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I'm Yohan Chang

🧠 About Me

My name is Yohan Chang, Ph.D. in Transportation Engineering (AI / Big Data / Visualization).

I am an Associate Research Fellow at the Smart Infrastructure Research Center, part of the National Infrastructure & Geospatial Information Research Division at KRIHS (Korea Research Institute for Human Settlements). Since 2022, I’ve been supporting OECD Geospatial Lab Workstream #5. In addition, I serve as:

A committee member of the Digital Division in the Open Government Partnership (OGP) (hosted by MoIS^*)
An advisory member of the Public-Private Joint Data Analysis Council (MoIS)
MoIS = Ministry of the Interior and Safety

With over 15 years of diverse experience in AI, Data Analytics, Data Science, GeoAI, Visualization, and policy-oriented modeling, I’m passionate about interdisciplinary collaboration and exploring new research frontiers.

[🇰🇷 한글 소개 보기]

안녕하세요! 저는 국토연구원(KRIHS) 국토인프라·공간정보연구본부의 스마트인프라연구센터에서 다양한 연구를 수행하고 있는 장요한입니다.

2022년부터는 OECD Geospatial Lab Workstream #5 활동에 참여하고 있으며, 대한민국 열린정부위원회 제4기 민간위원(디지털분과)으로도 활동 중입니다. 또한, 행정안전부 주관의 민관합동 데이터분석협의체에서도 민간위원으로 참여하고 있습니다. 저는 15년 이상의 AI, 데이터 분석, 데이터 사이언스 경험을 바탕으로, ITS, GeoAI, 시각화, 정책 기반 모델링 등의 분야에서 융합적 연구와 협업을 이어가고 있습니다.

💼 Areas of Expertise

With deep interdisciplinary knowledge and technical fluency, I work across data, AI, and infrastructure systems in both research and real-world applications.

🧠 Machine Learning & AI: Neural Networks, Random Forest, Deep Neural Networks (DNN), t-SNE, Reinforcement Learning
🌐 Big Data & GeoAI: Data fusion, geospatial analytics, spatio-temporal modeling, GeoAI, Foresting/Estimation
🗺️ GIS & Spatial Analysis: Tools: QGIS, Mapbox, Leaflet, Folium, PostgreSQL/PostGIS
🚦 Transportation Systems Modeling: VISSIM (COM/API), EMME/2, TransCAD, DynusT, Naturalistic Driving Study (NDS)
📊 Data Visualization & Tools: Python, R, MATLAB, VBA, Jupyter, interactive dashboards (R Shiny)

[🇰🇷 한글 소개 보기]

학제 간 지식과 기술 역량을 바탕으로, AI, 공간(geospatial) 및 인프라 분야에서 연구와 실무를 연계한 다양한 분석 및 모델링을 수행하고 있습니다.

🧠 머신러닝 및 AI: 신경망, 랜덤 포레스트, 딥러닝(DNN), t-SNE, 강화학습 등
🌐 빅데이터 및 GeoAI: 데이터 융합, 공간정보 분석, 시공간 모델링, GeoAI, 예측 등
🗺️ GIS 및 공간분석: QGIS, Mapbox, Leaflet, Folium, PostgreSQL/PostGIS 등 도구 활용
🚦 교통 시스템 모델링: VISSIM(COM/API), EMME/2, TransCAD, DynusT, Naturalistic Driving Study (NDS) 분석
📊 데이터 시각화 및 분석 도구: Python, R, MATLAB, VBA, Jupyter, HTML, 대시보드(R Shiny) 및 웹 기반 시각화

📘 Recent Focus

My current work explores real-world applications of data science and GeoAI for smarter infrastructure, sustainable mobility, and public policy innovation.

🔍 Data-Driven Social Science & Policy Support: Integrating machine learning with government data for issue monitoring and decision-making
🚗 Autonomous & Connected Mobility Systems: Modeling intersections, travel behavior, and safety scenarios using large-scale simulations
🧭 GeoAI & Spatio-Temporal Modeling: Applying AI to geospatial data for insights on urban dynamics, land use, and accessibility
🧩 Cross-Domain Collaboration: Bridging transportation, computer science, GIS, and public administration
🌐 Interactive Visualization: Creating storytelling tools using maps, dashboards, and data platforms for citizen and expert engagement

[🇰🇷 한글 한글 소개 보기]

최근에는 데이터 사이언스 및 GeoAI 기반 기술을 통해 스마트 인프라 구축, 지속가능한 모빌리티, 공공정책 혁신을 위한 다양한 연구를 진행하고 있습니다.

🔍 데이터 기반 사회과학 및 정책 지원: 머신러닝 기반의 민원 분석, 정책 이슈 모니터링, 민원 등 행정 데이터 통합 활용
🚗 자율주행 및 커넥티드 모빌리티 시스템: 대규모 시뮬레이션을 통한 교차로 모델링, 주행 행태 분석, 시나리오 개발
🧭 GeoAI 및 시공간 모델링: 도시 동태, 토지이용, 접근성 분석을 위한 공간정보 기반 AI 분석
🧩 학제 간 융합 연구: 교통, 컴퓨터공학, 공간정보, 행정 분야의 협력 연구 추진
🌐 인터랙티브 시각화: 지도, 대시보드, 데이터 플랫폼 등을 활용한 시각화

📫 You are welcome to explore my repositories and reach out! 😊