원전 해체 시 방사성 콘크리트 폐기물 내부 방사능 분포 예측을 위한 컴프턴 영상 재구성 방법의 비교 Comparison of Compton Image Reconstruction Algorithms for Estimation of Internal Radioactivity Distribution in Concrete Waste During Decommissioning of Nuclear Power Plant원문보기
해체 원전에서 총 폐기물의 약 70~80%에 해당하는 많은 양의 콘크리트 폐기물은 해체 폐기물의 대부분을 차지한다. 해체 시 발생된 콘크리트 폐기물은 핵종별 농도에 따라 규제해제 폐기물과 방사성폐기물로 정의할 수 있다. 따라서, 방사성 콘크리트 폐기물의 처분 비용을 저감하기 위하여 자체 처분 및 제한적 재활용을 위한 제염 작업의 수행이 중요하다. 그러므로 콘크리트 폐기물의 효율적인 제염 작업을 위해 내부 방사능 분포를 예측하는 것이 필수적이다. 본 연구는 원전 해체 시, 발생되는 콘크리트 폐기물의 내부 방사능 분포를 예측하기 위하여 다양한 컴프턴 영상 재구성 방법의 성능을 비교하였다. 다양한 컴프턴 영상 재구성 방법으로 단순 역투사(SBP), 필터 후 역투사(FBP), 최대우도기댓값 최대화 방법(MLEM), 그리고 기존의 MLEM의 시스템 반응 함수에 에너지 정보가 결합되어 확률적으로 계산하는 최대우도 기댓값 최대화 방법(E-MLEM)이 사용되었다. 재구성된 영상을 획득한 후, 정량적인 분석 방법을 이용하여 재구성된 영상의 성능을 정량적으로 비교 및 평가하였다. MLEM 및 E-MLEM 영상 재구성 방법은 각각 재구성된 영상에서 높은 이미지 분해능과 신호 대 잡음비를 유지하는 데 있어 가장 좋은 성능을 보여주었다. 본 연구에서 도출된 결과들은 원자력 시설 해체 시 방사성 콘크리트 폐기물의 내부 방사능 분포를 예측하기 위한 수단으로 컴프턴 영상을 사용할 수 있는 가능성을 보여주었다.
해체 원전에서 총 폐기물의 약 70~80%에 해당하는 많은 양의 콘크리트 폐기물은 해체 폐기물의 대부분을 차지한다. 해체 시 발생된 콘크리트 폐기물은 핵종별 농도에 따라 규제해제 폐기물과 방사성폐기물로 정의할 수 있다. 따라서, 방사성 콘크리트 폐기물의 처분 비용을 저감하기 위하여 자체 처분 및 제한적 재활용을 위한 제염 작업의 수행이 중요하다. 그러므로 콘크리트 폐기물의 효율적인 제염 작업을 위해 내부 방사능 분포를 예측하는 것이 필수적이다. 본 연구는 원전 해체 시, 발생되는 콘크리트 폐기물의 내부 방사능 분포를 예측하기 위하여 다양한 컴프턴 영상 재구성 방법의 성능을 비교하였다. 다양한 컴프턴 영상 재구성 방법으로 단순 역투사(SBP), 필터 후 역투사(FBP), 최대우도 기댓값 최대화 방법(MLEM), 그리고 기존의 MLEM의 시스템 반응 함수에 에너지 정보가 결합되어 확률적으로 계산하는 최대우도 기댓값 최대화 방법(E-MLEM)이 사용되었다. 재구성된 영상을 획득한 후, 정량적인 분석 방법을 이용하여 재구성된 영상의 성능을 정량적으로 비교 및 평가하였다. MLEM 및 E-MLEM 영상 재구성 방법은 각각 재구성된 영상에서 높은 이미지 분해능과 신호 대 잡음비를 유지하는 데 있어 가장 좋은 성능을 보여주었다. 본 연구에서 도출된 결과들은 원자력 시설 해체 시 방사성 콘크리트 폐기물의 내부 방사능 분포를 예측하기 위한 수단으로 컴프턴 영상을 사용할 수 있는 가능성을 보여주었다.
Concrete waste accounts for approximately 70~80% of the total waste generated during the decommissioning of nuclear power plants (NPPs). Based upon the concentration of each radionuclide, the concrete waste from the decommissioning can be used in the determination of the clearance threshold used to ...
Concrete waste accounts for approximately 70~80% of the total waste generated during the decommissioning of nuclear power plants (NPPs). Based upon the concentration of each radionuclide, the concrete waste from the decommissioning can be used in the determination of the clearance threshold used to classify waste as radioactive. To reduce the cost of radioactive concrete waste disposal, it is important to perform decontamination before self-disposal or limited recycling. Therefore, it is necessary to estimate the internal radioactivity distribution of radioactive concrete waste to ensure effective decontamination. In this study, the performance metrics of various Compton reconstruction algorithms were compared in order to identify the best strategy to estimate the internal radioactivity distribution in concrete waste during the decommissioning of NPPs. Four reconstruction algorithms, namely, simple back-projection, filtered back-projection, maximum likelihood expectation maximization (MLEM), and energy-deconvolution MLEM (E-MLEM) were used as Compton reconstruction algorithms. Subsequently, the results obtained by using these various reconstruction algorithms were compared with one another and evaluated, using quantitative evaluation methods. The MLEM and E-MLEM reconstruction algorithms exhibited the best performance in maintaining a high image resolution and signal-to-noise ratio (SNR), respectively. The results of this study demonstrate the feasibility of using Compton images in the estimation of the internal radioactive distribution of concrete during the decommissioning of NPPs.
Concrete waste accounts for approximately 70~80% of the total waste generated during the decommissioning of nuclear power plants (NPPs). Based upon the concentration of each radionuclide, the concrete waste from the decommissioning can be used in the determination of the clearance threshold used to classify waste as radioactive. To reduce the cost of radioactive concrete waste disposal, it is important to perform decontamination before self-disposal or limited recycling. Therefore, it is necessary to estimate the internal radioactivity distribution of radioactive concrete waste to ensure effective decontamination. In this study, the performance metrics of various Compton reconstruction algorithms were compared in order to identify the best strategy to estimate the internal radioactivity distribution in concrete waste during the decommissioning of NPPs. Four reconstruction algorithms, namely, simple back-projection, filtered back-projection, maximum likelihood expectation maximization (MLEM), and energy-deconvolution MLEM (E-MLEM) were used as Compton reconstruction algorithms. Subsequently, the results obtained by using these various reconstruction algorithms were compared with one another and evaluated, using quantitative evaluation methods. The MLEM and E-MLEM reconstruction algorithms exhibited the best performance in maintaining a high image resolution and signal-to-noise ratio (SNR), respectively. The results of this study demonstrate the feasibility of using Compton images in the estimation of the internal radioactive distribution of concrete during the decommissioning of NPPs.
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문제 정의
컴프턴 영상을 획득하기 위하여,Monte Carlo N-Particle eXtended (MCNPX)를 사용하여 컴프턴 카메라를 모델링 하였고 다양한 영상 재구성 방법을 적용하여 재구성된 영상을 획득하였다. 도출된 결과들은 컴프턴 영상을 이용하여 방사성 콘크리트의 내부 방사능 오염 분포를 모니터링할 수 있는 가능성을 제시하였다.
본 연구에서는, 원전 해체 시 발생되는 방사성 콘크리트 폐기물에 대한 내부 방사능 분포를 예측하여 제염 시간을 단축하고 작업자 피폭선량을 저감하기 위하여 다양한 컴프턴 영상 재구성 방법을 활용하는 방안을 제시하였다. 방사성 콘크리트로부터 오염된 핵종 137Cs (662 keV) 및 방사화된 핵종 60Co (1332 keV)에 대한 컴프턴 영상을 획득할 수 있었고 그것들의 성능을 정성적 및 정량적으로 평가하였다.
이러한 이유로, 최근에 원자력 시설 및 해체 원전에서 고 에너지방사선의 분포를 모니터링하는 장비로 사용되고 있으며 이와 관련된 연구들이 소개된 바 있다[10, 11]. 본 연구에서는효율적인 제염 작업을 수행하여 해체 비용 절감 및 작업자의 방사능 피폭 저감을 위하여, 방사성 콘크리트의 내부 방사능 오염 분포를 분석하는 다양한 컴프턴 영상 재구성 방법에 대하여 소개하고 재구성된 컴프턴 영상의 성능을 정성적및 정량적으로 평가하였다. 컴프턴 영상을 획득하기 위하여,Monte Carlo N-Particle eXtended (MCNPX)를 사용하여 컴프턴 카메라를 모델링 하였고 다양한 영상 재구성 방법을 적용하여 재구성된 영상을 획득하였다.
제안 방법
25 cm × 1 cm이다. 방사선원은 해체 원전에서 분포되어 있는 주요 감마선 방출 핵종인 137Cs (662 keV), 60Co (1332 keV)을 모델링 하였으며 콘크리트 표면 및 내부로부터 방출되도록 하기 위하여 2cm의 두께의 콘크리트 중앙에직경 2cm의 체적 선원을 삽입하였다. 시뮬레이션에서 초기감마선의 수는 1×107이며 60Co은 1332 keV의 에너지에 대하여 컴프턴 영상을 재구성하였다.
본 연구에서는, 원전 해체 시 발생되는 방사성 콘크리트 폐기물에 대한 내부 방사능 분포를 예측하여 제염 시간을 단축하고 작업자 피폭선량을 저감하기 위하여 다양한 컴프턴 영상 재구성 방법을 활용하는 방안을 제시하였다. 방사성 콘크리트로부터 오염된 핵종 137Cs (662 keV) 및 방사화된 핵종 60Co (1332 keV)에 대한 컴프턴 영상을 획득할 수 있었고 그것들의 성능을 정성적 및 정량적으로 평가하였다. 재구성된 영상에서의 분해능, 신호 대 잡음비의 성능은 MLEM과 EMLEM의 영상 재구성 방법이 기존의 SBP, FBP 보다 좋은 성능을 나타내었다.
따라서 선원의 위치와 분포는 산란된 각도에 따라 생성된 컴프턴 콘을 역투사하여 중첩함으로써 선원의 위치(r0)와 분포를 예측할 수 있다. 본 연구에서는, MCNPX 코드를 이용하여 컴프턴 카메라를 모델링 하였고 방사선 검출기는 상온에서 사용 가능하며 위치 및 에너지 분해능(at 662 keV: 2%)이 뛰어난 CdZnTe (CZT, 밀도:5.8 g/cm3) 검출기를 사용하였다. 검출기는 20 × 20 배열로 전체 면적은 5 cm × 5 cm이며, 픽셀 하나의 크기는 0.
앞서 설명한 컴프턴 영상 재구성 방법들은 잡음으로 취급되는 컴프턴 백그라운드 영역이 영상 재구성 정보에 포함되지 않도록, 획득된 에너지 스펙트럼에서 좁은 범위의 에너지 윈도우 이용하여 한정시킴으로써 광전피크 영역의 정보만을 컴프턴 영상 재구성에 사용하였다. 그러나 이러한 방법 역시 한정시킨 에너지 윈도우 영역에서도 컴프턴 백그라운드가 포함되어 있기 때문에 재구성된 영상의 질을 저하시키고, 정확한 에너지 윈도우를 적용하기 위하여 입사되는 방사선의 에너지 정보를 사전에 알고 있어야 하는 한계점이 발생하였다.
획득한 정보에서 1차 산란부 검출기에서 산란되고 2차 흡수부 검출기에서 흡수된 사건들만을 유효한 컴프턴 반응으로 정의하여 반응한 위치 및 에너지 정보를 C++ 코드를 이용하여 재배열하였다. 추출한 정보를 MATLAB 2015를 이용하여 다양한 컴프턴 영상 기법을 이용하여 영상을 재구성하였고, 실제와 동일한 환경을 전산모사하기 위하여 Doppler broadening, pixelization effect,구성 검출기의 에너지 분해능 등의 불확실성 요인들을 영상재구성 방법에 삽입하였다.
본 연구에서는효율적인 제염 작업을 수행하여 해체 비용 절감 및 작업자의 방사능 피폭 저감을 위하여, 방사성 콘크리트의 내부 방사능 오염 분포를 분석하는 다양한 컴프턴 영상 재구성 방법에 대하여 소개하고 재구성된 컴프턴 영상의 성능을 정성적및 정량적으로 평가하였다. 컴프턴 영상을 획득하기 위하여,Monte Carlo N-Particle eXtended (MCNPX)를 사용하여 컴프턴 카메라를 모델링 하였고 다양한 영상 재구성 방법을 적용하여 재구성된 영상을 획득하였다. 도출된 결과들은 컴프턴 영상을 이용하여 방사성 콘크리트의 내부 방사능 오염 분포를 모니터링할 수 있는 가능성을 제시하였다.
선원으로부터 방출된 방사선이 검출기와 상호작용하여 발생한 모든 정보를 MCNPX 코드의 PTRAC 카드를 이용하여 획득하였다[12]. 획득한 정보에서 1차 산란부 검출기에서 산란되고 2차 흡수부 검출기에서 흡수된 사건들만을 유효한 컴프턴 반응으로 정의하여 반응한 위치 및 에너지 정보를 C++ 코드를 이용하여 재배열하였다. 추출한 정보를 MATLAB 2015를 이용하여 다양한 컴프턴 영상 기법을 이용하여 영상을 재구성하였고, 실제와 동일한 환경을 전산모사하기 위하여 Doppler broadening, pixelization effect,구성 검출기의 에너지 분해능 등의 불확실성 요인들을 영상재구성 방법에 삽입하였다.
대상 데이터
시뮬레이션에서 초기감마선의 수는 1×107이며 60Co은 1332 keV의 에너지에 대하여 컴프턴 영상을 재구성하였다.
데이터처리
재구성된 영상의 정량적인 평가는 영상에서의 분해능(Image resolution), 영상의 신호 대 잡음비(Signal-to-noise ratio: SNR), 영상의 정밀도 평가를 위한 정규화된 평균 제곱 오차(Normalized Root Mean Square: NRMS)와 같은 평가요소를 적용하여 비교 및 평가되었으며 FBP의 필터 및 MLEM의 영상의 반복 횟수는 10, 20으로 설정하였다. 영상에서의 분해능은 체적 선원에 대하여 반치폭(Full Width Half Maximum: FWHM)으로 나타내며, 재구성된 영상의 반치폭에 대한 백분율 오차(FWHM Difference)는 다음과 같이 정의한다.
이론/모형
그러나 컴프턴 FBP 영상 재구성 방법의 경우, 광자의 방출에서 검출에이르는 모든 물리적 반응들을 고려하지 않았으므로 이러한물리적 현상으로 발생한 광자의 이동경로 변경으로 인해 재구성된 영상의 질이 이론적으로 예측된 것에 비해 저하된다. 따라서 이러한 한계를 극복하기 위하여 광자의 방출에서 검출에 이르는 모든 물리적인 반응을 통계학적인 차원에서 근 사화하는 영상 재구성 방법인 최대우도 기댓값 최대화 방법(Maximum likelihood expectation maximization: MLEM)이 컴프턴 영상에 적용되었다[14]. 식 4에서 볼 수 있듯이MLEM 영상 재구성 방법은 조건부 기댓값을 계산하는 E-단계와 이를 최대화하는 M-단계로 구분되어 있으며 투사 및역투사 반복 연산을 통해 재구성된 영상의 성능이 향상된다.
그러나 콘의 중첩으로 인하여 발생하는 블러링(Blurring) 때문에 재구성된 선원의 주변이 흐릿해져 영상의 성능을 저하시키는 한계를 보여준다. 따라서, 이러한 블러링을 제거하기 위하여 결정론적 방법인 필터 후 역투사 방법(Filtered back-projection: FBP) 방법이 도입되었다. 다음 식들은 컴프턴 FBP 수식을 보여준다[13].
선원으로부터 방출된 방사선이 검출기와 상호작용하여 발생한 모든 정보를 MCNPX 코드의 PTRAC 카드를 이용하여 획득하였다[12]. 획득한 정보에서 1차 산란부 검출기에서 산란되고 2차 흡수부 검출기에서 흡수된 사건들만을 유효한 컴프턴 반응으로 정의하여 반응한 위치 및 에너지 정보를 C++ 코드를 이용하여 재배열하였다.
따라서 고 에너지 방사선( > 300 keV)을 감약시키기 위하여 두꺼운 콜리메이터가 요구되지만 방사선 검출 효율이저하되는 한계를 보여준다. 이러한 한계를 극복하기 위하여고 에너지 방사선을 영상화할 경우, 콜리메이터를 사용하지않는 전기적 집속 방식인 컴프턴 카메라를 사용한다[8, 9]. 특히, 컴프턴 카메라는 입사되는 방사선의 에너지가 증가함에 따라 Doppler broadening과 에너지 불확실성이 감소되어 재구성된 영상의 성능이 향상되는 장점이 있다[8].
성능/효과
또한, 확률론적 방법인 MLEM의 영상은 기존의 SBP, FBP 영상 보다 백그라운드가 감소되어 선원과 백그라운드(선원을 제외한 부분)의 경계가 확실하게 나타났다. 137Cs와 60Co의 모든 재구성된 영상에서 필터 및 영상의 반복 횟수가 증가할수록 선원 주변의 백그라운드가 감소하여 영상의 분해능이 향상되는 것을 정성적인 평가를 통하여 확인할 수 있었다.
따라서 기존의 MLEM 영상의 분해능 성능보다 저하되지만 컴프턴 백그라운드의 카운트가 광전효과 영역으로 이동하게 됨으로써 유효 카운트 수의 증가로 인하여 신호 대 잡음비의 성능은 향상됨을 볼 수 있다. NMSE를 이용한 정밀도 평가의 경우, 실제 이론값과 재구성된 영상의 픽셀 값이 거의 차이가 없음을 나타내었고 모든 영상이 비슷한 성능을 보여줌으로써 영상 재구성 결정론적, 확률론적 기반의 컴프턴 영상의 유효성을 입증하였다.
5 mm 이다. 그림에서 볼 수 있듯이, SBP의 영상은 컴프턴 콘의 중첩으로 인하여 선원의 주변에서 블러링이 발생하는 것을 확인할 수 있으나 결정론(FBP) 및 확률론적(MLEM)인 컴프턴 영상 재구성 방법을 사용하여 영상을 재구성하였을 경우 블러 링이 제거됨을 확인하였다. 또한, 확률론적 방법인 MLEM의 영상은 기존의 SBP, FBP 영상 보다 백그라운드가 감소되어 선원과 백그라운드(선원을 제외한 부분)의 경계가 확실하게 나타났다.
E-MLEM의 컴프턴 영상 재구성 방식은 컴프턴 백그라운드 영역의 낮은 에너지 정보를 유효한 반응으로 사용하기 때문에 검출기의 에너지 분해능 저하를 야기함으로써 에너지 불확실성이 증가한다. 따라서 기존의 MLEM 영상의 분해능 성능보다 저하되지만 컴프턴 백그라운드의 카운트가 광전효과 영역으로 이동하게 됨으로써 유효 카운트 수의 증가로 인하여 신호 대 잡음비의 성능은 향상됨을 볼 수 있다. NMSE를 이용한 정밀도 평가의 경우, 실제 이론값과 재구성된 영상의 픽셀 값이 거의 차이가 없음을 나타내었고 모든 영상이 비슷한 성능을 보여줌으로써 영상 재구성 결정론적, 확률론적 기반의 컴프턴 영상의 유효성을 입증하였다.
8 mm로 가장 좋은 성능을 보여주었다. 따라서 이론값과의 백분율 오차에서도 가장 작은 16%, 1%를 보여주었다. 신호 대 잡음비 성능의 비교 및 평가의 경우, 기존의 SBP 영상 재구성 방법을 이용하여 획득한 영상의 SNR에 비하여 662 keV 및1332 keV에서 FBP, MLEM, E-MLEM의 SNR 값이 각각 1.
그러나, E-MLEM 영상 재구성 방법의 경우에는 기존의 MLEM 시스템 반응 함수에 에너지 정보까지 포함되어 확률을 계산하므로 영상 처리 소요 시간이 매우 증가하지만 영상의 유효 카운트 증가로 신호 대 잡음비가 향상되며, 입사하는 방사선의 에너지 정보가 없어도 영상을 재구성할 수 있는 장점이 있다. 따라서, 입사하는 방사선의 에너지를 알고 있는 경우에 실시간으로 방사성 콘크리트의 내부 방사능 분포를 확인 또는 고 성능의 영상을 확인해야 하는 경우 각각 FBP 및 MLEM 영상 재구성 방법을 사용하는 것이 효과적이며 입사하는 방사선의 에너지를 모르는 경우 E-MLEM 방법을 사용하는 것이 효과적일 것으로 사료된다.
반면에, 확률 모델을 기반으로 하는 영상 재구성 방식의 성능은 모든 정량적인 평가에서 가장 좋은 성능을 보여주지만 모든 데이터를 수집한 이후에 시스템 반응 함수를 생성한 뒤 영상 처리를 수행함으로써 실시간 영상을 획득할 수 없다는 점과 특정 반복 횟수의 반복 연산 이후에 재구성된 영상의 픽셀 값이 쉽게 발산할 수 있고 영상 재구성 소요 시간이 증가되는 한계점이 있다. 또한, SBP, FBP, MLEM 영상 재구성 방법 모두 입사하는 방사선의 에너지 정보를 미리 알고 있어야 정확한 영상 재구성을 수행할 수 있다. 그러나, E-MLEM 영상 재구성 방법의 경우에는 기존의 MLEM 시스템 반응 함수에 에너지 정보까지 포함되어 확률을 계산하므로 영상 처리 소요 시간이 매우 증가하지만 영상의 유효 카운트 증가로 신호 대 잡음비가 향상되며, 입사하는 방사선의 에너지 정보가 없어도 영상을 재구성할 수 있는 장점이 있다.
예상한 대로, FBP와 MLEM 영상 재구성 방법에서 필터 및 영상의 반복 횟수가 증가함에 따라 영상에서의 백그라운드의 감소로 인하여 영상의 분해능(FWHM), 신호 대 잡음비(SNR)가 향상되었다. 또한, 다양한 컴프턴 영상 재구성 방법의 FWHM 성능 비교 및 평가에 있어, MLEM 영상 재구성 방법을 사용하여 도출된 반치폭의 값이 662 keV, 1332 keV의 재구성된 영상에서 각각 23.2 mm, 19.8 mm로 가장 좋은 성능을 보여주었다. 따라서 이론값과의 백분율 오차에서도 가장 작은 16%, 1%를 보여주었다.
그림에서 볼 수 있듯이, SBP의 영상은 컴프턴 콘의 중첩으로 인하여 선원의 주변에서 블러링이 발생하는 것을 확인할 수 있으나 결정론(FBP) 및 확률론적(MLEM)인 컴프턴 영상 재구성 방법을 사용하여 영상을 재구성하였을 경우 블러 링이 제거됨을 확인하였다. 또한, 확률론적 방법인 MLEM의 영상은 기존의 SBP, FBP 영상 보다 백그라운드가 감소되어 선원과 백그라운드(선원을 제외한 부분)의 경계가 확실하게 나타났다. 137Cs와 60Co의 모든 재구성된 영상에서 필터 및 영상의 반복 횟수가 증가할수록 선원 주변의 백그라운드가 감소하여 영상의 분해능이 향상되는 것을 정성적인 평가를 통하여 확인할 수 있었다.
본 연구 결과를 통해, 고 에너지 감마선 영상화에 있어 좋은 성능을 유지하는 컴프턴 카메라의 활용성 및 영상 재구성 방법의 성능을 검증하였다. 이러한 이유로 원전 해체 시, 컴프턴 영상을 이용하여 방사성 콘크리트 폐기물에서 방출되는 고 에너지 감마선을 모니터링 및 내부 방사능 분포를 확인할 수 있는 가능성을 보여주었으며, 연구 결과를 참고하여 실제 컴프턴 영상을 원전 해체에 활용할 경우 그 목적 및 대상에 맞추어 최적화된 컴프턴 영상 재구성 방법을 선택할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이다.
따라서 이론값과의 백분율 오차에서도 가장 작은 16%, 1%를 보여주었다. 신호 대 잡음비 성능의 비교 및 평가의 경우, 기존의 SBP 영상 재구성 방법을 이용하여 획득한 영상의 SNR에 비하여 662 keV 및1332 keV에서 FBP, MLEM, E-MLEM의 SNR 값이 각각 1.9, 4.2, 9.5배, 4.0, 5.3, 11.6배 향상한 것을 확인할 수 있었다. 이러한 도출된 결과에 기반하여 MLEM의 영상 재구성 방식이 기존의 영상 재구성 방식(SBP.
컴프턴 영상에 영향을 주는 검출기의 에너지 분해능, 에너지 불확실성 및 Doppler broadening과 같은 불확실성 인자들은 입사 에너지에 반비례하기 때문에 60Co 선원의 컴프턴 영상의 분해능은 137Cs 선원의 컴프턴 영상의 분해능 보다 향상된 것을 볼 수 있다. 예상한 대로, FBP와 MLEM 영상 재구성 방법에서 필터 및 영상의 반복 횟수가 증가함에 따라 영상에서의 백그라운드의 감소로 인하여 영상의 분해능(FWHM), 신호 대 잡음비(SNR)가 향상되었다. 또한, 다양한 컴프턴 영상 재구성 방법의 FWHM 성능 비교 및 평가에 있어, MLEM 영상 재구성 방법을 사용하여 도출된 반치폭의 값이 662 keV, 1332 keV의 재구성된 영상에서 각각 23.
6배 향상한 것을 확인할 수 있었다. 이러한 도출된 결과에 기반하여 MLEM의 영상 재구성 방식이 기존의 영상 재구성 방식(SBP. FBP)보다 모든 선원에 대한 재구성된 영상의 성능이 뛰어난 것을 확인할 수 있었다.E-MLEM의 컴프턴 영상 재구성 방식은 컴프턴 백그라운드 영역의 낮은 에너지 정보를 유효한 반응으로 사용하기 때문에 검출기의 에너지 분해능 저하를 야기함으로써 에너지 불확실성이 증가한다.
방사성 콘크리트로부터 오염된 핵종 137Cs (662 keV) 및 방사화된 핵종 60Co (1332 keV)에 대한 컴프턴 영상을 획득할 수 있었고 그것들의 성능을 정성적 및 정량적으로 평가하였다. 재구성된 영상에서의 분해능, 신호 대 잡음비의 성능은 MLEM과 EMLEM의 영상 재구성 방법이 기존의 SBP, FBP 보다 좋은 성능을 나타내었다. 그러나 실시간으로 컴프턴 영상을 획득하거나, 영상 재구성 시간 등과 같은 요소들을 고려하였을 때에는 기존의 방법이 확률적 계산을 기반으로 하는 영상 재구성 방법 보다 좋은 성능을 나타낸다.
후속연구
뿐만 아니라, 컴프턴 영상을 이용하여 난 검출성 핵종 및 3H, 90Sr 등과 같은 순수 베타 방출 핵종의 분포를 확인하는 것은 한계가 있다. 따라서, 이러한 한계점을 극복하기 위한 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.
그러나 베타선을 이용할 경우, 베타선 투과력의 한계로 인하여 방사성콘크리트 폐기물의 표면 오염 검사에는 적용이 가능하지만내부 방사능 분포를 분석하기에는 어려움이 따른다. 따라서,상대적으로 투과력이 강한 감마선을 이용하여 방사성 콘크리트 폐기물의 내부 방사능 분포 예측 및 분석하는 방법이 효과적일 것으로 사료된다.
본 연구 결과를 통해, 고 에너지 감마선 영상화에 있어 좋은 성능을 유지하는 컴프턴 카메라의 활용성 및 영상 재구성 방법의 성능을 검증하였다. 이러한 이유로 원전 해체 시, 컴프턴 영상을 이용하여 방사성 콘크리트 폐기물에서 방출되는 고 에너지 감마선을 모니터링 및 내부 방사능 분포를 확인할 수 있는 가능성을 보여주었으며, 연구 결과를 참고하여 실제 컴프턴 영상을 원전 해체에 활용할 경우 그 목적 및 대상에 맞추어 최적화된 컴프턴 영상 재구성 방법을 선택할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
방사선을 계측하고 영상화하는 방법은 어떻게 구분되는가?
일반적으로 감마선 분포를 모니터링하기 위하여 방사선을 계측하고 영상화하는 방법에는 콜리메이터의 사용 유무에 따라 기계적 집속 방식과 전기적 집속 방식으로 구분할수 있다. 기계적 집속 방식은 입사되는 방사선이 콜리메이터에서 감약된 정보를 이용하여 방사선 영상을 재구성함으로써 그 분포를 모니터링할 수 있기 때문에 주로 저 에너지(< 300 keV) 방사선 영역에서 최적의 영상의 성능을 보여준다[7].
컴프턴 카메라의 장점은?
이러한 한계를 극복하기 위하여고 에너지 방사선을 영상화할 경우, 콜리메이터를 사용하지않는 전기적 집속 방식인 컴프턴 카메라를 사용한다[8, 9]. 특히, 컴프턴 카메라는 입사되는 방사선의 에너지가 증가함에 따라 Doppler broadening과 에너지 불확실성이 감소되어 재구성된 영상의 성능이 향상되는 장점이 있다[8]. 이러한 이유로, 최근에 원자력 시설 및 해체 원전에서 고 에너지방사선의 분포를 모니터링하는 장비로 사용되고 있으며 이와 관련된 연구들이 소개된 바 있다[10, 11].
기계적 집속 방식의 문제점은 무엇인가?
기계적 집속 방식은 입사되는 방사선이 콜리메이터에서 감약된 정보를 이용하여 방사선 영상을 재구성함으로써 그 분포를 모니터링할 수 있기 때문에 주로 저 에너지(< 300 keV) 방사선 영역에서 최적의 영상의 성능을 보여준다[7]. 그러나 입사되는 방사선의 에너지가 증가할수록 콜리메이터에서 감약되지 않고 투과 또는 산란되는 방사선 정보가 증가하며 이러한 정보가 재구성된 영상에 포함될 경우,노이즈로 작용하여 영상의 성능을 저하시키는 원인이 된다[7]. 따라서 고 에너지 방사선( > 300 keV)을 감약시키기 위하여 두꺼운 콜리메이터가 요구되지만 방사선 검출 효율이저하되는 한계를 보여준다.
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