[자율주행차 내부 편의장치의 내/외부 이동을 위한 장치 및 레일 시스템 사용성 평가, 한국자동차공학회, 춘계학술대회 논문집 2025, 김주성, 황석영, 신상일, 차재훈, 박효상, 박기철]   

Reviewed by 김주성 석사연구원

본 연구는 자율주행차 등장으로 새롭게 열리는 차량 내부 공간 활용 가능성에 주목하여, 편의장치와 가구(Interior Compartments, IC)의 가변 배치를 지원하는 레일 시스템 디자인을 제안하였다. 기존 차량은 안전을 위해 내부 장치와 가구가 모두 고정된 형태로 설계되어 왔으나, 자율주행 4단계 이상에서는 운전자의 물리적 제어가 최소화되기 때문에 공간 활용성과 사용자 경험 측면에서 기존과 다른 설계 접근이 가능해진다. 특히 스케이트보드 플랫폼을 기반으로 한 자율주행차는 평평한 바닥 구조를 가지므로, 내부 가구나 편의장치를 이동 및 회전시켜 다양한 활동(업무, 휴식, 여가 등)을 지원할 수 있는 잠재력이 있다. 이러한 변화는 차량 내부를 단순한 이동 수단을 넘어 거주 및 생활 공간으로 확장시키는 새로운 모빌리티 경험을 창출할 수 있다.

연구의 목적은 IC가 직진과 회전이 모두 가능하도록 하는 브라켓 시스템을 제안하는 것이며, 이를 탈부착 가능한 구조로 설계해 사용자 맞춤형 공간 구성이 가능하도록 하는 데 있다. 이를 위해 차량 내부 공간 활용과 관련된 기존 연구들을 검토하였으며, PBV(Purpose-Built Vehicle)의 모듈화 설계와 맞춤형 디자인 필요성, 모빌리티 퍼니처를 통한 공간 배치 유연성, 그리고 개인화된 실내 공간 설계의 중요성 등을 반영하였다. 기존 차량에서 IC의 완전 고정은 공간 활용을 제한하고, 반대로 무제한적 자유 이동은 사용성을 떨어뜨리고 안전 문제를 초래할 수 있다는 점에서, 연구진은 사용성과 안전성을 동시에 충족시키는 제약 기반 이동 및 회전 시스템의 필요성을 강조하였다. 즉, 지정된 경로와 제한된 범위 내에서만 이동과 회전을 허용하는 방식이 이상적이라는 결론을 도출하였다.

제안된 시스템 설계는 개념 설계를 통해 구체화되었으며, 주요 기능 요소로는 직선 이동을 위한 가이드 레일과 가이드 블록, 회전을 위한 스위블 플레이트와 고정쇠가 포함된다. 이를 통해 IC는 레일을 따라 선형 이동이 가능하며, 지정된 위치에서 회전하여 다양한 배치로 전환될 수 있다. 연구진은 Autodesk Fusion을 활용해 3D 모델링을 진행하여 시스템 구조를 시각화하였으며, 각 부품의 명칭과 기능을 정의하였다. 예컨대 가이드 레일은 차량 바닥면과 평행하게 설치되어 IC의 선형 이동을 지원하며, 가이드 블록은 레일을 따라 이동하면서 방향 이탈을 방지한다. 추가적인 가이드 블록은 회전 기능을 수행하고, 멈춤쇠는 회전 후 위치를 고정시켜 안전성을 보장한다. 이러한 설계를 통해 IC는 필요 시 원하는 위치로 이동할 수 있고, 회전 후 고정되어 다양한 사용 시나리오를 지원할 수 있다.

결론적으로 본 연구는 자율주행차 내부 공간을 맞춤형으로 재구성할 수 있는 레일 시스템 디자인을 제안함으로써, 차량 내부 경험을 한층 풍부하게 만들 수 있는 가능성을 제시하였다. 제안된 시스템은 IC의 직진 이동과 회전을 모두 가능하게 하여, 사용자 라이프스타일에 따라 다양한 공간 구성이 가능하도록 한다. 향후 연구에서는 실제 차량 모델에 시스템을 적용해 재질 선정, 해석, 프로토타입 제작을 통한 성능 평가를 수행할 계획이다. 이러한 후속 연구는 제안된 시스템의 실현 가능성을 검증하는 동시에, 자율주행차 시대에 사용자 중심의 공간 설계와 맞춤형 모빌리티 경험을 구현하는 데 기여할 것으로 기대된다.

[학회 후기]

이번 학술대회 참석은 개인적으로도 큰 도전이었습니다. 전공이 디자인 쪽이다 보니, 공학 베이스의 학회에서 발표하고 다양한 연구자분들과 의견을 교환한다는 점이 꽤 부담스럽게 느껴졌습니다. 하지만 막상 현장에서 느낀 분위기는 예상외로 편안했고, 특히 모빌리티와 디자인에 진심인 분들이 많이 모여 계셔서 서로 다른 배경지식과 관점에서 나오는 조언과 질문들이 매우 유익했습니다. 발표를 준비하면서 선행 연구로 참고하였던 관련 분야 연구자가 세션에 참석한다는 소식을 듣고 부담이 있었으나, 오래 고민해 온 주제인 만큼 생각보다 자연스럽게 의견을 나눌 수 있었습니다. 발표장에 자리하신 관련 분야 교수님들과 사업체 연구원분들, 그리고 학생연구자분들의 직접적인 피드백 덕분에 보다 구체적인 개선점과 추가 연구 방향을 확립할 수 있었고, 이를 통해 다음 단계의 연구 설계를 더욱 탄탄하게 할 수 있을 것 같습니다.

[ 발표 후기 ] 

주제: 자율주행차 내부 편의장치의 내/외부 이동을 위한 장치 및 레일 시스템 사용성 평가

자율주행차 내부에서 다양한 활동을 지원하기 위해, 좌석과 편의장치가 레일을 따라 움직일 수 있도록 고안된 시스템을 제안하고 이를 프로토타입화하여 사용성 평가를 실시하였으며, 시나리오 기반의 설문조사와 SUS(System Usability Scale) 평가를 통해 탐색적 수준에서 사용자 수용도를 확인하였고, 그 결과를 바탕으로 향후 고도화 연구에 필요한 개선사항을 제시했습니다.

Q1. 사용성 평가 결과가 개인의 경험이나 운전 경력에 따라 달라질 것 같은데, 이 부분에 대한 대응책이 있나요?

A1. 자율주행차 환경을 가정했기 때문에 운전 경력 유무가 큰 영향을 주지 않을 것으로 판단했습니다. 다만, 후속 연구에서는 좀 더 고도화된 모델로 세분화된 사용자 특성을 고려해 차이가 있는지 확인할 계획입니다.

Q2. 사용성 평가를 시나리오 중심으로 진행하고 SUS를 적용하셨는데, 24명 정도의 소규모로 진행한 이유가 궁금합니다.

A2. 본 연구가 초기 탐색적 연구에 가깝다는 점을 고려했습니다. 실제 자율주행차 이용 경험이 거의 없는 상태에서, 가설적인 시스템을 먼저 검증하는 단계가 필요하다고 보았습니다. 이 1차 평가에서 치명적인 오류나 문제점이 없는지 확인한 뒤, 고도화된 후속 연구에서는 더 많은 참여자를 모집해 정교한 통계 분석을 진행할 예정입니다.

Q3. 연구에 활용한 자율주행차 스펙은 어떤 기준으로 설정하셨나요?

A3. 양산차 모델 중 현대 스타리아와 기아 PB5의 차체 크기를 참고하여 내부 공간 구조 및 레일 설치 가능성을 가늠했습니다. 이 두 모델의 규격을 기준으로 가상의 자율주행차 환경을 설정한 뒤, 내부 편의장치 설계를 시뮬레이션했습니다.

Q4. 시나리오를 도출할 때 활용한 방법론이나 절차가 있다면 알려주세요.

A4. 먼저 문헌조사를 통해 자율주행차 내 잠재 활동들을 나열하고, 이를 토대로 기능 요구사항을 정리했습니다. 이후 이 요구사항을 기반으로 실제 차량 내부에서 일어날 수 있는 상황을 시나리오화했고, 사용자들이 쉽게 이해할 수 있도록 각 단계별로 설명 자료를 제작해 실험에 활용했습니다.

[ 청취 후기 ]

주제: Diffusion 모델 기반의 모빌리티 3D 내장 디자인 자동화 가능성 탐색

이번 학술대회에서 발표된 “Diffusion 모델 기반의 모빌리티 3D 내장 디자인 자동화 가능성 탐색” 연구는 생성형 AI와 3D 변환 기술을 접목해 미래 자동차 내장 디자인 프로세스의 혁신적인 가능성을 제시했다는 점에서 매우 인상 깊었습니다. 특히 발표에서는 2D-3D 변환 과정을 핵심 축으로 삼아 최신 AI 기법들을 비교·분석하였고, 그중에서도 확산 확률 모델(Diffusion Model)의 성능적 특성과 한계점을 구체적으로 짚어 주었습니다. 단순히 기술적 성능 비교에 머무르지 않고, 실제 디자인 프로세스와 어떤 접점에서 만나 활용될 수 있는지를 실질적으로 보여준 점이 흥미로웠습니다. 발표를 들으며 “반복적 아이디어 발산과 시각화 단계”를 AI가 보조할 수 있다는 가능성이 매우 현실적으로 다가왔습니다. 기존에는 디자이너가 많은 시간을 투자해야 했던 초기 컨셉 발상 및 다양한 시각적 대안 제시 과정이, 생성형 AI의 도움으로 효율화될 수 있음을 확인할 수 있었기 때문입니다.

또한 연구에서는 Diffusion 기반 모델과 다른 생성형 기법들을 비교하며, 모델별 학습 데이터의 특성 차이와 결과물의 퀄리티 편차, 그리고 해상도·구조적 정확성 등에서의 장단점을 심도 있게 분석하였습니다. 예컨대 특정 모델은 디테일한 텍스처 표현에는 강점을 보였지만, 복잡한 3차원 공간 구조를 안정적으로 구현하는 데는 한계가 있었고, 반대로 또 다른 모델은 기하학적 정합성은 우수했으나 디자인적 다양성에서는 부족한 모습을 보였습니다. 이러한 구체적인 비교를 통해, 단일 모델의 성능에 의존하기보다는 디자인 맥락에 따라 모델을 선택하거나 하이브리드 접근법을 활용하는 것이 필요하다는 점이 강조되었습니다. 더 나아가 발표에서는 CAD 기반 후처리 및 엔지니어링 검증 단계와의 연계를 통한 확장 연구의 가능성도 제기되었습니다. 단순히 시각적 결과물 생성에 그치지 않고, 실제 제조 및 설계 단계로 이어질 수 있는 파이프라인 구축은 디자인공학, 인공지능, HCI가 교차하는 학제적 융합 연구로 이어질 수 있다는 점에서 큰 의미가 있었습니다.

이번 학술대회를 통해 느낀 점은, 자동차 산업의 미래가 단순히 기계적 성능 향상이나 전동화·자율주행 기술의 발전에만 국한되지 않고, 디자인·사용자 경험·AI 기반 자동화라는 새로운 차원으로 확장되고 있다는 사실이었습니다. 예를 들어, MediaPipe를 활용한 제스처 인식 기반 차량 NUI 연구는 인포테인먼트와 자율주행 환경에서 직관적인 사용자 인터페이스를 구현하는 시도로, 기술과 디자인의 접점을 잘 보여주었습니다. 한편 Diffusion 모델을 통한 3D 내장 디자인 자동화 연구는 미래 모빌리티 디자인 전반에서 인간의 창의성과 인공지능의 계산 능력이 결합할 수 있는 지점을 탐색하는 의미 있는 사례였습니다. 두 연구 모두 공통적으로 사용자 경험(HCI)을 최우선 가치로 삼고 있다는 점이 인상적이었습니다. 이는 단순히 기술적 실험에 그치는 것이 아니라, 실제 사용자가 어떤 경험을 하게 될지, 그리고 그 경험이 자동차라는 복합적 공간 안에서 어떻게 최적화될 수 있을지를 고민하는 연구라는 점에서 큰 울림을 주었습니다.

앞으로 우리 연구실 역시 이러한 학제 간 접근을 적극적으로 이어가고자 합니다. 생성형 AI, 3D 디자인 자동화, 제스처 인식 기반 인터페이스 등은 서로 분리된 영역이 아니라, 사용자 중심의 모빌리티 경험을 재정의하기 위한 통합적 연구 주제로 다루어져야 한다고 생각합니다. 디자이너와 엔지니어, 그리고 인공지능 연구자가 협력하여 새로운 도구와 워크플로우를 개발하고, 이를 실제 차량 환경에 적용함으로써, 보다 직관적이고 효율적이며 창의적인 HCI 및 디자인 솔루션을 제시하는 것이 목표입니다. 이번 학술대회에서 얻은 인사이트를 바탕으로, 반복적인 디자인 아이디어 발산·시각화 단계에서 생성형 AI를 적극 활용하고, CAD·엔지니어링 후처리 단계와 연동해 실제 산업에 적용 가능한 통합적 파이프라인을 구축하는 방향으로 연구를 확장해 나갈 계획입니다. 이를 통해 미래 모빌리티 디자인에서 사용자 경험을 혁신하고, 나아가 자동차 산업 전반의 패러다임 전환에 기여할 수 있으리라 기대합니다.