The Design of automotive IP must be designed for improving safety, and for satisfying the consumer's preference and for enlarging the usability of various gauges and information displaydevices. Also, these objects become more important by regarded and will be treated very sensitively for the next-generation vehicle concepts. Therefore, Automotive IP must be designed to adjust these trends, besides accord with car-inner lifestyle. One of these concept's designs is to apply Human Sensibility Ergonomics. This study suggestes the driver-centered design of the IP components that focused on the audio unit and HVAC(Heat and Ventilation Air Conditioner) through cognitive experiment. Primarily, analyzed components of IP in use, then, combined these components (especially, the number and arry of buttons, the position of LCD panel, etc.) nd designed some sample images(prototypes) the same as real size. After the subjects looked at the sam ples at the interval of 0.2/0.4/0.6 seconds, subjects should fill out the given forms from their memory. Then, the optimal prototype of IP was designed in respect to the correctness of cognition. The results will show the basic guideline of optimal design of IP that in the case of aaudio unit, the position of LCD, the array and the number of channel, in the case of HVAC, the position of LCD, TEMP button type and other button types.
운전자의 신경증 수준에 따른 상황인식과 안구운동 및 운전수행에서의 차이를 비교하였다. 정적인 운전장면을 실험자극으로 사용한 실험 1에서는 신경증 수준에 따른 상황인식에서의 차이는 유의하지 않았던 반면, 안구운동의 경우 신경증 저집단에 비해 고집단이 실험자극의 주변영역에 대해 안구고정 시간비율과 안구고정 빈도비율이 모두 낮았다. 실험 2에서는 운전 시뮬레이터를 이용하여 실험참가자들이 실제 상황에 가깝게 운전하도록 한 후, 신경증 수준에 따른 상황인식, 안구운동, 그리고 운전수행 측정치에서의 차이를 비교하였다. 그 결과, 실험 1의 결과와는 대조적으로 신경증 고집단은 저집단에 비해 상황인식 점수가 상대적으로 낮았던 반면, 실험 1의 결과와 마찬가지로 신경증 실험자극의 주변영역에 대한 안구고정 시간비율과 안구고정 빈도비율이 상대적으로 낮았다. 특히, 운전수행 측정치에 대한 비교 결과, 신경증 고집단이 저집단에 비해 차선중앙 이탈값이 더 컸고 평균 운전속도도 더 느렸다.
본 연구에서는 뇌파와 맥파를 이용한 생체신호 분석을 통해 자율주행차량 사용자에게 안정감을 유발하는 최적의 색온도를 제안하고자 하였다. 이를 위해 3000 K, 4000 K, 5000 K, 6000 K의 색온도를 갖는 조명을 자율주행 환경에 적용하여 제시하였다. 실험은 자동차 그래픽 시뮬레이터가 구비된 실험실에서 진행되었으며, 실험절차는 다음과 같다. 1) 안정기(5분), 2) U-K테스트(3분), 3) 자율주행+조명(3분). 이 과정은 색온도를 변경해가며 총 4회 반복되었다. 수집된 시계열데이터에 대해 주파수 분석을 실시하였고 파워 스펙트럼 분석을 통해 주파수 대역별 power값을 산출하였다. 뇌파는 안정의 지표인 α파와 각성의 지표인 β에 대해 분석을 실시하였으며, 맥파의 경우 교감신경계 활성도에 대해 분석을 실시하였다. 산출된 데이터는 연구대상자 개인 간 편차를 줄이기 위해 정규화하여 통계분석을 실시하였다. 1차 분석 결과, 뇌파의 경우 5000 K의 조명을 제시하였을 때 α파가 가장 높았고, 대부분의 조명 제시 상황에서 β파가 증가하였다. 맥파의 경우 주행 상황에서 SNSA가 증가하였다. β파와 SNSA에 대한 2차 분석 결과, 유의수준 5%에서 색온도 간 유의한 차이가 인정되지 않았다. 결론적으로, α파가 가장 높은 5000 K의 색온도가 안정감을 유발한다고 볼 수 있다. 이러한 결과를 자율주행차량에 적용한다면, 탑승자의 높은 만족도를 유발할 수 있을 것으로 보인다. 나아가, 이와 같은 긍정적인 효과가 자율주행차량의 수용으로 이어질 수 있다.
자율주행차는 운전자의 부주의로 인한 사고를 줄일 수 있는 반면, 기계에 어느 정도의 자율성을 허용해야 할 것인지의 문제를 제기한다. 특히 돌발상황의 발생시에 운전자와 보행자 중에서 누구를 선택해야 할 것인지에 대한 의사결정은 모두가 합당하다고 생각하는 도덕적 원칙을 기반으로 일관적으로 실시되어야 한다. 본 연구(N = 103)에서는 한국 사회에서 자율주행차의 윤리적 의사결정을 프로그래밍한다고 가정했을 때, 의사결정과정에 영향을 끼칠 수 있는 개인적/상황적 변인을 검증하였다. 이에 따라 개인적 변인으로서 참가자의 자율주행차의 자동화 기술에 대한 수용도를 측정한 후, 상황적 변인으로 문장완성과제를 통해 참가자에게 성취 또는 배려의 가치를 활성화시켰다. 이후 자율주행차의 사고상황에서 공리주의 의사결정의 비율 및 자율주행차 구매의향이 어떻게 달라지는지를 설문지를 통해 비교하였다. 그 결과 연구참가자에게 성취의 가치를 활성화시켰을 때, 자신이 차 안의 운전자로 가정된 상황에서 다수의 보행자를 배려하는 공리주의 의사결정의 비율이 가장 낮게 나타났다. 또한 연구참가자가 자율자동차 기술을 긍정적으로 생각할수록 공리주의 원칙으로 설계된 자율주행차의 구매의향이 전반적으로 높았지만, 성취-운전자 조건에서 참가자의 구매의향이 다른 조건보다 유의하게 낮게 나타났다. 이 결과는 자율주행차의 사고상황에서 의사결정의 과정이 개인적 변인뿐만 아니라 특정 상황에서 활성화된 가치 및 관점의 차이에 따라 영향을 받을 가능성을 시사한다. 논의에서는 연구결과의 제한점 및 후속 연구방향에 관해 논의하였다.
도형식 가변안내표지판은 운전자들의 경로선택에 대한 의사결정을 지원하는 역할을 하며 운전자의 이해도와 시인성이 높아 도심부 도로 및 고속도로에 설치가 확대되고 있다. 그러나 도형식 가변안내표지판에 대한 운영방안이나 지침 등이 전무한 실정이다. 이에 본 연구는 도형식 가변안내표지판 표출면 구성에 따른 운전자의 선호도를 평가하는 모형을 개발하기 위하여 차량 시뮬레이터를 활용한 실험 및 설문조사를 수행하였다. 연구 결과 표출면의 구성요소 중 도로선형, 외곽선, 문자체 등의 디자인적인 요소보다는 문자높이, 노드수 등의 정보 제공 량이나 시인성과 관련된 부분이 운전자의 감성요인과 선호도에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 도형식 가변안내표지판의 제공 정보 단위 수는 11단위 또는 12단위가 적절한 것으로 나타났으며, 이는 통행시간을 제공할 경우 3개의 노드, 통행시간을 제공하지 않을 경우 5개 노드의 정보를 제공하는 것이 적정한 수준임을 의미한다. 따라서 가변안내표지판을 설치할 때 운전자의 감성요인과 선호도를 높일 수 있는 구성요소를 고려하여 표출면을 설계하여야 한다.
본 연구에서는 50대 택시 운전자를 대상으로 동작 신호인 Jerk-Cost function(JC)와 차간거리의 분산계수(Anterior-Posterior Coefficient of Variation, APCV), 차선이격거리의 분산계수(Medial-Lateral Coefficient of Variation, MLCV)와 같은 차량 통제 데이터를 이용하여 운전 중 문자 메시지 전송 또는 네비게이션 검색과 같은 동시 과제 수행이 운전 수행 능력에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보고자 하였다. 남성 14명과 여성 14명을 대상으로 실험을 진행하였다. 피험자는 일정 속도(80km/hr or 100km/hr)로 주행하는 선행 차량과 일정 거리 30m를 유지하며 주행하도록 하였다. 처음 1분간은 운전만을 수행하게 하였으며, 다음 1분 동안은 운전만을 수행하거나 운전과 함께 동시 과제를 수행하도록 하였다. MLCV와 APCV는 80km/hr와 100km/hr 주행 시 Driving only에 비해 Driving + Sending Text Message(STM)와 Driving + Searching Navigation(SN)에서 유의하게 증가하였다. JC 또한 주행 시 Driving only에 비해 Driving + STM과 Driving + SN에서 증가하였다. 본 연구를 통해 운전 경력이 길고 운전 전문가라고 할 수 있는 50대 택시 운전자도 운전만을 수행하는 경우에 비해 운전과 함께 문자 메시지 전송 또는 네비게이션 검색 과제를 수행하게 될 경우 동작 패턴이 거칠어지고 차량 통제가 어려워진다는 사실을 도출할 수 있었다.
통신 기술의 발달, 지능형교통체계(ITS: Intelligent Transport Systems)의 확산으로 자동차는 단순한 기계장치에서 종합편의 기능을 가진 제2의 생활 공간으로 변모하고 있으며, 이를 위한 인터페이스로써의 역할을 하는 플랫폼으로 진화하고 있다. 탑승자들에게 다양한 정보를 제공하는 인터페이스 영역이 확장됨에 따라 스마트카 기반의 사용자 경험(UX: User Experience) 연구에 대한 중요성이 높아지고 있다. 이 연구는 스마트카의 사용자 경험 요소에 대한 가이드라인을 제안하는데 목적을 두고 있다. 연구의 수행을 위해 기존 연구를 기반으로 스마트카의 사용자 경험 요소를 기능(function), 상호작용(interaction), 표면(surface)으로 정의하였으며, UX/UI 전문가들의 논의를 통해 각 요소 별로 8개의 대표 기술, 14개의 대표 기능, 8개의 유리창의 위치를 정의하였다. 이 후 100명의 운전자를 대상으로 정의된 스마트카 사용자 경험 요소들에 대한 우선순위를 설문조사 방식으로 분석하였다. 분석을 통해 사용자들은 차량에 주요 기술을 적용함에 있어서 안전, 주행, 감성의 순으로, 조작 방식에 있어서는 음성인식, 터치, 제스처, 물리적 버튼, 아이트레킹의 순으로, 디스플레이 위치에 대해서는 운전석을 중심으로 전방에서 후방으로 높은 우선순위를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 성별에 따른 분석에 있어서는 2개의 기능 외에는 큰 차이를 보이지 않아 남성과 여성에 대한 가이드가 공통되게 적용될 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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