운전자 작업부하를 평가하기 위해 다양한 평가지표가 개발되어 활용되고 있으나, 기존의 작업부하 평가지표의 경우 개별 운전자의 운전습관과 주행패턴을 충분히 반영하지 못하고 있다. 또한, 운전자마다 체감하는 작업부하량과 작업부하를 극복하는 능력은 개인차가 있다. 따라서, 본 연구를 통해 개별 운전자의 주행패턴을 반영한 새로운 작업부하 평가지표를 도출하였다. 개별 운전자의 주행패턴을 반영하기 위해 운전자 별 Steering Velocity 절대값의 평균을 임계값으로 설정하고 임계값을 초과하는 영역의 Steering Velocity 면적의 합을 계량화한 ESA (Erratic Steering Velocity Area)를 제시하였다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이션 실험을 통해 자율주행차가 비자율차와 혼재되어 주행하는 군집주행 환경을 구축하여 비자율차의 운전자가 군집주행 환경에서 어떠한 영향을 받는지를 ESA를 활용하여 평가하였다. 주행 시뮬레이션 실험을 통해 군집유무에 따른 일반 비자율차 운전자의 반응행태자료를 추출하여 NASA-Task Load Index (NASA-TLX) 점수와 운전자 작업부하 평가지표간의 관계를 분석하였다. 그 결과, 차로변경 시나리오에서는 다양한 운전자 작업부하 평가지표 중 ESA가 NASA-TLX 점수와 상관관계가 가장 큰 것으로 나타나 ESA의 유용성을 확인하였다.
텔레매틱스환경에서 운전자는 외부로부터 들어오는 정보와 같은 외부 자극에 대해서 능동적으로 처리 할 수 있어야 한다. 그러나 최근 정보기기의 발전으로 운전자가 운전 중에 처리하여야 하는 정보의 양은 급격하게 늘어났고, 운전자의 정보처리 능력을 초과한 운전부하의 과부하로 인한 교통사고를 야기시키기도 한다. 특히 운전 중 핸드폰의 사용이나 동승자와의 지속적인 대화는 운전자의 인지처리 능력을 저하시키고 운전부하를 과부하로 만드는 경향이 있어 지양되어야 한다. 본 논문에서는 운전 중에 운전자 대화가 운전자에게 미치는 영향에 대하여 논의하고 운전자의 대화여부에 따른 운전부하 측정을 위해 필요한 운전자 대화 여부 판단 알고리즘에 대해 제안하고 구현된 시스템을 이용하여 운전부하를 측정하는 방법에 대해 논의 하고자 한다.
최근 차량 내부와 외부 교통환경으로부터 운전자에게 다양한 다량의 정보가 제공되고 있다. 이와 같은 정보가 범람하는 교통환경에서 운전자가 안전하게 운전하기 위해서는 운전자에게 '필요한 정보'가 '적절한 시기'에, '쉽게 지각할 수 있는 형태'로 제공되어 '올바른 판단'을 할 수 있도록 해야 한다. 이를 인간-자동차 인터랙션(HVI: Human-Vehicle Interaction) 기술이라 할 수 있으며, 진정한 의미 의미에서의 HVI 기술이 이루어지기 위해서는 운전자가 운전을 함에 있어 사용하고 있는 자원에 대한 관리, 즉 운전부하 관리가 기반이 되어야 한다. 따라서 본고에서 운전자의 운전부하 관리에 대한 정의와 기술개발 동향을 살펴보고자 한다.
자동차에 탑재된 부하 특히, 여름의 에어컨 사용과 같이 큰 부하가 걸릴 경우와 같이 차량내 전기적 부하의 변동이 발생하게 된다. 이러한 부하의 변동이 할로켄 램프를 사용하고 있는 전조등의 밝기를 변화시킨다. 이러한 밝기의 변동은 운전자가 인식할 수 있는 정도가 되며, 그로인해 운전자는 심리적으로 불쾌함을 느낄 것이다. 그러므로 차량 전조등의 밝기변화 패턴에 영향을 미치는 전조등의 전압과 시간을 변수로 하여, 순간적으로 밝기변동이 발생하였을 경우, 연령대별(20/60대)로 운전자가 느끼는 심리적인 반응(불쾌감)이 어떠한 경향을 갖는지를 파악하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 밝기변동 요소가 되는 전압변동 범위 ${\Delta}V$와 전압변동 시간 ${\Delta}t$로 순간적으로 전조등의 밝기가 변동하였을 때, 이러한 현상이 운전자의 심리적인 반응에 어떠한 영향을 미치는가를 20대와 60대를 대상으로 평가하였다. 이 결과 각각의 전압패턴에 따라 불쾌감이 다르게 나타났으며, 또한 20대와 60대가 전압패턴에 대해 경향을 유사하였으나, 평가치에 대해서는 상당한 차이를 보였다.
운전자의 정신부하는 교통사고를 감소하는데 중요한 역할을 하는 것으로 선행연구에서 나타나고 있다. 본 연구에서는 도로 및 환경요소 뿐만 아니라 운전자의 알파파, 베타파, 감마파를 측정할 수 있는 운전시뮬레이터를 활용하여 분석자료를 확보하였다. 운전자의 운전부하와 감마파의 연관성을 분석하기 위한 방법으로 로지스틱모형을 적용하였다. 분석결과, 도로의 커브가 많을수록 운전자의 베타 영역은 증가하는 반면 알파와 감마 영역은 감소되는 것으로 나타났다. 그리고, 운전부하는 감마영역과 음의 상관관계를 지닌 것으로 나타났다. 결론적으로, 직선구간에서의 도로주행이 운전자의 스트레스를 줄이고 행복감을 높일 수 있을 것으로 판단된다.
운전자의 경험과 판단에 전적으로 의존하는 빙축열 시스템의 기존 운전방식에서는 운전자의 그릇된 판단과 미숙한 운전으로 인해 과잉 축열이나 냉방공급량 부족현상이 자주 초래된다. 본 논문에서는 경제적이고 효율적인 빙축열 시스템의 운용을 위해 다음날의 구간별 온도, 습도와 냉방부하를 예측하는 자기구성퍼지모델 구축방안을 제안한다. 제안된 방법의 성능과 실제 적용가능성을 검증학기 위하여 한국전력 속초 생활연수원을 대상으로 제안된 방법과 신경회로망, 퍼지모델, 선형회귀모델 등을 이용한 기존의 방법을 적용하여 구한 냉방부하, 온도, 습도의 예측정확도를 비교 분석한다.
반자율 주행상황은 급커브나 도로 장애물과 같이 차량이 제어할 수 없는 상황에서 제어권 전환이 요청되며, 이때 운전자가 수동주행으로 전환하지 못한다면 심각한 사고가 발생할 수 있다. 운전자는 다른 과업으로 분산된 주의를 도로 환경으로 이전하고 도로상황 인식 후 전방의 특정 상황에 적절한 반응을 해야한다. 이를 위해서 상황인식과 의사결정이 필수적이다. 상황인식과 의사결정을 돕는 시청각 메시지 제공 여부에 따른 운전자의 안전감과 인지부하, 신뢰도의 효과를 알아보기 위해 시뮬레이터를 활용한 실험을 진행하였다. 실험은 $2{\times}2$ 피험자간 설계로 구성하였다. 상황인식 정보를 제공하는 경우, 음성안내음으로 제어권 전환 요청이 일어나는 이유를 제공하였고, 제공하지 않는 경우 비프음으로 제어권 전환을 요청하는 알람만 제시되었다. 의사결정 정보는 전방의 도로 상황에 어떻게 대응하여 운전해야 하는지 운전 방법에 대한 예시를 시각유형으로 제공하거나, 예시 없이 제어권 전환 요청 아이콘만 제공하는 것으로 구분하였다. 그 결과, 안전감, 인지부하, 신뢰도 모두 상황인식 정보와 의사결정 정보를 제공하였을 때 효과가 있는 것으로 나타났다. 특히 인지부하의 경우 의사결정 정보와 상황인식 정보를 포함하지 않은 경우 인지부하가 가장 높았으며, 모두 포함한 경우 인지부하가 가장 낮은 것으로 나타났다. 이 연구는 반자율주행 차량에서 운전자의 상황인식과 의사결정을 돕는 정보구성의 효과를 알아보았다는 데에 의의가 있다.
최근 커넥티드 카는 자동차 업계 뿐 아니라 통신업체 등 다양한 산업분야에서 큰 주목을 받고 있다. 자동차도 하나의 디바이스로 인식되고 다양한 기기와 연동되면서 상호 작용하는 시스템으로 발전하고 있고 새로운 형태의 사업기회가 생겨나고 있다. 하지만 차량용 기술 발전에 따라 사고의 위험성 또한 대두되고 있으며 운전자의 사고를 예방하기 위한 다양한 기술들이 여러 기관에서 연구되고 있다. 본 연구에서는 운전자의 사고를 예방하기 위한 운전부하에 대하여 연구하고, 선행 된 연구에 바탕을 두고 운전자의 행동을 판단하여 운전부하를 측정하는 개발하였다. 개발된 알고리즘은 도로 주행 실험을 통하여 다양한 도로상황, 운전자의 상태에 따른 운전행동과 운전부하에서 유효하게 작동함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 운전 중에 빈번히 나타나는 부작업을 모의 운전 실험하에서 선정하여 그때의 운전 수행 도와 운전자의 심리적 작업부하에미치는 영향에 대해 연구하였다. 운전의 수행도는 브레이크 작동시의 시간의 적절성을 사용하였으며, 이를 측정하기 위해도로교통안전협회에 설치되어있는 운전기능검사기기를 사용하였다. 또한 운전자의 심리적 작업부하를 측정하기 위해 심리적 작업부하 측정 방법의 하나인 NASA- TLX를 사용하였다. 다양한 운전 상황을 설정하기 위해도로의 형태를 골목길과 일반도로로 나누었으며, 부작업의 종류는 전화 걸기, 라디오 조작, 대화로 선정하였다. 실험에는 17명의 피실험자가 참가하였고 결과에 대한 통계분석(SAS)이 이루어졌다. 본 연구 결과, 운전시 전화 걸기와 라디오 조작의 경우가 다른 부작업에 비해 운전 수행도를 통계적으로 유의한 정도 저하시키는 것이 조사되었다. 부작업에따라서 3 . approx. 22%의 수행도의 저하가 나타났으며, 42 .approx. 59%의 심리적 작업부하의 증가가 나타났다. 본 연구에서는 부작업이 정도의 차이는 있으나 수행도의 감소와 심리적 작업부하의 증가를 유발시키는 것이 정량적으로 입증되었다. 차후 보다 실제상황에 가가운 모의 실험과 다양한 수행도 측정지수를 사용한 연구 를 통해 운전시 부작업이 사고에 미치는 영향이 검증될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 운전 시뮬레이션을 사용하여 자율주행 환경을 구현한 후 3-수준 자율주행 조건에서 자율주행 차량 (automated vehicle: AV)으로부터 운전자에게 전달되는 제어권 인수 요구(takeover request: TOR) 정보의 양상(시각, 청각 및 시각+청각) 및 도로 형태(직선도로와 곡선도로)에 따라 운전자의 제어권 인수 시간(takeover time: TOT) 및 정신적 작업부하(제어권 인수 이후에 운전자들이 경험한 주관적 작업부하와 심장박동수에서의 변화)가 어떻게 차별화되는지 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저, AV로부터 TOR이 제시된 이후 실험참가자들이 보인 TOT에 대한 분석 결과, TOR 정보양상의 측면에서는 시각 정보가 가장 빠른 TOT를 이끌어 낸 반면 청각정보 조건에서 가장 느렸고, 도로 형태 측면에서는 직선도로 조건에 비해 곡선도로 조건에서의 TOT가 유의하게 더 느렸으며, 특히 청각 정보 조건에서 도로 형태에 따른 TOT에서의 차이가 가장 컸다. 둘째, 정신적 작업부하에 대한 분석 결과, TOR 정보가 시각 혹은 시각+청각적으로 제시된 조건에 비해 청각적으로 제시된 조건에서 주관적 작업부하 측정치와 심장박동수 변화 크기 모두 전반적으로 더 낮았고 특히, 심장박동수 변화의 경우 이러한 경향은 곡선도로 조건에서만 관찰되었다. 이러한 결과는 TOR 정보의 양상과 도로 형태에 따라 운전자의 TOT와 정신적 작업부하 수준이 달라질 수 있고, 특히 TOT가 빠를수록 정신적 작업부하 수준은 상대적으로 더 높아질 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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