Purpose: The purpose of this study is to find factors affecting the acceptance intention of autonomous mobility service by applying the unified technology acceptance theory(UTAUT). Methods: The measurement items for each component of this study were modified to meet the purpose of the study by referring to previous studies related to mobility based on UTAUT, which has secured validity and reliability in many studies. The collected data through the online survey were analyzed using hierarchical regression analysis. Results: It was found that performance expectation, effort expectation, social influence, and facilitation conditions for autonomous mobility service had a positive effect on acceptance intention. Also, in this relationship, it was confirmed that driving experience moderated the relationship between performance expectation and acceptance intention, and between effort expectation and acceptance intention. Conclusion: Understanding the public's acceptance of autonomous mobility services, and suggesting strategic implications for the direction of service development to companies that are pushing to enter the autonomous mobility service market.
자율주행차량을 신뢰하고 탑승하도록 하기 위해서 자율주행 차량에 탑승하는 이용자를 위한 고민이 필요해지고 있다. 자율주행 차량 주행 행태에 대한 선호도를 평가하여 이용자의 자율주행차량 탑승 만족도를 높이는 주행행태를 찾아내고자 한다. 실험환경은 드라이빙 시뮬레이터에 공격적인 운전과 방어적인 운전 두 가지 자율주행 성향을 구현하고, 체험할 수 있도록 하였다. 탑승시 생체데이터를 수집하고, 탑승 전·후 설문조사를 실시하였다. 운전 습관에 따라 2그룹으로 분류하고, 수집한 생체데이터와 비교 분석하였다. 공격적인 성향의 운전자와 조심운전 성향의 운전자 모두 자율주행차량의 조심운전 주행행태를 선호하였다.
This paper describes autonomous emergency braking systems (AEB) for elderly drivers designed to consider their driving characteristics. With aging, perception-reaction time, and decision-making time increase accordingly. Without being aware of these performance degradations, however, changes in driving patterns due to increased alertness while driving lead to vehicle crashes. Therefore, it is necessary to develop an autonomous emergency braking system by incorporating the characteristics of the elderly driver. In order to enhance the driver acceptance of older people, perception-reaction time, alertness, and ride comfort need to be considered for conventional autonomous emergency braking systems (C-AEB). Proactive AEB(P-AEB) algorithm has been proposed to reflect human factor of elderly driver above. The performance of the proposed algorithm has been evaluated through MATLAB simulink simulation studies. It has been shown from the computer simulations that the proposed P-AEB algorithm enhances the driver acceptance of older people by improving ride comfort while ensuring safety of vehicle.
Cho, Yujun;Park, Jaekyu;Park, Sungjun;Jung, Eui S.
대한인간공학회지
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제36권2호
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pp.87-108
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2017
Objective: The purpose of this study was to precede the acceptance study based on automation steps and user experience that was lacked in the past study on the core technology of autonomous vehicle, ADAS. The first objective was to construct the acceptance model of ADAS technology that is the core technology, and draw factors that affect behavioral intention through user experience-based evaluation by applying driving simulator. The second one was to see the change of factors on automation step of autonomous vehicle through the UX/UA score. Background: The number of vehicles with the introduction of ADAS is increasing, and it caused change of interaction between vehicle and driver as automation is being developed on the particular drive factor. For this reason, it is becoming important to study the technology acceptance on how driver can actively accept giving up some parts of automated drive operation and handing over the authority to vehicle. Method: We organized the study model and items through literature investigation and the scenario according to the 4 stages of automation of autonomous vehicle, and preceded acceptance assessment using driving simulator. Total 68 men and woman were participated in this experiment. Results: We drew results of Performance Expectancy (PE), Social Influence (SI), Perceived Safety (PS), Anxiety (AX), Trust (T) and Affective Satisfaction (AS) as the factors that affect Behavioral Intention (BI). Also the drawn factors shows that UX/UA score has a significant difference statistically according to the automation steps of autonomous vehicle, and UX/UA tends to move up until the stage 2 of automation, and at stage 3 it goes down to the lowest level, and it increases a little or stays steady at stage 4. Conclusion and Application: First, we presented the acceptance model of ADAS that is the core technology of autonomous vehicle, and it could be the basis of the future acceptance study of the ADAS technology as it verifies through user experience-based assessment using driving simulator. Second, it could be helpful to the appropriate ADAS development in the future as drawing the change of factors and predicting the acceptance level according to the automation stages of autonomous vehicle through UX/UA score, and it could also grasp and avoid the problem that affect the acceptance level. It is possible to use these study results as tools to test validity of function before ADAS offering company launches the products. Also it will help to prevent the problems that could be caused when applying the autonomous vehicle technology, and to establish technology that is easily acceptable for drivers, so it will improve safety and convenience of drivers.
In this study, the factors affecting the acceptance intention for level 4-5 of autonomous vehicles were investigated by applying TAM(Technology Acceptance Model). To this end, 332 ordinary persons interested in autonomous vehicle and experienced in driving car were analyzed by using SEM(Structural Equation Modeling). The results showed that self-efficacy and personal innovation had a positive effect on perceived usefulness. On the other hand personal innovation has been shown to have a negative effect on perceived usefulness. Perceived ease of use has a positive effect on perceived usefulness, perceived ease of use and perceived usefulness has a positive effect on acceptance intention. Safety and Privacy has been shown to have a positive effect on trust, trust has a positive effect on acceptance intention. Lastly, autonomous vehicles have a higher impact on their 20s and 30s. The result of this study is expected to be a very useful basic research for the development of target autonomous vehicles, the selection of targets, the direction of corporate marketing strategies, and the preparation of government policies.
최근 인공지능(AI), 정보통신기술(ICT)의 발전에 따라 자율주행 자동차가 현실화되고 있으며, 부분 자율주행기술을 장착한 차량의 판매가 빠르게 확대되고 있다. 이러한 상황에서 자율주행 자동차에 대한 기술 연구는 활발하게 이루어지고 있으나, 사용자 관점에서 자율주행 자동차에 대한 인식을 탐구한 연구는 상대적으로 많이 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 자율주행 자동차 사용자들을 <적극 수용형>, <기술 수긍형>, <기술 불만족형>, <기술 수용 불안형>의 4가지 유형으로 유형화하고, 각 유형별 특징을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구는 질적연구방법인 Q방법론을 적용하였으며, 34개 진술문으로 구성된 Q표본을 이용해 32명으로 구성된 P표본의 자작적 주관성을 관찰하였다. 이러한 본 연구의 결과는 국내외 자동차 제조기업들에게 자율주행 자동차의 기술 발전과 시장 확대를 위한 전략적 방향을 제시하고, 학술적으로 후속 양적연구를 위한 가설을 제공한다는 측면에서 의의를 갖는다.
The development of autonomous driving and Advanced Driver Assistance System (ADAS) technology has grown rapidly in recent years. As most traffic accidents occur due to human error, self-driving vehicles can drastically reduce the number of accidents and crashes that occur on the roads today. Obviously, technical advancements in autonomous driving can lead to improved public driving safety. However, due to the current limitations in technology and lack of public trust in self-driving cars (and drones), the actual use of Autonomous Vehicles (AVs) is still significantly low. According to prior studies, people's acceptance of an AV is mainly determined by trust. It is proven that people still feel much more comfortable in personalized ADAS, designed with the way people drive. Based on such needs, a new attempt for a customized ADAS considering each driver's driving style is proposed in this paper. Each driver's behavior is divided into two categories: assertive and defensive. In this paper, a novel customized ADAS algorithm with high classification accuracy is designed, which divides each driver based on their driving style. Each driver's driving data is collected and simulated using CARLA, which is an open-source autonomous driving simulator. In addition, Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) machine learning algorithms are used to optimize the ADAS parameters. The proposed scheme results in a high classification accuracy of time series driving data. Furthermore, among the vast amount of CARLA-based feature data extracted from the drivers, distinguishable driving features are collected selectively using Support Vector Machine (SVM) technology by comparing the amount of influence on the classification of the two categories. Therefore, by extracting distinguishable features and eliminating outliers using SVM, the classification accuracy is significantly improved. Based on this classification, the ADAS sensors can be made more sensitive for the case of assertive drivers, enabling more advanced driving safety support. The proposed technology of this paper is especially important because currently, the state-of-the-art level of autonomous driving is at level 3 (based on the SAE International driving automation standards), which requires advanced functions that can assist drivers using ADAS technology.
본 연구는 무인자동차 시스템이 상용화에 가까워짐에 따라 소비자들이 느끼게 되는 다양한 요인들 중에서 자율주행에 대한 기술수용정도를 파악하기 위해 기술수용모델(TAM)을 활용하여 사후행동에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 기존 기술수용모델이 제시한 지각된 사용 이용성의 매개효과와 더불어 본 연구에서는 지각된 신뢰(perceived trust)를 제안하여 사후행동에 대한 매개효과를 가설로 제시하였다. 분석방법은 구조방정식을 활용한 경로분석을 활용하였으며, 분석에 사용된 표본은 160명의 응답 중 149개의 유효한 자료를 이용하였다. 매개효과에 대한 가설검증으로 총효과, 직접효과, 간접효과를 확인하였으며, 비모수 bootstrapping 분석을 추가적으로 실시해 가설검증을 실시하였다. 모든 가설은 유의미하였으며 부분적인 간접효과가 있는 것으로 확인되어 매개효과가 있다는 것을 발견하였다.
자율주행자동차의 상용화를 앞두고, 현재의 교통체계에 적용을 검토해야 한다. 한정된 교통 환경에서 자율 주행자동차가 적용되었을 때, 차선변경 규칙을 효과적으로 설정하는 것만으로도 이득을 가져올 수 있다. 본 연구는 소규모 군집주행을 포켓주행으로 정의하고, 차량 간에 효과적인 이동을 제안한다. 복잡한 도로상황을 가정하고 제안한 협조운행방식을 적용 하였다. 정체된 도로환경에서 차량 간의 불규칙한 차간간격은, 통제와 협조에 의해 차선변경 하고자 하는 차량의 수락간격 확보를 가능하게 한다. 차량의 이동 방법에 대해 다양한 연구를 진행 중이며, 한 가지 예시를 기술하였다. 기존 차선변경방법보다 제안한 차선변경 방법은 최대 86.6%의 교통 지연시간 감소를 나타내었다. 효과적인 차선변경 방법으로 교통량 개선을 보였으며, 나아가 차세대 도로설계에 영향력 있는 인자로써 기대할 수 있다.
본 연구에서는 확장된 기술수용모델(TAM2)을 적용하여 자율주행자동차의 구매의도에 미치는 영향요인을 알아보았다. 이를 위해 자동차 운전경험이 있는 이들 가운데 일반인 117명을 대상으로 본 분석을 실시하였으며 분석 방법은 구조방정식모형(SEM: Structural Equation Modeling)을 이용하였다. 분석 결과 사회적 영향과 지각된 위험은 인지된 유용성과 구매의도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 혁신성의 경우는 인지된 유용성에는 영향을 미치지 못했으나 구매의도에는 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 반면 개인이 자각하는 운전능력과 자동차 유희성은 인지된 용이성에 어떠한 영향도 미치지 않은 것으로 분석됐다. 또한 연구가설에는 포함하지 않았으나 개인이 자각하는 운전능력이 인지된 유용성에 부정적 영향을 주는 것으로 나타난 결과를 주목해 볼 수 있었다. 이상의 결과를 종합했을 때 자율주행자동차의 구매의도에 영향을 미치는 변인으로 사회적 영향과 혁신성 및 지각된 위험은 중요한 변인의 역할을 하는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과로 4차 산업혁명의 신기술인 자율주행자동차에 대한 예비 수용자들의 인식을 미리 예측해 볼 수 있었다는 것에 본 연구의 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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