1. 서론
최근 다양한 모바일 기기와 네비게이션, 멀티미디어 장치들이 자동차 내에 사용되면서 운전자 집중력 감소, 운전부주의, 주의분산 등 운전부하와 관련된 사고가 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 미국 NHTSA 보고서에 의하면 운전자 주의분산과 집중력 감소가 교통사고 중 70% 이상의 원인으로 판단되고 있다.

글 / 정도현 (자동차부품연구원)
출처 / 한국자동차공학회 오토저널 2009년 12월호

특히 운전 중 문자메시지를 이용할 경우 교통사고 확률이 23배 증가하는 것으로 분석됐고 이는 사물에 대한 순간적인 반응 시간이 30% 정도 늦어지면서 음주운전보다 더 위험한 것으로 보고되고 있다. 그로 인해 운전부하를 감소시킬 수 있는 기술들이 연구되고 있고 HVI(Human Vehicle Interface)기술을 기반으로 하는 인터페이스 시스템들이 개발되고 있으며 점점 다양해 질 것으로 예측된다.

자동차 편의 및 안전 관점에서 HVI(Human-Vehicle Interface)는 차량 내 능동 사고예방 시스템과 결합하여 운전자 상태의 판단, 인간공학적 또는 인지적 제한에 따라 동작하도록 해야 한다. 이에 따라 자동차업체와 부품업체들은 운전자에게 최선의 위험 경고 방식을 결정하기 위한 연구에 많은 투자를 하고 있다. 특히 차량 내 각종 편의장치의 장착으로 시스템의 기능이 다양해지고 정보표시량이 증가함으로써 운전자의 손과 눈이 비교적 자유롭지 못하게 되었으며, 이러한 운전 상황을 고려할 때 최적의 사용자 인터페이스를 제공하는 적응형 HVI 기술은 미래자동차의 경쟁력을 좌우할 필수적인 기술이 될 것으로 인식되고 있다.

최근 유럽과 미국에서는 이미 1990년대부터 다수의 자동차 회사들이 참여하여 운전자 인터페이스와 관련한 많은 연구(AWAKE, AIDE, PReVENT, SAVE-IT 등)를 진행하고 있다. 특히 유럽의 경우에는 이미 1990년대부터 자동차회사들과 EU연합을 통해서 운전자 운전부하와 관련하여 많은 연구(GIDS, ARIADNE, GEM, INARTE, COMUNICAR, AIDE)를 진행해 오고 있다.

1993년부터 GIDS 프로젝트를 시작으로 최근의 AIDE 프로젝트까지 약 15년 동안 운전자의 운전부하 측정과 운전부하 관리에 관한 연구를 수행해 오고 있다. 또한 AWAKE 프로젝트를 통하여 시각 정보, 진동정보, 음향정보를 이용한 운전자 인터페이스의 개발과 효용성 분석연구를 수행하고 있다.

미국 교통국은 EU의 운전부하 연구 프로젝트에 영향을 받아서 운전자의 주의분산과 운전부하에 관한 연구를 2000년대 초반부터 100-Car Naturalistic Driving Study, CAMP(Driver Workload Metrics Project), SAVE-IT 프로젝트를 통해서 수행해 오고 있다.
본 고에서는 SAVE-IT(SAfety VEhicles using adaptive Interface Technology) 프로젝트를 중심으로 운전자의 운전부하 및 운전자 상태 분석과 이를 기반으로 하는 적응형 HVI 기술 향상을 위한 다양한 노력을 살펴보고자 한다.

2. SAVE-IT 프로젝트
SAVE-IT 프로젝트는 미국 교통국(US DOT), NHTSA, Volpe의 지원 프로젝트로서 2003년에 시작된 총 5년, 2단계 프로젝트이고 2008년에 종료되었다. 부품업체인 Delphi가 프로젝트를 이끌면서 FORD, IOWA대학, 미시간대학의 UMTRI(University of Michigan Transportation Research Institute)를 중심으로 연구를 진행하였다. 프로젝트의 주요 목적은 운전자 주의분산으로 인한 교통사고를 감소시키고 충돌예방 시스템의 효과를 극대화 할 수 있는 적응형 운전자 인터페이스를 개발하고 그 효과를 검증하는데 있다.

1단계에서는 SAVE-IT 시스템의 기본 구성요소(Diagnostic Measures Research, Adaptive Countermeasures Research, Crash Scenarios Identified)를 연구했고 세부적으로는 6개의 시스템 검증항목을 제안했다. 2단계에서는 1단계 결과를 기반으로 SAVE-IT 인터페이스 시스템을 장착한 시작차량<그림3>을 제작하고 드라이빙 시뮬레이터(IOWA대학 : NADS, Ford : VIRTTEX)에도 환경을 구축하여 실차도로 주행시험과 시뮬레이터 재현시험으로 개발 시스템을 검증했다. 도로 주행시험과 주행시험장 시험 및 드라이빙 시뮬레이터는 각각 장단점이 있기 때문에 목적에 적합하도록 분야를 정해 시험을 수행했다<그림 3>. 연구는 크게 두 가지 방향으로 진행됐는데 첫째는 운전자 주의
분산을 직접적으로 줄이는 방법을 연구하고 둘째는 피해를 최소화 하기위한 경고시스템 개발 분야로 나뉘어졌다. 중요한 세부 추진항목과 담당기관은 <표 1>과 같다.

3. SAVE-IT 시스템
SAVE-IT 시스템이 장착된 시작차량의 아키텍처는 <그림 1>과 <그림 5>와 같다. <그림 5>에서처럼 주위분산 방지를 위한 수단으로는 적응형 경고시스템(Adaptive Warning System)과 주위분산 저감 시스템(Distraction Mitigation)으로 나뉠 수 있다. 이를 위한 입력 정보로는 운전자의 머리 위치 정보(Head Pose), 전방 레이더 신호, 영상기반 차선인식 정보와 운전부하 수준 정보(Driving Task Demand)들을 포함한다. 이런 입력정보로부터 운전자 상태와 주행상황을 판단하고 적응형 청각신호와 시각신호, 시트진동 등과 같은 적응형 경고시스템을 통해 운전자에게 경고를 한다. 또한 운전부하 수준 정보들을 기반으로 운전자에게 전달하는 정보 및 멀티미디어를 작동 중지시키는 장
치(Adaptive Infotainment Availability and Advisor)와 운전자에게 걸려온 전화를 자동으로 음성메일로 전환시키는 장치(Adaptive Phone Management)는 주위분산 저감 시스템들도 개발했다.

<그림 6>과 같이 입력 정보로 사용하는 운전자 머리위치 정보(Head Pose)를 모니터링하기 위해 DSM(Driver State Monitor)을 제작하였다. 물론 운전자의 안구에 대한 모니터링도 가능하지만 두 가지 정보에 대한 상관성을 검증한 후 실제 사용 측면에서 가능성이 높은 머리 위치 정보를 운전자의 주의분산 척도로 이용하였다. 운전부하 수준 정보(Driving Task Demand)는 특정 주행상황 및 환경을 운전자가 접했을 때 느끼는 운전부하의 정도를 지수화시킨 정보이다. 물론 객관적인 정보로부터 지수화 시키는 것이 제일 좋은 방법이지만 이는 쉽지 않은 방법이기 때문에 100여개의 주행환경과 관련된 동영상을 확보하여 일반 운전자들에게 각 상황에서 느끼는 운전부하 정도를 등급화 시키는 과정을 거쳐서, 지수 1은 낮은(Low) 부하, 4는 중간(Medium), 7은 높음(High)을 나타내는 방법으로 지수화 시켰다.

- Adaptive Warning System
운전자의 머리 위치 정보를 통해 주행 집중도 및 주위분산 정도를 판단하여 전방충돌 경고 시스템과 차선이탈경고 시스템의 작동 시점과 방법을 탄력적으로 조정하는 시스템인 적응형 전방충돌 경고 시스템(AFCW, Adaptive Forward Collision Warning System)과 적응형 차선이탈 경고 시스템 ALDW(Adaptive Lane Departure Warning System)을 개발했다<그림 7, 그림8>. 운전자의 머리 위치가 전방을 향하지 않은 경우와 길어지는 경우에 일반적인 경고 시점보다 빠른 경고를 함으로써 운전자의 주위 분산을 저감하는 방법과 운전자가 제동을 했을 경우와 하지 않았을 경우도 분리하여 불필요한 경고 횟수를 줄이도록 하는 제어도 가능하다.

- Distraction Mitigation
운전자의 주위분산 정도와 운전자 필요 집중도 관계<그림 9>를 보면 주위분산 정도가 높아질수록 집중도가 요구되고 운전부하가 높은 운전이 불가능함을 알 수 있다. 따라서 운전자의 주위분산 저감할 수 있는 대책으로 세가지 방법을 제시했는데, 주행이 끝난 시점에서 주행기록을 알려주는 주행 레포트(Trip Report), 정보 및 멀티미디어 조정 장치(Adaptive Infotainment Availability & Advisor)와 전화통신 조정 장치(Adaptive Phone Management) 등이다.

주행 레포트에는 주행 후에 주행시간 동안 운전자의 머리위치에 대한 통계 정보, 경고 횟수, 구간별 통계 등 운전자의 주위분산과 관련된 정보를 제공하여 향후 운전습관
의 변화를 유도하는 시스템이다<그림 10>. 정보 및 멀티미디어 조정 장치와 전화통신 조정 장치는 주행 중 운전부하의 정도에 따라 운전자의 주위 분산을 저감시키기 위해 각종 정보기기의 작동을 조정 및 중지 시키며 전화통화도 상황에 따라 관리하는 시스템이다<그림 11, 그림 12>.

- Test 결과
주행시험장에서 AFCW 장치의 성능을 시험하기 위해 앞 차량의 갑작스러운 제동을 재현하는 27가지의 시나리오를 수행하였다. 운전자의 제동 반응시간(Brake Reaction Time)을 측정한 결과는 <그림 14>와 같은데, AFCW를 장착했을 때 운전자는 미장착 차량의 운전자보다 평균 0.9초 정도의 빠른 반응시간을 보여줬다. 미시간주의 실제 도로상에서 적응형 AFCW와 ALDW장치를 장착한 차량을 시험하여 운전자에게 위험상황을 경고하는 빈도를 얼마나 줄였는지를 측정했다<그림 15>.

기존 시스템들보다 AFCW는 60%, ALDW는 88%의 감소율을 보여줌으로써 운전자에게 불필요한 경고를 줄이는 효과를 나타냈다.

주행 레포트(Trip Report), 정보 및 멀티미디어 조정장치와 전화통신 조정 장치 등도 운전자들의 만족도와 유용성에서 높은 점수를 받은 결과를 보여줬다<그림15>. 특히, 주행 레포트는 주행 후 운전자에게 피드백을 해줌으로써 주위분산 습관에 대한 개선을 이끌 수 있음을 보여줬다.

4. 결론
현재 자동차에서 사용되는 각종 정보제공 장치는 운전자의 운전 상황과 부하 정도를 고려하지 않고 일방적으로 시각정보나 음성정보를 출력하고 또한 운전자의 입력을 요구하는 등의 단순한 인터페이스를 제공하고 있다.

운전자의 운전 행위에 방해가 되지 않고 주의 분산을 최소화할 수 있도록 시각, 청각, 촉각 등 다양한 입출력 장치를 적절히 연동하고 관리할 수 있는 지능형 운전자-자동차 인터페이스 (HVI, Human-Vehicle Interface) 기술들이 최근에 연구되고 있다.‘운전자들에게 충분한 정보를 제공해야 한다’는 명제와‘운전자는 필요하지 않은 정보를 원하지 않는다’라는 명제 사이에서 SAVE-IT 프로젝트에서 제안한 적응형 경고 시스템들은 좋은 해결책이라고 판단된다. 적응형 경고시스템들은 시스템의 기능을 유지하면서 운전자의 상태에 따라 다르게 기능을 수행해야 하므로 아직 많은 연구가 필요한 실정이다.

운전자의 인지적 부하와 주의를 최적화하기 위한 지능형 인터페이스 기술 개발은 국민의 인명과 재산 보호, 사회적 비용 절감을 위한 국가 공익적 성격이 강하며, 관련기술 개발은 기술 난이도가 높은 기반기술로써 향후 자동차들의 부가가치를 높일 수 있는 유망한 분야이다. 국내에서 개발되고 있는 지능형 운전자 지원 시스템들도 운전자의 부하를 줄일 수 있는 적응형 인터페이스 기술(Adaptive HVI) 등이 융합돼야 상품으로써의 경쟁력을 가질 것으로 판단된다.