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Yewon Jeong,Ga-Eun Lee,Jeong-Yun Jang,Hee-Man Yang 한국방사성폐기물학회 2023 한국방사성폐기물학회 학술논문요약집 Vol.21 No.2
Wide-area surface decontamination is essential during the sudden release of radioisotopes to the public, such as nuclear accidents or terrorist attacks. A spray coating composed of a reversible complex between poly (vinyl alcohol) (PVA) and phenylboronic acid-grafted poly (methyl vinyl ether-alt-mono-sodium maleate) (PBA–g–PMVE–SM) was developed to remove radioactive cesium from surfaces. The simultaneous spay of PVA and PBA–g–PMVE–SM aqueous polymer solutions containing Cs adsorbent to contaminated surfaces resulted in the spontaneous formation of a PBA–diol ester bond-based gel-like coating. The Cs adsorbent suspended in the gel-like coating selectively removed Cs-137 from the Cs-contaminated surface. The used gel-like coating were removed from surfaces by simple water rinsing. This recovery way has advantages compared with costly incineration to remove the organic materials for final disposal/storage of the radioactive waste. Thus, our spray coating is suitable for practical wide-area surface decontamination. In radioactive tests, the hydrogel containing Cs-adsorbent showed substantial Cs-137 removal efficiencies of 96.996% for painted cement and 63.404% for cement, which are 2.33 times better than the values for the commercial surface decontamination coating agent DeconGel.
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연구논문 : 응답자의 성격특성과 성향점수 매칭기법을 활용한 모바일 조사 향상방안 연구
강정한 ( Jeong Han Kang ),강예원 ( Yewon Kang ),임정재 ( Jeong Jae Lim ) 한국조사연구학회 2014 조사연구 Vol.15 No.2
본 연구는 성격특성변수를 활용하여 성향점수 매칭방법을 실시하고 성향점수 가중법을 보완하여 모바일 조사의 추정치 보정을 향상시키는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 모바일 조사회사의 협조하에 모바일 조사자료를 수집하고, 한국종합사회조사(KGSS)의 2009년 및 2011년도 자료를 준거자료로 삼아 분석을 실시하였다. 우선 준거자료와 사회 인구학적 변수를 매칭시켜 모바일 응답자를 표집하여 성향점수 추정에 사용되는 변수를 성격특성 10문항만으로 최소화하였다. 다음으로 실험집단으로 설정한 KGSS 응답자와 유사한 성향점수를 가진 모바일 응답자를 매칭으로 추출하여 모바일 응답자의 주관적 정치성향을 보정하였다. 분석의 결과 성향점수 매칭방법은 가중법과 일관되며 다소 향상된 추정결과를 보였는데, 인근이웃 매칭방법의 경우 자료 간 정치성향의 차이를 보정 전에 비해 33.6%, 성향점수 가중법에 비해 9.4%를 줄였으며, 두 자료 간 성격특성의 분포 또한 가장 동일하게 조정하였다. 본 연구의 의의는 첫째, 성격특성은 가변성이 적은 응답자 특성으로서 성향점수 계산에 유용함을 보였으며, 둘째, 신속성을 요구하는 모바일 조사의 특성에 맞게 적은 문항수를 보정방식에 활용 하였으며, 셋째, 매칭기법을 통해 보정의 직관성을 높이고 가중법을 포함한 성향점수 활용의 타당성을 검토하였다는 데 있다. This study aims to reduce estimation biases from mobile survey by employing propensity score matching based on respondents` personality. Firstly, we selected 2009 and 2011 Korean General Social Surveys(KGSS) as reference data and then sampled mobile survey respondents by one-to-one matching to those of 2011 KGSS based on sociodemographic dimensions. Secondly, we chose subjective political orientation as an outcome variable for estimation whose mean values are statistically identical between the two years of KGSS but more conservative than that of mobile respondents. Thirdly, we performed propensity score matching by 10 items of personality in a consistent way with propensity score weighting and produced a comparable but better performance than that of weighting. Our conclusions are threefold: First, personality traits are stable enough to be a basis of propensity score. Second, combining pre-survey matching by sociodemographic traits and after-survey matching by the small number of items can provide a cost-effective way of bias correction by coping with impatient mobile respondents. Third, propensity score matching provides us with more intuitive tools than weighting to improve the validity of propensity score methods.
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언어경관에 반영된 중국어 사용 인구의 공간적 분리: 서울시를 사례로
정예원(Yewon Jeong),하지민(Jimin Ha),최우성(Woosung Choi),홍성연(Seong-Yun Hong) 대한지리학회 2021 대한지리학회지 Vol.56 No.1
언어경관은 특정 장소의 공공 표지판, 간판 등에 쓰인 언어가 주는 시각적 인상으로, 해당 지역의 인구 구성 및 각 언어 집단 간 사회문화적 지위를 반영한다. 서울은 대부분의 장소에서 한국어와 영어가 지배적인 언어경관이 나타나지만, 상대적으로 외국인이 밀집한 일부 지역에서는 중국어를 비롯한 다른 언어의 비중도 비교적 높게 나타난다. 본 연구에서는 서울 여러 지역의 언어경관을 수집하여 정량적으로 기록하고, 언어경관에 나타난 중국어 비율이 연도별, 지역별로 어떻게 다른지 살펴봄으로써 서울시 중국어 사용 인구의 공간적 분리 수준을 간접적으로 살펴보고자 한다. 지금까지 조선족을 비롯한 중국 국적인의 공간적 분리에 관한 연구는 대부분 거주지 중심으로 이루어져 왔다는 점에서 다소 한계가 있었다. 언어경관의 변화는 거주지뿐만 아니라, 이들이 일상적으로 방문하고 활동하는 상업공간에서도 나타나기 때문에 공간적 분리를 다각도로 살펴보는 데 보다 유용할 수 있다. 분석 결과, 본 연구에서는 서울에서 중국어 사용 인구의 공간적 분리가 지속적으로 감소했음을 확인했으며, 이는 언어경관에 반영된 지리적 현상을 실증적으로 연구한 사례로 학문적 의미가 있다. Linguistic landscape refers to a visual impression of the languages used in public signs and advertisements in a particular area. As it reflects the population composition and the socio-cultural status among language groups in the society, the linguistic landscape of Seoul has been dominated by Korean and English in most places. However, other languages, such as Chinese, also appears in certain parts of the city, where the foreign population is concentrated, and their proportions are increasing in recent years. In this work, we examine the levels of segregation between the Chinese language and other languages in Seoul"s linguistic landscape. Over 10 thousand street-level images were collected and analyzed, and it was found that the levels of the linguistic isolation have decreased over the years between 2008 and 2018. This result implies that the overall degree of segregation between Chinese and non-Chinese people has also moderated, not only in residential neighborhoods but also in their daily activity spaces.
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Bidirectional LSTM-CRF 기반 한국어 개체명 인식을 위한 유사 접사 자질을 이용한 단어 표상 확장
정예원(Yewon Jeong),이종혁(Jong-Hyeok Lee) 한국정보과학회 2020 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.26 No.9
본 논문에서는 심층 신경망 기반의 한국어 개체명 인식을 위해 데이터로부터 접사 자질을 추론하여 단어와 음절 단위 정보에 결합하는 실용적인 모델을 제안한다. 최근 개체명 인식 연구에서 가장 우수한 기법을 이용한 두 개의 모델, Bidirectional Long Short Term Memory-Conditional Random Field (bidirectional LSTM-CRF)와 Bidirectional Long Short Term Memory-Convolutional Neural Networks-Conditional Random Field (bidirectional LSTM-CNNs-CRF)를 사용하고, 기존의 입력 단어 표상에 품사 임베딩과 유사 접사 임베딩을 추가하여 확장하였다. 한국어 접사에는 접두사와 접미사가 있고 대부분 1음절인 특성을 고려하여 등장 빈도수에 따른 간단한 필터링 방법으로 유사 접사를 예측, 개체명 인식 자질로 활용하였다. 이 모델은 2016년 국어정보처리대회와 한국전자통신연구원(ETRI)에서 배포한 개체명 인식 말뭉치에 대해 별도의 외부 자원 없이 기존 모델보다 F1 점수가 최대 2.44% 향상되는 것을 보였다. We propose a Korean named entity recognition model (NER) which extracts affix features to augment word representations. We build upon two recently proposed models using state-of-the-art NER techniques, namely bidirectional LSTM-CRF and bidirectional LSTM-CNNs-CRF, by extending the word embedding with part-of-speech and approximated affix information. Because Korean affixes mainly comprise single-character prefixes or suffixes, we chose to use an inexpensive character level frequency filter to infer the affix information. Our experimental results on the HCLT 2016 and ETRI NER datasets showed up to a 2.44% increase in the F1 score compared to the original models without any additional dictionary or morphological tools.
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환경 요인에 따른 침입 탐지 센서 네트워크의 구성 최적화 방안
정예원(Yewon Jeong),박광일(Kwang Il Park),김경민(Kyungmin Kim),홍준석(June Seok Hong),김학진(Hak-jin Kim),김우주(Wooju Kim) 한국정보과학회 2013 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.19 No.11
본 논문은 감시 정찰 기능의 성격을 보이는 센서 들의 집합체인 ‘센서 네트워크’ 기반으로 연구되었다. 구축 된 센서 네트워크에 HMM(Hidden Markov Model)을 적용함으로써 다수의 센서가 발생시키는 복합 정보를 시/공간적으로 융합하였고, 이를 통해 최상의 침입자 탐지 결과를 도출하였다. 본 연구에서의 센서 네트워크는 침입자 탐지를 목표로 하며, 센서 네트워크의 침입자 탐지 성공 확률을 ‘침입자 탐지 성공률’이라 정의하였다. 또한, 날씨, 지형과 같은 외적 요인이 센서 네트워크의 침입자 탐지 성공률에 미치는 영향과 센서 네트워크를 구성하는 센서들의 센서 조합 변경이 침입자 탐지 성공률에 미치는 영향을 분석하기 위하여 다양한 실험을 수행하였다. 즉, 환경이 다양하게 변화할 때의 센서 네트워크 성능 변화 분석과 센서 네트워크를 구성하는 센서 조합을 변경하였을 때의 센서 네트워크 성능 변화를 관찰하였다. 나아가 위 실험 결과를 토대로 조건에 가장 알맞은 최적의 센서 네트워크 구성 방안을 모색하였다. This research was conducted based on sensor network which has a surveillance and reconnaissance functions. We applied HMM to the sensor network and fused with temporal and spatial information generated from a large number of sensors in order to derive the best results. The goal of this study is a intruder detection on the sensor network. Thus, we defined an intruder detection probability as ‘Intruder Detection Success Rate’. To analyze whether or not the intruder detection success rate has an impact on external factors such as weather, terrain and combination alterations of sensors, various experiments(simulations) were conducted. We evaluated performance of sensor network in various environments and combination alterations of sensors. And then, we sought for the optimal sensor network based on experimental results above.
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