인지 기반 운전자 행동 모델링(Cognitive Driver Behavior Modeling)

 

인지 기반 운전자 행동 모델링(Cognitive Driver Behavior Modeling)은 단순한 물리 기반 또는 확률적 운전 반응을 넘어, 운전자의 인지 과정과 판단 메커니즘을 모사하여 실제 운전행태를 보다 정교하고 사실적으로 재현하는 접근이다. 이는 특히 자율주행차 개발, 교통안전 시뮬레이션, 인간-기계 상호작용(HMI), 도로 설계 평가, 교통사고 분석 등에서 필수적인 연구 및 응용 기반으로 자리잡고 있다. 기존의 속도, 거리, 가속 등 정량 정보 중심 모델링을 넘어, ‘운전자가 왜 그렇게 행동했는가’를 설명할 수 있는 계층적 인지 모델로 확장되고 있다는 점에서 교통공학, 인지심리학, 인간공학이 융합된 대표적인 학제적 연구 분야다.

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1. 인지 기반 운전행동 모델의 개념과 차별성

전통적인 운전자 모델은 차량의 종방향(longitudinal) 또는 횡방향(lateral) 움직임을 기반으로 수학적으로 추정하는 방식이다. 예를 들어, Car-following 모델이나 Lane-changing 모델은 앞차와의 거리, 속도 차이 등을 기반으로 반응을 계산한다. 하지만 이들 모델은 운전자의 주의 집중 정도, 정보 처리 능력, 감지 지연, 감정 상태, 위험 인식 차이 등을 반영하지 못한다는 한계가 있다.

인지 기반 모델링(Cognitive Modeling)은 이러한 인간의 심리·인지 과정을 고려하여, 운전 중 발생하는 인식(perception), 판단(decision-making), 행동반응(action) 과정을 계층적으로 분석하고, 실제 교통 환경과 상호작용하는 구조를 모사한다. 이는 다음과 같은 구조적 특징을 가진다

• 다단계 인지 구조: 감각 – 해석 – 의사결정 – 행동 실행의 구조
• 비선형적 반응성: 동일한 자극에 대해 상황 및 운전자 특성에 따라 다른 반응 가능
• 동적 업데이트 가능성: 경험 축적, 학습, 피로 누적 등 시간에 따른 반응 변화 반영
• 인지 오류 및 주의력 제한 고려: 실제 사고에서 나타나는 사람의 판단 실수를 정량화 가능

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2. 인지 기반 운전자 모델의 계층적 구성

인지 기반 운전자 모델은 일반적으로 3단계 또는 4단계 계층 구조로 구성된다. 대표적인 프레임워크는 다음과 같다

① 감지 및 상황 인식 (Perception & Situation Awareness)

운전자는 시각, 청각, 체감 등을 통해 주변 교통 정보를 인식한다. 여기에는 다음과 같은 인지적 요소가 포함된다

• 시야각 제한(Field of View)
• 감지 지연(Perceptual Latency)
• 정보 필터링 및 집중(Selective Attention)
• 주변 차량 위치, 속도, 방향 추정

② 판단 및 의사결정 (Decision-making)

인식된 정보를 바탕으로 ‘현재 어떤 행동을 취할 것인가’를 결정한다. 이 단계는 위험 인지, 규칙 해석, 사회적 기대치 등이 작용하는 단계이며, 대표적으로 다음이 포함된다

• 차로 변경 결정
• 제동 여부 판단
• 속도 유지/조절 판단
• 교차로 진입 판단

③ 행동 실행 및 제어 (Execution & Control)

의사결정에 따라 실제 조향, 브레이크, 가속 등 행동으로 이어지는 단계. 이때 운전자는 외부 요인과 자신의 의도를 통합하여 차량 조작을 수행한다.

④ 피드백 및 학습 (Feedback & Adaptation)

실행 결과에 따른 경험이 축적되며, 추후 동일 상황에서의 반응이 학습 또는 수정된다. 이 부분은 고도화된 인지모델에서 중요한 요소로, 운전자의 개인화된 운전행태 분석에 핵심이 된다.

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3. 대표적인 인지 기반 운전자 모델 사례

인지 기반 모델은 다음과 같은 이론적 또는 실용적 구조를 기반으로 설계된다

모델명	주요 특징
ACT-R/Drive	인간의 작업 기억, 주의력, 의사결정을 통합한 인지 아키텍처 기반 운전 시뮬레이션 (Carnegie Mellon)
GOMS 모델 기반 운전 분석	Goal-Operator-Method-Selection Rule 기반 행동 분해 방식
SOAR-Driver	규칙 기반 추론 시스템으로 행동 선택 및 학습 가능
SAFE-T (Situational Awareness for Evaluating Traffic)	도로 상황에서 인지적 주의 분산 및 위협 감지 능력 평가
Cognitive Architecture with Neural Adaptation	인간의 반응을 뉴럴 네트워크 기반으로 학습시키는 하이브리드 모델

이러한 모델은 주로 운전 시뮬레이터와 연계되며, 실제 도로 환경과 유사한 상황에서 운전자의 반응을 계량화하는 데 활용된다.

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4. 인지 기반 운전모델의 응용 사례

① 자율주행차량의 휴먼모델 연계

자율주행 시스템이 인간 운전자와 같은 환경에서 안전하게 작동하기 위해서는, 주변 차량의 행동을 인간 운전자처럼 예측할 수 있어야 한다. 인지 기반 모델은 AI가 사람처럼 위험 회피 판단을 하거나, 사람의 실수를 예측할 수 있도록 하는 기반이 된다.

② 도로설계 및 교통안전 평가

보행자-운전자 간의 시야 각도, 차량 회전 반응시간 등을 고려한 도로 구조(예: 우회전 구간, 횡단보도 설치 위치) 설계에 적용 가능하다. 특정 곡선이나 경사로에서 운전자가 실제로 얼마나 늦게 인지하는지를 시뮬레이션할 수 있다.

③ 고령 운전자 및 교통약자 분석

고령자 운전자의 인지 능력 저하(예: 반응 시간 증가, 시야 폭 축소 등)를 반영한 교통사고 시나리오 분석이 가능하며, 면허 갱신 기준, 운전 교육 콘텐츠 설계 등에도 활용된다.

④ 교통사고 재현 및 예방 정책 설계

운전자의 시점과 판단 오류를 반영하여 사고 상황을 정밀하게 재현할 수 있다. 예를 들어, “왜 브레이크를 밟지 못했는가?”에 대한 분석을 가능하게 하며, 이에 따라 법적 책임 구분 또는 안전 대책의 실효성 분석이 가능하다.

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5. 기술적 구현 요소와 데이터 요구

인지 기반 운전자 모델링은 다음과 같은 기술과 데이터가 결합되어 구현된다

• 운전 시뮬레이터: HIL (Hardware-in-the-Loop) 또는 VR 기반
• 생체정보 측정: 시선 추적(Eye-tracking), 뇌파(EEG), 심박수(HRV) 등
• 차량 운행 데이터: 속도, 가속, 조향, ABS, 브레이크 반응 시간
• 운전자 특성 데이터: 연령, 운전 경력, 피로도, 인지 검사 결과

최근에는 머신러닝과 인지 모델을 통합한 하이브리드 모델이 등장하고 있으며, 운전자 데이터를 기반으로 인지 패턴을 학습하고, 추후 특정 상황에서의 반응을 자동 예측하는 데 활용되고 있다.

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6. 향후 과제와 발전 방향

인지 기반 운전자 행동 모델링은 다음과 같은 방향으로 진화하고 있다

• 다중 모달 인지 반응 통합: 시각, 청각, 촉각 등 다양한 감각 반응의 복합 모사
• AI 기반 행동 예측 학습: 딥러닝으로 운전자의 장기 운전 데이터를 학습해 행동 프로파일 구축
• 군중 운전자 시뮬레이션: 다수 운전자가 존재하는 상황에서 상호작용을 반영한 집단 행동 예측
• 자율주행차의 인간 모사 기능 탑재: 자율차가 인지적 판단 오류까지 감안해 다른 운전자를 예측하고 반응