Kim, Seong-Min;Choe, Jae-Ho;Jung, Eui-S.;Choi, Kwang-Soo;Jeon, Myoung-Hoon;Park, Jun-Ho;Ahn, Jeong-Hee
한국HCI학회:학술대회논문집
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2008.02b
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pp.380-385
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2008
To perform the navigation functions more efficiently, the navigation menu structure should be provided easy to understand to the driver in the vehicle environment that is restricted by driving workload, According to these conditions, to design better navigation interface, it is important to study on the navigation menu structure that is depend on the screen size and the information width and depth. Therefore, in this study we provided the different menu structures of 7-inch touchscreen LCD and 4-inch touchscreen LCD to the driver respectively in the driving simulator. Then, we compared the preference of each menu structures with the different touchscreen LCD.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.19
no.3
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pp.272-280
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2014
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.
With the proliferation of vehicles and advancement of Information Technology, the technology of Telematics, which provides valuable services to people by collecting and analyzing the information from drivers, vehicles and Telematics environments (e.g. traffic information, road condition, weather information, etc.), has been a hot research area in IT and automotive recently. As the information technology revolution brings more and more assistance for driver information processing becomes increasing important. Therefore, drivers' workload is very essential factor for safety driving in Telematics environment. For managing drivers' workload effectively, ETRI haven been developing vehicle and driver management system which can collect data from drivers and vehicle in realtime and analyze the data to manage drivers' and vehcles' status since 2007. This technology will apply to commercial vehicle telematics such as texi or truck management system in the future for increasing driving safety. In this presentation, I would like to explain what we had developed so far and discuss future direction.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.17
no.4
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pp.16-23
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2009
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.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.40
no.3
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pp.325-332
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2014
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.
Considerable evaluation is needed to design a new longitudinal tunnel in advance because it damaged drivers' driving safety and heightened the possibility of traffic accidents with its physical characteristics. Specifically, considering traffic psychological and ergonomic factors was very important to prevent the difficulty of maintaining safe speed, the increase of the drowsy driving, the fatality of traffic accidents, and subjective feelings such as anxiety while driving a car through the tunnel, from design to construction. This study dealt with driving safety evaluation of an original road alignment design for the longitudinal tunnel (length: above 10km) with a driving simulator, and helped us to improve an original road alignment design and make an alternative road alignment design with presenting risky districts. The results of experiment showed that inflection points were revealed more risky districts, because they impaired driving safety and elevated driver workload while driving a car through around the inflection points of two-way route. Finally, the limitations and implications of this study were discussed.
Kim, Kyong-Ho;Cho, Sung-Ik;Lee, Jae-Sik;Wohn, Kwang-Yun
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.18
no.4
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pp.9-20
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2009
Navigation system providing route-guidance and traffic information is one of the most widely used driver-support system these days. Most of the navigation system is based on the 2D map paradigm so the information is ed and encoded from the real world. As a result it imposes a cognitive burden to the driver to interpret and translate the ed information to real world information. As a new concept of navigation system, augmented-reality navigation system (AR navigation) is suggested recently. It provides navigational guidance by imposing graphical information on real image captured by camera mounted on a vehicle in real-time. The ultimate goal of navigation system is to assist the driving task with least driving workload whether it is based on the abstracted graphic paradigm or realistic image paradigm. In this paper, we describe the comparative studies on how map navigation and AR navigation affect for driving tasks by experimental research. From the result of this research we obtained a basic knowledge about the two paradigms of navigation systems. On the basis of this knowledge, we are going to find the optimal design of navigation system supporting driving task most effectively, by analyzing characteristics of driving tasks and navigational information from the human-vehicle interface point of view.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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