ICLAB 전병일 선임기술원 - Sensors에 딥러닝 기반 플라스틱 계측 스펙트럼의 컴프턴 엣지 재구성 논문 게재

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(축) 전병일 선임기술원
Sensors에 논문 게재


한국원자력연구원 지능형컴퓨팅연구실 ‘전병일 선임기술원’님께서 수행한 플라스틱 계측 스펙트럼의 컴프턴 엣지를 재구성하는 딥러닝 모델개발에 관한 논문이 국제 학술지(Sensors, SCIE, IF 3.275)에 게재되었습니다.

플라스틱 섬광체 검출기는 다양한 방사선 계측 분야에서 활용되며, 특히, 차량, 화물 검색 분야에서는 방사선 포탈 모니터로서 독보적으로 활용되고 있습니다. 하지만, 플라스틱 섬광체 검출기는 계측 스펙트럼에서 전 에너지 피크가 발생하지 않고 에너지 분해능이 나쁘기 때문에 분광 분석용으로는 부적합합니다.

논문에서 소개된 딥러닝 모델은 플라스틱 섬광체 검출기의 감마 계측 스펙트럼을 입력으로 받아 에너지 퍼짐 현상을 보정하여 컴프턴 엣지를 재구성하여 출력해줌으로써 의사 감마분광분석을 가능하게 해주어 플라스틱 섬광체 검출기의 활용도를 높일 수 있습니다.

본 경험을 바탕으로 앞으로 다양한 딥러닝 기반 방사선 계측 응용기술 개발을 수행할 예정입니다.

https://doi.org/10.3390/s20102895


딥러닝 기반의 플라스틱 계측 스펙트럼의 컴프턴 엣지 재구성 모델 설명 그림

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