운전자 Passive Task-Related 피로 저감을 위한 동적 승객석 시스템 개발

Abstract

운전자 피로는 운전자의 각성(alertness)과 성능을 저하시켜 교통사고를 유발시킬 수 있다. 운전자 피로는 정신적 각성 (mental alertness)이 손상된 상태로써 시각적 공간 능력(visual-spatial ability), 기억력(memory), 정보 처리(information processing), 그리고 운전 작업에 요구되는 빠른 반응(rapid reaction)과 같은 인지(cognitive) 및 정신 운동(psychomotor) 기능에 부정적인 영향을 미친다. 운전자 피로는 인지적 overload에 의한 active task-related (TR) fatigue와 인지적 underload에 의한 passive TR fatigue로 구분될 수 있다. 예를 들어, active TR fatigue는 교통 밀도가 높거나 시계가 좋지 않은 환경과 같은 높은 작업량이 요구되는 상황에서 운전하는 경우 발생될 수 있는 반면, passive TR fatigue는 단조로운 고속도로 또는 부분 자율주행 차량에서 운전하는 경우와 같이 낮은 작업량이 요구되는 상황에서 발생될 수 있다. 선행 연구들은 20% ~ 35%의 교통사고가 운전자 피로에 의해 발생된다고 보고하였다. 본 연구의 목적은 운전자의 passive TR fatigue를 저감하기 위한 동적 승객석 운동 시스템(motion seat system)을 개발하는 것이다. 본 연구의 세부적인 목적은 다음과 같다: (1) 운전자의 hip location (HL)과 eye location (EL)을 추정하기 위한 통계적 모델 개발 및 평가, (2) 단조로운 주행 중 운전자의 passive TR fatigue를 저감하기 위한 motion seat system과 motion profiles 개발, (3) 실험실 환경에서 시뮬레이션을 통한 motion seat system의 passive TR fatigue 저감 효과 평가, 그리고 (4) 실제 도로 환경에서 motion seat system의 passive TR fatigue 저감 효과 검증. 첫째, 운전자의 HL과 EL을 추정하기 위한 통계적 모델이 인체 치수, 관절 각도, 그리고 좌석 제어 변수를 사용하여 개발되었다. 23명의 한국인 운전자(여성 10명, 남성 13명)에 대한 운전 자세가 선호 자세로부터 좌석의 앞뒤 위치, 높이, backrest recline, 그리고 cushion tilt를 동시에 변화시키며 seating buck에서 측정되었다. HL, EL, 관절 각도, 그리고 좌석 구성 변수의 조절량이 motion capture system을 사용하여 수집되었다. 운전 자세(posture-based models)와 좌석 구성(seat configuration-based models)에 기반한 HL 및 EL 추정 모델이 stepwise regression을 통해 개발되었다. 제안된 추정 모델은 HL과 EL을 예측하는데 평균적인 adj. R2 (M ± SD = .83 ± .14)와 RMSE (M ± SD = 19.3 ± 4.1 mm) 측면에서 높은 정확도를 보였다. 운전 자세와 좌석 구성에 기반한 모델은 추정 성능에 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 둘째, motion seat system이 전동 조종식 운전석, 운전석의 전자제어 유닛(electronic control unit, ECU), 계측 제어기 통신망(controller area network, CAN) 장치, PC 기반 시트 제어 시스템으로 구성되었다. motion seat system은 특정 시간 간격(예: 1분)으로 backrest recline, cushion tilt, 그리고 요추 팽창/수축의 조합된 동작을 제공하는 두 가지 종류(bow, wave)의 motion profile이 전신의 펼침과 굽힘을 유도하도록 개발되었다. Backrest recline과 cushion tilt에 의한 눈 위치 변동을 보상하는 눈 위치 보정 알고리즘이 개발된 EL 추정 모델을 사용하여 motion seat system에 적용되었다. 개발된 motion profile에 대한 착좌 안락감과 주행 안전성이 차량 시트 평가 전문가(n = 10)를 대상으로 수행된 사전 실험을 통해 확인되었다. 셋째, 운전자의 passive TR fatigue 저감에 대한 motion seat system의 효용성이 실험실 기반 주행 시뮬레이션을 통해 평가되었다. 운전 경력 2년 이상의 한국인 운전자 17명이 90분의 단조로운 주행을 수행하는 동안 차선 위치의 표준편차(Standard Deviation of Lane Position, SDLP), 브레이크 반응 시간 (Brake Reaction Time, BRT), 눈 꺼풀 감김 비율(PERcentage of eyelid CLOSure rate, PERCLOS), 심전도 신호의 심장 박동 간격의 표준편차(Standard Deviation of NN interval, SDNN)와 저주파 대비 고주파 파워 비율(ratio of Low Frequency power to High Frequency power, LF/HF)이 측정되었다. 주행 세션은 전반기의 static seat 조건과 후반기의 static seat (static-static, SS) 또는 motion seat (static-motion, SM) 조건으로 구성되었다. SS 조건은 주행 전반 대비 후반에서 SDLP, BRT, 그리고 PERCLOS가 10.4% ~ 40.0% 유의하게 증가된 반면, SM 조건은 주행 전반과 후반에 대해 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 이와 더불어, SM 조건은 SS 조건보다 주행 전에 비해 주행 후에서 유의하게 낮은 주관적인 피로 상태의 변화가 전반적 피로, 정신적 피로, passive TR fatigue, 주행 안전성, 졸음, 그리고 집중도 저하 척도에서 나타났으며, 육체적 피로와 active TR fatigue에는 유의한 차이가 없었다. 마지막으로, 운전자 passive TR fatigue 저감에 대한 motion seat system의 효용성이 실제 도로 환경에 적용 가능한 자동차 및 생리학적 센서를 사용하여 검증되었다. 2년 이상의 운전 경력을 보유한 20명의 한국인 운전자가 2 가지 조건의 실차 주행 평가에 참여하였다: static–static (SS), static–motion (SM). SM 조건은 SS 조건에 비해 종방향 속도의 표준편차, PERCLOS, 그리고 LF/HF 측면에서 passive TR fatigue가 4.4% ~ 56.5% 유의하게 낮았다. 실험참여자의 주관적인 피로 상태의 변화가 SM 조건에서 SS 조건보다 전반적 피로, 정신적 피로, passive TR fatigue, 주행 안전성, 졸음, 그리고 집중도 저하에서 낮다고 평가되었다. 본 연구에서 개발된 motion seat system은 단조로운 주행 시 정신적 각성을 증가시켜 운전자의 passive TR fatigue를 완화하는데 기여할 수 있다. Motion seat system에 대한 passive TR fatigue 저감 효과는 부분 자율 주행 차량 또는 장거리 운송 차량에 적용되어 운전자 각성의 저하를 감소시키는데 도움이 될 수 있다. 다음으로, 운전자에게 부가 작업을 제공하지 않는 motion seat system은 주행 시 운전자 주의 집중을 덜 방해하기 때문에 선행 연구의 interactive technologies 보다 선호될 수 있다.

Driver fatigue can cause traffic accidents by degrading the driver’s alertness and performance. Driver fatigue is an impaired state of mental alertness, negatively affecting cognitive and psychomotor functions such as visual–spatial ability, memory, information processing, and rapid reaction required for driving tasks. Driver fatigue can be classified into active task-related (TR) fatigue in cognitive overload and passive TR fatigue in cognitive underload. For example, active TR fatigue can occur in a high workload situation such as driving in high-density traffic or poor visibility environment, while passive TR fatigue in a low workload situation such as driving on a monotonous highway or in a partially autonomous vehicle. Existing studies have reported that 20% ~ 35% of road accidents are due to driver fatigue. The objective of the present study is to develop a motion seat system for the reduction of driver’s passive TR fatigue. The specific objectives are as follows: (1) development and evaluation of statistical estimation models for hip locations (HLs) and eye locations (ELs) of the driver, (2) development of the motion seat system and its motion profiles to reduce passive TR fatigue during monotonous driving, (3) examination of the passive TR fatigue reduction effects of the motion seat system through simulation driving in a lab environment, and (4) validation of the passive TR fatigue reduction effects of the motion seat system in an on-road driving environment. First, the statistical models for prediction of a driver’s HL and EL were developed using anthropometric dimensions, joint angles, and seat configurations. Driving postures of 23 Korean drivers (10 females and 13 males) were measured in a seating buck while simultaneously changing the fore-aft seat position, seat height, seatback recline angle, and seat cushion angle from the preferred seat configuration. The HLs, ELs, joint angles, and seat configurations of the participants were collected by a motion capture system. The HL and EL prediction models based on the driving postures and seat configurations were developed by stepwise regression. The proposed prediction models showed high accuracy in the prediction of HL and EL in terms of adj. R2 (M ± SD = .83 ± .14) and RMSE (M ± SD = 19.3 ± 4.1 mm) on average. The performance difference between the posture- and seat configuration-based models were not statistically significant. Second, the motion seat system was constructed using the power-adjustable driver seat, electronic control unit of the driver seat, controller area network interface device, and PC-based seat control system. The motion seat system which provides coordinated motions of backrest recline, cushion tilt, and lumbar support inflation/deflation was developed to induce the stretching and flexion of the whole body with two types (bow and wave) of motion profile with a particular time interval (e.g., 1 min). The EL correction algorithm, which compensates the eye location change due to backrest recline and cushion tilt motions, was applied to the motion seat system using developed EL prediction models. Seating comfort and driving safety for the established motion profiles were checked through a preliminary experiment conducted with seat evaluation experts (n = 10). Third, the effectiveness of a motion seat system on the driver’s passive TR fatigue was examined in a lab-based driving simulation. Standard deviation of lane position (SDLP), brake reaction time (BRT), percentage of eyelid closure rate (PERCLOS), standard deviation of NN interval (SDNN) and ratio of low frequency power to high frequency power (LF/HF) of electrocardiography signals were measured while 17 Korean drivers with more than two years of driving experience performed a 90-min. monotonous driving task in the static seat condition during the first half of the driving session and then in the static (static-static, SS) or motion seat (static-motion, SM) condition during the second half of the driving session. While 10.4% ~ 40.0% of significant increases in SDLP, BRT, and PERCLOS for the SS condition were identified in the second half of the driving session compared to the first half, there were no significant differences between the driving sessions for the SM conditions. In addition, significantly lower subjective state changes were identified for overall fatigue, mental fatigue, passive TR fatigue, driving safety, drowsiness, and degradation in concentration, but not for physical fatigue and active TR fatigue, in the SM conditions than those in the SS condition. Lastly, the effectiveness of a motion seat system on the driver’s passive TR fatigue was validated by using automotive and physiological sensors those applicable to the on-road driving environment. 20 drivers with more than two years of driving experience participated in an on-road experiment with two driving conditions: static–static (SS) and static–motion (SM) conditions. The SM condition showed significantly lower passive TR fatigue by 4.4% ~ 56.5% compared to the SS condition in terms of the standard deviation of velocity, PERCLOS, and LF/HF of electrocardiography signals. The drivers rated significantly lower subjective state changes of overall fatigue, mental fatigue, passive TR fatigue, drowsiness, and decreased concentration in the SM condition than those in the SS condition. The motion seat system developed in the present study can contribute to mitigating passive TR fatigue by increasing mental alertness during monotonous driving. The findings of the passive TR fatigue reduction of the motion seat system can be used to help the driver reduce the degradation of alertness in a partially autonomous vehicle or a long-haul transportation vehicle. Next, the motion seat system which does not provide secondary tasks to the driver can be preferred to existing interactive technologies because it is less distracting during driving.