본 연구는 시뮬레이터 실험에서 필수적으로 발생하는 Simulator Sickness(SS)를 평가하기 위하여 동적 시뮬레이터에서 일정한 속도(60km/h)로 1시간 주행했을 때 Simulator Sickness Questionnaire(SSQ)를 이용하여 주관적 Sickness를 평가하고 생리적 반응으로 심박 변동량(HRV)과 피부온도 및 피부저항을 측정하여 성별, Simulator 수준에 따라 비교 분석하였다. 분석 결과 동적 시뮬레이터에서 주행시 주관적인 Simulator Sickness는 안정에 비해 시간이 지남에 따라 45분까지 선형적으로 증가하여UT고, 여자와 sick군이 남자와 nonsick군에 비해 더 높았으며 sickness 수준간에서는 유의성이 나타났지만 남녀간의 유의한 차이는 없었다. 생리적 반응은 시간에 따른 변화는 없었으나 안정에 비해 R-R 간격의 감소, (LF+MF)/total 및 (LF+MF)/HF의 증가로부터 교감 신경이 활성화되었으며 피부온도의 감소와 피부저항의 증가로부터 긴장도가 커짐을 알 수 있었다. 주행 50분 이후는 HF/total가 감소하여 부교감 신경의 작용이 저하되는 것으로 나타났다.. 성별, sickness수준에 따라서는 남녀간에는 부분적으로 유의한 차이가 있었고 평균 R-R 간격에서만 sick군이 nonsick군보다 유의하게 낮았다.
현재 전 세계적으로 연구·개발 중인 자율주행차 Level 3에서 Level 5단계는 운전자의 인지-판단-제어과정을 차량에 탑재된 각종 센서로 대체하여, 운전과정의 대부분을 인공지능이 자율적으로 수행할 수 있도록 한다. 하지만 현재 자율주행차는 국가별로 상이한 자율주행차의 판단능력 최소기준을 만족할 경우, 임시운행 허가를 받아 도로주행이 가능하도록 하고 있다. 향후 자율주행차가 보급될 때 구매자들은 임시운행 허가의 한계로 위험상황 회피능력에 대한 신뢰도가 높지 않을 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 드라이빙 시뮬레이터 기반으로 운전자의 위험상황 회피능력 비교·평가를 통해 자율주행차 판단능력 등급화 방안 제시 및 시나리오별 등급화가 가능한 평가지표를 도출하고자 하였다. 드라이빙 시뮬레이터 실험에는 성인 30명(남=25, 여=5명)이 참여하였다. 실험결과 분석은 K-평균 군집분석과 독립표본 T-검정을 진행하였으며, 이를 통해 자율주행차의 판단능력 등급 분류가 가능함과 등급 분류의 통계적 유의성을 확인할 수 있었다. 향후 자율주행차의 위험상황 회피능력에 대한 신뢰수준을 향상시키는데 크게 기여할 수 있을 것이다.
장대터널은 터널이 갖는 고유 특성으로 인하여 운전자의 주행안정성이 저하되고 사고위험성이 높기 때문에 신규 터널 설계시 사전에 충분한 검토가 필요하다. 특히 터널 주행시 나타나는 안정적인 속도유지 곤란과 졸음운전 가능성의 증가, 사고발생 시 높은 치사율 및 운전자가 경험하는 주관적인 불안감 등으로 인하여 설계 단계부터 시공에 이르기까지 교통심리학 및 인간공학적인 측면에서 숙고가 요구된다. 본 연구에서는 차량시뮬레이터를 이용하여 10km 이상의 장대터널(고속국도 60호선 춘천~양양간 건설공사 제14공구 내인제터널) 기본 설계안에 대한 운전자의 주행안정성을 평가한 후, 터널주행에 따른 문제점들을 파악하여 사고위험성이 높을 것으로 추정되는 위험구간 및 개선방안 등을 제시하였다. 실험 결과, 양양 및 춘천 방면 모두 도로선형이 바뀌는 변곡점을 전후하여 주행안정성이 저하되고 운전부하가 높아 위험구간으로 드러났다. 마지막으로 본 연구의 제한점 및 시사점에 대해 논의하였다.
The concurrent engineering technologies have been broadly used in the field of the design, testing, manufacturing and maintenance works to reduce development time and costs. For this purpose, many design environments with the product data management system, the virtual engineering system and web database system are developed. In this research, we developed the driving simulator of the KTX(Korea Train Express) as a basic study for building the concurrent engineering design environment of rolling stock. The virtual track was developed from the Seoul to the Busan and the Daejeon to Mockpo to generate immersible driving environment. Also, fault generation systems were developed to educate drivers of the KTX. We expect to reduce the time and costs of newly developed rolling stock using the design environment developed in the research.
본 연구에서는 동적환경 감성 시험평가 시스템(driving simulator)을 이용하여 다양한 운전속도(40, 70, 100km/h)에서 주행시 운전자의 감성평가를 실시하였다. 그 결과, 주행속도가 증가할수록 쾌활성, 쾌적감, 긴장감, 각성감, 속도감이 높게 나타났고, 심박수는 증가하였다. 안정시에 비하여 주행시에 뇌파의 알파파는 감소하고 베타파는 증가하였으며 호흡수가 증가하였으나, 조건간의 유의차는 나타나지 않았다. 또한 70km/h이상에서 GSR의 증가와 SKT의 감소가 인정되었으며, 70km/h이하에서 눈깜박임율이 증가하였다. 이상의 결과로부터, 운전자는 속도가 증가할수록 주관적으로 긍정적인 감성을 느끼지만, 70km/h이상에서 자율신경계 반응에 차이가 있음을 알 수 있었다. 또한 이러한 결과는 실제차량 및 시뮬레이터에서 수행한 선행연구의 결과와 대체로 일치하여 본 시스템으로 운전자 감성평가가 충분히 수행될 수 있음을 시사하였다.
본 연구에서는 현장 실험 조성의 제약을 극복하기 위해 3차원 가상현실(virtual reality)로 설계중인 도로를 모델링한 후, 피실험자가 Eye camera가 장착된 차량 시뮬레이터 (driving simulator)에 탑승하고 주행하면서 운전자가 행하는 선형변화에 대한 동적 반응 및 운전자의 시각행태에 대한 데이터를 획득하였다 본 실험에 적용된 차량시뮬레이터의 그래픽 모듈은 동역학 해석 모듈에 의해 얻어진 데이터를 기초로 하여 운동재현기와 가상환경의 일치감들 최대로 함으로써 피실험자로 하여금 차량시뮬레이터의 비현실성 및 부작용을 최소화하도록 하였다. 또한, Eye camera는 기존의 여타 장비와는 달리 운전자가 헬멧이나 렌즈 등 어떠한 부착장치도 착용하지 않고 실험할 수 있는 FaceLAB을 사용함으로써 운전자의 자연스러운 시각행태를 아무런 데이터 손실없이 획득하였다. 본 연구에서는 조사된 데이터를 바탕으로 도로 안전성을 평가하기 위해 차량 시뮬레이터, Eye camera방법을 통해 설계시 도로 기하구조 변화에 따라 운전자가 느끼는 안전성의 변화를 파악함으로써 도로 기하구조 조건과 안전성의 상관성을 명확하게 규명하고 이를 통해 운전자가 도로 주행시 편안하고 쾌적한 주행을 보장받을 수 있는 도로를 설계 단계에서부터 평가할 수 있는 방법을 제시하려고 한다.
자율주행차량을 신뢰하고 탑승하도록 하기 위해서 자율주행 차량에 탑승하는 이용자를 위한 고민이 필요해지고 있다. 자율주행 차량 주행 행태에 대한 선호도를 평가하여 이용자의 자율주행차량 탑승 만족도를 높이는 주행행태를 찾아내고자 한다. 실험환경은 드라이빙 시뮬레이터에 공격적인 운전과 방어적인 운전 두 가지 자율주행 성향을 구현하고, 체험할 수 있도록 하였다. 탑승시 생체데이터를 수집하고, 탑승 전·후 설문조사를 실시하였다. 운전 습관에 따라 2그룹으로 분류하고, 수집한 생체데이터와 비교 분석하였다. 공격적인 성향의 운전자와 조심운전 성향의 운전자 모두 자율주행차량의 조심운전 주행행태를 선호하였다.
국내 육상교통망의 중추적인 역할을 하는 고속도로는 $7{\times}9$ 형태로 양적, 질적 성장을 거듭하고 있다. 점차 복잡해지는 고속도로 기하구조에 대응하고자 차로유도선을 설치하여 운전자들의 보다 원활한 차로 변경을 유도하고 있으나 해당 시설의 설치기준이 부재하고, 그 효과 검증 또한 제한적으로 시행되고 있는 실정이다. 본 연구는 도로주행 시뮬레이터를 활용하여 주행안전성 측면에서 차로유도선의 효과를 재조명하고, 적정 연장 설치기준을 수립하는데 주된 초점을 맞추고 있다. 이를 위해, 피험자의 선호도를 조사하고, 가상의 주행환경에서 운전자의 차로 변경 행태를 분석하였다. 또한, 피험자가 차로변경 시 느끼는 편안함 정도를 계량화하기 위해 뇌파분석을 실시하였고, 도출된 결과에 대한 통계적 검증을 수행하였다. 본 연구는 차로유도선 설치기준 수립 시 기반자료로 활용될 것으로 기대한다.
컴퓨터 상에서 차량의 실제 주행 환경을 모사하는 자동차 시뮬레이터 시스템은 운전자와의 상호작용이 요구되는 다양한 운전 보조 장비에 대해 그 성능과 기능을 미리 검토할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 네비게이션 단말기를 가상현실 기반 자동차 시뮬레이터 시스템에 적용하기 위한 연동 기술에 대해 알아 보았으며, 간단한 네비게이션 단말기와 시뮬레이터 시스템을 개발하여 이들의 연동을 위한 데이터 처리 방법을 소개하였다.
자율 주행 차량은 주변 환경의 정보를 수집하는 센서, 측정된 데이터를 판단하는 제어 모듈로 구성된 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)을 기반하고 있다. 최근에 자율주행 기술에 대한 관심이 증가함에 따라 ADAS 입문 개발자들 및 학습자들을 위한 손쉬운 개발프레임워크가 필요하다. 그러나, 기존 개발 및 검증 방식은 고성능 자동차 시뮬레이터를 기반하기 때문에 검증 방법의 복잡성 및 고비용 등의 단점이 있다. 또한, 대부분의 방식은 시뮬레이터로부터 ADAS에서 필요로 하는 센싱 데이터를 직접 제공하지 않으므로 검증 신뢰성의 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 방식들의 문제점들을 극복하는 3D 자동차 시뮬레이터를 활용한 상호작용형 ADAS 개발 및 검증 프레임워크를 제시한다. 영상인지 기반의 인공지능을 적용한 ADAS를 3D 자동차 시뮬레이터에서의 가상센서로 구현하고, 실제 시나리오에 자율주행 검증을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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