Radionuclide identification is an important part of the nuclear material identification system. The development of artificial intelligence and machine learning has made nuclide identification rapid and automatic. However, many methods directly use existing deep learning models to analyze the gamma-ray spectrum, which lacks interpretability for researchers. This study proposes an explainable radionuclide identification algorithm based on the convolutional neural network and class activation mapping. This method shows the area of interest of the neural network on the gamma-ray spectrum by generating a class activation map. We analyzed the class activation map of the gamma-ray spectrum of different types, different gross counts, and different signal-to-noise ratios. The results show that the convolutional neural network attempted to learn the relationship between the input gamma-ray spectrum and the nuclide type, and could identify the nuclide based on the photoelectric peak and Compton edge. Furthermore, the results explain why the neural network could identify gamma-ray spectra with low counts and low signal-to-noise ratios. Thus, the findings improve researchers' confidence in the ability of neural networks to identify nuclides and promote the application of artificial intelligence methods in the field of nuclide identification.
The HyperGam program was developed for the analysis of complex HPGe ${\gamma}$-ray spectra. The previous version of HyperGam was mainly limited to the analysis of ${\gamma}$-ray peaks and the manual logging of the result. In this study, it is specifically developed into a tool for the isotopic analysis of spectra. The newly developed features include nuclide identification and activity determination. An algorithm for nuclide identification was developed to identify the peaks in the spectrum by considering the yield, efficiency, energy and peak area for the ${\gamma}$-ray lines emitted from the radionuclide. The detailed performance of nuclide identification and activity determination was accessed using the IAEA 2002 set of test spectra. By analyzing the test spectra, the numbers of radionuclides identified truly (true hit), falsely (false hit) or missed (misses) were counted and compared with the results from the IAEA 2002 tests. The determined activities of the radionuclides were also compared for four test spectra of several samples. The result of the performance test is promising in comparison with those of the well-known software packages for ${\gamma}$-ray spectrum analysis.
감마선분광분석법을 이용하여 비상시 환경방사능 모니터링을 수행할 경우 스펙트럼 측정시 해당 시료의 종류에 따른 백그라운드 자료 확보와 이를 활용한 체계적인 핵종확인 과정이 선행되어야 한다. 비상시 환경방사능 모니터링을 고려하여 24시간 동안 포집 후 회화시킨 공기부유진 시료를 HPGe 감마선분광분석 시스템으로 계측하여 감마선에너지 스펙트럼을 얻었으며, 그 스펙트럼에서 보이는 피이크들의 핵종을 판별하기 위해 두 가지 방법 - 1) 반감기 추정 2) 핵자료를 이용한 축차우연동시합성피이크 확인 - 으로 접근하였다. 그 결과로서 공기부유진의 감마선에너지스펙트럼에 대한 핵종판별결과 자료를 산출하였다.
A tiny dust found at the balcony of the Institute indicated about 8,0000 counts per minute by T.G.C.-2 Geiger-Muller tube (1.8mg/$cm^2$ window-thickness) at the distance of 2cm from the window. The main fission fragments, as identified by the present analysis, are 12.5day Ba-140 and 33.1 day Ce-141. The gamma energies were determined using $2"{\times}2"$ NaI(Tl) scintillation detector connected to RCL-256 channel pulse heigt analyzer. The beta energies were evaluated by Feather plot.
고준위 방사성폐기물 처분장으로부터 유출된 핵종에 의한 선량률을 계산하기 위한 생태계평가 코드 ACBIO를 일반적인 구획모델링도구인 AMBER를 이용하여 BIOMASS 방법론을 적용하여 개발하였다. ACBIO의 유용성을 보이고, 구획의 변화나 일부 파라미터값의 변화에 따른 구획 내 농도와 방사능, 그리고 구획간의 플럭스의 민감도도 검토하였다. 지하매질-생태계 경계(GBI)를 통해 넘어오는 핵종의 유출플럭스에 따른 선량환산인자를 각 핵종별로 구하여 결정집단내 개인의 최대피폭선량율을 선량환산인자로 얻는 계산을 수행하였다. 또한 생태계 요소의 구획모델링이나 가능한 피폭집단의 설정, 그리고 GBI의 인지 등이 생태계평가에 중요한 요소가 되는 것을 확인하였다.
Hyun Cheol Lee ;Bon Tack Koo ;Ju Young Jeon ;Bo-Wi Cheon ;Do Hyeon Yoo ;Heejun Chung;Chul Hee Min
Nuclear Engineering and Technology
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제55권10호
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pp.3907-3912
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2023
Radiation portal monitors (RPMs) installed at airports and harbors to prevent illicit trafficking of radioactive materials generally use large plastic scintillators. However, their energy resolution is poor and radionuclide identification is nearly unfeasible. In this study, to improve isotope identification, a RPM system based on a multi-array plastic scintillator and convolutional neural network (CNN) was evaluated by measuring the spectra of radioactive sources. A multi-array plastic scintillator comprising an assembly of 14 hexagonal scintillators was fabricated within an area of 50 × 100 cm2. The energy spectra of 137Cs, 60Co, 226Ra, and 4K (KCl) were measured at speeds of 10-30 km/h, respectively, and an energy-weighted algorithm was applied. For the CNN, 700 and 300 spectral images were used as training and testing images, respectively. Compared to the conventional plastic scintillator, the multi-arrayed detector showed a high collection probability of the optical photons generated inside. A Compton maximum peak was observed for four moving radiation sources, and the CNN-based classification results showed that at least 70% was discriminated. Under the speed condition, the spectral fluctuations were higher than those under dwelling condition. However, the machine learning results demonstrated that a considerably high level of nuclide discrimination was possible under source movement conditions.
본 논문에서는 플라스틱 Scintillator와 NaI(TI) 검출기를 이용하여 움직이는 차량 적재물에 존재하는 다수의 방사선원 위치를 3차원으로 판별하는 측정시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 방사선량 측정용 플라스틱 Scintillator, 2채널 펄스 카운터, 핵종 분석용 NaI(TI) 검출기 및 1채널 MCA Board 등으로 구성된다. 방사선원 위치판별 알고리즘은 방사선량의 거리의 자승에 반비례한 특성($1/r^2$)과 장치와의 각도(${\theta}$)에 따른 보상을 통해 계산된 방사선원의 CPS 값의 비율을 SVM 분류를 통하여 방사선원의 위치(X, Y)를 구할 수 있다. (Z) 좌표 값은 단위 시간당 움직이는 대상체의 속도에 따라 정해지게 되며 이는 단위주기당 백그라운드 스펙트럼을 제외한 순수 핵종의 스펙트럼을 분석한 후 핵종 유무 판별을 진행한 뒤 해당 핵종의 위치를 판별하게 된다. 본 논문에서 제안한 시스템의 위치 판별 실험 결과 ${\pm}1m$ 이내의 국제표준오차를 나타내었다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템의 유효성이 입증되었다.
바코드 라벨의 방사선 조사 시험은 방사성폐기물 용기에 부착할 바코드 라벨의 방사선 환경 하에서의 영향을 판단하기 위하여 수행하였다. 중$\cdot$저준위 방사성 폐기물은 원자력법에 의하면 총 방사능량이 4,000 Bq/g 미만을 말한다. 방사성 폐기물 용기의 외부에 부착할 바코드 라벨이 받게 되는 방사선 조사선량은 MCNP-4b Computer Code에 의하여 계산하였다. Co-60과 Cs-137 핵종들은 총 방사능에 50%씩 기여한다고 가정하였다. 용기와 바코드 라벨의 제원에 의하여 실제의 최종 방사선 조사선량을 계산하였다. 바코드 판독기를 이용하여 바코드 라벨의 인식률과 외관점검을 수행한 결과 코팅된 바코드 라벨은 중$\cdot$저준위 방사성 폐기물 용기에 사용하기에 적합하였다.
In decommissioning a nuclear power plant, numerous concrete structures need to be demolished and decontaminated. Although concrete decontamination technologies have been developed globally, concrete cutting remains problematic due to the secondary waste production and dispersion risk from concrete scabbling. To minimize workers' radiation exposure and secondary waste in dismantling and decontaminating concrete structures, the following conceptual designs were developed. A micro-blast type scabbling technology using explosive materials and a multi-dimensional contamination measurement and artificial intelligence (AI) mapping technology capable of identifying the contamination status of concrete surfaces. Trials revealed that this technology has several merits, including nuclide identification of more than 5 nuclides, radioactivity measurement capability of 0.1-107 Bq·g-1, 1.5 kg robot weight for easy handling, 10 cm robot self-running capability, 100% detonator performance, decontamination factor (DF) of 100 and 8,000 cm2·hr-1 decontamination speed, better than that of TWI (7,500 cm2·hr-1). Hence, the micro-blast type scabbling technology is a suitable method for concrete decontamination. As the Korean explosives industry is well developed and robot and mapping systems are supported by government research and development, this scabbling technology can efficiently aid the Korean decommissioning industry.
Ji, Young-Yong;Chung, Kun Ho;Kim, Chang-Jong;Yoon, Jin;Lee, Wanno;Choi, Geun-Sik;Kang, Mun Ja
Journal of Radiation Protection and Research
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제41권2호
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pp.87-91
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2016
Background: A hand-held detector for an emergency response was developed for nuclide identification and to estimate the information of the ambient dose rate in the scene of an accident as well as the radioactivity of the contaminants. Materials and Methods: To achieve this, the most suitable sensor was first selected as a cadmium zinc telluride (CZT) semiconductor and the signal processing unit from a sensor and the signal discrimination and storage unit were successfully manufactured on a printed circuit board. Results and Discussion: The performance of the developed signal processing unit was then evaluated to have an energy resolution of about 14 keV at 662 keV. The system control unit was also designed to operate the CZT detector, monitor the detector, battery, and interface status, and check and transmit the measured results of the ambient dose rate and radioactivity. In addition, a collimator, which can control the inner radius, and the airborne dust sampler, which consists of an air filter and charcoal filter, were developed and mounted to the developed CZT detector for the quick and efficient response of a nuclear accident. Conclusion: The hand-held CZT detector was developed to make the in-situ gamma-ray spectrometry and its performance was checked to have a good energy resolution. In addition, the collimator and the airborne dust sampler were developed and mounted to the developed CZT detector for a quick and efficient response to a nuclear accident.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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