The efficiencies of single escape and double escape peaks were calculated by using Monte Carlo method and compared with measured efficiencies. The efficiency was obtained from the area ratio of escape peak to full energy absorption peak and the full energy absorption peak efficiency. For the escape peak interfered with other $\gamma-ray$ peaks, the net area was obtained by area correction. The GEANT code developed in CERN was used for the Monte Carlo calculation. The calculated efficiencies of the escape peaks agreed with the measurement within $12\%$.
A new magnetoelastic technique of oil viscosity measurement, where the oil viscosity is estimated by frequency shift of natural oscillations of magnetoelastic ribbon, is implemented in this study. Laboratory tests of the detector prototype are performed for measurement of viscosity of base synthetic and mineral oils. It was found that measurement accuracy was better when damping factor was estimated in comparison with accuracy of frequency of damped oscillations. Thus the oil viscosity was calibrated as a function of number of pulses of the damped oscillations of magnetoelastic ribbon. Result generally showed that developed detector is promising for in line oil viscosity measurement in wide viscosity range from 10 cSt up to 600 cSt, while the viscosity measurement was relatively instable when the viscosity of test oil was over 400 cSt.
In this study, LET (Linear Energy Transfer) calibration of CR-39 SSNTD (Solid State Nuclear Track Detector) was performed using 500 MeV/u Fe heavy ions in HIMAC (Heavy Ion Medical Accelerator) for high LET radiation dosimetry. The irradiated CR-39 SSNDT were etched according JAXA (Japan Aerospace Exploration Agency) etching conditions. And the etched SSNTD were analyzed by using Image J. Determined dose-mean lineal energy ($\overline{y_D}$) of 500 MeV/u Fe is about 283.3 keV/um by using the CR-39 SSNTD. This value is very similar result compare to the results calculated by GEANT4 Monte Carlo simulation and measured with TEPC active radiation detector. We confirmed that the CR-39 SSNTD was useful for high LET radiation dosimetry such as heavy iron ions.
Compton imaging is the main method for locating radioactive hot spots emitting high-energy gamma-ray photons. In particular, this imaging method is crucial when the photon energy is too high for coded-mask aperture imaging methods to be effective or when a large field of view is required. Reconstruction of the photon source requires advanced Compton event processing algorithms to determine the exact position of the source. In this study, we introduce a novel method based on a Deep Learning algorithm with a Convolutional Neural Network (CNN) to perform Compton imaging. This algorithm is trained on simulated data and tested on real data acquired with Caliste, a single planar CdTe pixelated detector. We show that performance in terms of source location accuracy is equivalent to state-of-the-art algorithms, while computation time is significantly reduced and sensitivity is improved by a factor of ~5 in the Caliste configuration.
A fiber-optic beta/gamma dual detector system with two types of sensing probes was fabricated to detect the beta- and gamma-rays simultaneously. As scintillators of the sensing probe type 1, two different inorganic scintillators, $CaF_2(Eu)$ and LYSO(Ce) crystals, were used to obtain the each scintillating efficiency with respect to beta-and gamma-rays and the inherent energy spectra of radioactive isotopes. In the case of the sensing probe type 2, which is composed of two identical inorganic scintillators and a beta shielding material based on the lead, it could discriminate beta- and gamma-rays using a subtraction method. In conclusion, we demonstrated that the proposed fiber-optic beta/gamma dual detector could measure and discriminate beta- and gamma-rays using both energy spectroscopy and subtraction method.
Odyssey, one of the NASA's Mars exploration program and SELENE (Kaguya), a Japanese lunar orbiting spacecraft have a payload of Gamma-Ray Spectrometer (GRS) for analyzing radioactive chemical elements of the atmosphere and the surface. In these days, gamma-ray spectroscopy with a High-Purity Germanium (HPGe) detector has been widely used for the activity measurements of natural radionuclides contained in the soil of the Earth. The energy spectra obtained by the HPGe detectors have been generally analyzed by means of the Window Analysis (WA) method. In this method, activity concentrations are determined by using the net counts of energy window around individual peaks. Meanwhile, an alternative method, the so-called Full Spectrum Analysis (FSA) method uses count numbers not only from full-absorption peaks but from the contributions of Compton scattering due to gamma-rays. Consequently, while it takes a substantial time to obtain a statistically significant result in the WA method, the FSA method requires a much shorter time to reach the same level of the statistical significance. This study shows the validation results of FSA method. We have compared the concentration of radioactivity of $^{40}K$, $^{232}Th$ and $^{238}U$ in the soil measured by the WA method and the FSA method, respectively. The gamma-ray spectrum of reference materials (RGU and RGTh, KCl) and soil samples were measured by the 120% HPGe detector with cosmic muon veto detector. According to the comparison result of activity concentrations between the FSA and the WA, we could conclude that FSA method is validated against the WA method. This study implies that the FSA method can be used in a harsh measurement environment, such as the gamma-ray measurement in the Moon, in which the level of statistical significance is usually required in a much shorter data acquisition time than the WA method.
핵폭발이나 원자력 발전시설 사고와 같이 대규모 방사선사고 발생 시 주변지역은 감응방사선 또는 방사선 낙진으로 인해 오염된다. 이러한 오염지역을 원격에서 탐지하여 오염물질에 대한 분포 및 오염 정도를 확보한다면 오염물질 제거뿐만 아니라 오염에 대한 피해를 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 오염 물질을 탐지하기 위해 스테레오로 구성할 검출기 개발의 일환으로 MCNP코드를 이용하여 검출기의 차폐체 및 콜리메이터를 설계하고 임의 위치의 방사선원으로부터 검출되는 선량을 전산모사 후 결과를 분석하였다. 본 논문의 결과는 방사선 탐지를 위한 효율적인 검출기 구조를 설계를 위한 기초자료로 활용될 것이다.
It is essential in commercial reactors that the safety limits imposed on the fuel pellets and fuel clad barriers, such as the linear power density (LPD) and the departure from nucleate boiling ratio (DNBR), are not violated during reactor operations. In order to accurately monitor the safety limits of current reactor states, a detailed three-dimensional (3D) core power distribution should be estimated from the in-core detector signals. In this paper, we propose a calculation methodology for detailed 3D core power distribution, using in-core detector signals and core monitoring constants such as the 3D Coupling Coefficients (3DCC), node power fraction, and pin-to-node factors. Also, the calculation method for several core safety parameters is introduced. The core monitoring constants for the real core state are promptly provided by the core design code and on-line MASTER (Multi-purpose Analyzer for Static and Transient Effects of Reactors), coupled with the core monitoring program. through the plant computer, core state variables, which include reactor thermal power, control rod bank position, boron concentration, inlet moderator temperature, and flow rate, are supplied as input data for MASTER. MASTER performs the core calculation based on the neutron balance equation and generates several core monitoring constants corresponding to the real core state in addition to the expected core power distribution. The accuracy of the developed method is verified through a comparison with the current CECOR method. Because in all the verification calculation cases the proposed method shows a more conservative value than the best estimated value and a less conservative one than the current CECOR and COLSS methods, it is also confirmed that this method secures a greater operating margin through the simulation of the YGN-3 Cycle-1 core from the viewpoint of the power peaking factor for the LPD and the pseudo hot pin axial power distribution for the DNBR calculation.
The speech detection is one of the important problems in real-time speech recognition. The accurate detection of speech boundaries is crucial to the performance of speech recognizer. In this paper, we propose a speech detector based on Mel-band selection through training. In order to show the excellence of the proposed algorithm, we compare it with a conventional one, so called, EPD-VAA (EndPoint Detector based on Voice Activity Detection). The proposed speech detector is trained in order to better extract keyword speech than other speech. EPD-VAA usually works well in high SNR but it doesn't work well any more in low SNR. But the proposed algorithm pre-selects useful bands through keyword training and decides the speech boundary according to the energy level of the sub-bands that is previously selected. The experimental result shows that the proposed algorithm outperforms the EPD-VAA.
The hydrogenated amorphous silicon (a-Si : H) holds good promise for radiation detection from its inherent merits over crystalline counterpart. For the application to alpha spectroscopy, the induced charge collection in a-Si : H pin detector diodes ons simulated based on a relevant non-uniform charge generation model. The simulation was peformed for the initial energy and the range of incident alpha particles, detector thickness and the operational parameters such as the applied reverse bias voltage and shaping time. From the simulation, the total charge collection was strongly affected by hole collection as expected. To get a reasonable signal generation, therefore, the hole collection should be seriously considered for detector operational parameters such as shaping time and reverse voltage etc. For the spectroscopy of alpha particle from common alpha sources, the amorphous silicon should have about 70${\mu}{\textrm}{m}$ thickness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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