• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.103-112
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• 2009

원자력발전소에서 센서의 주기적 교정은 안전운전을 위해 꼭 필요하다. 그러나 실제 드리프트가 발생하여 교정을 요하는 센서는 약 2% 미만이다. 또한, 센서의 작동 상태를 매 핵연료 주기마다 수행하는 것은 고장 혹은 드리프트가 발생한 센서를 최대 18개월까지 감지하지 못한 채 운전할 위험이 있다. 원전의 안전운전 및 불필요한 교정을 줄이기 위해 센서의 상시 교정 감시가 필요하다. 이를 위해 주성분 분석과 Support Vector Regression(SVR)을 이용한 PCSVR 알고리즘을 개발하였고, 고리원전 3호기의 출력증발 데이터를 이용하여 검증하였다. 주성분분석은 선형변환을 통한 입력공간의 축소 및 노이즈 제거 효과를 나타내며, AASVR은 해석학적 및 기계학적 모델로 모델링하기 힘든 복잡계를 쉽게 나타낼 수 있는 장점이 있다. SVR의 세가지 파라미터는 반응표면분석법에 의해 최적화하였다. 센서의 고장탐지를 위해 모델 출력의 잔차를 슈하르트 관리도, EWMA, CUSUM 및 일반화우도비검정(GLRT)을 통해 그 결과를 비교하였다. 미세한 드리프트에 대해 CUSUM과 GLRT가 우수한 결과를 보였다. 개발된 알고리즘은 수출형 원전 APR1000 설계시 적용가능 할 것으로 판단된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제22권3호
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• pp.140-147
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• 2011

이 연구에서는 폐종양의 정량적 개선을 위하여 분자체를 이용하여 내부 움직임을 측정하고 평가된 데이터를 기반으로 소동물 PET 영상내의 폐종양을 국소화하고자 하였다. 소동물 폐 영역의 내부 움직임은 방사성물질을 흡착한 분자체를 이용하여 소동물 폐 영역에 부착함으로써 구현하였다. 폐 영역의 내부 움직임 표적으로 사용된 분자체는 약 37 kBq의 Cu-64를 흡착시켜 폐종양을 모사하였다. 소동물 PET 영상은 Siemens Inveon 스캐너를 이용하여 획득하였으며 외부 움직임 데이터는 트리거 생성 장치인 BioVet을 이용하였다. SD-Rat PET 영상은 $^{18}F$-FDG 37 MBq/0.2 mL을 미정맥으로 주사하고 60분 후 20분간 데이터를 획득하였다. 리스트모드 데이터의 각 선응답은 외부 트리거 장치에 의해 획득된 트리거신호를 이용하여 2 bin에서 16 bin으로 사이노그램을 획득하였다. 획득된 사이노그램 데이터는 OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 4회의 반복으로 재구성하였다. 종양의 정량적 분석을 위한 PET 영상은 종양을 묘사한 분자체 영역에 관심영역을 설정하고 계수와 SNR 그리고 FWHM을 이용하여 평가하였다. 움직임 표적으로 사용된 분자체의 크기는 $1.59{\times}2.50mm$이었으며, 기준 영상으로 획득한 체외 분자체 수직 및 수평 FWHM은 $2.91{\times}1.43mm$이었다. 정적영상과 4 bin 그리고 8 bin 영상에서의 수직 FWHM은 각각 3.90 mm, 3.74 mm, 3.16 mm이었으며 수평 FWHM은 각각 2.21 mm, 2.06 mm, 1.60 mm이었다. 정적영상, 4 bin, 8 bin, 12 bin 그리고 16 bin의 계수 값은 각각 4.10, 4.83, 5.59, 5.38, 5.31이었다. 정적영상, 4 bin, 8 bin, 12 bin 그리고 16 bin의 SNR은 4.18, 4.05, 4.22, 3.89, 3.58이었다. FWHM은 게이트 수의 증가에 따라 계속 향상됨을 확인하였다. 그러나 계수 값과 SNR은 게이트 수의 증가에 따라 계속 향상되지 않고 특정 bin 수에서 가장 높은 값을 보여 소동물 폐 영역에서의 종양 영상화시 SNR의 손실을 최소화하면서 향상된 계수 값을 얻을 수 있는 게이트 수를 획득하였다. 내부 움직임 측정은 최적화된 종양 국소화 영상을 획득할 수 있으며 외부 움직임 모니터링 시스템을 사용하지 않고 장기별 움직임 예측 모델링을 위한 유용한 방법이 될 것으로 기대된다.