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학위논문
저자정보

양진호 (국민대학교, 國民大學敎 工學大學院)

지도교수
양지현
발행연도
2015
저작권
국민대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수1

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

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주행 안전성과 운전자 편의성 증대 요구에 따라 자동차 회사 및 연구기관에서 각종 운전자 지원 시스템(Advanced Driver Assistance System : ADAS)을 개발하고 있다. 다양한 시스템이 존재하지만 운전자가 사용설명서 전체를 읽는 것이 아니기 때문에 운전자들은 시스템 제한사항을 이해하는데 어려움이 있다. 이와 같이 시스템이 작동되지 않는 상황에 대해서 인지하지 못한 운전자는 시스템이 작동하지 않는 상황에서도 정상적으로 작동할 것이라고 기대한다. 이런 잘못된 기대는 충돌과 같은 사고로 이어질 수 있다. 잘못된 기대로 인한 사고를 예방하기 위해 자동화 시스템 작동 상황과 미작동 상황에 대해 올바르게 이해할 필요가 있다. 하지만 자동화 시스템에 대한 정보를 효과적으로 전달하기 위한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 자동화 시스템 정보를 효과적으로 전달하는 방법개발에 대한 기초자료로 활용하기 위해 본 연구를 진행하였다.
설정속도와 거리를 자동으로 유지하는 적응 순항 제어 시스템(Adaptive Cruise Control : ACC)이 정상 작동하는 정보만 운전자에게 제공한 불완전한 정보 그룹(Incomplete Information : I)과 ACC가 정상 작동하는 정보와 급격한 곡선에서 주행 상황, 갑작스러운 장애물에 의한 급제동 상황, 다른 차선의 차량을 감지하는 상황, 전방에 이륜자동차를 따라 주행하는 상황등과 같이 ACC가 작동하지 않는 상황에 대한 정보를 운전자에게 모두 제공한 완전한 정보 그룹(Complete Information : C)으로 나누어 차량 시뮬레이터를 주행 하였을 때 ACC에 대한 운전자 신뢰도에 미치는 영향을 연구하였다.
주행 데이터를 통한 정량지표 분석결과 ACC가 장착된 차량을 주행한 후의 제동 빈도는 I 그룹 4.5번 C 그룹 9번으로 I 그룹의 제동 빈도가 C 그룹의 제동 빈도보다 50% 더 적었다. 충돌 횟수는 I 그룹 4번, C 그룹 2번으로 I 그룹의 충돌 횟수가 C 그룹보다 100% 더 많았다. 제동거리는 급격한 곡선 상황에서 I 그룹이 23.23m C 그룹이 27.06m로 I 그룹이 C 그룹보다 18% 짧고, 갑작스런 장애물에 의한 급제동 상황에서 I 그룹이 40.34m C 그룹이 50.19m로 I 그룹이 C 그룹보다 26% 짧고, 전방 이륜자동차를 따라 주행하는 상황에서 I 그룹이 1.52m C 그룹이 4.5m로 I 그룹이 C 그룹보다 66% 짧았다. 조향거리는 갑작스런 장애물에 의한 급제동 상황에서 I 그룹 36.99m 이고 C 그룹이 41.49m로 12% 짧았다. 설문지를 통한 정성지표 분석결과 차량 시뮬레이터 주행 전 예상 신뢰도는 I 그룹이 4.2 C 그룹이 3.5로 I 그룹의 예상 신뢰도가 C 그룹의 예상 신뢰도 보다 높았다(Z = -2.33, p = 0.020 < 0.05). 차량 시뮬레이터 주행 후 최종 신뢰도는 I 그룹이 3.6 C 그룹이 3.7로 I와 C 그룹의 신뢰도에는 차이가 없었다.
I 그룹과 C 그룹의 최종 신뢰도의 차이는 없는 것으로 나타났으나 I 그룹은 예상 신뢰도(4.2)보다 최종 신뢰도(3.6)가 감소하였고(Z = -2.449, p = 0.014 < 0.05) C 그룹은 예상 신뢰도(3.5)와 최종 신뢰도(3.7)의 차이가 없었다(Z = -1.000, p = 0.317 > 0.05). ACC기능 정보에 따라 I 그룹과 C 그룹의 예상 신뢰도 차이가 있었으며 최종 신뢰도에는 차이가 없었다.
ACC가 정상 작동하는 정보만을 제공받은 I 그룹은 ACC가 작동하지 않는 상황에서도 ACC를 믿고 사용하였고 이로 인해 C 그룹보다 더 많은 충돌이 발생했다. ACC가 정상작동 될 것이라고 기대하였지만 충돌 경험과 ACC가 정상작동하지 않는 상황을 경험한 I 그룹은 예상 신뢰도보다 최종 신뢰도가 감소한 것을 알 수 있다. 따라서 자동화 시스템을 안전하게 사용하기 위해서는 ACC가 작동하지 않을 정보도 알아야할 필요성이 있다.

목차

제1장 서 론 1
1.1 운전자 지원 시스템 신뢰도 측정 연구 배경 1
1.2 적응 순항 제어 시스템 신뢰도 측정 연구 동향 3
1.3 적응 순항 제어 시스템 신뢰도 측정 연구 목적 6
1.4 자동화 시스템과 신뢰도 7
제2장 차량 시뮬레이터를 이용한 운전자 신뢰도 측정 실험 방법 8
2.1 실험 설계 8
2.1.1 실험 개요 8
2.1.2 실험 가설 9
2.1.4 독립변수 10
2.1.5 종속변수 11
2.1.5.1 정량적 지표 12
2.1.5.2 정성적 지표 16
2.2 실험장치 19
2.2.1 차량 시뮬레이터(PreScan) 19
2.2.2 입력 장치 23
2.2.3 출력 장치 24
2.2.4 가상 도로 환경 25
2.3 실험 절차 27
2.3.1 시나리오 구성 31
2.3.2 First scenario 32
2.3.3 Second scenario 34
2.4운전자 신뢰도 측정 실험 참가자 41
제3장 적응 순항 제어 시스템 정보에 따른 신뢰도 측정 결과 42
3.1 실험 결과 42
3.1.1 정량적 측정 평가 42
3.1.1.1 제동 빈도 비교 43
3.1.1.1.1 No ACC 시나리오 43
3.1.1.1.2 ACC 시나리오 44
3.1.1.1.3 No ACC vs. ACC 시나리오 비교 44
3.1.1.2 충돌 횟수 비교 46
3.1.1.2.1 No ACC 시나리오 46
3.1.1.2.2 ACC 시나리오 47
3.1.1.2.3 No ACC vs. ACC 시나리오 비교 47
3.1.1.3 제동 거리 비교 49
3.1.1.3.1 No ACC 시나리오 49
3.1.1.3.2 ACC 시나리오 51
3.1.1.3.3 No ACC vs. ACC 시나리오 비교 53
3.1.1.4 조향 거리 비교 56
3.1.1.4.1 No ACC 시나리오 56
3.1.1.4.2 ACC 시나리오 58
3.1.1.1.3 No ACC vs. ACC 시나리오 비교 60
3.1.2 정성적 측정 평가 63
3.1.2.1 예상 신뢰도 64
3.1.2.2 기대 신뢰도 65
3.1.2.3 경험 신뢰도 68
3.1.2.4 최종 신뢰도 72
3.1.2.5 차량 시뮬레이터 주행 전·후의 신뢰도 비교 73
3.1.2.6 가설 검정 76
제4장 결론 및 향후 과제 77
4.1 결론 77
4.2 토의 79
4.3 본 연구의 성과 84
4.4 향후 과제 85
참고문헌 87
Appendix 91
A. PreScan을 이용한 지능형 차량의 ACC 구현 91
A.1 PreScan의 Simulation Scheduler의 기본값 설정 92
A.2 차량 모델의 전체구성 93
A.3 실험 차량 95
A.4 차량의 센서 96
A.5 Path Follower의 설정 96
A.6 차량의 ACC 모델 구성 99
A.6.1 ACC 모델 전체 구성 99
A.6.2 현대 에쿠스의 운전대 상의 ACC 조작용 버튼 102
A.6.3 시뮬레이터 핸들 셋업과 ACC 기능 맵핑 103
A.6.4 ACC의 Armed 상태 구현 108
A.7 도로 환경 설정 111
A.8 주변차량 구현 및 설정 111
A.9 운전자 GUI구현 112
A.9.1 Simulink의 데이터와 GUI매칭 및 연동 112
A.10 Simulink에서의 Display 구현 113
B. 실험에 사용된 각종 양식 114
B.1 실험 동의서(1) 114
B.2 실험 동의서(2) 116
B.3 피험자 기본 특성 설문지 117
B.4 설명서 이해도 평가 질문지(I 그룹) 118
B.5 설명서 이해도 평가 질문지(C 그룹) 119
B.6 적응 순항 제어 장치 신뢰도 설문지(First scenario) 120
B.7 적응 순항 제어 장치 신뢰도 설문지(Second scenario) 121
감사의 글 124

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