자율주행차량에 대한 보행자 인식 및 정서적 반응 : 가상현실, 컴퓨터 비전, 생체신호 분석을 활용한 통합적 접근

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 자율주행차(Autonomous Vehicles) 도입이 도시 환경에서 보행자의 경험과 설계적 영향을 다각도로 분석하며, 기존 환경심리 이론(지각-인지-평가)을 검증하였다. 가상현실(VR), EEG(뇌파), 컴퓨터 비전, 설문조사를 결합한 통합적 접근을 통해 보행자의 감각적 데이터와 공간적 설계 요소를 단계적으로 분석하였다. 43개의 가상 시나리오에서 자율주행차 밀도, 자연 요소, 횡단보도 유무, 개인형 이동수단, 배달로봇 등의 가로 요소를 실험적으로 평가하고, 교차분류 다층모형(Cross-Classified Multilevel Model)을 활용하여 변수 간 관계를 정량적으로 규명하였다.
연구 결과, 보행자의 시각적 경험과 심리적 반응이 자율주행차 기술 및 도시 환경 요소와 상호작용하며 단계별로 나타났다. 먼저, 지각 단계에서는 자율주행차 발전단계와 횡단보도의 유무가 보행자의 자연환경 인지에 유의미한 영향을 미쳤으며, 자율주행차 단계가 발전할수록 자연환경 요소에 대한 주목도가 감소하는 경향이 확인되었다. 이는 보행자가 자율주행차 기술의 발전에 따라 도시 환경에서 자연 요소를 인지하는 방식이 변화함을 보여준다.
다음으로, 인지 단계에서는 뇌파 데이터를 통해 보도 영역과 근접한 객체가 Arousal을 증가시켜 각성 상태를 유도한 반면, 자연환경과 횡단보도는 Valence를 증가시켜 정서적 안정감과 긍정적 반응을 이끌어냄을 확인하였다. 이 결과는 도시 설계에서 보행자가 경험하는 심리적 안정성과 시각적 요소 간의 상호작용을 고려해야 함을 시사한다.
마지막으로, 평가 및 판단 단계에서는 뇌파 데이터와 설문조사의 연관성을 통해 보도 영역에 대한 시각적 집중이 미적 만족도를 높이는 데 긍정적으로 작용함을 발견하였으며, 이는 높은 Arousal이 항상 미적 만족도를 감소시키지 않음을 시사한다. 즉, 보행자의 심리적 반응이 단순히 긍정적 또는 부정적으로 작용하는 것이 아니라, 특정 맥락과 환경적 요인에 따라 복합적인 영향을 미친다는 점을 보여준다.
세 모델을 종합하면, 보행자의 시각적 경험과 심리적 반응이 자율주행 기술 및 도시 디자인과 역동적으로 상호작용하며, 인식의 유형에 따른 평가가 달라짐을 알 수 있다. 특히, 자율주행차의 발전은 보행자들에게 긍정적인 반응을 이끌어내는 반면, 전통적인 안전 시설에 대한 변화는 부정적인 평가를 나타내는 경향이 있음을 확인하였다.
본 연구는 자율주행차 기술 도입이 가져올 도시 환경 변화 속에서 보행자 중심의 지속가능하고 인간 중심적인 설계를 위한 방향성을 제시한다. 특히, 가상환경에서 수집한 EEG와 시각적 데이터, 설문조사를 통합하여 기존 주관적 평가 방법을 객관적이고 정량적인 접근으로 검증하였다. 향후 연구에서는 현실 데이터를 활용하고 다양한 인구 집단을 포함하여 결과의 대표성과 적용 가능성을 확대할 필요가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study analyzed the multifaceted impacts of autonomous vehicle (AV) adoption on pedestrians' experiences and urban design, while validating the existing environmental psychology framework of perception-cognition-evaluation. Using an integrated approach that combined virtual reality (VR), EEG (electro- encephalogram), computer vision, and surveys, the research systematically examined sensory data from pedestrians and spatial design elements. A total of 43 virtual scenarios were designed to experimentally evaluate AV density, natural elements, the presence of crosswalks, personal mobility devices, and delivery robots. Cross-classified multilevel modeling was employed to quantify the relationships between variables.
The findings revealed that pedestrians' visual experiences and psychological responses interacted with AV technologies and urban environmental factors across distinct stages. First, in the perception stage, the level of AV development and the presence of crosswalks significantly influenced pedestrians' recognition of natural elements. Higher levels of AV development were associated with reduced attention to natural features, suggesting that the way pedestrians perceive natural elements changes as AV technology advances.
Next, in the cognition stage, EEG data showed that focusing on sidewalks and nearby objects increased arousal, inducing heightened alertness, whereas natural environments and crosswalks elevated valence, promoting emotional stability and positive responses. This highlights the need for urban design to account for the interaction between pedestrians' psychological stability and visual elements.
Finally, in the evaluation and judgment stage, EEG data and survey results demonstrated a positive association between visual attention to sidewalks and aesthetic satisfaction. This finding challenges the assumption that increased arousal always reduces aesthetic evaluation, showing that pedestrians' psychological responses are influenced by specific contexts and environmental factors rather than operating uniformly.
Synthesizing the three models, the study found that pedestrians' visual experiences and psychological responses dynamically interact with AV technologies and urban design, shaping their evaluations based on the type of perception. While AV development generally elicited positive responses from pedestrians, changes to traditional safety infrastructure tended to provoke negative evaluations.
This study provides practical guidance for designing pedestrian-centered, sustainable, and human-focused urban environments in the context of AV adoption. By integrating EEG, visual data, and survey responses collected in virtual environments, the research validated subjective evaluation methods through an objective and quantitative approach. Future research should incorporate real-world data and include diverse demographic groups to enhance the generalizability and applicability of the findings.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 제1절 연구의 배경 및 목적 1
• 1. 연구의 배경 1
• 2. 연구의 목적 3
• 제2절 연구의 내용 및 범위 4
• 제2장 이론적 고찰 6
• 제1절 자율주행차와 도시 6
• 1. 자율주행차의 도입과 가로환경의 변화 6
• 2. 미래 가로의 바람직한 모습 9
• 3. 가로환경과 보행자 인식 11
• 제2절 가상현실 및 생체 신호처리 16
• 1. 가상현실 16
• 2. 컴퓨터 비전과 시야 분석 17
• 3. EEG 분석과 정서적 상태 평가 21
• 제3절 선행연구 검토 24
• 1. 보행자 인식 연구 24
• 2. 인식 측정 방법론 25
• 제3장 분석의 틀 28
• 제1절 연구 문제의 설정 28
• 제2절 가상현실 실험 29
• 1. 실험 개요 29
• 2. 가상환경 구축 및 시나리오 설정 30
• 3. 실험 참여자 38
• 4. 실험 진행 방법 및 절차 41
• 5. 실험 데이터 수집 44
• 제3절 실험 결과 분석 51
• 1. 연구 모델 51
• 2. 모델별 변수 54
• 3. 교차분류 다층모형 57
• 제4장 분석 결과 61
• 제1절 기초 통계 61
• 1. 가상현실 실험의 타당성 61
• 2. EEG와 보행자 인식의 관계 64
• 3. 환경 시나리오별 보행자인식 67
• 제2절 교차분류 다층모형 분석 결과 70
• 1. 지각 모델 71
• 2. 인지 모델 73
• 3. 평가 및 판단 모델 75
• 4. 분석 결과 종합 78
• 제5장 결 론 83
• 제1절 연구의 의의 및 시사점 83
• 1. 연구 결과 요약 83
• 2. 연구 의의 84
• 3. 설계별 제안점 87
• 제2절 연구의 한계 및 향후 연구 방향 90
• 참고문헌 93
• 부 록 107
• 국문초록 119
• Abstract 121