자율주행 차량의 eHMI 정보 전달 유형이 보행자와의 상호작용에 미치는 영향 = Impact of eHMI Information Types of Autonomous Vehicles on Interaction with Pedestrians

국문 초록 (Abstract)

자율주행 기술의 발전과 함께, 보행자와 자율주행 차량 간의 원활한 소통이 중요한 연구 과제로 대두되고 있다. 기존의 수동주행 운전자는 시선, 제스처, 차량의 움직임 등을 통해 보행자 또는 외부와의 의사소통을 수행했으나, 자율주행 차량에서는 이러한 역할을 대체할 새로운 방식이 필요하다. 이를 위해 eHMI(external Human-MachineInterface)를 통한 소통 방식이 고려되고 있는데, eHMI는 차량의 상태 및 의도를 보행자에게 전달하여 안전성을 증진하는 역할을 한다. 본 연구에서는 eHMI의 효과성을 분석하고자 실험 연구를 수행하였다. 특히 eHMI의 유형(텍스트, 앰비언트 라이트)와 차량의 암묵적 신호(일반 주행, 감속 주행, 정차)의 조합이 보행자의 의사 결정에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과, 의사 결정 시간에는 eHMI 유형에 따른 유의미한 차이가 발견되지 않았으나, 차량의암묵적 신호(정차, 일반 주행, 감속 주행 순)에 따라 유의미한 차이가 확인되었다. 또한, eHMI 유형과 차량의 암묵적 신호 간 상호작용이 eHMI에 대한 태도와 정신적 요구, 노력 수준에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는eHMI 디자인과 차량의 움직임이 보행자의 신뢰 및 안전성과 밀접하게 연관될 수 있음을 시사하며, 효과적인 자율주행 차량과 보행자 간의 소통 전략을 제안하는 데 기여할 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

With the advancement of autonomous driving technology, effective communicationbetween pedestrians and autonomous vehicles has emerged as a crucial research topic. Whilehuman drivers in manual driving traditionally communicated with pedestrians through eyecontact, gestures, and vehicle movements, autonomous vehicles require alternative interactionmethods. One such approach involves external Human-Machine Interfaces (eHMI), which conveyvehicle status and intentions to pedestrians, thereby enhancing safety. This study investigatesthe effectiveness of eHMI by conducting an experimental study. Specifically, it examines howthe combination of different eHMI types (text and ambient light) and implicit vehicle signals(normal driving, deceleration, and stopping) influences pedestrian decision-making. The resultsindicate that implicit vehicle signals showed a significant impact. Furthermore, the interactionbetween eHMI type and implicit vehicle signals influenced pedestrian attitudes toward eHMI,mental demand, and effort levels. These findings suggest that eHMI design and vehiclemovement are closely related to pedestrian trust and safety. This study contributes to thedevelopment of effective communication strategies between autonomous vehicles and pedestrians.