We have hypothesized that nuclear risk is significantly inversely related to the distance from residences to nuclear power plants and that the level of life satisfaction of residents therefore increases with the distance. We empirically explore the relationship between Ulsan citizens' life satisfaction levels and the distance between their residences and the Kori and Wolsong nuclear power plants (NPP) based on the life satisfaction approach (LSA). The dataset we used covers only Ulsan citizens from the biennial Ulsan Statistics on Citizen's Living Condition and Consciousness of 2014 and 2016. Controlling for micro-variables such as education, work satisfaction, gender, marital status, and expenditures, we found a statistically significant relationship between life satisfaction and the distance between the residences and the nuclear power plants. Nuclear negative externalities including (i) health and environmental impact, (ii) radioactive waste disposal, and (iii) the effect of severe accidents can be quantified in terms of LS units and monetary units. We were able to calculate the monetary value of NPP externalities at $277 per kilometer of distance for Kori and $280 per kilometer of distance for Wolsong at constant 2015 prices. These estimates are quite different from the traditional estimates made with the contingent valuation method, whereas they are similar to the findings of LSA studies abroad. Hence, the need to adopt the LSA in South Korea and policy implications are demonstrated.
Purpose: Peripheral neuropathy is common among colorectal cancer (CRC) patients who undergo oxaliplatin-based (OXL) chemotherapy. A pharmacogenetic approach can be used to identify patients at high-risk of developing severe neuropathy. This type of approach can also help clinicians determine the best treatment option and prevent severe neurotoxicity. The purpose of this study is to investigate the evidence of pharmacogenetic markers for OXL-induced peripheral neuropathy (OXIPN) in patients with CRC. Methods: A systematic literature search was conducted using the following databases up to December 2017: Pubmed, EMBASE, and CINAHL. We reviewed the genetic risk factors for OXIPN in observational studies and randomized controlled clinical trials (RCTs). All processes were performed independently by two reviewers. Results: Sixteen studies published in English between 2006 and 2017 were included in this review. A genome-wide association approach was used in one study and various candidate genes were tested, based on their functions (e.g., DNA damage or repair, ion channels, anti-oxidants, and nerve growth etc.). The genes associated with incidence or severity of OXIPN were ABCG2, GSTP1, XRCC1, TAC1, and ERCC1. Conclusion: This study highlighted the need and the importance of conducting pharmacogenetic studies to generate evidence of personalized OXIPN symptoms management. Additional studies are warranted to accelerate the tailored interventions used for OXIPN in patients with CRC (NRF-2014R1A1A3054386).
The identification of bacterial pathogens to humans is critical for environmental microbial risk assessment. However, current methods for identifying pathogens in environmental samples are limited in their ability to detect highly diverse bacterial communities and accurately differentiate pathogens from commensal bacteria. In the present study, we suggest an improved approach using a combination of identification results obtained from multiple databases, including the multilocus sequence typing (MLST) database, virulence factor database (VFDB), and pathosystems resource integration center (PATRIC) databases to resolve current challenges. By integrating the identification results from multiple databases, potential bacterial pathogens in metagenomes were identified and classified into eight different groups. Based on the distribution of genes in each group, we proposed an equation to calculate the metagenomic pathogen identification index (MPII) of each metagenome based on the weighted abundance of identified sequences in each database. We found that the accuracy of pathogen identification was improved by using combinations of multiple databases compared to that of individual databases. When the approach was applied to environmental metagenomes, metagenomes associated with activated sludge were estimated with higher MPII than other environments (i.e., drinking water, ocean water, ocean sediment, and freshwater sediment). The calculated MPII values were statistically distinguishable among different environments (p < 0.05). These results demonstrate that the suggested approach allows more for more accurate identification of the pathogens associated with metagenomes.
In these days, water environment is getting threatened by a variety of toxic pollutants discharged from industries. However, environmental standards and regulations in Korea may be in straitened circumstances to protect the water environment from it. Therefore, the purpose of this review is to compare the management state of the toxic substances in water environment and to present the framework for deriving water quality criteria in USA and Japan. To conserve the water environment from the toxic pollutants more efficiently, the following considerations could be suggested in standards and regulation in Korea. Firstly, there should be consistency of regulated pollutants in drinking water quality standard, water quality standards and permissible wastewater discharge standards. Secondly, in case of deriving the water quality standards, it is required to consider the conservation of the aquatic ecosystem as well as the protection of human health. Finally, it is indispensable to make risk-based approach in management of toxic pollutants in water environment.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권1호
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pp.353-363
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2019
This paper presents a comprehensive simulation and assessment of gas dispersion above sea from a subsea release using a Computational Fluid Dynamics (CFD) approach. A 3D CFD model is established to evaluate the behavior of flammable gas above sea, and a jack-up drilling platform is included to illustrate the effect of flammable gas cloud on surface vessels. The simulations include a matrix of scenarios for different surface release rates, distances between surface gas pool and offshore platform, and wind speeds. Based on the established model, the development process of flammable gas cloud above sea is predicted, and the dangerous area generated on offshore platform is assessed. Additionally, the effect of some critical factors on flammable gas dispersion behavior is analyzed. The simulations produce some useful outputs including the detailed parameters of flammable gas cloud and the dangerous area on offshore platform, which are expected to give an educational reference for conducting a prior risk assessment and contingency planning.
Objective signs are everywhere that the stationary energy storage market is growing up quickly. The use of distributed resources such as solar photovoltaics and electric vehicles are expanding at a rapid pace, creating technical challenges for the distribution system that will require energy storage and a new generation of software to address. This paper is intended for distribution utility managers and executives and makes the following points: ${\bullet}$ Utility-integrated (as opposed to merely grid-connected) energy storage projects represent a distinct, new wave of industry growth that is just getting underway and is required to manage distributed energy resources moving forward. ${\bullet}$ Utilities and the energy storage industry have important roles to lower risk in adopting this technology - thereby enabling this wave of growth. ${\circ}$ The industry must focus on engineering energy storage for adoption at scale - including the creation and support of software open standards -both to drive down costs and to limit technology and supplier risk for utilities. ${\circ}$ Utilities need to take a program-based, rather than a project- based, approach to this resource to best balance cost and risk as they procure and implement energy storage. By working together to drive down costs and manage risk, utilities and their suppliers can lay the energy storage foundation for a new, more digital distributed electricity system.
Purpose This study aims to investigate the factors that influence decision making in relation to providing personal information on the internet with respect to the integration of the privacy calculus theory and protection motivation theory based on the dual-calculus model proposed by Li(2012). Design/methodology/approach The privacy calculus theory and protection motivation theory have been applied to explain privacy behavior to a certain degree but few studies have been conducted to explain privacy behavior based on the integration of these two theories. Although Li(2012) proposed the dual-calculus model, he only proposed its framework and did not carry out an empirical study. Therefore, this study proposes a research model that integrates these two theories and examines the relationship between the two theories through an empirical study. Findings According to the results of empirical analysis, it was found that all relations have statistically significant explanatory power except the relation between coping appraisal and privacy risk in the risk calculus process. Thus, the results verify that external threat played a decisive role in increasing the risk level of a consumer's privacy. It can be discussed the ways to enhance the privacy behavior of consumer on the internet through these findings.
Purpose The purpose of this study is to investigate the reason why smartphone users do not use mobile banking based on Status Quo Bias and to find out whether there is a difference between passive resistance and active resistance. Design/methodology/approach This study made a design of the research model based on Status Quo Bias. SPSS 23.0 and SmartPLS 2.0 were used for the analysis. Multiple group analysis was performed to identify differences between groups. Findings According to the empirical analysis result, this study confirmed that inertia and perceived risk affected smartphone users who do not use mobile banking. According to the type of resistance, the active resistance group(64.2%) was more than the passive resistance group(35.8%), and it was confirmed that there was a difference in the reasons for not using mobile banking between passive and active resistance group. That is, the greatest difference between passive and active resistance groups was found to be perceived risk, which is an assessment of risk.
The analyses carried out within the Seismic Probabilistic Risk Assessments (SPRAs) of Nuclear Power Plants (NPPs) are affected by significant aleatory and epistemic uncertainties. These uncertainties have to be represented and quantified coherently with the data, information and knowledge available, to provide reasonable assurance that related decisions can be taken robustly and with confidence. The amount of data, information and knowledge available for seismic risk assessment is typically limited, so that the analysis must strongly rely on expert judgments. In this paper, a Dempster-Shafer Theory (DST) framework for handling uncertainties in NPP SPRAs is proposed and applied to an example case study. The main contributions of this paper are two: (i) applying the complete DST framework to SPRA models, showing how to build the Dempster-Shafer structures of the uncertainty parameters based on industry generic data, and (ii) embedding Bayesian updating based on plant specific data into the framework. The results of the application to a case study show that the approach is feasible and effective in (i) describing and jointly propagating aleatory and epistemic uncertainties in SPRA models and (ii) providing 'conservative' bounds on the safety quantities of interest (i.e. Core Damage Frequency, CDF) that reflect the (limited) state of knowledge of the experts about the system of interest.
Kim, Jun Seok;Kang, Hyunjae;Kim, Jinsoo;Kim, Huy Kang
한국컴퓨터정보학회논문지
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제23권11호
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pp.75-84
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2018
Social engineering attack means to get information of Social engineering attack means to get information of opponent without technical attack or to induce opponent to provide information directly. In particular, social engineering does not approach opponents through technical attacks, so it is difficult to prevent all attacks with high-tech security equipment. Each company plans employee education and social training as a countermeasure to prevent social engineering. However, it is difficult for a security officer to obtain a practical education(training) effect, and it is also difficult to measure it visually. Therefore, to measure the social engineering threat, we use the results of social engineering training result to calculate the risk by system asset and propose a attack graph based probability. The security officer uses the results of social engineering training to analyze the security threats by asset and suggests a framework for quick security response. Through the framework presented in this paper, we measure the qualitative social engineering threats, collect system asset information, and calculate the asset risk to generate probability based attack graphs. As a result, the security officer can graphically monitor the degree of vulnerability of the asset's authority system, asset information and preferences along with social engineering training results. It aims to make it practical for companies to utilize as a key indicator for establishing a systematic security strategy in the enterprise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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