김성후 연구실은 교통계획 및 체계 최적화, 통행행태 분석, 교통모델링 등 교통공학 분야의 첨단 연구를 선도하고 있습니다. 본 연구실은 도시 및 지역 교통 인프라의 효율적 설계와 운영을 목표로, 다양한 교통수단과 노선의 배치, 수요 예측, 그리고 교통 흐름의 최적화를 위한 수리적 모델링과 시뮬레이션 기법을 적극적으로 활용하고 있습니다. 특히, 실무에 적용 가능한 버스노선 스케치 방법론 개발과 같은 연구를 통해 실제 교통 문제 해결에 기여하고 있습니다. 또한, 본 연구실은 행태적 이질성에 주목하여, 잠재계층모형(Latent Class Model) 등 첨단 통계적 방법론을 활용한 교통수요 및 통행행태 분석을 수행하고 있습니다. 이를 통해 관측 가능한 변수뿐만 아니라 관측되지 않는 다양한 특성과 선택 패턴을 정밀하게 파악하고, 맞춤형 교통정책 수립에 필요한 근거를 제공합니다. COVID-19 이후 변화한 원격근무 행태, 자율주행차 도입에 따른 거주지 이동 및 차량 소유 변화, 전동킥보드와 같은 새로운 모빌리티 수단의 선택행태 등 미래 교통 환경 변화에도 적극적으로 대응하고 있습니다. 연구실은 공간 빅데이터, 모빌리티 데이터, 개인성향 데이터 등 다양한 데이터를 융합하여 교통체계의 지속가능성과 효율성을 극대화하는 연구를 진행 중입니다. 인공지능 기반의 예측 모델과 심층분석 기법을 접목하여, 교통 혼잡 완화, 대중교통 활성화, 친환경 교통체계 구축 등 사회적 가치 실현에 기여하고자 합니다. 또한, 다계층 모빌리티 수요예측, 라스트마일 딜리버리 서비스 행태분석, 교통수요모형 고도화 등 다양한 정부 및 산업체 연구 프로젝트를 수행하며 실질적인 정책 및 산업 발전에도 이바지하고 있습니다. 김성후 연구실은 국내외 학술지 논문 게재, 학술대회 발표, 우수논문상 수상 등 활발한 연구성과를 내고 있으며, 교통공학 분야의 차세대 연구자 양성에도 힘쓰고 있습니다. 앞으로도 첨단 데이터 분석, 인공지능, 빅데이터 융합 등 최신 기술을 접목한 연구를 통해 교통 분야의 혁신을 이끌어 나갈 계획입니다. 이처럼 본 연구실은 이론적 연구와 실무적 적용을 아우르며, 미래 지향적이고 지속가능한 교통체계 구축을 위한 다양한 연구를 지속적으로 추진하고 있습니다. 교통계획, 행태분석, 데이터 융합 등 다양한 분야에서의 연구 경험과 전문성을 바탕으로, 사회적 문제 해결과 교통복지 증진에 앞장서고 있습니다.