상세 설명

교통공학 분야에서 인공지능(AI)과 디지털 트윈 기술의 도입은 교통 시스템의 혁신을 이끌고 있습니다. 본 연구실은 AI 기반의 교통 데이터 분석, 예측 모델링, 그리고 실시간 교통 흐름 제어에 중점을 두고 있습니다. 특히, 물리 기반 인공지능(Physics-guided AI)과 딥러닝을 활용하여 교통량, 사고, 혼잡 패턴을 정밀하게 예측하고, 이를 바탕으로 효율적인 신호 제어 및 교통 관리 전략을 개발하고 있습니다. 디지털 트윈은 실제 교통 인프라와 동일한 가상 환경을 구축하여, 다양한 시나리오에서의 교통 흐름, 사고, 긴급 상황 등을 시뮬레이션할 수 있게 합니다. 이를 통해 정책 결정자와 운영자는 실제 도로에서 발생할 수 있는 다양한 상황을 사전에 예측하고, 최적의 대응 방안을 마련할 수 있습니다. 본 연구실은 서울, 시드니 등 대도시의 교통 데이터를 활용하여 디지털 트윈 모델을 구축하고, 실시간 데이터와 연계한 예측 및 제어 기술을 고도화하고 있습니다. 이러한 연구는 교통 혼잡 완화, 사고 예방, 에너지 절감 등 사회적 파급효과가 매우 큽니다. 미래에는 자율주행차, 커넥티드카 등 첨단 모빌리티 기술과 연계하여, 더욱 지능적이고 안전한 교통 시스템 구축에 기여할 것으로 기대됩니다.

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