자동차 자율주행 조종석 설계 최적화를 위한 이산 이벤트 시뮬레이션 모델

초록

본 논문은 운전자의 인지·지각 부하, 시선 이탈 시간, 상황 인식을 정량화하는 이산 이벤트 시뮬레이션 도구를 개발하고, 이를 자율주행 차량 조종석의 초기 설계 단계에 적용한다. 다중 감각(시각·청각·촉각) 인터페이스를 포함한 산업 프로젝트 사례를 통해 설계 대안의 비교·최적화를 수행하였다.

상세 분석

이 연구는 기존 작업 분석 기법(GOMS, SAE 레벨, 상황 인식 모델 등)을 시뮬레이션 프레임워크와 결합함으로써, 설계 초기 단계에서 운전자‑시스템 상호작용을 정량적으로 평가할 수 있는 새로운 방법론을 제시한다. 핵심은 이산 이벤트 시뮬레이션(Discrete‑Event Simulation, DES) 엔진을 활용해 운전 작업을 일련의 이벤트와 자원(시각, 청각, 촉각 채널)으로 모델링하고, 각 이벤트에 대해 인지 부하와 지각 부하를 매핑한 ‘부하 프로파일’을 부여한다. 부하 프로파일은 실험 기반 데이터(뇌파, 눈동자 추적, 주관적 워크로드 설문)를 통해 파라미터화되며, 시선 이탈 시간(EOT)과 상황 인식(SA) 점수는 이벤트 발생 시점과 운전자 상태 변수를 연계해 실시간으로 계산된다.

시뮬레이션 구조는 (1) 시나리오 정의 단계, (2) 작업 흐름 모델링, (3) 운전자 인지·지각 모델링, (4) 성능 지표 산출, (5) 설계 변수 최적화의 5단계로 구성된다. 특히 설계 변수는 디스플레이 위치·크기, 알림 음량·주파수, 촉각 피드백 강도 등 다중 감각 요소를 포함한다. 설계 공간 탐색은 메타휴리스틱(유전 알고리즘)과 결합되어, 목표 함수(예: 평균 부하 최소화 + EOT 최소화 + SA 최대화)를 만족하는 최적 조합을 도출한다.

산업 현장 적용 사례에서는 3가지 조종석 레이아웃을 비교했으며, 시뮬레이션 결과는 실제 운전자 테스트와 높은 상관관계를 보였다. 이는 제안된 모델이 실제 인간‑기계 인터페이스 설계에 신뢰성 있게 적용될 수 있음을 의미한다. 그러나 모델은 운전자의 개인차(연령, 경험)와 외부 요인(날씨, 도로 상황)을 충분히 반영하지 못한다는 제한점이 있다. 향후 연구에서는 베이지안 네트워크를 도입해 불확실성을 모델링하고, 실시간 피드백을 통한 적응형 설계 최적화 방안을 모색할 계획이다.