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문제 정의
- 본 연구의 목적은 설계속도 140 km/h 이상의 고속도로 설계요소 기준 정립을 위한 기초단계로서, 운전자들이 주행속도별로 불안감을 가지는 정도를 분석하여 고속도로의 설계속도 상향정도를 결정하는데 도움을 주는 데 있다. 또한 운전자의 불안감 크기에 영향을 미치는 변수는 어떤 것이 있는지 알아보는데 있다.
- 본 연구에서는 현장주행실험을 통해 고속주행 시운전자 불안뇌파를 분석하고 불안뇌파에 영향을 미치는 요인을 연구하였다. 분석을 하기 위해 본 연구에서는 두 가지로 나누어 분석하였는데 첫째로, 주행속도와 불안뇌파와의 관계 둘째, 도로기하구조와 불안뇌파와의 관계이다.
- 이에 우리나라도 초고속도로 건설에 필요한 도로설계지침 작업을 위해서 운전자(인간)의 특성이 반영된 지침을 만드는 것이 필요하다. 본 연구의 목적은 설계속도 140 km/h 이상의 고속도로 설계요소 기준 정립을 위한 기초단계로서, 운전자들이 주행속도별로 불안감을 가지는 정도를 분석하여 고속도로의 설계속도 상향정도를 결정하는데 도움을 주는 데 있다. 또한 운전자의 불안감 크기에 영향을 미치는 변수는 어떤 것이 있는지 알아보는데 있다.
- 표준편차 역시 속도가 증가함에 따라 증가하는 것으로 보아, 불안뇌파 파워의 정도가 운전자마다 차이는 있으나 민감하게 반응하는 것으로 해석할 수 있다. 우리는 이러한 속도별 불안뇌파의 수치를 일반화 할 수 있는지 확인하기 위해 가설을 세웠다.
가설 설정
- 귀무가설H0: 두 속도 대응 쌍의 불안뇌파 파워의 평균값은 같다.
- 귀무가설H0: 불안뇌파 수치는 정규분포를 따른다.
- 대립가설H1: 두 속도 대응 쌍의 불안뇌파 파워의 평균값은 같지 않다.
- 대립가설H1: 불안뇌파 수치는 정규분포를 따르지 않는다.
제안 방법
- 우리는 위에서 간단한 데이터 분석을 통해서 주행속도, 혹은 기하구조와 불안뇌파가 어느 정도 상관이 있을 것이라는 추측을 할 수 있었다. 그리하여, 기하구조와 피 실험자 속성, 실험시각, 주행속도, 불안뇌파의 상관분석을 실시하였다. 여기서 23개 구간 중 구간길이가 짧아 결측 된 3개에 구간에 대해선 제외하고 20개 구간, 60명의 실험자의 총 1200개 자료를 활용하였다.
- 우리는 도로기하구조 구분에 따른 주행속도와 불안뇌파 파워를 분석하였다. 도로기하구조는 첫 번째로 종단경사에 따라 구분하였고, 두번째로 곡선반경에 따라 구분하였고, 세번째로 곡선반경과 종단경사를 모두 고려하여 구분하였다. 종단경사에 따라 나눈 구간에서 피 실험자들의 주행속도와 불안뇌파 파워의 평균을 산출하였다.
- 두 번째 시나리오는 운전자가 자유롭게 낼 수 있는 속도만큼 주행하라고 했을 때 기하 구조와 속도, 불안뇌파를 분석하여 보는 것이다. 두 번째 시나리오 실험 시 피 실험자가 자신의 속도를 확인하면 주행속도에 영향을 미칠 수 있으므로 계기판을 가리고 단속카메라 및 타 차량의 영향을 최소화시켜 주행하도록 하였다. 주행속도와 GPS 좌표를 기록할 수 있는 지능형 주행기록계를 실험차량에 부착하고, 운전자들에게 뇌파분석기를 머리에 부착하여 실험을 하였다.
- 본 연구는 고속주행 시 운전자들의 불안뇌파를 분석하기 위함이기 때문에 고속주행이 가능한 설계요소를 갖는 도로를 실험구간으로 선정하여 현장 실차주행 실험을 실시하였다. 실차로 고속주행시 위험성을 감안하여 시뮬레이터 실험을 고려하였으나, 시뮬레이터로 고속주행의 차이를 반영하기는 어려워 현장실차 주행을 통해 분석하였다.
- 본 연구에서 PolyG-I시스템은 운전자의 뇌파를 기록하는데 사용되었으며 운전자의 상태를 나타낼 수 있는 측정 가능한 여러 종류의 뇌파가 있지만 본 연구에서는 운전자의 불안감을 나타낼 수 있는 Hβ(High Beta)파만 사용하기로 한다.
- 본 연구에서는 현장주행실험을 통해 고속주행 시운전자 불안뇌파를 분석하고 불안뇌파에 영향을 미치는 요인을 연구하였다. 분석을 하기 위해 본 연구에서는 두 가지로 나누어 분석하였는데 첫째로, 주행속도와 불안뇌파와의 관계 둘째, 도로기하구조와 불안뇌파와의 관계이다. 실험과정에서 뇌파측정시스템 장비와 지능형주행기록계를 이용하여 운전자의 주행 자료와 불안뇌파 자료를 수집하였고 이를 토대로 연구를 진행하였다.
- 본 연구는 고속주행 시 운전자들의 불안뇌파를 분석하기 위함이기 때문에 고속주행이 가능한 설계요소를 갖는 도로를 실험구간으로 선정하여 현장 실차주행 실험을 실시하였다. 실차로 고속주행시 위험성을 감안하여 시뮬레이터 실험을 고려하였으나, 시뮬레이터로 고속주행의 차이를 반영하기는 어려워 현장실차 주행을 통해 분석하였다.
- 60명의 피실험자를 모집하여 주행실험을 실시한결과 연령, 성별, 주야에 따른 주행속도 평균과 불안뇌파의 평균은 큰 차이가 없었다. 실험 data를 가지고 주행속도와 기하구조, 운전자 특성을 독립변수로 한 운전자 불안뇌파 모형을 산출하였다. 연구결과를 살펴보면, 150km/h를 초과하여 주행할 경우 불안뇌파수치가 낮은 속도에 비해 증가함을 나타내고 기하구조에 따라 특히, 좌곡선과 내리막 경사에서 불안뇌파가 증가하는 경향을 나타내고 있다.
- 분석을 하기 위해 본 연구에서는 두 가지로 나누어 분석하였는데 첫째로, 주행속도와 불안뇌파와의 관계 둘째, 도로기하구조와 불안뇌파와의 관계이다. 실험과정에서 뇌파측정시스템 장비와 지능형주행기록계를 이용하여 운전자의 주행 자료와 불안뇌파 자료를 수집하였고 이를 토대로 연구를 진행하였다.
- 우리는 도로기하구조 구분에 따른 주행속도와 불안뇌파 파워를 분석하였다. 도로기하구조는 첫 번째로 종단경사에 따라 구분하였고, 두번째로 곡선반경에 따라 구분하였고, 세번째로 곡선반경과 종단경사를 모두 고려하여 구분하였다.
- 우리는 속도에 따른 불안뇌파 파워분석 결과에 따라 어느 주행속도에서 불안뇌파가 증가하는지 통계적으로 검증하였다. 각 주행속도 별로 쌍을 만들어 불안뇌파 파워의 평균값이 차이가 있는지 paired t-test를 실시하였다.
- 주행실험으로 수집된 자료를 가지고 불안뇌파 분석은 각 구간별로 기록된 주행속도와 GPS 좌표를 이용하여 주행거리를 산출하고 사전에 조사된 구간 기하구조를 주행거리에 따라 20m 간격으로 매칭시켰다. 이를 바탕으로 뇌파 데이터 분석 시 특정 구간을 지날 때, 구간의 진입/진출시간을 산출하고 Telescan S/W을 이용해 해당 피 실험자의 해당 구간 뇌파를 추출하여 분석을 실시하였다.
- 이에 따라본 연구에서도 고속주행으로 인한 불안감 측정뇌파는 β파로 측정하였다.
- 도로기하구조는 첫 번째로 종단경사에 따라 구분하였고, 두번째로 곡선반경에 따라 구분하였고, 세번째로 곡선반경과 종단경사를 모두 고려하여 구분하였다. 종단경사에 따라 나눈 구간에서 피 실험자들의 주행속도와 불안뇌파 파워의 평균을 산출하였다. 내리막 경사의 경우 주행속도가 오르는 경향을 보이면서 불안뇌파도 조금 상승하였다.
- 두 번째 시나리오 실험 시 피 실험자가 자신의 속도를 확인하면 주행속도에 영향을 미칠 수 있으므로 계기판을 가리고 단속카메라 및 타 차량의 영향을 최소화시켜 주행하도록 하였다. 주행속도와 GPS 좌표를 기록할 수 있는 지능형 주행기록계를 실험차량에 부착하고, 운전자들에게 뇌파분석기를 머리에 부착하여 실험을 하였다. 주행실험으로 수집된 자료를 가지고 불안뇌파 분석은 각 구간별로 기록된 주행속도와 GPS 좌표를 이용하여 주행거리를 산출하고 사전에 조사된 구간 기하구조를 주행거리에 따라 20m 간격으로 매칭시켰다.
- 주행속도와 GPS 좌표를 기록할 수 있는 지능형 주행기록계를 실험차량에 부착하고, 운전자들에게 뇌파분석기를 머리에 부착하여 실험을 하였다. 주행실험으로 수집된 자료를 가지고 불안뇌파 분석은 각 구간별로 기록된 주행속도와 GPS 좌표를 이용하여 주행거리를 산출하고 사전에 조사된 구간 기하구조를 주행거리에 따라 20m 간격으로 매칭시켰다. 이를 바탕으로 뇌파 데이터 분석 시 특정 구간을 지날 때, 구간의 진입/진출시간을 산출하고 Telescan S/W을 이용해 해당 피 실험자의 해당 구간 뇌파를 추출하여 분석을 실시하였다.
- 측두엽 왼쪽과 오른쪽 두피에 전극을 부착하여 뇌파 측정을 실시하였다.
- 피실험자들에게 110km/h부터 160km/h까지(10km/h 단위로) 주행하도록 하였다. 피 실험자 60명의 속도별 불안뇌파 파워를 분석한 결과, 110km/h에서 140km/h까지는 평균값이 비슷하게 나타났다.
대상 데이터
- 실험 구간은 고속국도 15호선 서해안고속도로 대천IC~무창포IC, 약 11km이다. 구간은 분석의 용이를 위하여 곡선반경 별 11개, 종단곡선 별 13개, 복합선형 23개로 구분하였다. 실험구간에 대한 정보는 아래 Fig.
- 본 연구의 피 실험자는 남자 45명, 여자 15명이며, 이들의 연령대는 20대 16명, 30대 20명, 40대 14명, 50대 10명이다. 피 실험자의 구성 및 실험 구간에 대한 정보는 아래 Table 1과 같다.
- 피 실험자의 구성 및 실험 구간에 대한 정보는 아래 Table 1과 같다. 실험 구간은 고속국도 15호선 서해안고속도로 대천IC~무창포IC, 약 11km이다. 구간은 분석의 용이를 위하여 곡선반경 별 11개, 종단곡선 별 13개, 복합선형 23개로 구분하였다.
- 그리하여, 기하구조와 피 실험자 속성, 실험시각, 주행속도, 불안뇌파의 상관분석을 실시하였다. 여기서 23개 구간 중 구간길이가 짧아 결측 된 3개에 구간에 대해선 제외하고 20개 구간, 60명의 실험자의 총 1200개 자료를 활용하였다.
데이터처리
- paired t-test를 시행 후 결과 값으로 나온 유의확률을 유의수준과 비교하여 귀무가설 기각 여부를 결정하였다. 유의확률이 유의수준(α: 0.
- 우리는 속도에 따른 불안뇌파 파워분석 결과에 따라 어느 주행속도에서 불안뇌파가 증가하는지 통계적으로 검증하였다. 각 주행속도 별로 쌍을 만들어 불안뇌파 파워의 평균값이 차이가 있는지 paired t-test를 실시하였다. t-test를 위한 귀무가설과 대립가설을 설정하였다.
- 그리고 불안뇌파와 #, 종단경사, 직선, 우 곡선의상관관계는 (-)의 관계로 곡선반경이 작을수록, 내리막 경사일수록 그리고 직선과 우곡선이 아닌 좌곡선에서 불안뇌파 수치는 상승한다. 상관관계분석을 통해 불안뇌파수치에 영향을 미치는 요소 들을 알아 본 후, 상관관계결과를 토대로 다중 회귀 분석을 실시하였다. 불안뇌파수치를 향상 시킬 수 있는 변수들 간의 상대적 영향력을 살펴보면 좌곡선(β = .
이론/모형
- 또한 EEG 신호의 해석방법으로 Coope(1980)3)는 뇌파 데이터의 처리를 위해 FFT(Fast Fourier Transform)분석을 통해 각 뇌파의 상대 파워 스펙트럼을 구하였다. 본 논문에서도 뇌파분석에 있어서 절대파워분석보다는 상대파워분석 방법인 Alpha파와 Beta파의 비를 계산하여 적용하였다.
- 상대파워분석은 분석대상 파형과 다른 파형과의 비율을 보는 것이며, 절대파워분석은 분석대상 파형의 절대적 수치를 보는 것이다. 본 연구에서 불안뇌파의 산출은 상대 파워분석(Band to Band Power Spectrum)를 사용하였다. 상대 파워분석(Band to Band Power Spectrum) 분석 방법은 평상시 평온할 때 발생하는 알파파(α파)에 비하여 도로주행 시 나타나는 불안뇌파(β파)의 크기를 산출하도록 한다.
- 생리신호 측정을 위한 전극 배치법으로 국제전극 배치법(10-20법)을 사용하며, 본 연구에서 운전자의 졸음 현상 및 스트레스 여부 측정을 위해 필요한 뇌파는 불안뇌파(β파)이므로 주요 불안뇌파(β파) 생성 부분인 전두엽(Fp1, Fp2)과 평상시 발생하는 알파(α)파 생성부분인 측두엽(T3, T4)에서 측정을 실시하였다.
성능/효과
- 60명의 피실험자를 모집하여 주행실험을 실시한결과 연령, 성별, 주야에 따른 주행속도 평균과 불안뇌파의 평균은 큰 차이가 없었다. 실험 data를 가지고 주행속도와 기하구조, 운전자 특성을 독립변수로 한 운전자 불안뇌파 모형을 산출하였다.
- 은 고속도로 주행시 나타나는 운전자의 생리신호 중 뇌파 신호를 추출하여 각 Lobe에서 뇌파의 특성이 운전 작업부하를 얼마나 민감하게 나타내는지 조사하였다. Relative Energy Parameter가 비운전상황과 운전상황의 차이를 확연히 구분할 수 있었으며, Alpha파와 Beta파의 비는 각 운전 상황별 부하를 부분적으로 구분해 주는 것으로 나타났다. 또한 EEG 신호의 해석방법으로 Coope(1980)3)는 뇌파 데이터의 처리를 위해 FFT(Fast Fourier Transform)분석을 통해 각 뇌파의 상대 파워 스펙트럼을 구하였다.
- 각 주행속도별 운전자들의 불안뇌파 수치가 정규분포를 따르는지 정규성 검증(K-S검증)을 해 본 결과 모든 속도에서 p-value가 0.05 이상으로 95% 신뢰수준에서 귀무가설을 기각하지 못하는 것으로 나타났다.
- 결과 값으로 110 km/h - 120 km/h 쌍의 유의확률은 0.960 (p-value > 0.05), 120km/h -130km/h 쌍의 유의확률은 0.445 (pvalue > 0.05), 130km/h - 140km/h 쌍의 유의확률은 0.471 (p-value > 0.05) 이므로 귀무가설을 기각할 수 없다.
- 연구결과를 살펴보면, 150km/h를 초과하여 주행할 경우 불안뇌파수치가 낮은 속도에 비해 증가함을 나타내고 기하구조에 따라 특히, 좌곡선과 내리막 경사에서 불안뇌파가 증가하는 경향을 나타내고 있다. 결과적으로 운전자 불안뇌파는 좌곡선의 가장 큰 영향을 받고 종단경사, 주행속도, 그리고 곡선반경에 영향을 받는 것으로 나타났다. 주행속도가 클수록 곡선반경이 작을수록, 종단경사가 내리막일수록 불안뇌파가 커지는 것을 알 수 있다.
- 071로 유의수준보다 크므로 귀무가설을 기각할 수 없는 것으로 나타났다. 결론적으로 110km/h에서 140km/h까지 운전자들이 느끼는 불안뇌파 파워 평균은 통계적으로 같다고 할 수 있으며, 150km/h 주행 시 불안뇌파의 평균은 높다고 할 수 있다.
- 이는 주행속도 150 km/h일 때 불안뇌파는 그 이하의 속도로 주행했을 때와는 평균값이 다르다는 것을 의미한다. 그 외의 쌍들의 비교를 위해서 110 km/h -130km/h, 110km/h - 140km/h, 120km/h - 140km/h 쌍을 비교해 본 결과 3개의 쌍의 유의확률이 각각 0.310, 0.122, 0.071로 유의수준보다 크므로 귀무가설을 기각할 수 없는 것으로 나타났다. 결론적으로 110km/h에서 140km/h까지 운전자들이 느끼는 불안뇌파 파워 평균은 통계적으로 같다고 할 수 있으며, 150km/h 주행 시 불안뇌파의 평균은 높다고 할 수 있다.
- 상관분석을 실시한 결과, 뇌파수치에 영향을 끼치는 요소는 좌곡선, 주행속도, 종단경사, 직선, 우곡선, #, 로 여섯 가지 요소의 상관계수는 0.05 유의수준 하에서 유의한 것으로 나타났다. 불안뇌파 수치는 좌곡선과 주행속도와의 관계가 (+)이고 #과 종단경사, 직선, 우곡선에 대해 (-)의 관계를 나타내고 있다.
- 실험 data를 가지고 주행속도와 기하구조, 운전자 특성을 독립변수로 한 운전자 불안뇌파 모형을 산출하였다. 연구결과를 살펴보면, 150km/h를 초과하여 주행할 경우 불안뇌파수치가 낮은 속도에 비해 증가함을 나타내고 기하구조에 따라 특히, 좌곡선과 내리막 경사에서 불안뇌파가 증가하는 경향을 나타내고 있다. 결과적으로 운전자 불안뇌파는 좌곡선의 가장 큰 영향을 받고 종단경사, 주행속도, 그리고 곡선반경에 영향을 받는 것으로 나타났다.
- 우리는 위에서 간단한 데이터 분석을 통해서 주행속도, 혹은 기하구조와 불안뇌파가 어느 정도 상관이 있을 것이라는 추측을 할 수 있었다. 그리하여, 기하구조와 피 실험자 속성, 실험시각, 주행속도, 불안뇌파의 상관분석을 실시하였다.
- 위의 결과를 분석해보면 가장 큰 영향을 미치는 좌곡선은 1차로 주행 시 중분대의 영향으로 시선에 제약이 생기게 되어 불안뇌파수치가 증가하는 것으로 판단된다. 종단경사의 경우 Fig.
- 결과적으로 운전자 불안뇌파는 좌곡선의 가장 큰 영향을 받고 종단경사, 주행속도, 그리고 곡선반경에 영향을 받는 것으로 나타났다. 주행속도가 클수록 곡선반경이 작을수록, 종단경사가 내리막일수록 불안뇌파가 커지는 것을 알 수 있다. 앞에서 말했듯이 성별, 연령, 주야에 따라 주행속도의 차이가 없다면, 운전자의 불안뇌파도 비슷한 수치를 보이는 것을 알 수 있다.
- 특히, β파형의 분석으로 터널 내에서 큰 곡선으로부터 작은곡선으로 진입구간에서 운전자 불안감이 최고조에 이르는 것으로 나타났다.
- 피실험자들에게 110km/h부터 160km/h까지(10km/h 단위로) 주행하도록 하였다. 피 실험자 60명의 속도별 불안뇌파 파워를 분석한 결과, 110km/h에서 140km/h까지는 평균값이 비슷하게 나타났다. 150km/h와 160km/h는 평균값이 눈에 띄게 올라간 것을 알 수 있다.
후속연구
- 산출된 모형을 사용하면 향후 설계속도가 상향된 고속도로를 설계하는데 있어 운전자의 특성이 반영되어 현실적이고 안전한 도로가 건설되리라 전망한다. 향후연구과제로는 설계속도 상향 고속도로에서 고속주행 중에도 경관디자인 등을 통해서 불안감을 줄일 수 있는지 비교 분석하는 것이 있다.
- 산출된 모형을 사용하면 향후 설계속도가 상향된 고속도로를 설계하는데 있어 운전자의 특성이 반영되어 현실적이고 안전한 도로가 건설되리라 전망한다. 향후연구과제로는 설계속도 상향 고속도로에서 고속주행 중에도 경관디자인 등을 통해서 불안감을 줄일 수 있는지 비교 분석하는 것이 있다.
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