자율주행 테이크오버에서 NDRT 난이도와 인터럽션이 시선·수행에 미치는 영향 연구

Effects of NDRT Difficulty and Interruption on Gaze and Takeover Performance in Automated Driving

연구 내용

자율주행 환경에서 운전 외 작업(NDRT)의 난이도 및 인터럽션이 시선 고정과 제어권 전환 수행에 미치는 영향을 분석하여 안전 성능을 높이는 연구

조건부 자동주행에서 운전자는 시스템 실패 시점에 제어권을 회복해야 하며, 그 과정에서 NDRT 수행과 인터럽션이 시선 이동과 반응 특성에 영향을 미칩니다. 본 연구는 드라이빙 시뮬레이터와 아이 트래킹을 통해 시선 고정 특성, eyes-on 시간, 테이크오버 시간 및 비활성화 특성을 측정하고, NDRT 난이도 변화 및 자가개입 상황을 실험 조건으로 구성합니다. 결과를 운전자 모니터링과 DMS 성능평가에 연결하여 가상 운전자 모델 기반 안전기준 대응 평가 시스템 개발에 활용합니다.

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1건

연구 흐름

초기에는 NDRT 난이도에 따른 시선 고정과 제어권 전환 수행의 관계를 규명하는 실험을 수행했습니다. 이어서 NDRT 중 발생하는 자가개입, 인터럽션 조건이 테이크오버 수행에 미치는 영향을 비교하는 연구를 확장했습니다. 이후 이러한 인간요인 결과를 운전자 모니터링(DMS) 성능평가 관점으로 전환하여, 가상 운전자 모델을 활용한 안전기준 대응 평가 시스템 개발 과제로 연결했습니다. 최근에는 운전자-시스템 역할 분담을 고려한 평가 시나리오 설계에 초점을 두고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

NDRT 난이도 기반 안전 가이드라인
인터럽션 유발 설계 지침
시선 기반 주의전환 알림 로직
테이크오버 성능 평가 프로토콜
가상 운전자 모델 시나리오 생성
DMS 시험 환경 자동화
인포테인먼트-테이크오버 상호작용 설계
운전자 주의 분산 위험 분류
인간-차량 협업 인터페이스
안전기준 대응 검증 프레임