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문제 정의
- 본 연구는 교통상황과 인적요소를 고려한 운전자의 VMS 메시지 판독소요시간 모형을 개발하기 위하여 차량주행 시뮬레이터를 이용하여 실험환경을 구성하였다.
- 본 연구에서는 메시지 정보량이 운전자의 메시지 판독정확도에 대해 미치는 영향을 분석해보았다. 메시지 줄수가 2줄일 때는 3, 4줄일 때보다 판독정확도가 높게 나타났으나 3줄과 4줄 사이에는 판독정확도에 큰 차이가 없는 것으로 나타났다.
- 본 연구의 목적은 도로주행환경에서 VMS를 통하여 운전자에게 메시지가 제공되었을 때, 운전자는 그 메시지를 얼마나 정확히, 그리고 얼마나 빨리 판독하는가를 밝히는 데 있다.
- 본 연구의 목적은 주행시뮬레이터를 통하여 메시지 내 정보단위수, 줄수와 주행속도가 판독정확도와 판독소요시간에 미치는 영향을 밝히는 데 있으며, 기타 영향요소는 과 같이 고정하였다.
- VMS 메시지를 판독하는데 영향을 미치는 요소에는 문자 색상, 문자 높이, 문자 밝기 등 다수 존재한다. 하지만 본 연구에서는 메시지 판독정확도와 판독소요시간에 영향을 미치는 요소로 메시지 줄수, 정보단위수 및 주행속도만 고려하여 해당 요소들이 메시지를 판독하는데 미치는 영향을 살펴보았다.
가설 설정
- 도출된 모형에서 주행속도를 30km/h, 60km/h, 90km/h로 가정하여 정보단위수에 따른 판독소요시간을 산출하였으며 그 관계를 보여주는 그래프는 다음 과 같다.
제안 방법
- 오철 외(2008)는 운전자에게 유출연결로 전방에서 경로전환정보를 제공하는 VMS 설치위치 결정 방법론을 제시하였다. Driving Simulator를 이용하여 VMS와 유출연결로간의 이격거리에 따른 유출연결로 진입의 성공여부를 조사하였다. 이항 로지스틱 회귀분석과 요인분석을 사용하여 이격거리와 운전자의 특성에 따른 유출연결로 진입 성공확률 모형을 도출하였다.
- 본 연구에서는 판독에 영향을 미치는 요소 중 주행속도와 정보단위수, 그리고 메시지 줄수만을 고려하여 실험을 수행하였다. 기존 시뮬레이터 실험과의 가장 큰 차이점은 주행속도에 대한 영향을 좀 더 정확하게 측정하기 위하여 변수의 값을 다양하게 설정하였으며, 판독정확도를 측정한 것이다. 또한 피실험자군을 실제 운전자 분포와 유사하게 성별, 나이를 고려하여 113명을 모집하였다.
- 수집된 Data에 대하여 통계분석패키지인 SPSS 패키지를 이용하여 회귀분석 및 분산분석 등을 수행하였다. 다만 본 연구에서는 도로전광표지 메시지 변수와 주행속도에 대해서만 Data를 분석하였다. 이는 실제 도로전광표지 메시지 표출 기준을 수립하고 운영 프로세스를 개발함에 있어 개별 운전자의 성별과 연령을 고려할 수 없기 때문이다.
- 따라서 주행속도와 메시지 정보단위수만 독립변수로 고려하여 판독소요시간 측정을 위한 회귀모형을 추정하였다. 회귀모형을 도출하기 위하여 반응표면 방법론을 이용하였으며 해당 방법론은 각 독립변수들의 조합효과를 추정하는 효과가 뛰어나다.
- 메시지 줄수 외에도 정보단위수에 따라 분류된 그룹에 대하여 메시지 판독정확도를 분석해보았으며 그 결과는 와 같다.
- 메시지 줄수와 정보단위수에 따라 피실험자들이 판독한 메시지들의 정확도 간의 관계를 분석해보았다. 줄수와 정확도 사이의 관계를 상자도표를 통해 분석해 본 결과는 다음 <그림 4>와 같다.
- 김태형 외(2007)는 차량 시뮬레이터를 이용하여 VMS 메시지에 대한 운전자 행태를 분석하였다. 메시지 판독시간 모형을 도출하기 위하여 시뮬레이션 시나리오에서 주행속도, 도로기하구조 및 메시지 정보단위수를 고려하였다. 피실험자에게 판독시점과 판독종점에 버튼을 누르게 하거나 Eye Tracker를 이용하여 판독시간을 측정하였다.
- 상황정보 메시지와 행동정보 메시지로 구분하고 표출 방식은 텍스트와 픽토그램을 조합하여 경고정보 메시지를 설계하여 현장실험을 수행하였다. 메시지의 평가 항목으로 인지도, 선호도, 판독시간을 측정하여 다기준 의사결정기법 및 AHP기법을 이용하여 가치함수를 정립하고 가중치를 산출하였다. 이를 통해 메시지별 가치를 산출하여 경고정보 메시지의 우선순위를 선정하였다.
- 5를 넘는 Data를 사용하였다. 모형 도출 과정에서 메시지 줄수, 정보단위수, 주행속도를 독립변수로 고려하였다. 메시지 줄수는 모형에서 적합하지 않은 변수로 나타났으며, 속도가 낮을수록 정보단위에 따라 판독소요시간이 급격히 증가하고, 속도가 높을수록 정보단위에 덜 민감하게 판독소요시간이 증가하는 것으로 나타났다.
- 반응표면함수는 수집된 Data에 대하여 판독 정확도가 50%, 70%, 90% 이상인 세 그룹으로 분류하여 3개의 함수를 도출하였다. 판독정확도에 따라 분류된 각 그룹의 개체수는 다음 <표 13>과 같다.
- 본 연구에서는 가상주행 시뮬레이터만을 이용하여 도로전광표지 메시지 판독소요시간 모형을 도출하였다. 따라서 실제 운전환경과는 차이를 고려하지 못하였으며, 향후 현장실험을 통해 시뮬레이터와 현실 간의 차이를 보정하여 모형을 개선할 필요가 있다.
- 본 연구에서는 판독에 영향을 미치는 요소 중 주행속도와 정보단위수, 그리고 메시지 줄수만을 고려하여 실험을 수행하였다. 기존 시뮬레이터 실험과의 가장 큰 차이점은 주행속도에 대한 영향을 좀 더 정확하게 측정하기 위하여 변수의 값을 다양하게 설정하였으며, 판독정확도를 측정한 것이다.
- 김태진 외(2010)는 실시간 경고정보를 제공하기 위하여 최적의 경고정보 메시지를 선정하였다. 상황정보 메시지와 행동정보 메시지로 구분하고 표출 방식은 텍스트와 픽토그램을 조합하여 경고정보 메시지를 설계하여 현장실험을 수행하였다. 메시지의 평가 항목으로 인지도, 선호도, 판독시간을 측정하여 다기준 의사결정기법 및 AHP기법을 이용하여 가치함수를 정립하고 가중치를 산출하였다.
- 현재 운전자 구성비를 고려하여 피실험자를 모집하였으며 차량 주행 시뮬레이션 패키지인 UCWinroad로 주행 환경을 구축하고 고해상도 50인치 급 디스플레이와 모의 차량 컨트롤러 등으로 시뮬레이터를 구성하였다. 실제 주행시와 유사한 실험환경을 구축하기 위하여, 실제와 동일한 거리에서 메시지를 판독할 수 있게 하고 실제 운영되는 메시지를 표출하였다. 또한 피실험자는 모의 컨트롤러를 통해 시뮬레이션 내 차량을 조작하여 실제 운전행위와 동일한 수준의 업무행위를 부과받게 된다.
- 위의 시사점을 반영할 수 있는 가상 차량 주행 시뮬레이터인 UC-Winroad 패키지를 이용하여 실험 환경을 구현하고 실험을 수행하였다. 실험 결과를 분석하여 VMS 메시지 판독정확도를 살펴보고, 판독소요시간 모형을 도출하였다.
- 실험 환경은 가상주행 시뮬레이션인 UC-Winroad 패키지를 이용하여 구현하였다. UC-Winroad 패키지는 구성이 간편하면서도, 영상의 질이 타 가상 주행 시뮬레이션 패키지와 비교하여도 떨어지지 않는다는 장점이 있다.
- Wang 외 (2002)는 운전자의 인적요소와 메시지 속성에 따른 운전자의 판독소요시간 및 판독정확도에 영향을 주는 요인을 분석하기 위하여 실제 주행영상에 VMS를 합성하는 방법을 이용하였다. 실험을 2단계로 분류하여 1단계에서는 글자 크기와 색상, 2단계에서는 메시지 전환방법과 날씨 및 주행차선 등 주행환경을 고려하였다. 표출되는 메시지에는 운전자의 판독정확도를 측정하기 위하여 의미없는 메시지를 포함하였다[2].
- Michalis Stavrou Kilaras(1996)는 VMS의 메시지 길이에 따른 운전자 반응시간을 측정하였다. 실험을 표출화면 유형에 따라 3가지로 분류하고, 그 중 실제 운전행위를 대신할 수 있는 업무를 부과한 시나리오도 포함하였다. 업무행위를 부과하였을 때 메시지에 대한 반응시간이 증가하고, 메시지 글자수가 임계치를 넘을 경우 메시지와 반응시간 사이에 선형 상관관계가 존재하는 것으로 나타났다[1].
- 예비 실험에서는 피실험자가 VMS 메시지를 최초로 판독한 시점에 버튼을 누르고 판독을 완료한 시점에 버튼을 누르도록 하였다. 하지만 연령이 많은 피실험자들이 해당 실험 방법에 적응하는데 지나치게 많은 연습 주행이 필요하여 본 주행시 Data에 영향을 주는 것으로 나타났다.
- 위의 시사점을 반영할 수 있는 가상 차량 주행 시뮬레이터인 UC-Winroad 패키지를 이용하여 실험 환경을 구현하고 실험을 수행하였다. 실험 결과를 분석하여 VMS 메시지 판독정확도를 살펴보고, 판독소요시간 모형을 도출하였다.
- 이와 동시에 지나치게 높은 판독정확도 기준을 이용할 경우 속도가 높고 정보단위수가 높은 시나리오의 Data들이 지나치게 많이 유실되게 된다. 이 두가지 사항을 고려한 타협점으로 판독정확도를 50% 이상의 Data를 사용한 모형을 선택하였다.
- 메시지의 평가 항목으로 인지도, 선호도, 판독시간을 측정하여 다기준 의사결정기법 및 AHP기법을 이용하여 가치함수를 정립하고 가중치를 산출하였다. 이를 통해 메시지별 가치를 산출하여 경고정보 메시지의 우선순위를 선정하였다. 하지만 피실험자수를 충분히 모집하지 못하고 PVMS를 이용해서 실험하였기 때문에 실제 환경을 완벽히 반영하지 못한 한계점이 있다[7].
- 따라서 두 변수 모두 회귀모형에 그대로 사용하기에는 적합하지 않다. 이에 두 변수의 인자분석 후 도출된 인자를 독립변수로 고려하여 판독소요시간을 측정하는 회귀모형을 도출하였다. 하지만 이 모형은 정보단위수만 독립변수로 고려한 모형보다 R2값이 낮게 나타나 인자를 독립변수로 사용하는 것은 오히려 수집된 Data에 적합하지 않은 것으로 판단하였다.
- 이에 메시지 줄수가 3, 4줄로 나뉘어진 그룹에 대해서만 분산분석을 수행하였으며 그 결과는 다음 과 같다.
- 이에 메시지 줄수가 3줄과 4줄인 Data를 한 그룹으로 보고 메시지 줄수가 2인 그룹과 분산분석을 다시 수행하였으며 그 결과는 다음 과 같다.
- 하지만 연령이 많은 피실험자들이 해당 실험 방법에 적응하는데 지나치게 많은 연습 주행이 필요하여 본 주행시 Data에 영향을 주는 것으로 나타났다. 이에 본실험에서는 운전자와 VMS와의 도로가변정보 안내시설 설치 및 관리 지침 : 도로전광표지편(건설교통부, 1999)을 참조하여 일정지점에 다다르면 VMS 메시지를 판독할 수 있도록 설정하였다. 시뮬레이션은 주행 상황에 적합한 소음을 생성하여 스피커를 통해 재생되며 구현된 실내 시뮬레이션 환경은 다음 <그림 3>과 같다.
- 이에 분산분석을 수행하여 정보단위수가 정확도에 미치는 영향을 살펴보았으며, 그 결과는 다음 과 같다.
- 6미만으로 떨어지는 것으로 나타났다. 이에 정보단위수와 속도에 따른 판독정확도를 추정하기 위한 반응표면함수를 도출하였다. 일반적으로 사용하는 최소자승법(Ordinary Least Square)을 이용한 결과는 다음 <표 10>과 같다.
- 정보량이 미치는 영향을 조사하기 위하여 3~9단위 사이의 정보단위수와 2~4줄 사이의 메시지 줄수를 조합하여 현재 서울시에서 활용되는 VMS 메시지 위주로 총 26개의 VMS 메시지 이미지를 준비하였으며 1회 실험마다 준비된 메시지 중 임의로 피실험자에게 제공하였다. 실험에 사용된 VMS 메시지는 부록 A에 수록하였다.
- 피실험자가 최초로 메시지를 판독가능한 시점인 VMS 전방 277m를 지나쳐 간 시점과 버튼을 누른 시점과의 시간차이를 이용하여 판독소요시간을 측정하였다. 주행속도는 시뮬레이터 내에서 역시 로그 파일로 기록되며 판독을 시작한 시점과 완료한 시점 사이의 평균속도를 산출하여 이용하였다.
- 주행속도의 영향을 조사하기 위하여 피실험자에게 30km~90km 사이의 임의의 속도를 권고하면서 시뮬레이션 화면에 나타난 속도계를 보면서 가능한 권고속도를 지킬 것을 주문하였다. 실제 운전환경과 시뮬레이션 환경을 유사하게 만들기 위하여 권고된 속도에 맞추어 주변 교통량을 생성하다.
- 최소한 필요한 피실험자수를 100명으로 보고 각 그룹별로 필요한 피실험자수는 통계청에서 제공하는 각 연령대별 인구를 성별에 따른 운전면허소지자 비율에 맞춰 분배하여 도출하였다.
- 한 개 시나리오의 주행을 마친 피실험자는 판독한 메시지를 설문지에 적게 된다. 판독정확도는 피실험자가 기록한 메시지 중 의미가 맞은 정보단위 수를 원래 메시지의 정보단위수로 나누어 측정하였다.
- 피실험자는 차량을 주행하는 동시에 VMS 메시지셋을 판독완료한 시점에 컨트롤러의 버튼을 눌러 해당 시점을 기록하게 된다. 피실험자가 최초로 메시지를 판독가능한 시점인 VMS 전방 277m를 지나쳐 간 시점과 버튼을 누른 시점과의 시간차이를 이용하여 판독소요시간을 측정하였다. 주행속도는 시뮬레이터 내에서 역시 로그 파일로 기록되며 판독을 시작한 시점과 완료한 시점 사이의 평균속도를 산출하여 이용하였다.
- Lai 등 (2004)은 운전자의 인지반응시간 및 판독정확도에 영향을 미치는 메시지 속성을 분석하였다. 피실험자는 차량 내에서 핸들 등을 조작하면서 프로젝터에서 표출되는 주행화면 영상을 시연하는 실험환경을 구현하였다. 하지만 실제로 핸들과 페달이 화면과 연계되어 조작할 수는 없고, 분산분석을 통해 메시지속성에 미치는 영향만을 분석하였다는 한계가 있다[3].
- 메시지 판독시간 모형을 도출하기 위하여 시뮬레이션 시나리오에서 주행속도, 도로기하구조 및 메시지 정보단위수를 고려하였다. 피실험자에게 판독시점과 판독종점에 버튼을 누르게 하거나 Eye Tracker를 이용하여 판독시간을 측정하였다. 정보단위와 판독소요시간 사이에 상관관계가 나타난 모형을 개발하였으나 주행속도는 유의한 변수로 나타나지 않았다.
- 현재 운전자 구성비를 고려하여 피실험자를 모집하였으며 차량 주행 시뮬레이션 패키지인 UCWinroad로 주행 환경을 구축하고 고해상도 50인치 급 디스플레이와 모의 차량 컨트롤러 등으로 시뮬레이터를 구성하였다. 실제 주행시와 유사한 실험환경을 구축하기 위하여, 실제와 동일한 거리에서 메시지를 판독할 수 있게 하고 실제 운영되는 메시지를 표출하였다.
대상 데이터
- 113명의 피실험자들에 대하여 실험을 수행하여 피실험자가 버튼을 지나치게 늦게 누르거나 버튼을 누르지 못해 적합한 판독소요시간이 기록되지 못한 경우를 제외하고 총 956개의 Data가 수집되었다. 수집된 Data에 대하여 통계분석패키지인 SPSS 패키지를 이용하여 회귀분석 및 분산분석 등을 수행하였다.
- 기존 시뮬레이터 실험과의 가장 큰 차이점은 주행속도에 대한 영향을 좀 더 정확하게 측정하기 위하여 변수의 값을 다양하게 설정하였으며, 판독정확도를 측정한 것이다. 또한 피실험자군을 실제 운전자 분포와 유사하게 성별, 나이를 고려하여 113명을 모집하였다.
- 시뮬레이션 내 주행구간은 서울시 도시고속도로 강변북로를 모사하여 왕복 6차선 직선구간 1.5km를 생성하였다. VMS는 생성된 주행구간의 상류부로부터 1km 지점에 위치하며, 운전자는 1km 주행 후 VMS를 지나친다.
- 시뮬레이션은 메시지와 속도의 조합에 따라 총 182개로 구성된다. 피실험자는 시뮬레이션 환경 및 실험 방법에 적응하기 위하여 182개의 시나리오 중 임의로 선정된 시나리오 2개에 대하여 주행하였다.
- 피실험자군은 운전면허를 소지한 1년 이상의 운전경력자를 대상으로 현재 운전자 성비 및 연령비율을 고려하여 113명을 모집하였으며 모집한 피실험자군은 다음 와 같다.
- 시뮬레이션은 메시지와 속도의 조합에 따라 총 182개로 구성된다. 피실험자는 시뮬레이션 환경 및 실험 방법에 적응하기 위하여 182개의 시나리오 중 임의로 선정된 시나리오 2개에 대하여 주행하였다. 그 후 추가로 선정된 시나리오 10개에 대하여 주행한 결과만 분석하였다.
데이터처리
- 값이 낮게 나타났다. 따라서 이상치에 대한 영향을 완화시켜 회귀모형을 도출하는 로버스트 회귀분석(Robust Regression)을 이용하여 반응표면함수를 도출하였다. 해당 회귀분석방법으로 SPSS 패키지 내에서 동질성 회귀분석 모듈을 이용하였으며 그 결과는 다음 <표 11>과 같다.
- 메시지 줄수가 2줄일 때는 3, 4줄일 때보다 판독정확도가 높게 나타났으나 3줄과 4줄 사이에는 판독정확도에 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 정보단위수와 주행속도가 판독정확도에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 회귀분석을 수행하였다. 회귀분석 결과 정보단위수가 적을 때는 주행속도가 판독정확도에 큰 영향을 주지 않지만 정보단위수가 많아지고 주행속도가 높아질수록 판독정확도가 떨어지는 것으로 나타났다.
- 113명의 피실험자들에 대하여 실험을 수행하여 피실험자가 버튼을 지나치게 늦게 누르거나 버튼을 누르지 못해 적합한 판독소요시간이 기록되지 못한 경우를 제외하고 총 956개의 Data가 수집되었다. 수집된 Data에 대하여 통계분석패키지인 SPSS 패키지를 이용하여 회귀분석 및 분산분석 등을 수행하였다. 다만 본 연구에서는 도로전광표지 메시지 변수와 주행속도에 대해서만 Data를 분석하였다.
- Driving Simulator를 이용하여 VMS와 유출연결로간의 이격거리에 따른 유출연결로 진입의 성공여부를 조사하였다. 이항 로지스틱 회귀분석과 요인분석을 사용하여 이격거리와 운전자의 특성에 따른 유출연결로 진입 성공확률 모형을 도출하였다. 그러나 제한된 교통조건 및 피실험자를 대상으로 실험을 수행하였다는 한계가 있다[6].
- 좀 더 정확한 분석을 위하여 정보단위수와 속도에 따른 판독정확도 평균값을 계산하였으며 그 결과는 와 같다.
- 주행속도와 메시지 정보량이 판독소요시간에 미치는 영향을 측정하기 위하여 회귀분석을 수행하였다. 피실험자의 무성의한 실험수행으로 인한 왜곡된 Data를 걸러내고, 지나치게 높은 판독정확도 기준으로 인해 많은 Data 유실을 방지하기 위해 판독정확도가 0.
이론/모형
- 도로 용량편람(건설교통부, 2001)과 Underwood 모형(1)을 이용하여 시뮬레이터 내 교통량을 산출하였으며 그 값은 다음 와 같다.
- 메시지 줄수, 정보단위수와 주행속도가 판독소요시간에 미치는 영향을 밝히기 위한 회귀모형을 도출하는 과정에서 최소자승법을 이용하여 모형을 도출하였다. 모형을 도출하기에 앞서 각 변수들의 상관관계를 살펴본 결과는 다음 <표 12>와 같다.
- 따라서 주행속도와 메시지 정보단위수만 독립변수로 고려하여 판독소요시간 측정을 위한 회귀모형을 추정하였다. 회귀모형을 도출하기 위하여 반응표면 방법론을 이용하였으며 해당 방법론은 각 독립변수들의 조합효과를 추정하는 효과가 뛰어나다.
성능/효과
- 도출된 세 모형의 R2값 모두 0.7을 넘었으며 세 함수를 구성하는 변수의 t-통계량 모두 유의수준을 만족하는 것으로 나타났다. 세 함수 모두 정보단위수의 제곱과 정보단위수와 속도의 곱으로 표현된 변수를 포함하였다.
- 회귀분석 결과 정보단위수가 적을 때는 주행속도가 판독정확도에 큰 영향을 주지 않지만 정보단위수가 많아지고 주행속도가 높아질수록 판독정확도가 떨어지는 것으로 나타났다. 또한 메시지 정보단위수가 8단위를 넘을 경우 판독 정확도가 0.6 미만으로 떨어지는 것으로 나타났으며 이로 보아 실제 메시지를 제공할 때 8단위를 넘는 메시지는 제공하지 않는 것이 바람직하다고 판단된다.
- 18306보다 낮은 값으로 보다 적합성이 높다고 할 수 있다. 또한 모형에서 사용된 변수 모두 t-통계량이 유의수준을 만족했다. 반응표면함수에서는 정보단위수가 판독정확도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며 정보단위수가 증가할수록 판독정확도는 떨어지는 것으로 나타났다.
- 메시지 줄수가 2줄인 경우 3, 4줄에 비하여 정확도가 높은 것으로 나타났으며, 메시지 줄수가 3, 4줄인 경우 두 집단 사이에 정확도 평균값에 차이가 없다고 판단되었다. 이에 메시지 줄수가 3, 4줄로 나뉘어진 그룹에 대해서만 분산분석을 수행하였으며 그 결과는 다음 <표 6>과 같다.
- 본 연구에서는 메시지 정보량이 운전자의 메시지 판독정확도에 대해 미치는 영향을 분석해보았다. 메시지 줄수가 2줄일 때는 3, 4줄일 때보다 판독정확도가 높게 나타났으나 3줄과 4줄 사이에는 판독정확도에 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 정보단위수와 주행속도가 판독정확도에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 회귀분석을 수행하였다.
- 모형 도출 과정에서 메시지 줄수, 정보단위수, 주행속도를 독립변수로 고려하였다. 메시지 줄수는 모형에서 적합하지 않은 변수로 나타났으며, 속도가 낮을수록 정보단위에 따라 판독소요시간이 급격히 증가하고, 속도가 높을수록 정보단위에 덜 민감하게 판독소요시간이 증가하는 것으로 나타났다.
- 또한 모형에서 사용된 변수 모두 t-통계량이 유의수준을 만족했다. 반응표면함수에서는 정보단위수가 판독정확도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며 정보단위수가 증가할수록 판독정확도는 떨어지는 것으로 나타났다. 위 반응표면함수를 contour 그래프로 표현한 결과는 다음 <그림 6>과 같다.
- 0초로 제시하였으며, 2007년 건설교통부에서 제시한 모형은 정보단위가 증가할수록 정보단위수 당 판독소요시간이 줄어드는 경향이 있다. 본 연구에서 도출한 모형은 주행속도가 낮을 때 정보단위수가 증가할수록 판독소요시간에 대한 민감도가 높게 나타나고, 주행속도가 높을수록 정보단위수에 대해 덜 민감해지는 경향을 나타냈다.
- 분산분석 결과, 정보단위수에 따라 구분된 집단 사이에는 정확도 사이에 차이를 나타내는 것으로 나타났다. 좀 더 정확한 분석을 위하여 정보단위수와 속도에 따른 판독정확도 평균값을 계산하였으며 그 결과는 <표 9>와 같다.
- 셋째, 운전자가 실제로 메시지를 판독하지 않았음에도 판독했다고 하는 경우를 방지하기 위하여 메시지 판독정확도를 측정하여야 한다.
- 위 를 살펴볼 때 정보단위수가 증가할수록 판독정확도가 떨어지는 경향을 나타내고 있으며 정보단위수가 8단위일 경우 0.6미만으로 떨어지는 것으로 나타났다.
- <표 6>의 분산분석 결과를 볼 때, 메시지 줄수가 3줄과 4줄인 그룹의 정확도 평균은 서로 다르다고 할 수 없다. 이에 메시지 줄수가 3줄과 4줄인 Data를 한 그룹으로 보고 메시지 줄수가 2인 그룹과 분산분석을 다시 수행하였으며 그 결과는 다음 <표 7>과 같다.
- <그림 10>에서 보여지듯이 어떤 주행속도에서도 정보단위수가 증가할수록 메시지 판독소요시간은 늘어나는 것으로 나타났으며, 이는 상식적으로 당연한 사실이 본 연구에서도 확인된 것이다. <그림 10>의 특이사항은 정보단위수가 5보다 클 경우에는 정보단위당 판독소요시간(총 판독소요시간 / 정보단위수)은 속도가 빠를수록 짧은 것으로 나타났다. 이는 속도가 빠를 경우 운전자는 메시지 판독가용시간이 짧음을 본능적으로 알게 되며, 가능한 빨리 메시지를 판독하려 노력하기 때문에 나타나는 현상으로 추론된다.
- 피실험자에게 판독시점과 판독종점에 버튼을 누르게 하거나 Eye Tracker를 이용하여 판독시간을 측정하였다. 정보단위와 판독소요시간 사이에 상관관계가 나타난 모형을 개발하였으나 주행속도는 유의한 변수로 나타나지 않았다. 또한 피실험자가 30명으로 전체 운전자군을 대표하는 집단으로 보기 힘들다는 한계점이 있다[5].
- 첫째, 시뮬레이터는 실제 주행환경과 유사하게 구성되어야 하며 실험 변수로 고려된 변수 외에는 각 시나리오마다 모두 동일한 조건을 유지하여야 한다.
- 또한 정보단위수와 주행속도가 판독정확도에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 회귀분석을 수행하였다. 회귀분석 결과 정보단위수가 적을 때는 주행속도가 판독정확도에 큰 영향을 주지 않지만 정보단위수가 많아지고 주행속도가 높아질수록 판독정확도가 떨어지는 것으로 나타났다. 또한 메시지 정보단위수가 8단위를 넘을 경우 판독 정확도가 0.
후속연구
- 본 연구에서는 가상주행 시뮬레이터만을 이용하여 도로전광표지 메시지 판독소요시간 모형을 도출하였다. 따라서 실제 운전환경과는 차이를 고려하지 못하였으며, 향후 현장실험을 통해 시뮬레이터와 현실 간의 차이를 보정하여 모형을 개선할 필요가 있다.
- 본 연구에서 도출된 모형은 기존 모형과는 달리 교통류 상황을 반영하고 있다. 이에 정보량뿐만 아니라 교통류 속도와 같은 교통상황에 대한 영향을 정밀하게 반영한 메시지셋 현시를 설계할 수 있을 것으로 기대된다.
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