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초록·키워드
자율주행차량 내 주행상황 설명은 승객의 불확실성을 완화하고 신뢰를 보정하는 데 핵심적인 역할을 한다. 그러나 이 같은 설명의 필요성은 승객의 심리적 상태와 차량 주행 맥락에 따라 유동적으로 변화한다. 자율주행 환경에서 적시에 설명을 제공하기 위해 시뮬레이션 환경내 승객의 경험을 비교하거나, 센서를 통해 도로상황에서 설명 요구를 예측하려는 연구들이 시도되었다. 기존 연구의 경우 다종 센서를 활용함에도 개별 센서 특성지표의 중요도를 통해 탑승객 설명 요구를 예측하는데 주력해 차량의 물리적 거동과 승객의 생리적 반응 간 상호작용의 규명에는 한계가 있었다. 본 연구는 TimelyTale 데이터셋을 기반으로, 차량 거동 센서와 생체 신호 간의 상호작용 구조를 분석하여 승객의 설명요구를 유발하는 메커니즘을 규명한다. 이를 위해 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 기반 인터랙션 분석을 수행하였다. 분석 결과, 차량의 급격한 동적 변화와 승객의 생리적 각성이 결합될 때 설명 요구가 유의하게 증가하는 상호작용 패턴을 발견하였다. 본 연구는 설명 적시성을 결정짓는 요인들의 상호작용을 규명하여 맥락 적응형 차내 설명 시스템 설계에 기여를 할 것이다.
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