AI 기반 지능형 콕핏의 다중모달 상호작용 디자인 연구 -Tesla, Mercedes-Benz, NIO 사례를 중심으로-

초록

인공지능(AI)과 다중모달 상호작용 기술의 급속한 융합으로 인해 자동차의 인간-기계 인터페이스(HMI)는 조작 중심의 기계적 시스템에서 인지적 이해와 감성적 융합을 특징으로 하는 지능형 콕핏 환경으로 전환되고 있다.본 연구는 AI 기반 다중모달 지능형 콕핏 상호작용 디자인을 연구 대상으로 삼아, 상황 적응성, 인지 조정성, 정보 투명성의 세 가지 주요 설계 원칙을 제시하고, “지각–이해–피드백”의 시스템 상호작용 모델을 구축하였다. 이를 통해 지능형 콕핏 내에서 AI 기술이 상황 인식, 과제 협업, 정보 피드백 메커니즘에 미치는 작용 경로를 탐색하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법으로는 사례 분석과 실험 검증을 병행하여, Tesla, Mercedes-Benz, NIO의 대표적인 지능형 콕핏 시스템을 비교·분석하였다. 또한 표준화된 과제 실험을 통해 상호작용 효율성과 시스템 반응성을 정량적으로 평가하였다. 연구 결과, AI 기반 다중모달 상호작용 시스템은 운전 환경에서 정보 이해력, 조작 효율성, 피드백 투명성을 현저히 향상시키는 것으로 나타났다. 그중에서도 인지 조정성은 과제 수행의 유창성에 핵심적인 영향을 미치며, 정보 투명성은 사용자의 신뢰 형성과 시스템 제어 감각을 직접적으로 결정하는 요인으로 확인되었다. 본 연구는 지능형 콕핏 상호작용 시스템의 설계 최적화를 위한 체계적 이론 근거와 실무적 참조를 제공하며, 한국 및 글로벌 차원의 지능형 자동차 인간-기계 협업 혁신에 시사점을 제시한다.

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