자율주행차와 사람이 운전하는 차가 함께 다니는 혼재 교통 환경의 자율주행을 공부하고 있습니다. 주변 차량과 보행자가 어떻게 움직일지 예측하는 문제, 그에 맞춰 자율주행차의 움직임을 계획하는 문제, 그리고 이 둘을 학습하고 검증하는 시뮬레이션과 그 결과가 실제 도로에서도 통하는지에 관심이 있습니다.
2026년 3월 KAIST 조천식모빌리티대학원 석사과정을 시작했고, 자율주행 관련 국가 R&D 과제 세 개에 참여하고 있습니다. 그전에는 연세대학교 도시공학과에서 응용통계학을 부전공했습니다. 졸업 캡스톤에서는 LLM 기반 페르소나 시뮬레이션으로 자율주행 호출 서비스 수요를 예측했습니다.
관심 분야
- 행동 예측 (Behavior Prediction)
- 혼재 교통 자율주행 Motion Planning
- AI 기반 교통 시뮬레이션
- Sim-to-Real
- Closed-loop 시뮬레이션
학력
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KAIST 조천식모빌리티대학원2026.03 – 현재모빌리티 석사과정 · TUPA Lab · 지도교수: 김인희
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연세대학교 도시공학과2020.03 – 2026.02공학사, 응용통계학 부전공 · 평점 3.96/4.5
경력
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(주)스텔라비전2024.12 – 2025.02Data Analysis / AI Researcher Intern · 위성영상 컴퓨터비전 모델 학습 데이터 파이프라인 관리 (SAR·광학 영상)
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연세대학교 교통계획연구실2024.07 – 2024.08
학부연구 인턴 · 한국교통안전공단(TS) 첨단 모빌리티 데이터 분석 과제 참여
소식
- ITS World Congress 2026 구두발표 예정 (강릉, 10월 22일)
- 제16회 DB보험금융공모전 가작 (논문 부문 상위 5%)
- KAIST 조천식모빌리티대학원 석사과정 입학 (TUPA Lab)
- 연세대학교 졸업, ST-연세 캡스톤디자인 대상
- 대한교통학회장상 (2026년 연세대학교 교통 분야 우수 졸업생)
논문 및 학술발표
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심사 중Beyond Choice Prediction: A Multidimensional Evaluation of Behavioral Alignment in Fine-Tuned LLM-Based Travel Behavior Models
Transportation Research Part C: Emerging Technologies · ITS World Congress 2026 구두발표 예정
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페르소나–LLM 정렬 기반 자율주행 택시 수요예측 프레임워크 제안: RP–SP 통합과 개인 잠재상태 전이
대한교통학회 학술발표회, 포스터 발표, 2026