Due to recent developments in smartphones, lifestyles centred around their use are rapidly changing across many societal areas. Mobility apps, widely used by a large number of people, have also become popular among tourists for travel purposes. This trend is exemplified by the premium taxi industry, which champions smart mobility services-an essential component of smart tourism-to attract tourists as customers. This study investigates how smart mobility service attributes influence memorable user experiences from the perspective of both residents and tourists. It also examines the consequent image of smart mobility and users' intentions to reuse these services. To this end, a survey and analysis were conducted with 320 registered customers of domestic premium taxi companies, which are expanding their services to cater to both residents and tourists. The analysis confirmed all hypotheses. Among the attributes of smart mobility, involvement played a crucial role in shaping the image of smart mobility, more so than refreshment or novelty. Furthermore, the image of smart mobility significantly impacted the intention to reuse it. Based on these findings, this study presents practical implications regarding which empirical factors should be managed from a smart mobility perspective to foster a positive image and encourage reuse.
Smart city technologies such as transportation and parking systems make our daily lives more efficient and intelligent. However, it is impossible to implement a smart mobility system without analyzing the individual's behavior toward the new technology. This research study attempts to develop a framework for predicting smart mobility antecedents using SEM in primary data analysis. The Technology Acceptance Model (TAM) was the conceptual foundation for this study. To achieve the objectives of the study, one thousand five hundred and twelve effective questionnaires were collected and analyzed using Smart PLS 3.3. The results show that perceived usefulness, perceived ease of use, and perceived risk significantly affect attitudes towards adopting smart mobility systems. Our study provides a comprehensive framework to understand individual-level smart city technology adoption. This study offers implications for policymakers to update existing policies concerning road technology.
Journal of Advanced Information Technology and Convergence
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v.10
no.1
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pp.85-97
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2020
As a solution to the rapid urbanization problem, interest in and use of personal mobility devices such as bicycles and electric kickboards are increasing, and accidents are also rising every year. In this study, a smart vest to prevent traffic accidents and promote safe driving of personal mobility users was designed and implemented. Unlike the existing products on the market that indicate directions using buttons, the smart vest designed and implemented in this study indicates the moving direction by shaking a bracelet and displays the direction by LEDs on the vest. Therefore, this product was designed and implemented to be safer and differentiated from other existing products.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.6
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pp.89-97
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2019
This study proposes a method for investigating current patents related to information communication technology and smart mobility to provide insights into future technology trends. The method is based on text mining clustering analysis. The method consists of two stages, which are data preparation and clustering analysis, respectively. In the first stage, tokenizing, filtering, stemming, and feature selection are implemented to transform the data into a usable format (structured data) and to extract useful information for the next stage. In the second stage, the structured data is partitioned into groups. The K-medoids algorithm is selected over the K-means algorithm for this analysis owing to its advantages in dealing with noise and outliers. The results of the analysis indicate that most current patents focus mainly on smart connectivity and smart guide systems, which play a major role in the development of smart mobility.
One of the key domains within a smart tourism city, smart mobility, encompasses advanced transportation means and services rooted in Information and Communication Technology (ICT). This includes shared bicycles, scooters, car-sharing services, smart transportation infrastructure, and more, aiming to surpass limitations of conventional transport and improve the movement of people and goods. It also serves tourists as an affordable and convenient mode of transport between attractions while also enhancing the overall travel experience. This study has defined 'smart tourism mobility' as a form of mobility grounded in ICT, exhibiting exceptional connectivity, serving public interest, and serving as a mode of transport for both residents and tourists in a smart tourism city. The research aimed to outline the scope of smart tourism mobility-related industries through expert Delphi surveys and estimate their economic effects within a smart tourism city. Specifically, this study updated 2015 input-output table and made 2020 regional input-output table of Seoul adopting RAS method and location quotient method. The results showed that the about 2.8 billion KRW investment of Seoul in smart tourism mobility may create more than 4.1 billion KRW in production inducement effect which is expected to create more than 1.6 billion KRW of income-inducing effect, 3.6 billion KRW of value-added-inducing effect, and 54 employment across all industries in Seoul in 2022.
Hyunwoo Joe;Hyunsuk Kim;Seung-Jun Lee;Tae Sung Park;Myung-Jun Shin;Lee Hooman;Daesub Yoon;Woojin Kim
ETRI Journal
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v.45
no.4
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pp.603-614
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2023
Advancements in remote medical technologies and smart devices have led to expectations of contactless rehabilitation. Conventionally, rehabilitation requires clinicians to perform routine muscle function assessments with patients. However, assessment results are difficult to cross-reference owing to the lack of a gold standard. Thus, the application of remote smart rehabilitation systems is significantly hindered. This study analyzes the factors affecting the real-time evaluation of muscle function based on biometric sensor data so that we can provide a basis for a remote system. We acquired real clinical stroke patient data to identify the meaningful features associated with normal and abnormal musculature. We provide a system based on these emerging features that assesses muscle functionality in real time via streamed biometric signal data. A system view based on the amount of data, data processing speed, and feature proportions is provided to support the production of a rudimentary remote smart rehabilitation system.
Laser cladding is a method that can be applied to repair the crack and break on the mold and die surfaces, as well as generate new attributes on the surface to improve toughness, hardness, and corrosion resistance. It is used to extend the life of the mold. It also has the advantages of superior bonding strength and precision coating on a local area compared with the conventional thermal spraying technology. In this study, we investigated the effect of cladding on low carbon alloy steel using 18%Cr-2.5%Ni-Fe powder (Rockit404), which showed high hardness on the die surface. The process conditions were performed in an argon atmosphere using a diode laser source specialized for 900-1070 nm, and the output conditions were 5, 6, and 10 kW, respectively. After the cladding was completed, the surface coating layer's shape, the hardness according to the cross-section's thickness, and the microstructure were analyzed.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.7
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pp.43-50
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2022
Continuous development is the key of development issue in developing nations. Smart city measurement is prevalently carried through in the cities in which the nations have been classified as industrialized countries. In addition, cities in Europe becomes the models of smart city system. Smart city concept used in the cities in Europe applies six predominant features i.e. smart economic, smart mobility, smart environment, smart people, smart living, and smart governance. This paper focuses on figuring out city' development strategy in developing nations particularly Indonesia in regard with European Framework by way of Multi Expert Multi Criterion Decision Making (ME-MCDM). Recommendation is resulted from the tests using the data collected from one of the metropolis cities in Indonesia, whereby issuing recommendation must firstly implement smart education, secondly communication, thirdly smart government, and fourthly smart health, as well as simultaneously implement smart energy and smart mobility.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.1
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pp.163-173
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2021
In the era of digital transformation, the transportation underprivileged remains as an underprivileged class without the benefits of technological advances. Electric assist devices for the People with disability are inadequate to provide services suitable for the current traffic environment, although the mobility of the People with disability is improved. In this paper, we develop IoT smart mobility by deriving essential elements through user satisfaction surveys to efficiently move physical distances based on the experience of users using existing electric assistive devices. Based on the data collected through user satisfaction survey, quantitative analysis using TF-IFD and qualitative analysis based on QFD are performed to determine the importance of user requirements. For the evaluation of IoT smart mobility design results reflecting essential functions, usability verification is conducted by forming an expert evaluation team in various fields. In the future, we plan to conduct a service design study that can improve mobility convenience and provide mobility service solutions by designing to provide efficient public services by utilizing IoT smart mobility to the People with disability.
Sangkeum Lee;Sarvar Hussain Nengroo;Hojun Jin;Yoonmee Doh;Chungho Lee;Taewook Heo;Dongsoo Har
ETRI Journal
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v.45
no.4
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pp.650-665
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2023
A novel smart metering technique capable of anomaly detection was proposed for real-time home power management system. Smart meter data generated in real-time were obtained from 900 households of single apartments. To detect outliers and missing values in smart meter data, a deep learning model, the autoencoder, consisting of a graph convolutional network and bidirectional long short-term memory network, was applied to the smart metering technique. Power management based on the smart metering technique was executed by multi-objective optimization in the presence of a battery storage system and an electric vehicle. The results of the power management employing the proposed smart metering technique indicate a reduction in electricity cost and amount of power supplied by the grid compared to the results of power management without anomaly detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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