초록 ▼

- 공항만에 설치된 방사선감시기에서 발생하는 오경보를 줄일 수 있는 다분할 플라스틱 섬광검출기 시스템 및 머신러닝 기술 기반의 핵종분별 알고리즘을 개발함.
- 몬테칼로 전산모사를 통해 최적의 다분할 플라스틱섬광검출기의 형태가 결정되었으며, 전기적 신호처리기술을 고려하여 시스템을 제작하였음. 개발된 시스템은 기존 시스템에 비해 개선된 계측 효율 및 에너지분해능을 보임.
- 에너지 가중 스펙트럼에서 나타나는 핵종 별 특징을 활용하여 머신러닝 방법을 적용한 핵종분별 알고리즘이 개발됨. Lab-scale 및 현장 환경에서 측정한

- 공항만에 설치된 방사선감시기에서 발생하는 오경보를 줄일 수 있는 다분할 플라스틱 섬광검출기 시스템 및 머신러닝 기술 기반의 핵종분별 알고리즘을 개발함.
- 몬테칼로 전산모사를 통해 최적의 다분할 플라스틱섬광검출기의 형태가 결정되었으며, 전기적 신호처리기술을 고려하여 시스템을 제작하였음. 개발된 시스템은 기존 시스템에 비해 개선된 계측 효율 및 에너지분해능을 보임.
- 에너지 가중 스펙트럼에서 나타나는 핵종 별 특징을 활용하여 머신러닝 방법을 적용한 핵종분별 알고리즘이 개발됨. Lab-scale 및 현장 환경에서 측정한 스펙트럼을 통해 알고리즘의 유효성과 타 검출 시스템 적용 가능성이 평가되었음.

(출처 : 보고서 요약서 3p)

Abstract ▼

IV. Results
1st year: Optimization of multi-array scintillation detector and development of key technique for machine learning based on Monte Carlo method
Through Monte Carlo simulation, the hexagonal pillar PVT was multiply arranged to collect the maximum amount of optical photon within the s

IV. Results
1st year: Optimization of multi-array scintillation detector and development of key technique for machine learning based on Monte Carlo method
Through Monte Carlo simulation, the hexagonal pillar PVT was multiply arranged to collect the maximum amount of optical photon within the same dimension. By comparing the diameter and thickness of the PVT, the optimal structure of the PVT was determined. In order to develop a machine learning based algorithm, Compton peak energy from energy weighted spectra was determined as the feature of each radionuclides.

2nd year: Construction of the multi-array plastic scintillation detector and big data for radionuclide identification
The multi-array plastic scintillation detector and signal processing equipment were manufactured in consideration of the optimization and the electrical signal processing technology. The performance of the detector was evaluated by analyzing the repeatedly measured energy weighted spectra under various conditions, and the possibility of radionuclide identification was confirmed through comparison with the results of previous studies using commercialized RPM. The algorithm was developed to prepare the big data of energy weighted spectra, and the performance of the identification algorithm was evaluated by using the constructed abundant spectra database.

3rd year: Evaluation of machine learning algorithm in identifying radionuclide and applicability with the commercial RPM system
Multi-array plastic scinitillation detector was installed at the port-like condition to measure energy weighted spectra for each radionuclide and to prepare the large spectra database. The applicability of the identification algorithm was evaluated by inputting the spectra repeatedly measured by commercialized RPM to predict the presence of the radionuclide.

(출처 : SUMMARY 7p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요 약 문 ... 5
• SUMMARY ... 7
• CONTENTS ... 9
• 목차 ... 10
• 제1장 연구개발과제의 개요 ... 11
• 제1절 연구개발 목적 ... 11
• 제2절 연구개발의 필요성 ... 11
• 제3절 연구개발 범위 ... 12
• 제2장 국내외 기술개발현황 ... 13
• 제3장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 15
• 제4장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 75
• 제5장 연구개발결과의 활용계획 ... 76
• 제6장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 78
• 제7장 연구장비의 구축 및 활용 결과 ... 81
• 제8장 참고문헌 ... 82
• 끝페이지 ... 84