Background: A nondestructive test is commonly used to inspect the surface defects and internal structure of an object without any physical damage. X-rays generated from an electron accelerator or a tube are one of the methods used for nondestructive testing. The high penetration of X-rays through materials with low atomic numbers makes it difficult to discriminate between these materials using X-ray imaging. The interaction characteristics of neutrons with materials can supplement the limitations of X-ray imaging in material discrimination. Materials and Methods: The radiation image acquisition process for air-cargo security inspection equipment using X-rays and neutrons was simulated using a GEometry ANd Tracking (Geant4) simulation toolkit. Radiation images of phantoms composed of 13 materials were obtained, and the R-value, representing the attenuation ratio of neutrons and gamma rays in a material, was calculated from these images. Results and Discussion: The R-values were calculated from the simulated X-ray and neutron images for each phantom and compared with those obtained in the experiments. The R-values obtained from the experiments were higher than those obtained from the simulations. The difference can be due to the following two causes. The first reason is that there are various facilities or equipment in the experimental environment that scatter neutrons, unlike the simulation. The other is the difference in the neutron signal processing. In the simulation, the neutron signal is the sum of the number of neutrons entering the detector. However, in the experiment, the neutron signal was obtained by superimposing the intensities of the neutron signals. Neutron detectors also detect gamma rays, and the neutron signal cannot be clearly distinguished in the process of separating the two types of radiation. Despite these differences, the two results showed similar trends and the viability of using simulation-based radiation images, particularly in the field of security screening. With further research, the simulation-based radiation images can replace ones from experiments and be used in the related fields. Conclusion: The Korea Atomic Energy Research Institute has developed air-cargo security inspection equipment using neutrons and X-rays. Using this equipment, radiation images and R-values for various materials were obtained. The equipment was reconstructed, and the R-values were obtained for 13 materials using the Geant4 simulation toolkit. The R-values calculated by experiment and simulation show similar trends. Therefore, we confirmed the feasibility of using the simulation-based radiation image.
능동소나는 은밀하게 기동하는 수중 물체를 탐지하기 위해 음파를 송신하여 표적에서 반사되어 돌아오는 신호를 탐지한다. 그러나 능동소나의 수신 신호에는 표적의 반향음 외에도 해저면/해수면의 잔향, 생물 소음 및 기타 잡음 등이 섞여 있어 표적 인식을 어렵게 한다. 기존의 문턱값 이상의 신호를 탐지하는 기법은 설정한 문턱값에 따라 오탐지가 발생하거나 표적을 놓치는 경우가 발생할 뿐 아니라 다양한 수중환경마다 적절한 문턱값을 설정해야하는 문제가 있다. 이를 극복하기 위해 Constant False Alarm Rate(CFAR) 등의 기법을 이용한 문턱값의 자동산출과 진보된 형태의 추적 필터 및 연계 기법을 적용한 연구가 수행되었지만, 상당수의 탐지가 발생하는 환경에서는 그 한계가 있다. 최근 심층학습 기술이 발달함에 따라 수중 표적 탐지분야에도 이를 적용하기 위한 노력이 있었으나, 분류기 학습을 위한 능동소나 데이터의 획득이 매우 어려워 데이터가 희소할 뿐 아니라, 극소수의 표적과 상대적 다수의 비표적으로 인한 데이터의 불균형성으로 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐지 신호의 에너지 분포 영상을 이용하되, 데이터의 불균형성을 고려한 방식으로 분류기를 학습하여 표적과 비표적을 구분하는 기법을 기존 소나처리 기법에 추가하여 표적의 오분류를 최소화하면서 비표적을 제거하여 능동소나 운용자의 표적 인식을 용이하게 하였다. 그리고 동해에서 수행한 해상실험에서 획득한 능동소나 데이터를 통해 제안 기법의 유효성을 검증하였다.
Hydrocyclone은 높은 수면적부하율 운전이 가능하고, 구동부분이 없고, 운전 및 유지관리비가 적게 소요되어 미세입자물질제거에 효과적인 장치로 다양한 산업 분야에서 활용되고 있다. Hydrocyclone에 나선형 유입부를 통해 직각으로 유입되어 중력이 아닌 원심력에 의해 입자물질이 하부배출구로 분리되고 처리수는 vortex finder를 통해 배출된다. 입자분리에 hydrocyclone은 많은 장점을 가지고 있음에도 불구하고 도시지역 강우유출수 처리사례는 드문 실정이다. 본 연구에서는 변형된 hydrocyclone과 perlite 여재를 조합한 hydrocyclone filter (HCF)을 이용하여 강우유출수내 미세입자의 제거능을 분석하였다. 입자물질들은 인공입자들을 이용하여 강우유출수내 입자농도를 모의 실험하였다. 인공입자들을 물에 분산시켜 강우유출수를 재현하였는데 사용한 입자들은 이온교환 수지, 도로측구 퇴적물질, 상업지역 맨홀퇴적물질, 그리고 실리카겔 등이다. 하부배출부와 vortex finder 구조를 달리하여 HCFopen system과 HCF-closed system으로 구분하여 처리능을 분석하였다. HCF장치는 아크릴 수지를 이용하였는데 hydrocyclone의 직경은 120 mm이고 여과조의 직경은 250 mm이고 전체적인 높이는 800 mm로 제작하였다. 운전조건별 유입수 농도와 입경을 다양하게 적용하였고 SS와 COD농도를 분석하여 처리효율을 산정하였다. HCF-open system의 경우 운전 가능한 최대 수면적부하율은 700 $m^3/m^2$/day이었고 HCF-closed system의 경우 수면적부하율 1,200 $m^3/m^2$/day까지이다. HCF-open system 운전결과 HCFclosed system에 비교하여 평균 수면적부하율은 2배 이상 높게 운전이 가능하며 처리효율도 8~20% 이상 향상되는 것으로 분석되었다. 또한 유입수 SS농도가 높을수록 처리효율이 증가하며, 입경이 클수록 수면적부하율의 변화에 대한 처리효율의 영향이 적은 것으로 분석되었다. HCF-closed system의 실험을 통한 수면적부하율 변화에 대한 실리카겔입자의 제거 효율과 CFD입자추적기법을 이용한 예측 처리효율을 비교한 결과 CFD에 예측효율이 실제실험결과와 비교하여 다소 높게 나타나지만 처리효율의 경향은 매우 유사하게 나타나 CFD추적기법을 이용한 HDS유형 처리장치 설계 시 유용한 도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
해양연구를 위해 사용하는 연구선은 계획된 연구해역으로 이동하여 연구목적에 맞는 해양관측을 수행한다. 한국해양과학기술원(KIOST, Korea Institute of Ocean Science & Technology)이 보유하고 있는 5척의 연구선에는 항해 중에 상시 관측할 수 있는 GPS, 수심, 기상, 표층 수온 및 염분 측정 장비가 탑재되어 있다. 이러한 상시관측 장비를 통해 생산되는 데이터를 체계적으로 관리하고 활용하기 위한 정보 플랫폼이 요구된다. 따라서 연구선 운항계획에서부터 연구선 운항 중 관측, 데이터수집, 데이터처리, 데이터저장, 표출 및 제공서비스에 이르는 일련의 업무 분석을 통해 업무절차를 정의하였다. 업무 절차의 각 단계 별 기능 설계를 거친 후, WebGIS 기반의 정보 플랫폼인 KUMOS(KIOST Underway Meteorological & Oceanographic Information System)를 구축하였다. 연구선 항해 중에 생산되는 데이터는 시·공간적 변화가 있는 특성이 있어 이러한 변동성을 고려한 데이터의 품질관리 체계를 개발하였다. 데이터의 체계적인 관리와 서비스를 위해 KUMOS 통합DB를 구축하고 연구선 항적, 데이터 표출, 검색 및 제공 등의 기능을 구현하였다. KUMOS에서 제공하는 데이터 셋은 연구선의 항해 별 운항결과리포트(cruise report), 원시데이터(raw data), 품질관리 플래그(Quality Control(QC) flagged data) 데이터, 필터 데이터(filtered data), 항적도 데이터(cruise track line), 데이터 리포트(cruise data report) 등으로 구성되어있다. 본 연구를 통해 개발한 KUMOS의 기능 별 업무처리 절차와 체계는 연구선 항해 중 상시관측이 가능한 연구선을 보유하고 있는 국내 해양관련 기관 및 대학에도 벤치마킹 역할을 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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