Public acceptance has become the most critical question for sustainable development of nuclear energy in recent decades. Many researches concentrated on risk and benefit perception, which were deemed as the most influential factors of Public Acceptance of Nuclear Energy (PANE). But few researches focused on psychological factors including regulatory focus. Therefore, this paper aimed to explore the moderating effect of regulatory focus on PANE based on Regulatory Focus Theory in order to find ways to increase/decrease PANE. An Internet-based survey had been carried out in China nationwide. The results indicated that trust in government was positively related to PANE and this relationship was mediated by risk and benefit perception. In addition, the strength of the associations between risk and benefit perception and PANE were moderated by regulatory focus, consisting of prevention focus and promotion focus. Prevention focus strengthened the negative relationship between risk perception and PANE, while promotion focus weakened. Moreover, promotion focus weakened the positive relationship between benefit perception and PANE, but no significant moderating effect of prevention focus was founded on the relationship between benefit perception and PANE. Some policy implications were also proposed on the basis of above-mentioned findings.
Md Shafiqul Islam;Swapnil Roy;Sadia Lena Alfee;Animesh Pal
Nuclear Engineering and Technology
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제55권12호
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pp.4617-4627
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2023
Public perception of benefit over risk is the de facto factor in planning, construction, operation, halting, or phase-out of a nuclear power plant in any country. Even if there are multiple pathways of perceiving risk/benefit among different stakeholders, the perception of nuclear and non-nuclear groups needs to be individually tracked to help understand sectoral influence. Related studies were basically performed between the STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) and non-STEM groups. However, there are no such studies between the nuclear and non-nuclear groups. This study investigated the risk-benefit perceptions between the nuclear group (N = 102) and the non-nuclear group (N = 467) using survey data to measure their stake and identify the underlying factors by validating the hypotheses, through descriptive analysis, and structural equation modeling (SEM). Results showed that risk perception is significantly high in the non-nuclear group (as the P-value is > 0.001 to <0.01) while the benefit perception is slightly low in the nuclear group (as the P-value is > 0.01 to <0.05). The non-nuclear group was significantly influenced by risk perception due to a lack of involvement in nuclear activities. Notably, the nuclear group is less interactive in disseminating nuclear energy benefits to the non-nuclear group. Surprisingly, misperceptions and lack of confidence about the benefits of nuclear energy also exist in the nuclear group. The study emphasizes debunking nuclear myths in the nuclear and non-nuclear groups through meaningful interactions and demands effective public awareness-building programs by competent authorities for the growth of the nuclear industry.
본 연구는 국내 최대 소셜 네트워크인 블로그 글을 대상으로 텍스트마이닝 및 네트워크 분석을 통해 COVID-19 발생 후 '박쥐'에 대한 대중들의 인식 변화를 파악하였다. 국내에서 COVID-19 발생전 2019년부터 2020년까지 9,241건의 네이버 블로그 글을 수집하였다. 수집된 자료는 파이썬(Python)과 NetMiner 4.3.2으로 분석하였고, 시기별로 도출된 키워드와 키워드 간 연관성을 통해 박쥐에 대한 대중들의 인식을 심층적으로 분석하였다. 분석결과, 2020년 박쥐 키워드의 출현 빈도는 2019년에 비해 25배 이상 증가하였고, 중심성 수치 또한 3배 이상 증가되었다. 네트워크 분석 결과, '박쥐'에 대한 인식은 COVID-19 발생전과 후 차이를 나타냈다. COVID-19 이전에 박쥐는 야생동물의 한 종(Species)으로 인식되는 경향성이높았던 반면, COVID-19 발생 초기인 2020년 상반기에는 전염병 및 건강 분야와 연관시켜 인간사회를 위협할 수 있는 존재로 강하게 인식하였고, 하반기에는 생태 및 문화 유형 비중이 높아지면서 박쥐에 대한 관심영역이 확장된 것을 확인하였다. 본 연구는 COVID-19 발생 이후 질병 숙주로서 박쥐의 잠재적인 영향에 대한 대중들의 관심과 인식 변화에 대한 정보를 제공함으로써 질병연구의 확장과 공중보건 관리, 미래감염병 대응을 위한 방향을 제시하였다.
Recent years with the development of artificial intelligence and the success of the deep model, they have been deployed in all fields of computer vision. Action recognition, as an important branch of human perception and computer vision system research, has attracted more and more attention. Action recognition is a challenging task due to the special complexity of human movement, the same movement may exist between multiple individuals. The human action exists as a continuous image frame in the video, so action recognition requires more computational power than processing static images. And the simple use of the CNN network cannot achieve the desired results. Recently, the attention model has achieved good results in computer vision and natural language processing. In particular, for video action classification, after adding the attention model, it is more effective to focus on motion features and improve performance. It intuitively explains which part the model attends to when making a particular decision, which is very helpful in real applications. In this paper, we proposed a 3D dense convolutional network based on attention mechanism(ADD-Net), recognition of human motion behavior in the video.
This paper proposes a new approach to the design of cruise control system of a mobile robot with two drive wheel. The proposed control scheme uses a Gaussian function as a unit function in the fuzzy neural network, and back propagation algorithm to train the fuzzy neural network controller in the framework of the specialized learning architecture. It is proposed a learning controller consisting of two neural network-fuzzy based on independent reasoning and a connection net with fixed weights to simply the neural networks-fuzzy. The performance of the proposed controller is shown by performing the computer simulation for trajectory tracking of the speed and azimuth of a mobile robot driven by two independent wheels.
As a result of conducting a 45 minute-long seminar on the principles, state of use, advantages, and disadvantages of nuclear power generation for Korean elementary, middle, and high school students, the levels of perception including the necessity (p<0.017), safety (p<0.000), information acquisition (p<0.000), and subjective knowledge (p<0.000), objective knowledge (p<0.000), attitude (p<0.000), and behavior (p<0.000) were all significantly higher. This indicates that education can be effective in promoting widespread social acceptance of nuclear power and its continued use. In order to induce behavior change toward positive judgments on nuclear power generation, it is necessary to focus on attitude improvement while providing the information in all areas related to the perception, knowledge, attitude, and behavior. Here, the positive message on the convenience and the safety of nuclear power generation should be highlighted.
This study went beyond making an indicator simply based on theoretical arguments, and explored a wide spectrum of different types of perceptions about energy safety to make a concept of energy safety for the Korean society. The energy safety schemata of people can be divided into three types. Type1 is concern about multi-level risks-responsibility-centric, type2 is concern about security and personal burden-expertise-centric, and type3 is concern about health and personal burden-responsibility-centric. Questions were designed on the basis of the characteristics, differences and commonalities of the three types of perceptions, explored through the Q methodology, and Koreans' perception of nuclear safety was examined. Based on the results of this research the following components of trust in nuclear safety were derived, risk perception, responsibility, honesty, expertise and procedural justification. The items for specifically evaluating them were developed, and factor analysis was conducted, and as a result, the validity of each item was proven. The components of the nuclear safety trust indicator do not exist independently, but influence each other continuously through interactions. For this reason, rather than focusing on any one of them, laws and systems must be improved first so that they can move together in one big frame.
본 연구의 목적은 의학전문대학원생들의 좋은 의사에 대한 인식 구조와 임상실습을 경험하기 전과 후의 인식구조의 차이를 비교 분석하여 발전적인 의학교육의 방향을 제시하는 것이다. 연구대상은 의학전문대학원에 재학 중인 1~4학년 학생이었고, 언어네트워크 프로그램인 NetMiner 4.0 프로그램을 사용하여 분석하였다. 임상실습 경험 전과 후의 학생들이 좋은 의사를 표현하는데 사용한 단어들이 많은 부분이 유사하였지만 특히 '환자', '치료', '실력', '마음' 등의 단어를 많이 사용하였고, '환자'는 공통적으로 가장 높은 연결정도중심성을 나타냈다. 네트워크의 밀도와 평균 연결정도중심성은 임상실습 경험 전 학생보다 임상실습 경험 후 학생이 높게 나타났다. 임상실습 전과 후 학생들의 네트워크에서는 공통적으로 '진단 및 치료', '의료커뮤니케이션', '환자에 대한 태도', '의학지식', '기초역량' 5개의 그룹이 나타났다. 임상실습 후 학생의 경우, '평생학습' 그룹이 추가되어 6개 그룹이 나타났다. 최근 의학교육에서 사회적 책무성, 전문직업성, 의료인문학 등을 강조하는 추세에 비추어볼 때 아직 학생들의 좋은 의사에 대한 인식구조에는 부족한 부분이 있기 때문에 이러한 부분에 대한 교육이 좀 더 체계적으로 강화할 필요가 있다.
폐기물 및 이의 재활용 문제는 전 세계적인 환경문제로 인식되고 있으며, 플라스틱 폐기물은 인류의 목숨을 위협하는 가장 큰 사회적 문제로 인식되고 있다. 수직보호망도 플라시틱 수지를 사용하여 제조되는 것으로서 건설현장에서는 거푸집 공법 시공시 바깥면에 설치하여 낙하물 및 먼지의 비산 등을 방지하기 위하여 수직으로 설치하는 것으로서 본 연구에서는 건설현장에서의 수직보호망의 사용실태 파악과 최근 강화되고 있는 건설현장에서의 환경관련 규정의 변화와 이에 따른 현장기술자들의 인식을 제고하기 위함을 목적으로 진행하였다. 그리고 이를 바탕으로 건설현장에서 플라스틱수지를 사용하여 제조되어 무분별하게 사용되고 있는 수직보호망의 재질에 따른 합리적이고 친환경적인 자재의 사용과 이에 따른 수직보호망의 재활용을 촉진하기 위한 방안을 제시하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2103-2118
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2024
Chinese herbal slices (CHS) automated recognition based on computer vision plays a critical role in the practical application of intelligent Chinese medicine. Due to the complexity and similarity of herbal images, identifying Chinese herbal slices is still a challenging task. Especially, easily-confused CHS have higher inter-class and intra-class complexity and similarity issues, the existing deep learning models are less adaptable to identify them efficiently. To comprehensively address these problems, a novel tiny easily-confused CHS dataset has been built firstly, which includes six pairs of twelve categories with about 2395 samples. Furthermore, we propose a ResNeSt-CHS model that combines multilevel perception fusion (MPF) and perceptive sparse fusion (PSF) blocks for efficiently recognizing easilyconfused CHS images. To verify the superiority of the ResNeSt-CHS and the effectiveness of our dataset, experiments have been employed, validating that the ResNeSt-CHS is optimal for easily-confused CHS recognition, with 2.1% improvement of the original ResNeSt model. Additionally, the results indicate that ResNeSt-CHS is applied on a relatively small-scale dataset yet high accuracy. This model has obtained state-of-the-art easily-confused CHS classification performance, with accuracy of 90.8%, far beyond other models (EfficientNet, Transformer, and ResNeSt, etc) in terms of evaluation criteria.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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