학술상 수상 등에서 탁월한 성과를 내고 있습니다. 앞으로도 인공지능과 교통공학의 융합을 통해 지속가능하고 안전하며 효율적인 미래 도시와 모빌리티 시스템 구축에 앞장설 것입니다.