스마트운영 연구실에서는 현실에서 발생하는 최적화 문제를 수리적으로 모형화하고, 문제의 수학적인 구조를 분석하여, 최적해를 효율적으로 어떻게 구할지에 대해 연구합니다. 특히, 자율주행에 기반의 운송수단에 대한 연구들을 수행하고 있습니다.

1. 1Autonomous Multi-Agent System 자율주행을 기반으로 이동하는 운송수단에 대한 다양한 의사결정 문제들에 대해서 연구합니다. 구체적인 연구 분야는 다음과 같습니다.
   • 교통 네트워크에서의 균형 탐색 및 통행 배정 기술
   • 이동형 모바일랙 운영기술
   • DRT(Demand Responsive Transit) 노선설계 기술
2. 2강화학습기반 조합최적화 방법론 강화학습을 방법론을 전통적인 조합최적화 문제들(Traveling Sales Man, Bin Packing 등)에 적용하여 계산시간 및 해의 성능을 개선하는 연구로 구체적인 연구 분야는 다음과 같습니다.
   • 강화학습기반 열차 스케줄링 기술
   • 공유 및 아웃소싱 머신 스케줄링 기술
3. 3디지털 트윈 설계 및 구현 AnyLogic, OpenTrack 등의 시뮬레이션 SW를 활용하여 디지털 트윈 시스템을 구현해 최적 시스템을 설계하는 연구로 연구 분야는 다음과 같습니다.
   • 열차 운영 시뮬레이션
   • 대규모 연산 알고리즘의 병렬처리