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.
5G 목표 중 하나인 초신뢰성 저지연 통신에 도달하기 위해 멀티액세스 엣지 컴퓨팅 패러다임이 탄생했다. 이 패러다임은 클라우드 컴퓨팅 기술을 네트워크 엣지에 더 가깝게 하며 서비스 지연 시간을 줄이기 위해서는 네트워크 엣지에 있는 여러 Edge Cloud에서 서비스 호스팅된다. 모바일 사용자의 경우 서비스 품질 유지를 위해 서비스를 가장 적합한 Edge Cloud로 마이그레이션하는 것은 중요하고 고이동성 시나리오에서는 서비스 마이그레이션 문제가 더욱 복잡해진다. 고정 이동 경로에서 사용자 이동성과 Edge Cloud 선택에 대한 어떤 영향을 미치는 건지 관찰하는 것이 이 연구의 목표다. Mobility-Aware Service Migration (MASM)은 고이동성 시나리오 동안 라우팅 비용과 서비스 마이그레이션 비용이라는 두 가지 주요 매개변수를 기반으로 서비스 마이그레이션을 최적화하기 위해 제안된다. 제안된 알고리즘을 기존의 그리디 알고리즘과 비교하여 평가한다.
모빌리티(mobility) 서비스는 정보통신기술(ICT)를 활용하여 이동 수단에 대한 수요자와 공급자를 연계시켜 주는 서비스로서, 현재의 교통시스템에서 사용자가 느끼는 불편을 감소시키고 환경적인 지속가능성 증대를 지향하는 서비스이다. 최근 그 사용이 점차 증가하고 있으며 학계 및 산업계의 관심이 커지고 있다. 본 연구는 국내 차량 모빌리티 서비스 이용의도 증가와 관련된 주요 영향요인들을 도출하고, 그 영향력에 대해 서비스 유형별(차량호출 vs. 차량공유 서비스) 그룹과 세대별(MZ세대 vs. X세대) 그룹 간 비교 분석을 실시하였다. 비교 연구 결과, 서비스 유형 그룹 간 사용자 혜택의 차이가 나타났고, 세대 그룹 간 사용자 혜택 및 모빌리티 플랫폼에 대한 태도의 차이가 나타났다. 이러한 비교 연구를 통해, 차량 모빌리티 서비스의 이용 세대별, 서비스 종류별로 이용의도 증가에 영향을 미치는 핵심적인 요인이 무엇이고 어떠한 차이점이 있는지를 검증하고, 주 이용자 타깃층과 서비스 종류에 따라 차량 모빌리티 서비스 활성화를 위해 지식 경영 측면에서 고려해야 할 주요 시사점을 제시하고자 한다.
MaaS의 영향력이 주목받고 있는 가운데, 공유 모빌리티를 중심으로 모빌리티 서비스 시장이 급격히 성장하고 있다. 시장 선점을 위해서 현재 초기 확산단계에 있는 퍼스널 모빌리티 서비스 이용자의 인식과 경험을 파악하고, 향후 확장될 시장의 잠재 소비자들의 특성을 이해하는 것이 중요하다. 따라서 이 연구는 주관성 연구방법인 Q 방법론을 사용하여 퍼스널 모빌리티 이용자 유형을 분류하고 UX(User experience) 전략을 수립하고자 하였다. 제품 및 서비스 특성과 이용자의 개인적 특성 요소들을 중심으로 41개 구성하고, 잠재 사용자와 실사용자를 포함하는 30명의 P샘플을 대상으로 데이터를 수집하였다. QUANL 소프트웨어를 사용하여 수집한 데이터를 분석하였으며, 그 결과 (1)효율적인 이동 우선형(Mobility Efficiency), (2)경계하는 안전추구형(Safety First), (3)합리적인 여가활용형(Rational Utilization), (4)호기심 많은 재미추구형(Sheer Riding Pleasure)의 네 가지 심성 모형이 도출되었다.
The study for ubiquitous computing infra is proceeding actively, it make possible to use service and access network anywhere, anytime because of wire/wireless communication technology and progress of hardware. Domestically, study for the network mobility support technology which is the key technology for future ubiquitous computing realization have progressed, but that is insufficient. Especially, there is no study for independent mobility support study about railway wireless network. So, this study propose network mobility management technology for mobile network infra in railway and proper network model in train.
Recently, due to the rapid development of the internet, the production and demand of high capacity contents are rapidly increasing. In order to accommodate the changing trend of internet usage, researches on CCN, the future internet architecture, are actively being conducted. Mobility support is an important challenge in CCN real-time services, given that today's internet environment is changing to mobile and real-time services are increasing. In CCN real-time services, the mobility problem can be largely divided into consumer mobility, provider mobility, and intermediate-node mobility. Among them, when the intermediate-node moves in the CCN real-time services, the service disconnection occurs and the QoS degradation is caused. In this paper. we propose Intermediate-Node Mobility Support(INMS) to support the intermediate-node mobility in CCN real-time services. Experimental results show that the proposed scheme shows better performance than CCN in terms of service disconnection time and packet loss.
The Multi-access Edge Computing (MEC) paradigm equips network edge telecommunication infrastructure with cloud computing resources. It seeks to transform the edge into an IT services platform for hosting resource-intensive and delay-stringent services for mobile users, thereby significantly enhancing perceived service quality of experience. However, erratic user mobility impedes seamless service continuity as well as satisfying delay-stringent service requirements, especially as users roam farther away from the serving MEC resource, which deteriorates quality of experience. This work proposes a deep reinforcement learning based service mobility management approach for ensuring seamless migration of service instances along user mobility. The proposed approach focuses on the problem of selecting the optimal MEC resource to host services for high mobility users, thereby reducing service migration rejection rate and enhancing service availability. Efficacy of the proposed approach is confirmed through simulation experiments, where results show that on average, the proposed scheme reduces service delay by 8%, task computing time by 36%, and migration rejection rate by more than 90%, when comparing to a baseline scheme.
Purpose: Shared mobility services are the most notable in the shared economy; however, they have yet to be activated in Korea due to various regulations and conflicts amongst stakeholders. Nevertheless, shared mobility has become an irresistible trend of the times, as it can cause a great deal of economic and environmental benefits. In this vein, the purpose of this study is to contribute to the revitalization of shared mobility services in Korea and to provide service providers with implications for developing consumer-oriented marketing strategies. Research design, data and methodology: Based on the reasons that the users do not use shared mobility service, the factors influencing the behaviors of shared mobility users are structured and analyzed in a reliable, technical and procedural manner. To this end, the theory of reasoned action (TRA) of Ajzen and Fisbbein, the initial trust model (ITM), task technology fit (TTF) and switching cost (SC) are adopted. A total of 202 questionnaires were collected from the respondents who were aware of shared mobility. Then statistical processing of the collected data used SmartPLS(v.3.2.8), a PLS-SEM (Partial Least Squares Structural Equation Modeling) analysis program. The steps of the analysis are as follows. First, a PLS-Algorithm analysis was performed to evaluate the measurement model, and a Bootstraping and Blindfolding analysis was performed to evaluate the structural model and verify the hypotheses. Second, a multi-group analysis (PLS-MGA) was conducted to further analyze the differences depending on whether or not users experienced shared mobility service. Results: The results showed that initial trusts model (ITM) and task technology fit (TTF) have positive effects on users' behaviors through the mediation of the intention to use. As opposed to the assumption, switching costs did not have negative moderating effects in relation to the intention to use and users' behaviors. The influence of IT self-efficacy was significant, depending on the prior experience to use shared mobility services. Conclusions: This study will contribute to the revitalization of domestic shared mobility services and the formulation of service providers' marketing strategies. In future studies, there is a need to explore, reconstruct, and validate factors other than the impact factors of the shared mobility services used in this research model.
The types and characteristics of services that airport service systems provide have recently been diversified and specialized to meet various needs of users and their travelling activities. A service for the mobility handicapped is one of the newly demanded services. However, current services for them, which are provided by most of the Korean airports, are not sufficient to satisfy their needs. Additionally, there exist a lot of constraints in the use of those services, which makes it difficult for the mobility handicapped to use them effectively. Another problem is that a lot of the mobility handicapped do not even know that airports now offer services specialized for them. Considering that Korean airports have been recognized as a top-level service provider for about decades, it can be claimed that such an inferior quality of services for the mobility handicapped should be urgently improved. With this issue in mind, this study aims to propose an approach to improving the quality of airport services for the mobility handicapped. Firstly, we examined the actual conditions of the services for the mobility handicapped and identified the limitations of the current services, based on the results of literature review and questionnaire survey against the mobility handicapped and stakeholders of the services currently provided. Then we established a set of design improvement requirements and suggested several ways to improve the services for the mobility handicapped. Finally, we pointed out several issues to be resolved to design better specialized services for the mobility handicapped.
모빌리티 서비스는 구축 대상 지역의 특성과 여건에 따라 변화할 필요가 있다. 이를 위해서는 해당 지역의 통행행태를 기종점 자료에 반영하여 모빌리티 패턴 및 특성 분석이 요구된다. 그러나 종래의 경우 행정 구역 기반의 존 체계를 기반으로 집계된 기종점 자료를 이용함에 따라 공간적 동질성을 담보하기 어렵기 때문에 신규 모빌리티와 같은 특수 목적성을 보이는 수단에 대한 본연의 통행 특성 분석에 한계가 있다. 이에 본 연구는 기존 존 체계에서 벗어나 데이터 기반의 클러스터링 기법 적용을 통해 설정된 집계 방식을 도출하여 기종점 통행패턴에 대한 공간적 분석을 수행한다. 제안 방법은 대중교통버스 및 택시와 같은 종래의 교통수단 뿐만 아니라 도심형 수요응답형 버스와 같은 신규 모빌리티 서비스에 대한 기종점 데이터 본연의 특징 벡터들을 기반으로 클러스터링을 하여 유사 공간적 특성을 반영한 지역 모빌리티의 이용 특성 분석을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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