This study aimed to investigate the factors affecting the severity of taxi traffic accidents at intersections in Busan and propose measures to improve traffic safety. This study collected data on taxi traffic accidents that occurred at intersections in the Metropolitan City of Busan during the past 3 years (2020–2022) from Traffic Accident Analysis System(TAAS) and road views, and analyzed factors affecting their severity by employing an ordered probit model. The severity of taxi traffic accidents worsened with violations of (among others) traffic signals and pedestrian protection during January, April, and September. In addition, when a major street was operated with a permissive left turn, the severity of taxi traffic accidents worsened. Measures to improve traffic safety suggested in this study included safety education that focused on particular violations for taxi drivers, mandatory education for transport employees in an experiential format, support of video storage devices for driving records, policy establishment for the promotion and certification of good and bad driving videos, time adjustment of joint safety management inspection, and left-turn signal operation with an unprotected system and P-turn guidance.

본 연구는 지능형 개인비서 서비스의 사용 경험을 HCI의 평가 기준을 바탕으로 비교ㆍ분석하여 사용 경험의 긍정적인 요소와 개선되어야 할 요소를 탐색하고자 한다. 현 시장에서 점유율이 가장 높은 지능형 개인비서 서비스인 애플의 시리, 구글의 구글어시스턴트, 삼성의 빅스비를 대상으로 연구를 진행하였다. 연구 방법은 1차로 문헌 연구를 통하여 현 서비스의 개념과 특징에 대해 비교ㆍ분석하였고 2차로 약 2주간 UI/UX 디자인 전문가 7명을 대상으로 맥락질문법을 활용하여 인터뷰를 진행하였다. 인터뷰는 피터 모빌(Peter Morville)의 사용자 경험 허니콤(user experience honeycomb) 7가지 사용성 원칙을 5가지로 재구성하여 유용성, 편의성, 시각적 매력성, 신뢰성, 만족도에 대한 질문을 진행하였다. 이후 재구성한 사용성 원칙 내용을 바탕으로 평가 rating 및 시스 템 사용성 척도 (SUS) 를 바탕으로 평가를 실시하였다. 본 연구는 인공지능 개인비서 서비스의 사용경험을 정량적, 정성적으로 분석했다는데 의의가 있다.