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.
In order to reach Ultra-Reliable Low-Latency communication, one of 5G aims, Multi-access Edge Computing paradigm was born. The idea of this paradigm is to bring cloud computing technologies closer to the network edge. User services are hosted in multiple Edge Clouds, deployed at the edge of the network distributedly, to reduce the service latency. For mobile users, migrating their services to the most proper Edge Clouds for maintaining a Quality of Service is a non-convex problem. The service migration problem becomes more complex in high mobility scenarios. The goal of the study is to observe how user mobility affects the selection of Edge Cloud during a fixed mobility path. Mobility-Aware Service Migration (MASM) is proposed to optimize service migration based on two main parameters: routing cost and service migration cost, during a high mobility scenario. The performance of the proposed algorithm is compared with an existing greedy algorithm.
Mobility service is a service that connects consumers and suppliers of transportation using information and communication technology (ICT), and aims to reduce inconvenience to users in the current transportation system and increase environmental sustainability. Recently, the use of mobility services is gradually increasing, and interest in it from academia and industry is growing. This study derives key influencing factors related to the increase in intention to use vehicle mobility services, and comparatively analyzes the influences between groups by service type (car-hailing vs. car-sharing services) and by generation (generation MZ vs. generation X). As a result of the comparative study, there were differences in user benefits between service type groups, and differences in user benefits and attitudes toward mobility platforms between generation groups. Through this comparative study, the main factors affecting the increase in the intention to use the vehicle mobility service by generation and service type and their differences were identified. This study provides implications to consider in terms of knowledge management for activating vehicle mobility services according to the major target users and service types.
With mobility-as-a-service(MaaS) drawing attention to its influence and ripple effect around the world, the mobility service market is currently growing rapidly mainly focusing on mobility sharing. In order to preemptively dominate the mobility service market following the full-scale spread of MaaS, it is important to first identify the recognition and experience of users in personal mobility sharing services, which are currently in the early stages of diffusion, and through which to understand the characteristics of potential consumers of the extended mobility service market. Therefore, the study aims to classify the user types of mobility service and establish a future user experience-oriented mobility service strategy using a subjectivity study method, Q methodology.
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.
Lusungu Josh Mwasinga;Syed Muhammad Raza;Duc-Tai Le ;Moonseong Kim ;Hyunseung Choo
Journal of Internet Computing and Services
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v.24
no.2
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pp.1-10
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2023
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.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.1
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pp.219-232
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2023
Mobility services need to change according to the regional characteristics of the target service area. Accordingly, analysis of mobility patterns and characteristics based on Origin-Destination (OD) data that reflect travel behaviors in the target service area is required. However, since conventional methods construct the OD data obtained from the administrative district-based zone system, it is hard to ensure spatial homogeneity. Hence, there are limitations in analyzing the inherent travel patterns of each mobility service, particularly for new mobility service like Demand Responsive Transit (DRT). Unlike the conventional approach, this study applies a data-driven clustering technique to conduct spatial analyses on OD travel patterns of regional mobility services based on reconstructed OD data derived from re-aggregation for original OD distributions. Based on the reconstructed OD data that contains information on the inherent feature vectors of the original OD data, the proposed method enables analysis of the spatial characteristics of regional mobility services, including public transit bus, taxi and DRT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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