• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.509-523
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• 2023

고준위방사성폐기물 처분장은 고온, 다습, 방사선의 복합적인 환경 조건에 노출되며 이로 인해 구조물의 열화가 가속된다. 따라서 처분장에 대한 구조물 건전성 모니터링이 필수적이며 균열 탐지, 강도 추정 등을 위해 피에조 센서가 활용된다. 다만 처분 터널 및 처분 용기에 설치되는 모니터링 센서는 교체 및 제거가 불가능하기 때문에 모니터링 센서의 정량적인 수명을 평가하고 적합성을 판단해야 한다. 본 연구에서는 가속수명시험을 활용하여 모니터링용 피에조 센서에 대한 수명을 평가하였다. 고온 조건에서 나타나는 피에조 센서의 고장 모드와 고장 메커니즘을 도출하였으며 온도 스트레스가 피에조 센서 수명에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 온도 스트레스에 대한 가속수명시험을 수행하여 와이블 수명 확률 분포 및 아레니우스 가속모형을 통해 온도 스트레스와 피에조 센서 수명 간의 관계식을 제시하고 수명을 평가하였다. 본 연구에서 제시된 온도 스트레스와 수명 간의 관계를 통해 보다 정확한 수명 평가를 위한 복합스트레스 가속수명시험 설계에 도움이 될 것으로 판단된다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제39권3호
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• pp.127-133
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• 2014

북한 우라늄 농축 시설은 국내외적으로 심각한 위협중 하나이다. 특히 우리나라 입장에서는 국가 안보에 관련된 사안이므로 항상 주시하고 대비를 하여야 한다. 북한 미신고 우라늄 농축시설 탐지 가능성을 평가하기 위해 시설로 부터 장 단거리에 따른 공기중 우라늄 농도를 예측하였다. 북한 농축시설에 대해 국제 사회에 알려진 정보와 다른 국가의 농축 시설 운영 데이터를 근거로 북한 시설로부터 공기중으로 누출되는 $UF_6$ 선원항(source terms)을 계산하였다. 계산된 선원항과 영변 주변 기상 자료를 바탕으로 장 단거리 대기 확산 모델 - Gaussian Plume and HYSPLIT Models -을 이용하여 북한 농축시설 주변과 멀리 떨어진 남한 지역에서의 공기중 우라늄 농도를 결정하였다. 최대 공기중 우라늄 농도와 위치는 기상 조건과 방출 높이에 따라 시설 바로 근처와 0.4 km 이내 이고, 농도 약 $1.0{\times}10^{-7}g{\cdot}m^{-3}$로 나타났다. 본 논문의 가정을 적용하였을 때, 수 십 ${\mu}g$ 정도의 우라늄 샘플을 채취할 수 있을 것으로 나타났다. 이 수십 ${\mu}g$ 우라늄 양은 현대 측정 장비로 어려움 없이 측정 가능한 양이다. 반면에 영변 농축시설에부터 수 백 km이상 떨어진 남한 지역의 농도는 $1.0{\times}10^{-13}{\sim}1.0{\times}10^{-15}g{\cdot}m^{-3}$이하로 자연 방사성 우라늄 농도보다 낮은 값이다. 따라서 본 논문에 의하면 북한 영변 농축시설 주변에서 공기포집에 의한 신고 및 미신고 핵활동 탐지는 가능하지만 장거리에서는 불가능할 것으로 예측된다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제12권2호
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• pp.178-187
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• 2008

목적 : 위암 조직의 종양 침범 깊이와 주위 조직으로의 침윤 정도를 초음파와 자기공명영상을 시행하여 그 진단적 유용성을 알아보고 자기공명영상의 경우 종양을 가장 잘 보여주는 펄스 연쇄에 대해 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 위의 부분 혹은 전절제술을 받아 병리적으로 위암으로 확진된 53예의 제거된 위암 조직을 대상으로 하였다. 모든 조직은 자기공명영상과 고주파수 탐촉자로 초음파 영상을 얻었다. 각 조직에 대하여 자기공명영상과 초음파 소견을 각각 독립적으로 종양의 탐지 및 종양의 침범 깊이에 대하여 두 명의 방사선과 전문의가 합의하에 평가하였고 각각의 영상 소견을 병리 조직 소견과 비교하여 두 영상 기기 간에 진단의 정확도를 비교하였다. 자기공명영상은 스핀에코 T1 강조 영상, 위상 및 탈위상 경사에코 T1 강조영상, 고속스핀에코 및 단발포고속스핀에코 T2 강조영상의 다섯 펄스 연쇄를 얻었고 이 중 종양의 탐지와 묘출에 우수하다고 평가된 영상 기법을 알아보았다. 결과 : 조기 위암의 경우, 초음파 진단의 정확도는 77%로 자기공명영상의 진단적 정확도 59% 보다 우수하였으나 통계적으로 유의한 차이는 없었다 (p=0.096). 진행성 위암의 경우 자기공명영상이나 초음파 각각 97%와 84%의 높은 진단적 정확도를 보여주었으며 자기공명영상이 초음파에 비하여 통계적으로 유의하게 종양병기를 정확하게 진단했다 (p<0.001). 자기공명영상의 다섯 가지 펄스연쇄 중에 종양 침윤 깊이를 선명하고 정확하게 보여준다고 평가된 영상은 조기 위암과 진행성 위암 모두 고속스핀에코 T2 강조영상(75%)이었고, 특히 진행성 위암의 경우 총 93.5%에서 고속스핀에코 T2 강조영상이 우수한 영상 소견을 보였다. 결론 : 자기공명영상과 초음파는 진행성 위암 조직의 종양 병기를 평가하는데 높은 진단적 정확성을 갖고 있으며 자기공명영상이 초음파보다 통계적으로 유의하게 종양병기를 정확하게 진단했다. 위암 조직의 종양 병기를 평가하는데 가장 우수한 자기공명영상 기법은 고속스핀에코 T2 강조영상이었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.187-201
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• 2024

골다공증은 전 세계적으로 주요한 건강 문제임에도 불구하고, 골절 발생 전까지 쉽게 발견되지 않는 단점을 가지고 있습니다. 본 연구에서는 골다공증 조기 발견 능력 향상을 위해, 복부 컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography, CT) 영상을 활용하여 정상-골감소증-골다공증으로 구분되는 골다공증 단계를 체계적으로 분류할 수 있는 딥러닝(Deep learning, DL) 시스템을 개발하였습니다. 총 3,012개의 조영제 향상 복부 CT 영상과 개별 환자의 이중 에너지 X선 흡수 계측법(Dual-Energy X-ray Absorptiometry, DXA)으로 얻은 T-점수를 활용하여 딥러닝 모델 개발을 수행하였습니다. 모든 딥러닝 모델은 비정형 이미지 데이터, 정형 인구 통계 정보 및 비정형 영상 데이터와 정형 데이터를 동시에 활용하는 다중 모달 방법에 각각 모델 구현을 실현하였으며, 모든 환자들은 T-점수를 통해 정상, 골감소증 및 골다공증 그룹으로 분류되었습니다. 가장 높은 정확도를 갖는 모델 우수성은 비정형-정형 결합 데이터 모델이 가장 우수하였으며, 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적이 0.94와 정확도가 0.80를 제시하였습니다. 구현된 딥러닝 모델은 그라디언트 가중치 클래스 활성화 매핑(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)을 통해 해석되어 이미지 내에서 임상적으로 관련된 특징을 강조했고, 대퇴 경부가 골다공증을 통해 골절 발생이 높은 위험 부위임을 밝혔습니다. 이 연구는 DL이 임상 데이터에서 골다공증 단계를 정확하게 식별할 수 있음을 보여주며, 조기에 골다공증을 탐지하고 적절한 치료로 골절 위험을 줄일 수 있는 복부 컴퓨터 단층 촬영 영상의 잠재력을 제시할 수 있습니다.