본 논문은 인간과 자율주행차(AV)의 효과적이고 원활한 상호작용을 위해 인간의 인지 상태를 고려하는 시스템의 필요성을 강조하며, 이를 위해 동적 베이지안 네트워크(DBN) 기반의 새로운 계산 모델을 제시합니다. 이 모델은 AV 사용자와 다른 도로 사용자의 인지 상태(안녕감, 신뢰)를 추론하여 AV의 의사결정 과정에 통합합니다. 상호작용 연구 데이터를 사용하여 모델 매개변수를 개선하고 성능을 실험적으로 평가하며, 인과 추론 모델(CIM) 프레임워크로 확장하여 AV 사용자의 안녕감과 신뢰를 향상시키면서 운영 비용과 다른 도로 사용자의 안녕감을 균형 있게 고려하는 의사결정을 지원합니다. 평가 결과는 모델의 사용자 상태 정확한 예측 및 인간 중심의 AV 의사결정 안내 효과를 보여줍니다.
