1. 서 론
2. 보행자 인지반응시간 측정
2.1. 보행자 인지반응시간 측정 실험
2.2. 보행자 인지반응시간 데이터 분석
3. eHMI의 정보 제공 방법 설계
3.1. 인지반응시간 기반 정보 제공 거리 산출
3.2. eHMI 정보 제공 방법 설계
4. 결 론
1. 서 론
자율주행 기술의 급속한 발전은 도로 환경에 중대한 변화를 가져오고 있다. 자율주행차의 도입은 교통 효율성 향상과 사고 감소 등의 다양한 이점을 제공할 것으로 기대되지만, 동시에 도로 이용자 간의 새로운 상호작용 문제를 야기할 수 있다. 특히, 운전자가 없는 자율주행차와 보행자 간의 의사소통 부재는 도로 안전에 위협이 될 수 있는데, 기존의 보행자는 운전자와 시각적 신호, 제스처, 차량의 움직임 등을 통해 소통해왔지만, 자율주행차는 이러한 운전자의 역할을 차량 스스로 수행해야 하므로 새로운 의사소통 방식이 필요하다.(1) 이에 따라 외부 인간-기계 인터페이스(External Human-Machine Interface, eHMI)가 자율주행차와 보행자 및 기타 도로 주체들간의 의사소통을 담당하는 수단으로 제안되었다.(2) eHMI는 운전자가 없는 상황에서도 자율주행차가 보행자에게 차량의 의도와 상태를 문자나 기호 형태로 보행자에게 전달할 수 있는 장치로, 자율주행차와 보행자 간의 상호작용을 가능하게 한다. 특히, 무신호 횡단보도와 같은 교착 상황에서 자율주행차와 보행자 간의 효과적인 의사소통을 원활하게 하기 위한 중요한 기술로 주목받으며 국내외에서 다양한 연구가 이루어지고 있다.(3)
eHMI는 정보의 내용과 제공 방식에 따라 보행자 및 도로 이용자의 행동에 영향을 미치므로, 효과적인 eHMI 설계는 필수적이다. 이를 위해 국내외 다양한 연구들은 자율주행차의 eHMI 개발에 필요한 설계 요인을 제시하고자 지속적으로 노력하고 있다.(4) Bindschädel et al.(2022)은 자율주행차와 보행자 간의 이상적인 의사소통을 위해 보행자가 기대하는 적절한 위치에서의 정보 제공 필요성을 주장하였고,(5) Dey et al.(2021)은 차량과 보행자의 적절한 거리에서 정보 제공이 합리적인 설계 요건이라고 언급하였다.(6) 이와 더불어 De Clercq et al.(2019)은 정보의 내용과 제공 시간을 설계 요소로 연구하였으며,(2) Bazilinskyy et al.(2021)은 색상, 위치, 정보 내용, 거리, 방해 요소를,(7) Song et al.(2023)은 정보의 색과 기호로 횡단의 위험 수준을 제시하는 방법을,(8) Wilbrink et al.(2021)은 차량의 상황에 따른 정보의 디자인 설계가 필요하다고 주장하였다.(9) 이처럼 eHMI 설계를 위해 고려해야 할 요인이 매우 다양함에도 불구하고 관련 연구는 여전히 초기 단계에 머물러 있는 실정으로 eHMI를 통해 정보를 어떻게 제공할 것인지에 대한 구체적인 정보 제공 방식에 관한 연구는 아직 부족하다. 대부분의 연구는 eHMI의 다양한 요소들 중 하나를 선택하여 보행자의 반응을 살피는 단일 정보 제공 방식에 초점을 맞추고 있으며, 일부 연구에서 차량이 이동하면서 단계별로 맥락적 정보를 전달하는 방식을 제안하고 있으나 이러한 정보 제공 방식에 관한 연구는 단일 정보 제공 방식의 연구에 비해 상대적으로 부족한 실정이다. 또한 보행자의 실제 측정된 인지반응시간을 반영한 정보 제공 전략에 대한 연구는 현재 부재한 상태다.
eHMI는 단순한 정보 제공을 넘어, 정보를 정확하고 효과적으로 전달하여 보행자의 적절한 반응을 유도하는 데 있으며, 보행자가 자율주행차의 정보를 인지하고 판단하며 반응하는 과정은 eHMI의 효과성을 결정짓는 중요한 요소이다. 이에 본 연구는 자율주행차와 보행자 간의 효과적인 소통을 위해 단계별 eHMI 정보 제공 방법을 제안하고, 보행자의 인지 반응 시간을 기반으로 최적의 정보 전달 전략을 제시하는 것을 목적으로 한다. 가상현실(VR) 환경을 활용하여 실제 도로 상황을 재현한 시뮬레이션 실험을 통해 LED 기반 eHMI가 장착된 자율주행차를 대상으로 보행자의 인지반응시간을 측정하였고, 수집된 데이터를 정량적으로 분석한 결과를 바탕으로 효과적인 정보 제공을 위한 eHMI의 최적 위치와 방법을 설계하고 이를 제안하였다.
본 논문은 다음과 같은 구조로 구성된다. 2장에서는 보행자의 인지반응시간 측정을 위한 실험 설계 및 방법을 설명하고, 3장에서는 측정된 데이터를 분석하여 eHMI의 정보 제공 방안을 설계하였다. 마지막으로, 4장에서는 연구의 주요 결과를 요약하고, 향후 연구 방향에 대해 논의하였다.
2. 보행자 인지반응시간 측정
본 실험은 LED eHMI를 장착한 자율주행차에 대한 보행자의 인지반응시간을 측정하기 위해 설계되었다. 실험은 가상현실(VR) 환경을 구현하여 보행자의 관점에서 횡단보도를 향해 주행하는 차량을 관찰하는 상황을 시뮬레이션하였다. 해당 시뮬레이션 상황에서 컨트롤러를 활용하여 피실험자의 인지반응시간을 측정하였다.
2.1. 보행자 인지반응시간 측정 실험
2.1.1. 실험 환경 구축 및 장비
실험 환경 구축을 위해 실제 도로 환경에서 승용차량을 이용하여 무신호 횡단보도 위치에서의 직진 상황을 360도 Virtual Reality(VR)로 촬영하였다. 차량은 정지선으로부터 50 m 거리에서, 10.62초 동안 35 km/h 속도부터 등감속하여 정지선에 도달하였으며 이때 외부표시장치인 LED 전광판(680×190 mm)을 Fig. 1과 같이 차량 앞면에 부착하였다.
촬영된 도로 환경 VR 영상을 피실험자에게 제시하기 위하여 가상현실 HMD(Head Mounted Display) 장치인 Vive Pro Eye를 Fig. 2와 같이 피실험자들에게 착용하도록 하였고, 이때 무선 컨트롤러를 사용하여 인지반응시간을 측정하였다.
2.1.2. 실험 절차 및 수행 방법
실험은 다음과 같은 절차로 진행되었다. 오리엔테이션을 통해 피실험자들에게 실험의 목적과 전반적인 절차를 설명하고, 실험 참여 동의서를 작성하도록 하였다. 이후 피실험자들은 VR 헤드셋을 착용하고 약 5분간 가상 환경에 적응하는 시간을 가진 후 피실험자들은 컨트롤러의 세 가지 버튼 기능을 학습하였다. 본 실험에 앞서, 피실험자들이 VR 환경과 버튼 조작에 충분히 익숙해질 수 있도록 최소 2회 이상의 연습 시행을 실시하였다. 피실험자들은 약 25초 길이로 구성된 VR 영상을 보면서 Table 1에 지시된 세 가지 판단 시점(차량이 인지되는 시점, 자율주행차로 판단되는 시점, 자율주행차가 정지할 것으로 판단되는 시점)에 버튼을 눌러 반응하였으며, 이를 통해 보행자의 인지반응시간을 측정하였다.
Table 1.
Measuring pedestrian reaction time
전체 실험 과정은 Fig. 3과 같이 외부 소음이 차단된 통제된 실험실 환경에서 진행되었으며, 모든 피실험자에게 동일한 지시사항과 환경이 제공되었다. 이러한 실험 절차와 충분한 연습 시행을 통해, 피실험자들이 실험 과제를 정확히 이해하고 수행할 수 있도록 하였으며, 이는 데이터의 신뢰성과 타당성을 높이는 데 기여하였다.
2.2. 보행자 인지반응시간 데이터 분석
VR 스크린 기반 테스트를 통해 접근하는 차량에 대한 피실험자의 반응을 측정하였으며, LED 디스플레이를 장착한 차량이 정지선으로부터 50 m의 주행거리를 10.62초 동안 시속 35 km부터 등감속하여 정지하는 시나리오의 영상을 피실험자가 관찰하였고, 이때 ‘차량을 발견하고 인지’한 시점과 차량이 ‘자율주행차임을 판단’한 시점, ‘자율주행차가 정지할 것으로 판단’하는 시점에 버튼을 눌러 반응시간을 기록하였다.
2.2.1. 데이터 수집 및 전처리
본 연구에는 총 57명의 피실험자가 실험에 참여하였으며, 연령대는 20대부터 70대까지 다양하게 분포되었고, 성별 비율은 남성 49.1%, 여성 50.9%로 구성되었다. 피실험자의 약 90% 이상이 1년 이상의 운전 경력을 보유하였다. 피실험자의 인지반응시간 데이터는 전술한 바와 같이 VR 실험 중 컨트롤러의 버튼 조작을 통해 수집되었으며, 차량이 화면에 처음 등장한 순간부터 피실험자가 해당 판단을 내린 시점까지의 경과 시간으로 측정되었다. 수집된 데이터를 차량이 50 m 지점을 통과하며 LED eHMI를 점등하는 시점을 기준으로 상대적 시간으로 변환하였고, 평균에서 표준편차를 벗어나는 경우 이상값으로 간주하여 분석에서 제외하였다.
2.2.2. 인지반응시간 측정 결과
실험을 통해 수집된 보행자 인지반응시간 데이터를 분석한 결과는 Table 2와 같다. 피실험자들은 차량이 50 m 거리에서 LED eHMI를 점등한 후 평균 2.27초 후 ‘차량을 발견하고 인지’했다고 반응하였다. 해당차량이 ‘자율주행차임을 판단’한 시점은 평균 4.9초로 ‘차량을 발견하고 인지’한 후 2.63초 뒤에 ‘자율주행차임을 판단’한 것으로 나타났다. 또한 피실험자들은 해당 ‘자율주행차가 정지할 것으로 판단’하는데 평균 5.64초 소요되었으며, 이는 ‘자율주행차임을 판단’한 후 0.74초 뒤에 ‘자율주행차가 정지할 것으로 판단’하였음을 의미한다.
3. eHMI의 정보 제공 방법 설계
3.1. 인지반응시간 기반 정보 제공 거리 산출
위의 VR 실험을 통해 측정된 피실험자들의 인지반응시간을 토대로, 피실험자들의 평균 반응이 나타난 3가지 시점의 차량 이동거리 및 위치를 아래와 같이 정의하고 Fig. 5와 같은 방법으로 산출하였다.
D1: ‘차량을 발견하고 인지’하기까지 차량의 이동거리
D2: ‘자율주행차임을 판단’하기까지 차량의 이동거리
D3: ‘자율주행차량가 정지할 것으로 판단’하기까지의 차량 이동거리
50 m 거리에서 속도 35 km/h부터 등감속으로 이동하며 정지하는 시나리오에서 3가지 평균 반응시간에 따른 차량의 위치는 Fig. 6과 같이 나타나며, ‘차량을 발견하고 인지’한 거리는 Fig. 7과 같이 차량이 20 m 이동한 후, ‘자율주행차량임을 판단’한 거리는 Fig. 8과 같이 차량이 35 m 이동한 후, ‘자율주행차가 정지할 것으로 판단’한 거리는 Fig. 9와 같이 차량이 39 m 이동한 후로 산출되었다.
해당 결과를 토대로 정지선으로부터 거리를 재산출하면, 정지선으로부터 30 m 지점에서 보행자들이 ‘차량을 발견하고 인지’하였고, 15 m 지점에서 ‘자율주행차임을 판단’하였고, 11 m 지점에서 ‘자율주행차가 정지할 것으로 판단’한 것임을 알 수 있다.
3.2. eHMI 정보 제공 방법 설계
보행자의 횡단과정(crossing task)을 인식, 판단, 반응 세 단계의 정보처리과정으로 인지 심리학에서 정의하고 있으며,(10,11) 각 단계에 적합한 정보를 제시할 필요성이 있다. 이러한 맥락적인 정보를 단계별로 제시하는 eHMI는 사용자 경험을 개선하고 보행자에게 보다 자세하고 풍부한 정보를 제공하며 추가 상황 정보를 제공하지 않는 단일 제공 방식의 eHMI보다 확장성 측면에서 더 유용할 수 있다는 주장이 제기되었다.(12) 따라서 본 연구에서는 맥락적 정보 전달을 위해 보행자 인지반응시간을 적용한 3단계의 정보 제공 방법을 제안한다. 1단계에는 자율주행차임을 보행자가 ‘인식’하도록 차량 제어권 상태 정보를 제시한다. 2단계에는 차량의 가감속의 ‘상태’를 보행자가 판단하도록 차량의 움직임 상태 정보를 제시한다. 3단계에는 보행자가 차량의 ‘의도’에 반응하도록 통행권 부여에 대한 차량의 의도 정보를 제시한다. 이러한 단계별 정보를 실험에서 인지반응이 나타난 지점에서 아래와 같이 제공한다.
1단계: ‘차량을 발견하고 인지’한 지점부터 제어권 상태 정보인 ‘자율주행 중’ 제공
2단계: ‘자율주행차임을 판단’한 지점부터 주행상태 정보인 ‘감속 중 또는 통과 예정’ 제공
3단계: ‘자율주행차가 정지할 것으로 판단’한 지점부터 차량 의도 정보인 ‘양보 또는 경고’ 제공
앞서 정의한 내용을 Table 3과 같이 정리하였으며 1단계에는 차량이 자율주행차임을 보행자가 ‘인식’하도록 차량 제어권 상태 정보를 ‘차량을 발견하고 인지’한 지점인 정지선으로부터 30 m에서 제공한다. 2단계에는 차량의 가감속의 상태를 보행자가 ‘판단’하도록 차량의 움직임 상태 정보를 ‘자율주행차임을 판단’한 지점인 정지선으로부터 15 m에서 제공한다. 3단계에는 보행자가 차량의 의도에 ‘반응’ 하도록 통행권 부여에 대한 차량의 의도 정보를 ‘자율주행차가 정지할 것으로 판단’한 지점인 정지선으로부터 11 m에서 제공한다. 이는 보행자의 횡단을 위한 의사과정 3단계(인식-판단-반응)에 부합하는 결과로, 마지막 3단계 정보 제공 지점이 정지선까지의 제동거리가 확보되어 안전거리를 유지할 수 있다. 이러한 설계를 적용한 eHMI는 차량이 이동하면서 3단계의 정보를 맥락적으로 연결성 있도록 Fig. 10과 같이 제공이 가능하며 보행자의 횡단에 영향을 미칠 수 있다.
Table 3.
Strategy for conveying contextual messages
차량이 ‘정지 중’인 상태 정보와 ‘양보’의 의도 정보를 제공하는 시나리오에서 보행자는 차량의 상태와 의도를 이해하고 망설이거나 주저하는 시간을 줄이고 안심하고 자율주행차 앞을 횡단할 수 있으며, ‘통과 예정’인 상태 정보와 ‘경고’의 의도 정보를 제공하는 시나리오에서는 보행자는 차량이 정지하지 않고 통과할 것을 인식하여 횡단을 포기할 수 있다.
4. 결 론
본 연구는 자율주행차와 보행자 간의 효과적인 의사소통을 위해 보행자의 인지반응시간을 반영한 외부 인간-기계 인터페이스(eHMI)의 정보 제공 전략을 제시하였다. 가상현실(VR) 환경에서 LED eHMI를 장착한 자율주행차를 대상으로 실험을 수행한 결과, 보행자는 ‘차량이 접근하는 것을 인지’하는 데 평균 2.27초가 소요되었으며, 4.90초 후 ‘자율주행차임을 판단’하고, 최종적으로 5.64초 후 ‘차량이 정지할 것임을 판단’하였다. 이러한 결과는 보행자가 접근하는 차량을 인지하고, 차량의 상태와 움직임을 판단하는 과정을 거쳐 자율주행차의 상태와 의도를 단계적으로 인식하는 과정을 잘 보여준다. 이에 따라 본 연구는 이를 기반으로 보행자의 인지, 판단, 반응 과정에 맞춘 3단계 eHMI 정보 제공 방법을 제안하였다.
1단계에서는 자율주행 모드를 ‘인지’시키기 위해 ‘차량이 접근하는 것을 인지’하는 시점인 정지선으로부터 30 m 지점에서 제어권 상태 정보를 제공하며, 2단계에서는 차량의 가감속 상태를 전달하기 위해 ‘자율주행차임을 판단’하는 시점인 정지선으로부터 15 m 지점에서 주행 상태 정보를 제공하고, 3단계에서는 자율주행차의 의도를 명확히 하기 위해 ‘차량이 정지할 것임을 판단’하는 시점인 정지선으로부터 11 m 지점에서 양보 또는 경고 메시지를 제공하는 방식을 설계하였다. 이러한 3단계 정보 제공 방식은 보행자가 차량의 상태를 점진적으로 인지할 수 있도록 돕는 설계로 자율주행차와 보행자 간의 소통을 단계적으로 체계화할 수 있다. 단계별로 필요한 정보를 제공하기 때문에 보행자는 차량의 상태와 의도를 연속적으로 파악할 수 있으며, 충분한 시간을 가지고 차량의 상태를 파악하고 적절하게 반응할 수 있다. 또한 보행자는 단계별로 명확한 정보를 제공받음으로써 자율주행차가 자신을 인식하고 있으며 안전하게 양보하거나 정지할 준비가 되어 있다는 확신을 가짐으로써, 도로 상황에서 불안감이나 혼란이 줄어들고, 보행자는 더욱 안전하게 도로를 횡단할 수 있게 된다.
본 연구는 자율주행차와 보행자 간의 효과적인 의사소통을 위한 eHMI 설계에 실제 보행자의 인지반응시간을 적용했다는 점에서 중요한 의의를 가진다. 이러한 접근은 보행자의 실질적인 반응을 반영한 설계로, 자율주행차와 보행자 간의 소통을 더욱 안전하고 효율적으로 만들 수 있다. 향후 연구에서는 실제 도로 환경에서의 검증과 다양한 eHMI 정보 유형에 대한 평가가 필요하며, 이를 통해 자율주행차의 eHMI 설계를 더욱 발전시켜야 할 것이다. 또한, 단일 정보 제공 방식과 본 연구에서 제안한 단계적 정보 제공 방식에 따른 보행자의 반응을 비교 평가하는 연구도 필요할 것으로 보인다.
본 연구는 자율주행 시대의 도로 안전을 위한 중요한 기초자료로 활용될 수 있으며, 보행자 안전을 증대시키는 데 기여할 것으로 기대된다.
