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Developing Visual Complexity Metrics for Automotive Human-Machine Interfaces

대한인간공학회지 제34권 제3호, 2015.6, 235-245 (11 pages)
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초록
Objective: The purpose of this study is to develop visual complexity metrics based on theoretical bases.
Background: With the development of IT technologies, drivers process a large amount of information caused by automotive human-machine interface (HMI), such as a cluster, a head-up display, and a center-fascia. In other words, these systems are becoming more complex and dynamic than traditional driving systems. Especially, these changes can lead to the increase of visual demands. Thus, a concept and tool is required to evaluate the complicated systems.
Method: We reviewed prior studies in order to analyze the visual complexity. Based on complexity studies and human perceptual characteristics, the dimensions characterizing the visual complexity were determined and defined.
Results: Based on a framework and complexity dimensions, a set of metrics for quantifying the visual complexity was developed.
Conclusion: We suggest metrics in terms of perceived visual complexity that can evaluate the in-vehicle displays.
Application: This study can provide the theoretical bases in order to evaluate complicated systems. In addition, it can quantitatively measure the visual complexity of In-vehicle information system and be helpful to design in terms of preventing risks, such as human error and distraction.

목차
1. Introduction
2. Related Study
3. A Framework for Developing the Visual Complexity Metrics
4. Conclusion
References
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