본 논문에서는 주행 중 안전운전에 영향을 미칠 수 있는 운전자의 행동을 찾아 분석한 뒤 세분화 하여 분류하고, 주의분산을 유발하는 운전자의 운전행동 구분을 바탕으로 차량을 주행함에 있어 위험요소를 찾아내도록 한다. 이를 통해 향후 자동차사고를 줄이기 위한 제도개선 및 문제점 보완에 기여할 수 있다. 운전 중 운전자의 주의분산을 유발하는 디바이스가 늘어나는 상황에서 본 논문의 분석결과는 운전자의 필수적이지 않은 위험행동을 줄이도록 유도하는 방안을 모색할 수 있다.
본 논문에서는 운전자의 주의산만을 유발하는 운전자, 탑승자의 동작을 분석하고 핸드폰과 관련된 운전자의 행동 10가지를 인식하였다. 먼저 주의산만을 유발하는 동작을 환경 및 요인으로 분류하고 관련 최근 논문을 분석하였다. 분석된 논문을 기반으로 주의산만을 유발하는 주요 원인인 핸드폰과 관련된 10가지 운전자의 행동을 인식하였다. 약 10만 개의 이미지 데이터를 기반으로 실험을 진행하였다. SURF를 통해 특징을 추출하고 3가지 모델(CNN, ResNet-101, 개선된 ResNet-101)로 실험하였다. 개선된 ResNet-101 모델은 CNN보다 학습 오류와 검증 오류가 8.2배, 44.6배가량 줄어들었으며 평균적인 정밀도와 f1-score는 0.98로 높은 수준을 유지하였다. 또한 CAM(class activation maps)을 활용하여 딥러닝 모델이 운전자의 주의 분산 행동을 판단할 때, 핸드폰 객체와 위치를 결정적 원인으로 활용했는지 검토하였다.
본 연구의 목적은 최근 운전자 행동에 대한 연구 방법으로 매우 중요하게 대두되고 있는 운전 시뮬레이션 방법을 이용하여 운전자들이 보이는 기본적인 운전 수행 능력 및 이러한 운전 수행 능력과 관련이 가장 깊은 것으로 기존의 연구들이 밝혀왔던 기본적인 지각적/인지적/운동적 수행 능력을 측정하여 운전자 수행을 평가하는 것을 목적으로 한다. 특히 운전자의 운전 수행 및 운전과 관련된 기본적인 정신/운동 수행 능력은 정보 처리적 관점에서 측정되고 분석되었으며, 이를 통해 운전자들이 보이는 기본적인 정보처리 능력의 패턴에 대한 전반적 이해를 시도하였다. 본 연구에서는 기본적인 운전 수행 능력을 평가하는데 사용되는 차량의 속도 유지와 차선 유지에 대한 측정치와 더불어 운전과 관련한 인간 수행 중에서 단순 반응 능력, 선택 반응 능력, 속도 추정 능력, 청각적 주의나 시각적 주의의 분산 능력 등이 운전 시뮬레이션을 통하여 운전 중에 실시간으로 측정되었다. 본 연구에서 수집된 자료는 운전자들의 실제 운전 수행 및 이와 관련된 정보 처리 활동에 대한 표준화된 준거를 제시하는데 기초적 자료로 사용될 수 있으리라 생각된다.
운전 중에 주의를 분산시키는 요소는 대부분 인터페이스 조작에 있으며 교통사고의 직접적인 원인이 된다. 스마트 자동차에 대한 관심이 높아지면서 운전자 안전에 대한 다양한 연구가 모색되고 있다. 순간의 시선이동으로 인해 판단력과 조작능력을 상실 할 수 있는 현재의 인터페이스는 안전성이 보장 되지 못한다. 본 논문에서는 이러한 운전자의 주의를 분산시키는 요소로 부터 안전성을 확보하기 위해서 차량 내 카메라를 이용하여 손동작을 인식하여 직관적인 제스처로 전화번호를 입력하거나 검색할 수 있는 안전한 인터페이스를 제안한다. 제안한 시스템은 직관적 동작과 TTS(Text To Speech)를 활용하여 사용자 편의성과 안전성을 높였다.
자동차사고의 주요 원인으로 운전자의 주의분산이 지목됨이 따라 운전자의 전방주시율을 높여주는 HUD(Head Up Display)에 대한 중요성이 높아지고 있다. 최근에는 다양한 콘텐츠가 포함된 HUD 제품들이 등장하면서 주행중 인지부하가 증가할 가능성이 높아졌다. 이에 본 논문은 현재 자동차에 사용되고 있는 HUD에 제시된 콘텐츠가 운전자에게 미치는 영향에 대해 알아보기 위하여 조도환경과 성별의 차이를 두어 인지적 측면과 활용적 측면에 대한 실험을 진행하였다. 실험 결과, HUD가 제공하는 콘텐츠는 외부 조도와 차량 내의 내부 조도의 차이가 클수록 시인성이 높아 인지부하가 줄어들었다. 또한 HUD 콘텐츠의 경우 주행과 직접적인 관련이 높을수록 인지율이 높았으며, 운전과 관련성이 낮은 콘텐츠의 경우 운전자의 집중을 저해하는 것을 확인하였다.
자동차 내비게이션 시스템은 경로탐색 및 길안내 등의 기능을 제공하는 대표적인 운전자 지원 시스템의 하나로서 그 사용성이 크게 증가하고 있다. 대부분의 자동차 내비게이션 시스템은 2차원 지도에 기반하고 있는데 이는 기본적으로 지도가 지니는 함축화된 정보 표현 패러다임에 기반하고 있음으로 인해 실세계 정보로의 변환에 인지적 부담이 작용하게 된다. 최근에 개념적으로 대두되고 있는 새로운 내비게이션의 형태는 자동차에 장착된 카메라로부터 실시간으로 취득되거나 자동차 전면 유리창에 투영되는 실제 영상위에 내비게이션 정보를 그래픽으로 표현하는 증강현실의 모습을 취하고 있다. 차량 내에서의 정보 제공 장치로서 내비게이션 시스템은 그것이 함축화된 그래픽이든 아니면 실사 영상이든 궁극적으로 운전자의 운전부하를 줄이고 빠른 직관력을 제공함으로써 주의분산을 최소화 시킴이 중요하다 할 수 있다. 본 논문에서는 증강현실 내비게이션 시스템인 RACE(Reality-Augmented Car-navigation Environment)를 설계 및 구현하고 그것이 실제적으로 운전자의 운전 수행과 인지 및 주의 분산에 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 증강현실 내비게이션이 기존의 2차원 지도 기반 내비게이션에 비해 갖는 효용성이 무엇인지에 대하여 운전자 행동에 기반한 인지심리학적 실험을 통하여 분석한다. 이러한 작업들을 바탕으로 정보처리 관점에서 운전자의 운전 수행과 인지적 수행을 위한 최적의 내비게이션 정보 제공 방법은 무엇인지 고찰해본다.
각종 첨단장비로 구성된 자동차는 편의성에 비해 안전성은 크게 강조하지 못하고 있다. 교통사고의 직접적인 원인이라고 할 수 있는 운전 중 딴 짓은 대부분 첨단장비의 인터페이스 조작에 있으며 운전자의 주의를 분산시켜 사고를 야기한다. 스마트 자동차에 대한 관심이 높아지면서 운전자 안전에 대한 다양한 연구가 모색되고 있다. 순간의 시선이동으로 인해 판단력과 조작능력을 상실 할 수 있는 현재의 인터페이스는 안전성이 보장되지 못한다. 본 논문에서는 이러한 운전자의 주의를 분산시키는 요소로 부터 안전성을 확보하기 위해서 차량 내 카메라를 이용하여 손동작을 인식하여 직관적인 제스처로 전화번호를 입력하거나 검색할 수 있는 안전한 다이얼링 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 직관적 동작과 TTS(Text To Speech)를 활용하여 사용자 편의성과 안전성을 높였다.
차량 운행 시 주의분산으로 인한 자동차 사고가 증가 하고 있는데, 주의분산 행동은 전방 주시율, 차로유지능력, 위험상황별 반응시간의 세 가지 항목에 대해 영향을 미친다. 많은 운전자들이 운행 중 라디오를 청취하게 되는데, 지역의 경계를 넘어가는 경우 특정 방송국의 라디오를 계속 청취하기 위해 라디오의 주파수를 변경하여야 한다. 이 과정에서 운전자의 주의분산이 발생하여 교통사고 발생 가능성이 높아지게 된다. 특히 고속도로에서는 빠른 속도로 차량이 주행하므로 사고의 위험이 더욱 높아지게 된다. 차량 운행 시 라디오 조작으로 인한 사고의 위험성을 줄이기 위해 본 논문에서는 각 방송국의 표준 라디오 주파수를 데이터베이스(D/B : date base)에 저장하고, 특정 지역의 경계에서 내비게이션으로부터 얻은 차량의 위치정보를 이용하여 변경된 지역의 라디오 주파수를 결정한 후, 기존의 주파수와 새로운 주파수를 이용하는 신호 중 수신율이 양호한 주파수를 선택하는 알고리즘을 제안한다. 양호한 수신율을 가지는 주파수를 선택하기 위해 두 주파수에 대한 신호의 신호-대-잡음비(SNR : signal-to-noise ratio)를 기준으로 사용한다.
자동차의 폭발적인 보급과 발전은 이미 우리 생활에 없어서는 안될 아주 중요한 부분으로 자리잡았다. 이와 함께 최근의 갑작스러운 IT 기술 발전은 운전환경에서 운전자에게 보다 많은 정보를 제공함으로써 운전자는 실시간으로 들어오는 외부 자극에 능동적으로 대처하여야 한다. 운전자의 능력을 넘어선 정보제공은 때때로 운전자의 주의 분산을 야기 시켜 돌이킬 수 없는 사고를 초래하기도 한다. 따라서, 운전자에게 제공할 수 있는 다양한 정보를 수집/분석/저장하여, 효율적으로 차량단말을 통해 제공할 수 있는 기술이 필요하다. 이에 따라 한국전자통신연구원은 2007년 3월부터 운전자의 상태, 차량의 내/외부 정보를 수집/분석/저장하여 효율적으로 관리해줄 VDMS (Vehicle & Driver Management System)에 대한 기술을 개방해오고 있다. VDMS는 추후 물류차량이나 택시 또는 승용차에 적용이 가능하다. 또한 향후 상용화를 위해 본 과제에서는 실제 물류차량과 택시차량에 차량정보 수집장치를 장착하여 실 데이터를 수집하였다. 본 발표에서는 VDMS의 전반적인 구성과 진행 방향에 대해서 설명하고, 과제 내에서 수행 되어온 결과물에 대해서 소개할 예정이다.
Visual demands associated with in-vehicle display usage and text messaging distract a driver's visual attention from the roadway. To minimize eyes-off-the-road demands, voice interaction systems are widely introduced. Under cognitively distracted condition, however, awareness of the operating environment will be degraded although the driver remains oriented to the roadway. It is also know that the risk of inattentive driving varies with age, thus systematic analysis of driving risks is required for the older drivers. This paper aims to understand the age-related driving performance degradation and visual attention changes under auditory cognitive demand which consists of three graded levels of cognitive complexity. In this study, two groups, aged 25-35 and 60-69, engaged in a delayed auditory recall task, so called N-back task, while driving a simulated highway. Comparisons of younger and older drivers' driving performance including mean speed, speed variability and standard deviation of lane position, and gaze dispersion changes, which consist of x-axis and y-axis of visual attention, were conducted. As a result, it was observed that gaze dispersion decreased with each level of demand, demonstrating that these indices can correctly rank order cognitive workload. Moreover, gaze dispersion change patterns were quite consistent in younger and older age groups. Effects were also observed on driving performance measures, but they were subtle, nonlinear, and did not effectively differentiate the levels of cognitive workload.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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