본 논문은 인공지능(AI)을 활용한 적응형 경로 계획 및 여행 시간 예측(TTE)의 발전을 체계적으로 탐구합니다. 도시 교통 시스템의 복잡성 증가로 인해 기존의 내비게이션 방법은 역동적인 사용자 선호도, 실시간 교통 상황 및 확장성 요구 사항을 충족하는 데 어려움을 겪습니다. 본 연구는 기계 학습(ML), 강화 학습(RL), 그래프 신경망(GNN)과 같은 기존 AI 기술과 메타 러닝, 설명 가능한 AI(XAI), 생성적 AI, 연합 학습과 같은 새로운 방법론의 기여를 탐구합니다. 이러한 혁신을 강조하는 것 외에도, 본 논문은 윤리적 문제, 계산 확장성 및 효과적인 데이터 통합과 같이 해당 분야를 발전시키기 위해 해결해야 할 중요한 과제를 제시합니다. 마지막으로, 효율적이고 투명하며 지속 가능한 내비게이션 시스템을 구축하기 위한 AI 활용에 대한 권고를 제시합니다.
