반도체 검출기는 입사되는 X선 에너지에 의하여 이온화되어 발생하는 전자 전공쌍을 수집함으로 방사선 정보를 확인하는 선량계로써 많은 연구와 활용이 이루어지고 있다. 하지만, X선 에너지에 의하여 반도체 검출기에서 발생하는 전기적 신호량이 높지 않기 때문에 누설 전류의 저감이 필수적이다. 누설 전류를 저감시키기 위한 방안으로 반도체 층과 전극 층의 Schottky Contact 구조의 설계, Insulating Layer의 사용, 높은 비저항의 반도체 물질 연구 등이 이루어지고 있다. 하지만, 기존에 누설 전류 저감을 위하여 Insulating Layer를 전극층과 반도체 층 사이에 형성하는 연구에 있어서 Insulating Layer와 반도체 층의 계면 사이에서 발생하는 Charge Trapping으로 인하여 생성되는 신호의 Reproducibility 저하, 동영상 적용의 제한 등의 문제점을 겪어왔다. 이에 본 논문에서는 누설 전류를 저감시킴과 동시에 Charge Trapping의 최소화를 이루기 위하여 Insulating Layer의 두께 최적화 연구를 수행하였다. 본 연구에서 사용한 Insulating Layer는 검출기 표면에 입사하는 X선 정보 손실을 최소화 시키는 동시에 누설 전류와 Charge Trapping을 최소화 시키는 방법으로써 CVD방법으로 검출기 표면에 균일하게 Insulating Layer를 코팅하였다. Insulating 물질은 Parylene을 사용하였으며, 그 중 온도, 습도 등 외부환경에 영향을 적게 받는 type C를 사용하였다. 증착에 사용한 장비의 진공도는 Torr로 설정하여 증착되는 Parylene의 두께가 약 $0.3{\mu}m$가 되게 하였으며, 실험에는 반도체 물질 PbO를 사용하였다. Parylene의 절연 특성은 Dark Current와 Sensitivity를 측정한 SNR을 이용하여 Parylene코팅이 되지 않은 동일 반도체 검출기와의 신호를 비교하였으며 또한 Parylene를 다층 제작한 검출기의 수집 신호량을 비교하였다. 제작한 검출기의 X선 조사 시의 수집 전하량 측정 결과, 100 kVp, 100mA, 0.03s의 X선 조건에서 $1V/{\mu}m$의 기준 시, Parylene를 코팅하지 않은 PbO 검출기의 Dark current는 0.0501 nA/cm2, Sensitivity는 0.6422 nC/mR-cm2, SNR은 12.184이었으며, Parylene단층의 두께인 $0.3{\mu}m$로 증착된 시편의 Dark current는 0.04097 nA/cm2, Sensitivity는 0.53732 nC/mR-cm2으로 Dark current가 감소되고 sensitivity도 감소하였지만 SNR은 13.1150으로 높아진 것을 확인할 수 있었다. Perylene이 $0.6{\mu}m$로 증착된 시편의 경우, Dark Current는 0.04064 nA/cm2, Sensitivity는 0.31473 nC/mR-cm2, SNR은 7.7443으로써 Insulating Layer가 없는 시편보다 SNR이 약 40% 낮아진 것을 확인할 수 있었다. Parylene이 $0.9{\mu}m$로 증착된 시편의 경우 Dark current는 0.0378 nA/cm2, Sensitivity 0.0461 nC/mR-cm2로 Insulating Layer가 없는 시편에 비해 SNR은 약 1/12배 감소한 1.2196이었고, Parylene이 $1.2{\mu}m$로 증착된 시편의 SNR은 1.1252로서 더 감소하였다. 따라서 Parylene을 다층 코팅한 검출기일수록 절연 효과의 영향이 커짐으로써 SNR 비교 시 수집되는 신호량이 줄어드는 것을 확인하였다. 반도체 검출기의 누설 전류를 저감시킴과 동시에 신호 수집율에 영향을 최소화시키기 위하여 Insulating Layer의 두께를 적절하게 설정하여 적용하면 Insulating Layer가 없는 검출기에 비해 누설전류를 최소한으로 줄일 수 있고 신호 검출효율이 감소하는 것을 방지할 수 있을 것이라 사료된다.
초음파 서모그라피는 초음파 진동 에너지 여기에 의한 물체의 표면 및 표면 아래에 존재하는 결함부위의 선택적 발열 특성을 적외선 열영상 카메라로 관측하는 것이다. 결함(균열, 박리, 공극 등) 이 존재하는 구조물에 초음파 진동 에너지를 입사시킬 경우 결함 부근에서의 국부적인 발열로 인해 건전 부위와의 급격한 온도차를 드러내는 핫 스폿이 관측된다. 초음파 진동 에너지 여기에 의한 핫 스폿 관측 및 분석을 통해 결함을 진단하는 것이 초음파 서모그라피를 이용한 비파괴 결함 진단 방법이다. 이를 이용한 결함 검출을 위해서는 초음파의 진동에너지를 검사 구조물에 효율적으로 전달하는 것이 중요하다 본 논문에서는 초음파 서모그라피를 이용한 실시간 결함검출에 대해 기술한다. 초음파 진동에너지의 입사 방향에 따른 결함 검출 특성을 평가하기 위해 진동에너지의 전달 방향을 시편과 수직 또는 수평방향으로 각각 입사시켰다. 각각의 입사 방향에 따른 초음파 트랜스듀서 양단에 인가되는 전압을 디지털 오실로스코우프로 계측 비교하였다. 결함 검출에 사용한 시편은 14 mm 두께의 SUS 균열(crack) 시편, PCB 기판(1.8 mm), 인코넬 600 판(1.0 mm) 및 CFRP 판(3.0 mm)의 4종류이다. 4종류의 시편에 대해 280ms 펄스폭의 초음파에너지를 수직 수평으로 각각 입사시켰다. 4종류 모두 수직방향으로 초음파 진동에너지를 입사시켰을 때 수평방향에 비해 전달 손실이 적었다. 복합재료인 PCB, CFRP 판은 수직방향으로 초음파 진동에너지를 입사시켰을 때 수평방향에 비해 결함 위치에서 열이 크게 발생하였으며 선택적 발열 현상도 3배 이상 지속되었다. 금속재료인 인코넬 600판과 SUS 시편은 수평방향이 수직방향보다 핫 스폿이 빨리 관측되었다.
부사용자가 주사용자의 주파수 사용 상태를 판별하기 위해 인지 무선 시스템의 핵심 기술인 스펙트럼 센싱을 사용한다. 스펙트럼 센싱 기법 중 에너지 검출법은 할당 된 채널 신호의 강도에 따라서 주사용자의 주파수 사용 유무를 판별한다. 이 기법은 단순히 신호의 크기를 이용해 스펙트럼 센싱하기 때문에 SNR 대역이 낮아질수록 주사용자의 신호를 검출하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문은 낮은 SNR 대역에서의 성능 열화를 극복하기 위해 웨이블릿 패킷 분해를 사용한 서포트 벡터 머신을 스펙트럼 센싱과 융합하는 방식을 제안하였다. 이 방식은 센싱 신호를 웨이블릿 패킷 분해를 기반으로 특징 추출하여 Support Vector Machine의 훈련과 실험용 데이터로 사용한다. 제안한 방식의 실험 결과를 SNR대역에 대해 정확도와 ROC 커브 그래프의 AUC를 이용하여 에너지 검출법과 비교하였다. 실험 결과, 제안한 시스템은 낮은 SNR대역에서 에너지 검출법 보다 더 향상된 판별 성능을 보였다.
본 논문에서는 잡음환경에서의 이중채널 음성인식을 위한 통계모델 기반 음성구간 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 다채널 입력 신호로부터 얻어진 공간정보를 이용하여 음성 존재 및 부재 확률모델을 구하고 이를 통해 음성구간 검출을 행한다. 이때, 공간정보는 두 채널간의 상호 시간 차이와 상호 크기 차이로, 음성 존재 및 부재 확률은 가우시안 커널 밀도 기반의 확률모델로 표현된다. 그리고 음성구간은 각 시간 프레임 별 음성 존재 확률 대비 음성 부재 확률의 비를 추정하여 검출된다. 제안된 음성구간 검출 방법의 평가를 위해 검출된 구간만을 입력으로 하는 음성인식 성능을 측정한다. 실험결과, 제안된 공간정보를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법이 주파수 에너지를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법과 주파수 스펙트럼 밀도 기반 음성구간 검출 방법에 비해 각각 15.6%, 15.4%의 상대적 오인식률 개선을 보였다.
알파입자 검출을 위한 고체 비적 검출기인 CA 8-15와 LR 115-1은 그 부식조건이 검출기 제조 회사에서 이미 주어지고는 있으나 이들 검출기에 대한 최적부식에 관한 실험적 검토를 다시 행하였는바 최적부식시간에 현저한 차이가 있음을 발견하였다. 검출기의 방사선 조사는 이미 설정된 기하학적 배치조건하에서 $0.1{\mu}Ci$수준의 $^{241}Am$ 알파선원으로 수행하였다. 부식시간과 용액 농도의 함수로서의 비적크기에 대한 분석과 검출기에 검출된 단위면적당 비적의 이론적 기대치에 대한 비교 조사를 행하였으며, 입사 알파입자의 유효 에너지에 대한 검출효율의 변화에 대해서도 연구하였다.
오래 전 부터 영상처리와 컴퓨터 비전은 많은 분야에 응용되고 발전 되어 왔다. 그러한 기술 중에 최근 각광 받고 있는 그래프 짓(Graph cut) 알고리즘은 에너지함수를 최소화 하는 가장 강력한 최적화 기법중 하나이다. 그리고 일반적으로 Sobel, Prewitt, Roberts, Canny 에지(edge) 검출기 등은 영상처리에서 영상상의 에지를 검출하기 위해 이미 널리 사용되고 발전되어 온 기술이다. 물체에서의 윤곽만 검출하기 위해서는 우리가 원하지 않는 영상 위의 에지도 검출되기 때문에 예지 검출기만으로는 물체의 윤곽만을 검출하는 것은 불가능하다. 우리는 물체의 윤곽만 검출하기를 원하기 때문에 그래프 컷과 에지 검출기의 알고리즘을 결합하면 이러한 문제를 해결 할 수 있다는 것을 제안한다. 이 논문에서는 그래프 컷 알고리즘과 에지 검출기에 관해 간략하게 기술하고 그 결과를 보일 것이다.
NaI(Tl) 섬광검출기로 측정한 에너지 스펙트럼으로부터 공간 감마 선량률을 계산하기 위하여 에너지밴드 방법과 G-factor 방법의 결과를 비교 검토하였다. 먼저 한국원자력연구원 내 운영 중인 환경방사선감시기 EFRD 3300에 장착된 3"${\Phi}X3$" NaI(Tl) 검출기의 G-factor를 MCNP 모델링을 통하여 입사 방사선의 방향에 따라 각각 구하였으며, 이로부터 계산된 선량률과 에너지밴드 방법으로 계산된 결과의 차이를 비교 검토함으로써 EFRD 3300에 적용 가능한 최적의 G-factor 값을 유도하였다. 그리고 EFRD 3300 방사선감시기가 운영되고 있는 지역 주변에 위치한 HPIC 방사선감시기의 선량률과 비교 검토를 수행하였으며, 3"${\Phi}X3$" NaI(Tl) 검출기 기반의 EFRD 3300에서 $7.7{\mu}R/h$의 측정값을 얻어 약 $3{\mu}R/h$ 정도의 차이를 보였다. 일반적으로 HPIC 방사선감시기는 고에너지 우주방사선량도 측정할 수 있는 것으로 알려져 있으므로, 이 차이는 3"${\Phi}X3$" NaI 계측기로 측정되지 못하는 고에너지 영역의 우주방사선에 의한 영향으로 평가할 수 있었다.
본 논문은 비정상 상황 시 발생하는 음원에 대해 주변 환경 음에 강인한 음원 구간을 검출하여, 구간내의 신호를 이용한 음원 인식 과 위치 추적 시스템 설계에 관한 연구이다. 강인한 음원 구간 검출은 수신되는 오디오 신호로부터 단 구간 가중 평균 델타 에너지를 계산하여, 저역 통과 필터에 입력 후, 출력되는 결과 값들의 비교를 통해 배경음에 강인한 구간을 정의 하며, 음원 인식은 검출된 구간 내 데이터로부터 종래의 인식 방법인 HMM(: Hidden Markov Model)을 이용해, 음원 인식 정보를 생성하여 학습 및 인식을 한다. 이는 주변 배경음이 포함된 음원 신호에 대해 기존 신호의 에너지를 이용해 구간을 검출 후, HMM을 통한 인식에 비해 3.94% 상향된 인식률을 보인다. 또한 인식 결과를 바탕으로 구간내의 신호간의 TDOA(: Time Delay of Arrival)를 이용한 위치 파악은 실제 발생 위치와의 각도와 97.44%일치함을 보인다.
본 연구에서는 연구에서는 Ce:GAGG 섬광체, 광섬유 그리고 광전자증배관을 이용하여 광섬유 검출기를 제작하였다. 섬광체의 단결정 크기는 MCNPX 코드를 이용하여 섬광체 깊이에 따른 감마선 계수효율을 전산모사하여 $3{\times}3{\times}20mm^3$로 설정하였다. 제작된 검출기는 표준 감마선원인 $^{137}Cs$과 $^{133}Ba$을 이용하여 세기의 따른 선형성 평가와 거리 변화에 따른 계수량 변화 측정을 하였다. 그 결과 추세선식 R-square 값이 0.99741로 매우 좋은 응답선형성을 보였고, 거리에 따른 검출 특성 또한 MCNPX값과 비교하였을 때 2% 이하로 좋은 검출특성을 보였다. 또한 단일선원과 혼합선원에서의 감마선 에너지 분광 결과 $^{137}Cs$은 662keV에서 그리고 $^{133}Ba$은 356keV에서 감마선 에너지 피크를 확인하였다. 광섬유 검출기를 사용한다면 작업자의 작업시간과 피폭을 줄여줄 것으로 보인다.
반도체 양자점은 우수한 형광 특성을 가진 광학 탐침자로 생명-의학 영상화 기술 및 바이오센싱 분야에서 광범위하게 활용되고 있다. 양자점은 넓은 광흡수 에너지띠, 좁은 형광 에너지띠와 같은 광학 특성을 가지므로 서로 다른 형광 파장을 지닌 양자점을 조합해 다종의 신호를 생성할 수 있도록 구성하면 복수의 바이오마커를 동시에 검출할 수 있다. 본 총설에서는 이와 같은 다중 검출 분석법에서의 양자점 및 이에 기반한 양자점 나노비드가 가지는 장점과 활용 사례를 기술하고 다중 형광 바이오마커 검출법의 최근 개발 동향 및 개선사항을 요약 정리하였다. 특히 양자점을 활용한 형광-결합 면역흡착 분석법, 양자점 나노비드를 이용한 면역크로마토그래피 분석법 등 면역 분석법에서의 신호 전환 소재 디자인을 중심으로 최근의 연구 결과를 검토하였다. 정확성과 민감도가 우수한 다중 바이오마커 검출 기술이 확보된 데이터를 처리하고 해석하는 인공지능 알고리즘과 결합될 경우 질병의 조기 진단을 포함한 다양한 분야에 활용가능한 새로운 검출 플랫폼의 개발로 이어질 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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