운전 상황 인식 강화가 자동 운전 신뢰와 보조 작업 성과에 미치는 영향

초록

본 연구는 운전자의 상황 인식을 세 단계(무, 저, 고)로 조작하여 자동 운전 시스템에 대한 신뢰와 보조 작업 수행 능력을 평가한다. 상황 인식이 높을수록 신뢰가 상승하고, 눈동자·심박 데이터 등 행동·생리 지표에서도 신뢰가 강화됨을 확인했으며, 이는 보조 작업 성과 향상으로 이어졌다.

상세 분석

이 논문은 자동화된 운전 보조 시스템(ADAS)이 제공하는 상황 인식(SA)이 운전자의 신뢰(trust)와 2차 작업 수행(performance)에 미치는 인과관계를 실험적으로 검증한다. 실험 설계는 세 가지 SA 수준을 도입했는데, 통제군은 어떠한 정보도 제공하지 않았고, 저수준군은 현재 주행 상황에 대한 간단한 상태 업데이트만 전달했으며, 고수준군은 상태 업데이트와 함께 구체적인 행동 제안을 추가했다. 이러한 조작은 인간‑인‑루프 시뮬레이션 환경에서 30명의 참가자를 대상으로 수행되었으며, 참가자들은 운전 중 스마트폰 기반 보조 작업을 수행하도록 요구받았다. 신뢰 측정은 전통적인 자기보고 설문(Muir & Moray 1996) 외에도 눈동자 추적을 통한 모니터링 빈도, 차량 제어 이탈 시점, 그리고 심박수·심박 변동성(HRV) 같은 생리적 지표를 포함한 다중 방법론을 적용했다. 결과는 기대 결과(EO)와 일치했으며, 특히 고수준 SA 조건에서 자기보고 신뢰 점수가 유의하게 상승하고, 눈동자 고정 시간이 감소하며, HRV가 증가하는 등 신뢰가 행동·생리적으로도 강화됨을 보여준다. 흥미롭게도, 신뢰와 보조 작업 성과 사이의 관계는 SA에 의해 조절(moderated)되었는데, 고수준 SA에서는 신뢰가 높을수록 보조 작업 정확도와 반응 시간이 현저히 개선되었다. 이는 운전자가 자동화 시스템을 충분히 신뢰할 경우, 주행 상황에 대한 인지 부하가 감소해 비운전 작업에 더 많은 인지 자원을 할당할 수 있음을 시사한다. 또한, 연구는 SA를 촉진하는 인터페이스 설계(예: 상황 설명 + 행동 권고)가 신뢰 형성에 핵심적인 역할을 할 수 있음을 강조한다. 한계점으로는 실험이 시뮬레이션 기반이므로 실제 도로 상황에서의 일반화가 필요하고, 참가자 표본이 젊은 대학생 중심이어서 연령·경험 다양성을 반영하지 못한다는 점을 들었다. 향후 연구는 실제 차량 테스트와 장기 신뢰 추적, 그리고 다양한 보조 작업 유형을 포함한 확장된 설계를 제안한다.