시선추적은 어떻게 공감 반응을 통해 운전 위험을 예측할 수 있을까요?

최근 교통 연구 파트 F에 게재된 연구에서 마진페이 부교수팀은 랴오닝 사범 대학교, 의 마진페이 부교수팀은 퉁지대학교의 퉁지 대학교와 공동으로 Tobii 시선추적 기술 을 사용하여 추상적인 공감 반응을 측정 가능한 시각적 지표로 변환하는 데 성공했습니다.

특성으로서의 공감에서 상태 반응으로서의 공감까지

이전 연구에서는 공감 능력을 주로 설문지나 척도를 통해 측정하는 안정된 성격 특성으로 취급하는 경우가 많았습니다. 하지만 실제 운전 환경에서는 운전자의 행동이 상황에 따라 매우 달라지기 때문에 일상에서는 온화한 사람이라도 도로 주행에 문제가 생기면 순식간에 공감 능력을 잃을 수 있습니다.

연구팀은 공감과 교통 안전 사이의 관계를 정확하게 이해하려면 일상적인 공감 특성과 운전 상태에서의 공감 반응을 구분해야 한다고 생각합니다. 연구팀은 자기보고 측정에서 흔히 발견되는 사회적 바람직성 편향을 넘어서기 위해 시각적 주의 패턴을 순간적인 공감 반응을 측정하는 객관적인 방법으로 사용했습니다.

이 연구는 공감적 주의 편향에 초점을 맞추었습니다. 사람들이 고통스러운 자극의 이미지와 같이 고통받는 다른 사람을 볼 때 뇌는 어떻게 자동으로 주의를 할당할까요? 높은 공감 능력은 종종 더 안전한 운전 행동과 관련이 있습니다. 핵심 질문은 이 순간적인 심리적 반응을 실시간으로 안정적으로 측정하는 방법입니다.

시선추적을 통한 공감적 주의력 측정

이 팀은 공감 능력이 높고 낮은 다양한 배경을 가진 운전자를 모집하여 도트 프로브 패러다임과 시선추적. 참가자들은 먼저 공격적인 추월이나 난폭 운전과 같은 도로 권리를 둘러싼 갈등을 보여주는 동영상을 시청했습니다. 그런 다음 고통스러운 자극과 중립적인 자극이 짝을 이룬 이미지를 보여주었습니다.

사용 Tobii Pro Spectrum (600Hz) 화면 기반 아이 트래커를 사용하여 참가자들이 이미지를 볼 때 시각적 궤적을 정밀하게 포착했습니다.

분석은 두 가지 핵심 차원에 초점을 맞췄습니다:

• 주의 집중 오리엔테이션: 첫 번째 고정 시작 시간에 반영됩니다.

• 주의 집중 유지: 총 고정 기간에 의해 반영됩니다.

즉, 이 연구에서는 운전자가 다른 사람의 통증을 빠르게 감지할 수 있는지, 그리고 통증 관련 신호에 얼마나 주의를 기울이는지 조사했습니다.

시선 움직임 데이터로 교통법규 위반 지점 예측

연구 결과 시각적 주의력과 운전 행동 사이에 밀접한 관계가 있는 것으로 나타났습니다. 공감 능력이 높은 운전자는 고통스러운 자극에 대한 고정 시간이 훨씬 더 긴 것으로 나타났습니다. 이는 다른 사람의 고통을 더 쉽게 감지할 뿐만 아니라 이러한 신호에 대해 더 강한 주의력을 유지한다는 것을 시사합니다.

더 중요한 것은 회귀 분석 결과, 운전자가 타인의 고통에 집중한 시간이 실제 교통법규 위반 점수와 유의미한 음의 상관관계가 있다는 사실입니다. 간단히 말해, 실험에서 운전자가 타인의 고통에 더 많은 주의를 기울일수록 실제 교통법규 위반 횟수가 줄어드는 경향이 있었습니다.

차량 내 안내를 통한 도로 위 분노 감소

연구팀은 교통법규 위반의 기저에 있는 인지 메커니즘을 밝혀낸 후, 도로 안전을 위한 표적 개입 방법을 추가로 탐색했습니다. 두 번째 실험에서는 지능형 운전 도우미(IDC) 시스템의 잠재력을 조사하고 이 스마트 인터랙션 접근법이 실시간으로 운전자의 공감 반응을 향상시킬 수 있는지 테스트했습니다.

상황별 음성 안내를 통해 IDC 시스템은 다른 운전자의 무모한 행동을 운전자 경험 부족과 같은 의도하지 않은 행동으로 재구성했습니다. 그 결과 공감 능력이 낮은 운전자의 고통스러운 이미지에 대한 주의력이 크게 향상되었습니다. 이 연구 결과는 실시간 차량 내 안내가 공감 반응을 강화하고 감정에 따른 위험한 운전 행동을 줄이는 데 도움이 될 수 있음을 시사합니다.

더 안전한 스마트 모빌리티를 향해

마진페이의 팀은 시선추적 지표를 실제 교통법규 위반 지점과 연결함으로써 교통 안전 연구에 새로운 관점을 제시합니다. 또한 이들의 연구는 보다 인간 중심적인 접근 방식으로 스마트 모빌리티 시스템을 구축하는 데 있어 시선추적의 가치를 보여줍니다.

향후에는 이러한 시각적 주의력 지표가 운전자 상태 평가와 차량 내 개입 설계를 지원할 수 있습니다. 차량 내 시스템은 운전자의 보고에만 의존하지 않고 주의력과 감정의 객관적인 신호를 사용하여 위험을 조기에 파악하고 보다 적응적으로 대응할 수 있습니다.

연구 그룹 소개

랴오닝 사범 대학교의 안전 심리학 연구 그룹
심리학부 은 주로 인간과 기계의 상호작용 상황에서 운전자의 안전 책임 인식과 운전 성능에 초점을 맞추고 있습니다. 이들의 연구는 이러한 맥락에서 운전자의 규칙 인식, 상황 인식, 주의 할당, 위험 지각에 대한 평가와 개입을 강조합니다. 이러한 기반을 바탕으로 지능형 기술이 발전함에 따라 연구팀은 자율 주행 및 복잡한 시스템 작동 맥락에서 인간과 기계의 상호작용 문제를 포함하도록 연구 범위를 점차 확장하고 있습니다. 이들은 운전자의 과신, 책임의 분산, 주의력 품질, 인터페이스 설계와 같은 요인이 의사결정 수행 능력 및 성과에 어떤 영향을 미치는지 연구합니다.

참조

Ma, J., Li, G., Ding, J., Fang, D., & Chen, J. (2026). 운전자 교통 위반에 대한 공감 주의 편향의 예측적 역할과 지능형 운전 동반자의 공감 강화 효과. 교통 연구 파트 F: 교통 심리 및 행동, 119, 103568.