Autonomous decision-making is key to safe and efficient marine autonomy, as global marine industry comprises over 90 percent of the world's cargo transportation. Challenges of the real-world validation in the aquatic domain limits the wide-spread of ASVs despite their promising societal impacts. We propose and demonstrate the real-world validation platform and comprehensive algorithm steps. Such a framework will serve as a more explainable and reliable decision-making system of ASVs as well as autonomous vehicles in other domains.
Blockchain enabled Decentralized Autonomous Organization (DAO), a new form of organization with conveying its core value - trust. Token holders who are participating DAO's governance share their thoughts, information, and ideas in online forum. But it is problem that chronological form of DAO's online forum makes token holders hard to find crucial information, meaning that many of them might not understand what is happening discussion. In this paper, we studied not only a decision making process which feature is iteration, visualization, and applicable to DAO with 6 steps in total but also a decision making tool which is based on the process of this paper. The tool has features to help participants such as voting model, visualization features which gives guidance to them for their decision during the process. Our experiment showed that the process and tool is somewhat reasonable, and the information during the process is effective for participants. This work is expected to be applied to current DAOs to make a decision among the token holders.
The purposes of this study were to explore the differences of decision making in farming settlement and to analyze attributes for vocational decision making of rural youth. The study was carried out by literature review and questionnaire. To analyze vocational decision making of rural youth, the data were collected from 196 rural youth by stratified random sampling. The SPSSWIN/ver10 was used for analyzing data with frequency, percentage, t-test ANOVA and factor analysis. The major findings of this study were as follows; 1) Rural youth decided to become farmers at the middle and high school stage for farming succession and eco-friendly life orientation. 2) Youth parents were the major source of influence on their rural youth to settle in farming. 3) Rural youth with high economic status, upper academic achievement and university graduation showed higher autonomous decision making and lower heteronomous decision making. 4) Rural youth with low economic status and low academic achievement showed unstable vocational decision making. 5) The study suggested that rural youth with unstable decision making should get more educational opportunities and supports.
여러 에이전트가 존재하는(multiagent) 환경에서 자율적인 에이전트들은 복잡하고 불확실한 환경뿐만 아니라 다른 에이전트들도 고려하여 자신의 결정을 수행하여야 하기 때문에 제한된 시간 내에 의사결정(decision-making)을 완료한다는 것은 실질적으로 불가능하다. 이러한 문제점을 극복하고 긴급한 상황에서 최적의 행동을 수행하기 위하여 자율적인 에이전트들에게 다양하고 유연한 의사결정 방법들을 제공한다. 이 방법들은 의사결정의 질적인 수준과 의사결정 소요시간을 고려하여 실질적인 에이전트의 의사결정을 가능하도록 한다. 유연한 의사결정 방법의 하나로 컴파일된 규칙의 사용을 제안하며, 자율적인 에이전트는 복잡한 실시간 환경에서 가능한 행동의 범위를 제한하기 위하여 조건-행동 규칙을 사용한다. 지대공 방어 환경에서 주어진 상황의 긴박한 정도에 따라 이에 적절한 행동을 자율적으로 수행하는 유연한 에이전트를 실험적으로 보인다.
In real-life scenarios, we may have to deal with real numbers or numbers in intervals or a combination of both to solve multi-criteria decision-making (MCDM) problems. Also, we may come across a situation where we must combine this interval and actual number membership values into a single real number. The most significant factor in combining these membership values into a single value is by using aggregation operators or scoring algorithms. To overcome such a situation, we suggest the cubic hypersoft set (CHSS) concept as a workaround. Ultimately, this makes it simple for the decision-maker to obtain information without misconceptions. The primary aim of this study is to establish some operational laws for the cubic hypersoft set, present the fundamental properties of aggregation operators and propose an algorithm by using the technique of order of preference by similarity to the ideal solution (TOPSIS) technique based on correlation coefficients to analyze the stress-coping skills of workers.
반자율 주행상황은 급커브나 도로 장애물과 같이 차량이 제어할 수 없는 상황에서 제어권 전환이 요청되며, 이때 운전자가 수동주행으로 전환하지 못한다면 심각한 사고가 발생할 수 있다. 운전자는 다른 과업으로 분산된 주의를 도로 환경으로 이전하고 도로상황 인식 후 전방의 특정 상황에 적절한 반응을 해야한다. 이를 위해서 상황인식과 의사결정이 필수적이다. 상황인식과 의사결정을 돕는 시청각 메시지 제공 여부에 따른 운전자의 안전감과 인지부하, 신뢰도의 효과를 알아보기 위해 시뮬레이터를 활용한 실험을 진행하였다. 실험은 $2{\times}2$ 피험자간 설계로 구성하였다. 상황인식 정보를 제공하는 경우, 음성안내음으로 제어권 전환 요청이 일어나는 이유를 제공하였고, 제공하지 않는 경우 비프음으로 제어권 전환을 요청하는 알람만 제시되었다. 의사결정 정보는 전방의 도로 상황에 어떻게 대응하여 운전해야 하는지 운전 방법에 대한 예시를 시각유형으로 제공하거나, 예시 없이 제어권 전환 요청 아이콘만 제공하는 것으로 구분하였다. 그 결과, 안전감, 인지부하, 신뢰도 모두 상황인식 정보와 의사결정 정보를 제공하였을 때 효과가 있는 것으로 나타났다. 특히 인지부하의 경우 의사결정 정보와 상황인식 정보를 포함하지 않은 경우 인지부하가 가장 높았으며, 모두 포함한 경우 인지부하가 가장 낮은 것으로 나타났다. 이 연구는 반자율주행 차량에서 운전자의 상황인식과 의사결정을 돕는 정보구성의 효과를 알아보았다는 데에 의의가 있다.
Technological advances are bringing autonomous vehicles to the ever-evolving transportation system. Anticipating adoption of these technologies by users is essential to vehicle manufacturers for making more precise production and marketing strategies. The research investigates regulatory focus and consumer innovativeness with consumers' adoption of autonomous vehicles (AVs) and to consumers' subsequent willingness to pay for AVs. An online questionnaire was fielded to confirm predictions, and regression analysis was conducted to verify the model's validity. The results show that a promotion focus does not have a significantly positive effect on the automation level at which consumers will adopt AVs, but a prevention focus has a significantly positive effect on conditional AV adoption. Consumer innovativeness, consumers' novelty-seeking have a significantly positive relationship with high and full AV adoption, and consumers' independent decision-making has a significantly positive effect on full AV adoption. The higher the level of automation at which a consumer adopts AVs, the higher the willingness to pay for them. Finally, using a neural network and decision tree analyses, we show methods with which to describe three categories for potential adopters of AVs.
Autonomous robots are intelligent machines that are capable of performing task in the world themselves with little or no human intervention. One of the main reason autonomous robots gained popularity in human's world is their ability to perform task with high degree of precision, accuracy and also consistency. One of the most studied fields in autonomous robot is the ability of decision making in robots. To tackle the ability of robots to make decision, this paper proposed an Autonomous Maze Solving Robot that is able to solve a maze using the optimum solution. The maze and the design of the robot are in compliance with IEEE Micromouse competition rules and regulation. Micromouse is an autonomous maze solving robot that shall be able to explore a maze on its own from a predefined starting location and find the optimum path to reach the predefined goal in the maze without human's intervention.
In this paper, we propose a method of cooperative control based on immune system in distributed autonomous robotic system(DARS). Immune system is living body's self-protection and self-maintenance system. Thus these features can be applied to decision making of optimal swarm behavior in dynamically changing environment. For the purpose of applying immune system to DARS, a robot is regarded as a B lymphocyte(B cell), each environmental condition as an antigen, and a behavior strategy as an antibody respectively. The executing process of proposed method is as follows. When the environmental condition changes, a robot selects an appropriate behavior strategy. And its behavior strategy is simulated and suppressed by other robot using communication. Finally much simulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based on clonal selection and idiotopic network hypothesis. And it is used for decision making of optimal swarm strategy.
자율적인 에이전트들은 이성적인 의사결정을 위하여 상당한 양의 계산자원을 필요로 하며, 실시간 환경에서 항상 최적의 행동을 수행하는 완벽하게 이성적인 에이전트(rational agent)의 구현은 실질적으로 가능하지 않다. 이러한 실시간 문제 해결기법에서의 전통적인 접근 방식은 미리 정의된 규약에 의존한 조건-행동 추론 방식이다. 조건-행동 추론 방식은 주어진 상황에 빠르게 반응하지만, 문제 영역이 다양하거나 문제의 재설계가 필요한 경우에는 아무런 해법을 갖지 못한다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 주어진 행동들의 유틸리티를 실시간에 계산하고, 긴급한 정도(urgency)를 측정하여 상황이 긴급할 경우에는 더 이상의 계산을 중단하고 즉각적인 행동을 취하며, 반면에 상황이 긴급하지 않을 경우에는 최선의 의사결정을 위하여 추가적인 정보를 고려하여 더 바람직한 행동을 결정하는 방법론을 제안한다. 제안한 방법론의 평가를 위하여 시간 제약적인 환경에서 최선의 의사결정을 수행하는 실질적이며 유연한 에이전트를 구현하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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