KR101273746B1 - 형광 ｘ-선 스펙트럼의 잡음을 제거하기 위한 필터링 방법 - Google Patents

형광 ｘ-선 스펙트럼의 잡음을 제거하기 위한 필터링 방법 Download PDF

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양상훈
박동선
이재환
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Abstract

형광 X-선 스펙트럼의 잡음을 제거하기 위한 필터링 방법을 공개한다. 본 발명은 형광 X-선 검출기가, 형광 X-선 스펙트럼을 분석하기 위해 시료에 X-선을 조사하는 단계, 시료로부터 발생되는 형광 X-선의 에너지를 기설정된 시간 동안 에너지 레벨에 따라 복수개의 채널로 구분하여 카운트하여 형광 X-선 스펙트럼을 획득하는 단계, 복수개의 채널 각각의 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00063
)의 표준편차 값(
Figure 112012023994183-pat00064
)을 계산하는 단계, 형광 X-선 스펙트럼으로부터 잡음을 제거하기 위한 필터를 선택하는 단계, 복수개의 채널 각각의 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00065
)의 표준편차 값(
Figure 112012023994183-pat00066
)에 대응하여 복수개의 채널 각각에 대한 필터의 윈도우 크기 또는 문턱 값 중 적어도 하나를 조절하는 단계, 및 조절된 윈도우 크기 또는 문턱 값에 따라 형광 X-선 스펙트럼으로부터 잡음을 필터링 하는 단계를 포함한다.

Description

형광 Ｘ-선 스펙트럼의 잡음을 제거하기 위한 필터링 방법{FILTERING METHOD FOR ELIMINATION NOISE OF X-RAY FLUORESCENCE SPECTRUM}
본 발명은 잡음을 제거하기 위한 필터링 방법에 관한 것으로, 특히 형광 X-선 스펙트럼의 잡음을 제거하기 위한 필터링 방법에 관한 것이다.
현재 전 세계적으로 환경문제, 농식품 잔류농약, 잔류 중금속 및 아동용 장난감의 중금속 검출 등 각종 중금속 및 환경에 대한 문제가 이슈가 되어 허용 기준치 이하의 함량을 인증하는 각종 제도 제정 및 캠페인을 통해 문제를 해결하기 위한 노력이 활발히 이루어지고 있다.
형광 X-선 스펙트럼 분석(X-Ray Fluorescence Spectrum Analysis)은 이러한 중금속 및 잔류농약 등을 검출할 수 있는 유용한 방법으로 잘 알려져 있다.
측정할 시료에 0.006 ∼ 10nm 사이의 파장의 X-선을 조사하여 시료를 구성하고 있는 원자들이 충분한 에너지를 받으면 들뜬 상태(excited state)가 되었다가 다시 기저 상태(ground state)로 전이 할 때 그 원자의 고유한 특성을 반영하는 2차 X-선이 발생되는데 이를 형광 X-선이라 한다.
형광 X-선 스펙트럼 분석은 이 형광 X-선에서 발생된 에너지(파장)를 레벨에 따라 카운트(계수)하여 레벨 채널별 히스토그램, 곧 에너지(파장)별 카운트 스펙트럼을 분석한다.
형광 X-선 스펙트럼을 분석함으로 시료를 구성하는 물질의 종류와 그 농도를 비파괴적으로 짧은 시간에 정확하게 얻을 수 있다. 형광 X-선 분석은 RoHS 원소 함량 분석, 고대 유물의 구성 성분 및 함량 분석, 중금속 원소 함량 분석, 토양 및 토질 분석 등에 활용될 수 있다.
형광 X-선 스펙트럼 분석은 짧은 시간에 정확한 분석 결과를 얻는 것을 목표로 한다. 그러나 형광 X-선 스펙트럼에는 원소의 형광 X-선 피크 신호 외에 잡음, 배경신호, Escape 피크, Sum 피크, 중첩 피크 등이 존재하고 있어 분석의 정확도를 떨어뜨린다.
본 발명의 목적은 형광 X-선 스펙트럼 분석의 정확도를 떨어뜨리는 여러 요인 중 잡음의 특징을 분석하고, 분석된 잡음의 특징에 따라 형광 X-선 스펙트럼의 분석 정확도를 높일 수 있도록 형광 X-선 스펙트럼의 잡음을 제거하기 위한 필터링 방법을 제공하는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 형광 X-선 스펙트럼의 잡음을 제거하기 위한 필터링 방법은 형광 X-선 검출기가, 형광 X-선 스펙트럼을 분석하기 위해 시료에 X-선을 조사하는 단계; 상기 시료로부터 발생되는 형광 X-선의 에너지를 기설정된 시간 동안 에너지 레벨에 따라 복수개의 채널로 구분하여 카운트하여 형광 X-선 스펙트럼을 획득하는 단계; 상기 복수개의 채널 각각의 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00001
)의 표준편차 값(
Figure 112012023994183-pat00002
)을 계산하는 단계; 상기 형광 X-선 스펙트럼으로부터 잡음을 제거하기 위한 필터를 선택하는 단계; 상기 복수개의 채널 각각의 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00003
)의 표준편차 값(
Figure 112012023994183-pat00004
)에 대응하여 상기 복수개의 채널 각각에 대한 상기 필터의 윈도우 크기 또는 문턱 값 중 적어도 하나를 조절하는 단계; 및 상기 조절된 윈도우 크기 또는 문턱 값에 따라 상기 형광 X-선 스펙트럼으로부터 잡음을 필터링 하는 단계; 를 포함한다.
상기 목적을 달성하기 위한 복수개의 채널 각각의 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00005
)의 표준편차 값(
Figure 112012023994183-pat00006
)은 상기 복수개의 채널 각각의 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00007
)의 제곱근 인 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 필터의 윈도우 크기 또는 문턱 값 중 적어도 하나를 조절하는 단계는 상기 복수개의 채널 각각의 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00008
)의 제곱근에 비례하여, 상기 복수개의 채널 각각에 대한 상기 윈도우의 크기를 조절하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 필터의 윈도우 크기 또는 문턱 값 중 적어도 하나를 조절하는 단계는 상기 복수개의 채널 각각의 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00009
)의 제곱근에 비례하여, 상기 복수개의 채널 각각에 대한 문턱값을 조절하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 필터는 이동평균 필터, SG 필터, 가우시안 필터 중 하나의 필터인 것을 특징으로 한다.
따라서, 본 발명의 형광 X-선 스펙트럼의 잡음을 제거하기 위한 필터링 방법은 형광 X-선 스펙트럼 분석의 정확도를 떨어뜨리는 여러 요인 중 잡음의 특징을 분석하고, 분석된 잡음 특징에 따라 형광 X-선 검출기의 필터 윈도우 크기나 문턱값을 조절하여 형광 X-선 스펙트럼의 분석 정확도 높일 수 있다.
도1 은 표준시료를 60초씩 50회 측정한 스펙트럼을 나타낸다.
도2 는 50개 스펙트럼의 채널별 평균값과의 차이값을 나타낸다.
도3 은 임의의 가우시안 신호와 임의의 가우시안 신호에 AWGN을 추가한 신호 및 임의의 가우시안 신호에 산탄잡음을 추가한 신호를 나타낸다.
도4 는 도3 의 신호들에 대해 푸리에 변환한 결과를 나타낸다.
도5 는 이동 평균 필터를 도3 의 신호에 적용한 결과를 나타낸다.
도6 은 SG 필터를 도3 의 신호에 적용한 결과를 나타낸다.
도7 은 가우시안 필터를 도3 의 신호에 적용한 결과를 나타낸다.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함으로서, 본 발명을 상세히 설명한다. 그러나, 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 설명하는 실시예에 한정되는 것이 아니다. 그리고, 본 발명을 명확하게 설명하기 위하여 설명과 관계없는 부분은 생략되며, 도면의 동일한 참조부호는 동일한 부재임을 나타낸다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 “...부”, “...기”, “모듈”, “블록” 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
형광 X-선 스펙트럼이 푸아송 분포의 특징을 가지고 있음은 알려진 사실이며, 따라서 스펙트럼에는 산탄잡음(散彈雜音 : shot noise)(푸아송 잡음 : Poisson Noise)의 특징이 나타나게 된다.
형광 X-선 스펙트럼 내에 나타나는 산탄잡음은 형광 X-선 신호의 산탄잡음, 배경 신호의 산탄잡음, 전자의 에너지 레벨 변화 시 나타나는 산탄 잡음 등이 있다.
도1 은 표준시료를 60초씩 50회 측정한 스펙트럼을 나타내고, 도2 는 50개 스펙트럼의 채널별 평균값과의 차이값을 나타낸다.
도1 은 PE_High(크롬(Cr 24) : 1003ppm, 브롬(Br 35) : 1100ppm, 카드뮴(Cd 48) : 300ppm, 수은(Hg 80) : 1100ppm, 납(Pb 82) : 1100ppm)로 제조된 표준시료를 60초씩 50회 측정한 결과와, 각 채널별 평균값과의 차이값을 나타낸다.
본 발명에서는 형광 X-선 스펙트럼의 잡음 특성을 확인하기 위하여 표준 시료를 제조하고, 표준 시료에 대해 형광 X-선 검출기로 동일한 시간 동안 복수 횟수 형광 X-선 분석을 수행하여, 획득된 복수개의 형광 X-선 스펙트럼을 분석하여 형광 X-선 스펙트럼의 잡음 특성을 분석한다.
표준 시료는 형광 X-선 스펙트럼을 분석하는 측정자가 형광 X-선 검출기에 측정되어야 하는 기댓값을 유추할 수 있도록, 측정자가 조성되는 물질의 종류 및 각 물질의 비율을 미리 설정한다. 즉 표준 시료에 대해 형광 X-선 검출기를 통해 검출되어야 하는 형광 X-선 스펙트럼을 측정자는 미리 알 수 있다. 여기서, 표준 시료를 조성하는 물질의 종류 및 비율은 측정자에 의해 다양하게 조절될 수 있다.
표준 시료가 준비되면, 형광 X-선 검출기는 표준 시료에 대해 기설정된 시간 단위로 복수 횟수로 형광 X-선 분석을 수행한다.
본 발명에서는 일예로 도1 에 도시한 바와 같이 표준 시료에 대해 60초의 시간 단위로 50회 형광 X-선 분석을 수행하여, 50개의 형광 X-선 스펙트럼을 획득하였다. 그러나 형광 X-선 분석을 수행하기 위하여 표준 시료에 대해 분석을 수행하는 시간 및 횟수는 다양하게 조절될 수 있다.
그리고 획득된 복수개의 형광 X-선 스펙트럼에 대해 분석을 수행하여, 형광 X-선 스펙트럼의 잡음 특성을 분석한다.
본 발명에서 형광 X-선 스펙트럼의 잡음 특성은 표준 시료에 대해 실제 측정한 형광 X-선 스펙트럼의 채널별 통계 값과 표준 시료에 대한 기댓값을 비교하여 획득한다. 상기한 바와 같이, 형광 X-선 스펙트럼 분석은 에너지 레벨에 따라 분류된 체널별 카운트 수이므로, 채널별 통계 값은 카운트 수에 통계 값이며, 기댓값 또한 카운트 수에 대한 기댓값이다.
형광 X-선 스펙트럼에서, 잡음은 자연 발생적 계수 프로세스의 통계적 특징 때문에 발생한다. 형광 X-선 에너지가 검출기에 도착하는 임의의 사건은 제한적인 시간 안에서 관찰된다. 이러한 프로세스에서 검출기가 각 채널에서 기설정된 시간 동안(예를 들면, 60초)의 실제 측정한 카운트 수가
Figure 112012023994183-pat00010
일 때, 동일한 시간 동안
Figure 112012023994183-pat00011
개의 카운트 수가 관찰될 확률은 푸아송 분포(Poisson distribution)에 의해 수학식 1과 같이 주어진다.
Figure 112012023994183-pat00012
(여기서,
Figure 112012023994183-pat00013
는 확률이고,
Figure 112012023994183-pat00014
는 실제 카운트 수,
Figure 112012023994183-pat00015
은 기설정된 시간 동안의 카운트 수에 대한 기댓값(즉, 기설정된 시간 동안의 기대 카운트 수))
각 채널에서의 기대 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00016
)는 수학식 1의 푸아송 분포에 따라서 주어지게 된다. 푸아송 임의의 수에서 표준편차는 실제 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00017
)의 제곱근 값이므로, 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112012023994183-pat00018
(여기서,
Figure 112012023994183-pat00019
는 형광 X-선 신호의 채널별 표준편차)
그리고 표준 시료의 표준편차(
Figure 112012023994183-pat00020
)는 기대 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00021
)에 대한 표준 편차로서, 기대 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00022
)에 대한 제곱근 값으로 계산된다. 그리고 기대 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00023
)에 대한 제곱근 값은 결국 실제 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00024
)의 표준편차 값(
Figure 112012023994183-pat00025
)에 대한 평가 값이므로, 표준 시료의 표준편차(
Figure 112012023994183-pat00026
)는, 수학식 3과 같이, 실제 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00027
)의 제곱근 값인 실제 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00028
)에 대한 표준편차 값(
Figure 112012023994183-pat00029
)으로 근사될 수 있다.
Figure 112012023994183-pat00030
(여기서,
Figure 112012023994183-pat00031
은 시료의 표준편차)
형광 X-선 스펙트럼의 각 채널은 상기한 바와 같이 푸아송 분포를 따르기 때문에 각 채널은 실제 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00032
)와 표준편차 사이에서 값이 나타난다. 따라서 형광 X-선 스펙트럼에서 각 채널의 잡음은 채널 카운트 수의 표준편차 값으로 나타나는 것으로 확인 할 수 있다.
도1 및 도2 의 실험 결과를 기초로 산탄 잡음을 확인하기 위하여 원소의 피크 신호가 있는 채널의 제곱근 값과 채널 값들의 표준편차 값을 비교해 보면 표1 과 같이 나타난다.
채널 번호 채널 평균의 제곱근(
Figure 112012023994183-pat00033
)		 채널 값들의
표준 편차(
Figure 112012023994183-pat00034
)
273 2.78 2.89
529 17.23 17.99
597 15.94 18.03
860 4.49 3.91
1600 5.52 4.34
표1 에서 살펴보면 각 채널의 제곱근 값과 채널 값들의 표준편차 값이 유사함을 확인할 수 있다.
그러나 실제 산탄잡음은 형광 X-선 신호, 배경 신호, 리드아웃(readout : 에너지 레벨에서 포톤(photon)의 변화) 등에서 발생할 수 있다. 따라서 실제 형광 X-선 검출기에서 검출되는 각 채널의 잡음은 수학식 4를 따른다.
Figure 112012023994183-pat00035
(여기서 sigma _{N _{0} 는
Figure 112012023994183-pat00036
는 형광 X-선 신호의 실제 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00037
)에 대한 표준편차,
Figure 112012023994183-pat00038
는 배경 신호에 의한 카운트 수에 대한 표준 편차,
Figure 112012023994183-pat00039
는 리드아웃에 의한 카운트 수에 대한 표준 편차)
수학식 4에 나타난 바와 같이, 실제 형광 X-선 스펙트럼에서의 잡음은 형광 X-선 신호, 배경 신호, 리드아웃 등에 의해 발생 할 수 있고, 따라서, 수학식 3에 의한 채널 카운트 수의 표준편차 값과는 오차가 발생할 수 있다. 그러나 표1 에 나타난 바와 같이, 배경 신호, 리드아웃 등에 의해 발생할 수 있는 잡음은 형광 X-선 신호의 잡음에 비해서는 상대적으로 미미하다. 그러므로 형광 X-선 신호의 잡음이 수학식 3 에 따른 채널 카운트 수의 표준편차 값에 대응하는 것으로 분석할 수 있다.
결과적으로 본 발명에 따른 형광 X-선 스펙트럼의 잡음 특성 분석을 통해 산탄잡음은 신호의 세기가 커질수록 신호대 잡음비(SNR)가 커지는 특징을 가진다는 것을 알 수 있다. 이는 상기한 실제 카운트 수가 커지는 증가율이 잡음을 나타내는 표준편차의 증가율보다 크게 되어 SNR은 커지게 되기 때문이다.
기존에 형광 X-선 스펙트럼 내에 포함된 잡음을 분석하거나 제거하기 위해 사용되는 방법으로는 푸리에 변환(Fourier Transform)을 이용한 분석, DWT(Discrete Wavelet Transform)를 이용한 분석 및 잡음 제거, 이동평균 필터, Savitsky Golay(SG) 필터, 가우시안(Gaussian) 필터 등과 같은 필터를 이용한 잡음 제거 방법이 있다.
푸리에 변환은 주어진 신호 안에 어떤 주파수 성분이 들어있는지 분석하는 방법이다. 푸리에 변환을 이용하면 신호 안에 들어있는 주파수 성분을 확인할 수 있지만, 해당 주파수 성분이 신호의 주파수인지, 잡음의 주파수인지 구분하기 어려운 문제를 가지고 있다.
도3 은 임의의 가우시안 신호와 임의의 가우시안 신호에 AWGN을 추가한 신호 및 임의의 가우시안 신호에 산탄잡음을 추가한 신호를 나타내고, 도4 는 도3 의 신호들에 대해 푸리에 변환한 결과를 나타낸다.
도4에 도시된 바와 같이, 푸리에 변환에 의한 잡음 분석 및 제거 방식은 가산 백색 가우시안 잡음(Additive White Gaussian Noise)이나 산탄 잡음이 전 주파수 대역에 걸쳐 성분이 나타나는 백색 특징을 가지고 있기 때문에, 정확하게 잡음의 주파수와 신호의 주파수를 구분하기 어렵다.
그리고 DWT는 시간과 주파수 정보를 모두 포함하는 변환 계수의 특성으로 신호 및 영상처리 분야에 있어서 효율적인 수학적 도구로서 많은 관심을 받고 있으며, 최근 여러 연구에서는 영상뿐만 아니라 분광학(Spectroscopy) 분야에서도 잡음 제거와 관련된 연구에 많이 적용 되고 있다.
DWT를 이용한 잡음제거는 기본적으로 신호와 잡음의 관계가 두 가지 가정 아래 진행된다. 첫 번째 가정은 잡음의 세기는 신호의 세기보다 작다는 것이다. 그리고 두 번째 가정은 잡음은 빠르게 변화하는 값으로 고주파수 성분을 가지고 있다. 즉 신호의 대부분의 성분은 저주파수 성분으로 구성되어 있고 가정한다.
이에 DWT 기반 잡음 제거 기법들은 신호와 잡음을 구별하기 위해 웨이블릿(Wavelet)의 다중해상도 분석 특성을 이용하고, 고주파수 성분 값들 중에서 잡음 성분을 구별하는 문턱값(Threshold)을 정의하여 잡음을 제거한다.
1994년 Donoho와 Johnstone은 잡음 신호로부터 원신호를 효율적으로 찾기 위해서 문턱처리를 기반으로 하는 웨이블릿 수축법을 제안하였다. 이 기법의 기본은 신호에 포함된 잡음을 추정하여 그 크기를 계산하고, 이에 비례하여 문턱값을 설정하는 것이나 실제의 경우 원 신호를 정확히 알지 못하기 때문에 잡음의 양을 추정하기 어렵고, 잡음분산의 크기가 같은 경우 다른 신호에 대해서 동일한 문턱값을 적용하는 문제가 있다.
그러나 산탄잡음(푸아송 잡음)은 고주파수 성분만으로 구성되지 않기 때문에 효율적인 잡음 제거가 쉽지 않으며, 문턱값(Threshold)의 설정이 어렵다.
그리고 상기한 바와 같이, 형광 X-선 스펙트럼의 잡음을 제거하는 사용되는 필터는 이동평균 필터, Savitsky Golay(SG) 필터, 가우시안 필터 등이 있다.
이와 같은 필터는 윈도우 크기 및 기타 파라미터를 조절하여 해당 위치의 평균값을 구하여 잡음 효과를 억제한다. 이동평균 필터는 윈도우 안에 있는 채널값들의 가중치를 일정하게 할당하여 평균값을 구하고, 다른 필터는 가중치를 다르게 하여 평균값을 구한다.
도5 는 이동 평균 필터를 도3 의 신호에 적용한 결과를 나타내고, 도6 은 SG 필터를 도3 의 신호에 적용한 결과를 나타내며, 도7 은 가우시안 필터를 도3 의 신호에 적용한 결과를 나타낸다.
즉 도5 내지 도7 은 도1 에 도시된 최대 30의 크기를 가지는 가우시안 곡선 신호에 2가지 잡음 타입(AWGN, 산탄 잡음)의 잡음마다 2000개 스펙트럼을 임의 생성하여 3가지 타입의 필터를 적용한 결과이다. 도5 내지 도7 에 도시된 바와 같이, 2가지 잡음 타입의 스펙트럼은 비슷한 SNR을 가진다.
표2 는 도5 내지 도7 의 2가지 잡음 타입에 따른 필터 적용 결과를 나타낸다.
잡음 타입 필터 타입 평균 SNR (dB) 표준편차
AWGN MA(W7) 37.7 2.3
Shot Noise MA(W7) 37.6 3.8
AWGN SG(W11D2) 43.1 2.9
Shot Noise SG(W11D2) 40.8 4.1
AWGN GF(W7
Figure 112012023994183-pat00040
1)		 40.8 2.5
Shot Noise GF(W7
Figure 112012023994183-pat00041
1)		 37.9 3.5
도5 내지 도7 및 표2 에 나타난 바와 같이, 이러한 필터를 사용할 때는 AWGN과 같은 잡음이 일정하게 분포되어 있는 신호에 사용할 때 최적의 결과를 얻을 수 있으나, 중간에 갑자기 큰 잡음(Outlier)이 포함되어 있는 신호에 적용할 경우 큰 잡음의 영향을 받아 왜곡된 결과를 얻게 된다.
실제로 산탄 잡음의 경우 실제 카운트 수가 작은 신호에서 중간에 갑자기 큰 잡음이 나타날 수 있다. 산탄 잡음은 신호값의 표준편차 값이기 때문에 실제 카운트 수는 작지만, 그 가운데 큰 부분에서 표준편차 값도 같이 커지므로 큰 잡음이 발생할 확률이 높아진다.
즉, 형광 X-선 스펙트럼 내에는 작은 신호와 큰 신호가 복합되어 나타나며, 상기한 바와 같이, 푸아송 분포의 특징으로 작은 신호는 상대적으로 작은 신호대 잡음비(Signal-to-noise ratio : SNR)를 가지므로, 백색 가우시안 잡음(White Gaussian Noise : WGN)이 더해졌을 때보다 이상 잡음이 나타날 확률이 더 높다. 상기한 바와 같이 기존의 필터는 형광 X-선 신호의 필터링 시에 적용할 필터의 윈도우 크기 및 문턱값이 미리 설정되어 고정되어 있으므로, 형광 X-선 스펙트럼에서의 잡음 특징은 작은 신호를 분석하여 농도를 계산할 때 결과 값의 정확도를 떨어뜨리는 요인이 된다.
이에 본 발명에서는 형광 X-선 신호의 잡음이 채널 카운트 수의 표준편차 값에 비례하는 특성을 갖고 있다는 것을 분석하였으므로, 형광 X-선 스펙트럼의 잡음 제거를 위한 필터들에서 각 채널별 윈도우의 크기를 조절하거나, 필터의 문턱값을 채널 카운트 수의 표준편차 값에 대응하여 동적으로 설정되도록 하여 형광 X-선 스펙트럼 분석의 정확도를 크게 향상 시킬 수 있다.
예를 들면, 획득된 형광 X-선 스펙트럼의 복수개의 채널 각각의 실제 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00042
)의 표준편차 값(
Figure 112012023994183-pat00043
)(즉, 수학식 2에 따른 실제 카운트 수의 제곱근 값)을 계산하고, 계산된 실제 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00044
)의 표준편차 값(
Figure 112012023994183-pat00045
)에 비례하여 채널 윈도우의 크기를 조절하여 효율적으로 잡음을 제거할 수 있으며, 정확한 형광 X-선 스펙트럼 분석이 가능하다. 즉 실제 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00046
)의 표준편차 값(
Figure 112012023994183-pat00047
)이 기설정된 기준 표준편차 값보다 크면 채널 윈도우의 크기를 크게 적용하고, 기준 표준편차 값보다 작으면 채널 윈도우의 크기를 작게 적용한다.
또한 실제 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00048
)의 표준편차 값(
Figure 112012023994183-pat00049
)이 기설정된 기준 표준편차 값보다 크면 필터의 문턱값을 실제 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00050
)의 표준편차 값(
Figure 112012023994183-pat00051
)에 비례하여 크게 설정하고, 기설정된 기준 표준편차 값보다 작으면 필터의 문턱값을 실제 카운트 수(
Figure 112012023994183-pat00052
)의 표준편차 값(
Figure 112012023994183-pat00053
)에 비례하여 작게 설정한다.
본 발명에 따른 장치는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.
따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (5)

  1. 형광 X-선 검출기가,
    형광 X-선 스펙트럼을 분석하기 위해 시료에 X-선을 조사하는 단계;
    상기 시료로부터 발생되는 형광 X-선의 에너지를 기설정된 시간 동안 에너지 레벨에 따라 복수개의 채널로 구분하여 카운트하여 형광 X-선 스펙트럼을 획득하는 단계;
    상기 복수개의 채널 각각의 카운트 수(
    Figure 112012023994183-pat00054
    )의 표준편차 값(
    Figure 112012023994183-pat00055
    )을 계산하는 단계;
    상기 형광 X-선 스펙트럼으로부터 잡음을 제거하기 위한 필터를 선택하는 단계;
    상기 복수개의 채널 각각의 카운트 수(
    Figure 112012023994183-pat00056
    )의 표준편차 값(
    Figure 112012023994183-pat00057
    )에 대응하여 상기 복수개의 채널 각각에 대한 상기 필터의 윈도우 크기 또는 문턱 값 중 적어도 하나를 조절하는 단계; 및
    상기 조절된 윈도우 크기 또는 문턱 값에 따라 상기 형광 X-선 스펙트럼으로부터 잡음을 필터링 하는 단계; 를 포함하는 형광 X-선 스펙트럼의 잡음을 제거하기 위한 필터링 방법.
  2. 제1 항에 있어서, 상기 복수개의 채널 각각의 카운트 수(
    Figure 112012023994183-pat00058
    )의 표준편차 값(
    Figure 112012023994183-pat00059
    )은 상기 복수개의 채널 각각의 카운트 수(
    Figure 112012023994183-pat00060
    )의 제곱근 인 것을 특징으로 하는 형광 X-선 스펙트럼의 잡음을 제거하기 위한 필터링 방법.
  3. 제2 항에 있어서, 상기 필터의 윈도우 크기 또는 문턱 값 중 적어도 하나를 조절하는 단계는
    상기 복수개의 채널 각각의 카운트 수(
    Figure 112012023994183-pat00061
    )의 제곱근에 비례하여, 상기 복수개의 채널 각각에 대한 상기 윈도우의 크기를 조절하는 것을 특징으로 하는 형광 X-선 스펙트럼의 잡음을 제거하기 위한 필터링 방법.
  4. 제2 항에 있어서, 상기 필터의 윈도우 크기 또는 문턱 값 중 적어도 하나를 조절하는 단계는
    상기 복수개의 채널 각각의 카운트 수(
    Figure 112012023994183-pat00062
    )의 제곱근에 비례하여, 상기 복수개의 채널 각각에 대한 문턱값을 조절하는 것을 특징으로 하는 형광 X-선 스펙트럼의 잡음을 제거하기 위한 필터링 방법.
  5. 제2 항에 있어서, 상기 필터는
    이동평균 필터, SG 필터, 가우시안 필터 중 하나의 필터인 것을 특징으로 하는 형광 X-선 스펙트럼의 잡음을 제거하기 위한 필터링 방법.
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