Smart car is a vehicle which maximizes convenience, safety, and user experience. The traditional vehicle style will be replaced by a smart car. The objective of this paper is to find essential quality attributes that consumers want. We provide a method to select a best smart car reflecting their preference based on the quality attributes. We derive Kano's quality attributes by an exploratory survey and show an example to implement their decision using the Analytic Hierarchy Process method. As a result, the quality attributes were classified into two groups of attractive quality and indifference quality. The respondents evaluated that the safety of smart cars was more important than the convenience and user experience. However, the smart car was required more functions related to the convenience criteria. These results will provide important implications for smart car design.
The Journal of Economics, Marketing and Management
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v.5
no.3
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pp.1-11
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2017
E-infrastructural economy for ICT Living-Labs is a need for economic and cultural changes in various types of cars in accordance with the supply of the electric car. Depending on the number of cases by analyzing the supply and demand of electric vehicles among Korea and Northern Europe countries. it was indirectly proved that it makes economic growth. The research design is analyzed with the data and how to respond quickly to focus on the possibility of potential changes to the infrastructure realization and commercialization of government enterprises or electric cars through the ICT Living-Labs in Nordic countries. The data indicates that the leading commercialization emphasize on the development of the electric economic convergence and scalability for electric vehicle. When It shows the time of the infrastructure as ICT Living-Labs being delayed, it lowered growth target results for the development of the electric car industry in the future. All this is from the reason of opening the E-convergence economy over time. It is required that Korea should prepare E-convergence economy. Public regional energy should be present through the consistent selection of development for energy linking E-economy and E-trans distribution. Korea needs to be many difficulties in building the E- infrastructure for ICT Living-Labs. Unlike the Northern Europe it is to prepare the active support of both government and business. The role of the government discovers that the power generation through the quick selection of the industry, as well as to connect with the growth of the smart cities with the EVs industry.
This paper suggests a car-following algorithm for urban environment, with multiple target candidates. Until now, advanced driver assistant systems (ADASs) and self-driving technologies have been researched to cope with diverse possible scenarios. Among them, car-following driving has been formed the groundwork of autonomous vehicle for its integrity and flexibility to other modes such as smart cruise system (SCC) and platooning. Although the field has a rich history, most researches has been focused on the shape of target trajectory, such as the order of interpolated polynomial, in simple single-lane situation. However, to introduce the car-following mode in urban environment, realistic situation should be reflected: multi-lane road, target's unstable driving tendency, obstacles. Therefore, the suggested car-following system includes both in-lane preceding vehicle and other factors such as side-lane targets. The algorithm is comprised of three parts: path candidate generation and optimal trajectory selection. In the first part, initial guesses of desired paths are calculated as polynomial function connecting host vehicle's state and vicinal vehicle's predicted future states. In the second part, final target trajectory is selected using quadratic cost function reflecting safeness, control input efficiency, and initial objective such as velocity. Finally, adjusted path and control input are calculated using model predictive control (MPC). The suggested algorithm's performance is verified using off-line simulation using Matlab; the results shows reasonable car-following motion planning.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.4
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pp.23-30
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2019
Automobiles are largely divided into passenger cars with less than five passengers and commercial vehicles such as construction machines, trucks, mixers, special lorries, and large buses. Automobile maintenance companies are also divided into passenger cars and commercial vehicles. Because commercial vehicles are the livelihood vehicles of individual carriers engaged in cargo transportation, passenger transportation, and construction, fast and accurate maintenance is important. Access to the expressway is also important because the car is large and uses highways. In addition, the time required for troubleshooting is long, so sufficient space must be secured for parking the vehicle, and ease of entry and exit of the vehicle in the maintenance shop should be fully considered. For this reason, commercial vehicle maintenance companies have higher initial investment costs than car maintenance companies, and it is difficult to supply and maintain maintenance personnel. Therefore, it is necessary to carefully examine and analyze various related factors for successful commercial vehicle maintenance company selection. However, most existing commercial vehicle maintenance companies often choose their location based on the empirical judgment of the founder, the customs and the case, without a clear analysis. In this study, we show how to derive the location selection factors to be considered when establishing professional maintenance company for commercial vehicles and to select the optimal location by using AHP (Analytic Hierarchy Process) method.
This study evaluated the relative efficiency of mobile emission reduction countermeasures through a Data Envelopment Analysis (DEA) approach and determined the priority of countermeasures based on the efficiency. Ten countermeasures currently applied for reducing greenhouse gases and air pollution materials were selected to make a scenario for evaluation. The reduction volumes of four air pollution materials(CO, HC, NOX, PM) and three greenhouse gases($CO_2$, $CH_4$, $N_2O$) for the year 2027, which is the last target year, were calculated by utilizing both a travel demand forecasting model and variable composite emission factors with respect to future travel patterns. To estimate the relative effectiveness of reduction countermeasures, this study performed a super-efficiency analysis among the Data Envelopment Analysis models. It was found that expanding the participation in self car-free day program was the most superior reduction measurement with 1.879 efficiency points, followed by expansion of exclusive bus lanes and promotion of CNG hybrid bus diffusion. The results of this study do not represent the absolute data for prioritizing reduction countermeasures for mobile greenhouse gases and air pollution materials. However, in terms of presenting the direction for establishing reduction countermeasures, this study may contribute to policy selection for mobile emission reduction measures and the establishment of systematic mid- and long-term reduction measures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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