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문제 정의
- 가상환경의 개발 시에 효과적인 속도감 향상을 위해 적용방법을 모색하여 보았다. 성분의 위치나 텍스쳐의 수정에 있어서는 주행환경에서 관찰자의 관심이 집중될 수 있는 부분이나 환경의 전체적인 분위기를 결정지을 수 있는 성분들을 피하여야 하며, 동시에 속도감이라는 동적인 상태에 목적을 두고 있으므로 정적인 상황에서 나타날 수 있는 상이함은 일부 허용하여야 할 것이다.
- 기존의 연구와는 달리 주행 시 변화의 본질적인 성분인 가상 주행환경을 연구대상으로 하고, 속도감과 관련된 그래픽 요소들을 추출하고, 인지 속도와 추출된 그래픽 요인과의 관계를 정량화하기 위해 실험을 수행하였다. 또한 물체와 시점의 측면거리, 텍스쳐의 폭, 주행속도와 인지 속도 간의 관계를 비선형 함수를 이용하여 수식화하여 정량화된 결과의 활용방안을 모색하였다.
- 8에서 두 색이 반복되는 물체가 존재하는 경우 색의 대비가 매우 크기 때문에 피실험자에게 유해할 수 있다. 따라서 예비실험을 통해 일어날 수 있는 문제점을 확인하고 이에 대한 대비책을 마련하고자 하였다.
- 성분의 위치나 텍스쳐의 수정에 있어서는 주행환경에서 관찰자의 관심이 집중될 수 있는 부분이나 환경의 전체적인 분위기를 결정지을 수 있는 성분들을 피하여야 하며, 동시에 속도감이라는 동적인 상태에 목적을 두고 있으므로 정적인 상황에서 나타날 수 있는 상이함은 일부 허용하여야 할 것이다. 본 논문에서는 이러한 성분의 특성을 고려하기 위해 주행환경을 구조화하고 이들을 고려하여 수정 가능한 성분을 조사하여 속도감 성분을 정하고, 각각에 적절한 변화방법을 모색하였다.
- 본 논문에서는 주행 시뮬레이터에서 그래픽 모듈의 속도감을 평가하는 방법을 모색하였다. 기존의 연구와는 달리 주행 시 변화의 본질적인 성분인 가상 주행환경을 연구대상으로 하고, 속도감과 관련된 그래픽 요소들을 추출하고, 인지 속도와 추출된 그래픽 요인과의 관계를 정량화하기 위해 실험을 수행하였다.
- 본 연구에서 주행 시뮬레이터의 속도감의 향상을 위한 방법을 모색하였다. 연구대상을 주행 시뮬레이터의 그래픽모듈에서 가상 주행환경을 분석하여 그래픽 모듈의 속도감 인자로 성분 군의 측면거리와 주행 방향의 수직 성분을 추출하였다.
- 고찰하였다. 본 연구에서는 기존의 속도감 향상을 위한 연구에서 벗어나 주행환경의 배치와 외양과 속도감 간의 관계를 규명함으로써 좀 더 적극적이고 효과적 인 방법을 도출할 수 있었다. 차후에는 도출된 속도감 인자를 활용하기 위하여 주행환경의 관련 변수를 데이터 베이스화하고 이를 효율적 으로이용할 수 있는 감성평가시스템의 개발이 진행될 것이다.
제안 방법
- 1) 가상주행환경에서 측면거리와 텍스쳐 폭의 변화에 대한 실험을 수행하였다. 이를 통해 측면거리나 텍스쳐 폭이 증가함에 따라 속도감이 급격히 감소하며, 비선형 관계를 가지고 있음을 확인하였다.
- 1) 피실험자에게 속도에 대한 절대성을 부여하기 위해 각인실험을 수행하였다.
- 2) 건물군의 측면거리의 변화에 대한 인지 속도를 추출하는 거리-속도감 실험을 수행하였다.
- 2) 측면거리와 텍스쳐 폭의 속도감에 대한 영향을 정량화하기 위해 함수근사를 이용하여 멱 방정식으로 수식화하였다.
- 3) 각각의 인자의 영향을 분석하여 모든 인자들과 인지속도의 관계를 나타낸 가상 주행환경의 속도감 방정식을 구성하였다. 이는 하나의 식을 통해 인자들의 영향을 효과적으로 표현한다.
- {{= match }} 환경내의 건물은 CAD 모델을 생성하고, 다양한 실제건물의 사진을 맵핑하였다. 3차원 CAD도구인 Pro/ENGINEER를 사용하여 개발한 자동차모델을 가상환경 내에 두었다. 가상환경 내에 놓여진 자동차 모델의 운전자의 눈 위치에 시점을 고정시킴으로써, 실제의 운전상황과 비슷한 화면을 생성할 수 있다.
- 4) 속도감을 향상시키기 위해 분석된 인자와 관련된 환경 구성성분의 활용방안을 고찰하였다. 본 연구에서는 기존의 속도감 향상을 위한 연구에서 벗어나 주행환경의 배치와 외양과 속도감 간의 관계를 규명함으로써 좀 더 적극적이고 효과적 인 방법을 도출할 수 있었다.
- 이를 위해 전체 피실험자의 속도 결과에서 기울기가 0이 아닌 구간을 기준 구간으로 삼고, 각 구간과의 비를 얻었다. 각 구간의 기울기 비의 평균을 얻고, 이를 기준 기울기와 점으로 환산하여 곡선을 얻었다. 기준으로 삼은 기울기는 기준구간의 평균 기울기이며, 점은 텍스쳐 폭 4 이일 때의 값을 50 km/h로 하여 좌표 (4, 50) 으로 하였다.
- 실험을 세 번 반복하였다. 다양한 속도의 각인을 위해 30, 50, 70 km/h의 속도로 한번 더 체험시키고, 평가실험을 통하여 속도각인 여부를 확인하였다.
- 주행환경에는 도로 가장자리에 텍스쳐가 반복적으로 맵핑된 10 m 높이의 벽이 서 있도록 하였다. 도로는 왕복 4차선의 너비인 14 m로 하고 결과에 영향을 줄 수 있는 파선형태의 차선은 삭제하였고, 시점은 중앙선 위에 있도록 하였다. Fig.
- 두 가지 경우에 대해 함수근사를 수행하여 텍스쳐의 폭과 인지 속도 간의 관계를 정의하였다. 텍스쳐의 폭과는 다항함수의 관계를 가지며, 실제 주행속도와는 선형관계에 있으므로 식의 형태를 다음과 같이 단순화하였다.
- 주행속도는 50 km/h로 하였다. 두 번째 실험은 4 m로 텍스쳐의 폭을 일정하게 두고 속도를 20, 40, 60, 80, 100 km/h로 변화시켜 주행하도록 하였다.
- 조사하였다. 두 번째로 주행속도의 선형적인 인지를 확인하기 위해 일정한 텍스쳐 폭에서 속도를 변화시키는 실험을 수행하였다.
- 다소 떨어진다. 따라서 인지속도의 절대성을 높이기 위하여 실험에 앞서 속도 각인실험을 수행하였다. 속도 각인실험은 시내주행 시에 친숙한 속도인 40, 60, 80 km/h에 대해 모니터를 통해 주행상황을 체험하도록 하였다.
- 또한 같은 감정계열의 색을 선택하면 피실험자로 하여금 각각의 색이 주는 느낌을 비슷하게 유발시켜서 안정적인 감정상태로 조절할 수 있다. 따라서 중성색계를 선택하여 중용과 고요함을 불러일으키게 하였고, 이렇게 하여 명도, 채도가 5 인 자색(5RP), 녹색(5G)을 선택하였다. 텍스쳐의 영향을 분석하기 위해 두 가지의 실험을 수행하였다.
- 기존의 연구와는 달리 주행 시 변화의 본질적인 성분인 가상 주행환경을 연구대상으로 하고, 속도감과 관련된 그래픽 요소들을 추출하고, 인지 속도와 추출된 그래픽 요인과의 관계를 정량화하기 위해 실험을 수행하였다. 또한 물체와 시점의 측면거리, 텍스쳐의 폭, 주행속도와 인지 속도 간의 관계를 비선형 함수를 이용하여 수식화하여 정량화된 결과의 활용방안을 모색하였다.
- 하였다. 또한 변수 X의 영향을 받지 않도록 시야범위 내에는 건물이 계속 나열되도록 하였다.
- 2 {{= match }}60 이사이에 있음을 볼 수 있다. 면 (이후 텍스쳐) 폭의 변화는 0.25 - 64 m까지 2의 배수로 변화시켜 9개의 구간으로 하였다.
- 본 연구에서는 응답된 속도값에 대해 인지 속도변화의 정도에 대한 개개인의 스케일링 특성을 이용하였다. 이를 위해 전체 피실험자의 속도 결과에서 기울기가 0이 아닌 구간을 기준 구간으로 삼고, 각 구간과의 비를 얻었다.
- 따라서 인지속도의 절대성을 높이기 위하여 실험에 앞서 속도 각인실험을 수행하였다. 속도 각인실험은 시내주행 시에 친숙한 속도인 40, 60, 80 km/h에 대해 모니터를 통해 주행상황을 체험하도록 하였다. 주행환경은 4차선의 도로와 보도, 건물, 산으로 표준화하여 구성하였다.
- 속도순서에 의한 영향이 없도록 구성된 40, 60, 80 km/h의 속도를 각각 15초씩 45초동안 주행하는 실험을 세 번 반복하였다. 다양한 속도의 각인을 위해 30, 50, 70 km/h의 속도로 한번 더 체험시키고, 평가실험을 통하여 속도각인 여부를 확인하였다.
- 실제의 주행환경을 분석하여 환경구성 성분의 배치에 대한 특성을 조사하였다. Fig.
- 실험결과를 수식화하기 위해 함수근사를 수행하였다. 근사방법은 Fig.
- 실험은 건물군의 측면거리(y)를 변화시키며 주행을 반복하도록 하였다. Fig.
- 실험을 위한 가상환경은 주행환경의 특성을 고려하여 건물의 배치에서 시점과의 측면거리 y를 변화시키도록 하였다. 또한 변수 X의 영향을 받지 않도록 시야범위 내에는 건물이 계속 나열되도록 하였다.
- 얻어진 함수의 형태를 고려하여 임의의 속도에서 측면거리와 인지속도간의 관계를 구성하였다. 주행속도와 인지속도가 선형적인 관계에 있는 것으로 가정하면, 식은 다음과 같은 형태로 표현될 수 있다.
- 위한 방법을 모색하였다. 연구대상을 주행 시뮬레이터의 그래픽모듈에서 가상 주행환경을 분석하여 그래픽 모듈의 속도감 인자로 성분 군의 측면거리와 주행 방향의 수직 성분을 추출하였다.
- 예비실험의 결과 색의 유해성을 확인하고, 자극의 정도가 적은 두 색을 선택하였다. 두 색의 접합 시 발생하는 명도, 채도대비의 효과를 줄이기 위해 명도와 채도를 중간값인 5로 하였다.
- 우선 일정속도에서 텍스쳐의 폭을 변화시키는 실험을 수행하여 텍스쳐의 변화에 따른 인지 속도를 조사하였다. 두 번째로 주행속도의 선형적인 인지를 확인하기 위해 일정한 텍스쳐 폭에서 속도를 변화시키는 실험을 수행하였다.
- 있다. 이러한 점을 해결하기 위해 서로 다른 색을 가진 두 개의 면을 연결시켜 자연스러운 선분이 생성되도록 하고, 변수로서는 면의 폭을 사용하였다. 이렇게 함으로써 면의 폭이 선 분간의 거리의 역할을 하게 된다.
- 이를 위해 가감속 상황을 추가하고, 실제의 주행에서 저속이라고 간주되는 20 km/h와 시가지 표준속도로 볼 수 있는 60 km/h의 등속 구간에서 인지속도를 응답하도록 하였다.
- 이를 위해 전체 피실험자의 속도 결과에서 기울기가 0이 아닌 구간을 기준 구간으로 삼고, 각 구간과의 비를 얻었다. 각 구간의 기울기 비의 평균을 얻고, 이를 기준 기울기와 점으로 환산하여 곡선을 얻었다.
- 가상환경은 90 {{= match }} 의 시야각을 가지며, 약 25 frames/sec의 성능을 내도록 하여 시각적으로 자연스러운 화면을 생성하였다. 주행상황은 모니터를 통해 피실험자에게 제시되었고, 실험자가 피실험자의 옆에서 실험을 주도하도록 하였다. 또한 실험이 산만해지지 않도록 피실험자와 실험자의 측면에 벽면을 설치하였다.
- 8의 텍스쳐를 흰색과 검은색으로 하고 텍스쳐의 폭은 5 m 로 하였다. 주행속도는 40와 60 km/h로 하였고, 각각의 속도구간에서 10초씩 주행하며 이를 반복하도록 하였다. 예비실험의 피실험자는 기계공학을 전공한 대학원생 5명으로 하였다.
- 속도 각인실험은 시내주행 시에 친숙한 속도인 40, 60, 80 km/h에 대해 모니터를 통해 주행상황을 체험하도록 하였다. 주행환경은 4차선의 도로와 보도, 건물, 산으로 표준화하여 구성하였다.
- 첫 번째 실험은 각 텍스쳐의 상황에서 10초씩 주행하도록 하였지만, 장시간의 그래픽 노출에 2 의한 눈의 피로나 지루함을 고려하여 4 이에서 5 이와 4 이에서 64 이까지로 이뤄진 50초 소요의 주행을 두 번 하도록 하여 장시간의 실험을 피하였다. 주행속도는 50 km/h로 하였다.
- 측면거리와 수직성분에 관한 실험결과를 비교분석하였다. 측면거리 실험의 Fig.
- 텍스쳐 실험에 앞서 예비실험을 통해 가상환경의 유해성(cyber sickness)을 고려하였다. Fig.
- 이러한 면의 폭은 가상 주행 환경에서 가로수 사이의 간격이나 건물 사이의 간격, 그리고 차선간격 등을 나타낸다. 폭의 변역은 실제 주행환경에서 수직선분을 이룰 수 있는 성분을 조사하여 결정하였다. Table 2 는 조사된 변역을 보여준다.
대상 데이터
- 가상 주행환경을 구동한 장비는 운영체제가 UNIX 인 SGI사의 Octane 이며 4 Mbyte의 텍스쳐 메모리를 갖추었다. 가상환경은 90 {{= match }} 의 시야각을 가지며, 약 25 frames/sec의 성능을 내도록 하여 시각적으로 자연스러운 화면을 생성하였다.
- 성분들이 존재하였고 산과 같은 배경성분은300 m이상에 존재하였다. 따라서 실험에 사용할 y값을 2, 10, 20, 30, 40, 50, 500 m로 선정하였다. 이 중 500 m의 경우에는 건물 대신에 산을 사용하여 시각적인 인지가 가능하도록 하였다.
- 실험의 응답방식은 구두로 이루어졌으며, 주행환경의 현실성이 떨어지므로 얻어진 데이터는 인지 속도라기보다는 빠르기의 정도를 나타낸 수치로 고려하였다.
- 텍스쳐의 영향을 분석하기 위해 두 가지의 실험을 수행하였다. 실험인원은 기계공학을 전공한 24세부터 30세까지의 15명의 남자를 대상으로 하였다.
- 주행속도는 40와 60 km/h로 하였고, 각각의 속도구간에서 10초씩 주행하며 이를 반복하도록 하였다. 예비실험의 피실험자는 기계공학을 전공한 대학원생 5명으로 하였다.
- 피실험자는 24세부터 29세까지의 남성으로 기계공학을 전공하는 대학원생 30명이었고, 9명의 운전경력이 6개월 이상인 자들이 포함되었다.
- 피실험자는 각인실험을 거친 30명을 대상으로 하였으며, 무책임한 응답을 피하기 위해 등속구간 내에서는 번복하여 응답할 수 있도록 하였다.
이론/모형
- 근사방법은 Fig. 5의 개형을 고려하여, 비선형 근사법 중 독립변수의 멱 방정식(power equation) 형태를 이용하는 올로메트릭 법 (allometric method)을 사용하였다"'{{= match }}. Fig.
- 계산에서 제외하였다. 실험을 통해 얻어진 텍스쳐 폭과 속도간의 관계 곡선을 올로 메트릭 법을 이용한 함수근사를 통해 수식화하였다. Fig.
-
2. 가상 주행환경
주행시뮬레이터의 그래픽모듈의 특성을 파악하기 위한 가상환경의 구성에 가상현실 팩키지인 dVISE를 이용하였다.{{= match }} 환경내의 건물은 CAD 모델을 생성하고, 다양한 실제건물의 사진을 맵핑하였다.
성능/효과
- 두 번째 인자는 '주행 방향에 대한 수직성분의 존재'이다. 건물에 창문과 같이 주행방향에 수직인 선분으로 이루어진 성분이 많을수록 속도감이 증가함을 알 수 있었다. Fig.
- 85의 기울기를 가진 선형관계로 표현됨을 볼 수 있다. 두 실험에서 제시속도와 인지속도는 약 0.8의 비례상수를 가지는 선형관계임을 알 수 있다. 또한 인지속도와인자간의 관계는 모두 인자에 지수를 취한 형태이다.
- 대한 실험을 수행하였다. 이를 통해 측면거리나 텍스쳐 폭이 증가함에 따라 속도감이 급격히 감소하며, 비선형 관계를 가지고 있음을 확인하였다.
- 함수 근사의 신뢰도를 나타내는 카이 제곱수는 근사함수의 경우 20과 60 km/h에서 각각 2.84와 4.74였으나, 식 (2)에 의한 결과에서는 각각 5.63와 5.57로 다소 떨어졌으나, 자유도가 6이며 5 % 유의수준에서 임계값이 12.59임을 감안하면 충분한 적합성을 가짐을 알 수 있다.{{= match }}
후속연구
- 본 연구에서는 기존의 속도감 향상을 위한 연구에서 벗어나 주행환경의 배치와 외양과 속도감 간의 관계를 규명함으로써 좀 더 적극적이고 효과적 인 방법을 도출할 수 있었다. 차후에는 도출된 속도감 인자를 활용하기 위하여 주행환경의 관련 변수를 데이터 베이스화하고 이를 효율적 으로이용할 수 있는 감성평가시스템의 개발이 진행될 것이다.
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