Kitae Jang
Korea Advanced Institute of Science and Technology · Engineering
About the Lab
Professor Kitae Jang's research lab specializes in intelligent transportation systems, focusing on enhancing road safety and mobility for aging populations through advanced data analytics, connected vehicle technologies, and human-centered transportation solutions. The lab integrates statistical modeling, machine learning, and simulation-based research to analyze traffic accident severity, driver behavior, and the impact of advanced driver assistance systems (ADAS) and connected vehicle applications. A key research direction involves evaluating the sustainability and societal benefits of emerging vehicle technologies, particularly in the context of aging societies and smart mobility. The lab also emphasizes policy-relevant research on driver licensing, retirement planning, and the development of personalized mobility support systems for older adults.
Research Overview
Research Output Trend
Figures are computed from collected data and may differ slightly.
Selected Papers
8This paper describes recent work that was conducted in preparation for an initial field evaluation study plan for safety applications within the scope of Safe Trip-21 California Connected Traveler. It explains the rational of target scenarios and the related applications that explore the hypothesis that SafeTrip-21 can provide safety services of value to the connected traveler. A few case studies are used to illustrate the driver-assistance functions that can be provided under the framework of S
The purpose of this study is to confirm the sustainability of the hybrid diesel-electric light-duty truck technology from the perspectives of the society and the consumer. In order to confirm sustainability from the social perspective, this study compared the cost required for technology development with the social benefits of fuel and GHG cost reduction by introducing the technology. In addition, to confirm sustainability from the consumer’s perspective, we compared the additional costs require
본 연구는 고속도로 교통사고의 심각도에 영향을 미치는 요인을 규명하고, 예측모형을 구축하여 사고 결과를 정량적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2010년부터 2019년까지의 고속도로 사고자료를 정제하여 분석용 표준 데이터 셋을 구축하였으며, 종속변수인 사고 심각도를 사망, 부상, 물적 피해로 구분하였다. 분석 방법으로는 통계적 해석력과 비선형 예측력을 함께 확보하기 위해 순서형 로지스틱 회귀모형과 랜덤 포레스트 기법을 병행 활용하였다. 분석 결과, 사고원인, 발생지점, 차량 유형, 운전자 연령, 기상조건 등이 사고 심각도에 유의한 영향을 미치는 요인으로 도출되었다. 특히, 진출입부, 갓길부, 커브구간 등 공간적 요인과 대형차량, 젊은 운전자, 악천후 조건은 사고 심각도를 높이는 핵심 요인으로 확인되었다. 또한, 예측 정확도 비교 결과, 랜덤 포레스트 모형이 회귀모형 보다 높은 분류 성능을 보여, 교통사고 심각도가 복합적 요인 구조에 의해 결정됨을 실증적으로 확인하였다.
2025년 기준, 한국 사회는 초고령사회에 진입하였으며, 현재 운전면허 소지자 7명 중 1명이 고령운전자일 정도로 고령자의 운전 비중이 빠르게 증가하고 있다. 고령운전자는 다른 연령집단에 비해 교통사고율이 높으며, 교통사고 패턴의 심각성과 사고환경 측면에서도 두드러진 특성을 보인다. 이러한 배경 속에서, 고령운전자에 대한 사회적 관심이 높아지면서 관련 학술논문도 꾸준히 증가해왔으나, 기존 선행연구는 급격히 변화하는 기술 환경을 반영한 통섭적이고 다학제적인 접근에는 한계를 보였다. 이에 본 논문에서는 다양한 학문 문야로 구성된 다학제 연구팀의 선행연구 검토와 토의를 통해 고령운전자 관련 연구 동향을 정리하고, 향후 한국 사회에 필요한 융합연구 정책연구 의제를 도출하였다. 주요 검토 영역은 첨단운전자지원시스템(ADAS)의 발전과 의무화, 운전능력 평가용 시뮬레이터 도입, 고도화된 주행데이터 및 인공지능 분석기법의 활용이다. 먼저, 고령운전자의 사회·인구학적 특성이 ADAS 및 자율주행
개인 자가용은 독립성과 편의를 제공하지만, 노년기 운전중단 시 거주지역에 따라 독립적인 이동수단 상실로 삶의 질에 영향을 줄 수 있다. 선행연구들은 주로 교통사고 위험요인을 파악하는 데 집중한 반면, 본 연구는 고령운전자의 운전중단 계획 유무, 방식, 시기 및 이와 관련된 인구사회학적·건강 특성을 분석하였다. 대전광역시에서 현재 운전 중인 고령자 대상 설문(N=109, 평균 연령 74.9세, 여성 17.4%) 결과, 약 1/3이 중단계획이 있으며 이들 중 대다수가 5년 이내 중단할 계획이라고 응답하였다. 로지스틱 회귀분석 결과, 고등학교 졸업자는 대학 졸업자 대비 계획 가능성이 76% 낮고, 근거리 시력 저하는 계획 가능성이 2.7배 높았다. 또한, 계획자 중 절반은 자진반납 대신 면허갱신을 안 하거나 면허를 유지하되 운전을 안 하는 수동적인 중단계획을 가지고 있었다. 본 연구의 결과는 고령운전자의 운전중단 계획이 교육 수준과 체감하는 시력의 변화와 밀접하게 연관되어 있음을 시사한다
Research Areas
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