1. EV 디지털 트윈 기반 주행·에너지 예측 연구 실제 도로·교통·기상 조건을 반영한 EV 디지털 트윈 플랫폼을 구축하고, 주행 시간 및 에너지 소비를 예측하는 연구를 수행합니다. Web API 기반 실시간 주행 환경 데이터와 SUMO 기반 시뮬레이션을 연계하여, 다양한 주행 조건을 가상 환경에서 재현합니다. 2. AI·최적제어 기반 EV 에너지 관리 및 주행 전략 최적화 모델 예측 제어(NMPC) 및 AI 기반 최적화 기법을 활용하여 EV 주행 에너지 관리와 속도·충전 전략 최적화 연구를 수행합니다. 듀얼 모터 및 회생제동을 고려한 에너지 분배 알고리즘을 설계하고, 실시간 적용이 가능한 제어 구조로 확장합니다. 3. 교통–에너지 통합 분석 및 EV 플릿 운영 최적화 다수 EV가 동시에 운행·충전되는 환경을 고려하여, 교통 시뮬레이션과 에너지 소비 모델을 연계한 EV 플릿 운영 및 전력 수요 예측 연구를 수행합니다. 충전 스케줄링 및 충전 인프라 운영 전략 도출을 통해 운영 효율 향상을 목표로 합니다.