This study was intended to recognize whether speed desire frustration influences in driving stress. Stress desire frustration is the difference between prefer speed and normal speed. As a result, driver's the prefer speed is higher than the normal speed on 4 road condition(high-way, urban-way, residential-way, rural-way). Also, driver's speed desire frustration caused statistical effect in driving stress on 4 road condition. speed desire frustration effect Driving Stress Scale(DSS) 5 sub-scale factors(progress obstacle, traffic circumstance, accident & regulation, regulation obedience, time pressure). This is that driver who experience much speed desire frustration creates high driving stress. Speed desire frustration analyzed high driver and low driver's Driving Stress Scale(DSS) score and overspeed regulation and traffic accident experience difference. As analysis result, speed desire frustration high driver driving stress high appear. However, difference of overspeed regulation experience or traffic accident experience by speed desire frustration did not appear.
The manipulation of the device by hand while driving is a major factor to increase the risk of accidents, and the design of in-vehicle voice conversational interface that can compensate for this is being actively researched. The purpose of this study is to investigate the effect of the use of the barge-in function of in-vehicle voice interface on user experience. Participants were asked to carry out two tasks, one for navigation and one for music play. We conducted a survey to measure the functional user 's experience after each participant' s tasks, and measured usefulness, usability, satisfaction, and emotion as user experience factors. As a result, Barge-in has been rated as the better choice for most experience factors. There was a significant effect on usability dimension in navigation task and significant effects on usability dimension and emotional dimension in music play task. So it was found that barge-in function had a positive effect on actual user's usability and emotional dimension.
Ensuring the safe arrival of delivery cargo at its intended destination is of utmost importance. Truck drivers play a crucial role in guaranteeing the secure delivery of cargo without any mishaps. However, there are various factors that may lead to delayed arrival of trucks at their destination, such as late departures or prolonged loading operations. The timely departure of cargo transportation is contingent upon several variables, including the driver's experience, cargo volume, and loading time. If the transportation commencement is delayed, it may increase the risk of accidents due to an elevated operating speed. Consequently, we conducted a study to investigate the correlation between cargo loading time, cargo volume, driving experience, and the likelihood of accidents. Our findings indicate that both cargo volume and driver experience can impact the likelihood of vehicle accidents. Furthermore, all factors can have an interactive effect on the occurrence of accidents. However, extending the loading time may mitigate the impact on the likelihood of accidents.
In this study, the causes of human error were identified through the survey of the drivers of the three organizations: Seoul Metro, Seoul Metropolitan Rapid Transit Corporation, and Korail. It was started with the aim of finding and eliciting causes in various directions including human factors, job factors, and environmental factors. The Cronbach alpha value was 0.95 for the reliability significance of the stress-induced factors in the operational area. The significance probability for organisational factors was shown to be 0.82, and the significance of the sub-accident experience and the driving skill factors in operation was 0.81 In addition, the analysis results showed that stress-induced in the field of driving is higher than the human factors in the reliability analysis. The results of the analysis confirmed that the reliability of the organizational and operational stress-induced factors was higher than other causes. In order to reduce urban railroad accidents, this paper suggests a method for operating safe urban railroad through the minimization human errors.
Purpose: The purpose of this study was to investigate both the occurrence status of emergency vehicles traffic accidents and contents of the experiences of emergency medical technicians (EMTs) in fire station. Methods: A self-reported questionnaire was completed by 451 EMTs in fire stations in 6 cities provinces from February 9, 2017 to February 27, 2017. Results: Of 451 EMTs, 207 (45.9%) had traffic accidents experience. Regarding environment-related features, results indicated hour (12~18 hours), place (national highway), traffic flow (smooth), weather (clear), season (winter), and day (Friday). Regarding correlation analysis of differences in the number of ambulance traffic accidents pursuant to general features of accident-experienced drivers as a human factor, there were no significant differences in recruitment, driving careers of regular cars, driving careers of fire engines, and class but there were significant differences in fire-fighting careers. Accident experience in the group with careers over 6 years and less than 10 years higher than in the other groups. Conclusion: Efforts to expand fire engine driving education programs for the prevention of traffic accidents involving 119 emergency vehicles are required.
Recently technological drive on autonomous vehicle is on the rush. Along with the trend, researches on driver's perspective are increasing. However, previous studies have limitations in terms of study period and rich experience. In this paper, we conducted an ethnographically inspired fieldwork to observe human-autonomous car interaction. We had six participants to ride a prototype autonomous car on the real road for six days. After, we generated trust, distrust factors according to Lee & See's categorization of trust dimension: process, performance, and purpose. We derived eight distrust factors that saliently influences passenger's experience in autonomous vehicle. Our research broadens trust model into autonomous driving context based on real road field study and contributes to automotive community with design guidelines to increase trust toward autonomous vehicle.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.1
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pp.537-544
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2022
As the penetration of electric vehicles and development of new models, user experience factors are getting more important in designing connectivity systems for car infotainment services. The primary object of this study is to identify commonalities and differences by comparing user experience factors in the Korean and US electric vehicle markets. This study derived connectivity keywords by text mining the vehicle introduction on the market in each country, and performed centrality, cluster analysis and visualization mapping using the semantic network analysis. As a result, the Korean new electric vehicle connectivity service mainly focused on driving functions such as driving, parking assistance, and charging, while US focused on device connection, convenience function control, app use, entertainment viewing. Based on the analysis, this study presented the practical implications in marketing, system design, and HMI design.
Sharing vehicle data among the companies within a car ecosystem can improve driving experience, increase driver comfort, contribute to social goals such as improving road safety and lowering fuel consumption. Furthermore, by participating in the ecosystem, companies can secure long-term and sustainable new revenue-generating opportunities. In this paper, we will examine the bottleneck and success factors of data sharing, as well as the technological solutions that urgently require development for car data sharing.
M. Chang;D.W. Kang;E.H. Jang;W.J. Kim;D.S. Yoon;J.D. Choi
Electronics and Telecommunications Trends
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v.38
no.6
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pp.31-40
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2023
Given recent accidents involving autonomous vehicles, driver monitoring technology related to the transition of control in autonomous vehicles is gaining prominence. Driver status monitoring systems recognize the driver's level of alertness and identify possible impairments in the driving ability owing to conditions including drowsiness and distraction. In autonomous vehicles, predictive factors for the transition to manual driving should also be included. During traditional human driving, monitoring the driver's status is relatively straightforward owing to the consistency of crucial cues, such as the driver's location, head orientation, gaze direction, and hand placement. However, monitoring becomes more challenging during autonomous driving because of the absence of direct manual control and the driver's engagement in other activities, which may obscure the accurate assessment of the driver's readiness to intervene. Hence, safety-ensuring technology must be balanced with user experience in autonomous driving. We explore relevant global and domestic regulations, the new car assessment program, and related standards to extract requirements for driver status monitoring. This kind of monitoring can both enhance the autonomous driving performance and contribute to the overall safety of autonomous vehicles on the road.
This paper presents a Driving Risk Model (DRM) based on driving speed choices using an Ordered Response Probit (ORP) model. The DRM is conceptualized based on the relation between speed deviation and the occurrence of crashes found by Solomon. The impacts of various driving risk factors are revealed by applying the DRM to evaluate the effectiveness of In-Vehicle Traffic Warning Information (IVTWI) in expressway driving. Regarding driving risk, the results show that: (1) the risk is lower among male drivers, those with more driving experience and those with less accident history, (2) the risk is higher when driving takes place on wet road surface, in the afternoon, and under conditions of low traffic volume, and (3) the risk is also higher on both downgraded and long curve sections. Additionally, the results provide evidence that provision of IVTWI can decrease the driving risk. The proposed DRM provides a solution for assessing the traffic safety impacts of countermeasures on roadways when there is a shortage of traffic accidents data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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