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저자정보
Ismatullaev Ulugbek Vahobjon Ugli (Kumoh National Institute of Technology) Sangho Kim (Kumoh National Institute of Technology)
저널정보
대한인간공학회 대한인간공학회 학술대회논문집 2021 대한인간공학회 춘계학술대회
발행연도
2021.6
수록면
41 - 44 (4page)

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Objective: To investigate the effects of factors on the adoption of autonomous vehicles (AVs) using a new extended technology acceptance model. Background: Since self-driving cars are being implemented and developed to use for driving purposes, it is important to find the factors that can hinder the acceptance of these technologies. Factors in traditional technology acceptance theories were used to determine the actual use of AVs. However, factors in behavior theories are not directly observable (latent variables), t herefore the effect of technological factors (manifest variables) on these factors were also studied. In addition, the differences in the acceptance of AVs regarding various human factors (e.g., education, income, driving experience) were evaluated. Method: Research hypotheses of the model were proposed to predict acceptance of AVs. Data were collected by an online survey among 81 residents of South Korea to confirm the hypotheses proposed. Structure Equation Modeling (SEM) was used to validate the relationship between factors and effects on the adoption of AVs. Results: The measurement model showed good reliability and validity after model and hypotheses testing results. A total of 18 of the 25 hypotheses were supported. Moreover, the differences between users who have different driving experience were observed, while no significant effect of e ducation and income were found. Conclusion: It is confirmed that behavioral intention is the main determinant of the actual use of AVs, while it is mostly affected by attitude, subjective norms, and perceived enjoyment. Technological factors, in particular, compatibility, relative advantage, reliability, and complexity have significant effects on factors in behavior theories. Users with less experience with driving are highly dependent on other’s opinions and suggestions to use AVs. It can be helpful for developers to focus on safety risks than privacy, since young adults are not likely to concern about sharing their data with AVs. Application: Key findings of this study will be used as a basis for developing a new extended technology acceptance model for self-driving cars.
#Technology Acceptance #Self-Driving Cars #Behavior Theories #Behavioral Intention #Structural Equation Modeling

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Method
3. Results
4. Discussion & Conclusion
References

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