윤일수 연구실은 교통시스템공학 분야에서 자율주행차 안전성 평가, 지능형 교통관제, 빅데이터 기반 교통안전 등 첨단 교통기술 연구를 선도하고 있습니다. 연구실은 자율주행차의 실제 도로 및 시뮬레이션 환경에서의 안전성 검증을 위한 다중 시나리오 개발, ODD 기반 평가 요소 도출, 그리고 사고 데이터 분석을 통한 영향 요인 규명 등 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 자율주행차의 상용화와 사회적 수용성 제고에 필수적인 역할을 하며, 국내외 표준화와 정책 수립에도 중요한 근거를 제공하고 있습니다. 또한, 연구실은 딥러닝, 강화학습, 시계열 분석 등 최신 인공지능 및 데이터사이언스 기법을 활용하여 교통사고 예측, 돌발상황 검지, 교통정보 예측 모델을 개발하고 있습니다. 이를 통해 고속도로, 도심도로, 교차로 등 다양한 도로 환경에서의 교통 흐름을 효율적으로 관리하고, 교통사고를 예방하는 데 기여하고 있습니다. 특히, V2X 기반 군집주행, 디지털 교통신호제어, 스마트 톨링 등 미래형 교통 인프라와 연계된 연구도 활발히 진행 중입니다. 연구실은 교통 빅데이터와 IoT 센서 데이터를 융합하여 전국 도로의 안전성능함수 개발, 상용차량 사고 예방 모델 구축, 교통약자 보호를 위한 정책 제안 등 실질적인 사회적 가치 실현에도 앞장서고 있습니다. 다양한 정부 및 공공기관 프로젝트, 특허, 논문, 학술대회 발표를 통해 그 성과를 대외적으로 인정받고 있으며, 다수의 우수논문상과 학술상을 수상하는 등 학계와 산업계에서 높은 평가를 받고 있습니다. 앞으로도 윤일수 연구실은 자율주행차와 지능형 교통시스템의 안전성 및 효율성 향상을 위한 연구를 지속적으로 추진할 계획입니다. 실도로 기반 평가 방법론 고도화, 시나리오 자동 생성 및 통합, 다양한 교통 환경에서의 안전성 검증 등 미래 교통기술의 발전을 선도하는 연구를 이어갈 것입니다. 이와 같은 연구실의 노력은 안전하고 효율적인 교통 환경 조성, 교통사고 감소, 교통약자 보호 등 사회적 가치 실현에 크게 기여하고 있으며, 앞으로도 첨단 교통기술 분야의 혁신을 이끌어갈 것으로 기대됩니다.