스마트 모빌리티와 지능형 교통시스템(ITS)은 교통의 효율성과 안전성을 극대화하기 위한 핵심 기술로, 본 연구실에서는 다양한 교통 데이터와 첨단 정보통신기술을 융합하여 미래형 교통체계 구축에 주력하고 있습니다. 스마트 모빌리티는 전통적인 교통수단의 한계를 극복하고, 공유 모빌리티, 전기차, 퍼스널 모빌리티 등 다양한 교통수단의 통합적 운영을 목표로 합니다. 이를 위해 대중교통, 택시, 자전거, 공유차량 등 다양한 교통수단의 연계성 강화와 실시간 정보 제공, 최적 경로 안내 등 사용자 중심의 서비스 개발이 이루어지고 있습니다. 지능형 교통시스템(ITS) 분야에서는 교통 흐름의 실시간 모니터링, 교통사고 위험 예측, 교통 신호 최적화, 자동화된 단속 시스템 등 다양한 연구가 진행되고 있습니다. 특히, 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용한 교통상황 예측, 강화학습 기반의 속도 관리 정책, 영상분석 기술을 접목한 무인 교통단속장비 개발 등 첨단 기술을 실도로에 적용하여 교통 혼잡과 사고를 줄이고, 교통 환경의 지속가능성을 높이는 데 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 도시 교통의 복잡성과 다양한 교통수단의 등장에 대응하기 위한 것으로, 미래 도시의 스마트 교통 인프라 구축에 중요한 역할을 하고 있습니다. 본 연구실은 실증 연구와 정책 제안, 시스템 개발을 통해 스마트 모빌리티와 ITS 분야의 학문적·실무적 발전을 선도하고 있으며, 국내외 다양한 연구 프로젝트와 산학협력을 통해 혁신적인 교통 솔루션을 제시하고 있습니다.

자율주행 기술은 교통 분야의 패러다임을 변화시키는 핵심 요소로, 본 연구실에서는 자율주행차의 실증 평가, 혼합 교통류 안전성 분석, 보수적 주행행태의 영향 등 다양한 주제를 심도 있게 다루고 있습니다. 실제 차량과 가상 시뮬레이션을 통합한 VILs 기반의 실시간 Co-simulation 환경 구축을 통해 자율주행차의 주행 특성과 교통류 상호작용을 정밀하게 분석하고, 다양한 시나리오에서의 안전성 검증을 수행하고 있습니다. 또한, 자율주행차와 일반 차량이 혼재된 교통 환경에서 발생할 수 있는 위험 요인과 안전성 지표를 도출하고, 이를 바탕으로 교통사고 예방 및 교통 흐름 개선 방안을 제시하고 있습니다. 보수적 주행전략, 혼합 교통류에서의 차량 추종 행태, 도심도로 자율협력주행 시나리오 개발 등 자율주행차의 실제 도입과 확산에 필요한 기술적·정책적 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 교통안전 분야에서는 영상분석 기반 무인단속장비 효과분석, 교통사고 위험지수 개발, 교차로 및 공사구간의 안전성 평가 등 다양한 연구를 통해 교통사고 감소와 도로 이용자 안전 확보에 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 첨단 기술을 활용한 교통안전 정책 수립과 실효성 있는 교통안전 인프라 구축에 중요한 학문적·실무적 근거를 제공하고 있습니다.

교통 분야의 데이터는 방대한 양과 다양한 형태로 존재하며, 이를 효과적으로 분석하고 활용하는 것은 미래 교통체계 혁신의 핵심입니다. 본 연구실은 스마트카드, 택시, 대중교통, 도로 센서 등 다양한 소스에서 수집된 빅데이터를 활용하여 교통 이동성 지표 개발, 교통수요 예측, 혼잡도 분석, 사고 위험 예측 등 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 머신러닝과 딥러닝 등 인공지능(AI) 기법을 적용하여 교통상황 단기 예측, 사고 다발지점 탐지, 교통사고 심각도 분석, 교통문화지수 영향요인 도출 등 정교한 데이터 기반 의사결정 지원 시스템을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 교통정책 수립, 도시계획, 교통시설 투자 등 다양한 분야에 실질적인 근거 자료를 제공하며, 교통 시스템의 효율성과 안전성 향상에 직접적으로 기여하고 있습니다. 또한, 공간정보(GIS)와 결합한 교통 데이터 분석을 통해 지역별 교통 불균형 해소, 대중교통 접근성 평가, 도로 리모델링 효과 분석 등 도시 교통의 지속가능성과 형평성을 높이는 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 본 연구실은 데이터 기반의 혁신적 교통 솔루션 개발을 통해 미래 지능형 교통체계 구축에 앞장서고 있습니다.