KAIST · Cho Chun Shik Graduate School of Mobility
교통·모빌리티 AI와 스마트시티 연구로 도시의 이동 문제를 해결합니다.We solve urban mobility problems through transport AI and smart city research.
01 — About
TUPA는 KAIST 조천식모빌리티대학원 소속 연구실로, 도시와 교통 문제에 대한 해법을 찾아 일상의 이동을 개선하는 것을 목표로 합니다. KAIST 스핀아웃 TUPA is a research lab at the Cho Chun Shik Graduate School of Mobility, KAIST, dedicated to improving daily life by solving urban and traffic problems. With the KAIST spinout dochak과 함께 시뮬레이션·디지털 트윈·드라이빙 시뮬레이터·텔레드라이빙으로 이루어진 가상 세계를 탐구합니다., we explore a virtual world of cutting-edge simulation, digital twins, driving simulators, and teledriving.
KAIST-NYU 공동연구그룹의 Mobility AI 분과를 이끌며 NYU C2SMARTER와 전략적으로 협력하고, SEU-Monash 공동연구소, Monash 대학 교통연구소(ITS)와도 지속적으로 공동연구를 진행합니다 — KAIST, NYU(겸임교수), Monash, PTV Group을 거친 김인희 교수의 글로벌 네트워크 위에서 연구합니다.As chair of Mobility AI at the KAIST-NYU Joint Research Group, we work strategically with C2SMARTER at NYU, and continue to collaborate with the SEU-Monash Joint Research Institute and the Institute of Transport Studies at Monash University — a global network built on Prof. Kim's career across KAIST, NYU (Adjunct Professor), Monash, and the PTV Group.
02 — Research
Physical AI·인프라 중심 자율주행 제어
자율주행차와 일반 차량이 섞인 혼재교통에서 차량 단독 지능을 넘어 인프라가 제어에 함께 참여하는 Physical AI 프레임워크를 연구합니다. 강화학습 기반 교차로·회전교차로 운영이 대표 주제입니다.We develop Physical AI frameworks in which infrastructure joins the control loop for mixed-autonomy traffic, including reinforcement-learning-based intersection and roundabout operations.
군중 동역학
보행자와 군중의 이동을 계측·모형화해 혼잡과 압사 위험을 예측하고 안전한 공간 설계를 지원합니다. VR 보행 시뮬레이터와 시뮬레이션 기반 군중 안전 분석을 수행합니다.We measure and model pedestrian and crowd movement to predict congestion and crush risk, supporting safer space design with VR walking simulators and simulation-based crowd safety analysis.
LLM 기반 활동기반모형
대규모 언어모형(LLM)과 심층 생성모형으로 개인의 활동-통행 패턴을 합성하는 차세대 활동기반 수요모형을 연구합니다. 인구 합성과 자율주행 데이터 라벨링에도 LLM을 활용합니다.We build next-generation activity-based demand models that synthesize individual activity-travel patterns with LLMs and deep generative models, including population synthesis and AV data labeling.
디지털 트윈 교통 시뮬레이션
미시교통 시뮬레이션과 디지털 트윈을 결합해 가상 환경에서 교통 운영과 자율주행을 검증합니다. KAIST 스핀아웃 dochak과 함께 드라이빙 시뮬레이터, 텔레드라이빙을 연구합니다.We integrate microscopic traffic simulation with digital twin technology to test operations and automated driving in virtual environments, together with the KAIST spinout dochak.
도시 과학
20분 도시, 접근성·형평성, 공유 모빌리티-대중교통 연계 등 도시 스케일의 이동 현상을 데이터로 분석하고 설계합니다.We study city-scale mobility with data — the 20-minute city, accessibility and equity, and shared-mobility–transit integration.
03 — News
코레일 파견 석사과정 백지혜·홍충교 학생이 최우수 학생으로 졸업했습니다.Korail master's students Jihye Baek and Chunggyo Hong graduated as the top students of their cohort.
김인희 교수 연구팀이 롯데이노베이트와 함께 2026 생성형 AI 선도인재 양성사업(Physical AI)에 선정되었습니다.A team led by Prof. Inhi Kim was selected for the 2026 Generative AI Leading Talent Cultivation Program, spearheading Physical AI talent development with Lotte Innovate.
NTU(싱가포르) 리서치 펠로우 출신 Dr. Meng Li가 박사후연구원으로 합류했습니다.Dr. Meng Li joined TUPA as a postdoctoral researcher, coming from Nanyang Technological University, Singapore.
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박사(GKS 전액 장학)·석사·학부 인턴 포지션이 열려 있습니다. We welcome students from Korea and abroad.Fully funded Ph.D. (GKS), master's, and undergraduate intern positions are open. We welcome students from Korea and abroad.
