SML@UOS

Department of Transportation Engineering
박신형

스마트 모빌리티 연구실(SML@UOS)은 첨단 교통기술과 데이터 과학을 융합하여 미래형 교통체계 구축을 선도하는 연구실입니다. 본 연구실은 스마트 모빌리티, 지능형 교통시스템(ITS), 자율주행, 교통안전, 빅데이터 분석 등 다양한 분야에서 혁신적인 연구를 수행하고 있습니다. 스마트 모빌리티 분야에서는 대중교통, 택시, 자전거, 공유차량 등 다양한 교통수단의 연계와 최적화, 사용자 중심의 교통 서비스 개발, 도시 내 교통 불균형 해소를 위한 정책 및 시스템 연구에 집중하고 있습니다. 지능형 교통시스템(ITS)과 자율주행 분야에서는 실시간 교통 데이터 수집 및 분석, 교통상황 예측, 강화학습 기반 속도 관리, 영상분석 기술을 활용한 무인 교통단속장비 개발 등 첨단 기술을 실도로에 적용하여 교통 혼잡과 사고를 줄이고, 교통 환경의 지속가능성을 높이는 데 주력하고 있습니다. 자율주행차의 실증 평가, 혼합 교통류 안전성 분석, 보수적 주행행태의 영향 등 자율주행차의 실제 도입과 확산에 필요한 기술적·정책적 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 교통안전 분야에서는 교통사고 위험지수 개발, 교차로 및 공사구간의 안전성 평가, 영상분석 기반 무인단속장비 효과분석 등 다양한 연구를 통해 교통사고 감소와 도로 이용자 안전 확보에 기여하고 있습니다. 또한, 교통문화지수 영향요인 분석, 교통안전체험교육 프로그램 개선 등 사회적 교통안전 문화 확산을 위한 연구도 병행하고 있습니다. 빅데이터 및 AI 기반 교통 데이터 분석 분야에서는 스마트카드, 택시, 대중교통, 도로 센서 등 다양한 소스에서 수집된 데이터를 활용하여 교통 이동성 지표 개발, 교통수요 예측, 혼잡도 분석, 사고 위험 예측 등 정교한 데이터 기반 의사결정 지원 시스템을 개발하고 있습니다. 머신러닝과 딥러닝 등 인공지능 기법을 적용한 연구를 통해 교통정책 수립, 도시계획, 교통시설 투자 등 다양한 분야에 실질적인 근거 자료를 제공하고 있습니다. 본 연구실은 국내외 다양한 연구 프로젝트와 산학협력을 통해 혁신적인 교통 솔루션을 제시하고 있으며, 실증 연구와 정책 제안, 시스템 개발을 통해 학문적·실무적 발전을 선도하고 있습니다. 앞으로도 스마트 모빌리티와 지능형 교통체계 구축을 위한 연구를 지속적으로 확장해 나가며, 안전하고 효율적인 미래 교통 환경 조성에 기여할 것입니다.