선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문은 운전자의 시선 집중 변화를 계량화하는 IT기술을 활용하여 현장에 설치된 ‘옐로카펫’으로 인한 운전자 시인성 증진 효과를 공학적으로 진단한 내용을 제시한다.
- 본 연구는 어린이들이 ‘옐로카펫’ 상부로 스스로 진입하여 올라가는 넛지(Nudge)효과에 대한 검증을 배제하였다.
- 본 연구는 어린이보호구역 내 횡단보도 보행자 교통안전 증진에 대한 막연한 기대감에 근거하여 현장에 설치되고 있는 ‘옐로카펫’의 객관적 효과를 VAS 분석을 통해 정량적으로 분석하고 해석한 결과를 제시하였다.
가설 설정
- 이들의 연구가 연속류 도로 운전자만을 대상으로 진행되었기는 하나 ‘옐로 카펫’에 ‘형광 황색’ 색상의 사용으로도 유사한 효과가 있을 수도 있다는 긍정적인 가정을 하게 한다.
제안 방법
- ‘옐로카펫’ 설치 전 후 횡단보도 보행자 대기 공간에 대한 운전자들의 시선 집중도가 증가함에 따라, 운전자들이 해당 지점에 시선을 집중하는 순서에 변화가 존재하는지 여부를 분석(분석 3) 하였다.
- ‘옐로카펫’이 설치되기 전 운전자 시선이 교차로 부근 하늘 위로 올라간 나무 상단에 집중되어 ‘보행자 대기 공간’ 시선 집중도가 낮은(온도 지도 상 청색으로 표현) 반면, ‘옐로카펫’ 설치 이후 ‘보행자 대기 공간’ 시선 집중도가 높아(온도 지도상 적색으로 표현)지는 것으로 분석되는 본 연구결과의 사례를 제시한다([Figure 3] 참조).
- ‘옐로카펫’이 설치된 지점과 ‘옐로카펫’이 설치되지 않은 지점에서 운전자들의 주의집중 수준 변화량을 측정하여 비교하는 방법을 적용하였다.
- 서울특별시 중구 현장 조사 13개 지점([Table 1] 참조)에서 ‘옐로카펫’ 설치 전 후에 수집된 사진들을 토대로 VAS 분석을 수행하였다.
- ‘옐로카펫’ (1) 설치 전 운전자 시인성 집중도 표본과 (2) 설치 후 운전자 시인성 집중도 표본을 비교하는 쌍체검정(Paired t test) 통계시험을 수행하였다. 설치 전 표본 평균을 m1, 설치 후 표본 평균을 m2로 구분하는 아래의 단측(one-tailed) 가설검정실험을 신뢰수준 95% 수준 에서 수행하였다.
- 수집된 현장자료(이미지)를 토대로 ‘옐로카펫’ (1) 설치 전 운전자들의 시선집중 수준과 (2) 설치 후 운전자들의 시선집중 수준을 비교하는 방식으로 시인성 증진효과를 분석하였다.
- [Figure 5]는 횡단보도 보행자 대기공간에 대한 운전자 시선 이동경로 우선순위가 ‘옐로카펫’ 설 치 전 ‘4위’ 수준([Figure 5(a)] 참조)에서 설치 후 ‘1위’ 수준([Figure 5(b)] 참조)으로 상승되는 사례를 제시한다. 운전자 시선이 머물게 되는 순서 또는 유무에 따라 운전자 인지반응시간이 증가하거나 감소하는 영향이 있기 때문에 분석을 수행한다.
- 경우에 따라 운전자 시인성 집중도 지표가 100% 이상 급격하게 증가하는 경우도 관측되었다. 지표 값의 변화가 없거나 오히려 감소하는 일부 지점도 발견되었으며, 해당상황에 대한 별도의 해석을 추후 수행하였다.
- 총 13개 지점별 ‘횡단보도 보행자 대기 공간’에 ‘옐로카펫’ 설치 전 후 변화하는 운전자 시인성 집중도 분석(분석 2) 결과 값을 도출하여 [Table 2]에 제시하였다.
- 총 13개 지점에 포함되는 개별 지점에서 도출된 ‘온도 지도’로 ‘옐로카펫’ 설치 전 후의 운전자 시인성 집중도 변화를 정리하여 [Figure 6(a)]에서 [Figure 6(m)]까지 제시하였다.
- 해당 방법을 통해 정량화된 자료를 토대로 ‘옐로카펫’ 설치 전 후 운전자 시인성 증가정도의 통계적 분석을 수행한다.
대상 데이터
- ‘옐로카펫’ 설치 전과 후 운전자들이 도로현장에서 마주치게 되는 횡단보도 주변 보행자 대기 공간 상황(이미지) 자료를 수집하였다.
- 어린이보행자들이 많이 관측되는 주간 등하교 시간대를 대상으로 총 13개 지점에서 ‘옐로카펫’이 설치되기 전 13개 자료(각 지점별 1장)를 우선적으로 취득하였다.
- 이들 사전 사후조사를 통하여 수집된 자료는 총 26개(13×2) 자료에 해당한다.
- 자료를 수집하기 위하여 서울시 중구 어린이보호구역 내 ‘옐로카펫’ 설치가 계획된 13개 지점을 자료수집 지점으로 선정하였다.
데이터처리
- ‘옐로카펫’ (1) 설치 전 운전자 시인성 집중도 표본과 (2) 설치 후 운전자 시인성 집중도 표본을 비교하는 쌍체검정(Paired t test) 통계시험을 수행하였다.
- ‘옐로카펫’ 설치 전 후 변화하는 운전자 시인성 집중도 지표 값에 대한 변화량에 대한 통계적 가설 검정을 수행하였다.
- 그러나 이러한 방법을 통한 시각적 결과 표출은 분석자들 및 정책결정자들의 이해를 도와주나, 공학적 분석을 위한 산술적 수치를 파악하기 쉽지 않아 추가기능의 VAS 분석 2(Analysis 2)를 수행한다.
- 자료를 수집하기 위하여 서울시 중구 어린이보호구역 내 ‘옐로카펫’ 설치가 계획된 13개 지점을 자료수집 지점으로 선정하였다. 수집된 자료를 VAS로 분석하였다.
이론/모형
- 수집된 현장자료(이미지)를 토대로 ‘옐로카펫’ (1) 설치 전 운전자들의 시선집중 수준과 (2) 설치 후 운전자들의 시선집중 수준을 비교하는 방식으로 시인성 증진효과를 분석하였다. 운전자들의 시선집중 수준을 계량화하는 방법으로 [Figure 1]의 일련의 분석방법에 VAS를 적용하며 수행하였다.
- 운전자의 시선 집중 수준을 계량화하기 위한 방법으로는 최근 디자인 분야에서 사용되는 사람의 시선 집중수준 변화 측정방법을 사용한다. 미국 쓰리엠(3M, 2010)이 제안하는 Visual Attention Software(VAS)는 국가별, 인종별, 성별, 연령대별 사람들의 다양한 시각 행동양상 자료를 움직임 패턴으로 학습한 전산모형으로 실제 운전자 시선 집중 수준 참값 대비 90%의 예측 정확도를 가진다고 보고된다.
- ‘옐로카펫’이 설치된 지점과 ‘옐로카펫’이 설치되지 않은 지점에서 운전자들의 주의집중 수준 변화량을 측정하여 비교하는 방법을 적용하였다. 이를 위해 운전자 시선집중 분석기법을 활용하였으며, 분석모형으로 Visual Attention Software (VAS)를 적용하였다. 이는 제안된 IT 공공분야 융합서비스 프레임(Lee and Lee, 2013) 중 정책적 타당성 분석 부문에 해당한다.
성능/효과
- •운전자들의 시인성 집중 수준이 향상됨에 따라 운전자들이 보행자 대기공간에 관심을 집중하는 우선순위가 상승(평균 2.41단계 상승)하는 효과가 존재함을 확인하였다.
- 가설검정 분석 결과 귀무가설을 기각하는 통계량이 도출되어, 이들 두 집단은 통계적으로 상이함(p-value : 0.00059)을 확인하였다. 이를 통해 ‘옐로카펫’을 설치함으로 운전자들의 시인성이 증진되는 효과가 있음을 통계적으로 확인하였다.
- 본 연구는 ‘옐로카펫’이 설치되어도 효과가 미비한 지점도 존재하는 것을 확인하였다.
- 분석 결과 ‘옐로카펫’ 설치 후 ‘횡단보도 보행자 대기 공간’의 ‘온도 지도’가 대부분 높아지고 있음을 시각적으로 확인할 수 있다.
- 분석(분석 2) 결과 ‘옐로카펫’이 설치 된 후 ‘횡단보도 보행자 대기 공간’에 대한 운전자들의 시인성 집중도가 감소된 지점도 있으나, ‘옐로카펫’ 설치 전 상황과 비교하여 평균 71.34% 수준으로 대부분 증가하는 것으로 도출되었다.
- 분석결과 운전자들의 시선은 ‘옐로카펫’이 설치되기 전 교차로 주변 개별 시설에 분산되고 있었으나, ‘옐로카펫’ 설치 후 운전자들의 시선이 ‘옐로카펫’으로 집중하게 되는 효과가 있는 것으로 도출되었다.
- 이들 지점들을 분석한 결과 (1) ‘옐로카펫’ 주변에 이미 많은 노란색 시설이 많이 설치되어 있거나, (2) 현장 여건상 ‘옐로카펫’을 정상적으로 충분히 넓게 설치하지 못한 특성을 가지고 있는 것으로 도출되었다.
후속연구
- ‘옐로카펫’이 이제 설치되고 있어 본 연구에서는 수행하지 못한 ‘옐로카펫’ 적용에 따른 관련 이력자료를 장기간 수집한 후, 설치 지점에서의 교통사고 발생건수 및 교통사고 발생 유형을 비교하는 연구가 필요함을 지적한다.
- 또한 본 연구에서 제시한 ‘옐로카펫’ VAS 분석결과가 새로운 횡단보도 보행자대기 공간 지점 ‘옐로카펫’ 신규 설치를 위한 근거로 활용될 것을 기대한다.
- 본 연구에서 수행한 VAS 분석이 정지화면을 이용한 비교분석으로 한정되어, 움직이는 차량을 주행하는 운전자들의 시각패턴과 다를 수 있는 한계 또한 존재한다. 본 연구에서 사용된 시각자료 역시 옐로카펫 설치 전과 후 시각자료 수집조건이 동일하여야 하나, 기상여건 및 현장에서 발생한 인적오류(촬영 각도 등) 한계가 존재하여 완벽하게 동일하지 않다는 한계를 가지고 있다. 이러한 현장의 자료를 측정하는 과정에 발생되는 오차를 고려한 집단 간 평균 차이 검증이 필요하나 본 연구에서는 이러한 오차에 대한 분석을 배제하였다.
- 본 연구에 사용된 VAS 분석기법은 세계 다양한 인종, 국가, 성별, 연령별 인간들의 시각 행동양상 패턴을 기반으로 개발되었기에, 우리나라 운전자들의 행동양상도 설명할 수 있다는 가정이 연구 과정에 포함된다. 본 연구에서 수행한 VAS 분석이 정지화면을 이용한 비교분석으로 한정되어, 움직이는 차량을 주행하는 운전자들의 시각패턴과 다를 수 있는 한계 또한 존재한다. 본 연구에서 사용된 시각자료 역시 옐로카펫 설치 전과 후 시각자료 수집조건이 동일하여야 하나, 기상여건 및 현장에서 발생한 인적오류(촬영 각도 등) 한계가 존재하여 완벽하게 동일하지 않다는 한계를 가지고 있다.
- 어린이들이 ‘옐로카펫’ 상부로 스스로 진입하는 넛지 효과에 대한 정량적 분석을 수행할 것을 향후연구로 제안한다.
- 최근 횡단 보행자 신호 대기 공간 배경색을 넓은 노란색으로 처리하여 횡단보도를 이용하는 어린이들을 운전자들이 잘 볼 수 있도록 하는 ‘옐로 카펫’ 이 주변에 설치되고 있다. 이는 (1) 자발적으로 노란색 배경에 어린이들이 강요받지 않고 서게 하는 넛지(Nudge) 효과를 유도하고, (2) 이를 통해 운전자들이 어린이의 존재여부 및 위치지점을 노란색 배경을 통해 먼저 인식하게 하는 효과가 교통안전 증진으로 연계될 것으로 기대한다.
- 이러한 분석 결과는 향후 ‘옐로카펫’ 신규 설치 지점 선정 시 참조할 수 있는 기술지침에 반영될 수 있는 정보를 제시한다.
- 이러한 연구제약에도 불구하고 보수적인 교통안전분야에서 IT서비스기술이 지속적으로 연구 및 활용되는 경우 교통 신기술에 대한 검증이 현재에 비하여 보다 신속하게 이루어질 수 있을 것이라 기대한다.
- 해당 분석 결과를 반영하여 향후 ‘옐로카펫’ 신규 설치지점 선정 시 상기 특성을 가지는 지점의 우선순위를 낮게 할 것을 제언한다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.