KR20240082647A - 다중 플라스틱 섬광형 검출기 및 이를 이용한 오토 딥러닝 보정방법 - Google Patents
다중 플라스틱 섬광형 검출기 및 이를 이용한 오토 딥러닝 보정방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20240082647A KR20240082647A KR1020220166487A KR20220166487A KR20240082647A KR 20240082647 A KR20240082647 A KR 20240082647A KR 1020220166487 A KR1020220166487 A KR 1020220166487A KR 20220166487 A KR20220166487 A KR 20220166487A KR 20240082647 A KR20240082647 A KR 20240082647A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- measured
- plastic
- detector
- value
- radiation
- Prior art date
Links
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims abstract description 82
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 63
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 28
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims abstract description 11
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 24
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 230000002285 radioactive effect Effects 0.000 description 3
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 2
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 229910052778 Plutonium Inorganic materials 0.000 description 1
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052770 Uranium Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000009931 harmful effect Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- OYEHPCDNVJXUIW-UHFFFAOYSA-N plutonium atom Chemical compound [Pu] OYEHPCDNVJXUIW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000000941 radioactive substance Substances 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 description 1
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 1
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 1
- JFALSRSLKYAFGM-UHFFFAOYSA-N uranium(0) Chemical compound [U] JFALSRSLKYAFGM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
- G01T7/00—Details of radiation-measuring instruments
- G01T7/005—Details of radiation-measuring instruments calibration techniques
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
- G01T1/00—Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
- G01T1/02—Dosimeters
- G01T1/06—Glass dosimeters using colour change; including plastic dosimeters
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
- G01T1/00—Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
- G01T1/16—Measuring radiation intensity
- G01T1/20—Measuring radiation intensity with scintillation detectors
- G01T1/203—Measuring radiation intensity with scintillation detectors the detector being made of plastics
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Measurement Of Radiation (AREA)
Abstract
본 발명은 다수개 배치된 플라스틱 섬광형 검출기를 통해 측정 대상물로부터 방사선 수치를 측정하는 것으로, 환경 변수에 따라 각각의 플라스틱 섬광형 검출기에서 다르게 측정되는 방사선 수치를 딥러닝에 의한 교정 작업으로 보정하여 각각의 플라스틱 섬광형 검출기가 균일한 측정 기준과 성능으로 측정 대상물의 방사선 수치를 측정할 수 있도록 하는 다중 플라스틱 섬광형 검출기 및 이를 이용한 오토 딥러닝 보정방법에 관한 것이다.
Description
본 발명은 다수개 배치된 플라스틱 섬광형 검출기를 통해 측정 대상물로부터 방사선 수치를 측정하는 것으로, 환경 변수에 따라 각각의 플라스틱 섬광형 검출기에서 다르게 측정되는 방사선 수치를 딥러닝에 의한 교정 작업으로 보정하여 각각의 플라스틱 섬광형 검출기가 균일한 측정 기준과 성능으로 측정 대상물의 방사선 수치를 측정할 수 있도록 하는 다중 플라스틱 섬광형 검출기 및 이를 이용한 오토 딥러닝 보정방법에 관한 것이다.
일반적으로 우라늄, 플루토늄과 같은 원자량이 매우 큰 원소들은 핵이 너무 무겁기 때문에 상태가 불안정해서 스스로 붕괴를 일으킨다. 이러한 원소들이 붕괴하여 다른 원소로 바뀌게 될 때 몇 가지 입자나 전자기파를 방출하는데 이것이 바로 방사선이며, 방사선을 발산하는 원소를 방사성 원소라고 하며 이렇게 방사선을 발산하는 능력을 방사능이라고 한다.
주위에 방사선을 발산하고 있는 방사성 물질이 있는지 여부 및 선량을 측정해보기 위해 군부대, 산업체, 의료기관, 실험실 등에서는 방사선 계측기를 사용한다. 방사선은 인체에 극히 유해한 영향을 미칠 수 있으므로, 방사선 계측기의 성능에 대한 정확도와 신뢰도가 보장되어야 하며, 이를 위해 방사선 계측기는 철저한 시험과 검수를 거친 것만이 통과필증을 부착하여 사용되게 된다.
이로 인해 종래에는 방사선 계측기가 정확한 측정 수치를 나타내는지 시험, 검수, 교정하기 위한 방법이 개시되었다. 그러나, 센서 기술의 발달과 소재 변화 등에 의해 출시된 방사선 계측기들이 측정한 방사선 측정값은 온도, 습도 및 대기압 등의 환경변화와 제조방법 및 계측기에 사용된 전자부품 소자 들에 따라 측정값 및 측정 범위 등 성능이 다소변화 하는 영향이 발생되고 있다.
방사능 플라스틱 섬광형 검출기에 내장된 플라스틱 섬광체는 입사된 방사선을 PMT(Photo Multiplier Tube)를 통해 전기 신호로 변환하는 기능을 수행한다.
그리고, MCA(Multi Channel Analyzer)는 플라스틱 섬광체에서 이렇게 변환된 각 전기신호에 대한 스팩트럼을 보기 위해 입사된 방사선의 핵종(Radionclide)을 판별할 수 있도록 하는 기능을 수행하는 회로가 설계되며, 설계되는 회로는 증폭회로(AMP(Amplifier circuit))와 비교회로(Comparator circuit) 신호처리 기법 등을 적용하여 해당 전기신호에 대해 크기(Signal Height) 및 길이(Signal Length or Signal Frequency)를 분리하여 배열하는 방법으로 스팩트럼을 확인하기 위한 그래프를 형성하도록 한다.
종래의 방사능 플라스틱 섬광형 검출기에 내장된 플라스틱 섬광체는 설치 환경, 온도 등에 의해 측정값이 달라지며, 여러 개의 플라스틱 섬광형 검출기가 동일한 측정 성능을 갖도록 구성하는 것이 어려웠다.
따라서, 다수의 플라스틱 섬광형 검출기가 측정 대상물로부터 측정되는 방사선의 균일한 측정값을 얻기 위해 방사선 계측기로부터 측정된 측정 값을 보정할 수 있는 기술 개발이 필요한 실정이다.
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 방사선 계측기에 설치된 다수의 플라스틱 섬광형 검출기가 동일한 조건에서 측정 대상물의 방사선량을 측정할 수 있으며, 각각의 플라스틱 섬광형 검출기에서 측정한 측정값을 기반으로 딥러닝에 의한 학습에 의해 설치된 환경에 맞는 기준값(특성곡선)을 가질 수 있도록 설정된 조건을 벗어나는 상태가 되면, 실시간으로 교정을 수행하여, 정밀하고 신뢰성이 높은 미량의 방사능 수치의 검출이 가능한 다중 플라스틱 섬광형 검출기 및 이를 이용한 오토 딥러닝 보정방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 다중 플라스틱 섬광형 검출기는 고전압(Variable High Voltage)을 발생시키는 전압공급부(110)와 상기 전압공급부(110)로부터 고전압을 전달받아 측정 대상물로부터 방사선을 검출하며, 검출된 방사선량을 산출 가능한 전기적 신호로 출력하는 적어도 2개 이상의 플라스틱 섬광형 검출기(120)를 포함하는 방사선검출부(100); 상기 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)에서 측정한 각각의 방사선량 측정값 데이터를 기반으로 딥러닝(Deep learning) 학습을 실행하여 선형성을 갖는 기준값을 설정하는 설정부(200); 상기 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)의 측정값이 상기 설정부(200)에서 설정된 기준값에 도달하여 방사선량의 수치를 검출하도록 상기 전압공급부(110)의 전압(voltage), 게인(Gain)값 중 적어도 어느 하나를 실시간으로 조절하는 보정부(300);를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 설정부(200)는 각각의 측정값을 비교하여 어느 하나의 측정값이 임의로 설정한 범위 이상으로 측정되면 상기 플라스틱 섬광형 검출기(120)로부터 측정값 데이터를 재전송받아 기준값을 재설정하는 기준값재설정부(210);를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 설정부(200)는 상기 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)에서 측정되는 측정값이 일정한 범위내에서 측정되는지 여부를 임의로 설정한 주기별로 모니터링하는 모니터링부(220);를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 방사선검출부(100) 내부의 대기압, 온도, 습도를 포함하는 환경변수를 계측하고 계측한 환경변수 데이터를 상기 설정부(200)로 전달하는 변수감지부(400);가 더 구비되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다중 플라스틱 섬광형 검출기에 의해 수행되는 오토 딥러닝 보정방법은 상기 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)에서 측정한 방사선량의 측정값 데이터를 전달받는 데이터 획득단계(S100); 상기 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)에서 측정한 각각의 측정 데이터를 기반으로 딥러닝하여 선형성을 갖는 기준값을 설정하는 기준값 설정단계(S200); 상기 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)에서 측정된 측정값이 기준값에 도달하도록 상기 전압공급부(110)의 전압(voltage), 게인(Gain)값 중 적어도 어느 하나를 제어하는 기준값 보정단계(S300);로 수행되는 것을 특징으로 한다.
발명은 외부요인, 환경 변수 등에 따라 동일한 RM표준 선원에 대해 각 플라스틱 섬광형 검출기가 측정한 방사선 측정값이 다름에 대해 플라스틱 섬광형 검출기를 구동하기 위해 제공되는 전압공급부의 전압 및 MCA를 구성하는 회로의 이득(Gain) 값을 보정부가 딥러닝 기법에 의해 학습된 정보를 활용하여 미세하게 조절할 수 있다.
여기서, 게인(Gain)값이란 MCA(Multi Channel Analyzer)에 입력되는 측정 데이터를 구성하는 회로 증폭회로, 비교회로, 또는 스케일링을 위한 설정값을 조절하는 것을 의미 한다.
본 발명은 측정 후 확보된 데이터를 기반으로 각 플라스틱 섬광형 검출기가 가지는 특성 곡선을 기준 특성 곡선화 할 수 있도록 보정하여 측정 대상물로부터 측정되는 미량의 방사선 측정값의 정확성 및 신뢰성을 향상시킬 수 있으며, 각각의 플라스틱 섬광형 검출기가 가지는 동일 대상물에 대한 측정 오차를 최소화 할 수 있다.
도 1 은 본 발명의 주요구성을 나타낸 개략도.
도 2 는 본 발명의 방사선검출부를 나타낸 사시도.
도 3 은 본 발명의 방사선검출부의 내부에서 측정대상물의 위치가 보정된 일실시예를 나타낸 도면.
도 4 는 본 발명의 오토 딥러닝 보정방법의 순서를 나타낸 순서도.
도 2 는 본 발명의 방사선검출부를 나타낸 사시도.
도 3 은 본 발명의 방사선검출부의 내부에서 측정대상물의 위치가 보정된 일실시예를 나타낸 도면.
도 4 는 본 발명의 오토 딥러닝 보정방법의 순서를 나타낸 순서도.
이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명인 다중 플라스틱 섬광형 검출기의 일실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현
될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.
도 1 을 참조하면 본 발명은 방사선검출부(100), 설정부(200), 보정부(300)를 포함하며, 방사선 수치의 측정을 요하는 측정 대상물로부터 방사선을 검출하고, 검출된 방사선 신호로부터 방사선 수치를 산출하는 다중 플라스틱 섬광 검출기에 관한 것이다.
방사선검출부(100)는 측정하려는 측정대상물로부터 미량의 방사선 수치를 측정할 수 있는 장치로, 전압공급부(110)와 플라스틱 섬광형 검출기(120)를 포함한다. 전압공급부(110)는 외부로부터 전력을 인가받아 고전압(Variable High Voltage)을 발생시킨다.
플라스틱 섬광형 검출기(120)는 전압공급부(110)로부터 고전압을 전달받아 구동되어 측정 대상물로부터 방사선을 검출하며, 검출된 방사선량을 산출 가능한 전기적 신호로 출력한다. 전압공급부(110)는 제어부의 제어에 따라 동작된다. 플라스틱 섬광체를 적용하여 방사선을 측정하도록 하는 장치의 일 실시예로는 터널형으로 차폐체를 구성하고, 차폐체 내부에 플라스틱 섬광형 검출기(120)를 내장하여 컨베이어벨트 등을 통해 터널형으로 구성된 차폐체를 통과 하는 과정에 측정 대상물에 대한 방사선을 측정하는 방식으로 측정대상물에 있을 수 있는 미량의 방사능을 측정하도록 구성될 수 있다. 이때, 플라스틱 섬광형 검출기(120)는 적어도 2개 이상의 구비되며, 바람직하게는 차폐터널 내부 상하 좌우 측면에 각각 4개 설치될 수 있다.
방사선검출부(100)는 측정대상물이 이동하기 위한 레일(101)이 더 구비될 수 있으며, 레일을 감싸며, 입구와 출구가 각각 형성된 검출하우징(102)을 더 포함한다. 검출하우징(102)의 내측에 플라스틱 섬광형 검출기(120)와 전압공급부(110)가 설치될 수 있다.
플라스틱 섬광형 검출기(120)는 플라스틱 섬광체와 플라스틱 섬광체로부터 발생된 광량을 검출하는 PMT(Photo Multiplier Tube)로 구성될 수 있다. 플라스틱 섬광체로부터 발생된 광량을 전기신호로 변환하도록 하는 장치로 PMT를 사용하는 경우 전압공급부(110)로부터 약 600~1400V의 고전압을 전달받는다.
또한, 플라스틱 섬광형 검출기(120)에 적용된 광량을 전기신호로 변환하는 창치가 SiPM(Silicon Photo Multiplier)을 사용한 경우 대략 수십 볼트의 전압을 전압공급부(110)로부터 전달받아 플라스틱 섬광형 검출기가 구동하도록 한다. 이로 인해 측정 대상물로부터 노출된 방사선을 검출하고 전기적 신호를 출력한다.
각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)가 동일 측정 대상물에 대해 측정하게 되는 방사선량의 측정값은 플라스틱 섬광형 검출기(120)의 생산 과정에 의해 플라스틱 섬광형 검출기(120)의 성능이 다르게 결정된다. 또한 방사선 계측기가 사용되는 주변의 환경, 온도, 습도 등에 따라 플라스틱 섬광형 검출기(120)를 사용한 장치가 측정한 값이 다소 다르게 검출된다.
이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)가 측정하게 되는 정보를 참고하여 기준이 될 수 있는 플라스틱 섬광형 검출기(120)의 방사선량 측정에 대한 특성 그래프를 생성하고 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)의 설정을 조정하여 기준이 될 수 있는 방사선량 측정 그래프와 동일한 조건이 되도록 설정값 및 조건을 보상할 수 있도록 설계할 필요가 있다.
설정부(200)는 전압공급부(110)에서 공급하는 고전압 및 스팩트럼 분석을 위해 구성된 MCA 구성회로의 이득(Gain)값, 적용환경의 온도변화에 따른 온도 보상값 등을 가변하여 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)에서 검출된 방사선 측정정보를 가지고 딥러닝(Deep learning) 학습을 실행하여 선형성을 갖는 방사선 수치의 기준값을 설정한다.
설정부(200)의 실시예로, 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)에서 측정한 방사선 수치를 그래프화하여 특정곡선을 얻을 수 있다. 이후 설정부(200)는 기준값 생성을 위해 딥러닝 학습에 의한 데이터를 바탕으로 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)가 동일 한 측정대상물에 의해 측정된 값을 동일하게 도출할 수 있도록 하기위한 기준 동작특성 그래프를 생성할 수 있다. 다른 실시예로는 특정곡선을 합하고 평균을 내는 방법으로 상기 기준값에 해당하는 기준 동작특성 곡선을 생성할 수 있다.
보정부(300)는 전압공급부(110)를 제어하여 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)로 전달되는 전압(voltage)의 세기, 게인(Gain)값 등을 변경하여 생성된 측정정보를 딥러닝 학습에 적용하여 실시간으로 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)를 제어(조절)한다.
이로 인해 각 플라스틱 섬광형 검출기(120)가 갖는 방사선량의 수치 또는 특성곡선을 기준값 또는 기준 특성곡선과 허용 오차범위 이내로 일치시켜 다수의 플라스틱 섬광형 검출기(120)가 동일한 성능을 가질 수 있다.
보정부(300)는 디지털 신호처리를 위해 사용되는 MCA(Multi Channel Analyzer)를 설정하기 위해 게인(Gain) 값을 조절하여 플라스틱 섬광형 검출기(120)에 적용된 PMT 또는 SiPM의 성능을 정밀하게 조절할 수 있다.
이처럼 보정부(300)가 플라스틱 섬광형 검출기(120)로 인가하는 전압공급부(110)의 전압의 세기를 조절하는 과정을 통해 플라스틱 섬광형 검출기(120)에서 검출되는 방사선량의 수치 또는 특성곡선을 설정부(200)에서 설정된 기준값 또는 기준 특성곡선과 일치시키기 위해 큰폭으로 조절한다.
이후 이득(Gain) 값으로 미세하게 조절하여 플라스틱 섬광형 검출기(120)를 통한 측정 대상물의 방사선량 측정값이 알고리즘에 의한 설정부(200)에서 설정된 기준값 또는 기준 특성곡선에 정밀하게 도달하게 보정할 수 있다.
이렇게 보정부(300)가 보정하는 방법은 딥러닝 학습에 의해 생성된 데이터를 기반으로 각 플라스틱 섬광형 검출기(120)가 먼저 설정된 기준 특성곡선과 일치되로록 보정될 수 있다.
한편, 보정부(300)는 전압공급부(110)에서 플라스틱 섬광형 검출기(120)로 인가되는 전압을 수 볼트 ~ 수십 볼트 단계로 변경할 수 있다. 이로 인해 기준값에 도달하기 위한 플라스틱 섬광형 검출기(120)의 방사선량 수치가 일정한 증가와 감소폭을 가질 수 있다.
도 1 을 참조하면 설정부(200)는 플라스틱 섬광형 검출기(120)에서 측정한 측정값의 이상여부를 감지하는 기준값재설정부(210)를 더 포함할 수 있다. 기준값재설정부(210)는 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)에서 측정한 측정값을 비교한다.
비교한 측정값 중 어느 하나의 측정값이 사용자가 임의로 설정하거나 장치의 신뢰도 범위를 특정하여 지정한 후 딥러닝에 의해 학습된 데이터를 통해 신뢰범위 여부를 판단하여 지정한 범위 이상을 벗어나면 주의 또는 경고 등의 알람 등의 경보를 관리자에게 전송한다. 이후 플라스틱 섬광형 검출기(120)로부터 측정값 데이터를 재전송받아 기준값을 재설정한다.
만약 플라스틱 섬광형 검출기(120)로부터 데이터를 재전송 받은 후에도 동일한 상황이 전개되면 플라스틱 섬광형 검출기(120)의 불량, 오작동 여부를 판단할 수 있는 정보로 사용될 수 있다.
또한, 설정부(200)는 모니터링부(220)를 더 포함한다. 모니터링부(220)는 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)에서 측정되는 측정값이 일정한 범위내에서 측정되는지 여부를 지속적 또는 임의로 설정한 주기별로 모니터링한다. 이를 통해 일시적인 시스템 오류나 플라스틱 섬광형 검출기(120) 등의 장비의 고장에 능동적으로 대처할 수 있어 장비의 신뢰성을 높일 수 있다.
그리고 모니터링부(220)에서 모니터링된 데이터는 별도의 데이터베이스에 저장될 수 있으며, 계절에 따른 영향이 있는 경우나 운용시작부터 종료시점까지의 변화폭 등을 모니터링할 수 있어 보정에 따른 측정값의 변화 추이에 대한 기준정보의 마련이 가능한 장점이 있다.
본 발명은 변수감지부(400)를 더 포함할 수 있다. 변수감지부(400)는 대기압센서, 온도센서, 습도센서를 더 포함하며, 방사선검출부(100) 내부의 대기압, 온도, 습도를 포함하는 환경변수를 계측한다.
변수감지부(400)에서 계측한 환경변수 데이터는 설정부(200)로 전달된다. 이로 인해 설정부(200)는 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)에서 측정한 각각의 방사선량 측정값 데이터와 전달 받은 환경변수 데이터를 기반으로 딥러닝(Deep learning) 학습을 실행하여 선형성을 갖는 기준값을 설정한다.
도 3 을 참조하면 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)가 배경선량(BKG:Back Ground) 환경에서 방사선검출부(100) 내부를 측정한다. 이후, 측정한 데이터를 설정부(200)로 전달하여 배경선량의 환경에 대한 기준값을 설정하고, 보정부(300)는 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)의 측정값이 설정부(200)에서 설정한 기준값에 도달하도록 전압공급부(110)를 제어할 수 있다.
이로 인해 방사선검출부(100) 내부를 측정대상물이 통과하는 경우 측정대상물의 상하좌우에 위치한 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)가 동일한 조건에서 측정대상물의 방사선 수치를 측정하면서 측정대상물의 방사선 수치 검출에 대한 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
일실시예로, 측정 대상물로부터 각각 플라스틱 섬광형 검출기(120)가 측정한 방사선 측정값을 균일하게 얻기 위해, 방사선검출부(100) 내에 상하좌우로 구성된 플라스틱 섬광형 검출기(120)를 배치한다. 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)와 동일한 간격으로 배치되는 지그에 RM 표준 선원 농도가 각각 137Cs 500㏃/㎥, 1000㏃/㎥, 1500㏃/㎥, 2000㏃/㎥인 RM 표준 선원을 두고, 배경선원에서 각 RM 표준 선원에 의해 측정된 방사선 수치를 그래프화하여 특성곡선 얻는다.
획득한 특성곡선을 합하고 평균을 내는 방법으로 기준 특성곡선을 생성할 수 있다. 이렇게 생성된 기준 특성곡선에 대해 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)가 얻은 특성곡선과 비교한다.
이후 플라스틱 섬광형 검출기(120)로 전압을 공급하는 전압공급부(110)의 고전압을 조정하고, MCA를 구성하는 증폭회로 등의 게인(Gain)값을 조절하는 방식으로 기준 특성곡선과 유사한 특성곡선을 구성한다. 따라서, 다수의 플라스틱 섬광형 검출기가 동일한 특성곡선을 갖는 조건에서 방사선량을 측정할 수 있다.
본 발명은 다중 플라스틱 섬광형 검출기를 이용하는 오토 딥러닝 보정방법은 데이터획득단계(S100), 기준값 설정단계(S200) 및 보정단계(S300)로 수행된다. (도 4 를 참조)
데이터획득단계(S100)는 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)로부터 측정대상물 또는 방사선검출부(100) 내부의 방사선량을 측정한 측정값 데이터를 설정부(200)가 전달받는 단계에 해당한다.
기준값 설정단계(S200)는 설정부(200)가 전달받은 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)에서 측정한 각각의 측정 데이터를 기반으로 딥러닝(Deep learning) 학습을 실행하여 선형성을 갖는 기준값을 설정하는 단계에 해당한다.
기준값 설정단계(S200)는 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)에서 측정한 측정값을 비교하고, 비교한 측정값 중 어느 하나의 측정값이 임의로 설정한 범위 이상을 벗어나면 플라스틱 섬광형 검출기(120)로부터 측정값 데이터를 재전송받는 기준값재설정단계(S210)를 더 포함할 수 있다.
그리고, 기준값 설정단계(S200)는 플라스틱 섬광형 검출기(120)에서 측정되는 측정값이 일정한 범위내에서 측정되는지 여부를 지속적 또는 임의로 설정한 주기별로 모니터링하는 모니터링단계(S220)를 더 포함할 수 있다. 모니터링단계(S220)를 통해 일시적인 시스템 오류나 플라스틱 섬광형 검출기(120) 등의 장비의 고장에 능동적으로 대처할 수 있다.
기준값보정단계(S300)는 보정부(300)가 전압공급부(110)의 전압(voltage), 게인(Gain) 값을 중 어느 하나를 제어하는 단계이다. 보정부(300)가 전압공급부(110)를 제어하면서 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)에서 측정된 측정값을 설정부(200)에서 설정한 기준값에 도달시킬 수 있다. 따라서, 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)가 동일한 조건에서 측정대상물의 방사선 수치를 측정할 수 있다.
본 발명의 오토 딥러닝 보정방법은 상기에서 언급한 다중 플라스틱 섬광형 검출기에 의해 수행되며, 전압공급부(110)의 전압, 게인(Gain) 값을 실시간으로 조절하여 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)로부터 측정되는 방사선량 측정값을 보정할 수 있다. 따라서, 측정 대상물로부터 측정되는 미량의 방사선량 측정값의 정확성을 향상시킬 수 있다.
100 : 방사선검출부
200 : 설정부
300 : 보정부 400 : 변수감지부
300 : 보정부 400 : 변수감지부
Claims (5)
- 고전압(Variable High Voltage)을 발생시키는 전압공급부(110)와 상기 전압공급부(110)로부터 고전압을 전달받아 측정 대상물로부터 방사선을 검출하며, 검출된 방사선량을 산출 가능한 전기적 신호로 출력하는 적어도 2개 이상의 플라스틱 섬광형 검출기(120)를 포함하는 방사선검출부(100);
상기 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)에서 측정한 각각의 방사선량 측정값 데이터를 기반으로 딥러닝(Deep learning) 학습을 실행하여 선형성을 갖는 기준값을 설정하는 설정부(200);
상기 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)의 측정값이 상기 설정부(200)에서 설정된 기준값에 도달하여 방사선량의 수치를 검출하도록 상기 전압공급부(110)의 전압(voltage), 게인(Gain)값 중 적어도 어느 하나를 실시간으로 조절하는 보정부(300);
를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 플라스틱 섬광형 검출기. - 제 1 항에 있어서,
상기 설정부(200)는 각각의 측정값을 비교하여 어느 하나의 측정값이 임의로 설정한 범위 이상으로 측정되면 상기 플라스틱 섬광형 검출기(120)로부터 측정값 데이터를 재전송받아 기준값을 재설정하는 기준값재설정부(210);를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 플라스틱 섬광형 검출기. - 제 2 항에 있어서,
상기 설정부(200)는 상기 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)에서 측정되는 측정값이 일정한 범위내에서 측정되는지 여부를 임의로 설정한 주기별로 모니터링하는 모니터링부(220); 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 플라스틱 섬광형 검출기. - 제 1 항에 있어서,
상기 방사선검출부(100) 내부의 대기압, 온도, 습도를 포함하는 환경변수를 계측하고 계측한 환경변수 데이터를 상기 설정부(200)로 전달하는 변수감지부(400);가 더 구비되는 것을 특징으로 하는 다중 플라스틱 섬광형 검출기. - 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항의 다중 플라스틱 섬광형 검출기에 의해 수행되는 오토 딥러닝 보정방법에 있어서,
상기 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)에서 측정한 방사선량의 측정값 데이터를 전달받는 데이터 획득단계(S100);
상기 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)에서 측정한 각각의 측정 데이터를 기반으로 딥러닝하여 선형성을 갖는 기준값을 설정하는 기준값 설정단계(S200);
상기 각각의 플라스틱 섬광형 검출기(120)에서 측정된 측정값이 기준값에 도달하도록 상기 전압공급부(110)의 전압(voltage), 게인(Gain)값 중 적어도 어느 하나를 제어하는 기준값 보정단계(S300);
로 수행되는 것을 특징으로 하는 오토 딥러닝 보정방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220166487A KR20240082647A (ko) | 2022-12-02 | 2022-12-02 | 다중 플라스틱 섬광형 검출기 및 이를 이용한 오토 딥러닝 보정방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220166487A KR20240082647A (ko) | 2022-12-02 | 2022-12-02 | 다중 플라스틱 섬광형 검출기 및 이를 이용한 오토 딥러닝 보정방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20240082647A true KR20240082647A (ko) | 2024-06-11 |
Family
ID=91471406
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220166487A KR20240082647A (ko) | 2022-12-02 | 2022-12-02 | 다중 플라스틱 섬광형 검출기 및 이를 이용한 오토 딥러닝 보정방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20240082647A (ko) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101821714B1 (ko) | 2016-10-18 | 2018-01-24 | 한밭대학교 산학협력단 | 스택 모니터링 시스템 |
| KR102282450B1 (ko) | 2019-07-23 | 2021-07-27 | 성균관대학교산학협력단 | 섬광 검출기를 이용한 방사선량 정밀측정 장치 및 방법 |
-
2022
- 2022-12-02 KR KR1020220166487A patent/KR20240082647A/ko unknown
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101821714B1 (ko) | 2016-10-18 | 2018-01-24 | 한밭대학교 산학협력단 | 스택 모니터링 시스템 |
| KR102282450B1 (ko) | 2019-07-23 | 2021-07-27 | 성균관대학교산학협력단 | 섬광 검출기를 이용한 방사선량 정밀측정 장치 및 방법 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP3637147B1 (en) | Gain correction apparatus and method for scintillation detector | |
| CN106662656B (zh) | 剂量率测定装置 | |
| CN102221703B (zh) | 辐射检测器诊断 | |
| US10120082B2 (en) | Ascertaining an electrical direct current component in the converter element | |
| US20190212458A1 (en) | System and method of stabilization of a gamma and neutron detecting device | |
| JP3709340B2 (ja) | 放射線測定装置 | |
| JP6073257B2 (ja) | 光子分光分析装置、対応する方法、およびその装置の使用 | |
| JP3153484B2 (ja) | 環境放射線モニタ | |
| CA2984345C (en) | Method and system for calibrating gamma radiation flux levels in a solid state gamma radiation detection system | |
| KR20240082647A (ko) | 다중 플라스틱 섬광형 검출기 및 이를 이용한 오토 딥러닝 보정방법 | |
| CN109313275A (zh) | 针对辐射探测器的死区时间校准 | |
| US11056333B2 (en) | Spectrometry method and device for detecting ionising radiation for the implementation thereof | |
| US10031239B2 (en) | Method for measuring dosage by means of a radiation detector, especially an X-radiation or gamma-radiation detector, used in the spectroscopic mode, and dosage measurement system using said method | |
| RU2704564C1 (ru) | СПОСОБ КАЛИБРОВКИ И СТАБИЛИЗАЦИИ ПАРАМЕТРОВ СПЕКТРОМЕТРА γ-ИЗЛУЧЕНИЯ | |
| CN109507714B (zh) | 一种探测器增益状态快速判断方法 | |
| US11169286B2 (en) | Methods of calibrating semiconductor radiation detectors using K-edge filters | |
| RU2445648C2 (ru) | Способ стабилизации и корректировки коэффициента передачи сцинтилляционного детектора и устройство для его осуществления | |
| RU2701189C1 (ru) | Способ определения величины выхода термоядерных нейтронов импульсного источника | |
| Anthony et al. | Non-destructive beam position and profile measurements using light emitted by residual gas in a cyclotron beam line | |
| EP0642037A1 (en) | Method and apparatus for producing and utilizing flashes of light which simulate scintillation events | |
| Mitev et al. | Radiationless energy calibration of radiation survey meters | |
| CN115616010B (zh) | 基于跨皮带中子活化分析的物料成分检测方法及检测装置 | |
| Jithin et al. | Measurement model of an alpha spectrometer for advanced undergraduate laboratories | |
| US8592771B2 (en) | Procedures to minimize the orientation dependency of automatic drift compensation of a scintillation counter | |
| CN116507943B (zh) | 荧光x射线分析装置 |