Monte Carlo simulation methods are especially useful in studying a variety of problems difficult to calculate by experimental or analytical approaches. Nowadays, they are extensively applied to simulate nuclear medicine instrumentations such as single photon emission computed tomography (SPECT) and positron emission tomography (PET) for assisting system design and optimizing imaging and processing protocols. The goal of this paper is to address the practical issues, a potential user of Monte Carlo simulations for nuclear medicine can encounter, to help them to choose a code. This review introduces the different types of Monte Carlo codes currently available for nuclear medicine, comments main features and properties for a code to be proper for a given purpose, and discusses current research trends in Monte Carlo codes.
현재 해체가 진행 중인 연구로 1. 2호기의 원자로 차폐 콘크리트를 해체하기 위해서는 운전기간동안 중성자 조사에 의한 방사화 정도 및 범위를 정확하게 결정하여야 한다. 차폐 콘크리트의 방사화 정도 및 범위를 결정하기 위해서 코어 시료를 채취하여 분석하여야 하는데, 시료 전처리의 어려움과 표준선원의 준비 및 자체흡수효과에 의하여 정확한 측정효율을 결정하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 방사능 분석에 이용되는 HPGe 검출기의 전에너지 검출 효율을 표준선원을 이용한 측정값과 Monte Carlo 방법을 이용하여 계산 값을 비교하였다. 또한, Monte Carlo 모사 기법을 이용하여 콘크리트의 밀도 및 성훈 변화에 따른 자체흡수 효과를 계산하였으며, 향후 실제 콘크리트 코어 시료를 채취 시 방사능 분석에 이용할 계획이다.
As the application of quantitative risk assessment (QRA) to food safety becomes widespread, it is now being questioned whether experimental results and simulated results coincide. Therefore, this paper comparatively analyzed experimental data and simulated data of the cross contamination, which needs summation of the simplest calculations in QRA, of chicken by Monte Carlo simulation and fuzzy math computation. In order to verify summation, the following basic operation was performed. For the experiment, thigh, breast, and a mixture of both parts were preserved for 24 hr at $20^{\circ}C$, and then the cell number of Salmonella spp. was measured. In order to examine the differences between experimental results and simulated results, we applied the descriptive statistics. The result was that mean value by fuzzy math computation was more similar to the experimental than that by Monte Carlo simulation, whereas other statistical descriptors by Monte Carlo simulation were more similar.
Life cycle assessment (LCA) usually involves some uncertainty. These uncertainties are generally divided in two categories such lack of data and data inaccuracy in life cycle inventory (LCI). This paper explo.es a methodology on dealing with uncertainty due to lack of data in LCI. In order to treat uncertainty of LCI data, a model for data uncertainty is proposed. The model works with probabilistic curves as inputs and with Monte Carlo Simulation techniques to propagate uncertainty. The probabilistic curves were derived from the results of survey in expert network and Monte Carlo Simulation was performed using the derived probabilistic curves. The results of Monte Carlo Simulation were verified by statistical test. The proposed approach should serve as a guide to improve data quality and deal with uncertainty of LCI data in LCA projects.
This paper aims at finding out dominant robot configurations with maximal position errors, which can be attributed to the parameter errors, by using Monte-Carlo simulation for error analysis of a 3-axis SCARA(Selective Compliance Assembly Robot Arm) type robot. In particular, the Monte-Carlo simulation is used for virtually measuring on the position errors, instead of physical measurement. In order to measure the observability of the model parameters with respect to a set of robot configurations, we propose the observability index which is defined as the product of singular values for error propagation matrices. Thus the index can be used for discriminating dominant robot configurations from a set of simulated ones in conjunction with standard deviation of positional errors, This paper analyzed error by robot positional error.
In the reliability-based design optimization of electromagnetic devices, the accurate and efficient reliability assessment method is very essential. The first-order sensitivity-assisted Monte Carlo Simulation is proposed in the former research. In order to improve its accuracy for wide application, in this paper, the second-order sensitivity analysis is presented by using the hybrid direct differentiation-adjoint variable method incorporated with the finite element method. By combining the second-order sensitivity with the Monte Carlo Simulation method, the second-order sensitivity-assisted Monte Carlo Simulation algorithm is proposed to implement reliability calculation. Through application to one superconductor magnetic energy storage system, its accuracy is validated by comparing calculation results with other methods.
This study aims to validate the dosimetric characteristics of Low Dose Rate (LDR) I-125 source Geant4-based Monte Carlo code. According to the recommendation of the American Association of Physicists in Medicine (AAPM) task group report (TG-43), the dosimetric parameters of a new brachytherapy source should be verified either experimentally or theoretically before clinical procedures. The simulation studies are very important since this procedure delivers a high dose of radiation to the tumor with only a minimal dose affecting the surrounding tissues. GEANT4 Monte Carlo simulation toolkit associated brachytherapy example was modified, adapted and several updated techniques have been developed to facilitate and smooth radiotherapy techniques. The great concordance of the current study results with the consensus data and with the results of other MC based studies is promising. It implies that Geant4-based Monte Carlo simulation has the potential to be used as a reliable and standard simulation code in the field of brachytherapy for verification and treatment planning purposes.
It requires uch time and cost to obtain the fatigue crack growth life and fatigue crack growth path morphlogy from the fatigue crack growth tests. In this study, the Monte-Carlo simulation program was developed to predict the fatigue crack growth lofe and fatigue crack growth path morphology of metal matrix composites. Fatigue crack growth lives of 5%, 10%, 15%, 20%, 25% and 30% $SiC_w$/Al composites were predicted by usign the Monte-Carlo Simulation. And the fatigue crack growth lives of 25% $SiC_w$/Al and Almatrix from Monte-carlo simulation were compared with fatigue life from experiments in order to verify the accuracy of Monte-Carlo Simulation program.
The influences of scatterer and absorber in turbid material by light scattering on silica fume of additive were interpreted for the scattered intensity and wavelength. The molecular properties have been studied by Monte Carlo simulation in resin of New Austria Tunnel Method. It has been found that the effects of optical properties in scattering media could be investigated by the optical parameters(${\mu}_s$, ${\mu}_a$,${\mu}_t$). Monte Carlo Simulation method for modelling of light transport in the civil engineering and construction field was applied. The results using a phantom were discussed that the distance from source to detector is closer, and scattering intensity is stronger with those obtained through Monte Carlo Simulation. It may also aid in designing the best model for coatings and corrosion for the durability of metal constructions.
무정형 실리콘을 기반으로 한 X-선 영상기기에 대한 Monte Carlo 시뮬레이션 결과를 기술하였다. 무정형 실리콘 X-선 영상기기의 특성을 조사하고 최적의 설계변수들을 제공하기 위하여 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하였다. 본 연구의 목적에 맞도록 Monte Carlo simulation codes를 개발하였고, X-선 최대전압, 알루미늄 필터 두께, Cal(T1)두께, 그리고 무정형 실리콘 광다이오우드 픽셀 크기들을 변화시키면서 무정형 실리콘 X-선 영상기기의 계측 효율과 해상도의 변화를 연구하였다. 60kVP-120kVp의 X-선에 대하여, CsI(TI)의 두께가 300um-500um일 때 계측효율은 70%-95% 였고 에너지 흡수효율은 40%-70%였다. 시뮬레이션 결과로부터, 무정형 실리콘 픽셀크기와 Csl(TI) 두께가 해상도를 결정하는 가장 주된 요소임이 밝혀졌다. 본 연구에서 개발한 시뮬레이션을 사용하여 감도와 해상도를 최적화할 수 있는 적절한 픽셀 크기와 CsI(TI) 두께를 찾아낼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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