• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권11호
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• pp.2452-2459
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• 2020

Neutron spectrum is essential to the safe operation of reactors. Traditional online neutron spectrum measurement methods still have room to improve accuracy for the application cases of wide energy range. From the application of artificial neural network (ANN) algorithm in spectrum unfolding, its accuracy is difficult to be improved for lacking of enough effective training data. In this paper, an adaptive deviation-resistant neutron spectrum unfolding method based on transfer learning was developed. The model of ANN was trained with thousands of neutron spectra generated with Monte Carlo transport calculation to construct a coarse-grained unfolded spectrum. In order to improve the accuracy of the unfolded spectrum, results of the previous ANN model combined with some specific eigenvalues of the current system were put into the dataset for training the deeper ANN model, and fine-grained unfolded spectrum could be achieved through the deeper ANN model. The method could realize accurate spectrum unfolding while maintaining universality, combined with detectors covering wide energy range, it could improve the accuracy of spectrum measurement methods for wide energy range. This method was verified with a fast neutron reactor BN-600. The mean square error (MSE), average relative deviation (ARD) and spectrum quality (Qs) were selected to evaluate the final results and they all demonstrated that the developed method was much more precise than traditional spectrum unfolding methods.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권2호
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• pp.125-130
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• 2011

확정론적 최적설계 방법은 설계 혹은 공정과정에서 발생하는 설계변수의 불확실성을 고려하지 않아 최적점이 제한조건의 경계점에 위치한다. 신뢰성기반 최적설계는 설계자가 요구하는 신뢰도를 만족하는 범위에서 목적함수가 최소가 되는 최적점을 찾는 방법이다. 이 과정은 최적설계 과정과 설계변수의 불확실성을 고려하는 신뢰성해석 과정으로 나눌 수 있다. 모멘트기반 신뢰성해석은 시스템의 통계적 모멘트를 이용하여 신뢰도를 구하는 방법이다. 일반적으로 신뢰성해석은 통계적 모멘트의 값에 따라 피어슨 시스템을 통해 시스템의 확률밀도함수를 7 가지 형태로 분류하여 신뢰도를 구한다. 하지만 피어슨 시스템에서 타입 IV 분포의 경우에는 수식이 복잡하여 다루기 어려운 문제점이 있었다. 본 논문에서는 크리깅모델을 이용하여 피어슨 시스템의 단점을 개선한 신뢰성 해석기법을 크리깅모델을 이용하여 개발하고 이를 적용하여 신뢰성기반최적설계 방법을 제안하다. 피어슨 타입 IV 의 수학 및 공학예제에 대하여 신뢰성기반최적설계를 수행하고 이를 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 정확성을 검증한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권3호
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• pp.133-147
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• 2005

LCD BLU(Back-Light Unit)의 설계에는 광선추적 기법이 많이 사용되고 있으며, 이러한 기법을 통하여 도광판 전면으로 출사되는 빛의 휘도, 휘도의 균일도, 광효율 등을 수치적으로 예측할 수 있다. 휘도와 휘도의 균일도 등과 같은 항목은 BLU 설계에 있어서 매우 중요한 요소 중의 하나이며, 이러한 BLU의 광학적 특성은 도광판의 후면에 인쇄된 잉크패턴에 가장 많을 영향을 받고 있다 따라서 높은 휘도와 균일도를 발생시킬 수 있는 최적화된 잉크패턴을 설계하는 것은 BLU의 설계에 있어서 가장 중요한 부분 중의 하나이다. 본 논문에서는 최적의 잉크패턴을 설계하기 위하여 직접탐색(Direct Search) 기법 중에서 Holder Mead의 심플렉스탐색(Simplex Search) 알고리즘을 적용하였다. 직접탐색 기법은 최적의 잉크패턴을 계산하는 것과 같은 비선형적이고, 비연속적이며, 미분불가능한 함수의 최적점을 계산하는 분야에 많이 적용되고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 실험을 통하여 심플렉스탐색 기법이 최적의 잉크패턴을 설계하는데 있어서 매우 효율적이며 안정적으로 사용될 수 있음을 보여주며, 이러한 최적화 기법으로 인하여 BLU 설계기능을 개선할 수 있음을 보여준다

• 대한방사선치료학회지
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• 제26권2호
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• pp.207-216
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• 2014

목 적 : 모나코 치료계획 시스템은 몬테카를로 알고리즘을 기반으로 선량을 구현하는 대표적인 시스템이다. 모나코 치료계획 시스템에서 치료계획 완성 후, 같은 조건으로 최적화를 재 실시하여 처음과는 다른 치료계획이 만들어질 때 본 연구는 이러한 차이를 줄이는 방법을 제시하고자 한다. 대상 및 방법 : 모나코 치료계획 시스템은 세기변조방사선치료나 용적변조방사선치료를 위한 역 선량계산을 실시할 때, 두 단계를 거쳐 최적화를 실시한다. 본 연구는 우선 최적화 두 단계를 모두 실시하여 선량으로 완성된 치료계획을, 최적화 조건을 바꾸지 않고 일반적인 1단계부터 2단계까지 순차적 최적화를 실시하였다. 이때 2단계에선 펜슬 빔과 몬테카를로 알고리즘을 각각 적용하여 실험을 실시하였다. 두 가지 알고리즘의 치료계획 모두 처음 완성된 치료계획과 최적화를 재 실시한 치료계획을 비교하고 선량 측정기를 이용하여 치료선량을 평가하였다. 두 번째는 초기 완성된 치료계획에 대하여 최적화를 재 실시할 때 단계적으로 실시하여 치료계획을 완성하고 선량을 측정하였다. 결 과 : 초기 완성된 치료계획에서 동일한 조건으로 일반적인 최적화를 다시 실시한 결과는 동일하지 않았다. 치료계획시스템의 비교에서 보면 유사한 선량-용적 히스토그람은 유사한 경향을 나타내지만 최고선량, 선량 균질도 및 제한 선량 등은 최적화 조건을 만족 시키지 못하는 다른 값을 보였다. 또한 선량측정비교에서도 20%이상 다르게 나타냈다. 또한 선량 알고리즘이 달라져도 다른 측정 값이 나왔다. 반면, 단계적 최적화를 실시 할 경우에는, 초기 치료계획과 비교하였을 때 종양 및 정상 장기의 선량 분포가 5% 이하의 차이를 보였다. 결 론 : 치료계획의 최적화 과정은 수 많은 시행 착오를 수행하며 궁극적인 해를 찾아가는 과정이다. 이때 초기 치료계획의 완성만을 신뢰하며 최적화를 실시하면 또 다른 치료계획이 만들어 질 수 있다. 유사한 경향을 보이긴 하지만, 반드시 최적화 조건을 만족한다고 볼 수 없기 때문에, 최적화 과정을 재 실시할 경우에는 반드시 단계적인 최적화 과정을 통하여 선량분포를 확인하면서 순차적으로 최적화 조건을 적용해야 할 것이다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제40권3호
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• pp.124-131
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• 2015

원료물질 또는 공정부산물을 가공하거나 이를 원료로 하여 제조된 제품인 가공제품은 함유된 천연방사성핵종(우라늄, 토륨, 포타슘 등)으로부터 감마선 방출로 외부피폭을 유발할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 방사성핵종 농도 우라늄 토륨 $1Bq{\cdot}g^{-1}$, 포타슘 $10Bq{\cdot}g^{-1}$을 가정하고 평형상태의 감마선방출을 가정하여 최종사용자의 사용환경을 반영하여 몬테칼로 전산모사로 복셀팬텀인 ICRP 기준팬텀과 ICRP 권고 103을 적용하여 가공제품의 연간피폭선량을 계산하고 체계를 개발하였다. 가공제품은 사용환경에 따라 피부비밀착형(석고보드, 음이온 벽지, 음이온 페인트)과 피부밀착형(팔찌, 목걸이, 벨트, 뜸질기)으로 구분하였고 기하학적 모델링은 일반가구가 거주하는 주택의 유형 분포추이와 설계지침을 반영하여 룸모델링($3m{\times}4m{\times}2.8m$ 보수적으로 밀폐된 방)과 복셀팬텀 분할면에 직접 가공제품을 모사하였다. 사용시간은 한국형 노출지수 개발 및 운영체계 구축 보고서를 참고하였으며 알 수 없는 제품은 보수적으로 24시간을 가정하였다. 본 연구에서 가공제품의 연간 유효선량은 0.00003 ~ 0.47636 mSv로 평가되었으며 벨트류 장기등가선량률을 확인하여 복셀팬텀에 가공제품을 직접 모사하는 것의 의미를 확인하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제35권4호
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• pp.345-352
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• 2012

우리나라 여성들의 유방암 발생률이 빠르게 증가하면서 최근 유방검사에 대한 관심과 함께 촬영건수가 급격하게 증가하고 있다. 유방촬영술은 유방암을 조기에 진단할 수 있는 유일한 방법이지만 방사선 피폭에 의한 위해를 간과 할 수 없다. 따라서 유방촬영시 유방 조직 내 흡수되는 방사선량을 계산하는 것은 방사선 피폭에 대한 방호대책을 위해 중요할 수 밖에 없다. 인체 내에 흡수되는 방사선량은 직접 측정이 불가능하기 때문에 통계적인 계산방법이 사용되는데, 기존의 통계적 계산방법들은 인체모형팬텀을 사용하여 인체내부 구조를 묘사함으로써 방사선과 물질과의 상호작용을 전산모사 하도록 하였다. 그러나 최근 인체내 흡수선량 계산에 가장 정확한 것으로 알려진 몬테카를로 방법에서 Geant4 code을 이용한 전산모사는 CT의 DICOM 파일을 이용하여 실제 인체의 해부학적 구조를 그대로 재현함으로써 정확한 선량계산을 할 수 있도록 하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 유방조직 내 흡수선량을 계산하기 위해 Geant4 code를 이용한 전산모사를 실행하였고, Geant4가 제공하고 있는 DICOM 변환 파일을 이용함으로써 CT image data에서 표현된 인체구조를 시뮬레이션에 필요한 geometry로 변환하여 사용하였다. 또한 시뮬레이션에 의한 계산선량값(calculated dose)과 선량계(PTW ion chamber)를 이용한 측정선량 값(measured dose)을 비교함으로써 DICOM 파일을 연동한 Geant4의 선량계산이 유용한지를 검증하고자 하였다. 그 결과 28 kVp, 190 mAs의 조건에서 선량계를 이용한 측정선량 값과 시뮬레이션에 의해 계산된 선량 값의 오차백분율은 0.08 %에서 0.33 %인 것으로 조사되었고, 28 kVp, 70 mAs에서 선량 값의 오차백분율은 0.01 %에서 0.16 %의 결과를 보여 허용오차범위인 2 %이내의 결과를 나타내었다. 따라서 Geant4 시뮬레이션을 통한 흡수선량 계산은 유방촬영에서 유방 조직 내 흡수선량을 측정함에 유용한 것으로 조사되었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권2호
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• pp.37-45
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• 2022

경사제의 평균 잔류수명을 간편하게 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 누적피해의 시간 이력 자료를 기반으로 하는 추계학적 확률모형과 다르게 내구수명의 분포함수를 이용하여 평균 잔류수명을 추정하는 방법이다. 설계 내구수명과 과거 하중이력에 따라 전문가들이 판단한 내구수명의 상한치와 하한치 그리고 그 발생 가능성을 활용하여 분포함수의 모수도 쉽게 추정할 수 있다. 본 연구에서 제시된 간편법을 전면이 TTP로 피복된 경사제에 적용하였다. TTP 피복재의 시간에 따른 누적피해에 대한 모형실험 자료가 있는 동일 조건에 대하여 WP(Wiener Process) 기반의 추계학적 확률모형도 MCS(Monte-Carlo Simulation) 기법과 함께 적용하였다. 각각의 해석 방법으로부터 얻어진 결과들을 MTTF(Mean Time To Failure)와 함께 비교하여, 실제 발생 가능한 시간에 따른 모든 형태의 피해경로에 대하여 경사제의 내구수명 분포함수는 대수정규분포를 따른다는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 본 연구에서 제시된 간편법으로 추정된 경사제의 재령에 따른 평균 잔류수명을 WP 기반 추계학적 확률모형의 결과와 비교하였다. 일정한 재령까지는 누적피해의 증가 형태와 관계없이 비교적 잘 일치하였으나, MTTF 근방의 재령에서는 선형적인 증가와 대수적인 증가 형태에서 어느 정도 차이를 보이고 있다. 따라서 불확실성을 올바로 고려하기 위해서는 추계학적 확률모형을 사용하는 것이 바람직하지만, 본 연구에서 제시한 간편법은 누적피해에 대한 시간 이력 자료를 필요로 하지 않기 때문에 항만 구조물에 대하여 평균 잔류수명 기반의 예방적 유지관리를 신속하게 계획할 필요성이 있는 경우에 유용하게 활용될 수 있다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권9호
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• pp.4049-4054
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• 2014

Background: Race and ethnicity are significant factors in predicting survival time of breast cancer patients. In this study, we applied advanced statistical methods to predict the survival of White non-Hispanic female breast cancer patients, who were diagnosed between the years 1973 and 2009 in the United States (U.S.). Materials and Methods: Demographic data from the Surveillance Epidemiology and End Results (SEER) database were used for the purpose of this study. Nine states were randomly selected from 12 U.S. cancer registries. A stratified random sampling method was used to select 2,000 female breast cancer patients from these nine states. We compared four types of advanced statistical probability models to identify the best-fit model for the White non-Hispanic female breast cancer survival data. Three model building criterion were used to measure and compare goodness of fit of the models. These include Akaike Information Criteria (AIC), Bayesian Information Criteria (BIC), and Deviance Information Criteria (DIC). In addition, we used a novel Bayesian method and the Markov Chain Monte Carlo technique to determine the posterior density function of the parameters. After evaluating the model parameters, we selected the model having the lowest DIC value. Using this Bayesian method, we derived the predictive survival density for future survival time and its related inferences. Results: The analytical sample of White non-Hispanic women included 2,000 breast cancer cases from the SEER database (1973-2009). The majority of cases were married (55.2%), the mean age of diagnosis was 63.61 years (SD = 14.24) and the mean survival time was 84 months (SD = 35.01). After comparing the four statistical models, results suggested that the exponentiated Weibull model (DIC= 19818.220) was a better fit for White non-Hispanic females' breast cancer survival data. This model predicted the survival times (in months) for White non-Hispanic women after implementation of precise estimates of the model parameters. Conclusions: By using modern model building criteria, we determined that the data best fit the exponentiated Weibull model. We incorporated precise estimates of the parameter into the predictive model and evaluated the survival inference for the White non-Hispanic female population. This method of analysis will assist researchers in making scientific and clinical conclusions when assessing survival time of breast cancer patients.

• Current Optics and Photonics
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• 제4권3호
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• pp.174-185
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• 2020

Multiscattering occurs when a laser transmits into dense atmosphere targets (e.g. fogs, smoke or clouds), which can cause depolarization effects even though the scattering particles are spherical. In addition, multiscattering effects have additional information about microphysical properties of scatterers. Thus, multiscattering can be utilized to study the microphysical properties of the liquid water cloud. In this paper, a Monte Carlo method was used to simulate multi-scattering transmission properties of Lidar signals in the cloud. The results showed the slope of the degree of linear polarization (SLDLP) can be used to invert the extinction coefficient, and then the cloud effective size (CES) and the liquid water content (LWC) may be easily obtained by using the extinction coefficient and saturation of the degree of linear polarization (SADLP). Based on calculation results, a microphysical properties inversion method for a liquid cloud was presented. An innovative multiscattering polarization Lidar (MSPL) system was constructed to measure the LWC and CES of the liquid cloud, and a new method based on the polarization splitting ratio of the Polarization Beam Splitter (PBS) was developed to calibrate the polarization channels of MSPL. By analyzing the typical observation data of MSPL observation in the northern suburbs of Nanjing, China, the LWC and CES of the liquid water cloud were obtained. Comparisons between the results from the MSPL, MODIS and the Microwave radar data showed that, the microphysical properties of liquid cloud could be retrieved by combining our MSPL and the inversion method.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제25권4호
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• pp.355-362
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• 2012

건전성 예측은 구조물의 고장이 발생될 때까지 남은 시간인 잔존유효수명을 예측하는 것으로, 이는 안전 및 정비 계획과 직접적으로 연관되기 때문에 매우 중요하다. 건전성 예측방법에는 물리모델 기반방법, 데이터 기반방법과 두 방법의 장점을 통합하는 방법이 있으며, 본 연구에서는 잔존수명 예측의 정확도가 모델변수 추정과 직접적으로 관련되는 물리모델 기반 건전성 예측에 초점을 맞춘다. 물리모델기반 건전성 예측에서는 모델변수 추정을 통해 시스템 상태의 장기 예측이 가능하지만, 대부분의 실제 구조물들의 상태모델은 여러 개의 모델변수를 포함함은 물론이고, 그 변수들이 서로 상관되어 있기 때문에 모델변수를 추정하는 일은 간단한 문제가 아니다. 본 연구에서는 물리모델 기반 건전성 예측을 위한 세 가지 변수 추정방법들의 차이를 논한다. 이 세 가지 방법들은 파티클 필터, 전반적인 베이지안 접근법, 그리고 순차적인 베이지안 접근법으로 모두 베이지안 추론이라는 하나의 이론적 바탕에 기반하지만, 샘플링 방법이나 갱신 절차 등에서 차이가 있다. 균열성장을 표현하는 Paris 모델의 변수 추정을 통해 세 가지 방법의 차이점이 논해지고, 건전성 예측 메트릭을 이용하여 정량적 차이를 표현한다. 파티클 필터방법이 건전성 예측 메트릭 측면에서 가장 높은 성능을 나타내었지만, 전반적인 베이지안 방법은 파티클 필터방법과 근소한 차이를 보이면서도 데이터가 집단으로 존재할 때에는 가장 효율적인 방법으로 나타났다.