장요한
부연구위원
스마트인프라연구센터
- 연락처 전화 : 044-960-0406 / 팩스 : 044-211-4774
- 메일 이메일
- 연구분야 Big Data, Data Analytics, Data Fusion, A.I. (Machine Learning)
학력
- • 2018 University of Missouri – Columbia, Ph.D. (토목공학 박사 - 교통공학전공)
- • 2010 전남대학교 건설·환경공학 석사 (교통공학 전공)
- • 2008 전남대학교 교통공학 학사
경력
- • 2019 - 현재, 부연구위원, 국토연구원
- • 2024 - 현재, 제4기 열린정부위원회 데이터분과 위원 (행정안전부)
- • 2022 - 현재, 민관합동 데이터분석 협의회 자문위원 (행정안전부)
- • 2021 - 현재, 대전광역시 서구 빅데이터 위원회 위원
- • 2021 - 현재, OECD Geospatial Laboratory 총괄멤버 (Steering Member in Workstream #5 | https://oe.cd/geospatial)
- • 2021 - 2023, 국토데이터랩 팀장
- • 2024 - 현재, 편집위원, Journal of Interdisciplinary and Multidisciplinary Research
- • 2020 - 현재, 편집위원, International Journal of Transportation
- • 2024 - 현재, 한국도시지리학회 이사
- • 2023 - 현재, 한국지역학회 이사
- • 2023 - 현재, 한국지역학회 이사
- • 2022. 데이터 개방/활용 유공표창, 대전광역시장
- • 2020 - 2023, 경제인문사회 연구회 딥러닝 기본/심화교육 전담 강사 (경제인문사회 연구회)
- • 2018 - 2019, 교통수요 분석 및 모델링, 미국 워싱턴 D.C., Connetics Transportation Group
- • 2013 - 2018, 연구조교, 미국 미주리주립대학교 (Columbia), 토목공학과
- • 2012 - 2013, 연구조교 및 행위자기반 동적통행배정 소프트웨어 (DynusT) 개발, 미국 아리조나주립대학교 (Tucson) 토목공학과
연구보고서
- • 포스트 감염병 대응을 위한 딥러닝기반 목적별 통행수요 예측모형 개발 연구, 국토연구원, 2022
- • 국가기본도 도로망도 기반 국토조사 지표 생산방안 연구, 국토지리정보원, 2022.
- • 데이터로 국토를 만나다: KRIHS 인터랙티브 이야기, 국토연구원, 2023
- • 코로나19 재난지원금의 소비특성과 공간적 분포, 국토연구원, 2020
- • 빅데이터를 이용한 국토 민생현안 모니터링 연구, 국토연구원, 2020
- • A Multidisciplinary Approach to Investigate Work Zone Safety using SHRP2 Safety Data, Federal Highway Administration (FHWA), USA, 2019
- • Understanding the Impacts of Work Zone Activities on Traffic Flow Characteristics, Smart Work Zone Deployment Initiative, Iowa DOT, USA, 2018
- • Data-Driven Traffic Impact Assessment Tool for Work Zones, Smart Work Zone Deployment Initiative, Iowa DOT, USA, 2017
- • Hampton Roads Hurricane Evacuation: Evaluation of Incident Effects and Network Treatments, Virginia Center for Transportation Innovation and Research, USA, 2015
주요논문 및 저서
- • 2022 – 현재, 빅데이터로 국토읽기, 국토, 국토연구원.
- • Yohan Chang, 2020, "Tourist Hotspot Clustering and Explanatory Analysis using Multidimensional Data Sources: case study of Jeonju-City, South Korea", International Journal of Transportation. Vol. 8., No. 2., pp. 23-38.
- • Seo Hyeon Park, Yohan Chang, 2021, "Applying an Explanatory Analysis for Hotspot Identification in Tourist Attraction", 2021 IEEE Region 10 Symposium (TENSYMP)., IEEE, South Korea.
- • Yohan Chang and Young Min Lee, 2022, “Pure-inTention: A Purpose-driven Trip Demand Estimation Model Development with Big Data and Machine Learning”, The KITS international conference 2022, joint conference with ieee, won best paper award)
- • 최진도, 장요한, 이태리, 2022, “정보통신기술 발전에 따른 상업용 부동산의 이용행태 변화와 기계학습을 활용한 지역별 미래전망 연구”, 국토연구, Vol.114, pp.111-135.
- • 김규식, 장요한, 권규상, 2023, “급성심장정지 발생률을 고려한 응급의료 서비스의 공간적 접근성 측정: 청주시를 사례로” 대한지리학회지, Vol.58(5), pp.471-487.
- • Yohan Chang, Nipjyoti Bharadwaj, Praveen Edara, and Carlos Sun, “Exploring Contributing Factors of Hazardous Events in Construction Zones using Naturalistic Driving Study Data”, IEEE IV Transactions, 2020
- • Yohan Chang and Praveen Edara, “Evaluation of Reservation-based Intersection Control Algorithm for Hurricane Evacuation with Autonomous Vehicles”, International Journal of Disaster Risk Reduction, 31, 1152-1158, 2018
- • Nipjyoti Bharadwaj, Praveen Edara, Carlos Sun, Henry Brown, and Yohan Chang, "Traffic Flow Modeling of Diverse Work Zone Activities", Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2018
- • Yohan Chang, Praveen Edara, "Predicting Hazardous Events in Work Zones Using Naturalistic Driving Data", 20th IEEE Intelligent Transportation System, Yokohama, Japan, pp. 1-6, IEEE, 2017
- • Yi Hu, Praveen Edara, and Yohan Chang, "Road Network State Estimation Using Random Forest Ensemble Learning", 20th IEEE Intelligent Transportation System, Yokohama, Japan, pp. 1-6, IEEE, 2017
- • Yohan Chang, Praveen Edara, "AReBIC: Autonomous Reservation-Based Intersection Control for Emergency Evacuation", IEEE Intelligent Vehicle Symposium 2017, CA, USA, pp. 1887-1892. 2017
- • Yohan Chang, Kyeongsu Kim, "Dwell Time Estimation for BRT Routes using Real-Time GTFS Data", International Journal of Transportation. Vol. 7., No. 3., pp. 1-14, 2019
- • Yohan Chang, Daehyon Kim, "OPEN-DOMEiM: An Open-Data-Driven Hybrid Origin-Destination Trip Matrix Estimation Model Integrating with Machine Learning Techniques", International Journal of Transportation. Vol. 7., No. 3., pp. 35-44, 2019
- • Yohan Chang, Nipjyoti Bharadwaj, Praveen Edara, and Carlos Sun, "Analysis and Classification of Crashes and Near-Crashes involving 16-19 year old drivers", International Symposium on Naturalistic Driving Research, Virginia, USA. 2018
- • Yohan Chang, and Praveen Edara, "A Hybrid Origin-Destination Trip Matrices Estimation Model Using Machine Learning Techniques", Transportation Research Circular E-C233: Applying Census Data for Transportation, TRB, 2017
- • Ashutosh Kumar, Yohan Chang, Kyeongsu Kim, Ayberk Kocatepe, and Sujith Rapolu, "Displaying Key Project Ridership Measures from STOPS through Interactive Reporting", 98th Transportation Research Meeting (TRB), Washington D.C. 2019
- • Kyeongsu Kim and Yohan Chang, "GENESIS: Trip Generation Model using ACS, CTPP and NHTS data", 98th Transportation Research Meeting (TRB), Washington D.C. 2019
- • Yohan Chang, Kyeongsu Kim and Ashutosh Kumar, "South Florida Park and Ride (PNR) Market Size/ Demand Estimation Using ACS CTPP 2012-2016 and LODES", 99th Transportation Research Meeting (TRB), Washington D.C. 2020
- • Yohan Chang, "SynTIS: Synthetic Traveler Information in Smart City", International Symposium on Transportation Data and Modelling (ISTDM). 2020
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