조건부 자율주행 동안 운전자의 주관적인 운전 준비도 예측: 운전자 특성과 심박변이도 분석 (Predicting Driver Readiness in Conditional Autonomous Driving: Analyzing Driver Characteristics and Heart Rate Variability)

서지정보

· 발행기관 : 한국감성과학회
· 수록지 정보 : 감성과학 / 27권 / 4호 / 93 ~ 108페이지
· 저자명 : 장은혜, 강도욱, 김우진, 윤대섭, 장미, 장은혜

초록

본 연구는 자율주행상황에서 주관적인 운전 준비도를 객관적으로 측정할 수 있는 심리⋅생리적 지표를 확인하는 것을 목적으로 한다. 51명의 연구대상자가 참여하였고, 설문을 통해 운전 경험, 태도, 운전부하, 상황인식 등을 평가 하였다. 자율주행 중 차량 제어권을 인계받아야 하는 시나리오 동안 심전도를 측정하여 심박변이도 지표를 추출하였 고, 주행 종료 후 연구대상자는 자신의 상태를 평가하였다. 분석 결과, 운전 준비도는 정신적 부하와 부적 상관, 상황 인식과 상황 이해도와는 정적 상관을 보였다. 또한, 심박변이도 지표인 제곱 평균 근간 심박 간격 차이(Root Mean Square of Successive Differences, RMSSD)와 50ms 이상의 연속적인 RR 간격의 차이 비율(proportion derived NN50 by the total number of NN interval, pNN50)과의 유의한 정적 상관관계가 확인되었다. 운전 준비도 수준에 따라 상⋅중⋅하로 나누어 분석한 결과, 높은 운전 준비도 집단은 정신적 부하가 낮고 상황인식 및 상황에 대한 이해 도가 유의하게 높았으며, 자율주행 구간에서 pNN50이 높은 경향이 있었다. 마지막으로 상황인식과 RMSSD가 운전 준비도의 주요 예측 지표로 확인되었다. 이는 운전 준비도가 낮은 운전자는 자율신경 각성이 높고, 높은 운전자는 부교감신경계의 활성화로 인해 심리적, 생리적으로 안정된 상태임을 의미한다. 본 연구는 운전자의 주관적인 운전 준비도를 예측하기 위한 운전자의 심리 및 생리 지표를 확인하였고, 이는 운전자의 운전 준비 상태를 모니터링하는 기술에 적용되어 사고 예방에 기여할 수 있을 것이다.

영어초록

This study investigates psychological and physiological indicators to measure drivers’ subjective readiness in autonomous driving situations objectively. A total of 51 participants participated in the study, and pre-experimental evaluations employed surveys to assess driving experience, attitude, driving workload, and situation awareness (SA). This study utilized heart rate variability as a physiological indicator, with electrocardiogram data collected during autonomous driving simulations, particularly during driving scenarios requiring drivers’ manual control interventions. Afterward, the participants assessed their state while driving. Results revealed a negative correlation between drivers’ readiness and mental demand and a positive correlation with SA and understanding of the situation. Moreover, results demonstrated significant positive correlations between drivers’ readiness and heart rate variability metrics, particularly the square root of the mean of the sum of the square of differences between adjacent NN intervals (RMSSD) and the proportion-derived NN50 by the total number of NN intervals (pNN50). Comparative analysis of high, medium, and low readiness groups presented significant disparities. The high-readiness group exhibited lower mental demand, higher SA and understanding of the situation, and higher pNN50 during the autonomous driving phase before the takeover. Finally, SA and RMSSD were identified as key predictors of driver readiness. Drivers with lower readiness exhibited heightened autonomic arousal, while those with higher readiness displayed enhanced psychological and physiological stability, attributed to increased parasympathetic activation. These findings highlight the significance of psychological and physiological indicators in predicting readiness, offering valuable insights for developing monitoring technologies to improve driver safety and accident prevention.

참고자료

· 없음