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다중 핵종 구분을 위한 인공 신경망을 학습하는 학습부; 및플라스틱 섬광체를 통해 획득한 핵종 구분 대상 스펙트럼을 상기 인공 신경망에 적용하여 상기 핵종 구분 대상 스펙트럼에 대한 다중 핵종 정보를 획득하는 구분부;를 포함하며,상기 학습부는, 복수의 가우시안 에너지 브로드닝(Gaussian Energy Broadening, GEB) 값을 적용하여 MCNP(Monte Carlo N-Paricle transport code) 시뮬레이션을 통해 미리 설정된 복수의 클래스(class) 각각에 대해 생성된 복수의 시뮬레이션 스펙트럼을 포함하는 트레이닝 세트(training set)를 상기 인공 신경망에 학습시키는 인공 신경망을 이용한 플라스틱 섬광체 기반 다중 핵종 구분 장치
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제1항에서,상기 구분부는, 상기 핵종 구분 대상 스펙트럼에서 미리 설정된 채널 구간을 가지는 복수의 스펙트럼을 추출하고, 추출된 복수의 스펙트럼 각각을 상기 인공 신경망에 적용하여 획득한 복수의 결과를 기반으로 상기 핵종 구분 대상 스펙트럼에 대한 다중 핵종 정보를 획득하는,인공 신경망을 이용한 플라스틱 섬광체 기반 다중 핵종 구분 장치
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제1항에서,상기 미리 설정된 복수의 클래스는, 미리 설정된 복수의 방사선원을 기반으로 단일 핵종 또는 복합 핵종으로 이루어진 클래스들로 이루어진,인공 신경망을 이용한 플라스틱 섬광체 기반 다중 핵종 구분 장치
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제1항에서,상기 트레이닝 세트는, 상기 미리 설정된 복수의 클래스 별로 MCNP 시뮬레이션을 통해 생성된 상기 복수의 시뮬레이션 스펙트럼과 상기 미리 설정된 복수의 클래스 별로 실제 측정된 복수의 실제 스펙트럼을 포함하는,인공 신경망을 이용한 플라스틱 섬광체 기반 다중 핵종 구분 장치
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제5항에서,상기 트레이닝 세트는, 상기 복수의 시뮬레이션 스펙트럼 및 상기 복수의 실제 스펙트럼 각각에서 미리 설정된 채널 구간 별로 추출된 복수의 스펙트럼을 포함하는,인공 신경망을 이용한 플라스틱 섬광체 기반 다중 핵종 구분 장치
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제1항에서,상기 인공 신경망은, 입력 레이어(input layers), 히든 레이어(hidden layers) 및 출력 레이어(output layers)로 이루어지고, 0
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인공 신경망을 이용한 플라스틱 섬광체 기반 다중 핵종 구분 장치의 다중 핵종 구분 방법으로서,다중 핵종 구분을 위한 인공 신경망을 학습하는 단계; 및플라스틱 섬광체를 통해 획득한 핵종 구분 대상 스펙트럼을 상기 인공 신경망에 적용하여 상기 핵종 구분 대상 스펙트럼에 대한 다중 핵종 정보를 획득하는 단계;를 포함하며,상기 학습 단계는, 복수의 가우시안 에너지 브로드닝(Gaussian Energy Broadening, GEB) 값을 적용하여 MCNP(Monte Carlo N-Paricle transport code) 시뮬레이션을 통해 미리 설정된 복수의 클래스(class) 각각에 대해 생성된 복수의 시뮬레이션 스펙트럼을 포함하는 트레이닝 세트(training set)를 상기 인공 신경망에 학습시키는 것으로 이루어지는 인공 신경망을 이용한 플라스틱 섬광체 기반 다중 핵종 구분 방법
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제8항에서,상기 다중 핵종 정보 획득 단계는, 상기 핵종 구분 대상 스펙트럼에서 미리 설정된 채널 구간을 가지는 복수의 스펙트럼을 추출하고, 추출된 복수의 스펙트럼 각각을 상기 인공 신경망에 적용하여 획득한 복수의 결과를 기반으로 상기 핵종 구분 대상 스펙트럼에 대한 다중 핵종 정보를 획득하는 것으로 이루어진,인공 신경망을 이용한 플라스틱 섬광체 기반 다중 핵종 구분 방법
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제8항에서,상기 미리 설정된 복수의 클래스는, 미리 설정된 복수의 방사선원을 기반으로 단일 핵종 또는 복합 핵종으로 이루어진 클래스들로 이루어진,인공 신경망을 이용한 플라스틱 섬광체 기반 다중 핵종 구분 방법
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제8항에서,상기 트레이닝 세트는, 상기 미리 설정된 복수의 클래스 별로 MCNP 시뮬레이션을 통해 생성된 상기 복수의 시뮬레이션 스펙트럼과 상기 미리 설정된 복수의 클래스 별로 실제 측정된 복수의 실제 스펙트럼을 포함하는,인공 신경망을 이용한 플라스틱 섬광체 기반 다중 핵종 구분 방법
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제12항에서,상기 트레이닝 세트는, 상기 복수의 시뮬레이션 스펙트럼 및 상기 복수의 실제 스펙트럼 각각에서 미리 설정된 채널 구간 별로 추출된 복수의 스펙트럼을 포함하는,인공 신경망을 이용한 플라스틱 섬광체 기반 다중 핵종 구분 방법
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제8항에서,상기 인공 신경망은, 입력 레이어(input layers), 히든 레이어(hidden layers) 및 출력 레이어(output layers)로 이루어지고, 0
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제8항, 제9항, 제11항 내지 제14항 중 어느 한 항에 기재된 인공 신경망을 이용한 플라스틱 섬광체 기반 다중 핵종 구분 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위하여 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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