People

B.S. Department of Transportation System Engineering, Ajou University (Mar.2018-Aug.2022)

M.S. Department of Data/Network/AI Convergence(DNA+), Ajou University (Sep.2023-Aug.2025)

Researcher, Department of Transport Big Data, Korea Transport Institute(KOTI) (July.2025-Present)

노치우는 아주대학교에서 교통시스템공학 학사(2023)를 취득했으며 아주대학교 일반대학원 D.N.A.플러스융합학과에서 석사(2025)를 취득했습니다. 공학 석사학위 논문으로 'LLM-Based Contextual Understanding of Real-World Driving Behavior and Realistic Reproduction in Traffic Simulation' 이라는 논문을 작성했습니다. 석사과정 동안 자율주행 및 AI를 활용한 교통 데이터 분석 분야에서 여러 연구 프로젝트에 참여했습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 개별 운전 행동부터 대규모 인구 이동까지 인간과 유사한 이동성 패턴을 분석하고 생성하는 데 관심이 있으며 차량 궤적 데이터 세트, 통신 기록, 가구 여행 설문 조사 등 다양한 데이터 소스를 AI 기술과 통합하는 데 관심이 있습니다. 이를 통해 다양한 운전자 유형에 따른 행동 패턴을 이해하고, 통제된 환경에서 위험한 시나리오를 시뮬레이션하고, 도시 규모의 이동성 흐름을 예측하는 것을 목표로 합니다.

Chiwoo Roh received his bachelor's degree in transportation systems engineering from Ajou University (2023) and his master's degree from Ajou University's Department of D.N.A. Plus Convergence(2025). For his master's thesis, he wrote "LLM-Based Contextual Understanding of Real-World Driving Behavior and Realistic Reproduction in Traffic Simulation". During his master's program, He was involved in several research projects in the field of transport data analysis using autonomous driving and AI. In particular, He is interested in leveraging Large Language Models (LLMs) to analyze and generate human-like mobility patterns, from individual driving behaviors to large-scale population movements, and integrating various data sources such as vehicle trajectory datasets, communication records, and household travel surveys with AI techniques. In doing so, He aims to understand the behavioral patterns of different driver types, simulate dangerous scenarios in controlled environments, and predict city-scale mobility flows.