Transportation Systems Lab은 데이터 기반의 다중모드 교통 시스템 연구를 선도하는 연구실로, 인공지능, 디지털 트윈, 신흥 모빌리티, 교통 관리 및 안전 등 다양한 분야를 아우르고 있습니다. 본 연구실은 교통공학과 인공지능 기술의 융합을 통해 교통 시스템의 효율성, 안전성, 지속가능성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다. 특히, 물리 기반 인공지능과 딥러닝을 활용한 교통 데이터 분석, 실시간 예측, 적응형 신호 제어, 디지털 트윈 구축 등 첨단 기술을 적극적으로 도입하고 있습니다. 이를 통해 실제 교통 상황을 정밀하게 모사하고, 다양한 정책 및 운영 전략의 효과를 사전에 평가할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다. 또한, 자율주행차, 커넥티드카, 개인 모빌리티 등 신흥 모빌리티의 통합 운용 및 최적화, 저탄소 교통 시스템 구축, 대중교통과의 연계 등 미래 지향적 연구를 수행하고 있습니다. 혼합 교통 환경에서의 차량 및 이용자 행동 모델링, 전용차로 설계, 협력형 교통 시스템 개발 등 다양한 주제를 다루며, 실제 현장 적용을 위한 정책 및 인프라 설계에도 기여하고 있습니다. 교통 안전과 재난 대응 역시 중요한 연구 축입니다. 군중 행동 및 보행자 역학, 대규모 행사 및 재난 상황에서의 군중 밀집 분석, 교통사고 위험요인 평가 등 다양한 연구를 통해 사회적 재난 예방과 안전성 향상에 기여하고 있습니다. 실제 사례와 데이터를 바탕으로 실시간 위험 예측 및 관리 시스템을 개발하고, 정책 입안자와 운영자에게 실질적인 개선 방안을 제시합니다. 이처럼 Transportation Systems Lab은 데이터와 인공지능을 기반으로 한 혁신적 교통 시스템 연구를 통해, 도시의 지속가능한 발전과 시민의 안전 및 편의 증진에 앞장서고 있습니다. 다양한 산학연 협력과 국제 공동연구를 통해 글로벌 교통 문제 해결에도 적극적으로 참여하고 있습니다.