자율주행시스템 사용자 불신 상황 필수 인터페이스 정보 연구

국문 초록 (Abstract)

자율주행 기술 발달이 고도화되고, 더 높은 수준의 기능을 갖춘 자율주행차량들이 양산을 앞두고 있다. 하지만 실제 부분자율주행 차량 또는 테스트 자율주행 차량의 사고 사례가 여러 차례 발생하며, 사람들의 자율주행차량에 대한 부정적인 인식이 점진적으로 증가하고 있다. 이는 자율주행차량의 상품성을 떨어트리고, 시장 형성에 악영향을 미칠 수 있다. 때문에 사용자와 자율주행 시스템과의 적절한 신뢰(trust)를 형성할 수 있도록 하는 UX/UI(User Experience/User Interface) 측면의 연구가 필수적이다. 본 연구에서는 자율주행차량에 대한 사용자의 불신과 원인 정의하고, 이러한 상황을 해결하기 위해 인터페이스에서 제공할 수 있는 정보를 정의했다. 그 다음으로 자율주행 실도로 테스트 사례 분석을 기반으로 불신 시나리오 21개를 정의하고, 가상환경 주행시뮬레이터에서 30명의 실험참여자를 대상으로 human-in-the-loop 실험을 진행했다. 실험참여자의 설문조사 응답과 생체신호 데이터를 기반으로, 사용자의 특성에 따른 자율주행 시스템 불신 상황에 대한 반응을 분석했다. 남자는 여자보다 자율주행차량에 대한 불신이 더 크고, 운전경력이 10년 미만인 사람은 그 이상의 경력을 가진 사람보다 불신이 더 컸다. 마지막으로, 불신 요인에 따라 이를 해결하기 위해 필요한 필수 정보를 분석했다. ‘외부 물체 인지 여부’ 정보 유형은 모든 불신 상황에 대하여 가장 필요로 되는 정보 였으며, ‘촉각’ 모달리티 기반의 정보 제공 방법은 가장 낮은 필요도를 보이는 제공 방법이었다. 본 연구를 기반으로 자율주행 시스템 불신 상황에서의 반응은 운전자 특성별로 다르며, 불신 요인에 따라서 필수적으로 제공되어야 하는 정보가 구별됨을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 자율주행차량을 개발함에 있어 사용자와 시스템이 적절한 신뢰 형성을 하여 자율주행차량에 대한 고객의 수용성과 상품성을 제고하는 UI 설계의 밑바탕이 될 것으로 기대한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Development of automated driving technologies is becoming more advanced and automated vehicles with higher levels of functions are set to mass-produce. However, there have been several incidents of actual
partially automated vehicles or automated vehicles for test. As a result, people's negative perception of self-driving cars is gradually increasing. Therefore, UX/UI(User Experience/User Interface) aspect study that
allows users to create appropriate trust with automated driving systems is essential. In this study, we defined users' distrust and cause of automated vehicle, and defined the information that can be provided from the user interface to settle the distrust. Next, we defined 21 distrust scenarios based on analysis of test data in real roads, and conducted human-in-the-loop experiments on 30 participants in a virtual environment driving simulator. Finally, required information to settle distrust was analyzed. Based on this study, the response in the automated vehicle distrust situation varies by driver characteristics, and the information that must be provided is distinguished according to the cause of distrust. In developing automated vehicles, the results of this study are expected to be the basis of UI design, which enhances customer's acceptability and commercial value for self-driving cars by creating appropriate trust between users and systems.

목차 (Table of Contents)

• 목 차
• 국 문 요 약 ⅵ
• 영 문 요 약 ⅶ
• 제1장 서 론 1
• 1.1 연구의 배경 및 필요성 1
• 1.2 관련 연구 동향 3
• 1.2.1 자율주행시스템에 대한 사용자 신뢰 정의 관련 연구 3
• 1.2.2 자율주행시스템에 대한 사용자 신뢰 영향 요소 관련 연구 3
• 1.2.3 자율주행시스템에 대한 사용자 신뢰 측정 관련 연구 4
• 1.3 연구 목표 5
• 제2장 자율주행 불신 요인 및 시나리오 6
• 2.1 자율주행 사용자 불신 정의 6
• 2.2 자율주행 사용자 불신 요인 8
• 2.3 불신 요인 해소를 위한 정보 유형 정의 11
• 2.3.1 외부 물체 인지 여부 12
• 2.3.2 외부 물체 위치 13
• 2.3.3 외부 물체 상태 14
• 2.3.4 자차 가감속 15
• 2.3.5 자차 위치 및 예상 경로 16
• 2.4 자율주행 사용자 불신 시나리오 17
• 2.4.1 자율주행 해제 사례 기반 불신 상황 조사 17
• 2.4.2 자율주행 사용자 불신 시나리오 설계 19
• 제3장 자율주행 불신 상황 Human-in-the-loop 실험 21
• 3.1 연구 가설 21
• 3.2 실험 절차 23
• 3.3 독립변수 및 종속변수 26
• 3.4 IRB 승인 및 실험 참가자 모집 31
• 3.5 실험 장치 33
• 제4장 자율주행 불신 상황 Human-in-the-loop 실험 결과 36
• 4.1 사용자 불신 특성 및 불신 요인 분석 36
• 4.1.1 사용자 주관적 불신 지표 분석 결과 () 36
• 4.1.2 사용자 객관적 불신 지표 분석 결과 () 42
• 4.1.3 불신 상황 별 사용자 신뢰 위협 원인() 44
• 4.2 사용자 불신 요인에 따른 정보 필요도 분석() 45
• 4.2.1 정보 부족 상황에서의 정보 필요도 분석 46
• 4.2.2 통제권 저하 상황에서의 정보 필요도 분석 47
• 4.2.3 불예측성 상황에서의 정보 필요도 분석 48
• 4.2.4 가치 불일치 상황에서의 정보 필요도 분석 50
• 4.2.5 정보 필요도 분석 종합 결과 51
• 제5장 결론 53
• 5.1 연구 결과 53
• 5.2 본 연구의 성과 56
• 5.3 향후 과제 58
• 참고 문헌 59
• Appendix 64