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저자정보
Kyung-Jun Lee (Seoul National University) May Jorella S. Lazaro (Seoul National University) Chan Hyeok Yun (Seoul National University) Sungho Kim (Seoul National University) Dounggun Park (Seoul National University) Myung Hwan Yun (Seoul National University)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2020 학술대회 발표 논문집
발행연도
2020.2
수록면
157 - 162 (6page)

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In developing or improving a product, gasping context of use is one of the first and important tasks. Accordingly increasing personal mobility accident rates, this study introduces Focused-Day Reconstruction Method (F-DRM) to gather unsafety episode of electric kick scooter users and extract risk factors from those episodes. The proposed F-DRM consist of episode description, perceived dangerous level, risk productenvironmental factor, and so on. 27 participants were recruited and reported 20-40 episodes per person in three weeks. General description of FDRM results is reported, and pair of product factors and environmental factors are clustered for extracting context of risky episodes. Extracting high-rank risk factor pairs, the factor pairs were divided into three clusters through K-means clustering. ANOVA shows significant differences among the clusters based on perceived dangerous level and frequent of factor pairs. In riskiest cluster contains pairs of ‘Wheel’-‘Obstacle’, ‘Wheel’-‘Road surface’, ‘Wheel’-‘Road type’, and ‘Brake’-‘Road type’. These factors are interpreted by detail risk factors to grasp context of risky episode. From the proposed F-DRM, risk factors derived out of the risky episodes are discovered. These results are expected to help further establish experiments to improve the current electric kick scooter design.
#Electric kick scooter #Day reconstruction method #Risk factor extraction #K-means clustering

목차

Abstract
1. Introduction
2. Methodology
3. Results
4. Discussion
5. Conclusion
Reference

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