중저준위 에너지 범위에서 방사선관리용측정기기의 에너지의존성에 대한 연구를 위하여 ISO에서 는 ISO표준 X선장을 발간하였으며, 또한 ANSI에서도 개인방사선측정 기기의 성능시험을 위하여 ANSI X선장을 제시 하였다. 그러나 X선 스펙트럼의 측정은 많은 시간이 소요될 뿐만 아니라 특히 측정 X선 스펙트럼에 unfolding이 수행된다면 매우 어려운 작업이 된다. 따라서 이론적인 방법에 의해 스펙트럼을 계산 예측하고 그 평균에너지 및 선량환산인자를 계산하는 것은 X선 실험제작에 필요한 시간, 노력 및 비용을 최소화 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 ISO Narrow series 및 ANSI X선장에 대하여 이론적으로 스펙트럼을 계산하였으며, 그에 의한 평균에너지와 선량당량혼산인자를 계산하였다. 본 계산에 의한 평균에너지 및 선량환산인자는 측정스펙트럼에 의한 ISO 및 X선장의 값과 잘 일치하였다.
근적외선분광분석기와 에너지 분산형 X선 형광분석기를 이용한 분석방법을 개발하여 각각 97.5, 98.0%의 높은 정확도의 판별식을 확립하였고, 시중 유통 시료를 분석하여 검증한 결과 각각 96.3, 95.0%의 판별 정확도를 확인하였다. 이상의 연구 결과를 통하여 근적외선분광분석기와 에너지 분산형 X선 형광분석기를 이용하여 청국장 원산지 판별이 가능함을 확인하였고 이는 유기성분 함량에 따른 근적외선 흡광도와 무기성분 함량에 따른 X선 형광에너지 강도가 국내산과 수입산 간에 차이가 있기 때문으로 사료된다.
분광학은 재료의 결정학적, 화학적 구조를 분석하기 위해 가장 보편적으로 활용되는 분석 기법이다. 이러한 기조에 따라 다양한 분석 소프트웨어와 peak fitting과 관련된 기술적 가이드라인이 보급되었지만, 정작 '왜' 중간 계산 과정을 거치고 해당 함수를 쓰는지에 대한 논의는 부족한 실정이다. 따라서 본 tutorial에서는 X선 기반 분광광도계를 통해 얻은 데이터 분석의 기초를 논하고자 한다. 이를 위해 관련된 peak fitting을 위해 필요한 실용적 배경지식을 제시하였다. 나아가, 하나의 예시로 임의로 선정한 X선 광전자 분광법 데이터에 대한 curve fitting 과정을 순서에 따라 알기 쉽게 소개하였다. 제시한 기초 이론은 특정 소프트웨어에 국한된 내용이 아니라 fitting tool이 있는 모든 소프트웨어에서 그대로 활용 가능할뿐더러 다른 분광법 데이터를 분석하는 데 적용 가능하기 때문에, 본 내용을 숙지한다면 보다 수월한 연구 진행을 위한 바탕이 될 수 있을 것이라 기대한다.
유방암의 조기 진단에는 X선을 이용한 유방 촬영이 현재 가장 많이 이용되고 있다. X선 장치의 사용 빈도가 증가함에 따라 유방 X선 촬영에서 기인하는 방사선의 위해해 대한 관심이 고조되고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 고 대조도 및 고해상력을 요구하는 X선 유방촬영에서 유선의 피폭선량을 측정하기 위하여 International Atomic Energy Agency (IAEA)에서 규정한 검사 기준에 대해 IEC 62220-1-2에서 제시하는 국제 권고안의 beam quality 기준을 바탕으로 평균 유선 선량을 평가하는 가이드라인을 제시 하고자 하였다. 그 결과 4.5 cm PMMA 팬톰의 평균 유선선량 값은 30 kV 범위 이내에서 최대 2.3 mGy였으며, 28 kV를 기준으로 1.19 mGy로 평가되었다.
현재 의료분야에서는 방사선 차폐체로서 납(Pb)이 널리 쓰이고 있다. 하지만 납은 무게가 매우 무거워 납치마 등의 방호복은 장시간 착용이 어려우며, 인체에 치명적인 납 중독의 위험이 상시 가지고 있다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 납을 대체 할 수 있는 물질에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 현재 납의 대체물질로써 대표적인 바륨(Ba)과 요오드(I) 등은 우수한 차폐능을 가지고 있지만, 30keV 근처의 에너지 영역에서 특성 X선을 방출하는 특성을 가지고 있다. 환자나 방사선 종사자의 경우 차폐체를 인체에 접촉하고 있는 경우가 많으므로 차폐체에서 발생되는 특성 X선이 인체에 직접 조사되어 방사선 피폭을 증가시킬 위험이 매우 높다. 본 연구에서는 바륨(Ba)과 요오드(I)등에서 발생되는 특성 X선을 제거하기에 적절한 이중구조 차폐체를 방사선 수송코드 중 하나인 FLUKA 수송코드를 개발하여 선행연구로서 진행된 MCNPX 시뮬레이션과 비교 분석하여 이중구조 차폐체의 차폐율에 대한 신뢰성을 검증하고자 하였다. MCNPX와 FLUKA를 이용하여 황산바륨($BaSO_4$)과 산화비스무스($Bi_2O_3$)로 이루어진 다양한 두께조합의 이중구조 차폐체를 설계하였으며, IEC61331-1에 제시된 모식도를 기하학적으로 동일하게 시뮬레이션 상에 구현하였다. 또한, 120 kVp의 연속 X선 스펙트럼에 대한 차폐체의 투과스펙트럼과 흡수선량을 납과 비교 평가하였다. 평가결과, $0.3mm-BaSO_4/0.3mm-Bi_2O_3$ 와 $0.1mm-BaSO_4/0.5mm-Bi_2O_3$ 구조에서는 33 keV와 37 keV의 특성 X선을 모두 흡수하였으며, 90 keV 이상의 고에너지 X선에 대해서도 납과 거의 유사한 차폐효율을 보였다. 또한, FLUKA의 수송코드는 33 keV 이하에서는 cut-off 가 발생하여 저에너지 X선 광자에 대한 전산모사에 제약이 있지만, 40 keV 이상의 고에너지 영역에서 MCNPX와의 상대오차가 6 % 이내로 신뢰성이 매우 우수하다는 것을 확인할 수 있었다.
4차 산업의 발전으로 의학·보건·바이오 등 여러 과학기술 분야에서는 질병을 예방하고 질병에 대한 피해를 줄이기 위한 연구가 이루어지고 있으며, 최근에는 ICT 기술의 발전과 더불어 인공지능 기술이 급부상하고 그 효용성이 입증되면서 영상의학 검사의 영상 분석에 인공지능 기술이 도입되어 연구되고 있다. 본 논문에서는 흉부 X선 영상을 이용하여 폐렴의 분류와 검출에 대한 딥러닝 모델을 직접 적용해보고 실제로 Inception 계열의 딥러닝 모델이 폐렴 검출에 있어 유용한 모델인지 평가하고자 한다. 실험재료는 캐글(Kaggle)에서 무료로 제공 및 공유하는 흉부 X선 영상 데이터 세트를 사용하였으며 전체 3,470개의 흉부 X선 영상 데이터 중 학습 데이터 세트 1,870개, 검증 데이터 세트 1,100개, 테스트 데이터 세트 500개로 분류하였다. 실험결과 Inception V3 딥러닝 모델의 Metric 평가에 대한 결과값은 정확도는 94.80%, 정밀도는 97.24%, 재현율은 94.00%, F1 스코어는 95.59의 결과값을 나타내었다. 그리고 흉부 X선 영상의 페렴 검출 및 분류에 대하여 Inception V3 딥러닝 모델링에 대한 최종 에포크의 정확도는 학습 모델링의 경우 94.91%, 검증 모델링은 89.68%의 정확도를 나타내었다. 손실함수 값의 평가는 학습 모델링은 1.127%, 검증 모델링은 4.603%의 손실함수 값을 나타내었다. 이러한 결과로 Inception V3 딥러닝 모델은 흉부영상 데이터의 특징 추출 및 분류에 있어 매우 우수한 딥러닝 모델이며 학습상태 또한 매우 우수하다고 평가하였다. 테스트 모델링에 대한 매트릭스 정확도 평가 결과 정상 흉부 X선 영상 데이터의 경우 96%, 폐렴 흉부 X선 영상데이터의 경우 97%의 정확도가 입증되었다. Inception 계열의 딥러닝 모델의 경우 흉부 질환의 분류에 있어 유용한 딥러닝 모델이 될 것이라고 판단되며 인력의 보조적인 역할 또한 수행할 수 있을 것이라고 기대되어 부족한 의료인력 문제에도 해결점이 될 것이라고 사료된다. 향후 딥러닝을 이용한 폐렴의 진단에 대한 유사 연구 시 본 연구는 유사 연구의 기초자료로 제시될 것이라고 기대된다.
본 논문에서는 근육 분자막에서 일어나는 변화를 image plate에 의해 나타난 2차원 X선 회절상으로 구조분석 하였다. 그리고 자극장치로 분자막에 연속 전기자극을 가하여 장력발생의 시간적 변화에 미치는 영향을 규명하고자 하였다. 근육 수축 중에 X선 구조분석에 의해 관찰되어진 두드러진 변화는 근육수축을 하는 가운데 myosin head의 움직임과 수축분자의 변화가 관찰되었다. 연속자극에서의 근육은 충분히 활성화되었고, 이 시점에서 최대장력을 발생한다. 그러나 그 다음 이후의 수축에는 최대장력$(T_i-I_i)$이 거의 변화가 일어나지 않고 있다는 것을 알 수 있었다.
무기단결정을 광 펄스로 여기 한 격자에서 광학이나 음향포논을 이용하여 광 여기 반도체가 서브피코초로 관측하고 있다. 다수의 회절 점으로 결정구조를 파악하는 것으로써 광 여기에 의한 분자결정 구조변화를 관측하는 것이 보고되고 있고 또한 반응이 진행되고 있는 중에 분자구조를 하나하나 영상으로 관측하는 것이 연구되고 있다. 단백질 분자구조의 시간에 따른 변화와 용액 중 분자의 광반응에 따른 구조변화를 파악하고 있는데 이것은 시스템에 따라 펨토 초에서 초 단위까지 다양하고 광범위하게 고도의 시간분해능으로 계측할 수 있는 X선 측정기술이다.
아세트산아연으로부터 ITO유리전극위에 열분무법을 이용한 산화아연의 박막을 만들고, 박막 표면의 형태는 SEM으로 조사하였다. 산화아연 박막의 두께는 온도를 증가시키면 약 833 nm까지 증가하다가, 480$^{\circ}C$ 부터는 오히려 감소하는 경향을 나타내었다. 분광 흡광도는 365 nm에서 관측되었고 형광 특성은 475 nm, 505 nm에서 최대의 세기를 나타내었다. 산화아연의 생성은 X선 광전자 분광 스펙트럼으로 확인하였으며, X선 회절 무늬로부터 (002) 면이 기질온도에 따라 우세한 방향으로 성장함을 알 수 있었다. 산화아연의 합성 최적의 온도는 X선 회절 무늬와 광전류의 측정값으로부터 460$^{\circ}C$ 부근임을 확인하였다. 또한 산화아연의 입자의 크기가 균일할수록 광전류가 증가함을 알 수 있있다.
산란선을 흡수하여 보다 선명한 x선 영상을 얻기 위하여 산란방지 그리드를 사용하여 투사영상을 얻는데, 이때 그리드로 인한 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 회전된 그리드를 사용하여 그리드 왜곡의 제거가 용이하도록 x선 디지털 영상을 얻는 방법에 있어서 기존의 왜곡 성분의 중심주파수를 가장자리로 보내는 경우를 보다 심도 있게 분석하여 확장된 결과를 도출하였으며, min-max 개념에서 주어진 그리드 밀도에 대하여 최적화하는 방법을 제시하였다. 또한 실질적으로 사용가능한 그리드 밀도에 대하여 적절한 그리드 각도를 제시하고 그러한 그리드를 사용하여 획득한 x선 디지털 영상에서 그리드 왜곡이 용이한 알고리듬을 제안하고 그 성능을 비교해보았는데, 원영상의 해상도를 어느 정도 유지하면서 그리드 왜곡을 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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