인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
본 연구는 운전자가 차량 HMI (Human Machine Interface)를 사용할 때, 디스플레이와 조작부의 위치에 따라 변화하는 운전자의 사용행태를 분석하는 것이 목적이다. Eye-Hand Coordination 을 이루는 요소를 찾고 최적의 Eye-Hand Coordination 을 갖는 디스플레이와 조작부의 위치 및 설계에 반영할 수 있는 실질적인 모델을 제시하고자 한다. 운전자의 사용 행태중 운전자의 눈과 손의 움직임에 따른 Eye-Hand Coordination 의 구성 요소를 디스플레이와 조작부의 거리로(1), 스티어링 휠과 조작부의 거리로(2), Fixation Point 와 디스플레이의 거리로(3), Fixation Point, Control Start Point, 디스플레이, 조작부 네개의 점으로 이루어진 영역으로(4) 총 4 가지의 변수를 도출하였다.
연구결과 차량 내의 인지부하에 대한 다양한 가설을 정립하였으며 Eye-Hand Coordination 구성요소와 운전자의 부하 및 수행 시간과의 관계를 단순회귀분석과 다중회귀분석을 통해 분석하였다.
이를 통해 운전자의 부하 및 수행시간을 예측할 수 있는 8 가지의 Eye-Hand Coordination Model 을 정립하였다. 도출된 회귀모형 중에는 신체적 부하를 예측하는 회귀식이 64.2%로 큰 설명력을 지닌 회귀모형도 도출되었다. 본 연구를 통해 현재 차량의 내부 인터페이스의 실측 데이터를 통해 운전 부하를 비교 평가할 수 있으며, 향후 차량 내부 인터페이스를 설계할 때, 디스플레이와 조작부의 레이아웃을 함께 고려할 수 있는 근거 연구 및 기반 자료가 될 것이다.
연구결과 차량 내의 인지부하에 대한 다양한 가설을 정립하였으며 Eye-Hand Coordination 구성요소와 운전자의 부하 및 수행 시간과의 관계를 단순회귀분석과 다중회귀분석을 통해 분석하였다.
이를 통해 운전자의 부하 및 수행시간을 예측할 수 있는 8 가지의 Eye-Hand Coordination Model 을 정립하였다. 도출된 회귀모형 중에는 신체적 부하를 예측하는 회귀식이 64.2%로 큰 설명력을 지닌 회귀모형도 도출되었다. 본 연구를 통해 현재 차량의 내부 인터페이스의 실측 데이터를 통해 운전 부하를 비교 평가할 수 있으며, 향후 차량 내부 인터페이스를 설계할 때, 디스플레이와 조작부의 레이아웃을 함께 고려할 수 있는 근거 연구 및 기반 자료가 될 것이다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-004-002618669
