Development of a Spectrum Analysis Software for Multipurpose Gamma-ray Detectors

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(1)▸૿ୟ◂. ISSN 1226-2854. 감마선 검출기를 위한 스펙트럼 분석 소프트웨어 개발 ― Development of a Spectrum Analysis Software for Multipurpose Gamma-ray Detectors ― 고려대학교 방사선학과. 1). ․ (주)뉴캐어메디컬시스템. 2). 이종명1) ․ 김용권1,2) ․ 박길순2) ․ 김정민1) ․ 이기성1) ․ 정진훈1,2). ― 국문초록 ―. NaI(Tl) 섬광 결정과 광전자 증배관를 결합한 형태의 감마선 검출기는 감도와 개발비용 면에서 우수하여 일 반적으로 환경 감시용 검출기에 잘 활용된다. 본 연구에서는 보다 조작이 용이하고 다목적으로 활용할 수 있 는 지능형 감마선 검출기와 연동되어 동위원소 자동인식이 가능한 분석 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 소 프트웨어는 크게 네트워크 인터페이스 모듈과 스펙트럼분석 모듈, 그리고 그래픽 유저 인터페이스 모듈의 세 부분으로 나누어진다. 이중 핵심부분은 스펙트럼분석모듈로서 네트워크를 통해 수집된 신호로부터 해당 동위 원소에 대한 에너지스펙트럼의 피크정보를 추출하고 이를 토대로 입력 동위원소의 종류를 판별해 내는 것이 다. 일반적으로 채널과 에너지의 관계는 근사적으로 선형적인 함수관계가 있으므로 피크 정보를 정확히 얻어 내면 해당 동위원소의 인식이 가능하다. 본 연구에서 개발된 피크 검출 알고리듬은 두 개의 피크를 가진 표준 동위원소에 대한 라이브러리 구축 및 이를 기준으로 한 미지의 동위원소에 대한 자동인식을 수행하도록 개발 되었다. 대상 하드웨어인 뉴캐어메디컬시스템의 GammaPro 1410을 사용하여 연동 실험을 수행한 결과 하나 의 미지의 선원에 대한 인식률을 측정할때 1% 이내의 피크 검출오차를 기록하였다. 또한 효율적인 네트워크 연동모듈의 설계를 통하여 세계 수준인 200K CPS의 데이터 처리속도를 달성하였다. 감마선 검출기와 본 소프 트웨어에 더하여 선량분석 알고리듬에 대한 개발이 이어진다면 실시간 지능형 검출시스템으로서 의료기관 및 발전소, 연구시설 등 폭넓은 분야에 활용될 것으로 기대된다. ஢ਔۙગ 감마선, 검출기, 동위원소, 자동인식, 감시장치. Ⅰ. 서 론. 에 비해 효율이 좋고 단시간에 많은 에너지를 생산할 수 있는 장점이 있다. 하지만 원자력 에너지를 생산하는 일은. 원자력은 오늘날 우리나라에서 화력발전 다음으로 가장. 안정적인 기술과 운영을 필요로 하며 잘못 운영하거나 누. 많은 비중을 차지하고 있는 에너지원이며 타 자원에너지. 출사고가 발생할 경우 큰 피해를 불러올 수도 있다. 이를 방지하기 위해서 원자로를 운영하는 발전소나 방사선 동. *୦৤ଵ ‫ଁڂ‬ଵ ਕॷଵ ‫ଁڂ‬ଵ ค୨ଵ ‫ଁڂ‬ଵ. 위원소를 사용하는 병원 등의 기관에서는 방사선의 누출. - 이 논문은 2008년 정부(지식경제부)의 재원으로 중소기업청의 지원을 받아 수행된 연구임(과제번호 S1054299).. 을 모니터링 하기 위한 기기와 인력이 반드시 배치되어. 교신저자 : 이기성, (136-703) 서울시 성북구 정릉3동 고려대학교 보건과학대학 방사선학과 TEL : 02-940-2825, FAX : 02-917-9074 E-mail : [email protected]. 있어야 하며 안전하고 정확하게 운영하여야만 한다1). 본 연구에서는 정확하고 편리하게 감마선을 검출할 수 있고, 여러 대의 검출기를 한 곳에서 집중 관리 할 수 있는 감. .

(2) 방사선기술과학 Vol. 33, No. 1, 2010. 마선 검출기용 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 소프트웨어의 대상 하드웨어로 사용된 GammaPro 1410은 NaI 결정에 광전자 증배관(Photo-multiplier, 이 하 PMT)이 결합된 형태의 감마선 검출기로서 20 keV에 서 최대 3 MeV까지의 에너지를 가진 감마선을 검출할 수 있다2). 검출기 모듈의 하드웨어 구성을 도식화하면 Fig. 1과 같다. GammaPro는 Power over Ethernet(PoE) 기 술을 도입하여 별도의 전원이 없이 이더넷 연결만으로 고 전압(high voltage, HV), 저전압(low voltage, LV) 회로 를 통한 전원공급이 가능하고, 여러 대의 검출기를 한 곳 에서 집중 관리 할 수 있도록 이더넷(ethernet)과 TCP/IP를 이용하여 한 대의 PC, 하나의 소프트웨어에 여. Fig. 2. Centralized radiation monitoring system for multiple detectors. 러 대의 검출기가 연결될 수 있다(Fig. 2 참조). 각 검출 기 모듈에 감마선이 들어오면 PMT로부터 전치증폭기 (preamplifier)로 펄스신호가 전달되며 이 신호는 ADC변 환기에서 디지털신호로 변환되고, FPGA칩에서 피크형 데 이터로 바뀐다. 이를 네트워크 모듈로 넘겨주면 패킷으로 조합되어 PC에 전송된다. 본 연구에서 개발된 소프트웨어는 네트워크에 접속되어 있는 검출기들을 자동으로 인식하여 각 검출기들을 별도. 온 채널 신호 스펙트럼을 에너지 스펙트럼으로 변환하고 이로부터 동위원소의 종류를 판단하고 관련 추가 정보를 추출하는 기능이다. 그러므로 본 논문에서는 소프트웨어 에 대한 전반적인 설명을 한 후 핵심기능인 스펙트럼 분 석기능에 초점을 맞추어 이를 보다 자세히 설명하고 이에 대한 결과를 제시하였다.. 로 관리하며, 다수의 검출기들을 하나의 PC에서 모니터링 할 수 있는 기능을 포함하고 있다. 또한 검출기에서 방사. Ⅱ. 스펙트럼 분석 소프트웨어. 선을 감지한 신호를 PC로 받아서 이를 스펙트럼으로 표시 해주고 그와 관련한 정보를 관리자에게 알리는 역할을 하. 개발된 소프트웨어는 네트워크 인터페이스 모듈, 유저. 게 된다. 본 소프트웨어의 핵심기능은 검출기로부터 받아. 인터페이스 모듈, 스펙트럼 분석 모듈로 구성되어 있다. 운영체제 및 소프트웨어 개발 도구로는 마이크로소프트사 의 Windows XP와 MS Visual C++가 사용되었다. 각각 의 구체적인 개발 원리 및 내용은 다음과 같다.. 1. 네트워크 인터페이스 모듈(Network Interface Module, NIM) 네트워크 인터페이스 모듈은 Microsoft의 Transmission Control Protocol/Internet Protocol(TCP/IP) 프로토콜 용 application program interface(API)인 Winsock을 주로 이용하여 개발되었다. Fig. 3에서와 같이 새로운 검출기가 네트워크에 접속되 면 이를 자동으로 검출하기 위하여 NIM은 정기적으로 네 트워크에 접속된 모든 단말기에 User Datagram Protocol (UDP) 패킷을 전송(broadcast)한다. 각 검출기는 이에 대 한 응답으로 역시 패킷을 PC에 보내는데, 이때 NIM은 응 답 패킷을 분석하여 각 단말의 Media Access Controll Fig. 1. Block Diagram of GammaPro 1410 Hardware. (MAC) 어드레스를 알아내고 이를 기존의 목록과 비교하. .

(3) 감마선 검출기를 위한 스펙트럼 분석 소프트웨어 개발. 여 새로운 MAC 어드레스인 경우 소켓을 하나 생성하여. 존의 타 제품에서 제공하는 소프트웨어 들과 차별되도록. 해당 검출기와의 전용 TCP 연결을 만들어준다. 일단 연결. 마우스 드래그를 통해 스펙트럼의 확대/축소 및 관심영역. 이 성립되면 소프트웨어 상에서 TCP 패킷을 통해 각 검출. (Region of Interest ; ROI) 지정이 가능하도록 편의성을. 기의 제어 및 데이터 송수신이 가능해진다.. 대폭 강화하였다. 동위원소의 데이터베이스 구축 작업도. UDP 패킷은 내부에 검출기의 MAC 어드레스와 IP 어. 마우스 클릭만으로 가능하도록 사용자 이벤트 처리 중심. 드레스, port 등의 접속 정보를 포함하고 있어서 검출기를. 으로 작성되어 있다. 예를 든다면, 마우스 클릭만으로 스. 구분하고 연결상태를 파악하는 데만 활용된다. 본 논문에. 펙트럼의 좌표와 피크값 정보를 얻을 수 있으며 스펙트럼. 서 주로 다루는, 실제 검출신호를 주고 받는 패킷은 TCP. 분석작업도 툴바와 마우스를 통해 편하게 수행할 수 있다.. 패킷으로 Fig. 4와 같은 형식으로 구성되어 있다. 하나의. 또한 복수개의 검출기를 하나의 소프트웨어에서 처리할 수. 피크신호값은 16비트로 이루어져 있으며 총 177개의 피크. 있도록 다중문서인터페이스(multiple-document interface,. 신호를 하나의 패킷으로 묶어 발송한다. 이렇게 많은 수의. MDI)기반으로 프로그램을 개발하였다. 따라서 실시간으. 데이터를 하나의 패킷으로 전송함으로써 패킷전송시 마다. 로 각 검출기에 대한 정보가 독립적으로 업데이트될 수. 발생하는 헤더와 테일 등 부속정보(overhead)의 양을 크. 있으며 연결된 다수의 장소에 대한 감시 및 분석활동이. 게 줄이고 패킷의 숫자도 대폭 줄여줌으로써 이더넷의 단. 가능하도록 개발되었다.. 점을 극복함과 동시에 네트워크의 대역폭을 충분히 활용 하여 높은 처리속도(counts/second)를 달성할 수 있다.. 3. 스펙트럼 분석 모듈(Spectrum Analysis. Fig. 4의 패킷헤더부와 테일부는 데이터부의 시작종료를. Module, SAM). 표시하고 있으며 헤더와 데이터 사이에 8비트의 지시코드 본 연구에서 개발한 감마선 스펙트럼 분석모듈은 다음. (instruction bits)가 삽입되어 PC에서 검출기를 제어하거 나 PC측으로 검출기의 상태를 통보하거나 하는 역할을 담. 과 같은 절차로 이루어진다. 검출기에서 들어온 신호의 크기는 절대적인 에너지의. 당한다.. 값을 나타내는 것이 아니라 상대적이고 임의적인 채널 3). (channel)값에 의해 배열된다(Fig. 5(a)) . 그러므로 측 정된 채널 히스토그램의 특정위치가 어떤 에너지 값에 해 당되는지를 알려면 기준이 되는 표준 방사선원과 이에 대 한 채널 히스토그램을 미리 알고 있어야 한다. 기본적으 로 채널과 에너지 값의 관계는 거의 선형 관계에 있는 것 으로 알려져 있으나 온도, 습도, 자기장 등과 같은 검출 4). 기가 설치된 위치의 환경적변수 와 검출기에서 설정된 이 득(gain) 조정으로 인한 검출영역의 변화에 의해 달라질 5-7). Fig. 3. Handshaking for Connection Between a Detector and PC. 수 있다. . 따라서 스펙트럼의 피크에 해당하는 에너지. 값을 검출해 내기 위해서는 에너지와 채널간의 관계식을 설정하여야 하며 이러한 과정을 채널-에너지 캘리브레이 션(calibration)이라고 한다(Fig. 5(b)). 에너지 보정이 이 루어지고 난 후 검출된 미지의 동위원소에 대해 광전피크 를 검출하고(Fig. 5(c)) 이 피크의 에너지값을 데이터베이 스에 저장된 이미 알고 있는 동위원소의 에너지값들의 목. Fig. 4. Format of a TCP Packet. 록에서 비교하면 어떤 원소로부터 나온 방사선인지 알아 낼 수 있다(Fig. 5(d))3,7). 일반적으로 채널과 에너지가 선. 2. 그래픽 유저 인터페이스 모듈(Graphic User. 형관계임을 고려할 때, 두 개의 피크를 사용하면 일차함수 3). 의 형태로서 그 관계식을 얻어낼 수 있게 된다 .. Interface Module : GUIM) GUIM은 사용자와 소프트웨어간의 연결역할을 한다. 기. .

(4) 방사선기술과학 Vol. 33, No. 1, 2010. (a) Data collection from a standard radiation source. (b) Calibration with a standard source. (c) Unknown data collection on converted energy axis. (d) Isotope identification based on the library. Fig. 5. Spectrum Calibration and Isotope Detection in Spectrum Interface Module. 1) 피크값 검출 피크값 검출에 있어서 첫 번째 문제는 잡음(noise)이 공 존하는 히스토그램 속에서 피크값을 물리적으로 유의하고 정확하게 얻어낼 수 있는가의 문제이다. 이상적으로는 피 크의 꼭대기 부분이 부드러운 가우시안(Gaussian) 곡선을 이루어야 하지만 검출기 하드웨어 내의 전기적인 잡음이 존재하며 섬광결정내의 신호 자체도 이상적인 분포를 가 지지 않기 때문에 충분한 수집이 이루어지지 않는 경우에 는 Fig. 6과 같이 잡음의 영향이 더욱 커지게 된다. 대부 분의 경우 히스토그램을 스무딩(smoothing)하여 최대값 Fig. 6. peak top area of noisy spectrum. (maximum)을 잘 드러나게 하는 경우가 많다. 평균방법 (averaging methood)이나 또 다른 저역통과필터(LPF, low pass filter)로 컨볼루션(convolution)하는 등의 방법 으로 히스토그램을 부드럽게 만든 뒤 최대값을 찾아준다.. 또한 단순히 최대값을 찾아내는 방식으로 광전피크를. 하지만 잡음 정도가 심한 경우 길이가 10 포인트 이상인. 찾아내는 것은 거의 불가능하다. NaI 광전결정 검출기는. 평균필터로도 완만한 곡선을 얻지 못하는 경우가 많으며. 효율이 상대적으로 우수한 반면 저에너지 영역의 배경 방. 그렇다고 과도하게 많은 차수의 필터를 쓰게 되면 피크 카. 사선 역시 많이 검출되어 피크 위치 결정에 장애요인이 된. 운트 값이 낮아지고 반치폭(FWHM, Full width half. 다. 또한 컴프턴 산란에 의한 엣지(edge)도 거짓신호. maximum)이 커져서 에너지 분해능(energy resolution). (false positive)로 검출될 수 있다. 따라서 스펙트럼을 검. 이 떨어지게 된다.. 출한 후 모아진 신호의 피크가 실제 에너지 광전피크인지. .

(5) 감마선 검출기를 위한 스펙트럼 분석 소프트웨어 개발. 8). 아닌지 구별하는 과정이 필요하다 . 대부분의 소프트웨어에서는 피크를 검출해내는 부분에 여러 파라미터(카운트 수, 허용 반치폭의 범위, 신호의 기 울기 등)를 고려하여 상황에 따라 다르게 대비할 수 있게 하거나 아예 사용자가 피크값을 수동으로 입력하도록 요 구하기도 한다. 본 연구에서는 피크 검출을 위해 저역통과 필터, 중앙값 선택, 기울기 검사의 세 단계 과정을 거치게 된다(Fig. 7). Fig. 8. Rejection of false candidates(white triangles). Fig. 7. Peak detection : smoothing and center of 25% line. 수집시간이 짧을 경우 고주파 잡음이 두드러져 Fig. 7 에 나타난 것 처럼 피크의 상단부가 조밀한 톱니형태를 이 루게 되어 단순한 최대값을 취하는 것으로는 피크 위치를 설정하기 불가능하므로 어느 정도의 저역통과필터링이 불. Fig. 9. Channel-energy linearity fitted on peaks of gamma emission from Cs-137, Co-60, Co-57, Na-22, Ba-133, Cd-109, Mn-54 standard isotope sources : Channel – Energy Response of GammaPro1410. 가피하다. 스펙트럼이 1차원 신호이고 샘플의 수도 많지 않기 때문에 본 연구에서는 주파수 필터 대신 공간영역의 평균필터(filter length = 21)를 두 번 연달아서 적용시켜 서 곡선 형태를 확보(Fig. 7의 점선)하고 나서 최대값을. 으로 지속적 감소하지 않는 형태의 기울기를 가진 피크는 후보에서 배제시키는 루틴을 적용하였다(Fig. 8).. 찾는 방법으로 우선적인 피크의 후보 목록을 뽑아낸다.. 2) 캘리브레이션 절차. 저역통과필터링 후에도 피크 상단의 형태가 부드럽지 않 을 경우 두 개의 피크가 잡히거나 치우쳐진 피크 위치가. 피크 검출이 끝나면 다음 단계로 어떤 동위원소의 어떤. 잡힐 수 있으므로 피크를 이루는 커브의 측면 경사면에서. 피크를 사용하는 것이 현실적으로 편리하면서도 정확하게. 최고치 25% 높이의 범위에서 중앙값(center of gravity)을. 보정 근사치를 얻어낼 수 있는가를 알아내는 것이다. 우선. 잡는 방법을 선택하였다. 노이즈가 심한 경우라도 필터링. 적으로 고려할 사항은 채널-에너지 간의 선형적인 관계가. 이후 측면의 형태는 잘 유지되는 점을 활용한 것이다. Fig.. 얼마나 보장되는가 하는 문제인데 이것은 검출기의 설계. 7의 가로선이 피크 영역의 25% 레벨을 표시하고 있다.. 에 따라 다르다. Gamma1410의 채널-에너지 선형성은 표. 마지막 단계로서 저에너지 영역의 백그라운드 신호나. 준 동위원소 7종으로 동일한 환경을 유지하며 테스트되었. 컴프턴 산란엣지가 피크로 잡히는 것을 방지하기 위해 후. 으며 그 결과가 Fig. 9에 나타나있다. 실제로 저에너지 영. 보 피크들의 좌우 각각 세 지점의 기울기를 검사하여 양측. 역(50 keV) 이하에서는 채널-에너지 관계가 잘 들어맞지. .

(6) 방사선기술과학 Vol. 33, No. 1, 2010. 않는 경우가 많은데 이는 검출을 위한 에너지 영역을 어떻. 우선적으로 하나의 피크를 이용한 보정과 두개의 피크. 게 정하느냐에 따라, 즉 게인(gain)을 어떻게 조절하는가. 를 이용한 보정을 비교하였다. 두 가지의 방법 모두 선형. 에 따라서도 달라질 수 있다. 따라서 적절한 에너지 영역. 근사식을 이용하여 계산하였다. 다음으로는 표준 소스들. 에서 보정 피크값을 선택하는 것이 중요한 과제가 된다.. 로 차례로 보정하고 타 원소 인식과정을 수행하여 어떤 표. 또한 정확한 보정을 위해서 다수의 동위원소 피크를 사 용하는 것이 좋겠지만 실시간 감시용 검출기와 같이 신속. 준소스가 정확하게 보정을 실행하는데 적합한지 판단하는 비교실험을 수행했다.. 하게 에너지 보정을 해야 할 경우 하나의 동위원소에서 대 한 신호수집으로도 보정이 가능한 것이 좋다. 이를 위해서 동위원소 별로 채널-에너지 보정을 실시하고 보정을 위한. Ⅲ. 결 과. 최적의 절차를 개발하였다. 표준소스를 이용하여 신호수집을 한 후 두 개의 메인 피크를 찾아내고 그 소스의 피크에 해당하는 에너지값을. 1. 네트워크 동작 및 신호수신 성능. 라이브러리에서 자동으로 불러오도록 했다. 보정을 적용. 아래 Fig. 10은 검출기 자동검출 확인하는 과정을 위한. 하기만 하면 자동으로 두 지점 간의 선형근사(linear fit). 네트워크 조건 설정장면이다. GammaPro1410의 네트워크. 를 통해 에너지-채널관계식이 계산되어 적용된다. 이렇게. 보드와 PC를 같은 서브넷에 접속시킨 상태에서 PC 소프. 확정된 표준소스에 대한 피크 데이터 값들은 라이브러리. 트웨어의 자동검출 버튼을 클릭하는 것만으로 네트워크에. 에 저장되어 향후 입력되는 감마선 스펙트럼의 검출 및 판. 연결된 검출기를 찾는 테스트이다. 테스트보드의 화면에. 별에 기준치로 사용된다.. 나타난 것처럼 네트워크상의 검출기를 UDP패킷교환으로 찾아내어 모듈의 네트워크 정보를 표시해주고 있다. 이 과 정을 통하여 모듈에 저장되어 있는 IP와 포트값을 자동으. 3) 동위원소 판별 보정이 정확히 수행되고 피크의 카운트값이 유효하게 검출되면 라이브러리상의 에너지 값들과 비교하면서 피크 의 위치가 어떤 동위원소에 해당하는지 판단할 수 있다. NaI 검출기는 Cs-137의 메인피크인 662 keV 피크에서. 로 검출하여 프로그램에서 표시해주고 간단하게 연결할 수 있다. 데이터 수신능력 평가실험에서는 네트워크 상으 로 하나의 검출기에 대해 200 kcps 이상의 무손실 신호수 집이 가능하였다.. 5% 정도의 에너지 해상력을 가진다. 즉, 피크의 반치폭이 최대 30 keV 내외이므로 만약 15 keV 이하 에너지 차이를 가진 피크신호들이 동시에 검출되었을 경우 형성된 스펙 트럼상에서 겹쳐진 두 피크를 구분해내기가 어렵다. 그런 점을 감안하여 약 10 keV 정도의 윈도우(window)를 잡고 동위원소 판별 결과가 유효한지 판단하였다.. 4. 실험 설계 기본적으로 두 개의 메인 피크를 가진 표준 소스(1 μCi Ba-133, Na-22, Co-60, Cs-137)를 이용하여 캘리브레 이션을 수행하고 보정이 완료된 상태에서 타 동위원소(1 μ Ci of Ba-133, Co-57, Co-60, Cs-137, Mn-54, Na-22 source)들을 측정하여 동위원소의 종류를 인식할 수 있는지 판단하였다. 노이즈가 있는 피크들을 검출하고 활용할 수 있어야 하므로 검출시간은 최대피크가 1000카 운트에 이를 때까지로 제한하였다. 검출기 결정 표면과 소스선원의 위치는 한 축 위에 있도록 선원의 높이를 조 정하였고 거리는 30 cm를 유지하였다.. Fig. 10. Results of auto-detection in NIM : PC Program (top) detected the network information of network board in GammaPro1410(bottom). .

(7) 감마선 검출기를 위한 스펙트럼 분석 소프트웨어 개발. 2. 캘리브레이션 피크 검출 및 라이브러리 등록 캘리브레이션을 수행하는 UI는 Fig. 11와 같은 모습을 하고 있다.. Fig. 11. Dialog box for calibration. (A) standard isotope selection (B) detected peak values and library values (C) calculated coefficients. Fig. 12. Result of calibration(one peak calibration vs two peak calibration using Cs-137 source). Fig. 13은 Co-60를 이용한 보정으로 역시 두 개의 피 크를 이용한 보정방법이 우수한 검출 성능을 보여준다.. Cs-137동위원소를 사용하였으며(Fig. 11, box A에서 Cs-137을 사용자가 선택) 자동 피크 검출 루틴에 의해 12, 1599라는 채널값이 표시되어 있다(Fig. 11, box A). 이 값은 Cs-137의 주요 피크인 32 keV, 661.66 keV 감마 선 피크에 해당되는 값으로 이 두 값은 프로그램에 내장된 기준값이 불러들여진 것이다. Fig. 11 box C에 표시된 값 은 앞의 채널-에너지 값에 의해 계산된 선형관계식으로서 이 후에 들어오는 신호에 대해 이 식을 적용하여 에너지로 변환하여 표시하는 역할을 한다. Cs-137를 이용한 보정한 결과가 Fig. 12에 나타나 있 다. Cs-137의 메인피크 중 하나만 사용하여 계산하고 보 정했을 때와 두 개의 피크를 찾아 계산하고 보정했을 때 다른 원소들의 메인피크 값을 얼마나 정확하게 추출하는 가 확인한 결과이다. 테스트한 모든 동위원소에 대해 2피 크를 사용한 보정이 더 효과적이라는 것을 알 수 있다. Cs-137의 1 피크 보정 후에는 Ba-133의 피크를 260keV 로 검출했으나 2피크 보정 후에는 라이브러리 값인 302.8 keV에 가까운 302 keV라는 근사한 값을 얻었다.. Fig. 13. Results of calibration(one peak calibration vs two peak calibration using Co-60 source). .

(8) 방사선기술과학 Vol. 33, No. 1, 2010. Ⅳ. 결 론. 위의 결과에서 보여지듯이 캘리브레이션 수행 시 두 개 의 메인피크를 이용하면 보다 정확하게 에너지 채널간의 선형관계를 획득할 수 있다. 하나의 피크만을 이용한 보정. 본 연구에서는 실시간 방사선 감시장치인 GammaPro의. 은 저에너지 영역의 오프셋(offset)이 반영되지 않아 특히. 스펙트럼 분석 소프트웨어를 개발하였다. 본 소프트웨어. 저에너지 영역의 선형성을 보정할 수 없다.. 는 네트워크 인터페이스 모듈, 사용자 인터페이스 모듈, 스펙트럼 분석모듈로 구성되어 있다. 네트워크 인터페이. 3. 보정에 사용한 표준소스의 종류에 따른 인식율. 스 모듈은 이더넷과 TCP/IP환경에서 최대 다수의 감마선 검출기를 동시에 관리 할 수 있도록 설계되었으며 최대. 비교 Table 1는 보정 후 표준동위원소에 대한 인식율을 기록 한 표이다. 두 개의 피크를 모두 사용하여 보정한 경우 거 의 모든 동위원소들(Co-60, Cs-137, Ba-133, Na-22)에 대해 오차율 1~3%의 우수한 인식 성능을 보였다. 표준 동 위원소 별로 보면 근소한 차이지만 하나의 미지의 선원에 대한 인식률을 기준으로 1% 정도의 에너지 피크 차이를 문턱치로 사용하여 동위원소를 인식한다고 가정할 때 인 식오차가 가장 작은 Cs-137이 보정 소스로서 가장 적합하 게 나타났다.. 200 kcps의 처리속도를 달성하였다. 본 소프트웨어의 핵심 모듈이라 할 수 있는 스펙트럼 분석모듈에서는 표준 동위원소를 사용한 캘리브레이션 기 능과 추후 캘리브레이션 데이터를 바탕으로 수행되는 실 시간 동위원소 인식기능이 개발되었으며, 이 두 기능에서 공통적으로 사용될 수 있으며 노이즈가 심한 데이터에 대 해서도 적용할 수 있는 피크 검출 알고리즘이 개발, 적용 되었다. 빠르고 정확한 보정을 위해서 두 개의 메인 피크 를 가진 표준 선원을 사용하였으며 Co-57 외의 모든 표 준 동위원소들에 대하여 실험해 본 결과 하나의 미지의 선. 결과 값 중 표적 소스인 Co-57의 122 keV와 같은 저 에너지 영역의 동위원소를 인식해야 할 경우에서 라이브 러리 값과 5%이상의 피크 에너지 차이를 보이는데 이는 저에너지 영역의 에너지 채널간 선형성이 잘 보장되지 않 기 때문인 것으로 판단된다.. 원에 대한 인식률이 1% 내외의 오차로 나타나 본 연구에 서 개발한 알고리듬의 정확성을 확인 할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 소프트웨어는 다른 방사선 검출기 에서도 최소한의 수정으로 적용이 가능할 것으로 기대되 며, 감마선 검출기와 본 소프트웨어에 더하여 선량분석 알 고리듬에 대한 개발이 이어진다면 실시간 지능형 검출시 스템으로서 의료기관 및 발전소, 연구시설 등 폭넓은 분야 에 활용될 것으로 기대된다.. Table 1. Error rate(%) of calibration results 인식소스. 표준 소스 Ba-133. Ba-133. Co-60. Cs-137. Na-22. 4.0. -0.3. -1.6. 참 고 문 헌. 3.1. 0.6. -2.0. 1. 최길웅, 원성호, 김정호, 하석호, 이철영, 김현문, 이 민기 : 방사선 방호용 계측기 성능평가 기술 개발 및. Ba-133 2nd peak. N/A. Cd-109. 28.4. 38.6. 14.7. 9.0. Co-57. 6.5. 14.7. -0.9. -5.0. Co-60. -0.8. 1.7. -0.1. 1.6. 0.1. N/A. Co-60 2nd peak. -0.7. Cs-137. -1.8. -0.1. N/A. -1.5. Mn-54. -1.7. -0.5. 0.5. -1.1. Na-22. 1.0. 2.7. 2.2. Na-22 2nd peak. -1.1. -0.2. 1.4. 국제 표준, Journal of Radiation Protection, Vol. 33, No. 1, 2008 2.. http://www.nucaremed.com,. NuCare. Medical. Systems Inc. Homepage 3.. Knoll,. G.. F.. :. Radiation. Detection. and. Measurement, Wiley, New York 2000 4. Ludmil Todorov Tsankov, Mityo Georgiev Mitev : Response of a NaI(Tl) Scintillation Detector in. N/A. a Wide Temperature Interval, Electronics, September 2006. .

(9) 감마선 검출기를 위한 스펙트럼 분석 소프트웨어 개발. 5. P. Dorenbos, J. T. M. de Haas, C. W. E. van. Exp. Sci., Vol. 21, No. 1, 2007. Eijk : Non-Proportionality in the Scintillation. 7. 이모성 : NaI(Tl) 검출기 스펙트럼의 에너지-채널 관. response and the Energy Resolution Obtainable. 계 자동결정, J. Korean Asso. Radiat. Prot. Vol.. with Scintillation Crystals, IEEE Trans. Nucl.. 22, No. 3, 1997. Sci., vol 42, No. 6, 1995. 8. Z. K. Silagadze : A new algorithm for automatic. 6. Hashem Miri Hakimabad, Hamed Panjeh, Alireza Vejdani-Noghreiyan. :. Nonlinear. Response. photopeak searches, Budker Institute of Nuclear Physics, 19 Jun 1995. Function of a 3×3 in. NaI Scintillation, Asian J.. ꋯAbstract. Development of a Spectrum Analysis Software for Multipurpose Gamma-ray Detectors Jongmyung Lee1) ․ Youngkwon Kim1,2) ․ Kilsoon Park2) ․ Jung-Min Kim1) ․ Kisung Lee1) ․ Jinhun Joung1,2) 1). Dept. of Radiologic Science Korea University 2) Nucare Medical Systems Inc.. We developed an analysis software that automatically detects incoming isotopes for multi-purpose gamma-ray detectors. The software is divided into three major parts; Network Interface Module (NIM), Spectrum Analysis Module (SAM), and Graphic User Interface Module (GUIM). The main part is SAM that extracts peak information of energy spectrum from the collected data through network and identifies the isotopes by comparing the peaks with pre-calibrated libraries. The proposed peak detection algorithm was utilized to construct libraries of standard isotopes with two peaks and to identify the unknown isotope with the constructed libraries. We tested the software by using GammaPro1410 detector developed by NuCare Medical Systems. The results showed that NIM performed 200K counts per seconds and the most isotopes tested were correctly recognized within 1% error range when only a single unknown isotope was used for detection test. The software is expected to be used for radiation monitoring in various applications such as hospitals, power plants, and research facilities etc. ,FZ8PSET gamma-ray, detector, isotope, auto-detection, monitoring device. .

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