MOSFET 선량계는 기존의 선량계들에 비해 여러 가지 장점이 있기 때문에 최근에 방사선 치료뿐만 아니라 방사선 진단 등 기타 여러 분야에서 선량검증을 위해 시도되고 있다. 하지만 이렇게 사용되기 위해서는 중ㆍ저에너지 범위의 광자선에 대한 MOSFET 선량계의 방사선학적 특성파악이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 고감도 MOSFET 선량계의 여러가지 방사선학적 특성을 자세하게 연구할 수 있는 3차원몬테칼로 전산모사 모델을 개발하였다. 고감도 MOSFET 선량계의 검출부위는 매우 얇아서 MCNP에서 기본적으로 제공하는 Tally를 사용하면 검출부위에 흡수된 에너지를 정확하게 결정할 수 없으므로 검출부위에 주어진 에너지를 전자들의 트랙들로부터 직접 계산하는 방법을 채택하였다. 개발된 모델은 에너지 의존도, 전자 기여도, 깊이 의존도 등의 MOSFET 선량계의 방사선학적 특성을 연구하기 위해 사용되었다. 에너지 의존도는 15 keV에서 6 MeV 에너지 범위에서 정량화하였는데 약 40 keV에서 최대 6.6으로 나타났다. 본 연구에서는 PTRAC 파일과 Sabrina 코드를 이용하여 MOSFET 선량계 각 부분에서의 전자 기여도를 조사하였다. 깊이 의존도는 신체 내 평균 깊이를 15 cm로 가정할 때 0.662 MeV의 경우는 교정인자 1.16 그리고 1.25 MeV의 경우는 교정인자 1.11을 사용하여 깊이 의존도에 의한 오차를 줄일 수 있다.
MOSFET 선량계는 기존의 선량계들에 비해 여러 가지 장점이 있기 때문에 최근에 방사선 치료뿐만 아니라 방사선 진단 등 기타 여러 분야에서 선량검증을 위해 시도되고 있다. 하지만 이렇게 사용되기 위해서는 중ㆍ저에너지 범위의 광자선에 대한 MOSFET 선량계의 방사선학적 특성파악이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 고감도 MOSFET 선량계의 여러가지 방사선학적 특성을 자세하게 연구할 수 있는 3차원 몬테칼로 전산모사 모델을 개발하였다. 고감도 MOSFET 선량계의 검출부위는 매우 얇아서 MCNP에서 기본적으로 제공하는 Tally를 사용하면 검출부위에 흡수된 에너지를 정확하게 결정할 수 없으므로 검출부위에 주어진 에너지를 전자들의 트랙들로부터 직접 계산하는 방법을 채택하였다. 개발된 모델은 에너지 의존도, 전자 기여도, 깊이 의존도 등의 MOSFET 선량계의 방사선학적 특성을 연구하기 위해 사용되었다. 에너지 의존도는 15 keV에서 6 MeV 에너지 범위에서 정량화하였는데 약 40 keV에서 최대 6.6으로 나타났다. 본 연구에서는 PTRAC 파일과 Sabrina 코드를 이용하여 MOSFET 선량계 각 부분에서의 전자 기여도를 조사하였다. 깊이 의존도는 신체 내 평균 깊이를 15 cm로 가정할 때 0.662 MeV의 경우는 교정인자 1.16 그리고 1.25 MeV의 경우는 교정인자 1.11을 사용하여 깊이 의존도에 의한 오차를 줄일 수 있다.
Due to their excellence for the high-energy therapy range of photon beams, researchers show increasing interest in applying MOSFET dosimeters to low- and medium-energy applications. In this energy range, however, MOSFET dosimeter is complicated by the fact that the interaction probability of photons...
Due to their excellence for the high-energy therapy range of photon beams, researchers show increasing interest in applying MOSFET dosimeters to low- and medium-energy applications. In this energy range, however, MOSFET dosimeter is complicated by the fact that the interaction probability of photons shows significant dependence on the atomic number, Z, due to photoelectric effect. The objective of this study is to develop a very detailed 3-dimensional Monte Carlo simulation model of a MOSFET dosimeter for radiological characterizations and calibrations. The sensitive volume of the High-Sensitivity MOSFET dosimeter is very thin (1 ${\mu}{\textrm}{m}$) and the standard MCNP tallies do not accurately determine absorbed dose to the sensitive volume. Therefore, we need to score the energy deposition directly from electrons. The developed model was then used to study various radiological characteristics of the MOSFET dosimeter. the energy dependence was quantified for the energy range 15 keV to 6 MeV; finding maximum dependence of 6.6 at about 40 keV. A commercial computer code, Sabrina, was used to read the particle track information from an MCNP simulation and count the tracks of simulated electrons. The MOSFET dosimeter estimated the calibration factor by 1.16 when the dosimeter was at 15 cm depth in tissue phantom for 662 keV incident photons. Our results showed that the MOSFET dosimeter estimated by 1.11 for 1.25 MeV photons for the same condition.
Due to their excellence for the high-energy therapy range of photon beams, researchers show increasing interest in applying MOSFET dosimeters to low- and medium-energy applications. In this energy range, however, MOSFET dosimeter is complicated by the fact that the interaction probability of photons shows significant dependence on the atomic number, Z, due to photoelectric effect. The objective of this study is to develop a very detailed 3-dimensional Monte Carlo simulation model of a MOSFET dosimeter for radiological characterizations and calibrations. The sensitive volume of the High-Sensitivity MOSFET dosimeter is very thin (1 ${\mu}{\textrm}{m}$) and the standard MCNP tallies do not accurately determine absorbed dose to the sensitive volume. Therefore, we need to score the energy deposition directly from electrons. The developed model was then used to study various radiological characteristics of the MOSFET dosimeter. the energy dependence was quantified for the energy range 15 keV to 6 MeV; finding maximum dependence of 6.6 at about 40 keV. A commercial computer code, Sabrina, was used to read the particle track information from an MCNP simulation and count the tracks of simulated electrons. The MOSFET dosimeter estimated the calibration factor by 1.16 when the dosimeter was at 15 cm depth in tissue phantom for 662 keV incident photons. Our results showed that the MOSFET dosimeter estimated by 1.11 for 1.25 MeV photons for the same condition.
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문제 정의
동 전산모델을 개발하는데 있어서 마이크론 크기의 크히 얇은 검줄부위에서도 흡수선량을 정확히 평가하기 위한 방법을 개발하여 사용하였으며, 이 방법은 일차적으로 전자들을 수송시키고 이때 전자들의 트랙들을 F4 Tally를 이용하여 기록한 후, 개발된 선량반응함수를 이용하여 검출부위에서의 선량을 결정하는 방법이다. 개발된 모델은 에너지 의존도, 깊이 의존도 등 MOSFET 선량계의 방사선학적 특성을 연구하기 위하여 사용되었다. 에너지 의존도는 15 keV에서 6 MeV 에너지 범위에서 정량화하였는데 약 40 keV에서 최대 6.
본 연구에서는 MOSFET 선량계 각 부분에서 얼마만큼의 전자들이 생성되어 검출부위에 그 선량을 기여하는지를 조사하였다. 이러한 정보는 제작사가 선량계의 특성을 향상시키는 데 꼭 필요한 자료이다.
본 연구에서는 MOSFET 선량계의 여러가지 방사선학적 특성을 정밀하게 연구할 수 있는 3차원 몬테칼로 전산모사 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 선량계 내에서의 에너지 분포를 계산하기 위하여 커마를 사용하지 않고 전자 트랙들로부터 에너지 분포를 직접 계산하였으며 이를 이용하여 MOSFET 선량계의 에너지 의존도, 전자 기여도, 깊이 의존도 등의 방사선학적 특성을 연구하였다.
본 연구에서는 몬테칼로 전산모사 방법을 사용하여 고감도 MOSFET 선량계의 3차원 몬테칼로 전산모사 모델을 개발하였다. 동 전산모델을 개발하는데 있어서 마이크론 크기의 크히 얇은 검줄부위에서도 흡수선량을 정확히 평가하기 위한 방법을 개발하여 사용하였으며, 이 방법은 일차적으로 전자들을 수송시키고 이때 전자들의 트랙들을 F4 Tally를 이용하여 기록한 후, 개발된 선량반응함수를 이용하여 검출부위에서의 선량을 결정하는 방법이다.
표준 MOSFET 선량계는 고감도 MOSFET 선량계와 비교할 때 민감도가 낮으므로 천천히 소진되며, 이러한 이유로 표준 MOSFET 선량계는 주로 방 사선치료 등 고선량 분야에서 사용된다. 본 연구의 주요 목적은 MOSFET 선량계를 유효선량측정 시스템(EDMS)에 사용하는데 주안점을 두고 수행했으며 주로 진단 엑스선 등 저선량, 저에너지대의 방사선이 주요 관심 대상이다. 본 연구는 고감도 MOSFET 선량계 (TN-1002RD, Thomson and Nielson Electronics, Ltd.
이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 검출부위에 주어진 에너지를 전자들의 트랙들로부터 직접 계산하는 방법을 채택하였다. 이를 위하여 Schaart 등이 제안한 방법을 사용하였는데 먼저 전자의 수송을 모사하고 동시에 MCNP 의 F4 : E Tally를 사용하여 검출부위 내에서 전자들의 플루언스(fluence)를 계산하고 여기에 SiO에 대한 선량반응함수(dose response fuimction)를 곱하여 검출부위에 대한 흡수 선량을 계산하는 방법이다.
제안 방법
본 연구에서는 MOSFET 선량계의 여러가지 방사선학적 특성을 정밀하게 연구할 수 있는 3차원 몬테칼로 전산모사 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 선량계 내에서의 에너지 분포를 계산하기 위하여 커마를 사용하지 않고 전자 트랙들로부터 에너지 분포를 직접 계산하였으며 이를 이용하여 MOSFET 선량계의 에너지 의존도, 전자 기여도, 깊이 의존도 등의 방사선학적 특성을 연구하였다.
전자의 경로가 검출부위에서 흡수선량에 기여한 경우만 고려하기 위하여 PTRAC 파일을 발생시킬 때 "TALLY" 옵션을 사용하였다. 또한, Sabrina에서 여러 개의 필터를 사용하여 각각 발생된 전자의 위치를 확인하였다.
MCNP4C 코드에서 사용자는 여러가지 종류의 면들을 이용하여 셀을 정의할 수 있고 보통한 모델은 여러 개의 셀로 구성된다. 본 연구에서 셀은 MOSFET 선량계의 각 부분들을 정의하기 위해 사용하였다. 이러한 방법으로 구조를 정의하고 각각의 물질을 정의한 후 광자 및 전자 등의 입자의 수송을 모사하여 선량분포, 에너지 스펙트럼 등과 같은 다양한 방사선학적 특성을 연구하였다.
본 연구에서는 고감도 MOSFET 선량계의 3차원 몬테칼로 모델을 MCNP4C를 사용하여 개발하였다?) MCNP 코드는 매우 복잡한 형태의 구조와 물질을 쉽게 다룰 수 있어 광자와 전자의 입자수송에 많이 사용되고 있다. MCNP4C 코드에서 사용자는 여러가지 종류의 면들을 이용하여 셀을 정의할 수 있고 보통한 모델은 여러 개의 셀로 구성된다.
본 연구에서 셀은 MOSFET 선량계의 각 부분들을 정의하기 위해 사용하였다. 이러한 방법으로 구조를 정의하고 각각의 물질을 정의한 후 광자 및 전자 등의 입자의 수송을 모사하여 선량분포, 에너지 스펙트럼 등과 같은 다양한 방사선학적 특성을 연구하였다. 고감도 MOSFET 선량계의 검출부위는 매우 얇아서 MCNP에서 기본적으로 제공하는 Tally를 사용하면 검출부위에 홉수된 에너지를 정확하게 결정할 수 없다.
이러한 정보는 제작사가 선량계의 특성을 향상시키는 데 꼭 필요한 자료이다. 이를 위하여 MCNP 전산모사를 통하여 입자의 트랙 정보를 PTRAC 파일에 저장하고 Sabrina 코드를 이용하여 입자의 경로를 추적하였다. 전자의 경로가 검출부위에서 흡수선량에 기여한 경우만 고려하기 위하여 PTRAC 파일을 발생시킬 때 "TALLY" 옵션을 사용하였다.
대상 데이터
본 연구에서 모델링한 고감도 MOSFET 선량계는 1 mm2 면적과 0.25 mm 두께의 실리콘 칩으로 구성되어 있다. 이 칩은 블록 에폭시 벌브(epoxy bulb)의 0.
85 mm 층 밑에 위치한다. 실리콘 칩은 각각 실제 면적(0.2X0.2 mm)과 실제 검출 두께(l ㎛)로 이루어진 두 MOSFET 장치를 포함한다. 만약 상당히 큰 음전압이 폴리실리콘 게이트에 걸린다면 전장은 정공을 실리콘 회로기판으로부터 Si/SiO2 경계면으로 끌어당기고 이것은 선원과 드레인 사이에 흐르는 전류를 허용하는 도체 밴드로부터 정공을 끌어당긴다.
이론/모형
이를 위하여 MCNP 전산모사를 통하여 입자의 트랙 정보를 PTRAC 파일에 저장하고 Sabrina 코드를 이용하여 입자의 경로를 추적하였다. 전자의 경로가 검출부위에서 흡수선량에 기여한 경우만 고려하기 위하여 PTRAC 파일을 발생시킬 때 "TALLY" 옵션을 사용하였다. 또한, Sabrina에서 여러 개의 필터를 사용하여 각각 발생된 전자의 위치를 확인하였다.
이를 위하여 Schaart 등이 제안한 방법을 사용하였는데 먼저 전자의 수송을 모사하고 동시에 MCNP 의 F4 : E Tally를 사용하여 검출부위 내에서 전자들의 플루언스(fluence)를 계산하고 여기에 SiO에 대한 선량반응함수(dose response fuimction)를 곱하여 검출부위에 대한 흡수 선량을 계산하는 방법이다.6) 이때 사용되는 선량반응함수는 Schaart 등이 제안한 방법을 사용하여 결정하였다.
MCNP에서 기본적으로 제공하는 에너지 indexing algo- rithme MCNP 에너지틀과 정확하게 일치하지 않아 전자의 수송계산에 있어서 오차를 발생시키며 특히 전자의 에너지가 아주 낮을 때 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 DBCN 카드를 이용하여 에너지 indexing algorithm을 ITS-type의 에너지 indexing algo-rithm으로 바꾸어 사용하였다.6-8)
이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 검출부위에 주어진 에너지를 전자들의 트랙들로부터 직접 계산하는 방법을 채택하였다. 이를 위하여 Schaart 등이 제안한 방법을 사용하였는데 먼저 전자의 수송을 모사하고 동시에 MCNP 의 F4 : E Tally를 사용하여 검출부위 내에서 전자들의 플루언스(fluence)를 계산하고 여기에 SiO에 대한 선량반응함수(dose response fuimction)를 곱하여 검출부위에 대한 흡수 선량을 계산하는 방법이다.6) 이때 사용되는 선량반응함수는 Schaart 등이 제안한 방법을 사용하여 결정하였다.
성능/효과
일반적으로 검출기의 에너지 의존도는 단위 공기커마당 선량계 지시값의 입사방사선 에너지에 대한 변화로서 주어진 에너지에서 검출기가 공기커마를 어스 정도 과대 또는 과소평가하는가를 보여주는 지표가 된다.9) MOSFET 선량계는 공기등가물질(air-equivalent material)로 이루어지지 않으므로 약간의 에너지 의존도를 보이는데, 이 에너지 의존도는 실리콘의 질량에너지 흡수계수와 공기의 질량에너지흡수 계수와의 차이가 큰 낮은 에너지대에서 크게 일어난다.
개발된 모델은 리눅스 체제 하에서 512 MB RAM에 dual-P4-1.7GHz-CPU 기기를 사용하여 MCNP4C 코드로 수행하였으며 몬테칼로 전산모사의 확률오차는 5% 보다 낮게 유지하였다.
더 높은 에너지의 입자 광자에 대해 깊이 의존도 문제는 덜 중요하다. 본 연구에서는 MOSFET 선량계가 동일한 조건에서 1.25 MeV 광자에 대해 11% 과대평가했으며 이 오차는 80 keV에서 34%로 높다는 것을 알았다. 또한 Fig.
6으로 나타났다. 에너지 의존도는 일반적으로 실리콘과 공기의 질량에너지흡수계수비를 따른다는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서는 PTRAC 파일과 Sabrina 코드를 이용하여 MOSFET 선량계 각 부분에서의 전자 기여도를 조사하였는데, 이렇게 생성된 자료는 MOSFET 선량계의 특성을 향상시키고 구조를 최적화하는데 꼭 필요한 자료로 사용될 것으로 기대된다.
후속연구
에너지 의존도는 일반적으로 실리콘과 공기의 질량에너지흡수계수비를 따른다는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서는 PTRAC 파일과 Sabrina 코드를 이용하여 MOSFET 선량계 각 부분에서의 전자 기여도를 조사하였는데, 이렇게 생성된 자료는 MOSFET 선량계의 특성을 향상시키고 구조를 최적화하는데 꼭 필요한 자료로 사용될 것으로 기대된다. 깊이 의존도는 MOSFET 선량계의 신체 내 평균 깊이를 15 cm에서 0.
앞으로의 계획은 개발된 전산모델과 국내에서 이용 가능한 여러가지 방사선장들을 이용하여 MOSFET 선량계의 감도, 선형성, 시간 의존성 등을 더욱 자세하게 조사하고 이러한 방사선학적 특성이 완료가 되면 약 40개의 MOSFET 선량계를 CIRS 인체모형에 삽입하여 인체 각 장기의 선량과 유효선량을 측정하는 연구들을 수행할 예정이다.
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