[논문]증강현실 내비게이션의 인지적.행동적 영향에 관한 연구

김경호; 조성익; 이재식; 원광연

doi:10.9709/jkss.2009.18.4.009

증강현실 내비게이션의 인지적.행동적 영향에 관한 연구
Cognitive and Behavioral Effects of Augmented Reality Navigation System 원문보기

한국시뮬레이션학회논문지 = Journal of the Korea Society for Simulation, v.18 no.4, 2009년, pp.9 - 20

김경호 (한국전자통신연구원 텔레매틱스연구부) , 조성익 (한국전자통신연구원 텔레매틱스연구부) , 이재식 (부산대학교 심리학과) , 원광연 (KAIST 문화기술대학원)

초록
AI-Helper

자동차 내비게이션 시스템은 경로탐색 및 길안내 등의 기능을 제공하는 대표적인 운전자 지원 시스템의 하나로서 그 사용성이 크게 증가하고 있다. 대부분의 자동차 내비게이션 시스템은 2차원 지도에 기반하고 있는데 이는 기본적으로 지도가 지니는 함축화된 정보 표현 패러다임에 기반하고 있음으로 인해 실세계 정보로의 변환에 인지적 부담이 작용하게 된다. 최근에 개념적으로 대두되고 있는 새로운 내비게이션의 형태는 자동차에 장착된 카메라로부터 실시간으로 취득되거나 자동차 전면 유리창에 투영되는 실제 영상위에 내비게이션 정보를 그래픽으로 표현하는 증강현실의 모습을 취하고 있다. 차량 내에서의 정보 제공 장치로서 내비게이션 시스템은 그것이 함축화된 그래픽이든 아니면 실사 영상이든 궁극적으로 운전자의 운전부하를 줄이고 빠른 직관력을 제공함으로써 주의분산을 최소화 시킴이 중요하다 할 수 있다. 본 논문에서는 증강현실 내비게이션 시스템인 RACE(Reality-Augmented Car-navigation Environment)를 설계 및 구현하고 그것이 실제적으로 운전자의 운전 수행과 인지 및 주의 분산에 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 증강현실 내비게이션이 기존의 2차원 지도 기반 내비게이션에 비해 갖는 효용성이 무엇인지에 대하여 운전자 행동에 기반한 인지심리학적 실험을 통하여 분석한다. 이러한 작업들을 바탕으로 정보처리 관점에서 운전자의 운전 수행과 인지적 수행을 위한 최적의 내비게이션 정보 제공 방법은 무엇인지 고찰해본다.

Abstract ▼ AI-Helper

Navigation system providing route-guidance and traffic information is one of the most widely used driver-support system these days. Most of the navigation system is based on the 2D map paradigm so the information is ed and encoded from the real world. As a result it imposes a cognitive burden to the driver to interpret and translate the ed information to real world information. As a new concept of navigation system, augmented-reality navigation system (AR navigation) is suggested recently. It provides navigational guidance by imposing graphical information on real image captured by camera mounted on a vehicle in real-time. The ultimate goal of navigation system is to assist the driving task with least driving workload whether it is based on the abstracted graphic paradigm or realistic image paradigm. In this paper, we describe the comparative studies on how map navigation and AR navigation affect for driving tasks by experimental research. From the result of this research we obtained a basic knowledge about the two paradigms of navigation systems. On the basis of this knowledge, we are going to find the optimal design of navigation system supporting driving task most effectively, by analyzing characteristics of driving tasks and navigational information from the human-vehicle interface point of view.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

하지만 Levy 등(2005)이 언급한대로 운전의 가장 중요한 일차적 과제(primary task)는 바로 핸들, 브레이크, 액셀러레이터 등을 이용하여 자동차를 안전하게 조작하는 것이고 내비게이션을 비롯한 차량내 전자 장치의 사용은 부수적인 이차적 과제(secondary task)임을 고려할 때 증강현실 내비게이션이 그 본래의 목적을 충분히 수행한다 하더라도 안전한 운전 조작이라는 일차적 과제에 방해가 된다면 심각한 문제라 하지 않을 수 없다. 따라서 증강현실 내비게이션이 실질적으로 운전자의 운전 수행과 인지적 운전부하에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 인간공학적 실험을 통한 정량적 분석이 필요 하게 되며 이는 본 논문의 주요 목적이다.
본 논문을 통하여 증강현실 내비게이션이 운전자에게 미치는 영향과 운전 수행 측면의 효용성에 대한 기본적인 분석과 이해를 도출함으로써 궁극적으로는 운전이라는 극한 상황 속에서 내비게이션이 운전자의 인지적 부담을 최소화하고 안전하게 정보를 제공하기 위해서는 과연 어떠한 방법이 필요한가를 밝혀내기 위한 기반을 제공할 수있을 것이다.
본 실험은 증강현실 내비게이션이 운전자가 운전 중 수행하는 다양한 인지적 작업부하에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하기 위하여 수행되었다. 본 실험에서는 운전자의 대표적인 인지 활동으로 회상, 위치탐지, 그리고 재인을 선택하고 각각에 대한 실험을 수행하였다.
본 실험의 목적은 증강현실 내비게이션 패러다임이 운전자의 운전 수행 행동에 어떠한 영향을 미치는지를 기존의 지도 내비게이션과 지도와 증강현실 복합 내비게이션 패러다임의 경우와 비교하여 분석하기 위함이다. 실험 참가자들은 스크린 상에 제시되는 비디오 화면을 보면서 시뮬레이터의 가속 페달과 브레이크, 핸들을 조작하고 이때 가속 페달과 핸들 움직임을 0.
본 연구에서는 증강현실 내비게이션 시스템 프로토타입을 개발하고 이를 RACE(Reality-Augmented Car-navigation Environment)라고 명명하였다. 그림 3에 나타낸 RACE의 시스템 구조를 살펴보면, 먼저 차량 전방에 부착된 카메라로부터 실시간으로 영상을 획득하고 GPS 수신기를 통하여 차량의 위치 정보를 획득한다(데이터 획득 모듈).
본 연구에서는 증강현실 내비게이션이 운전자의 운전 수행을 위한 인지적 행동적 능력에 미치는 영향을 분석해 봄으로써 증강현실 내비게이션이 지니는 기본적인 특징에 대해 살펴보았다. 하지만 운전자가 운전중 필요로 하는 내 비게이션 지원 정보는 운전 작업의 종류(driving task)와 운전 상황(driving situation)에 따라 달라진다고 할 수 있을 것이다.
증강현실 내비게이션이 운전자의 인지적 행동적 운전 수행 능력에 미치는 영향을 분석하기 위하여 두 가지 실험을 고안하였다. 각 실험의 목적은 다음과 같다.

제안 방법

RACE는 프로토타입 형태로 구현되었으며 테스트 차량에 탑재하여 알고리즘 및 시스템 성능 검증 작업을 진행하였다.
RACE의 S/W 모듈은 C++를 이용하여 dll과 ocx의 형태로 구현하였고 렌더링 모듈은 OpenGL 라이브러리를 사용하여 구현하였다. 카메라 입력 영상의 획득 및 처리는 영상 프레임 획득기에서 제공하는 라이브러리를 이용하여 구현하였다.
각 실험별 운전 시간은 실험참가자의 시뮬레이션 멀미감을 방지하고, 운전에 따른 피로를 줄이기 위해 5~10분 정도로 구성하였다.
본 실험에서는 운전자의 대표적인 인지 활동으로 회상, 위치탐지, 그리고 재인을 선택하고 각각에 대한 실험을 수행하였다. 각 실험은 모두 증강현실 내비게이션, 지도 내비게이션, 지도와 증강현실 복합 내비게이션의 3가지 경우에 대하여 수행하였다.
먼저 운전자의 장기 기억능력에 대한 영향을 시험하기 위한 회상과제의 경우, 실험 참가자가 스크린 화면을 보면서 시뮬레이터를 조작하는 동안 2개의 단어가 동시에 화면에 출력되었다 사라진다. 단어는 5회에 걸쳐 총 10개가 제시되는데 실험 참가자로 하여금 최대한 많은 단어를 기억하였다가 실험 후 회상하게 하여 회상에 성공한 단어의 비율을 계산하였다(그림 7 참고).
두번째로, 운전자의 작업 기억(working memory) 능력에 대한 영향을 시험하기 위하여 재인과제를 수행하였다. 실험 참가자가 스크린 화면을 보면서 시뮬레이터를 조작 하는 동안 스크린이 꺼지면서 자극 화면이 제시되고 실험 참가자는 제시된 자극화면이 스크린이 꺼지기 직전의 화면과 동일한지를 응답하게 된다.
마지막으로 운전자의 위치 탐지 능력에 대한 실험을 수행하였다. 위치 탐지는 운전자가 운전 수행중 처리하게 되는 가장 중요한 인지 작업으로 운전중 도로상의 장애물이나 보행자를 발견하고 주변 차량의 주행 상황을 파악하여 신속히 차량을 제어함으로써 사고를 피하고 안전운전을 도모하기 위한 매우 중요한 인지 능력이다.
실험이 끝나고 실험 참가자들은 NASATLX를 이용한 설문지를 작성함으로써 주관적 운전부하를 측정하였다. 모든 실험은 증강 현실 내비게이션을 이용한 경우, 지도 내비게이션을 이용한 경우, 그리고 지도와 증강현실 내비게이션을 같이 이용한 경우의 세 가지 경우에 대하여 수행되었다. 실험 참가자들은 모든 조건에 무선적으로 할당되는 피험자내 조건(within-subject condition)으로 수행되었으며 통제조건과 실험조건에 할당되는 순서는 역균형화 되었다.
본 실험은 증강현실 내비게이션이 운전자가 운전 중 수행하는 다양한 인지적 작업부하에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하기 위하여 수행되었다. 본 실험에서는 운전자의 대표적인 인지 활동으로 회상, 위치탐지, 그리고 재인을 선택하고 각각에 대한 실험을 수행하였다. 각 실험은 모두 증강현실 내비게이션, 지도 내비게이션, 지도와 증강현실 복합 내비게이션의 3가지 경우에 대하여 수행하였다.
실험 순서는 먼저 운전 수행 능력(primary task) 실험과 운전자 시선 추적을 수행하고, 다음으로 회상(recollection)과 재인(recognition)과제, 그리고 위치탐지(spatial detection)과제에 대한 인지 수행 능력(secondary task) 실험을 진행하였다. 실험이 끝나고 실험 참가자들은 NASATLX를 이용한 설문지를 작성함으로써 주관적 운전부하를 측정하였다.
실험 참가자가 스크린 화면을 보면서 시뮬레이터를 조작하는 동안 빨간색 사각형의 자극 물체가 화면상의 4사 분면 중 한곳에 나타나고 실험 참가자는 자극 물체를 발견하는 즉시 키패드의 해당 버튼을 누르도록 하였다. 자극 물체는 4사분면별로 4번씩 총 16회 나타나게 하였으며 물체가 나타난 시점부터 키패드의 해당 버튼이 눌려진 시점까지의 경과 시간을 측정하였다(그림 9 참고).
본 실험의 목적은 증강현실 내비게이션 패러다임이 운전자의 운전 수행 행동에 어떠한 영향을 미치는지를 기존의 지도 내비게이션과 지도와 증강현실 복합 내비게이션 패러다임의 경우와 비교하여 분석하기 위함이다. 실험 참가자들은 스크린 상에 제시되는 비디오 화면을 보면서 시뮬레이터의 가속 페달과 브레이크, 핸들을 조작하고 이때 가속 페달과 핸들 움직임을 0.01초 간격으로 비디오로 기록하였다.
6세)를 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 참가자들은 스크린 상의 비디오 화면을 보면서 마치 화면상의 차량을 직접 운전하는 것처럼 시뮬레이터의 가속 페달과 브레이크, 핸들을 조작하고 운전 중에 내비게이션 시스템을 사용하도록 하였다.
실험 순서는 먼저 운전 수행 능력(primary task) 실험과 운전자 시선 추적을 수행하고, 다음으로 회상(recollection)과 재인(recognition)과제, 그리고 위치탐지(spatial detection)과제에 대한 인지 수행 능력(secondary task) 실험을 진행하였다. 실험이 끝나고 실험 참가자들은 NASATLX를 이용한 설문지를 작성함으로써 주관적 운전부하를 측정하였다. 모든 실험은 증강 현실 내비게이션을 이용한 경우, 지도 내비게이션을 이용한 경우, 그리고 지도와 증강현실 내비게이션을 같이 이용한 경우의 세 가지 경우에 대하여 수행되었다.
01초 단위로 측정하였다. 실험이 수행되는 동안 운전자의 안구 움직임을 시선 추적기로 추적하여 내 비게이션 화면 주시 횟수(number of glance)와 주시 시간 (fixation time)을 측정하였다.
운전 수행 능력에 대한 측정치로써 실제 스크린상의 차량의 속도가 줄어드는 시점부터 가속 페달에서 발을 떼는 시점까지의 시간과 스크린상의 차량의 횡적 위치가 변화하는 시점부터 핸들을 움직이기 시작하는 시점까지의 시간을 각각 0.01초 단위로 측정하였다. 실험이 수행되는 동안 운전자의 안구 움직임을 시선 추적기로 추적하여 내 비게이션 화면 주시 횟수(number of glance)와 주시 시간 (fixation time)을 측정하였다.
차량의 정확한 위치와 방향을 측정하기 위하여 VICNAS에서는 GPS와 관성센서를 사용하였고 INSTAR에서는 그 밖에도 나침반과 휠센서를 사용한 반면 RACE에서는 KAIST 의 AR-CNS 경우처럼 GPS만 사용하였다. 이렇게 GPS만 사용함으로 인해 발생하는 차량 자세에 대한 오차는 실시간으로 획득되는 카메라 영상을 분석함으로써 보정하고 가상객체와 실사 영상과의 정합 오차를 줄이는데에도 사용하였다. 단일 GPS와 영상 처리에 기반한 이러한 방법은 정확한 차량 자세 추출이 어렵고 야간시 적용이 불가능한 단점이 있는 반면, 센서에의 의존도가 낮고 H/W에 비교적 독립적인 장점이 있다.
실험 참가자가 스크린 화면을 보면서 시뮬레이터를 조작하는 동안 빨간색 사각형의 자극 물체가 화면상의 4사 분면 중 한곳에 나타나고 실험 참가자는 자극 물체를 발견하는 즉시 키패드의 해당 버튼을 누르도록 하였다. 자극 물체는 4사분면별로 4번씩 총 16회 나타나게 하였으며 물체가 나타난 시점부터 키패드의 해당 버튼이 눌려진 시점까지의 경과 시간을 측정하였다(그림 9 참고).
실험 참가자가 스크린 화면을 보면서 시뮬레이터를 조작 하는 동안 스크린이 꺼지면서 자극 화면이 제시되고 실험 참가자는 제시된 자극화면이 스크린이 꺼지기 직전의 화면과 동일한지를 응답하게 된다. 자극화면은 운전자의 중심시에 대한 자극 화면 5개와 주변시에 대한 자극 화면 5개로 구성되었으며 총 10회에 걸쳐 실험이 수행되었다(그림 8 참고).
RACE의 S/W 모듈은 C++를 이용하여 dll과 ocx의 형태로 구현하였고 렌더링 모듈은 OpenGL 라이브러리를 사용하여 구현하였다. 카메라 입력 영상의 획득 및 처리는 영상 프레임 획득기에서 제공하는 라이브러리를 이용하여 구현하였다. RACE가 구현된 H/W 사양은 다음과 같다.
일본의 구마모토 대학에서는 VICNAS(Vision-based Car Navigation System)라는 증강현실 내비게이션을 개발하였는데 이는 카메라 영상과 GPS 정보, 그리고 3D 관성센서를 이용하여 도로 영상 위에 내비게이션 정보와 가상표지판 정보, 그리고 주요 POI 정보를 표현한 것이다(Hu 등, 2004). 카메라에서 입력되는 도로 영상에서 추출된 차선과 관성 센서를 이용하여 GPS 에러를 보정함으로써 비디오와 가상객체간의 보다 정확한 정합을 가능케 하였다.

대상 데이터

운전면허를 소지한 30명의 실험 참가자(남자 17명, 여자 13명, 평균연령 23.6세)를 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 참가자들은 스크린 상의 비디오 화면을 보면서 마치 화면상의 차량을 직접 운전하는 것처럼 시뮬레이터의 가속 페달과 브레이크, 핸들을 조작하고 운전 중에 내비게이션 시스템을 사용하도록 하였다.
그림 3에 나타낸 RACE의 시스템 구조를 살펴보면, 먼저 차량 전방에 부착된 카메라로부터 실시간으로 영상을 획득하고 GPS 수신기를 통하여 차량의 위치 정보를 획득한다(데이터 획득 모듈). 획득된 영상은 차선 인식 모듈을 통하여 중앙선과 흰색 점선 차선이 추출되고 이는 내비게이션 엔진으로부터 계산된 경로 정보와 조합되어(AR 컨트롤러 모듈) 3차원 가상 객체가 중첩된 증강현실 영상으로 출력된다. 증장현실 영상은 실시간으로 차량에 장착된 단말기에 출력되며 경로안내 및 차로변경 등의 정보를 제공하게 된다(AR 렌더링 모듈).

이론/모형

KAIST에서 개발한 위치기반 AR-CNS(Location- based Augmented Reality for Car Navigation System)는 3D 장면 모델과 GIS 데이터베이스를 이용하여 POI 정보를 추출하고 이를 텍스트의 형태로 변환하여 비디오 영상내의 건물 등에 정합시키는 방법을 사용하였다(Jang, 2004).
RACE의 몇가지 특징을 살펴보면 다음과 같다. 차량의 정확한 위치와 방향을 측정하기 위하여 VICNAS에서는 GPS와 관성센서를 사용하였고 INSTAR에서는 그 밖에도 나침반과 휠센서를 사용한 반면 RACE에서는 KAIST 의 AR-CNS 경우처럼 GPS만 사용하였다. 이렇게 GPS만 사용함으로 인해 발생하는 차량 자세에 대한 오차는 실시간으로 획득되는 카메라 영상을 분석함으로써 보정하고 가상객체와 실사 영상과의 정합 오차를 줄이는데에도 사용하였다.

성능/효과

모든 실험은 증강 현실 내비게이션을 이용한 경우, 지도 내비게이션을 이용한 경우, 그리고 지도와 증강현실 내비게이션을 같이 이용한 경우의 세 가지 경우에 대하여 수행되었다. 실험 참가자들은 모든 조건에 무선적으로 할당되는 피험자내 조건(within-subject condition)으로 수행되었으며 통제조건과 실험조건에 할당되는 순서는 역균형화 되었다.
운전 중 내비게이션 시스템에 대한 평균 주시 횟수는 세가지 내비게이션 조건 모두 유의미한 차이를 나타내지 않았다. 하지만 평균 주시 시간은 증강현실 내비게이션의 경우가 가장 적었다.
위치탐지과제의 경우도 세가지 내비게이션 모드가 통계적으로 유의미한 차이를 나타내지 않았지만 통제 조건을 제외하고 내비게이션을 사용한 실험 조건간의 결과를 비교하면 증강현실 내비게이션이 가장 빠른 위치 탐지 속도를 나타내었다(F(2,58)=1.36, p=0.045).
이러한 실험 결과를 종합해보면 증강현실 내비게이션이 운전자에게 보다 빠르고 직관적이며 쉽게 이해되는 것으로 해석할 수 있다. 이는 운전자가 출발지로부터 목적지까지 차량을 운전하면서 머리속에서 처리하게 되는 순간 순간의 인지적 이미지(cognitive image)가 기본적으로 실사적인(imaginal) 동시에 위상학적인(topological) 정보라고 할 수 있으며 이러한 형태는 바로 증강현실 내비게이션이 제공하는 패러다임이 실사에 그래픽 경로 정보가 중첩된 형태이므로 증강현실 내비게이션으로 부터 운전자의 인지적 이미지로의 변환 또는 매핑이 빠르게 이루어질 수 있는 것으로 해석 가능할 것이다.
한편 NASA-TLX 설문지를 통하여 측정한 운전자의 주관적 운전 부하의 경우 증강현실 내비게이션을 사용했을때 운전자가 다른 두 경우에 비해 가장 적은 운전 부하를 경험했음을 나타내었다.

후속연구

따라서 운전자가 수행하는 운전 작업과 운전 상황에 기반하여 지도와 증강현실 패러다임이 지니는 특징을 분해하고 재조합하고 변화시킴으로써 운전자에게 최적의 정보를 적시에 제공할 수 있는 방안을 고안할 수 있을 것이다.
앞서 향후 연구에서 언급한 바대로 기존의 지도 내비게이션은 지도 내비게이션 대로, 증강현실 내비게이션은 증강현실 내비게이션 대로 각각의 특징과 장단점을 지니므로 이러한 특징들을 보다 미시적으로 분석하고 그 의미를 해석해 봄으로써 두 패러다임에 대한 보다 심도있는 이해를 이끌어 낼 수 있을 것이다.
이러한 이해를 바탕으로 운전이라는 복잡 다단한 작업이 지니는 인간공학적, 심리적인 요인들에 대한 면밀한 분석 결과를 종합적으로 고찰해 봄으로써 운전자 즉 인간에게 가장 편리하고 편안하고 안전한 내비게이션 정보를 제공할 수 있는 최적의 방안을 마련할 수 있을 것이다.
증강현실 내비게이션 기술이 새로운 내비게이션 패러다임으로 등장하였고 차량에 적용되기 시작한 지금, 이러한 새로운 기술이 과연 운전자에게 실질적으로 어떠한 영향을 미칠 것인가에 대하여 실험적으로 분석하고 고찰한본 시도는 증강현실 내비게이션이라는 새로운 패러다임의 기술이 지니는 본질적인 특성을 이해하고 미래에 대두될 또 다른 기술을 예측하는데 중요한 역할을 할 것이다.
향후에는 본 연구에서 수행한 실험과 분석 결과를 바탕으로 이러한 최적의 내비게이션 정보 제공을 위한 방법에 대한 추가 연구가 필요할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	자동차 내비게이션 시스템이란?	자동차 내비게이션 시스템은 경로탐색 및 길안내 등의 기능을 제공하는 대표적인 운전자 지원 시스템의 하나로서 그 사용성이 크게 증가하고 있다. 대부분의 자동차 내비게이션 시스템은 2차원 지도에 기반하고 있는데 이는 기본적으로 지도가 지니는 함축화된 정보 표현 패러다임에 기반하고 있음으로 인해 실세계 정보로의 변환에 인지적 부담이 작용하게 된다.
	항공기에 증강현실 내비게이션을 적용한 대표적인 연구 사례는?	항공기, 선박, 자동차 등을 대상으로 하는 Vehicle 내비게이션은 증강현실 내비게이션의 대부분을 차지하는 대표적인 연구분야이다. 항공기에 증강현실 내비게이션을 적용한 대표적인 연구 사례는 NASA에서 수행한 것인데 이는 항공기 조종사가 조종석을 통해 내다보는 전방 시야에 자기 중심적(egocentric) 시야를 통한 지역적 안내 정보를 제공함과 동시에 전자 지도를 이용한 외부 중심적(exocentric) 투영 시야를 동시에 제공함으로써 전역적 인식까지 가능케하여 항공기 조종 수행 능률을 높인 것이다(Foyle 등, 2005).

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상세보기
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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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