• Science of Emotion and Sensibility
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• v.22 no.4
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• pp.15-30
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• 2019

The reduction of traffic accidents is a primary potential benefit of autonomous vehicles (AVs). However, the prevalence of AVs also arouses a key question: to what extent should a human wrest control back from AVs? Specifically, in an unavoidable situation of emergency, should an AV be able to decide between the safety of its own passengers and endangered pedestrians? Should AV programming include well-accepted decision rules about actionsto take in hypothetical situations? The current study (N = 103) examined individual/situational variables that could perform critical decision-making roles in AV related traffic accidents. The individual variable of attitudes toward AVs was assessed using the Self-driving Car Acceptance Scale. To investigate situational influences on decisional processes, the study's participants were assigned to one of two groups: the achievement value was activated in one group and the benevolence value was triggered in the other through the use of a sentence completion task. Thereafter, participants were required to indicate who should be protected from injury: the passengers of the concerned AV, or endangered pedestrians. Participants were also asked to record the extent to which they intended to buy an AV programmed to decide in favor of the greater good according to Utilitarian principles. The results suggested that participants in the "achievement value: driver perspective" groupexpressed the lowest willingness to sacrifice themselves to save several pedestrians in an unavoidable traffic accident. This group of participants was also the most reluctant to buy an AV programmed with utilitarian rules, even though there were significant positive relationships between members' acceptance of AVs and their expressed intention to purchase one. These findings highlight the role of the decisional processes involved in the "achievement value" pertaining to AVs. The paper finally records the limitations of the present study and suggests directions for future research.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1123-1124
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• 2023

본 논문은 실시간 차선 인식을 기반으로 한 자율주행 알고리즘을 제안한다. 자율주행 알고리즘은 크게 차선 인식과 의사결정으로 구분된다. 차선 인식 부분에서는 직관적인 판단을 위해 버드 아이 뷰로 영상데이터를 변환하여 안정적 차선 인식을 위하여 차선 영역을 추출하고 노이즈를 제거하는 전처리과정을 거친다. 이렇게 처리된 영상에서 Hough 변환을 통하여 차선을 검출한다. 의사결정 부분에서는 검출된 차선과 현재 위치를 기반으로 진행할 경로를 결정한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.4
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• pp.12-22
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• 2016

The present study aims to evaluate the self-determined motivational features of smartphone addiction management apps. This study analyzed whether smartphone addiction management apps have features to support adolescent users' basic needs, that is, autonomy, competence, and relatedness. 26 apps were analyzed. Among them, 8 apps were parental management apps installed on a parent's phone and a child's phone, and 18 apps were self-management apps installed on a child's phone. According to a content analysis, only 3 of 26 apps addressed all three basic needs. Overall, the functions to support users' competence and relatedness were rarely found. Particularly, parental management apps had a high level of controlingness. The results suggest that the addiction management apps have limitations in stimulating adolescent users' self-determined motivation to manage their phone use.

• Journal of Korean Home Economics Education Association
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• v.23 no.4
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• pp.19-34
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• 2011

The purpose of this study were to investigate relations among family resilience, self-determination(autonomy, perceived competence, relatedness) and commitment to career choice and to examine the meditating effects of self-determination(autonomy, perceived competence, relatedness) in the process by which family resilience affected commitment to career choice. Subjects of the study were 277 college students in the Chungbuk and Kyungpook province. AMOS 7.0 was employed to analyze the data. The results were as follows: First, college students' family resilience had a direct impact on college students' self-determination(autonomy, perceived competence, relatedness) and commitment to career choice. Second, students' self-determination(autonomy, perceived competence, relatedness) had a direct impact on students' commitment to career choice. Third, it was found students' self-determination(autonomy, perceived competence, relatedness) was a meditating factor in the relationship between students' family resilience, and commitment to career choice.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.183-184
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• 2021

선박의 자율운항을 위해서는 선박 충돌회피에 대한 사전 연구가 필요하다. 항해사들의 상황인식과 의사결정에 기여하기 위해 주변 상황 환경을 인식하고 의사결정을 하기까지 걸리는 시간을 지연(latency)이라고 한다. 따라서 연구 목적은 선박 충돌 상황에서 항해사의 의사결정 지연시간을 측정하는 것이다. 연구방법은 항해사를 대상으로 시뮬레이션을 통한 테스트 결과를 분석하였다. 연구결과 항해사가 선박충돌상황시 상황인식과 의사결정간의 상관관계를 도출할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.295-296
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• 2022

자율운항선박은 선원의 항해 조작 없이 선박 스스로 운항하는 선박을 의미한다. 자율운항선박의 운항 시 충돌 및 사고 위험도가 큰 지역은 운항 중 선박을 많이 조우하게 되는 항 내 및 연안 지역이다. 실제로 충돌사고의 85% 이상이 항 내 및 연안 지역에서 발생한다. 따라서 자율운항선의 운항 안전성 확보를 위해 항 내 및 연안 지역에서의 운항 안전성을 검토하는 것은 미래 자율운항선 항 내 운용 체계에서 중요한 역할을 하게 된다. 대양에서는 선박 자체의 운항성능이 중요하지만, 항구 입출항 시에는 타선 및 터미널등과의 상호작용이 자율운항선의 입출항 안전성과 직결된다. 따라서 본 연구에서는 자율운항선이 항구 근처에 접근하여 입출항을 위해 대기하고 있는 경우에 입출항 결정을 내릴 수 있는 결정 알고리즘을 위한 해상혼잡도를 예측하는 알고리즘을 개발하는 과정을 소개한다. 혼잡 예측 알고리즘 개발을 위해 선박의 AIS통항 데이터를 분석하여 주요 항로를 구분하고 주요 항로의 이용 빈도 및 운항 시점의 선박 집중도 및 충돌위험 상황을 파라미터로 하여 특정 시간이 지난 후의 혼잡도를 예측하는 시스템을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.81-83
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• 2023

자율운항선박은 선원의 항해 조작 없이 선박 스스로 운항하는 선박을 의미한다. 자율운항선박의 운항 시 충돌 및 사고 위험도가 큰 지역은 운항 중 선박을 많이 조우하게 되는 항 내 및 연안 지역이다. 실제로 충돌사고의 85% 이상이 항 내 및 연안 지역에서 발생한다. 따라서 자율운항선의 운항 안전성 확보를 위해 항 내 및 연안 지역에서의 운항 안전성을 검토하는 것은 미래 자율운항선 항 내 운용 체계에서 중요한 역할을 하게 된다. 대양에서는 선박 자체의 운항성능이 중요하지만, 항구 입출항 시에는 타선 및 터미널등과의 상호작용이 자율운항선의 입출항 안전성과 직결된다. 따라서 본 연구에서는 자율운항선이 항구 근처에 접근하여 입출항을 위해 대기하고 있는 경우에 입출항 결정을 내릴 수 있는 결정 알고리즘을 위한 해상혼잡도를 예측하는 알고리즘을 개발하는 과정을 소개한다. 혼잡 예측 알고리즘 개발을 위해 선박의 AIS통항데이터를 분석하여 주요 항로를 구분하고 주요 항로의 이용 빈도 및 운항 시점의 선박 집중도 및 충돌위험 상황을 파라미터로 하여 현재 시점부터 2주후 미래까지의 항로 혼잡도를 예측하고, 정확도를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.85-88
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• 2004

본 논문에서는 인공 면역 네트워크와 분류자 시스템을 이용한 자율 분산 로봇 시스템을 제안한다. 시스템에서 각 로봇의 행동은 전역행동과 지역행동으로 구성된다. 전역행동은 작업을 찾고 수행하기 위해 필요한 환경을 조성하는데 필요한 전반적인 행동들을 결정하고, 지역 행동은 작업을 수행할 때 각 로봇들이 어떤 방식으로 동작하는가를 결정한다. 이때 전역 행동은 인공 면역 네트워크를 이용하여 결정되며 작업을 빠른 속도로 탐색하며 탐색한 작업 주위로 적절한 수의 로봇이 집합하도록 한다. 또한 지역 행동은 분류자 시스템을 이용하여 결정되며 작업을 수행하는데 적절한 로봇의 역할을 결정한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.216-218
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• 2021

자율운항선박은 다양한 첨단기능을 활용하여, 선원의 의사결정없이 운항할 수 있는 선박으로 국내에서는 2020년부터 2025년까지 기술개발 연구가 진행되고 있다. 자율운항선박 기술개발 연구에는 자율운항선박의 안전 운영지원을 위한 6종류의 서비스도 동시에 개발 중이다. 자율운항 안전 운영지원 6종 서비스의 개발 내용이 미래 선박 운항환경에 적합하도록 개발자 및 사용자 관점에서 서비스의 성능 및 기능을 검증할 수 있는 시나리오가 필요하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.333-335
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• 2012

가상군의 자율행위 모델링은 전장모의모델링 시스템의 성능을 결정하는 주요한 요소이다. 불확실한 상황을 확률적으로 고려하여 최적의 의사결정을 가능하게 하는 POMDP (partially observable Markov decision process) 모델은 가상군의 자율행위 모델링에 있어서 매우 자연스러운 프레임워크이다. 그러나 POMDP 모델의 높은 계산복잡도로 인한 최적 행동정책 계산의 어려움은 POMDP 모델을 이용한 가상 군의 자율행위 모델링을 저해하는 요소이다. 본 논문에서는 대규모 가상군의 자율행위 모델링을 위해 factored POMDP 모델을 이용한다. 그리고 "Hasty Defense" 사례연구를 통해 그 효과를 확인한다.