자동차 환경에서 운전자가 주행 Workload라는 Main Task의 제약조건 하에서 Navigation의 효율적인 수행을 위해서는 Navigation에서 제공하는 기능들에 대한 빠른 이해가 필요하며, 이에 부합하는 Navigation Interface 설계를 위해 Navigation의 Screen Size의 제약 조건 하의 Menu Structure의 Width와 Depth 기반의 정보량의 수준과 이에 따른 Menu Structure Type의 연구가 중요한 Issue로 여겨지고 있다. 따라서 본 연구에서는 운전 상황과 유사한 환경을 구축하여 Navigation의 7인치와 4인치의 터치 스크린 기반의 Interface 환경에서 운전자에게 각각 다른 Menu Structure를 제시하고, 수행도와 선호도를 비교하였다.
Most of the car navigation systems pzrovide 2D or 3D virtual map-based driving guidance. One of the important issues is how to reduce cognitive burden to the driver who should interpret the abstracted information to real world driving information. Recently, an augmented reality (AR)-based navigation is considered as a new way to reduce cognitive workload by superimposing guidance information into the real world scene captured by the camera. In particular, head-up display (HUD) is popular to implement AR navigation. However, HUD is too expensive to be set up in most cars so that the HUD-based AR navigation is currently unrealistic for navigational assistance. Meanwhile, smartphones with advanced computing capability and various sensors are popularized and also provide navigational assistance. This paper presents a research on cognitive effect and responsiveness of an AR navigation by a comparative study with a conventional virtual map-based navigation on the same smartphone. This paper experimented both quantitative and qualitative studies to compare cognitive workload and responsiveness, respectively. The number of eye gazing at the navigation system is used to measure the cognitive effect. In addition, questionnaires are used for qualitative analysis of the responsiveness.
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.
Driving simulators are useful tools not only to test the components of future cars but also to evaluate the telematics service and HMI (Human-Machine Interface). However driving simulators cannot be implemented to test and evaluate the telematics service system because the GPS (Global Positioning System) which contains basic functional support for the telematics module do not work in the VR (virtual reality) environment. This paper presents a method to implement telematics service to a driving simulator by developing the GPS simulator which is able to emulate GPS satellite signals consist of NMEA-0183 protocol and RS232C communication standards. It is expected that the driving simulator with the GPS simulator can be used to study HMI and human-factor evaluations of the commercial telematics system to realize the HiLES (Human-in-the-Loop Evaluation System).
This paper investigates the effects of age, gender, and situational factors on take-over performance in automated driving. The existing automated driving systems still consider a driver as a fallback-ready user who is receptive to take-over requests. Thus, we need to understand the impact of situations and human factors on take-over performance. 34 drivers drove on a simulated track, consisting of one baseline and four event scenarios. The data, including the brake reaction time and the standard deviation of lane position, and physiological data, including the heart rate and skin conductance, were collected. The analysis was performed using repeated-measures ANOVA. The results showed that there were significant age, gender, and situational differences in the takeover performance and mental workload. Findings from this study indicated that older drivers may face risks due to their degraded driving performance, and female drivers may have a negative experience on automated driving.
High cognitive workload decreases a driver's ability of judgement and response in traffic situation and could result in a traffic accident. Electrocardiography (ECG) has been used for evaluation of drivers' cognitive workload; however, individual differences in ECG response corresponding to cognitive workload have not been fully considered. The present study developed an evaluation method of individual driver's cognitive workload based on ECG data, and evaluated its usefulness through an experiment in a driving simulator. The evaluation method developed by the present study determined the optimal ECG evaluation condition for individual participant by analysis of area under the receiver operating characteristic curve (AUC) for various conditions (total number of conditions = 144) in terms of four aspects (ECG measure, window span, update rate, and workload level). AUC analysis on the various conditions showed that the optimal ECG evaluation condition for each participant was significantly different. In addition, the optimal ECG evaluation condition could accurately detect changes in cognitive workload for 47% of the total participants (n = 15). The evaluation method proposed in the present study can be utilized in the evaluation of individual driver's cognitive workload for an intelligent vehicle.
Objective: The aim of this study is to investigate effect of driver's cognitive distraction on driver's physiological state and driving performance, and then to determine parameters appropriate for detecting the cognitive distraction. Background: Driver distraction is a major cause of traffic accidents and poses a serious threat to traffic safety due to ever increasing use of in-vehicle information systems and mobile phones during driving. Cognitive distraction, among four different types of distractions, prevents a driver from processing traffic information correctly and adapting to change in surround vehicle behavior in time. However, the cognitive distraction is more difficult to detect because it normally does not involve significant change in driver behavior. Method: A full-scale driving simulator was used to create virtual driving environment and situations. Participants in the experiment drove the driving simulator in three different conditions: attentive driving with no secondary task, driving and conducting secondary task of adding numbers, and driving and conducting secondary task of conversing with an experimenter. Parameters related with driver's physiological state and driving performance were measured and analyzed for their change. Results: The experiment results show that driver's cognitive distraction, induced by secondary task of addition and conversation during driving, increased driver's cognitive workload, and indeed brought change in driver's physiological state and degraded driving performance. Conclusion: The galvanic skin response, pupil size, steering reversal rate, and driver reaction time are shown to be statistically significant for detecting cognitive distraction. The appropriate combination of these parameters will be used to detect the cognitive distraction and estimate risk of traffic accidents in real-time for a driver distraction warning system.
LKAS(Lane Keeping Assistance System) main function is to support the driver in keeping the vehicle within the current lane. Therefore, this system is able to reduce the driver workload with assisting the driver during driving. In this paper, we presented on study for test procedures and evaluation methods of the LKAS. The vehicle test conducted on straight road, left curve, right curve and four different types of lane under various vehicle speeds. This study proposed the LKAS system test procedures and methods that we are able to identify LKAS driving mechanism and performance.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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