자율주행자동차 환경에서 색온도 변화가 생체신호에 미치는 영향 = The Effect of Color Temperature Changes on Bio-Signals in Autonomous Vehicle Environment

국문 초록 (Abstract)

자동차와 정보통신기술(ICT)의 접목으로 자율주행차량에 대한 개발이 이루어지고 있다. 이와 같은 기술개발로 차량 내 다양한 활동을 통해 생산적인 활동이 가능하다. 따라서 차량 실내 분위기 조성에 대한 수요가 높아질 것으로 사료된다.
본 연구에서는 뇌파와 맥파를 통해 중추신경계와 자율신경계의 반응을 관찰하여 자율주행 차량 사용자에게 안정감을 유발하는 최적의 색온도를 제안하고자 하였다. 이를 위해 3000K, 4000K, 5000K, 6000K의 색온도를 갖는 조명을 자율주행 환경에 적용하여 제시하였다. 실험은 자동차 그래픽 시뮬레이터가 구비된 실험실에서 진행되었다. 안정기 5분, 스트레스 유발을 위한 U-K검사 3분, 자율주행 환경에서 3분간 조명제시 순으로 실험이 진행되었으며 색온도를 변경해가며 총 4회 반복하였다. 뇌파데이터는 512Hz로 추출하였고, 60Hz노이즈 필터를 통해 필터링하였다. 맥파의 경우 200Hz로 데이터를 추출하였다. 수집된 시계열데이터에 대해 주파수 분석을 실시하였고 파워 스펙트럼 분석을 통해 주파수 대역별 파워값을 산출하였다. 산출된 데이터는 연구대상자 개인 간 편차를 줄이기 위해 정규화과정을 거친 후 분석을 실시하였다. 뇌파는 안정의 지표인 α파와 각성의 지표인 β에 대해 분석을 실시하였으며, 맥파의 경우 교감신경계 활성도에 대해 분석을 실시하였다. 총 세 가지 지표에 대해 정성적 평가와 정량적 평가를 실시하였다.
1차 분석결과, 뇌파의 경우 5000K의 조명을 제시하였을 때 α파가 가장 높았고, 대부분의 조명제시 상황에서 β파가 증가하였다. 맥파의 경우 통계적으로 유의한 차이는 없었지만, 교감신경계 활성도는 5000K에서 가장 높았다. β파에 대한 2차 분석결과, 유의수준 5%에서 색온도 간 유의한 차이가 인정되지 않았다.
결론적으로 뇌파의 경우, 5000K에서 α파의 증가로 가장 안정적인 것으로 나타났다. 또한, 모든 색온도에서 β파의 상승이 공통적으로 나타난 것으로 보아, 이는 동적환경인 자율주행으로 인한 영향으로 사료된다. 맥파의 경우, 교감신경계 활성도의 차이가 인정되지 않았는데 이는 맥파의 특성상 즉각적인 뇌파의 반응에 비해 둔감하게 반응한 것으로 사료된다.
이와 같은 결과를 다가올 자율주행시대에 활용한다면 사용자로 하여금 높은 만족감을 유발할 수 있을 것으로 사료된다. 나아가, 자율주행자동차 수용성에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 보인다.

목차 (Table of Contents)

• 표 목 차 ⅲ
• 그 림 목 차 ⅳ
• 국 문 요 약 ⅴ
• 제 1 장 서 론 1
• 제 2 장 이론적 배경 4
• 2.1 뇌의 개요 4
• 2.1.1 뇌의 개념 4
• 2.1.2 뇌의 구조 4
• 2.1.3 뇌파(EEG) 6
• 2.2 심장의 개요 7
• 2.2.1 심장의 개념 7
• 2.2.2 심장의 구조 7
• 2.2.3 맥파(Pulse Signal) 8
• 2.3 색온도 9
• 제 3 장 연구 방법 11
• 3.1 연구대상자 11
• 3.2 실험환경 및 장비 11
• 3.2.1 자동차 그래픽 시뮬레이터 11
• 3.2.2 조명 13
• 3.2.3 U-K검사 14
• 3.2.4 생체신호 측정기 15
• 3.3 실험과정 17
• 3.4 데이터 측정 및 분석방법 20
• 3.4.1 뇌파(EEG) 측정방법 20
• 3.4.2 뇌파(EEG) 분석방법 21
• 3.4.3 광용적 맥파(PPG) 측정방법 24
• 3.4.4 광용적 맥파(PPG) 분석방법 25
• 3.4.5 평가 방법 26
• 제 4 장 연구 결과 28
• 4.1 정성적 평가 결과 28
• 4.1.1 집단별 뇌파 비교결과 28
• 4.1.2 집단별 맥파 비교결과 33
• 4.3 정량적 평가 결과 38
• 4.2.1 뇌파 분석 결과 39
• 4.2.2 맥파 분석 결과 42
• 제 5 장 결론 44
• 참 고 문 헌 47
• ABSTRACT 54