초록 ▼

- 기존 방사성 유의 물질 감시 시스템 분석 및 방사선 측정 모델 정립
화물모델, 배경 방사선 모델 및 RPM 모델 분석하여 몬테칼로 전산모사 모델을 개발하였음

- 천연 및 인공핵종 판별 알고리즘 개발
Channel Sum Ratio 및 Inverse Calibration Matrix 방법에 의한 인공 핵종 판별 알고리즘 개발

- 감지 시스템 경보 개선안 도출 및 평가
Threat injection model이용하여 개발된 알고리즘의 최적화 조건을 도출하고 기존 경보논리와 비교 평가를 수행<

- 기존 방사성 유의 물질 감시 시스템 분석 및 방사선 측정 모델 정립
화물모델, 배경 방사선 모델 및 RPM 모델 분석하여 몬테칼로 전산모사 모델을 개발하였음

- 천연 및 인공핵종 판별 알고리즘 개발
Channel Sum Ratio 및 Inverse Calibration Matrix 방법에 의한 인공 핵종 판별 알고리즘 개발

- 감지 시스템 경보 개선안 도출 및 평가
Threat injection model이용하여 개발된 알고리즘의 최적화 조건을 도출하고 기존 경보논리와 비교 평가를 수행

- 실증 실험을 이용한 경보 논리 평가
검증 시스템 구축 및 실증 실험 수행하고 실험데이터를 이용한 알고리즘 평가를 수행하여 결과의 신뢰성을 확인

(출처 : 요약서 3p)

Abstract ▼

Ⅳ. Result of Project
Normalized Channel Sum Ratio spectrum method was introduced for new radioisotope identification algorithm. Threat injection model method was introduced to derive optimal alarm criterion. New method shows most stable result among the all algorithms and least nuisance alarms.

Ⅳ. Result of Project
Normalized Channel Sum Ratio spectrum method was introduced for new radioisotope identification algorithm. Threat injection model method was introduced to derive optimal alarm criterion. New method shows most stable result among the all algorithms and least nuisance alarms.

(출처 : SUMMARY 11p)