자동화된 주행 시스템은 운전자가 다양한 비운전 과업을 수행할 수 있게 하며, 이로 인해 자동화 주행 중 운전자의 주의 분산에 대한 우려가 제기되어 왔다. 이러한 우려는 운전자가 운전으로의 전환(fallback to driving, 즉 테이크오버, takeover)을 수행하는 동안의 운전자 성과를 조사하는 다수의 연구를 촉진하였다. 그러나 테이크오버 성과 데이터를 제시하는 공개 데이터셋은 충분하지 않다. 이러한 데이터셋의 부재는 안전한 자동화 주행 시스템을 개발하기 위한 발전을 제한한다. 본 연구는 L2 자동화 주행 시뮬레이터에서 다양한 연령대와 성별이 균형을 이룬 50명의 운전자에게서 수집한 데이터셋 TD2D를 제안한다. 이 데이터셋은 10가지 부수 과업 조건 전반에 걸쳐 수집된 테이크오버 성과, 작업부하, 생리학적, 안구 데이터 등 500개의 사례로 구성된다. 부수 과업 조건은 (1) 부수 과업 없음, (2) 세 가지 시각 과업, (3) 여섯 가지 청각 과업이다. 우리는 이 데이터셋이 자동화 주행 시스템의 발전에 크게 기여할 것으로 기대한다.

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