2016 년 12 월
스마트 자동차를 위한 첨단 디지털
Cockpit 시스템 개발
Development of Advanced Digital Cockpit System for
Smart Vehicle
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제 출 문
본 연구보고서는 주요사업인 "SW.콘텐츠 기초·원천기술 개발" 과제의 세부과제인 “스마트자동차를 위한 첨단 디지털 Cockpit 시스템 개발” 의 결과로서, 본 과제에 참여한 아래의 연구팀이 작성한 것입니다. 2016 년 12 월 대과제 연구책임자 : 책임연구원 한 동 원 (SW·콘텐츠연구소) 세부과제 연구책임자 : 책임연구원 김 도 현 (SW·콘텐츠연구소)세부과제 연차실적 보고서
연차실적 보고서 과제유형 1. 기초미래선도형 ( ) 2. 공공인프라형 ( ) 3. 산업화형 ( ◎ ) 대과제명 SW.콘텐츠 기초·원천기술 개발 세부과제명 스마트자동차를 위한 첨단 디지털 Cockpit 시스템 개발 세부과제 책임자 소속 및 부서 지능형운전지원연구실 성명 및 직위(직급) 김 도 현 실장(책임연구원) 총연구기간 2016년 01월 01일 부터 2020년 12월 31일 까지 ( 60개월 ) 당해연도 연구기간 2016년 01월 01일 부터 2016년 12월 31일 까지 ( 12개월 ) ( 1차년도) 구 분 정부출연금 민간부담금 계 총 연구비 7,312,485 천원 2,706,000 천원 10,018,485 천원 당해년도 연구비 1,462,497 천원 541,000 천원 2,003,497 천원참여인력(M/Y) 총연구기간 161명 (58.1 M/Y) 당해연도 연구기간 53명 (18.1 M/Y)
참여기관 기관명 연구책임자 기관명 연구책임자 참여연구기관 덕양산업㈜ 곽성복 동아전장㈜ 원헌주 ㈜세인전장 진석식 현대BS&C㈜ 이 한 울산과학기술연구원 경규형 위탁연구기관 울산대학교 김병우 대한전기학회 오성권 키워드 (6~10개) 스마트자동차,운전자모델,운전자심리,운전부하,Cockpit,전장시스템, 정부출연금사업 연차평가 보고서를 제출합니다. 2016 년 12 월 23 일 세부과제책임자 : 김 도 현 (인) 직 할 부 서 장 : 한 동 원 (인) 한국전자통신연구원장 귀하
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요 약 문
I. 제 목
스마트자동차를 위한 첨단 디지털 Cockpit 시스템 개발II. 연구개발의 목적 및 중요성
미래 자동차산업은 개인화 및 차별화 추구, 사람/자동차/환경 간의 소통 시스템 확산 등으로 운전자 특성/상태를 반영한 운전자 모델기반 맞춤형 Cockpit 시스템 수요 증대 운전부하 정량화를 통한 운전자의 총체적 특성(성별, 연령, 경험, 심리)을 반영한 운전자 모델을 기반으로 하는 가변형 Ui/UX 를 탑재한 스마트 Cockpit 시스템 및 운전자의 안락성 및 쾌적성 향상을 위한 스마트 전장부품 기반기술 개발이 필요 개인별 차별화 니즈 및 인지심리적 특성을 반영한 운전자 맞춤형 UI/UX 기술을 기반으로 운전자 맞춤형 디지털 Cockpit 시스템 및 스마트 전장시스템을 개발을 통해 국내 자동차산업 경쟁력 강화4
III. 연구개발의 내용 및 범위
스마트자동차를 위한 첨단 디지털 Cockpit 시스템 개발을 위해 필요한 원천요소 기술 및 시스템 기술 확보를 목표로 다음과 같은 연구내용 및 범위를 정의하였다. 디지털 Cockpit 시스템 개발을 위한 주요 요구사항 및 Factor를 분석하고 이를 기반으로 요구사항 정의 및 시스템 설계 - 운전자 특성 및 상태 분석을 통한 운전자 모델 구축을 위한 기 반연구 및 핵심요소 정의 및 설계 - 디지털 Cockpit 시스템 요구사항 정의 및 설계, 프로토타입 구 현을 통한 설계 시스템 검증 - 디지털 Cockpit 시스템 연계형 스마트 전장 시스템의 기술 분 석을 통한 요구사항정의서 도출 및 시스템 설계5
IV. 연구개발결과
본 연구의 주요 결과에 대한 요약은 다음과 같다 운전자 특성 및 상태 분석을 통한 운전자 모델 구축을 위한 기반연구 및 핵심요소 정의 및 설계 - 운전자 군별(고령/여성/초보) 인지적, 행동적, 심리적 특성 및 인지기반 운전자 정서 상태 분석 모델 개발 - 상황인식모형 기반 고령운전자의 지각/인지/사고패턴 분석 - 운전자 맞춤형 인터랙션 엔진 및 운전자 상태 인식 시스템 요구사항정의서 및 설계서 디지털 Cockpit 시스템 요구사항 정의 및 설계, 프로토타입 구현을 통한 설계 시스템 검증 - 디지털 Cockpit 시스템 요구사항정의서, 설계서 - 디지털 Cockpit 저작 기술 및 런타임 기술을 기반으로 하는 프로토타입 구현 및 설계 검증 - 다중 디스플레이 지원 ECU 및 인터페이스 구조 연구 디지털 Cockpit 시스템 연계형 스마트 전장 시스템의 기술 분석을 통한 요구사항정의서 도출 및 설계 - ISO 26262 자동차 기능안전 적용 프로세스 수립 및 아키텍쳐 분석, 요구사항 도출 및 시스템 설계6
Ⅴ. 기대성과 및 건의
운전자 특성/상태를 반영한 운전자 모델기반 맞춤형 Cockpit 시스템 수요 증대에 따른 운전자 모델을 기반으로 하는 가변형 Ui/UX 를 탑재한 스마트 Cockpit 시스템 및 운전자의 안락성 및 쾌적성 향상을 위한 스마트 전장부품 기반기술 개발을 추진할 수 있는 기반환경 도출 - 개인별 차별화 니즈 및 인지심리적 특성을 반영한 운전자 맞춤형 UI/UX 기술을 기반으로 운전자 맞춤형 디지털 Cockpit 시스템 및 스마트 전장시스템을 개발을 위한 기술 분석 및 요구사항 도출, 시스템 설계 수행 당해년도 조기 지적재산권 출원을 통해 확보된 결과물을 바탕으로 차년도부터 핵심 기술 및 시스템 개발을 추진함으로써 완성차기업 및 중견, 중소기업의 지능형자동차 분야 기술 진입 장벽 및 격차 해소7
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목 차
제 1 장 서 론
... 16
제 1 절 연구 배경 ... 18 제 2 절 연구 목표 및 내용 ... 19제 2 장 연구개발 추진내역
... 21
제 1 절 운전자 맞춤형 인터랙션 엔진 ... 23 제 2 절 개방형 디지털 Cockpit 플랫폼 설계 및 개발 ... 94 제 3 절 스마트 전장 요구사항 분석 및 설계 ... 227 제 4 절 디지털 Cockpit 시스템의 기능안전성 확보 방안 ... 273 제 5 절 AUTOSAR 적용 방안 분석 ... 359제 3 장 기술개발결과
... 370
제 1 절 기술개발 결과 요약 ... 372 제 2 절 기술개발 결과 세부 내용 ... 373제 4 장 결론
... 378
참 고 문 헌
... 382
약 어 표
... 403
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그 림 목 차
(그림 2-1-10) 피로지수 산출을 위한 선형 판별 함수 ··· 45 (그림 2-1-12) 공격성 운전 성향도 계산 모델 ··· 50 (그림 2-1-13) 운전자 맞춤형 인터랙션 엔진 시스템 개념도 ··· 60 (그림 2-1-14) 운전자 맞춤형 인터랙션 엔진 시스템 사용흐름 도 ··· 62 (그림 2-1-15) 운전자 맞춤형 인터랙션 엔진 시스템 유스케이 스 ··· 65 (그림 2-1-16) 운전자 맞춤형 인터랙션 엔진 시스템 전체 구 조 ··· 74 (그림 2-1-17) 운전자 맞춤형 인터랙션 엔진 시스템 클래스 관계도 ··· 76 (그림 2-1-18) 운전자 관리기 서브시스템 클래스 관계도 ··· 77 (그림 2-1-19) 운전자 상태 관리 클래스 관계도 ··· 79 (그림 2-1-20) 운전자 특성 관리 클래스 관계도 ··· 80 (그림 2-1-21) 인터랙션 관리기 서브시스템 클래스 관계도 82 (그림 2-1-22) 차량환경 관리기 서브시스템 클래스 관계도 84 (그림 2-2-8) 운전자 맞춤형 인터랙션 엔진 시스템 개념도 ··· 100 (그림 2-2-9) 스마트 공조 시스템 개념도 ··· 102 (그림 2-2-10) 디지털 Cockpit 플랫폼 개념도 ··· 103 (그림 2-2-11) 디지털 Cockpit 플랫폼 activity diagram · 104 (그림 2-2-12) 디지털 Cockpit 플랫폼 사용자 요구사항usecase diagram ··· 105 (그림 2-2-13) 디지털 Cockpit 저작 시스템(IDE) usecase
diagram ··· 106 (그림 2-2-14) 디지털 Cockpit 실행 시스템(RTE) usecase
diagram ··· 107 (그림 2-2-15) 디지털 Cockpit 플랫폼 구조도 ··· 109
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(그림 2-2-16) 디지털 Cockpit 플랫폼의 HMI 모델 구조도 111
(그림 2-2-17) 프로젝트 관리 component diagram ··· 113
(그림 2-2-18) 편집 인터페이스 component diagram ··· 114
(그림 2-2-19) 실행흐름(workflow) 관리 component diagram ··· 115
(그림 2-2-20) 콘텐츠뷰(view) 관리 component diagram ··· 116
(그림 2-2-21) 데이터풀(datapool) 관리 component diagram ··· 117
(그림 2-2-22) 이벤트(event) 관리 component diagram ···· 118
(그림 2-2-23) 시뮬레이션(simulation) component diagram ··· 119
(그림 2-2-24) 임베디드 타겟 실행 모듈 생성 component diagram ··· 120
(그림 2-2-25) 실행흐름(workflow) 생성/편집 class diagram ··· 121
(그림 2-2-26) 콘텐츠뷰(view) 생성/편집 class diagram · 122 (그림 2-2-27) 데이터프로파일(data-profile) 생성/편집 class diagram ··· 123 (그림 2-2-28) 프로젝트 입/출력 class diagram ··· 124 (그림 2-2-29) 시뮬레이션 class diagram ··· 125 (그림 2-2-30) 실행 모듈 해석 component diagram ··· 126 (그림 2-2-31) 실행 모듈 수행 component diagram ··· 127
(그림 2-2-32) 리소스(resource) 관리 component diagram 128 (그림 2-2-33) 프로세스 관리 component diagram ··· 129
(그림 2-2-34) 플러그인(plugin) 모듈 연동 component diagram ··· 130
(그림 2-2-35) 실행 모듈 해석/수행 class diagram ··· 131
(그림 2-2-36) CAN 인터페이스 연동 class diagram ··· 132
(그림 2-2-37) 리소스(resource) 관리 class diagram ··· 133
(그림 2-2-38) 디지털 Cockpit 저작 시스템(IDE) 프로토타입 화면 구성 ··· 135
11 (a) 내연기관 자동차 콘텐츠뷰(view) 저작 화면 ··· 137 (그림 2-2-40) 콘텐츠뷰(view) 저작 화면(계속) ··· 137 (b) 하이브리드 자동차 콘텐츠뷰(view) 저작 화면 ··· 138 (c) 전기 자동차 콘텐츠뷰(view) 저작 화면 ··· 138 (그림 2-2-40) 콘텐츠뷰(view) 저작 화면 ··· 138 (그림 2-2-41) 데이터프로파일(data-profile) 저작 화면 · 139 (a) 전기 자동차 HMI 모델 시뮬레이션 화면 ··· 140 (b) 하이브리드 자동차 HMI 모델 시뮬레이션 화면 ··· 140 (그림 2-2-42) HMI 모델 시뮬레이션 화면 ··· 140 (그림 2-2-43) 내연기관 자동차 HMI 모델 임베디드 타겟 실행 화면 ··· 142 (그림 2-2-44) 하이브리드 자동차 HMI 모델 임베디드 타겟 실 행 화면 ··· 143 (그림 2-2-45) 전기 자동차 HMI 모델 임베디드 타겟 실행 화 면 ··· 144 (그림 2-2-47) 과도기적인 자동차 클러스터의 변화 ··· 146 (그림 2-2-50) 하이브리드 디지털 클러스터 설계 ··· 152 (그림 2-2-53) 디지털 클러스터 하드웨어 블록도 ··· 154 (그림 2-2-54) 디지털 클러스터 시스템 구성도 ··· 156 (그림 2-2-55) 디지털 클러스터 및 CID 시스템 구성도 ···· 157 (그림 2-2-56) 디지털 클러스터, CID 통합 보드 시스템 구성 도 ··· 157 (그림 2-2-57) 통합 디지털 Cockpit 시스템 구성도 ··· 158 (그림 2-2-58) 디지털 클러스터 운영 시스템 구성도 ··· 159 (그림 2-2-60) 게이트웨이를 이용한 CAN DB 수집 ··· 161 (그림 2-2-61) CAN 시뮬레이터 UI 구성 ··· 163 (그림 2-2-62) 게이트웨이 보드 사진 및 중요 블록도 ··· 165 (그림 2-2-63) 자동차의 반응성을 확인하기 위한 맵데이터 ··· 166 (그림 2-2-64) 아날로그 클러스터와 디지털 클러스터 비교(계 속) ··· 167 (그림 2-2-64) 아날로그 클러스터와 디지털 클러스터 비교
12 ··· 168 (그림 2-2-65) 디지털 클러스터 시제품 개발에 사용되는 이미 지 ··· 170 (그림 2-2-71) 스마트 칵핏 모듈 첨단 소재/공법 적용 검토 ··· 176 (그림 2-2-82) DDP의 특징들을 토대로 조형적 keyline ···· 186 (그림 2-2-82) DDP의 특징들을 토대로 조형적 keyline ···· 187 (그림 2-2-82) DDP의 특징들을 토대로 조형적 keyline ···· 188 (그림 2-2-83) Metaphor B ··· 189
(그림 2-2-84) Future Furniture의 keyline (계속) ··· 190
(그림 2-2-84) Future Furniture의 keyline (계속) ··· 191
(그림 2-2-84) Future Furniture의 keyline ··· 192
(그림 2-2-85) Metaphor C ··· 193
(그림 2-2-86) Metal의 볼륨감과 재질감 keyline (계속) · 193 (그림 2-2-86) Metal의 볼륨감과 재질감 keyline ··· 194
(그림 2-2-87) 디자인 중간 리뷰 회의 ··· 195
(그림 2-2-88) 디자인 피드백 ··· 195
(그림 2-2-90) IP styling development metaphor A-1 final ··· 196
(그림 2-2-91) IP styling development metaphor A-2 final ··· 198
(그림 2-2-92) IP styling development metaphor C ··· 199
(그림 2-2-93) IP styling development metaphor C-1 final ··· 200
(그림 2-2-94) IP styling development metaphor C-2 final ··· 201 (그림 2-2-96) 디지털 Cockpit 제어 장치 구상도 ··· 203 (그림 2-2-100) 병렬 인터페이스 구조 ··· 209 (그림 2-2-101) 직렬 인터페이스 구조 ··· 210 (그림 2-2-102) Point-to-point 구조 ··· 211 (그림 2-2-103) Multi-drop 구조 ··· 211 (그림 2-2-104) Multipoint 구조 ··· 212
13 (그림 2-2-105) 외장형 클럭 ··· 213 (그림 2-2-106) 데이터 내장형 클럭 ··· 213 (그림 2-2-107) 인터페이스 분류 방식 ··· 214 (그림 2-2-108) 인터페이스 분류 구조 ··· 214 (그림 2-2-109) PSI5의 연결도(예시) ··· 218 (그림 2-2-110) PSI5-A 비동기식 동작 모드 ··· 219 (그림 2-2-111) 기본 병렬 버스 토폴로지 ··· 220 (그림 2-2-112) 데이지 체인 버스 토폴로지 ··· 221 (그림 2-2-113) 디지털 Cockpit 디스플레이 시스템 설계 목표 ··· 222 (그림 2-2-114) 디스플레이 ECU 개발보드 ··· 224 (그림 2-2-115) PSI5 데이터 프레임 구조 ··· 224 (그림 2-2-116) 여러 인터페이스를 적용한 시스템 구상도(예 시) ··· 225 (그림 2-3-5) 스마트 공조 서브시스템 개념 ··· 230 (그림 2-3-6) 스마트 공조 서브시스템 사용자 기능 ··· 231 (그림 2-3-7) 스마트 공조 서브시스템 기능 ··· 232 (그림 2-3-8) 원격 공조 및 운전자 상태 공조 시나리오 예시 ··· 233 (그림 2-3-9) GPS 연동 공조 시스템 동작 시나리오 예시 · 234 (그림 2-3-10) 스마트 공조 서브시스템 구성도 ··· 235 (그림 2-3-12) 자동차 공조기의 센서 및 액츄에이터 ··· 236 (그림 2-3-14) 공조 컨트롤러의 AQS 동작 버튼 표시 ··· 239 (그림 2-3-18) FATC 시뮬레이터 ··· 245 (그림 2-3-19) FATC 시뮬레이터의 동작 모드 ··· 246 (그림 2-3-20) TEMP 제어용 액츄에이터의 동작 ··· 248 (그림 2-3-21) HVAC 컨트롤러 버튼 ··· 248 (그림 2-3-22) HVAC 시스템 유닛 ··· 250 (그림 2-3-23) HVAC 시스템 유닛 세부 모듈 사진 ··· 251 (그림 2-3-24) HVAC 시스템 유닛 액츄에이터 및 센서 위치 ··· 251 (그림 2-3-25) HVAC 시스템 공기 흐름 ··· 252
14 (그림 2-3-26) HVAC 시스템 모델링 ··· 254 (그림 2-3-27) HVAC 시스템의 소프트웨어 블록 다이어그램 ··· 255 (그림 2-3-28) ControlDesk를 이용한 실시간 모니터링 및 제 어 ··· 255 (그림 2-3-34) CID 컨텐츠 요소 분석 ··· 260 (그림 2-3-37) 에너지 사용 관리를 위한 BMS 화면 레이아웃 ··· 265 (그림 2-3-38) 세인전장, F&BMS 레이아웃에 대한 시안 ···· 266 (그림 2-3-39) 복합 컨텐츠 구성 레이아웃··· 267 (그림 2-3-40) 복합 컨텐츠 표현 레이아웃··· 268 (그림 2-3-41) 클러스터 연동 설계 화면··· 269 (그림 2-3-42) F&BMS 모니터링 연동 설계 화면 ··· 270 (그림 2-3-43) 복합 컨텐츠 연동 설계 화면 ··· 271 (그림 2-4-2) 안전 생명 주기 ··· 280 (그림 2-4-3) 안전 관련 아이템의 개발을 위한 단계 모델 311 (그림 2-4-8) 하드웨어-소프트웨어 인터페이스 관련도 ···· 316 (그림 2-4-9) 통합 및 시험 단계 ··· 318 (그림 2-4-12) 하드웨어 개발 레벨에서 제품 개발을 위한 참 고 phase model ··· 321 (그림 2-4-13) 안전 요구 사항의 흐름도 ··· 323 (그림 2-4-14) 하드웨어 안전 요구 사항 프로세스 ··· 325 (그림 2-4-15) 하드웨어 엘리먼트의 고장 분류 ··· 328 (그림 2-4-16) 고장 형태 분류를 위한 흐름도 예 ··· 329 (그림 2-4-19) 목표 환경에서 임베디드 SW의 안전 요구 사항 검증 ··· 344 (그림 2-4-23) 안전 요구 사항 구조 ··· 350
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제 1 절 연구 배경
지능형자동차란 자동차 자체 내부에 물리적 제어가 아닌 첨단 전기 전자 제어기술이 접목돼 운전자 편의성, 주행 안정성과 효율성 을 높이는 디지털자동차로 관련 분야에 대한 국내외 자동차 기업들 간 치열한 기술 확보가 추진 중이다. 특히, 스마트자동차의 보급 확 산을 위해서는 운전자 특성을 반영하여 계기판 등의 컨텐츠와 UI가 적응적으로 변하는 디스플레이기술, 감성기반 운전환경 제공을 통하 여 운전자 및 탑승자의 만족도를 상승시킬 수 있는 기술 개발 필요 하다. 또한, 최근 ADAS, 자율 주행 등 자동차의 전자화 진행에 따라 최적제어 및 정보제공을 위한 운전자 맞춤 오퍼레이팅 시스템 지원 개방형 시스템이 요구된다. 이러한 요구사항을 근거로 사용자 요구 에 따른 다양한 애플리케이션을 포함하기 위한 개방형 플랫폼 기술, 차량 센서의 증가에 따른 정보과다는 운전 혼란을 유발함에 따라 운 전자 맞춤형 정보 최적화 기술, 운전자 맞춤 컨텐츠 제공을 위해 운 전자 특성을 반영한 맞춤 가변형 UI/UX 기술 개발의 필요성이 높아 지고 있다. 이에 본 과제에서는 개인화 및 차별화 추구, 사람/자동 차/환경 간의 소통 시스템 확산 등으로 운전자 특성/상태를 반영한 운전자 모델기반 맞춤형 Cockpit 시스템 개발을 목표로 한다.19
제 2 절 연구 목표 및 내용
① 개발목표 디지털 Cockpit 시스템 개발을 위한 주요 요구사항 및 Factor를 분석하고 이를 기반으로 요구사항 정의 및 시스템 설계 ② 개발내용 및 범위 운전자 특성 및 상태 분석을 통한 운전자 모델 구축을 위한 기반연구 및 핵심요소 정의 및 설계 - 운전자 군별(고령/여성/초보) 인지적, 행동적, 심리적 특성 및 인지기반 운전자 정서 상태 분석 모델 개발 - 상황인식모형 기반 고령운전자의 지각/인지/사고패턴 분석 - 운전자 맞춤형 인터랙션 엔진 및 운전자 상태 인식 시스템 요구사항정의서 및 설계서 디지털 Cockpit 시스템 요구사항 정의 및 설계, 프로토타입 구현을 통한 설계 시스템 검증 - 디지털 Cockpit 시스템 요구사항정의서, 설계서 - 디지털 Cockpit 저작 기술 및 런타임 기술을 기반으로 하는 프로토타입 구현 및 설계 검증 - 다중 디스플레이 지원 ECU 및 인터페이스 구조 연구20 디지털 Cockpit 시스템 연계형 스마트 전장 시스템의 기술 분석을 통한 요구사항정의서 도출 및 설계 - ISO 26262 자동차 기능안전 적용 프로세스 수립 및 아키텍쳐 분석, 요구사항 도출 및 시스템 설계 본 보고서는 다음과 같이 구성이 된다. 2장과 3장은 당해년도 연구개발 추진 내역 및 기술개발 결과를 각각 설명하고 있다. 마지 막으로 4장에서는 당해년도 연구의 결론을 맺고 있다.
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제 1 절 운전자 맞춤형 인터랙션 엔진
1. 운전자 모델 기반 연구 운전자 모델은 1980년 중반부터 연구가 활발히 진행되었고, 초창기의 모델들은 주로 운전자 행동 모델(driver behaviour models)이었음 계층적 제어 모델(Hierarchical Control Model)은 운전자 행동을 전략(Strategic), 책략(Manoeuvring), 제어(Control)와 같은 3단계로 분류하여 하향식 프로세스(top-down process)로 설명하였음[1] 그 후 전체적인 운영 행동(operative behavior)을 고려하여 행동 레벨(behaviour level)이 추가되었음 운전자의 계층적 제어 및 동기(motivation)와 관련된 운전자 모델에 대한 연구도 있는데, 이와 관련한 대표적인 프로젝트는 유럽 GADGET임 - 도로 상황과 운전자의 수용가능한 주관적 위험수준 사이의 균형을 조절한다는 내용의 모델임 - 이 모델은 운전자의 특성을 고려한 모델로 원인과 배경에 따른 결과를 보여주는 흐름 매트릭스(flow matrix) 방식이지만, 이는 운전자의 상태를 수치화하지 못한다는 한계가 있음 운전성 모델(Drivability model)은 다수의 모델을 통합한 것임
24 - 개인적 역량(Individual Resources) 레벨: 운전자의 신체적, 사회적, 심리적, 정신적 상황 등을 전반적으로 고려함 - 지식/기술(Knowledge/Skills) 레벨: GADGET 모델을 포함하여 운전자의 운전훈련, 운전경험, 지식 등과 운전자 동기부여와의 관계를 설명함 - 환경적 요소(Environmental factors) 레벨: 차상태, 날씨, 교통상황 등을 포함함 - 또한 각 상황들을 수식화하여 운전성 지수(Drivability Index, DI)를 계산할 수 있음 또 다른 운전자 모델 가운데 하나는 Jon Hankey의 차량내 정보 시스템(In-Vehicle Information System, IVIS)임
- IVIS 의 목적은 차량내 시스템의 설계 개념들을 비교하기 위한 디자인 도구를 제공하는 것임 - 기본적으로 인지적인 역량을 통해 이루어지는 상향식(bottom-up)과정을 보여줌 ACT-R 운전자 모델은 심리학적 인지구조를 바탕으로 개발되었고 인식, 인지, 지각, 그리고 움직임까지 포함함 - 본 모델은 가능한 많은 운전 관련 테스크(task)를 다루는 것, 현실적인 제어(control)와 차량의 움직임을 포함하는 것, 인지적 과제를 통해 과제를 수행하는 것이 목표임 - 본 모델은 제어(Control), 모니터링(Monitoring), 의사결정 (Decision making)으로 구성되어 있음
25 제어요소: 횡적제어(현재 위치를 나타내는 near point와 10m 지점을 나타내는 far point에서 각각 시각적 각도 측정)과 종적제어(운전 속도와 관련해서 가속도 측정), 모니터링 요소: 주변상황 인식의 시간 및 주기 의사결정 요소: 차선변경 판단 여부와 언제 차선변경을 하는지에 대한 결정을 포함 - 본 모델은 운전 뿐만 아니라 이차 과제(secondary task; 예: 통화, 네비게이션 조작 등)에 관한 내용도 포함함 그 외에도 ACME 운전자 모델도 제안되어 현재 개발이 진행 중임 - 본 모델은 운전에 필요한 정신적인 프로세스를 설명하고 있음 - 뿐만 아니라, 차량 추종(car-following)과 차선 변경에 관한 관점도 포함되도록 개발되었음 현재까지 대부분의 자동차 모델은 운전자가 자극이나 상황을 인지하고, 실제 몸으로 행동하는 과정, 그에 따라 차량이 어떻게 반응하는지에 대해 간단히 흐름을 정리해놓은 수준이라고 볼 수 있음 그러나 운전자의 행동에 관한 연구들이 진행되면서 보다 더 세부적인 모델들이 제안되었음 대표적으로 운전자 행동에 대한 베이지안 네트워크 모델 적용을 제안한 모델이 있음 - 운전자가 취할 수 있는 행동들을 인과적 노드(node)로 나타낸 후, 그 사이의 확률분포를 계산하였음
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- 본 모델은 사람의 인지적 과정을 포함한다기보다는 확률적 접근으로 좀 더 실제적인 모델이라고 할 수 있음
운전자의 지각/인지/행동 과정에 대한 계산 모형을 만드는 것을 목표로 한 COSMODRIVE(COgnitive Simulation MOdel of the DRIVEr) 모형이 있음 - 지각-인지-행동의 루프는 인식된 주변 환경과 상황의 변화에 대해 지속적인 상호작용을 통해 운전자가 잘 대처할 수 있도록 함 - 본 모델은 현재 상황에 대한 묘사를 포함하는 단기 기억과 장기기억(영구 지식, 배경 지식)을 구분함 - 운전 도식(Driving schemas)라는 컴퓨터 형식으로 운전자의 동작 지식 및 정신 상태를 모사할 수 있음 - 운전 도식은 구조화된 지식 블록을 형성하고 실질적인 경험에 기반을 둔 포괄적인 작동 모형을 형성하므로 운전 도식은 일정 수전 이상의 현실성이 있어야 함 이 외에 운전과제에서의 주의 할당에 대해 세부적으로 살펴본 SEEV (Salience, Effort, Expectancy, Value)모형 존재함
- 본 모형은 운전자가 그들의 응시점을 실시간 과제에서 어떻게 할당하는지에 대한 확률 모형으로 연속적인 사건에서 응시점이 특정 위치로 이동할 확률을 추정함
- Eye Tracking 데이터를 기반으로 한 SEEV 모형은 특정 위치를 보는 빈도를 비교적 정확히 예측할 수 있음[10][11]
27 - 그러나 주의 할당이 인지적 처리에 미치는 영향을 다루지 않았다는 한계가 존재함 운전에 관한 세부과제 상에서의 이해(Comprehension)에 관한 모델도 존재함 - 상황 이해에 관한 한 모델은 문장 이해 과제에 대한 Kintsch의 Construction Integration Model[12]을 운전자의 상황이해 모형에 적용하였음[13] - 본 모델은 다음의 단계로 구성되어 있음 첫 번째 단계는 사물의 지각과정으로 상황의 표면적 의미를 처리함 두 번째 단계는 활성화된 표면적 의미가 확장되어 장기 기억에 있던 관련 의미가 주어진 장면에 대한 이해의 깊이를 더함 이와 같은 과정들이 주기적으로 반복되면서 운전자의 단기기억에는 물체들 사이에서 주어진 순간의 물체들 간 관계가 공간적인 정보로 구성됨 - 그러나 본 모델은 지각과 장기기억의 상호작용에 대한 개념적인 기술로 계산적 모델로서 구현되지 않았고, 실제 운전 상황에서 타당성이 검증되지는 않았다는 한계가 있음
28 2. 운전자 모델 핵심요소 정의 및 분석 본 과제(사업)의 운전자 맞춤형 인터랙션 엔진 또는 운전자 인지심리행동 모델 개발을 위하여 고려할 필요성이 있는 운전자의 특성 및 상태에 대한 선행연구를 조사하고 분석한 내용에 대해 기술함 가. 운전자의 특성에 관한 분석 본 문서에서 언급하는 운전자의 특성은 고령운전자, 여성운전자, 초보운전자, 일반운전자 등 운전자 군(群)이 일반적으로 지니는 인지적, 행동적, 심리적 특성 등을 의미하는 것으로 비교적 쉽게 변하지 않는 특징을 가짐 1) 고령운전자의 특성 및 교통사고와의 관계 세계의 60세 이상 고령 인구가 2050년에는 전체 인구의 21.5%에 육박할 것으로 예상되며[14], 따라서 자연스럽게 운전상황에서 고령운전자와 차량 간의 효과적인 인터랙션을 위한 연구개발이 요구되고 있는 실정임[15][16] 노화는 시력 저하, 높은 공간주파수에 대한 대비 민감도 저하, 움직이는 물체에 대한 동체 시력 저하, 시야 범위 축소, 야간 시력 저하, 청색에 대한 민감도 저하, 눈부심 자극 후 회복 시간 증가 등 시지각 전반적 기능을 감퇴시킴[8][17][18]
29 운전자의 단순한 시지각 기능을 나타내는 지표(시력, 시야범위 등)과 교통사고율의 관계에 대한 비일관적인 연구결과들이 보고되고 있음 - 단순 시력(visual acuity)의 경우, 교통사고율과 통계적으로 유의한 상관을 보고하는 연구가 있는 반면[19][20][21], 단순 시력과 교통사고율 간 통계적으로 유의한 상관이 없다고 보고하고 있는 연구도 다수임[22][23][24] - 시야 범위(visual fields)와 교통사고율 간의 관계에 대한 연구 결과들도 일관되지 않으며[20][25][26], 깊이 지각과 교통사고율간에는 유의미한 관계가 보고되지 않았음[22] 움직임 지각은 교통사고율 및 거리 운전 과제에서의 수행능력 간에는 유의한 상관이 있었는데, 이는 노화에 따라 자극을 받아들이고 처리하는 속도가 느려지고 움직이는 물체를 인식하는 데 어려움을 겪으며, 움직임을 인식하는 능력은 도로 환경에서의 자극을 받아들이고 실제 운전 수행능력을 결정하는 데 있어서 중요한 역할을 한다는 것을 의미함[27] 수정체 조절력 역시 노화에 따라 저하되는데 고령자가 초점을 4m 거리의 물체에서 0.7m거리의 물체로 이동할 경우에 초점을 재조정하는데 걸리는 시간은 약 500ms로 비고령자와 비교할 때 시간이 두 배 더 소요되는 것으로 나타남[28] 노화는 암순응(dark adaptation: 밝은 조도에서 어두운 조도로 환경이 변화할 때 눈의 민감도가 적응하는 현상)에 걸리는 시간
30 또한 증가시키는데, 20대는 완전한 암순응을 하는데 약 35분 소요되나 70대는 약 30% 증가하여 약 46분이 소요되는 것으로 나타남[29] 노화는 청각능력도 감퇴시키는데, 특히 고주파 소리에 대한 감각능력과 배경소음과 말소리를 구분하는 능력이 크게 감퇴함[30] 청각능력의 퇴화와 교통사고율과의 관계에 대해 서로 상반된 연구 결과들이 보고되고 있음 - 일부 연구들은 청각능력의 퇴화가 사고율의 증가를 예측하거나 설명하지 못함을 보여줌[19][24] - 또 다른 연구는 청각능력의 퇴화가 사고율의 일부를 설명할 수 있다고 보고하고 있음[20] 노화에 따라 세밀한 표면 패턴을 촉각을 통해 구분하는 능력은 크게 저하되나, 촉각을 사용하여 능동적으로 물체의 모양을 파악하는 능력에는 크게 변화가 없다고 알려져 있음[31] 고령운전자의 단순한 시각 능력을 측정하는 다양한 지표(시력, 시야범위 등)들이 일관되게 교통사고율을 예측하지 못하는 것과 다르게, 시각적 주의는 교통사고율뿐 아니라[23][24][32][33] [34], 운전 시뮬레이터에서의 수행[35]이나 실제 도로 주행[36] [37]에서의 운전 능력을 성공적으로 측정하고 예측하는 것으로 나타남 운전자에게 필요한 시각적 주의 능력은 크게 세 가지로 구분할
31 수 있음 - 운전자가 처한 상황에서 필요한 정보만을 선별적으로 집중하는 선택 주의 - 여러 가지 업무를 동시에 수행할 때 필요한 분산 주의 - 일정 시간 이상 주의력을 유지하는 지속 주의 위와 같은 세 가지 유형의 주의 가운데 분산 주의를 필요로 하는 이중과제(Dual task)를 수행함에 있어서 초보운전자와 고령 운전자의 수행능력이 눈에 띄게 저하되는 것으로 나타남[7] - 초보운전자의 경우에는 경험과 요령의 부족이 주된 원인이라고 할 수 있음[8] - 그러나 고령운전자는 운용할 수 있는 인지 용량의 부족을 원인으로 들 수 있을 것임 주의력이 효율적으로 적용되는 시각 범위를 주의력 범위라고 할 수 있는데[7], 따라서 주의력 범위가 넓을수록 운전에 필요한 필수 정보를 얻을 가능성이 높음 고령운전자들은 주의력 범위가 좁은 것으로 밝혀졌으며, 운전과 관련한 필수 정보가 고령운전자의 주의력이 효율적으로 적용되지 않는 범위에 있을 경우에 그들의 운전수행능력이 저하되는 것으로 나타남[38] 운전자의 주의력 범위를 측정하고 운전능력을 예측하는데 가용시각장 (Useful Field of View, UFOV) 검사[39]가 매우 유용하다고 알려져 있으며, 가용시각장의 범위는 연령과
32 상관관계가 높으며[40], 노화에 따른 운전 능력의 변화를 설명하는 주요 측정지표라고 할 수 있음 가용시각장 과제를 사용하여 목표 자극을 구분하는 속도를 측정할 수 있음[41][42] - 가용시각장 과제의 자극 처리 속도는 운전 능력과 높은 상관을 보임 - 고령운전자들의 처리 속도는 젊은 운전자와 비교하여 통계적으로 유의하게 저하되는 것으로 나타남 작업기억은 기억 공간에서 유지, 변형 및 처리할 수 있는 정보의 양을 의미하는데[43], 운전상황에서 역시 작업 기억 용량이 확보되어야만 주변 환경을 잘 파악하고, 이후의 상황을 예측하고, 결정을 내리는 인지 프로세스들이 바람직하게 작동할 수 있음[44] 노화는 작업기억 용량을 감소시키고, 인지 프로세스의 작동을 저하시키므로 운전 수행능력에도 관련이 있음[8] 장기기억은 비교적 긴 시간 동안 저장되는 기억들을 말하는데, 주변 환경을 관측하여 정보를 얻고[45][46], 이를 해석하고, 역동적으로 변화하는 환경을 고려하며, 이후의 상황을 예측하여 주변 환경과 동료 운전자와 상호작용하는 것이 운전상황에서 필요함 따라서 장기기억에 있는 배경 지식을 효과적으로 인출하고 작업기억 상의 정보들과 통합 처리해야하는 능력이 필수적이라고 할 수 있음[8]
33 노화는 작업기억에서의 자동적인 반응속도를 떨어뜨릴 뿐 아니라, 장기 기억 속 배경 지식을 회상하는 속도, 배경 지식의 신뢰성과 용량을 저하시킴 상황 인식은 특정한 과제를 수행함에 있어 필요한 정보들, 특히 주변 환경과 위험 요소에 대해 인지하고 있는 수준 (SA: Situation Awareness, RA: Risk Awareness)과 그에 제어할 수 있는 수준(Level of control)을 지칭함 고령운전자는 젊은 운전자와 비교하여 상황 정보의 습득 및 처리가 부정확하거나 느리게 일어남을 알 수 있음[8][42] 일반적으로 습득한 정보를 기반으로 추론하는 과정도 인지 능력의 일부로 여겨지는데, 고령운전자의 경우 지각능력이 저하됨에 따라 정보 습득이 젊은 운전자에 비해 부족하기 때문에 제한된 정보를 바탕으로 추론하는 경향을 나타냄[41] 운전을 수행하는 것은 앞서 언급한 감각 과정에서 일어나는 시각적, 청각적인 자극을 습득하는 과정에 국한되는 것이 아니라, 이 자극들을 지각하고, 인지하여, 필요한 정보를 선별하고, 이를 활용하는 과정도 포함함[42] 정보를 파악하고 어느 정보를 쓸 것인지, 이 정보를 마주한 환경에 어떻게 적용시킬 것인지에 대한 결정을 내리는 의사결정의 속도도 고령화에 따라 저하되는 것으로 나타남[47]
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단순반응과제 (simple reaction time task)를 수행하는 능력과 교통사고율은 큰 상관이 없다는 연구가 있으나[25], 선택반응 과제(choice reaction time task)에 대한 반응속도는 운전시 위험한 상황에 노출되는 빈도와 통계적으로 유의한 상관이 있는 것으로 보고되었음[48] 고령운전자의 경우, 선택반응과제에서의 수행이 상대적으로 큰 폭으로 저하되는 것으로 나타났는데[49]), 이는 예기치 못한 자극에 대해 적절한 반응을 선택할 것이 요구되는 상황이 빈번하게 발생하는 운전상황에서 고령운전자의 대처 능력이 떨어짐을 의미함[2][7] 고령화에 따른 목의 회전능력 감소는 운전 시 안전에 위험요소가 될 수 있는데, 이는 복잡한 교통상황체계 내에서의 차선을 변경하는 상황에서 주변의 관련 사물들을 인지하지 못하게 만들 수 있기 때문임[50] 목 움직임이 가능한 범위를 연령별(청년 vs 노년)로 비교했을 때, 노년층은 구부림 동작과 펴는 동작, 고개를 갸우뚱 하는 동작, 회전 범위 등 전반적인 움직임의 범위가 좁은 것으로 나타났으며, 노년층은 개인차가 청년층에 비해 큰 것으로 나타남[51] 고령화에 따라 운동능력도 저하되는데, 자극이 발생한 곳을 향해 시선을 옮기기 위해 목을 돌리는 행동, 브레이크를 밟는 행동 등에서 반응속도가 저하되는 것으로 나타남[7][38] 노화에 따라 안구운동 패턴에도 변화가 나타나는데,
35 고령운전자는 교차로에서 좌우의 교통상황을 탐색하는데 비고령운전자에 비해 짧은 시간을 사용하며, 탐색 행동 횟수도 감소하는 것으로 나타남[52][53] 탐색 행동의 양상을 살펴보면, 젊은 운전자의 시선이 위험 요소인 움직이는 물체에 오래 머무르는 것에 반해, 고령운전자는 도로표지판이나 신호등과 같이 정지해 있는 물체에 시선이 오래 머무르는 양상을 보이는 것으로 확인되었음[54] 또한, 고령운전자는 리어 뷰 미러나 사이드 미러를 보는 횟수가 비고령 운전자에 비해 적은 것으로 나타남[55] 고령 운전자는 다음과 같은 집행기능 (Executive function)과 관련된 에러를 자주 일으킴[56] - 가속 페달과 감속 페달을 종종 혼동하여 치명적인 사고를 유발함 - 차선을 반대로 타거나 교통 신호를 준수하지 못함 - 차량의 속도제어에 문제를 일으키기도 함 그러나 고령운전자는 노화에 따라 감각, 인지, 운동 능력 등이 객관적으로 저하됨에도 불구하고 자신의 운전 능력에 대해 스스로 긍정적으로 평가하는 경향을 보이는 것으로 나타남[57] - 자신과 동일한 연령집단에 속하는 다른 운전자와 비교하여 자신의 운전능력을 평가하는 문항에 대해 고령운전자들은 비고령운전자에 비해 자신의 운전능력이 우수하다고 판단하는 경향이 높았음
36 - 고령운전자들은 스스로를 젊은 운전자에 비하여 양보운전을 많이 하고, 예측 운전을 하며, 더 안전하게 운전하는 습관이 있다고 생각하는 것으로 나타남 - 그러나 노화에 따른 운전능력의 변화를 고령 운전자 스스로는 알아채지 못할 수준이라고 여기나, 젊은 운전자들은 고령 운전자들의 운전 패턴이 다르다고 생각하였음 - 또 다른 연구[58]에서 역시 고령운전자(75세 이상) 대부분은 지난 15년 동안 운전능력에 변화가 없거나 오히려 좋아졌다고 생각하였으며, 좋아졌다고 생각하는 운전능력은 다음과 같음 앞차와의 적정 간격 유지 불필요한 위험 행동 하지 않기 다른 운전자의 실수에 관대하게 대처하기 자전거 운전자 대처하기 등 - 그러나 고령운전자 스스로도 다음의 운전능력에 대해서는 비교적 나빠졌다고 생각하는 것으로 나타남 미끄러운 도로에서 운전하기 예상치 못한 상황에 대처하기 교통 규칙 숙지하기 등 2) 여성운전자의 특성 및 교통사고와의 관계 우리나라 여성의 운전면허취득은 2014년을 기준으로 할 때
37 증가추세에 있으나, 남성운전자와 비교하여 연평균 교통사고 증가율은 2배에 달하는 것으로 분석되고 있음[59] - 상세하게는 여성의 운전면허 소지자 점유율은 1980년 6.7%이었던 것에 비해 2014년에는 40.6%로 증가하였음 - 교통사고 역시 1990년 2.2%이었던 것에 반해 2014년 18.3%로 그 점유율이 증가하였음 - 그러나 남성운전자의 경우에 2012년을 기준으로 면허소지자 대비 사고발생률(운전면허소지자 100만명당 교통사고건수)이 1.0건이었으나, 여성운전자는 0.34건인 것으로 분석되었음 여성운전자의 2012년 교통사고 특성을 분석한 결과, 여성운전자는 남성운전자에 비해 차대사람 사고, 교차로 사고의 구성비가 다소 높은 것으로 나타남 여성운전자의 경우에 비교적 주행속도가 낮고, 충분한 차간거리를 확보하여 차대차 사고의 위험성은 낮지만, 주변의 교통상황 및 시설물을 충분히 파악하지 못하고 전방만 주시하고 진행하는 특성이 있을 가능성이 있음[60]
고도화된 자동화 주행기술(highly automated driving, HAD)을 접하고 사용할 때에 남성운전자와는 다르게 여성운전자는 이러한 기술에 대해 덜 주의를 기울였고, 부정적으로 인식하고 불편하다고 느끼는 비율이 더 높았으며, 기술에 대한 신뢰도 또한 낮은 것으로 나타났다. 이는 여성이 고도화된 기술을 사용 할 때에 정신적 작업부하 수준을 높일 가능성이 있음[61]
38 연령 및 성별에 따라 목을 움직일 수 있는 범위에 대해 비교한 연구에서 여성집단은 남성집단과 비교하여 연령에 상관없이 목을 움직일 수 있는 범위가 넓은 것으로 나타남[51] 여성운전자는 속도를 높일 때와 갑작스러운 돌발 상황을 만났을 때 당황하여 상황에 대처하는 능력과 함께 반응시간이 길고 긴장이나 불안상태가 오래 지속되는 등의 신체적∙심리적 특성을 보인다는 연구결과가 있음[62] 또한, 여성운전자가 과속을 하는 경우에는 잘못된 조작을 할 가능성이 높다는 결과도 확인하였음[63] 한 운전시뮬레이션 실험결과, 돌발상황에서 남성운전자는 운전이 거칠어져도 앞차와의 차간거리에 상관 없이 차선을 잘 유지하였으나, 여성운전자는 차간거리가 좁은 경우에는 차선유지에 어려 움을 겪는 것으로 나타남[64] 여성운전자의 교통안전의식 및 행동특성을 파악하기 위해 실시한 설문조사의 결과는 다음과 같음[62] - 여성운전자들은 운전미숙이나 조작상태 그리고 운전환경에 적응이 상대적으로 저조한 것으로 스스로 인식하고 있는 것으로 나타남 - 교통사고를 일으킨 여성운전자는 교통사고에 대한 원인을 적극적인 대처 부족으로 생각하고 있는 것으로 나타남 - 여성운전자는 교통법규 및 안전운전상식과 자동차 구조에 대해 모르는 것을 아쉬워하고 있는 것으로 나타남
39 - 또한, 여성운전자를 위한 교육을 받을 수 있는 교육기관이 많으면 교통사고예방에 큰 도움이 될 것이라고 생각하고 있었음 3) 초보운전자의 특성 및 교통사고와의 관계 우리나라 도로교통법상 초보운전자는 처음 운전면허를 받은 날(처음 운전면허를 받은 날부터 2년이 지나기 전에 운전면허의 취소처분을 받은 경우에는 그 후 다시 운전면허를 받은 날을 말한다)부터 2년이 지나지 아니한 사람을 의미함 그러나 외국의 경우에는 초보운전자의 범위를 운전자가 운전기술에 능숙해지기(최소 6~8년의 운전경험과 100,000km 이상의 주행 경력) 이전 단계를 포함하고 있음 기본적으로 초보운전자는 숙련된 운전자에 비해 주변 요소에 대한 인지 능력이 부족하고 그것들의 변화에 따른 반응 속도가 느림 이들은 일반운전자들에 비해 속도조절 능력, 위험 예측 능력, 도로교통상황에 대한 인식 및 대처능력 등 전반적인 운전기술이 부족한 것으로 나타남[65] 초보운전자는 운전석에 앉아 처음 얼마 동안은 거의 모든 정보수집능력이 단순히 차를 차로 위에 놓는데 집중하는 경향이 있으므로 사고를 일으킬 가능성이 높음[66][67]
40 또한 이와 유사하게 초보운전자들은 적정 차로를 유지하기 위해 거의 모든 주의를 기울이기 때문에 차로변경을 위해 차량용 미러를 보기 위한 시각적 능력이 부족한 경향이 있음[68] 분산 주의를 필요로 하는 이중과제(Dual task)를 수행함에 있어 초보운전자와 고령운전자의 수행능력이 눈에 띄게 저하되는 것으로 나타났는데[7], 초보운전자의 경우에 그 주된 원인이 경험과 요령의 부족인 것으로 판단됨[8] 초보운전자는 숙련된 운전자에 비해 의도하지 않는 돌발 상황 발생 시에 오히려 위험성을 증가시키는 도로이탈, 의도하지 않은 방향 전환 등을 행하는 경향성을 지니고 있음 이러한 부분은 피로와 졸음을 유발하는 주요 요소 중 하나인 단조로운 주행조건을 만들지 않고 운전 중에 쉽게 긴장을 풀지 않게 되는 결과를 유발하기에 졸음과 피로에 쉽게 노출 되지 않는다고 볼 수 있음 또한, 초보운전자는 자신의 운전 기술을 과대평가하는데 특히 젊은 남성 운전자의 경우에는 이와 같은 운전확신성향이 두드러지는 것으로 나타났으며, 이와 같은 운전능력에 대한 자기 과신이 초보운전자가 교통사고에 연루되는 중요한 요인으로 인식되고 있음[69][70] 나. 운전자의 상태에 관한 분석
41 이와는 대조적으로 운전자의 상태는 피로 및 졸음, 정서 등과 같이 운전자가 운전을 하고 있는 동안에 수시로 경험하게 되는 것으로 환경의 영향에 따라 변화가 가능하기에 운전자의 안전운전을 위해 실시간으로 모니터링이 필요한 항목을 의미함 1) 운전자의 피로 운전자는 자신의 신체/정신적 상태에 따라 운전 시 피로를 느끼며, 반대로 운전이라는 과제(task)을 수행하면서 신체/정신적 상태의 변화로 인해 피로해지는 경우도 발생함 의학분야에서 피로(fatigue)은 인간이 느끼는 피곤하다는 것의 주관적인 느낌으로, 신체적인 약함(weakness)과는 다른 개념이며, 피로는 휴식을 취하면 비교적 빠른 시간 내에 완화된다고 보고있음
국제민간항공기구(ICAO, International Civil Aviation Organization)에서는 피로를 다음가 같이 정의하였음 - 수면 부족, 불면, 생리학적 주기, 또는 작업부하(정신적 활동 및/또는 신체적 활동)로 인한 정신 또는 신체적 수행능력이 감소된 생리학적 상태로 이는 항공기를 안전하게 운영하거나 안전과 관련한 임무들을 수행하는데 필요한 승무원의 민첩성을 손상시킬 수 있다. 피로는 다음과 같이 크게 세 가지로 구분할 수 있음
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- 신체적 피로(physical fatigue): 근육피로(muscle fatigue), 시각피로(visual fatigue) 등과 같이 신체의 일부분에 에너지가 모자라거나, 신경근의 효율이 감소하거나, 중추신경계의 전달력 감소 등이 원인이 되어 발생하는 피로[71] - 정신적 피로(mental fatigue): 최상의 인지적 수행을 유지하는 능력이 일시적으로 불가능한 것을 의미하며, 개인의 인지능력, 수면부족, 건강 등과 같은 다양한 이유로 발생하는 피로[72] 정신적 피로는 이를 유발하는 원인의 종류, 방식에 따라 실제 업무 수행, 정보 처리능력에 있어서 미치는 영향의 정도와 종류가 다름 따라서 실제 실험에서도 정신적 피로를 측정할 때에 단순히 하나의 설계로 피로를 유발하는 것이 아닌 여러 설계를 사용하여 정신적 피로를 유발하고 있음 - 정서적 피로(emotional fatigue): 특정 업무 수행에 있어서 ‘burnout’으로 지칭하는 심리적으로 부정, 거부하는 상태에 놓여있는 것을 의미[72] 일터에서의 지속적인 업무로 인한 피로와 지루함에 대한 개개인의 불평으로 피로로 구분할 수 있음 정서적 피로는 신체적-정신적 피로와 달리 특정 순간에 잠깐 일어나는 것이 아닌 장기간에 걸쳐서 특정 업무에 따라 지속적으로 영향을 미친다는 차이점이 있음 신체적 피로, 정신적 피로 및 정서적 피로의 관계는 다음과 같이
43 명확하기 구분하기 어려운 특징이 있음 - 신체적 피로와 정신적 피로는 동일한 개념은 아니지만, 경우에 따라 하나가 다른 것을 유발시키는 원인이 되기도 하고, 이 두 피로는 많은 변인에 의해 결정되는 매우 복잡한 현상임 - 신체적 피로는 10개 정도의 분류 가능한 원인에 의해 발생되기에 개별 요소에 대해 정확한 분석을 수행하기는 한계가 있음[73][74] - 또한 생리학적으로 정신적 피로와 신체적 피로는 명확하게 서로 별개의 현상으로 보기는 힘듦 - 정신적 피로가 일어나지만 신체적 피로가 일어나지 않는 현상은 극히 드문 현상이며, 이전까지 정신적 피로만이 가지고 있던 불안, 우울 등 감정에 의해 영향을 받는 다는 특성이 신체적 피로에도 적용 된다는 결과가 도출되고 있기 때문임 피로로 인해 발생하는 대표적인 신체적 변화 및 정신적 변화로는 졸음(drowsiness)이 있으며, 그 외에 개인의 정서나 다른 생리학적 변화가 있음 - 피로를 측정한 다수의 선행연구들은 피로의 주요 결과를 졸음으로 보고 졸음을 측정하는 연구가 대부분이었고, 이와 같은 추세에 따라 분석방법 또한 졸음(sleepiness, drowsiness)를 측정하는 방법에 대한 개발 및 발전이 이루어져왔음 - 실제로 피로는 잠을 깨고자 하는 노력을 저하시키는데, 특히
44 단조로운 상황에서의 장시간-장기간 동안의 업무, 운전 수행은 피로와 졸음을 동시에 일어나게 할 가능성이 매우 높으며[75], 이는 느린 반응시간, 경계도 감소, 인지처리 과정에서의 결함 등을 야기함[76][77] - 피로의 정도와 졸음이 항상 비례하여 변하는 것은 아님 피로와 졸음이 작업수행에 미치는 영향은 비슷한 부분이 있는데, 이는 피로수준이 낮은 경우 역시 각성 수준을 감소시키기 때문이라고 할 수 있음 피로를 감소하기 위해 취하는 휴식이 오히려 졸음을 더 증가시키는 현상 또한 일련의 연구과정에서 나타나기도 함[78][79] 운전자의 피로 정도를 측정한 것을 정량적으로 표현한 피로지수(Fatigue Index)가 있음[80] - 피로지수는 개별적으로 피로지수를 계산하여 총합을 한 뒤 피로의 중앙값을 산출하고, 이를 기준으로 고(高)피로(high fatigue) 와 저(低)피로(low fatigue)를 구분하여 운전자의 상태를 판별함 - 더 나아가 다음과 같이 일정 수량 이상의 표본을 대상으로 운전자 연령, 운전경력, 평균 운전시간, 평균 수면 시간 등을 통해 맞춤형 피로 분별 기준(D)를 계산하여 맞춤형 피로 분별 기준 제시가 가능함 - 이 함수에 따라 개별 운전자에 대한 D값이 도출되며, 해당
45 D값에 따라 양(+)일 경우에는 고(高)피로, 음(-)일 경우 저(低)피로(low fatigue)로 판별이 가능함 (그림 2-1-10) 피로지수 산출을 위한 선형 판별 함수 운전자의 졸음과 이를 방해하는 이차 또는 주의분산 행동 간의 관계를 그림으로 표현하면 다음과 같음[80] - 왼쪽에 위치한 원은 졸음을 느끼고 있는 운전자 집단을 ‘피로(Fatigue)’로 표현하여 이에 대한 대처방안에 대해 설명하고 있음 - 오른쪽에 위치한 다른 원은 깨어 있지만 운전을 하면서 운전과 관련이 없는 주의분산행동을 하고 있는 운전자 집단을 ‘경계(Alert)’로 표현하였음 - 가운데에 있는 두 원이 교차하는 교집합 지점은 ‘준-주의분산 활동’에 대한 것으로 운전을 하면서 운전과 관련이 없는 주의분산행동을 하고는 있지만 이는 운전자가 졸음을 느끼며 깨려고 노력하는 부분이 포함됨
46 - 이러한 관계는 운전자 작업부하(workload)로 서술되기도 함 운전자는 작업부하가 너무 낮으면 운전을 지루하고 단조롭게 느껴져 졸음을 느끼게 됨 그렇게 되면 이에 반대되는 행동으로 음료수를 먹거나 라디오를 듣는 등의 운전자 행동이 관측되는 것임 반대로 교통 체증이나 태풍과 같은 주변 요소로 인해 운전자가 과부하를 느끼게 되면, 졸음이 깨고 정신이 드는 것임 2) 운전자의 졸음 일반운전자의 경우, 운전자의 졸음은 개개인이 가지는 문화적, 신체적 특성 외에도 수면 패턴, 기후, 생체 리듬 등에 영향을 받음 특히, 운전을 하기 전의 운전자 수면 시간과 운전을 지속한 시간은 상호보완적으로 피로를 느끼게 하고 운전 능력을 감소시키는데, 수면 부족이 운전 능력에 미치는 영향에 대해 알아본 한 연구 결과에서 운전 전날 밤에 수면이 부족할 경우 극심한 졸음과 함께 차선 위치 및 속도 변화의 증가와 반응속도 저하를 보이는 것으로 나타났음[81] 또한, 정량적인 수면 시간 외에 수면의 질도 피로에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났음
47 그 밖에도 앞서 말했듯이 생체리듬 또한 운전자의 피로와 졸음에 중요한 요소 중 하나이므로, 평소 자는 시간인 새벽 시간대에 졸음 운전 사고가 훨씬 더 많이 발생하는 것을 확인할 수 있음[82] 앞서 언급하였듯이, 피로를 측정한 다수의 선행연구들은 피로의 주요 결과를 졸음으로 보았고, 이에 따라 졸음을 측정하는 연구가 주를 이루었음 이와 같은 추세에 따라 분석방법 또한 졸음(sleepiness, drowsiness)를 측정하는 방법에 대한 개발 및 발전이 이루어져왔음 운전자의 졸음을 측정하는 방법은 크게 4가지(생리적측정방법, 행동분석방법, 운전수행 측정방법, 주관적인 측정방법)로 분류할 수 있음[83][84] - 생리측정방법은 운전자에게서 발생하는 생리적 신호를 측정하여 분석하는 방법으로 가장 정량적인 측정방법임 운전자의 졸음을 판단할 수 있는 생리적 신호는 EEG, ECG (HRV), EOG, respiration rate (RR), body temperature 등이 있음
일반적으로 신체의 일부에 센서를 부착하여 신호를 측정하거나, 일반 또는 열화상 카메라를 통하여 신체의 변화들을 측정함
48 측정하는 방법임
운전자의 눈동자 움직임, 머리 움직임, 얼굴 표정, 하품 탐지, 목이 구부러지는 각도 등과 같은 항목 수집이 가능함 이를 측정하기 위해서는 eye tracker, motion sensor,
gyro-sensor 등을 이용함
- 운전수행 측정방법은 일반적으로 운전자의 상태에 따른 운전 결과를 측정하는 방법임
운전자가 실제 운전수행을 함으로써 나타나는 차량 속도, 차로유지(standard deviation in lane position; SDLP), 차로횡단 최소시간(min TLC), 조향핸들의 엔트로피 등으로 측정함 - 주관적인 측정방법은 운전자가 스스로 자신이 느끼는 졸음의 정도를 자가 설문 등의 방식으로 채점하는 것을 의미함 여러 가지 측정 방법을 사용하여 졸음지수를 측정하더라도 실제로 운전자가 어느 정도로 졸음을 느끼는지를 알지 못한다면, 실질적인 졸음 지수 측정 방식을 연구할 수 없을 것이므로 주관적 측정방법은 유지되어야 할 것으로 판단됨 대표적인 설문지로는 Stanford Sleepiness Scale (SSS)와
Karolinska Sleepiness Scale (KSS)가 있음[85]
그러나 여러 연구들은 각자 다른 기준의 졸음수준과 측정방법, 측정 환경을 구성하여 연구를 진행하였다는 한계가 있음
49 3) 운전자의 정서 운전자의 안전에 영향을 주는 요소 중 운전자의 정서 상태가 큰 비중을 차지하고 있다는 것은 잘 알려져 있음 운전자의 분노(anger)와 공격성(aggression)은 차량 사고와 직결되며 불안(anxiety)은 집중을 방해하여 운전에 부정적인 영향을 끼치는 것으로 나타남[86] 이러한 부정적인 정서를 유발시킬 수 있는 근본적인 원인 중 하나는 운전자의 스트레스라고 할 수 있음[87] 따라서 운전자의 스트레스를 실시간 정확하게 판단하기 위해 피부전도도, 심박수 측정을 하는 등 생체신호를 이용한 여러 연구가 진행되었음[88][89][90][91][92] 운전자의 정서를 정량적으로 측정하기 위해서는 운전자의 설문 응답, 운전 패턴, 생체신호 등 다양한 휴먼 데이터를 획득하고 이를 통해 정서 상태 예측이 가능할 것으로 판단함 운전자의 정서 상태 중 안전과 가장 직결되는 분노와 공격성을 측정하기 위한 설문 방법은 다음과 같은 여러 가지 도구가 있음 - Driver Anger Scale (DAS)
- Driving Anger Expression Inventory (DAX) - Driver’s Angry Thoughts Questionnaire (DATQ) - Driving Survey
50
- Anver Expression Inventory (AX) 등
그러나 이와 같은 설문 방법은 운전자 개인의 성향에 초점을 맞추고 있기 때문에 운전상황에서 일어날 수 있는 다양한 상황들에 대한 실시간 반응을 측정할 수 없다는 한계가 있음 이외에 차량의 종횡속도 및 가속도(lateral and longitudinal
acceleration and speed)를 모니터링 하여 운전자의 공격성을 분류하는데 성공한 연구도 있음[93]
MIT에서는 차량의 외부특성과 속도를 이용하여 운전자의 공격적 운전 성향도를 다음과 같이 정량적으로 계산하였음[94]
51 최근에는 운전자의 정서를 판단하기 위한 방법으로 다양한 생체신호를 활용하는 기술이 발달하고 있는데, 차량 내부 시설에 장착된 시스템으로부터 피부전도도, 맥박, 피부온도, 심박수 등을 측정하거나 차량에 추가된 시스템을 이용하여 얼굴 표정, 음성, 심전도, 호흡, 뇌파 등을 측정하여 운전자의 긴장, 주의, 지루함, 공격성, 스트레스 정도를 예측하고, 이에 따른 적절한 피드백을 통해 운전자 개인에게 안전과 편안함을 제공하려는 노력이 이루어지고 있음 UNIST는 운전에 능숙한 젊은 남성의 정서 상태와 이를 유발 시키는 상황을 알아보기 위하여 WePlaceAll과 삼성경제연구원 (SERI)에서 제안하는 FGI(Focus Group Interview) 방법과 순서 및 준수사항에 대해 참고하여 운전자의 부정적 정서 유발 상황 분석을 위한 연구를 수행하였음 - 그 결과 공포 및 긴장감보다는 분노가 전체 응답의 90%(30건 중 27건)를 차지하는 것으로 나타났음 - 분노를 일으키는 특정 상황은 타인의 규칙위반(끼어들기, 보복운전)과 운전여건(교통체증, 동승자여부)으로 구분되었음 - 위와 같은 연구결과는 운전분노를 경험하게 하는 상황을 나누는 기존 연구[95]의 기준과 동일하다고 판단됨
52 다. 운전자군별 상태에 관한 분석 1) 운전자의 피로와 졸음 초보운전자는 숙련된 운전자와 비교하여 운전하는데 정신적 작업부하(Mental workload)가 더 높기 때문에 단시간, 적은 주기로 운전하는 경우가 아닐 때에는 오히려 더욱더 빨리 피로가 쌓인다는 특성을 보임 그러나 이와 같이 운전 중에 높은 정신적 작업부하 때문에 피로와 졸음을 감소시켜주는 창문 열기, 라디오 청취 등의 이차과업(secondary task)을 수행하려는 경향이 상대적으로 적고, 실제로 하기 어려워하는 모습을 보이는 것으로 나타남 또한, 초보운전자는 피로 증가로 인해 발생하는 위험의 노출도도 높아지는데, 실제로 운전 경험의 부족과 피로의 증가가 동시에 나타난 경우에는 산만하게 운전을 하고, 미숙한 판단, 의사결정 능력이 감소할 뿐만 아니라, 기타 기술적인 운전 능력도 감소하는 것으로 나타남[96][97] 고령운전자는 저연령운전자 집단에 비해 졸음 및 피로의 위험에 덜 노출되어 있는 것으로 보임 저연령운전자는 학교, 일, 본업 이외의 활동, 늦은 시간까지의 활동 등으로 인해 잠이 부족한 상태인 경우가 많아 운전의 위험도가 높고[56], 고령운전자는 그들에 비해 실제로 졸음
53 운전과 이로 인한 충돌 위험에 덜 노출되는 것으로 나타났음[98][99][100] 그러나 고령운전자의 감각 능력의 저하는 졸음과 피로에 밀접하게 연관되어 이들이 더 잘 유발되는 환경을 조성할 뿐만 아니라, 이로 인해 더욱더 위협받는 환경 또한 유발하기도 함 다시 말하면, 고령운전자의 감각기능 저하가 주변 환경에 대한 인식의 폭을 좁히고 단조롭게 하기 때문인 것으로 판단됨 실제로, 노화는 시각의 대비 민감도를 떨어뜨리는데 이는 어두운 환경인 야간 운전을 하는 동안 주변 환경 특히, 표지판이나 차선에 대한 인지능력을 감소시켜 피로 유발은 물론 피로 및 졸음 시에 더욱더 쉽게 위험에 노출되게 만들 수 있음 또한, 노화는 청각 능력에 있어서 고주파 음향에 대한 인지능력이 저하시키고, 경고 음향의 주파수와 소리 템포에 대한 신체적, 감정적 반응 속도 및 민감도를 저하시키는데, 이는 소리를 통해 피로 및 졸음을 감소시킬 수 있는 효과를 감소시킬 뿐만 아니라 피로 및 졸음이 더욱더 잘 유발되는 환경을 조성할 수 있음 이 외에도 만성폐쇄성폐질환이 있는 고령운전자의 경우에는 운전 중 발생하는 지속적인 피로에 의해 헤모글로빈 포화 농도가 감소하여 호흡 곤란이 유발되는 등 안전운전에 대한 위협이 좀 더 빠르고 위험하게 발생할 수 있음 약물적 관점에서도 고령운전자들은 운전 중 졸음과 피로의
54 위협에 더 노출되어있고, 실제로 고령운전자들은 처방 약물을 꾸준히 복용하는 경우가 많은데, 이와 같은 약물 복용은 간접적으로 운전수행에 영향을 미치며, 특히 졸음에 영향을 주기 때문임[101] 여성운전자가 남성운전자 집단과 가장 차별화 되는 특징 중 하나는 바로 안전 지향적 운전임 이러한 안전 지향적 운전은 졸음과 피로를 쉽게 유발 할 수 있는데, 특히 장시간의 운전이나 고속도로에서의 운전에서 더욱더 크게 나타날 수 있음 왜냐하면 장시간 운전은 운전에 대해서 운전자가 더욱더 잘 자동화(automated)하고, 고속도로는 운전을 더욱 단조롭게 만들기 때문인 것으로 판단됨 즉, 이와 같은 환경에서 안전 지향적 주행속도를 자주 바꾸지 않고, 차선을 변경하지 않는 특성이 결합되어 졸음과 피로가 더욱 잘 유발될 수 있기 때문임 그러나 신체적 피로에 있어서 여성운전자는 남성운전자 집단에 비해 몇몇 부분에서는 더 뛰어난 저항성을 보여 더 오래, 강한 피로를 견딜 수 있음 남성은 여성에 비해, 신근과 전근의 수축성과 회전력이 강하며 파워 또한 더 크지만, 그 결과 남성의 근육은 여성보다 더 빈번하게 신체적 피로가 나타남 또한 정상 산소 상태, 저산소 상태에서 여성은 최대 이하의 근
55 수축을 더 오래 견디는 것으로 확인되었음[102] 근육의 혈액 순환 속도나 산소 수용 능력과는 별개로 여성의 피로 저항성이 더 크게 나타난다고 함[103] 대체적으로 신체적 피로에 대해서는 여성이 남성에 비해 보다 낮은 운동 능력을 지녔지만, 그로 인해 더 낮은 근질량, 산소 요구량과 에스트로겐으로 인한 신진 대사 능력의 차이 등은 여성이 보다 높은 피로 저항력을 지니게 하는 것으로 보임
고도화된 자동화 주행기술(highly automated driving, HAD)을 접하고 사용할 때에 성별에 따른 차이가 있는지 살펴본 연구[61]에 따르면, 남성운전자와는 다르게 여성운전자는 이러한 기술에 대해 덜 주의를 기울였고, 부정적으로 인식하고 불편하다고 느끼는 비율이 더 높았으며, 기술에 대한 신뢰도 또한 낮은 것으로 나타났음 이와 같은 결과는 여성이 고도화된 기술을 사용 할 때에 정신적 작업부하 수준을 높이고, 정서 상태에 영향을 주어 더 쉽게 정신적 피로를 발생시키게 될 가능성이 있다고 판단됨 그러나 HAD를 사용하고 난 이후에는 남성운전자와 여성운전자 모두 비슷한 태도를 보인 점을 보아, 정신적 피로에 대한 성별의 차이가 지속되지는 않을 것임을 짐작하게 함 뿐만 아니라, 성별 연구의 결과에서 나타나는 이와 같은 차이가 개개인적 특성의 차이에 비해 미미하다는 언급이 지속적으로 이루어지고 있기에, 좀 더 명확한 연구를 필요로 하는 부분이
56 많음을 확인할 수 있었음 2) 운전자의 정서 일반적으로, 고령운전자는 비고령운전자에 비해 운전 상황에서 덜 공격적인 성향을 보이고[104], 운전 중 스트레스 수준도 낮은 것으로 나타남[105] 특히, 여성고령운전자의 경우, 나이가 들수록 남성고령운전자에 비해 현저히 낮은 스트레스 수준을 보이는 것으로 나타남[106] 그러나 이는 행동 반응에 대한 평가이기 때문에 고령운전자가 본인의 스트레스를 얼마나 잘 조절하는가(self-regulation)에 대한 주관적 평가에 한정된 결과일 수도 있음[107] 고령운전자의 특성에 대한 연구[108]에 따르면, 운행을 완전히 중지해야 하는 상황에 직면했을 때, 결정을 내리는 과정에서 오는 스트레스가 고령운전자에게 있어 중요한 정서적 요인이 될 수도 있다고 밝히고 있음 또한, 고령운전자들은 빠른 상황 판단이나 자의적 판단을 필요로 하는 비보호 구역이나 신호가 없는 교차로에서 운행하는 상황에 처할 때 큰 불안감을 느끼는 것으로 나타남[109] 여성운전자가 남성운전자에 비해 운전시의 분노(anger)수준이 높다는 연구결과와 낮다는 연구결과가 공존하고 있음 이와 같이 성별에 따른 운전분노 수준의 차이가 비일관적으로
