심리학 분야의 연구자들은 Electroencephalographic(EEG)을 오래전부터 인간 두뇌의 활동을 측정 기록하는데 사용하였다. 과학이 발달함에 따라 점차적으로 인간의 두뇌에서 감정을 조절하는 기본적인 영역들이 밝혀지고 있다. 그래서 인간의 감정을 조절하는 인간의 두뇌 활동 영역들을 EEG를 이용하여 측정하였다. 손짓이나 고개의 움직임은 사람들 사이에 대화를 위한 인간의 몸 언어로 사용된다. 그리고 그것들의 인식은 컴퓨터와 인간 사이에 유용한 회화수단으로 매우 중요하다. 몸짓에 관한 연구들은 주로 영상을 통한 인식 방법이 주를 이루고 있다. 많은 연구자들의 기존 연구에서는 생체신호나 몸짓중 한 가지만을 이용하여 감정인식 방법 연구를 하였다. 본 논문에서는 EEG 신호와 몸짓을 같이 사용해서 사람의 감정을 인식하였다. 그리고 인식의 대상자를 운전자라는 특정 대상자를 설정하고 실험을 하였다. 실험 결과 생체신호와 몸짓을 같이 사용한 실점의 인식률이 둘 중 한 가지만을 사용한 것보다 높은 인식률을 보였다. 생체신호와 몸짓들의 특징 신호들은 강화학습의 개념을 이용한 IFS(Interactive Feature Selection)를 이용하여 특징 선택을 하였다.
운전자의 안전과 감성적 요구사항이 중요시 되는 차세대 자동차의 IP(Instrument Panel) 설계를 위해 운전자으 인지특성을 고려하였다. 오디어 유닛과 HVAC(Heat, Ventilation and Air Condition)등의 주요 IP 구성요소 설계에 중점을 두었으며, 운전자의 인지특성과 가장부합하는 형태의 IP를 도출하기 위해 인지실험을 실시하였다. 첫 번째로, 기존의 차량에 설계된 IP 궁성요소를 분석하였으며, 이를 바탕으로 버튼의 수와 배열, LCD패널의 위치등을 조합하여 총 16개의 IP 프로토타입을 제작하였다. 다음으로, 제작된 프로타입을 각각 0.2, 0.4, 0.6초의 간격으로 Tachisto scope를 이용하여 피실험자에게 제시한후, 인간의 인지 지도(Human cognitive Map)에 근거한 '그리가 방법(Drawing Method)'을 이용하여 그들의 단기기억(Short-term Memory)상의 정보를 주어진 답안지에 그리도록 하였다. 이 인지실험의 다구찌 분석을 통하여 운전자의 인지특성을 고려한 최적의 IP형태를 제시하였다.
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 가상환경 및 시뮬레이션에서 활용이 가능한 인체 모델을 개발하였다. 한국인 인체 측정 자료를 바탕으로 각 지체에 대한 기구학적 특성치와 상관관계를 얻고 인체 모델을 구성하였다. 인체 모델은 17개의 독립된 지체들로 구분되며 조인트로 연결된다. 구성된 모델은 가상환경의 신 그래프(scene graph)상에 자료화되고 DCS를 이용하여 애니메이션이 가능하도록 하였다. Madymo를 이용하여 차량 운전자의 전방 충돌 및 범퍼 통과시 지체의 거동을 해석하고 그 결과 값을 변환하여 OpenGL Performer 라이브러리를 통해 가상 공간에 가시화하였다.
동적 시뮬레이터에서 정속주행(70km/h)과 급출발(0km/h$\longrightarrow$70km/h)및 급제동(70km/h$\longrightarrow$ 0km/h)에 따른 운전자의 심리생리적 반응을 알아보았다. 피험자는 운전경력이 1년 이상인 20대 남자 12명을 대상으로 하였다. 실험결과 주관적인 쾌적감은 급출발에서 가장 높았고 각성감은 정속주행에 비해 급출발과 급제동에서 높았다. 주행시 뇌파는 모든 조건에서 알파파가 안정 상태(정차)일 때보다 감소하였고 베타파는 증가하였다. 피부전기저항은 모든 주행 조건에서 정차에 비해 증가한 반면 피부온도는 낮아졌으며 조건간에는 급출발일 때 피부온도가 더욱 낮았고 피부전기저항은 더 높았다. 이러한 결과로부터 정차, 정속주행에 비해 급출발과 급제동 조건에서 주관적, 생리적 반응의 변화가 현저함을 알 수 있었다.
The objectice of this study is to dvaluate the physical condition response of a drever by the change of CO$^{2}$ concentration in the automobile with EEG spectrum analysis. The experiment was performed in a semi-shielded simulated automobile with 10 healthy adults. The results showed that as CO$_{2}$ concentration increased from 500ppm to 6,000ppm, the $\alpha$' value significantly decreased(p*<0.05) while $\beta$' increased (p*<0.05). In a real parked automobile with 2 adult passengers, the CO$_{2}$ gas concintration reached at 6,000ppm in 15 minutes. These spectral data are in well agreement with the subject's verval statement of experiencing uncomfortableness when CO$_{2}$gas was increased ti over 5,000ppm. These results indecated that the EEG spectrum analysis can be appropriately used to assess physical condition of a driver in the changing automobile environment.
고령운전자의 이동성과 삶의 만족 사이의 정적관계는 잘 알려져 있다(e. g., Collins, 2008). 그러나 본 연구에서는 이러한 관련성이 고령운전자의 동기, 이동성 속성 및 정서성에 따라 달라질 수 있음을 제시하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 고령운전자의 접근/회피동기에 따라 이동성 속성이 달라질 수 있는지, 그리고 이동성 속성에 따른 삶의 만족 수준에서의 차이를 긍정/부정정서가 차별적으로 매개하는지 비교하였다. 132명의 만 65세 이상 고령운전자를 대상으로 접근/회피동기 척도(BIS/BAS, Carver & White, 1994), 이동성 척도(장혜란 등, 2009), 긍정/부정정서 척도(SPANAS, Diener et al., 2009) 및 삶의 만족 척도(SWLS, Diener et al., 1985)를 사용한 면대면 설문조사를 실시하여 자료를 수집하였고, 상관분석과 경로분석을 통해 수집된 자료 사이의 관련성을 검토하였다. 본 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 고령운전자의 접근동기는 사회활동을 위한 운전량(Amount of Driving for Social Activity: 이하 'DSA')에 정적으로, 반면 회피동기는 물리적 운전량(Amount of Driving Measured by Distance and Time: 이하 'AD')에 부적으로 영향을 미쳤다. 특히 접근동기는 DSA를 매개로 긍정정서에 정적인 영향을 미친 반면 회피동기는 AD를 매개로한 정서와의 관련성이 관찰되지 않았다. 둘째, 긍정정서는 DSA와 삶의 만족 사이의 관계를 완전매개하는 효과를 보였으나 AD는 정서성과 삶의 만족 사이의 관계에 영향을 미치지 않았다. 본 연구의 결과들은 고령운전자의 운전 속성, 동기, 정서성 그리고 삶의 만족 사이의 상호관련성을 이해하는데 기초적인 자료로 사용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 운전 시뮬레이션을 이용하여 적응형 정속 주행(adaptive cruise control: ACC) 시스템에 대한 운전자의 신뢰 및 도로 혼잡도가 운전자의 작업부하와 상황인식에 미치는 효과를 알아보았다. ACC 시스템에 대한 운전자의 신뢰는 ACC 시스템이 정상 작동하는 조건과 시스템이 오작동하는 조건을 통해 신뢰상승 집단과 신뢰감소 집단으로 구분하였다. 도로 혼잡도는 운전자 차량 주변의 차량 수로 수준을 조작하였다. ACC 시스템에 대한 신뢰와 도로 혼잡도를 달리한 네 가지의 실험 조건 각각에 대해 운전자들의 작업부하와 상황인식을 측정하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 ACC 시스템에 대한 신뢰감소 집단은 신뢰상승 집단에 비해 이 시스템의 사용으로 인한 운전부담 경감이나 안전운전 확보 등을 포함한 측정 항목 모두에서 시스템에 대한 신뢰 점수가 유의하게 더 낮았다. 둘째, ACC 시스템에 대한 신뢰감소 집단은 신뢰상승 집단에 비해 이차과제에서 더 느린 반응시간을 보였고, 시스템 사용에서의 주관적인 작업부하 수준도 더 높게 평정하였다. 셋째, 이와는 대조적으로 운전자들의 운전상황에 대한 상황인식은 ACC 시스템 신뢰감소 집단이 신뢰상승 집단보다 유의하게 더 우수하였다. 본 연구의 결과들은 ACC 시스템에 대한 신뢰가 운전 중에 수행하는 다양한 정보처리에 영향을 미칠 수 있음을 보였는데, 이것은 자동화된 운전보조 시스템의 설계에서 사용자의 시스템에 대한 신뢰가 중요한 변인으로 고려되어야 한다는 것을 시사한다.
본 연구는 운전자 연령대와 뇌손상 여부에 따라 다양한 반응시간 과제에서의 반응시간과 반응정확성에서 어떠한 차별성이 있는지 살펴볼 목적으로 수행되었다. 이를 위해 30-50대의 중년운전자, 65세 고령운전자, 그리고 65세 이상의 뇌졸중 고령운전자들을 대상으로 단순반응, 2-선택반응, 자극 이심률을 달리한 4-선택반응, 탐색반응 및 동적자극 탐지 과제에 대한 수행을 비교하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 전반적으로 중년, 고령 및 뇌졸중 고령운전자 순으로 느린 반응시간을 보였으나 자극 이심률이 작은 조건($5^{\circ}$)에 비해 큰 조건($10^{\circ}$)에서 뇌졸중 고령운전자의 반응시간이 다른 집단에 비해 더 두드러지게 지연되었다. 둘째, 전체 반응시간에서 단순 반응시간을 감산한 반응시간을 분석한 결과, 2-선택반응 과제와 동적자극 탐지과제에서의 집단간 반응시간 차이는 유의하지 않았는데, 이것은 이러한 과제들에서의 반응시간 차이가 단순 반응시간에 의해 주로 결정된다는 것을 시사한다. 셋째, 일시적 기억을 요구하는 탐색과제에서는 두 고령운전자 집단이 중년운전자 집단에 비해 유의하게 느리고 부정확한 수행을 보였다. 넷째, 집단간 반응정확성에서의 차이는 선택 대안이 많은 과제와 기억을 요구하는 과제에서 두드러졌다. 이러한 결과는 기억 요구를 수반하는 탐색과제는 중년과 고령운전자 사이의 수행을, 반면 자극 이심률 조건은 뇌졸중 여부에 따른 고령운전자 집단에서의 수행 차이를 민감하게 반영할 수 있음을 시사한다.
The objective of this study is to evaluate the emotional change of a driver according to the change of temperature, humidity, $CO_2$ gas concentration and $C_4H_{10}$ gas concentration in the automobile by electroencephalogram(EEG) spectrum analysis. The experiment was performed in an automobile simulated shielding room with healthy volunteers(age : 18-31, male : 14, female : 7). The subject's emotion at every different condition was indexed 11-point scale(+5 : most pleasant, -5 : least pleasant). The emotion index at each condition resulted in as follows; in temperature $1.00(23.5^{\circ}C)$, $-2.33(30.5^{\circ}C)$, in humidity 1.50(45%), -1.50(65%), in $CO_2$ gas concentration 0.67(500ppm), -0.57(6,000ppm), in $C_4H_{10}$ gas concentration -0.25(0ppm), -2.75(1,200ppm). From EEG spectrum analysis, the average mean power frequency(MPF) value at each different condition was shown as follows; in temperature $5.48(23.5^{\circ}C)$, $4.06(30.5^{\circ}C)$, in humidity 11.03(45%), 3.03(65%), in $CO_2$ gas concentration 7.16(500ppm), 6.38(6,000ppm), in $C_4H_{10}$ gas concentration 10.21(0ppm), 2.87(1,200ppm). When the environment became unpleasant to the subject, all of the obtained MPF values were decreased. It was found that there is close agreement between subjective evaluation by subject's scaling and objective evaluation by EEG spectrum analysis at different environment. These results indicated that the EEG spectrum analysis is a proper method to assess emotional response of a driver in the changing automobile environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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