여지호 연구실은 교통계획 및 체계의 최적화에 중점을 두고 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 교통계획은 도시와 국가의 경제적, 사회적 발전에 필수적인 요소로, 효율적인 교통체계 구축을 통해 이동성과 접근성을 향상시키는 것이 주요 목표입니다. 본 연구실은 교통 네트워크의 구조적 특성 분석, 교통 수요 예측, 그리고 교통 정책의 효과 평가 등 다양한 주제를 다루고 있습니다. 특히, 대규모 개별 통행 데이터와 디지털 트윈 기술을 활용하여 실제 도시 교통의 흐름과 병목 현상을 정량적으로 분석하고, 이를 바탕으로 교통체계의 효율성을 높이기 위한 방안을 제시합니다. 예를 들어, DSRC 기반 프로브 자료와 같은 첨단 데이터 수집 기법을 통해 거시 교통류 모형(Macroscopic Fundamental Diagram, MFD)을 추정하고, 네트워크 내에서 발생하는 비효율적 현상이나 이질성, 우회 비율, 통행 완성률 등 다양한 요인을 실증적으로 분석합니다. 이러한 연구는 교통 혼잡 완화, 대중교통 활성화, 교통 안전 증진 등 실질적인 정책 수립에 기여하며, 미래형 스마트시티와 자율주행 교통체계 구축에도 중요한 역할을 하고 있습니다. 연구실의 성과는 국내외 학술지와 학회에서 활발히 발표되고 있으며, 실제 교통 정책 및 시스템 개선에 적용되고 있습니다.

스마트 모빌리티와 디지털 트윈 기술은 최근 도시 교통 운영의 혁신을 이끄는 핵심 분야입니다. 여지호 연구실은 디지털 트윈을 활용한 대규모 도시 모빌리티 운영 시스템(DTUMOS) 개발, 자율주행차 기반 온디맨드 모빌리티 서비스(AMoD) 운영 최적화 등 첨단 연구를 선도하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 도시 데이터를 기반으로 한 시뮬레이션과 인공지능 기반 예측 모델을 결합하여, 미래 교통체계의 효율성과 신뢰성을 높이는 데 중점을 둡니다. 연구실은 대전, 서울, 뉴욕, 시카고 등 다양한 대도시의 실증 데이터를 활용하여, 디지털 트윈 플랫폼의 확장성과 시뮬레이션 속도, 시각화 성능을 검증하였습니다. 또한, 실시간 차량 재배치, 수요-공급 불균형 해소, 운영비용 최소화 등 실제적인 문제 해결을 위한 알고리즘 개발에도 집중하고 있습니다. 이러한 연구는 자율주행차, 공유 모빌리티, 스마트시티 정책 등 미래 교통의 핵심 인프라 구축에 직접적으로 기여합니다. 더불어, 빅데이터와 인공지능 기법을 접목하여 교통 수요 예측, 위험도 평가, 정책 시뮬레이션 등 다양한 응용 연구를 수행하고 있습니다. 이를 통해 정부, 지자체, 교통 관련 기관에 실질적인 의사결정 지원 도구를 제공하며, 교통 혼잡 완화, 환경 개선, 시민의 이동 편의성 증진에 기여하고 있습니다.

교통안전은 여지호 연구실의 또 다른 핵심 연구 분야입니다. 연구실은 교통사고 위험도 평가, 보행자 안전시설 설치 기준, 운전자 행동 분석 등 다양한 주제를 심층적으로 다루고 있습니다. 최근에는 선박 충돌 위험도 평가 모델 개발, 갓길 차로 위반 차량 검출, 보행섬 설치 기준 연구 등 실질적이고 현장 적용이 가능한 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 특히, 머신러닝 및 통계적 분석 기법을 활용하여 교통사고 발생 요인과 운전자 행동의 상관관계를 규명하고, 기상 상황, 도로 환경, 운전자 특성 등 다양한 외부 요인이 교통안전에 미치는 영향을 정량적으로 분석합니다. 예를 들어, 우천 시 운전 행동 변화, 스마트폰 의존도가 운전 중 스마트폰 사용에 미치는 영향, 속도 저감 시설(예: 과속방지턱)의 효과 등 다양한 주제를 실증적으로 연구하고 있습니다. 이러한 연구 결과는 교통안전 정책 수립, 사고 예방 대책 마련, 교통 인프라 개선 등에 직접적으로 활용되고 있습니다. 또한, 정부 및 관련 기관과의 협력을 통해 실제 현장에 적용 가능한 솔루션을 개발하고, 교통사고로 인한 사회적·경제적 손실을 줄이는 데 기여하고 있습니다.