KR101914619B1 - 데이터 확장을 이용한 방사능 측정방법 및 방사능 측정시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 데이터 확장을 이용한 방사능 측정방법 및 방사능 측정시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따른 데이터 확장을 이용한 방사능 측정방법은 에너지 스캐닝과 시간 스캐닝을 하면서 방사능을 측정하는 단계와; 상기 스캐닝 결과 얻어지는 시간-에너지에 관한 데이터 세트로부터 데이터베이스를 마련하는 단계와; 랜덤분포핏팅을 통해 상기 데이터베이스를 확장하는 단계와; 상기 데이터베이스로부터 원하는 시간의 방사능 측정값을 얻는 단계를 포함한다.

Description

데이터 확장을 이용한 방사능 측정방법 및 방사능 측정시스템{Method for measuring radioactivity using data extending and System for measuring radioactivity}

본 발명은 데이터 확장을 이용하며 단시간 내에 높은 정확도로 방사능을 측정하는 방법 및 방사능 측정시스템에 관한 것이다.

종래 방사능 측정방법은 검출기를 통하여, 시료 혹은 방사성을 띄는 물질을 직접 측정하여, 총방사능량이 얼마인지 측정하는 방식이다.

이러한 방사능 측정방법은 실시간의 누적된 최종결과가 나올 때까지 기다리면서 최종 누적된 결과를 분석하여 핵종방사능값을 산정하는데, 측정이 완료되는 시점까지 기다려야 하는 불편함이 있다.

특히, 종래 방사능측정방법은 검출이 어렵거나 붕괴가 잘되지 않는 핵종의 경우는 2~3일 혹은 그 이상 장시간 측정이 요구되기 때문에 시급히 분석결과가 나와야 되는 상황일 경우 특히 문제된다. 예를 들어, 발전소 내의 이상징후를 급히 방사성분석을 통해서 판단해야 할 경우에 종래 방사능측정방법에서 필요한 긴 측정시간이 문제된다.

일본 특허공개 제2013-213807호(2013년 10월 17일 공개)

따라서 본 발명의 목적은 데이터 확장을 이용하며 단시간 내에 높은 정확도로 방사능을 측정하는 방법 및 방사능 측정시스템을 제공하는 것이다.

상기 본 발명의 목적은 데이터 확장을 이용한 방사능 측정방법에 있어서, 에너지 스캐닝과 시간 스캐닝을 하면서 방사능을 측정하는 단계와; 상기 스캐닝 결과 얻어지는 시간-에너지에 관한 데이터 세트로부터 데이터베이스를 마련하는 단계와; 랜덤분포핏팅을 통해 상기 데이터베이스를 확장하는 단계와; 상기 데이터베이스로부터 원하는 시간의 방사능 측정값을 얻는 단계를 포함하는 것에 의해 달성된다.

상기 랜덤분포핏팅에서는 포아송분포를 핏팅하며, 상기 방사능 측정값을 얻는 단계에서는 확장된 데이터베이스를 이용할 수 있다.

상기 방사능 측정값을 얻는 단계에서는 데이터 랜덤 추출 기법을 이용할 수 있다.

상기 데이터 랜덤 추출 기법은 몬테칼로 기법을 포함할 수 있다.

상기 에너지 스캐닝은 측정 에너지 범위를 다수의 동일 에너지 구간으로 나누어 수행될 수 있다.

상기 시간 스캐닝에서는 일정한 시간 간격 별로 상기 에너지 구간 별로 방사능 붕괴회수를 카운트할 수 있다.

상기 확장된 데이터베이스를 형성하는 데이터 세트는 3,000개 내지 6,000개일 수 있다.

상기 본 발명의 목적은 데이터 확장을 이용한 방사능 측정방법에 있어서, 제1시간동안 복수의 시각에서의 핵종별 방사능 붕괴 특성을 측정하여 데이터베이스를 만드는 단계와; 랜덤분포 핏팅을 통해 상기 데이터베이스를 확장하는 단계와; 상기 확장된 데이터베이스를 이용하여 상기 제1시간 이후의 제2시간 동안의 핵종별 방사능 붕괴 특성을 예측하는 단계를 포함하는 것에 의해 달성된다.

상기 랜덤분포핏팅에서는 포아송 분포로 핏팅하고, 상기 예측단계에서는 데이터 랜덤 추출 기법을 이용할 수 있다.

상기 본 발명의 목적은 데이터 확장을 이용한 방사능 측정시스템에 있어서, 방사능 측정부; 상기 방사능 측정부와 연계되어 에너지 스캐닝과 시간 스캐닝을 하는 스캐 닝부; 상기 스캐닝부에서 얻은 시간-에너지에 대한 데이터 세트로부터 데이터베이스를 형성하는 데이터베이스부; 포아송 분포 핏팅을 이용하여 상기 데이터베이스를 확장하는 랜덤분포 핏팅부와; 상기 데이터베이스부의 확장된 데이터베이스를 이용하여 원하는 시간의 방사능 측정값을 추출하는 추출부를 포함하는 것에 의해 달성된다.

상기 추출부는 방사능 측정값을 추출하기 위해 데이터 랜덤 추출 기법을 이용할 수 있다.

상기 데이터 랜덤 추출 기법은 몬테카를로 기법을 포함할 수 있다.

상기 에너지 스캐닝은 측정 에너지 범위를 다수의 동일 에너지 구간으로 나누어 수행될 수 있다.

상기 시간 스캐닝에서는 일정한 시간 간격 별로 상기 에너지 구간 별로 방사능 붕괴회수를 카운트할 수 있다.

상기 확장된 데이터베이스를 형성하는 데이터 세트는 3,000개 내지 6,000개일 수 있다.

본 발명에 따르면 데이터 확장을 이용하며 단시간 내에 높은 정확도로 방사능을 측정하는 방법 및 방사능 측정시스템이 제공된다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 방사능 측정방법을 나타낸 순서도이고,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 방사능 측정방법에서 에너지 스캔닝을 설명하기 위한 도면이고,
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 방사능 측정방법에서 시간 스캐닝을 설명하기 위한 도면이고,
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 방사능 측정방법에서 단위시간당 스캐닝을 하는 방법을 설명하기 위한 도면이도,
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 방사능 측정시스템을 나타낸 도면이고,
도 6 및 도 7은 본 발명에 따라 얻은 측정스펙트럼을 나타낸 것이고,
도 8 및 도 9는 본 발명에 따른 랜덤분포 핏팅 검증 결과를 나타낸 것이다.

이하 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세히 설명한다.

첨부된 도면은 본 발명의 기술적 사상을 더욱 구체적으로 설명하기 위하여 도시한 일 예에 불과하므로 본 발명의 사상이 첨부된 도면에 한정되는 것은 아니다. 또한 첨부된 도면은 각 구성요소 간의 관계를 설명하기 위해 크기와 간격 등이 실제와 달리 과장되어 있을 수 있다.

본 발명은 발전소내의 방사성 시료, 환경중 방사성 시료 및 기타 여러 가지 방사능측정이 필요한 경우에서 측정시간을 단축시키고 최종 방사능치를 예측 및 정량화하는 것이다.

본 발명에서는 긴급시료 및 방사능준위가 낮은 시료의 방사능분석에서 기존의 측정시간을 단축시키기 위하여 초기의 측정자료에서 랜덤샘플링과 몬테칼로 모사를 적용하여 최종 방사능치를 예측 및 스펙트럼의 최종모습을 계산한다.

종래의 측정방법은 검출기를 통하여 장시간 측정 후, 측정결과를 분석하고 평가하였는데, 특히 저준위 방사능 시료 등 장시간의 측정이 필요할 경우, 짧게는 1일에서 길게는 3일 이상의 측정이 요구되기도 한다.

본 발명은 이러한 종래의 측정방법에서 시간 스캐닝을 적용하여 핵종별 방사능 붕괴의 특성 및 검출기의 검출패턴을 파악하여, 초기에 측정되는 자료를 데이터베이스화한다. 만들어진 데이터베이스를 이용하여, 최종측정치를 예측함으로써 빠른 시간 내에 측정결과를 산출할 수 있다.

본 발명은 측정이 어렵거나 방사능붕괴가 약한 샘플의 경우에도, 방사능패턴을 저장 및 저장된 패턴을 몬테칼로 방법에 의하여 약 3000초 ~ 10000초 정도의 데이터로부터 방사능측정의 최종측정 결과를 예측하고 검출기의 측정치 피크 등도 예측하여 최종측정을 단시간에 예상/완료하는 방법에 관한 것이다.

본 발명에서는 방사능측정 초기에 방사능패턴을 그대로 저장 및 활용하기 위해서 단위시간마다(예: 1초 단위, 2초 단위, 5초 단위.....등등) 일정하게 방사능붕괴수를 카운트(계수)하는 시간 스캐닝의 정보와 그 측정 때마다, 단위에너지 간격(예: 0.1eV, 0.1keV, 0.1MeV.....등등)으로 각 해당에너지별 정보를 별도로 저장한다.

저장된 정보를 일정시간 동안 모으면 기존의 측정스펙트럼과 시간 스캐닝에 의한 방사능붕괴 패턴정보가 유의한 수준으로 쌓여 데이터베이스가 마련된다. 여기서의 일정시간은, 예를 들어, 측정패턴(또는 방사능패턴)을 통계적으로 대표할 수 있는 충분한 시간을 얘기하며, 2,000초 이상 또는 3,000초 이상이거나 2,000개 이상의 데이터 또는 3,000개 이상의 데이터를 얻는 시간일 수 있다. 더 자세히는 2,000초 내지 10,000초, 2,500초 내지 8,000초, 2,500초 내지 6,000초 또는 3,000초 내지 5,000초이거나, 2,000개 내지 10,000개, 2,500개 내지 8,000개, 2,500개 내지 6,000개 또는 3,000개 내지 5,000개의 데이터를 얻는 시간일 수 있다.

이러한 데이터베이스를 가지고 기존의 측정방식인 최종측정시간대에 해당되는 최종 측정치와 최종 스펙트럼을 예측 및 도출하게 된다.

시간 스캐닝과 에너지 스캐닝의 정보를 초기측정과 동시에 별도의 저장공간에 수집함으로써, 측정된 정보에 수집된 패턴정보를 랜덤하게 뿌려주어 측정스펙트럼과 추가로 예측되는 스펙트럼을 합하여, 최종 측정결과를 예측하게 된다.

시간 스캐닝과 에너지 스캐닝의 정보에는 측정하고자 하는 방사능물질 혹은 방사성핵종의 붕괴특성이 그대로 저장되어 있다. 마련된 데이터베이스에는 측정하고자 하는 방사성물질 혹은 방사성핵종의 붕괴특성이 그대로 표현될 수 있는 고유의 방사능 특성이 반영되는 고유패턴이 수집되어 있다.

경우에 따라 데이터베이스의 정보가 충분하지 않을 수 있다. 즉 초기 정보가 부족한 경우 등인데, 예를 들면 초기 1,000초 이하 혹은 500초 정도의 자료만 있는 경우(데이터 세트의 개수도 2,000개 이하, 1,000개 이하 또는 500개 이하)이다. 부족한 초기자료를 이용하여 해당 에너지채널에서 단위시간당 카운트의 패턴을 도출해야 하는데 이때 필요한 것이 랜덤분포 핏팅이다.

즉 초기의 비교적 적은 자료의 단위시간당 카운터의 빈도분포를 먼저 정리하고 이러한 빈도분포에서 예상되는 포아송 분포를 핏팅한다. 포아송 분포를 핏팅하게 되면, 단위시간당 각 카운터에 대한 내삽하고 핏팅된 완벽한 한조의 포아송 분포곡선을 얻게 된다. 얻어진 포아송 분포곡선에 부합되는 단위시간당 카운트의 각 빈도분포에 비례하는 분포가 되도록 필요한 만큼의 랜덤 데이터를 생성하여 랜덤추출하게 되면 비교적 적은 초기측정치로도 최종스펙트럼을 예측할 수 있다.

이렇게 마련된 방사능붕괴의 고유패턴이 저장된 데이터베이스를 몬테칼로방법에 의하여 랜덤하게 생성하면, 랜덤하게 생성하는 과정에 의해서 측정하고자 하는 방사성물질 혹은 방사성핵종의 핵종의 특성을 그대로 모사하고 최종측정결과의 스펙트럼을 미리 만들어 낸다.

이에 의해 방사능 측정시간을 크게 단축하고 분석시간도 대폭단축하며 측정을 최적화 할 수 있게 된다.

본 발명에서 구현하는 몬테칼로방법에 의한 방사능패턴정보의 저장은 별도의 저장부를 이용하여 수행될 수 있으며, 시간 스캐닝과 에너지 스캐닝이 동시에 이루어질 수 있다.

시간 스캐닝은 일정한 시간간격마다, 방사능붕괴의 개수를 저장하는 것이며, 이때 에너지 스캐닝 정보가 함께 저장된다. 에너지 스캐닝은 검출기에서 측정할 수 있는 방사능 붕괴에너지의 범위를 정하고 그 범위의 에너지를 단위간격으로 쪼개어 각각의 채널을 구성하는 것이다.

예를 들면, 에너지 범위가 0MeV ∼ 3MeV이고 에너지 스캐닝을 위하여 4000개의 채널로 나눈다면 3MeV/4000채널이므로 각각 쪼개진 단위에너지는 0.00075MeV/채널이 되며, 단위에너지간격은 0.00075MeV로써 이 간격으로 최대 3MeV까지 에너지가 분배되는 것이다.

에너지 분배가 끝나면, 각 에너지 대역에 해당하는 방사능 붕괴는 해당되는 에너지채널에 카운트가 된다. 단 카운트가 되는 특성 즉 패턴을 그대로 간직하기 위해서 각 해당 에너지 채널에서의 단위시간당 카운트도 데이터베이스화 하여 저장한다.

예를 들어, 600keV 즉 0.6MeV 에너지 채널에 해당하는 방사능 붕괴의 카운트 및 패턴을 데이터베이스화한다는 뜻은 단위시간을 1초로 했을 경우에 대해서 0.6MeV채널에서 처음 1초 동안에 2번 붕괴하고, 다음 1초 동안에 1번 붕괴, 그다음 1초 동안에 3번 붕괴, 그 다음 1초 동안에 1번 붕괴, 그 다음 1초 동안에 2번 붕괴, 그 다음 1초 동안에 1번 붕괴, 그 다음 1초 동안에 3번 붕괴하는 식으로 각각의 1초 동안에 붕괴된 계수들을 데이터베이스화하는 것이다.

이렇게 데이터베이스화하면, 1초 동안에 붕괴한 계수들을 1번 붕괴한 것 2번 붕괴한 것 그리고 3번 붕괴한 것 혹은 4번 붕괴한 것까지 전체적으로 빈도분포가 패턴화된다. 이것은 일종의 통계적인 분포를 띄게 되는데, 충분한 데이터가 수집되면 통계적인 패턴이 결정된다고 할 수 있다.

따라서 충분한 통계적 패턴이 저장된 데이터베이스를 랜덤하게 발생시키는 것 또한 바로 방사능붕괴의 통계적 패턴을 그대로 따르게 된다. 이러한 방법을 통하여 방사능붕괴를 몬테칼로 방법으로 재현할 수 있으며, 이러한 방법을 기존의 측정시간이 요구되는 시점까지 연장하면 최종 스펙트럼과 측정치를 도출할 수 있게 되는 것이다.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 방사능 측정방법을 나타낸 순서도이다.

먼저, 시료의 방사능을 측정한다(S101). 이는 검출기를 이용한 방사능 측정 준비를 의미한다.

다음으로 에너지 스캐닝(S102)과 시간 스캐닝(S103)을 수행한다. 이 단계에서는 방사능측정을 하는 검출기로부터 측정된 방사선의 에너지를 해당하는 채널에 저장하는 에너지 스캐닝을 수행한다. 또한 에너지 스캐닝 때 해당하는 채널에 저장될 때의 계수 즉 방사능카운트를 단위시간마다 측정하는 시간 스캐닝을 동시에 수행한다.

이 단계에서 각 단위시간마다 측정된 카운트와 에너지정보는 한 개의 데이터 세트를 구성한다(S104).

다음으로는 시간 스캐닝과 에너지 스캐닝이 된 데이터 세트를 저장(S105)하여 데이터베이스를 형성(S107)한다.

데이터베이스는 각 데이터 세트의 집합으로, 방사능 측정이 될 때 에너지 스캐닝과 시간 스캐닝에 의해서 생성된 단위시간마다 측정된 방사선에너지와 방사선카운트의 정보가 들어진 한조의 데이터로 이루어진 집합을 의미한다.

다음으로 랜덤분포핏팅을 수행(S108)하며, 이에 의해 데이터 세트가 추가로 생성되어 데이터베이스가 확장된다.

이 단계는 초기측정 개수가 적을 경우, 정밀한 방사능 붕괴패턴을 만들기 위하여 단위시간당 해당에너지채널의 시간스캐닝 패턴을 핏팅하는 것이다. 방사능붕괴일 경우 포아송 분포에 부합되는 단위시간당 방사능카운트의 빈도분포를 만들어 낸다. 이렇게 랜덤분포핏팅을 통하여 해당하는 포아송분포에 핏팅하여 적절한 빈도분포를 내삽/외삽하여 단위시간당 방사능카운트의 가능한 빈도분포를 만든 다음 이러한 빈도분포에 부합되는 단위시간당 카운트 데이터를 만들어낸다.

본 랜덤분포핏팅은 데이터 세트가 충분한 경우에는 생략될 수 있다.

다음으로 순차적으로 저장된 데이터베이스를 랜덤하게 추출(S109)하는 단계이다. 이 단계에서는 데이터베이스로 저장된 데이터 세트의 정보는 측정하고자 하는 방사능스펙트럼의 패턴을 그대로 간직하기 때문에 데이터베이스에 있는 데이터 세트 집합으로부터, 랜덤하게 원하는 개수만큼 무작위로 추출해서 측정치에 더해나간다.

예를 들어 에너지 스캐닝과 시간 스캐닝이 이루어진 단위시간이 1초라면, 앞으로 80,000초의 측정이 더 필요하다면, 80,000번을 무작위로 데이터베이스로부터 랜덤추출하면 80,000초의 측정과 동일한 효과를 나타내는 것이다. 랜덤추출에서는 몬테칼로 모사기법이 적용될 수 있다.

마지막으로 랜덤추출을 통해서 최종 스펙트럼이 완성된다(S110). 랜덤 추출 과정을 통해 얻은 측정모사값과 초기측정스펙트럼의 결과를 합하여 최종 스펙트럼을 완성할 수 있다.

도 2 내지 도 4를 참조하여 에너지 스캐닝과 시간 스캐닝에 대해 상세히 설명한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 방사능 측정방법에서 에너지 스캔닝을 설명하기 위한 도면이고, 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 방사능 측정방법에서 시간 스캐닝을 설명하기 위한 도면이고, 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 방사능 측정방법에서 단위시간당 스캐닝을 하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 2는 에너지 스캐닝을 설명하기 위한 것으로, 4MeV의 전체에너지 범위를 8,000개로 나눈 것을 나타낸다. 에너지 전체범위가 4MeV이므로, 일정한 간격을 가지는 1개 채널의 에너지는 0.0005MeV가 된다. 일정간격(채널)이 증가될 때마다 일정하게 에너지가 증가하게 되므로 500번째 채널은 0.25MeV가 된다. 방사능붕괴 때마다 에너지를 분별하는 채널이 구성되어 에너지 스캐닝이 이루어진다.

도 3은 시간 스캐닝을 나타낸 것이다. 시간 스캐닝은 해당에너지의 방사능붕괴가 단위시간마다 어떻게 측정되는지를 나타낸다. 시간 스캐닝은 단위시간당 붕괴확률로써 표현되는 방사능붕괴의 특성을 완벽하게 반영하게 된다.

도 3과 같이 방사능에너지가 500번째 채널인 0.25MeV의 에너지라고 가정하면, 500번째 0.25MeV에 해당하는 방사능붕괴가 생길 때마다, 500번째 채널에서 카운트가 된다. 카운트되는 스펙트럼은, 예를 들어, 화면 상에서 붉은색 막대처럼 단위시간마다 스펙트럼으로 카운트된다.

도 3은 특정시간에 측정되는 스펙트럼을 나타낸 것이며 도 4는 시간 스캐닝 개념을 좀 더 상세하게 설명하기 위한 것이다.

도 4는 단위시간을 1초로 가정하는 시간 스캐닝을 적용하여, 각각의 단위시간마다 방사능붕괴가 이루어지는 것을 해당 에너지 채널에서 어떻게 시간 스캐닝을 하는지 보여주는 것으로, 4초 동안의 각각의 단위시간마다의 붕괴스펙트럼을 보여주고 있다. 특정 시간부터 4초 후인 4번째 단위시간 1초 동안에 측정된 이후에도 계속해서 단위시간마다 해당에너지채널에서 시간 스캐닝이 이루어지고, 이러한 시간 스캐닝이 3000번에서 약 5000번 정도 이루어지면 통계적으로 의미있는 데이터 세트가 된다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 방사능 측정시스템을 나타낸 도면이다.

방사능 측정시스템(1)은 방사능 측정부(10), 스캐닝부(20), 데이터베이스(30), 랜덤분포핏팅부(40) 및 추출부(50)를 포함한다. 방사능 측정시스템(1)은 이 외에 사용자 인터페이스나 출력부 등을 더 포함할 수 있다.

위에서 설명한 바와 같이 방사능 측정부(10)와 스캐닝부(20)에서 측정한 데이터 세트는 데이터베이스(30)를 형성한다. 랜덤분포핏팅부(40)에서는 테이터베이스(30)를 확장하고 추출부(50)에서는 확장된 데이터베이스(30)를 이용하여 측정스펙트럼을 마련한다.

이하에서는 실제 측정결과를 통해 본 발명을 설명한다.

도 6 및 도 7은 본 발명에 따라 얻은 측정스펙트럼을 나타낸 것이다.

I-131과 Cs-137의 방사능을 측정한 초기값으로 80,000초 측정치와 거의 같은 결과가 나오는지 모사하였다. 실제 몬테칼로에 사용된 데이터 세트는 단위시간 1초로 하여 수집된 각 스펙트럼의 에너지채널에 대한 시간 스캐닝자료로써 5,000개를 이용하였다. 즉 초기 5,000초 측정된 자료가 이용되었다.

도 6은 I-131(637keV)의 결과를 나타낸 것으로 5,000개의 자료를 랜덤추출하여 80,000개를 생성하여 만들어낸 모사결과가 실제 최종측정치 80,000초 결과와 비교한 것이다. 도면과 같이 모사와 실제 측정결과가 거의 일치하고 있다.

도 7은 Cs-137(661.3keV)의 결과를 나타낸 것으로 5,000개의 자료를 랜덤추출하여 80,000개를 생성하여 만들어낸 모사결과가 실제 최종측정치 80,000초 결과와 비교한 것이다. 도면과 같이 모사와 실제 측정결과가 거의 일치하고 있다.

도 8 및 도 9는 본 발명에 따른 랜덤분포 핏팅 검증 결과를 나타낸 것이다.

도 8은 I-131의 2,000초 데이터(초당 1개의 데이터로 총 2,000개 데이터)를 이용하여 1분당 발생율을 0.67로 했을 때 샘플데이터와 이론값을 같이 나타낸 것이다.

도 9는 CsI-137의 2,000초 데이터((초당 1개의 데이터로 총 2,000천개 데이터)를 이용하여 1분당 발생율을 1.85로 했을 때 샘플데이터와 이론값을 같이 나타낸 것이다.

도 8 및 도 9에서 x축은 단위시간당 붕괴횟수이며 y축은 각각의 카운트에 대해 누적한 빈도분포이다.

도 8 및 도 9를 보면 랜덤분포 핏팅이 실제 데이터를 표현하고 있음을 알 수 있다. 따라서 2,000개의 데이트 세트를 이용하여, 단위시간 1초마다의 붕괴되는 붕괴수의 빈도분포를 포아송분포로 핏팅하면 보다 훨씬 많은 데이트 세트 개수로 확장할 수 있음을 알 수 있다.

전술한 실시예는 본 발명을 설명하기 위한 예시로서, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양하게 변형하여 본 발명을 실시하는 것이 가능할 것이므로, 본 발명의 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (15)

1. 데이터 확장을 이용한 방사능 측정방법에 있어서,
   제1시간 동안 에너지 스캐닝과 시간 스캐닝을 하면서 시료에 대한 방사능을 측정하는 단계와;
   상기 스캐닝 결과 얻어지는 시간-에너지에 관한 데이터 세트로부터 데이터베이스를 마련하는 단계와;
   랜덤분포핏팅을 통해 상기 데이터베이스를 시간적으로 확장하는 단계와;
   시간적으로 확장된 상기 데이터베이스로부터 상기 제1시간 이후의 제2시간 동안의 핵종별 방사능 붕괴특성을 예측하는 단계를 포함하는 방사능 측정방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 랜덤분포핏팅에서는 포아송분포를 핏팅하며,
   상기 예측 단계에서는 확장된 데이터베이스를 이용하는 것을 특징으로 하는 방사능 측정방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 예측 단계에서는 데이터 랜덤 추출 기법을 이용하는 것을 특징으로 하는 방사능 측정방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 데이터 랜덤 추출 기법은 몬테칼로 기법을 포함하는 것을 특징으로 하는 방사능 측정방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 에너지 스캐닝은 측정 에너지 범위를 다수의 동일 에너지 구간으로 나누어 수행되는 것을 특징으로 하는 방사능 측정방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 시간 스캐닝에서는 일정한 시간 간격 별로 상기 에너지 구간 별로 방사능 붕괴회수를 카운트하는 것을 특징으로 하는 방사능 측정방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기 확장된 데이터베이스를 형성하는 데이터 세트는 3,000개 내지 6,000개인 것을 특징으로 하는 방사능 측정방법.
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