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플라스틱 Scintillator와 NaI(TI) 검출기를 이용한 다수의 방사선원 위치를 3차원으로 판별하는 측정시스템 개발
Development of 3D Radiation Position Identification System of Multiple Radiation Sources using Plastic Scintillator and NaI(TI) Detector 원문보기

전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.22 no.3, 2018년, pp.638 - 644  

곽동훈 (Dept. Electronic Engineering, Hanbat National University) ,  고태영 (Dept. Electronic Engineering, Hanbat National University) ,  이승호 (Dept. Electronics&Control Engineering, Hanbat National University)

초록
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본 논문에서는 플라스틱 Scintillator와 NaI(TI) 검출기를 이용하여 움직이는 차량 적재물에 존재하는 다수의 방사선원 위치를 3차원으로 판별하는 측정시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 방사선량 측정용 플라스틱 Scintillator, 2채널 펄스 카운터, 핵종 분석용 NaI(TI) 검출기 및 1채널 MCA Board 등으로 구성된다. 방사선원 위치판별 알고리즘은 방사선량의 거리의 자승에 반비례한 특성($1/r^2$)과 장치와의 각도(${\theta}$)에 따른 보상을 통해 계산된 방사선원의 CPS 값의 비율을 SVM 분류를 통하여 방사선원의 위치(X, Y)를 구할 수 있다. (Z) 좌표 값은 단위 시간당 움직이는 대상체의 속도에 따라 정해지게 되며 이는 단위주기당 백그라운드 스펙트럼을 제외한 순수 핵종의 스펙트럼을 분석한 후 핵종 유무 판별을 진행한 뒤 해당 핵종의 위치를 판별하게 된다. 본 논문에서 제안한 시스템의 위치 판별 실험 결과 ${\pm}1m$ 이내의 국제표준오차를 나타내었다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템의 유효성이 입증되었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we develop a measurement system that uses 3D Scintillator and NaI(TI) Detector to 3-dimensionally identify the location of multiple radiation sources in moving vehicle loads. The radiation measurement system consists of radiation measurement (plastic scintillator), 2-channel Pulse Cou...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 현재 국내 항공ㆍ항만, 원자력발전소, 산업 폐기물 처리장에 설치 운영 중인 설치된 방사선 측정기의 현황은 대부분 고가의 수입제품으로 국산화의 필요성이 크게 대두되고 있다[2]. 본 논문에서는 플라스틱 Scintillator와 NaI(TI) 검출기를 이용하여 움직이는 차량 적재물에 존재하는 다수의 방사선원 위치를 3차원으로 판별하는 측정시스템 개발을 목표로 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
PVT Scintillator에 고전압을 인가하면 발생하는 특징은? PVT Scintillator는 고전압(1,100V~1,250V)을 인가하면 감마선에 반응하는 약한 섬광을 발생시킨다. PMT (Photo Multiplier Tube)는 PVT Scintillator에서 발생한 아주 약한 형광을 106배 이상 증폭하여 큰 전기적 펄스를 2채널 Pulse Counter Board에 전달한다.
방사선량의 CPS 값을 보상해 주어야 하는 이유는? 그러나, 실험을 통해 살펴보면 센서의 결과 값이 1/r2 값에 비례하지 않는다는 것을 확인할 수 있다. 이는 방사선량의 CPS 값의 결과가 거리에만 의존하지 않고 방사선원과 센서와의 각도에 따라서도 그 값이 변하게 된다는 것이 확인되었다. 따라서 거리 이외의 방사선원과 센서와의 각도에 따른 방사선량을 보상하는 알고리즘을 이용하여 방사선량의 CPS 값을 보상한다.
방사성물질 검사의 중요성이 대두된 이유는? 일본 후쿠시마 원전사고 이후에 수입되는 방사성물질과 산업 방사성 물질에 대한 검사의 중요성이 크게 대두됨에 따라, 공항과 항만에서의 움직이는대상체에 대하여 짧은 시간에 방사선의 측정, 핵종 분석, 위치 판별 시스템에 대한 수요가 증가하고 있는 실정이다[1]. 현재 국내 항공ㆍ항만, 원자력발전소, 산업 폐기물 처리장에 설치 운영 중인 설치된 방사선 측정기의 현황은 대부분 고가의 수입제품으로 국산화의 필요성이 크게 대두되고 있다[2].
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참고문헌 (8)

  1. Buddemeier, Robert W., and James R. Hunt. "ransport of colloidal contaminants in groundwater: radionuclide migration at the Nevada Test Site." pplied geochemistry, vol.3, no.5, 1988: 535-548. DOI:10.1016/0883-2927(88)90025-X 

  2. Knuteson, R. O., et al. "Atmospheric emitted radiance interferometer. Part I: Instrument design." Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, vol.21, no.12 pp. 1763-1776, 2004. DOI:10.1175/JTECH-1662.1 

  3. Kim, Jeong-Ho, and Koan-Sik Joo. "Study on Scintillator Polishing Technology for Increasing the Detection Efficiency of Radiation Detectors Using Plastic Scintillators." Journal of IKEEE, vol.18, no.4, pp. 456-462, 2014. DOI:10.7471/ikeee.2014.18.4.456 

  4. Tae-Young Ko, Hee-Yeol Lee, Seung-Tak Ra, Dong-Hoon Kwak, Joo-Hyun Lee and Seung-Ho Lee, "Development of Radiation Position Identification and Radiation Dosage Measurement System for Moving Vehicle Load Radiation Management using Plastic Scintillator." The Institute of Electronics and Information Engineers Conference, pp. 86-89, 2017. 

  5. Dong-Hoon Kwak, Hee-Yeol Lee, Seung-Tak Ra, Tae-Young Ko, Joo-Hyun Lee and Seung-Ho Lee, "Development of Nuclide Analysis System for Moving Vehicle Load Radiation Management using SVM Method." The Institute of Electronics and Information Engineers Conference, pp. 82-85, 2017. 

  6. Ely, James H., et al. "Discrimination of naturally occurring radioactive material in plastic scintillator material." IEEE Transactions on Nuclear Science, vol.51, no.4, pp. 1672-1676, 2004. DOI:10.1109/TNS.2004.832286 

  7. Malioutov, Dmitry, Mujdat Cetin, and Alan S. Willsky. "A sparse signal reconstruction perspective for source localization with sensor arrays." IEEE transactions on signal processing, vol.53, no.8, pp. 3010-3022, 2005. DOI:10.1109/TSP.2005.850882 

  8. Gu, Bin, and Victor S. Sheng. "A Robust Regularization Path Algorithm for nu-Support Vector Classification." IEEE Transactions on neural networks and learning systems, vol.28, no.5, pp. 1241-1248, 2017. DOI:10.1109/TNNLS.2016.2527796 

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