서원호 연구실
한양대학교 교통물류공학과
서원호 교수
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서원호 연구실
한양대학교 교통물류공학과 서원호 교수
서원호 연구실은 교통물류공학과 기반으로 도로·도시 교통운영과 물류 시스템의 의사결정을 수행합니다. 도로 안전지수와 plan-do-check-act 구조를 정량화하고 클러스터 분석으로 안전 개입 우선순위를 도출하며, Vissim 미시모형을 활용해 속도제한 및 신호연동 시나리오의 영향을 평가합니다. 또한 EV 충전, 항공 수요·이용, 다중모달 네트워크 취약성을 데이터마이닝과 SHAP 기반 요인중요도 분석으로 파악합니다. 디지털 트윈과 궤적기반 배출추정으로 에너지 및 배기가스를 모니터링하고, 수출입 차량 자동하역에 자율주행 센서 기술을 적용하는 연구를 진행합니다.
미시교통시뮬레이션디지털 트윈자율주행차량도로안전지수교통에너지·배기가스 모델링
대표 연구 분야
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도로 안전지수 기반 교통관제 및 운영 의사결정
Traffic Control and Operations Decision-Making based on Road Safety Index
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교통·물류 수요와 네트워크 취약성 데이터 분석
Data Analysis for Transportation Demand and Network Vulnerability
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디지털 트윈 및 자율 기반 교통 에너지·배기가스/하역 최적화
Digital Twin and Autonomous Optimization for Transport Energy, Emissions, and Automated Loading/Unlo
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
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1
Article
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인용수 5
·
2024Comprehensive Safety Index for Road Safety Management System
Ki-Han Song, Kyung Hyun Kim, Solsaem Choi, Sabeur Elkosantini, Seongkwan Mark Lee, Wonho Suh
IF 3.3 (2024)
Sustainability
안전지수 기반 도로교통 안전관리시스템(RSMS)은 안전 중재가 필요한 지점을 파악하는 데 도움을 주는 도구이다. 현재까지 다양한 안전지수가 개발되고 활용되어 왔으나, 의사결정 방법론을 연구할 때 RSMS에서 계획–수행–점검–조치(plan–do–check–act) 구조를 고려하는 경우는 드물다. 본 연구에서는 성과, 효과, 개선의 주요 분류에 근거하여 36개 지표와 평가 지표 체계를 선정하였다. 성과는 안전 시스템 구성요소별로 범주화하였고, 효과는 부상자 수와 같은 안전 상태로 반영하였다. 지표를 검증하였으며, 군집분석을 통해 안전집단에 대한 분류 방법론을 제안하였다. 행정구역별 인구, 예산, 도로 면적과 지표 간에는 상관관계가 없음을 확인하였다. 또한 주요 범주 또는 전체 지수에 대해 전체 결과에 유의미한 영향을 미치는 특정 지표는 없다는 점도 확인하였다. 개발된 지표들이 행정구역별 맞춤형 안전 모니터링에 적합함이 도출되었다. 이러한 지표는 향후 국가 도로교통 안전 평가에서 지속적으로 활용되고 향상될 것으로 기대된다.
https://doi.org/10.3390/su16010450
Index (typography)
Transport engineering
Performance indicator
Plan (archaeology)
Management system
Computer science
Operations management
Engineering
Business
Geography
2
Article
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인용수 3
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2023Determining Factors Influencing Short-Term International Aviation Traffic Demand Using SHAP Analysis: Before COVID-19 and Now
Ki-Han Song, Solsaem Choi, Sabeur Elkosantini, Wonho Suh
IF 3.3 (2023)
Sustainability
코로나19의 유행으로 인해 국제 항공 여행은 전 세계적으로 30년 전 수준으로까지 감소하였다. 본 연구는 코로나19 팬데믹 전후의 단기 국제 항공 여행 수요 차이를 이해하기 위해 그 영향 요인을 탐색한다. 탐색적 데이터 분석 방법론인 SHapley Additive exPlanations(SHAP)를 적용하여 항공 수요에 영향을 미치는 요인을 파악하였다. 2018년부터 2021년까지의 일별 국제 항공 여객 수(총 1462건) 데이터를 10개의 사회경제 변수 및 대한민국의 일별 확진자 수와 함께 분석하였다. 그 결과, 확진자 수는 단기 국제 수요에 대한 가장 큰 직접적 영향 요인은 아니었으나 사회경제적 요인들과의 강한 상관관계를 보였다. 본 연구는 거시적 관점에서 단기 국제 항공 여객 수요에 영향을 미치는 요인에 대한 결과를 제시함으로써 코로나19 이후의 수요 예측에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구는 다른 국가나 다른 팬데믹 자료에 적용하여 팬데믹 이후 수요 변화 양상을 조사하는 데 활용될 것으로 기대된다.
https://doi.org/10.3390/su152014924
Aviation
Coronavirus disease 2019 (COVID-19)
Socioeconomic status
Pandemic
Supply and demand
Business
2019-20 coronavirus outbreak
Economics
Engineering
Outbreak
3
Article
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인용수 5
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2023Road-Section-Based Analysis of Vehicle Emissions and Energy Consumption
Sunhee Jang, Ki-Han Song, Daejin Kim, Joonho Ko, Seongkwan Mark Lee, Sabeur Elkosantini, Wonho Suh
IF 3.3 (2023)
Sustainability
도시 지역의 도로에서 대기오염을 모니터링하기 위해서는 차량에서 배출되는 오염물질을 정확하게 추정할 필요가 있다. 이를 위해 차량 배출량 추정 모델이 개발되었다. 차량 배출량 추정 모델은 거시적(macroscopic) 모델과 미시적(microscopic) 모델로 분류된다. 계산은 간단하지만, 거시적 모델은 개별 차량의 가속과 감속을 고려하지 않고 차량의 평균 속도를 활용한다. 따라서 주행 행태가 자주 변화하는 경우에는 정확한 배출량을 추정하는 데 한계가 존재한다. 미시적 배출량 추정 모델은 각 차량의 주행 궤적 데이터를 활용함으로써 이러한 한계를 극복한다. 이 방법에서는 도로 구간에서의 총 배출량을 개별 차량의 배출량을 더하여 산정한다. 그러나 대부분의 연구는 특정 도로 구간을 선정한 후, 해당 구간 내 서로 다른 위치에서의 차량 배출량 차이를 고려하지 않고 도로 구간 전체의 총 차량 배출량만을 다룬다. 본 연구에서는 두 교차로 사이의 도로 구간을 세분화하여 에너지 소비와 배출 생성 특성을 분석하였다. 도로 구간의 각 구간별로 고유한 주행 행태가 존재하므로, 에너지 소비 및 배출 생성의 패턴을 규명하였다. 본 연구의 결과는 도시 지역에서의 에너지 소비와 배출을 보다 정확하게 모형화하기 위한 더 상세하고 정량적인 데이터를 제공할 것으로 기대된다.
http://dx.doi.org/10.3390/su15054421
Energy consumption
Environmental science
Section (typography)
Automotive engineering
Estimation
Trajectory
Acceleration
Fuel efficiency
Transport engineering
Energy (signal processing)
최신 정부 과제
5
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1
2022년 7월-2025년 7월
|150,000,000원Data4Transport 빅데이터를 활용한 도시교차로 운영 개선연구
-Information and Communication Technology 기술을 활용하여 도시교통문제를 개선하는 Big Data Analytics Frameworks 개발-Deep Learning 기반 영상자료 검지를 활용하여 교통상황 모니터링, 유고감지 등을 수행하여 도시교차로 운영 개선
빅데이터
스마트시티
교통운영
교통모니터링
2
협동|
2021년 4월-2027년 12월
|1,143,250,000원수출입 자율주행차량 자동하역지원시스템 기술개발(5G통신 및 암호화 /정보보안 기술)
본 과제는 수출입 항만에서 완전자율주행 차량이 스스로 선박에 싣고 내리는 작업을 자동으로 처리할 수 있도록 5G 통신 및 암호화/정보보안 기술을 활용한 지원 시스템을 개발하는 연구임. 이는 미래 완전자율주행차 시대에 대비하여 차량의 물류 이동을 효율적으로 만들기 위함임. 연구 목표는 자율주행차량 수출입 기술 인프라를 구축하고, 선박 양적하 관련 글로벌 표준을 선도하며, 항만 생산성을 향상시키는 데 있음. 궁극적으로 항만 터미널과 차량 운반선 내에서 자율주행차가 스스로 정해진 위치로 이동하고 선적 및 하역을 관리할 수 있는 시스템 및 플랫폼을 개발하여 국산 완전자율주행차의 글로벌 물류 흐름 안정성을 확보하는 것임. 핵심 연구 내용은 7개년 연차사업으로, 기술개발 로드맵 수립 및 시스템 개념 설계(1차년도), 법/제도 분석 및 터미널 운영/계획 요소기술, V2X 및 암호화 기술 개발(2차년도), 터미널 및 선박 계획 시스템 보안 개발, 고정밀지도 생성 및 변환 시스템 개발, 5G 네트워크 인프라 구축(3차년도) 등을 포함함. 이후 시스템 실증 및 고도화(4차년도), 수출입 서비스 플랫폼 고도화 및 확장(5~7차년도)를 추진함. 기대 효과는 인력 수작업이 어려운 완전자율주행차의 자동 선박 하역을 가능하게 하고, 자동차 물류 데이터 표준 및 Real-Time/Paperless 운영 환경을 구현하여 국제표준을 선도하는 데 기여함. 또한 구축되는 테스트베드 시설은 인증사업 센터로 활용 가능하며, 항만 생산성 향상, 국가 물류비 절감, 신규 고용 창출, 선박 오염물질 배출 저감에도 크게 기여할 것으로 전망됨.
수출입
자율주행차량
선적
자동화
자동화
3
주관|
2020년 3월-2024년 2월
|370,000,000원디지털 트윈 기술을 활용한 미래 교통 에너지 및 배기가스 모니터링 연구
실시간 교통신호기의 자료와 검지기 데이터를 입력변수로 미시교통시뮬레이션을 실시하고, MOVES(Motor Vehicle Emission Simulator) 기반으로 교차로 및 구간의 교통에너지 및 배기가스를 모니터링하는 기술을 개발하는 것이 첫번째 주요 연구내용임.
두번째 주요 연구내용은 자율주행자동차 교통환경 모형화임.
유럽에서는 자율주행자동차와 일반자동차가 혼재된 도로환경을 대응하기 위하여 2017년부터 CoEXist라는 프로젝트를 수행중임. CoEXist에서 일반자동차와 운행행태가 다른 자율주행자동차를 모형화하기 위하여 기존 시뮬레이션에서 추종행태 (car following behavior), 차로변경행태 (lane changing behavior), 신호등에서 운전행태 (signal control behavior)의 시뮬레이션 변수를 다르게 설정할 것을 제안하고 있음. 여기에서는 시뮬레이션 변수 설정 이외에 COM (Component Object Model), External Driver Model을 활용하여 자율주행자동차와 비자율주행자동차가 혼재된 교통환경을 모형화할 것을 제시하고 있는데, 본 연구에서는 보행자 및 개인교통수단까지 자동차와 혼재된 미래교통환경을 모형화하기 위한 시뮬레이션 기법 연구를 수행할 예정임.
교통에너지 시뮬레이션
배기가스 시뮬레이션
자율주행자동차
교통환경
교통시뮬레이션
디지털 트윈