부산대학교 도서관

운전자의 주의 분산은 시각, 청각, 물리, 그리고 인지적 주의 분산으로 나눌 수 있다. 이들 중 인지적 주의 분산은 주의 분산이 일어나더라도 운전자 행동의 변화를 수반하지 않아 기존의 운전자 지원 시스템을 이용하여 이를 감지하고 대처하는데 한계가 있다. 본 연구는 운전자의 주의 분산을 인지 부하의 상승에 따른 운전자 상태 변화의 관점에서 관찰하고, 인지 부하의 상승에 따른 운전자의 반응 시간 변화를 추정하여, 이를 바탕으로 운전자의 사고 위험도를 분석하고자 하였다.이를 위하여, 운전자의 생리 신호와 안구 운동 측정 변수 가운데 교감신경계의 변화에 따른 운전자의 인지 부하 상승을 대변할 수 있는 측정 변수를 선정하여 차량 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 검증하였으며, 운전자의 Pulse to Pulse Interval(PPI), 피부전도도, 그리고 왼쪽 동공의 크기가 운전자의 인지적 주의 분산을 관찰하는데 효과적인 측정 변수임을 확인하였다. 또한 검증된 측정 변수를 바탕으로 주의 분산 상황에서의 운전자의 돌발 상황에 대한 반응 시간을 추정하기 위하여 curve fitting을 수행하였다. 이를 통해 각 측정 변수를 이용하여 운전자의 반응 시간을 추정할 있는 함수를 도출하였으며, off-line simulation을 통해 도출된 함수를 검증하였다. 이를 바탕으로 운전자 상태의 변화에 따른 돌발 상황에 대한 추정 반응 시간과 미국의 National Safety Council에서 제안한 3초 규정, 그리고 선행 차량에 대한 차간 거리 등을 이용하여 운전자의 사고 위험도를 실시간으로 분석하고 경고할 수 있는 시스템을 제안하였다.본 연구를 통해 기존의 시각, 청각, 그리고 물리적 주의 분산 요소에 대한 연구와 함께 인지적 주의 분산까지 포함하는, 보다 포괄적인 운전자 지원 시스템의 개발에 기여하고자 하였다.
Driver distraction is classified into four categories which include visual, auditory, physical and cognitive distraction. Among these, cognitive distraction can hardly be detected because it does not accompany apparent change of driver behavior. This study was aimed at detecting driver’s cognitive distraction from cognitive workload perspective, and also aimed at analyzing driver’s accidental risk based on estimation of change of driver’s reaction time following increase of cognitive workload.Parameters which represent increase of driver’s cognitive workload were selected based on analysis of human nervous system and related prior study. The driving simulator experiment showed that the driver’s Pulse to Pulse Interval(PPI), the galvanic skin response and the diameter of left pupil are effective for detecting driver’s cognitive distraction.The curve fitting method was used to estimate driver’s reaction time on unexpected situations. Estimating functions for individual parameters were derived from curve fitting of each parameter and driver’s reaction time in distracted scenario. Each function was evaluated through off-line simulation.Finally, this study proposed real-time monitoring & warning system which can analyze and warn driver’s accidental risk based on three second rule by National Safety Council, headway time on preceding vehicle and estimated reaction time.This study contributed to development of a more comprehensive driver assistance system which includes driver’s cognitive distraction together with visual, auditory and physical distraction.