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유정훈 연구실
아주대학교 교통시스템공학과 유정훈 교수
수요응답형 모빌리티(MOD)
DRT 운행계획
대중교통 수요추정
연구 영역
기본 정보
논문·특허
과제
구성원

유정훈 연구실

아주대학교 교통시스템공학과 유정훈 교수

유정훈 연구실은 대중교통 및 수요응답형 모빌리티(MOD)에서 수요를 데이터 기반으로 추정하고 운영 의사결정을 지원하는 연구를 수행합니다. 신도시 개발 단계별 대중교통 발생량의 시계열 패턴을 분석하고, 개발률과 인구 지표와의 연계를 통해 공급계획의 근거를 도출합니다. 또한 토지이용 유형과 통행량 패턴을 활용하여 DRT 수요를 추정하고, 존 세분화 및 가상정류장 기반 노선 구성을 통해 우회율을 반영한 운영 시나리오를 설계합니다. AI 기반 수요응답 알고리즘 고도화 및 시뮬레이션 검증을 통해 실시간 네트워크 제어 관점의 연구도 병행합니다.

수요응답형 모빌리티(MOD)DRT 운행계획대중교통 수요추정교통데이터 분석토지이용 기반 통행량 모델링
대표 연구 분야
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토지이용 기반 DRT 수요추정 및 가상정류장 최적노선 설계 연구 thumbnail
토지이용 기반 DRT 수요추정 및 가상정류장 최적노선 설계 연구
Land-use-based DRT demand estimation and virtual stop–based optimal route design research
연구 분야 상세보기
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

2총합

5개년 연도별 피인용 수

0총합
주요 논문
2
논문 전체보기
1
Article
|
·
인용수 0
·
2024
Estimating Demand of DRT Based on Traffic by Land Use of New Town
Jeongwhon Yu, Beomkyu Bae, Kyum Hur
Journal of the Korean society for railway
연구는 3기 신도시 입주 초기 DRT를 도입할 경우 어느 정도의 수요가 도출되는지 분석함으로써, 장래 3기 신도시 입주 초기의 열악한 대중교통 체계 개선에 기여하고자 한다. 이를 위하여 2기 신도시의 토지이용을 크게 네 가지로 분류하고, 분류별 통행량 패턴을 파악하여 동질적인 3기 신도시와 매칭함으로써 3기 신도시의 토지이용별 통행량 패턴을 추정했으며, 이를 비슷한 유형의 3기 신도시에 적용했다. 또한 적용한 결과를 기반으로 존을 세분화하고 임의의 가상정류장을 배치했으며, 우회율에 따라 가상정류장을 경유하는 최적노선을 구축한 후 DRT 수요를 추정했다.
https://doi.org/10.7782/jksr.2024.27.2.140
Transport engineering
Geography
Computer science
Engineering
2
Article
|
·
인용수 0
·
2022
Time Serial Pattern of Demand Generation for Public Transportation by New Town Development
Jeongwhon Yu, Beomkyu Bae, Minyoung Kim, Seon-Ah Hwang
Journal of the Korean society for railway
본 연구는 대중교통 카드데이터를 기반으로 수도권 2기 신도시 입주 초기의 입주년도별 대중교통 발생량을 추출하고 대중교통 통행량 증감 패턴을 파악함으로서, 3기 신도시 입주 초기에 적절한 수준의 대중교통 제공에 기여하고자 한다. 대중교통 발생통행량 증감에 직접적인 영향을 끼치는 요소로서 개발률과 인구 지표를 제시하고, 개발률과 인구, 통행량의 입주년도별 증가추세를 비교하여 신도시를 3개 집단으로 분류했다. 각 집단별 개발률과 인구, 통행량 증가 패턴의 특징을 분석하여 신도시 성장의 단계를 구분했다.
https://doi.org/10.7782/jksr.2022.25.12.840
Transport engineering
Public transport
Business
Development (topology)
Engineering
Mathematics
최신 정부 과제
14
과제 전체보기
1
2024년 5월-2025년 7월
|120,278,000
AI 기반의 수요응답형 스마트 모빌리티 (MOD) 기술의 해외 진출을 위한 핵심 알고리즘 고도화 및 시뮬레이션
AI 기반의 수요응답형 스마트 모빌리티(MOD (Mobility on Demand)) 기술의 글로벌 확산을 위한 핵심 알고리즘 고도화 및 시뮬레이션 분석 기술 개발● 성과 확산을 위한 글로벌 진출 거점 확보 및 사업화 추진을 위한 기초 조사● AI기반의 스마트 MOD 기술을 활용하여 미국 현지의 거시적 글로벌 지속가능발전목표 (SDGs)로서 공공 교통 시스...
수요응답형 모빌리티 (MOD)
인공지능 (AI)
첨단 이동수단
2
2024년 5월-2025년 7월
|106,832,000
AI 기반의 수요응답형 스마트 모빌리티 (MOD) 기술의 해외 진출을 위한 핵심 알고리즘 고도화 및 시뮬레이션
AI 기반의 수요응답형 스마트 모빌리티(MOD (Mobility on Demand)) 기술의 글로벌 확산을 위한 핵심 알고리즘 고도화 및 시뮬레이션 분석 기술 개발● 성과 확산을 위한 글로벌 진출 거점 확보 및 사업화 추진을 위한 기초 조사● AI기반의 스마트 MOD 기술을 활용하여 미국 현지의 거시적 글로벌 지속가능발전목표 (SDGs)로서 공공 교통 시스...
수요응답형 모빌리티 (MOD)
인공지능 (AI)
첨단 이동수단
3
2022년 4월-2027년 12월
|1,322,670,000
국토교통 DNA 플러스 도로교통분야 융합기술대학원
○ 미래사회 대응을 위해서는 전문인력 양성의 시발점인 대학부터 변화해야 한다는 논리기반 하에, 사업의 비전 및 목표는 “도로교통 DNA 융합 커리큘럼의 전환을 통한 미래환경 대응 혁신인재 양성 시스템 구축”으로 설정 - (중점목표 1) 도로교통 DNA 융합 커리큘럼으로의 전환 (“융합지식인재” 양성 목표) - (중점목표 2) 산학협력형 커리큘럼으로의 전...
도로교통
융합기술대학원