상세 설명

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.

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