This study is an empirical analysis regarding what kind of factors affect the intention to use autonomous vehicles. For the empirical analysis the research model was derived from value-based adoption model base and integrated some aspects that only autonomous vehicles have. At default variables of VAM are usefulness, enjoyment, technicality, perceived cost, some autonomous vehicle related variables were added, and those are convenience, safety, security, social influence. A survey was done in order to empirically analyze with this research model, and 216 valid survey answers were chosen to analyze. Empirical analysis was done by structural equation using AMOS24. The result of empirical analysis were as follows. Variables usefulness, enjoyment, safety, security had a significant positive effect on perceived value. Technicality and perceived cost had a significant negative effect of perceived value. In addition, security and social influence had no significant effect on perceived value. Furthermore, perceived value had significant positive effect on intention to use. Among the variables that came out to be significantly positive, the most influencing variable was safety, followed by convenience, perceived cost, enjoyment, usefulness and then technicality. In addition, the analysis of mediating effect of perceived value shows that usefulness, enjoyment, convenience, safety, technicality, perceived cost had mediating role towards intention to use. However, security and social influence had no siginificant mediating effect towards intention to use. Considering all these research results this study has provided theoretical and practical implications to researchers on the intention to use autonomous vehicles.
프로그램된 정보를 사용하는 자율 가상 캐릭터는 항상 반복된 패턴 행동을 하기 때문에 사용자가 흥미를 잃는 경우가 많고 현실성도 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 자율 가상캐릭터가 자율적으로 인지한 정보를 저장하고 저장한 정보를 활용하여 상황에 맞는 행동을 수행할 수 있는 메모리 체계를 제안한다. 본 논문은 자율 가상 캐릭터가 시각 주목으로 인지한 정보를 저장하고 관리하는 메모리 체계의 모델을 제시한다. 메모리 용량을 효율적으로 사용할 수 있도록 게임 환경에 적합한 빠른 시각 주목 알고리즘을 연구하여 중요하고 눈에 띄는 정보만 저장한다. 자율 가상 캐릭터의 인지 메모리를 크게 시각 기억와 공간 관계 기억 구조로 구성한다. 시각 기억은 쿼드그래프로 구현된 저장 구조에 인지한 정보를 저장한다. 공간 관계 기억은 공간 관계 그래프 이론을 기반으로 객체들간의 방향과 거리 정보를 저장한다. 본 논문의 제안 방법을 가상 환경에서 실험한 결과, 자율 가상 캐릭터는 시각 주목 기능으로 3차원 가상 환경의 동적 객체까지 감지하여 자율적으로 정보를 주목하여 저장하고 있음을 확인했다. 자율 가상캐릭터는 메모리 정보를 활용하여 목표 객체를 빠르게 탐색하며 길찾기에 필요한 경로 계획을 수립한다. 성능면에서는 주목맵만들기 위한 특징맵으로 가장 주목할 수 있는 특징들로 구성하여 처리속도가 1.6배 이상 향상됨을 확인했다.
This study intends to figure out the relationship between autonomy and achievement motivation of the university players. For this purpose, Survey was performed to Seoul and Metropolitan area's 25 sports 396 Players., And using SPSS 18 and AMOS program descriptive statistics, exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, reliability analysis were conducted. Based on purified data through the process, the relationship between autonomy and achievement motivation was verified with correlation analysis and regression analysis. As a result, autonomy was recognized by male player higher than female player, and in goal-orientation of the access tendency of achievement goal orientation, male player showed higher scores. And in mastery-avoidance of avoidance, female player showed higher scores and in performance-avoidance, male player showed higher scores. According to regression analysis, autonomy affects mastery-approach and achievement goal orientation of the performance-approach.
With a recent rise of various chatbot services, this study attempts to explore the role of chatbot users'' psychological characteristics by applying the self-determination theory. In particular,this study investigates (a) the relationship between chatbot users' psychological needs(perceived autonomy, perceived competence, perceived relatedness) and user satisfaction, continuous intention to use, and (b) the moderating effect of chatbot type and user motivations. Based upon a survey, the results revealed that perceived autonomy, competence, and relatedness had significant positive effects on user satisfaction and continuous intention to use. The results also confirmed that the user satisfaction had a significant positive effect on the continuous intention to use. The moderating effect of social and relational motivation was found between perceived autonomy, competence, relatedness and user satisfaction. The implications are discussed for furthering the development of chatbot services.
The objective of this research is investigating the mediating effect of job engagement on the relationship between job autonomy and innovative behavior in public organizations. Major findings from Structural Equation Model analysis demonstrates that the variable 'job engagement' took a positive role between job autonomy and innovative behavior. From theoretical point, this result provides the empirical evidence of causal relationship in the three components of attitude-cognition, emotion, and action, which contributes to the advancement of action theory. Some policy implications can be drawn from the empirical findings. Firstly, job autonomy need to be seriously considered as a strategic instrument for the encouragement of innovative behavior. Secondly, job engagement of employees need to be more carefully monitored to stimulate the innovative behavior in the public organizations. In public organizations, enhancement of innovative behavior can not be achieved from institutional arrangements. Provision of job autonomy is more effective method of behavior change than performance management approach.
생성형AI(Generative AI, GenAI) 서비스는 단순/반복적인 업무를 자동화하고, 많은 일자리의 생산성 향상에 도음을 주어 전반적으로 기존 일자리 감소에 영향을 줄 것이다. 반면에 높은 수준의 생성형AI 기술을 낮은 비용으로 활용할 수 있게 하고, 예술, 게임, 미디어 산업 등 창작 영역과 플랫폼 기반의 서비스 출시에 도움을 주어, 창조적 아이디어에 기반한 소수의 인원이 참여하는 1인 창조기업에서 새로운 일자리 창출에 긍정적인 영향을 줄 것이다. 본 연구의 목적은 1인 지식 창업자라고 할 수 있는 컨설턴트, 강사들이 생성형AI의 강점인 창의성을 활용하여 업무 효율을 높이는 데 적극적으로 활용할 수 있도록 생성형AI 서비스 특성이 지속이용의도에 미치는 영향을 분석하는데 있다. 본 연구에서는 기술수용모델(TAM)을 활용하여 생성형AI의 서비스 특성인 효율성, 창의성, 의인화, 개인화 및 자율성이 지속이용의도에 미치는 영향에 관한 연구를 인지된 유용성과 인지된 이용 용이성을 중심으로 진행하였다. 따라서 본 연구에서는 생성형AI의 서비스 특성이 인지된 유용성과 인지된 이용 용이성을 증진하고, 인지된 유용성과 인지된 이용 용이성이 지속 이용의도에 영향을 미칠 것이라는 인과적 경로를 검증하고자 한다. 1인 창업자가 외부의 도움없이 지속적으로 높은 수준의 업무효율를 유지할 수 있게 도움이 되는 지속사용의도를 종속변수로 설정하여 본 연구를 진행하였다.
As the level of people's demand for service quality provided by public institutions increases, interest in improving organizational effectiveness of internal members is increasing. In this context, this study aims to identify the predisposing factors affecting the job satisfaction and perceived job performance of public institution members. In this study, public service motivation, work autonomy, and person-system fit were presented as antecedents to verify the organizational effectiveness, and the results were tested by regression analysis. As a result, all three antecedents have significant effects on job satisfaction and perceived job performance. Public service motivation, work autonomy has a relatively higher impact on job satisfaction. On the other hand, person-system fit has a relatively higher influence on perceived job performance. In particular, the results of this study confirmed that PSM theory is consistent with the main trends and is significant in organizations created through artificial integration. This result suggests the need to maintain the effectiveness of the public organization in the future due to the change of integration of public organizations.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.3
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pp.175-189
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2023
Fault detection and diagnosis (FDI) algorithms are actively being researched for ensuring the integrity and reliability of environment perception sensors in autonomous vehicles. In this paper, a fault detection algorithm based on a multi-sensor perception system composed of radar, camera, and lidar is proposed to guarantee the safety of an autonomous vehicle's perception system. The algorithm utilizes reference generation filters and residual generation filters based on finite impulse response (FIR) filter estimates. By analyzing the residuals generated from the filtered sensor observations and the estimated state errors of individual objects, the algorithm detects faults in the environment perception sensors. The proposed algorithm was evaluated by comparing its performance with a Kalman filter-based algorithm through numerical simulations in a virtual environment. This research could help to ensure the safety and reliability of autonomous vehicles and to enhance the integrity of their environment perception sensors.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.1
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pp.361-369
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2019
With the commercialization of the ADAS functions, the need for the experience of the autonomous driving system is increasing, and the role of the artificial intelligence agent is attracting attention. This study is an autonomous driving experience experiment that verifies the effect of self-efficacy and agent embodiment. Through a simulator experiment, we measured the effect of existence of self-efficacy and agent embodiment on social presence, perceived risk, and perceived ease of use. Results show that self-efficacy had a positive effect on social presence and perceived risk, and agent embodiment negatively affected perceived ease of use. Based on the results of the study, we proposed guidelines for agent design that can increase the acceptance of the semi-autonomous driving system.
The purpose of the study is to explore the relationship among learning motive, job creativity, major satisfaction and school satisfaction of enrolled students in 2 vocational schools in Seoul. Hypotheses based on the relevant literature are tested. Job creativity was found to be positively influenced by learning motives and autonomy. Intrinsic learning motive and autonomy affect student's major satisfaction, but extrinsic learning motive was found to have negative effects on major satisfaction as autonomy trait was irrelevant to school satisfaction. Vocational college programs offer mainly technical and on-the-job training unlike general colleges. Thus, students are psychologically sensitive to school programs and multidisciplinary approach is needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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