감성 교류 향상을 위한 자율주행 자동차의 인터페이스에 관한 연구

Abstract

The purpose of this study is to investigate the impact of AR HUD-based graphical user interfaces (GUI) on user emotions through visual interaction. In order to achieve this, we conducted a literature review on the understanding of AR HUD and AR HUD-based GUI, and carried out theoretical examinations of various elements. We also conducted a market analysis to investigate AR HUD cases, laying the groundwork for the experiments on 'GUI and emotional interaction' to be conducted in Chapters IV and V. The experiments were conducted in three phases based on the Level 4 autonomous driving standard: the first and second experiments for 'emotional analysis' of AR HUD-based GUI, and the third experiment for 'enhancement of emotional communication'. Except for the first experiment, which measured stability and preference according to the transparency, scope, and initiative of information delivery, the second and third experiments presented stimuli using the user's situational and emotional states along with the GUI (video images). The analyzed results were mapped onto a grid based on Thayer's Valence-Arousal emotion model to allow visual comparison and contrast. The first experiment measured emotional responses to stability and preference according to AR HUD’s information delivery transparency, scope, and initiative during driving. The second experiment measured emotional responses to GUI (video images) categorized by Instagram hashtags. The results indicated that these factors influenced users’ emotional changes. The third experiment, based on the first and second experiments, confirmed that combining two elements with matching emotions amplifies the respective emotion. The most appropriate combinations of user situational and emotional states with GUI (video images) for each area are as follows : Area 1 (High Arousal, Positive: Excited/Happy) - 'User State: Excited, Happy' and 'Video: Party' showed 63.58%. Area 2 (High Arousal, Negative: Annoyed/Angry/Anxious) - 'User State: Annoyed, Angry, Anxious' and 'Video: Traffic Jam' showed 57.98%. Area 3 (Low Arousal, Negative: Sad/Bored/Sleepy) - 'User State: Sad, Bored, Sleepy' and 'Video: Universe' showed 59.99%. Area 4 (Low Arousal, Positive: Peaceful/Calm) - 'User State: Positive, Peaceful, Calm' and 'Video: Cherry Blossoms' showed 63.64%. In conclusion, the study found that AR HUD-based GUI interaction stimulates various emotions in users, influencing satisfaction and preference. Moreover, assuming the stability and preference of Level 4 autonomous driving are guaranteed, providing appropriate AR HUD that match the user’s mood and situation can increase the sustainability of car usage. During fully autonomous driving, the application scope of AR HUD will expand further, maximizing communication between the user and the car through emotional interaction based on AR HUD-based GUI. This would offer a more natural and user-friendly experience. Additionally, such diverse attempts at interaction using AR HUD-based GUI are expected to act as catalysts for creating new experiences.;본 연구의 목적은 디지털 기술의 발달과 보급으로 인해 현대인들은 디지털 매체와 불가분의 관계에 놓이게 되면서, 인간과 디지털의 교류는 이제 필수적인 생활의 한 양식으로 자리잡았다. 이러한 시대적 흐름의 영향으로 인지 심리를 비롯한 다양한 학계와 산업현장에서 디지털의 더욱 효율적인 소통을 위한 논의가 꾸준하게 대두 되어왔다. 특히 디자인 분야에서는 상향 평준화 되어있는 디지털 시장에서 고객을 확보하기 위해, 사용자의 경험과 감성을 중심으로 접근하였다. 단순한 실용성을 넘어서 정서적 소통을 통한 고차원적 가치 창출을 목표로 하고 있다. 이러한 현상은 자동차 산업 또한 자율주행 시대가 도래함으로써 이동 수단을 기초로 한 새로운 라이프스타일을 영위할 수 있는 환경의 변화가 예상되는 가운데 자율주행 자동차를 통해 사용자가 어떤 행동을 할 것인지에 대해 많은 정의가 내려지고 있다. 자율주행 레벨 4는 운전자들의 기대감과 불안감이 가장 극명하게 교차하는 시점이라 예상되며, 자율주행의 과도기 시점에서 사용자가 느낄 수 있는 이질감을 좁히기 위해 다양한 연구가 필요한 시점이라 생각하였다. 이와 같이, 자율주행 기술이 발달해 가면서 운송 수단에 불과하던 자동차는 문화, 생활공간으로 탈바꿈하며 하나의 생활공간으로 이동 그 이상의 가치를 담으려 한다. 이러한 변화는 시각적인 요소에서 극명하게 느껴진다. 오늘날, 전장 시스템의 발전과 멀티미디어를 기반으로 한 자율주행 환경으로의 변화는 실내 공간에서 더 많은 기능을 요구하고 있고 사용자에게 매우 중요한 감성을 전달하는 다중적 공간으로 변화하고 있다. 따라서 증강현실 헤드업 디스플레이(AR HUD)는 시각 인터페이스의 기본 요소로써 정보 전달뿐만 아니라 다양한 구성을 통해 풍부한 감성적 교감을 일으킬 수 있는 영역이라 할 수 있다. 본 연구는 시각적 인터랙션의 방법으로 증강현실 헤드업 디스플레이(AR HUD) 기반 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 통해 사용자의 감성에 주는 영향을 연구하고자 한다. 이를 위해, AR HUD의 이해와 AR HUD 기반 GUI에 관련하여 문헌조사를 진행하였고, 세분화하여 각 요소에 이론적 고찰도 함께 진행하였다. 또한 시장 분석을 통한 AR HUD 사례 조사로 Ⅳ, Ⅴ장에서 진행될 GUI와 감성 인터랙션’을 위한 실험의 토대를 마련하였다. 실험은 자율주행 레벨 4 기준으로, AR HUD 기반 GUI의‘감성 분석’을 위한 1차 실험과 2차 실험, ‘감성 전달 향상’을 위한 3차 실험으로, 총 3 차례로 진행되었다. 정보 전달의 투명도, 범위, 적극성에 따른 안정감과 선호도를 측정한 1차 실험을 제외하고, 2차 실험과 3차 실험에서는 사용자의 상황 설정 및 감정 상태 영역과 GUI(영상 이미지) 영역을 가지고 자극물을 제시하였다. 분석된 결과값은 Thayer의 Valence-Arousal 감정 모델을 통한 그리드에 도식화 하여 시각적인 비교 대조가 가능하도록 정리 분석하였다. 운전 주행 시, AR HUD의 정보 전달 투명도(Opacity), 정보 전달 범위(Scope), 정보 전달 적극성(initiative)에 따라 느껴지는 안정감과 선호도에 대한 감성 반응을 측정한 ‘1차 실험’과 인스타그램(Instagram)의 해시테그(Hashtag)로 감성을 분류한 GUI(영상 이미지)에 따른 감성 반응을 측정한 ‘2차 실험’에서는 사용자의 감성 변화에 영향을 주는 것으로 나타났다. 1차 실험과 2차 실험을 기반으로 진행한 2차 실험에서는 감성이 일치하는 두 요소의 결합은 해당 감성을 더 선명하게 만든다는 것을 최종 검증하였다. 각 영역별 가장 적합한 사용자의 현 상황 설정 및 감정 상태와 GUI(영상 이미지)의 결합은 다음과 같다. 1 영역(각성(자극)높음, 긍정적인, 흥분되는/기쁜/행복한)은 ‘사용자 현 상황 설정 및 감정 상태 : 흥분되는, 기쁜, 행복한’과 ‘영상 : 파티(Party)’가 63.58%, 2영역 (각성(자극)높음, 부정적인, 짜증나는/화난/불안한)은 ‘사용자 현 상황 설정 및 감정 상태 : 짜증나는, 화난, 불안한’과 ‘영상 : 교통체증(Traffic Jam)’이 57.98%, 3영역 (각성(자극)낮음, 부정적인, 슬픈/지루한/졸리운)은 ‘사용자 현 상황 설정 및 감정 상태 : 슬픈, 지루한, 졸리운’과 ‘영상 : 우주(Universe)’가 59.99%, 4 영역 (각성(자극)낮음, 부정적인, 긍정적인/평화로운/차분한)은 ‘사용자 현 상황 설정 및 감정 상태 : 긍정적인, 평화로운, 차분한’과 ‘영상 : 벚꽃(Cherry blossoms)가 63.64%로 모두 절반이 넘는 가중치를 나타냈다. 결과적으로, AR HUD 기반 GUI 인터랙션은 사용자의 감성에 다양한 자극을 주며 만족도와 호감도에 영향을 미친다는 연구 결과가 나왔다. 더 나아가 자율주행 레벨 4 기준, 안정성과 선호도가 보장된다는 가정 하에 사용자의 기분과 상황에 맞는 적절한 AR HUD가 제공된다면, 자동차에 대한 사용 지속성을 높이는 효과를 기대할 수 있다. 완전자율주행 시에는 AR HUD의 활용영역이 더욱 확장될 것이며, 사용자 감성에 따른 AR HUD 기반 GUI의 감성 인터랙션을 통해 사용자와 자동차 간의 소통을 극대화하고, 자연스럽고 더욱 친근한 사용성을 제공하기를 바란다. 또한 이러한 다양한 AR HUD기반 GUI를 활용한 인터랙션에 대한 시도가 새로운 경험을 창출할 수 있는 기폭제가 되길 기대해 본다.