[최종목표] 스마트시티에서 보행자의 속성 DB를 반영한 생성형 AI기반 디지털 트윈 모델 구축 및 보행 Navigation 개발 : 궤적 데이터의 수집 및 분석을 통해 보행자 물리적 궤적 데이터를 구축하고, 보행자의 심리적 특성을 반영한 대규모 SP조사로 얻은 정성적 데이터와 결합하여 보행 행태 변화 및 Route Choice를 예측하는 생성형 AI기반 디...

실시간 교통 위험 평가모델을 구축하여 T-CPS(Traffic Cyber-Physical Systems)를 기반으로 도로에서의 자동차 및 보행자의 안전제어 전략을 개발하고, 긴급 상황 시 교통약자 맞춤형 대피 경로를 최적화하여 교통약자에게 더 안전하고 효율적인 보행 환경 제공을 최종 목표로 함

본 과제는 스마트카드 데이터를 활용해 서울의 야간 근로자 이동경로와 통행패턴을 파악하고, 기존에 드러나지 않던 야간 교통 수요를 찾아내는 연구임. 연구 목표는 이동빈도, 평균 근무시간, 근무시간 편차, 도착시간을 정기 분석하여 야간 근로자 출발지 데이터를 생성하고 분석 기준을 마련하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 약 1,300만 명 규모의 스마트카드 데이터를 바탕으로 야간 업무목적통행을 구분하고 직업별 수요를 추정하는 과정임. 기대 효과는 자정대 대중교통 운행빈도와 운행범위 개선, 교통정책 및 교통서비스 고도화, 교통계획과 운영전략 수립에의 활용 가능성임.

본 과제는 대중교통과 의료 빅데이터를 모아 호흡기 전염병 확산을 분석·예측하고, 안전한 대중교통 경로정보를 제공하는 연구임. 연구목표는 데이터 웨어하우스 구축과 데이터 애널리틱스 방법 및 인카운터 네트워크 분석을 통해 전염경로와 확산을 예측하는 시스템 마련임. 핵심 연구내용은 메르스·코로나 환자 신상기록 DB 및 교통정보 구축, 질병확산예측모형과 몬테카를로 시뮬레이션으로 지하철 내 확산자 위치·경로 정의, 활동기반 교통시뮬레이터로 이동경로 예측, 커넥티드 커팅 기법 적용 사용자 정보제공 어플리케이션 개발임. 기대효과는 확산 집중 관리구역 설정과 전염병 예방 기여, 시민 건강복지 증진 및 대중교통 이용 증가 기대됨.