KR102567610B1 - Ｘｒｆ 마킹을 판독하는 장치와 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 물체를 마킹하는데 사용되는 물질과 조성물을 나타내는 XRF 신호를 판독하는 방법과 장치에 관한 것이다. 이방법은 X선이나 감마선을 물체에 조사하여 물체에서 나오는 X선 신호의 감지된 부분의 파장 스펙트럴 프로필을 필터링하여 이 프로필의 추세성분과 주기성분을 억제해 필터링된 프로필을 구하는 단계와, 소정 조건을 만족하는 필터링된 프로필내의 하나 이상의 피크들을 식별하여 이런 피크들의 파장들을 이용해 물체에 포함된 물질들의 시그니처들을 식별하는 단계를 포함한다.
Description
본 발명은 XRF(X-Ray-Fluorescence; X선 형광) 마킹에 관한 것으로, 구체적으로는 물체를 마킹하는데 사용되는 물질과 조성물을 나타내는 XRF 신호를 판독하는 기술에 관한 것이다.
XRF 마킹은 물체를 마킹하는데 사용되는 호학물질 원소들 및/또는 조성성분을 감지하고 정량화하는 기법이다. 물체의 인자/아이덴티티를 감지된 물질에 의거해 식별할 수 있다.
XRF는 1차 X선이나 감마선 조사에 의해 여기된 물질로부터의 특성 "2차"(형광) X선의 방출을 감지하는데 사용된다. 형광이란 특정 에너지의 방사선을 흡수해 다른(일반적으로 더 낮은) 에너지의 방사선으로 재방출하는 것을 말한다. XRF 현상은 단파장 X선이나 감마선에 노출된 물질들이 원자의 내부 궤도로부터 전자들을 방출해, 높은 궤도의 전자들을 낮은/내부 궤도로 떨어지게 하고, 그 도중에 2개의 궤도 사이의 에너지차에 해당하는 에너지를 갖는 광자를 방출한다는 사실을 근거로 한다. 원소들마다 특성에너지가 다른 전자궤도/각(shell)을 가져, 물체/물질로부터의 XRF 반응의 스펙트럴 프로필은 이 물체/물질에 포함된 각각의 원소와 그 양을 나타낸다.
물질들의 위조와 공급망 전환은 많은 분야에 영향을 주는 현상이다. 원료, 전자제품, 폴리머, 의약품을 포함한 많은 내부품질 물질들이 비양심적인 제조업자들에 의해 위조되어 "브랜드" 회사와 관련된 모조상표를 붙여 공급망에 진입된다. 이를 위해, 물체/물질을 식별하고 그 소스/제조업자/소유주 및/또는 각종 인자들을 판단하는데 XRF 마킹을 적용하여, 오리지널 물질/상품과 위조 물질/상품을 구분하는 기술이 다양하게 알려져 있다. 오리지널 물질과 위조 물질의 화학적 위장이 비슷하여, 어떤 기술들은 (특정의 공지된 XRF 시그니처(signature)를 갖는 물질 조성과 같은) 추가 XRF 마커들을 물체에 특정하게 첨가하여 물체나 특정 인자(예; 소스)를 식별하기도 한다.
USP8,590,800은 화학적 마킹제를 함유한 물건을 인증 및/또는 식별하는 방법을 소개하는데, 이 마킹제는 담체로서 마커 안에 분리불가능하게 둘러싸이고 마커 원소 형태로 소정의 화학적 원소 및/또는 화합물들을 함유하며, 그 농도는 소정의 암호코드에 의거하며, 이 방법은 i) 화학적 마킹제의 마커 원소를 정성적으로 및/또는 정량적으로 식별하는 단계와, ii) 앞에서 식별된 값들을 소정의 암호코드와 비교하는 단계를 포함한다.
USP8,158,432는 소스에서 표적을 향해 흐르는 유체를 마커로 마킹하는 시스템을 소개하는데, 이 시스템은 유체의 성질 값을 결정하기 위한 센서와, 선택된 양의 마커로 유체에 마킹하기 위한 유량 컨트롤러를 포함하며, 선택된 양은 유체내 마커의 농도와 유체 값에 의해 결정된다.
많은 국가에서 고체 폐기물을 매립지에 폐기하도록 설계된 시설에 폐기해야만 한다. 고체 폐기물은 도로나 건물이나 기타 인공구조물의 파괴나 재건축에서 생기는 건축폐기물을 포함한다. 건축폐기물은 콘크리트, 아스팔트, 금속, 목재, 절연재, 석고판, 유리, 플라스틱, 기타 관련 파편들을 포함한다.
많은 국가에서, 고체 폐기물의 폐기에 운반비와 폐기시설로의 선적과 폐기물을 처리하는 폐기비용을 포함한 고비용이 소요된다. 개인과 자치단체 건축에 책임이 있는 계약자들이 건축폐기물의 폐기를 담당하고 폐기 비용을 부담하지만, 부도덕한 계약자들이 폐기비용을 줄이기 위해 불법 장소에 폐기물을 폐기하는 일이 많다. 불법폐기는 환경에 악영향을 미친다. 따라서, 당국은 불법폐기를 불법으로 규정하고 고체폐기물을 불법으로 폐기하는 것으로 밝혀진 위법자에게 높은 벌금을 부과한다. 일반적으로, 당국은 불법폐기를 한 범죄자를 처벌할 수 있을 뿐이다. 불법폐기와 관련된 법률의 적용은 담당 공무원들이 불법폐기 장소에 항상 있는 것이 아니기 때문에 아주 어려운 일이다. 폐기가 금지된 장소에서 발견된 고체폐기물을 불법폐기를 한 범인과 연관시키는 것도 어려운 일이다.
따라서, 고체폐기물과 같은 물체/물질들이 위치한 장소(예; 검사할 물체의 샘플을 특수 실험실로 옮기지 않고 실외 현장)에서 마킹하는 마커 시그니처를 현장에서 감지하는 방식으로 물체/물질의 마킹과 식별에 사용하기에 적절한 마킹 기술이 필요하다.
그러나, 기존의 XRF 마킹 기술에 의한 신뢰성 있고 정확한 XRF 마커의 식별을 위해서는 SNR(signal to noise ratio) 및/또는 SCR(signal to clutter ratio)가 상대적으로 높은 XRF 신호들을 구해야만 하고, 이런 신호는 휴대형 XRF 감지/측정 장치를 이용해 현장조건에서 XRF 신호를 측정할 때는 구할 수 없는 경우가 많다. 이는 아래와 같은 여러 이유 때문이다:
- XRF 신호가 2차 형광신호(상대적으로 약함)이기 때문에, 기존의 방법에도 충분한 SNR/SCR을 갖는 XRF 신호를 구하려면 고출력 X선/감마선 이미터가 필요한 반면, 이런 고출력 X선/감마선 이미터는 구하기도 어렵고 실외에서 사용하기도 적절치 않으며, 휴대용은 적절한 보호책도 없고;
- 진공조건 없이 현장에서 작동했을 때, 검사된 물체의 XRF 신호는 검사 물체와 디텍터 사이의 공기를 지나면서 상당한 감쇠를 겪어, 측정치의 SNR에 악영향을 주고;
- 검사된 물체 및/또는 부근 물체로부터의 1차 방사선의 역산란은 물론, 부근 피크들로부터의 간섭신호 및/또는 검사 물체 부근에 있는 오염 물질/물체(예; 다른 이물질/폐기물)로부터의 원치않는 XRF 반응 때문에 상당한 클러터(clutter)가 생기고, 이것은 측정치의 SCR을 악화시키며;
- 휴대형 XRF 시스템의 사이즈와 중량제한은 정확한 X선 디텍터/분광계의 사용을 제한하고, 상대적으로 경량소형 X선 디텍터/분광계를 사용하면 높은 내부잡음(예; 검사장치의 전자/기구 잡음) 및/또는 측정치의 SNR에 악영향을 주는 낮은 스펙트럼 해상도를 유발한다.
이런저런 이유로, XRF 마킹을 정확하고 신뢰성 있게 판독하는 현재의 기술은 일반적으로 통제된 환경(예; 실험실이나 다른 적당한 시설/시스템)에서 실행되곤 한다.
XRF는 1차 X선이나 감마선 조사에 의해 여기된 물질로부터의 특성 "2차"(형광) X선의 방출을 감지하는데 사용된다. 형광이란 특정 에너지의 방사선을 흡수해 다른(일반적으로 더 낮은) 에너지의 방사선으로 재방출하는 것을 말한다. XRF 현상은 단파장 X선이나 감마선에 노출된 물질들이 원자의 내부 궤도로부터 전자들을 방출해, 높은 궤도의 전자들을 낮은/내부 궤도로 떨어지게 하고, 그 도중에 2개의 궤도 사이의 에너지차에 해당하는 에너지를 갖는 광자를 방출한다는 사실을 근거로 한다. 원소들마다 특성에너지가 다른 전자궤도/각(shell)을 가져, 물체/물질로부터의 XRF 반응의 스펙트럴 프로필은 이 물체/물질에 포함된 각각의 원소와 그 양을 나타낸다.
물질들의 위조와 공급망 전환은 많은 분야에 영향을 주는 현상이다. 원료, 전자제품, 폴리머, 의약품을 포함한 많은 내부품질 물질들이 비양심적인 제조업자들에 의해 위조되어 "브랜드" 회사와 관련된 모조상표를 붙여 공급망에 진입된다. 이를 위해, 물체/물질을 식별하고 그 소스/제조업자/소유주 및/또는 각종 인자들을 판단하는데 XRF 마킹을 적용하여, 오리지널 물질/상품과 위조 물질/상품을 구분하는 기술이 다양하게 알려져 있다. 오리지널 물질과 위조 물질의 화학적 위장이 비슷하여, 어떤 기술들은 (특정의 공지된 XRF 시그니처(signature)를 갖는 물질 조성과 같은) 추가 XRF 마커들을 물체에 특정하게 첨가하여 물체나 특정 인자(예; 소스)를 식별하기도 한다.
USP8,590,800은 화학적 마킹제를 함유한 물건을 인증 및/또는 식별하는 방법을 소개하는데, 이 마킹제는 담체로서 마커 안에 분리불가능하게 둘러싸이고 마커 원소 형태로 소정의 화학적 원소 및/또는 화합물들을 함유하며, 그 농도는 소정의 암호코드에 의거하며, 이 방법은 i) 화학적 마킹제의 마커 원소를 정성적으로 및/또는 정량적으로 식별하는 단계와, ii) 앞에서 식별된 값들을 소정의 암호코드와 비교하는 단계를 포함한다.
USP8,158,432는 소스에서 표적을 향해 흐르는 유체를 마커로 마킹하는 시스템을 소개하는데, 이 시스템은 유체의 성질 값을 결정하기 위한 센서와, 선택된 양의 마커로 유체에 마킹하기 위한 유량 컨트롤러를 포함하며, 선택된 양은 유체내 마커의 농도와 유체 값에 의해 결정된다.
많은 국가에서 고체 폐기물을 매립지에 폐기하도록 설계된 시설에 폐기해야만 한다. 고체 폐기물은 도로나 건물이나 기타 인공구조물의 파괴나 재건축에서 생기는 건축폐기물을 포함한다. 건축폐기물은 콘크리트, 아스팔트, 금속, 목재, 절연재, 석고판, 유리, 플라스틱, 기타 관련 파편들을 포함한다.
많은 국가에서, 고체 폐기물의 폐기에 운반비와 폐기시설로의 선적과 폐기물을 처리하는 폐기비용을 포함한 고비용이 소요된다. 개인과 자치단체 건축에 책임이 있는 계약자들이 건축폐기물의 폐기를 담당하고 폐기 비용을 부담하지만, 부도덕한 계약자들이 폐기비용을 줄이기 위해 불법 장소에 폐기물을 폐기하는 일이 많다. 불법폐기는 환경에 악영향을 미친다. 따라서, 당국은 불법폐기를 불법으로 규정하고 고체폐기물을 불법으로 폐기하는 것으로 밝혀진 위법자에게 높은 벌금을 부과한다. 일반적으로, 당국은 불법폐기를 한 범죄자를 처벌할 수 있을 뿐이다. 불법폐기와 관련된 법률의 적용은 담당 공무원들이 불법폐기 장소에 항상 있는 것이 아니기 때문에 아주 어려운 일이다. 폐기가 금지된 장소에서 발견된 고체폐기물을 불법폐기를 한 범인과 연관시키는 것도 어려운 일이다.
따라서, 고체폐기물과 같은 물체/물질들이 위치한 장소(예; 검사할 물체의 샘플을 특수 실험실로 옮기지 않고 실외 현장)에서 마킹하는 마커 시그니처를 현장에서 감지하는 방식으로 물체/물질의 마킹과 식별에 사용하기에 적절한 마킹 기술이 필요하다.
그러나, 기존의 XRF 마킹 기술에 의한 신뢰성 있고 정확한 XRF 마커의 식별을 위해서는 SNR(signal to noise ratio) 및/또는 SCR(signal to clutter ratio)가 상대적으로 높은 XRF 신호들을 구해야만 하고, 이런 신호는 휴대형 XRF 감지/측정 장치를 이용해 현장조건에서 XRF 신호를 측정할 때는 구할 수 없는 경우가 많다. 이는 아래와 같은 여러 이유 때문이다:
- XRF 신호가 2차 형광신호(상대적으로 약함)이기 때문에, 기존의 방법에도 충분한 SNR/SCR을 갖는 XRF 신호를 구하려면 고출력 X선/감마선 이미터가 필요한 반면, 이런 고출력 X선/감마선 이미터는 구하기도 어렵고 실외에서 사용하기도 적절치 않으며, 휴대용은 적절한 보호책도 없고;
- 진공조건 없이 현장에서 작동했을 때, 검사된 물체의 XRF 신호는 검사 물체와 디텍터 사이의 공기를 지나면서 상당한 감쇠를 겪어, 측정치의 SNR에 악영향을 주고;
- 검사된 물체 및/또는 부근 물체로부터의 1차 방사선의 역산란은 물론, 부근 피크들로부터의 간섭신호 및/또는 검사 물체 부근에 있는 오염 물질/물체(예; 다른 이물질/폐기물)로부터의 원치않는 XRF 반응 때문에 상당한 클러터(clutter)가 생기고, 이것은 측정치의 SCR을 악화시키며;
- 휴대형 XRF 시스템의 사이즈와 중량제한은 정확한 X선 디텍터/분광계의 사용을 제한하고, 상대적으로 경량소형 X선 디텍터/분광계를 사용하면 높은 내부잡음(예; 검사장치의 전자/기구 잡음) 및/또는 측정치의 SNR에 악영향을 주는 낮은 스펙트럼 해상도를 유발한다.
이런저런 이유로, XRF 마킹을 정확하고 신뢰성 있게 판독하는 현재의 기술은 일반적으로 통제된 환경(예; 실험실이나 다른 적당한 시설/시스템)에서 실행되곤 한다.
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본 발명은 정확도와 신뢰성이 개선되어 고체와 같은 물체의 XRF 마킹을 판독하는 새로운 기술을 제공하고자 한다. 본 발명의 기술은 통제되지 않는 환경(예; 검사할 물체가 발견되거나 위치한 현장)에서 물체의 XRF 마킹들을 판독하는데 핸드헬드/휴대형 XRF 리더를 사용한다. 구체적으로, 본 발명의 소정 실시예는 통제되지 않는 환경에서 동작할 수 있는 핸드헬드/휴대형 XRF 리더에서 구한 SNR 및/또는 SCR이 약화된 비교적 잡음의 신호로부터도 검사된 물체의 정확한 XRF 시그니처(이하 "지문"이라고도 함)을 추출할 수 있는 새로운 XRF 신호 프로세서와 XRF 신호처리방법을 제공한다.
본 발명의 XRF 신호처리 기술은 잡음 XRF 신호에 나타나는 잡음과 클러터의 상당부분이 신호의 파장 스펙트럼 프로필의 추세성분 및/또는 주기성분의 형태로 나타나고, 이런 성분들을 제거하기에 적절한 필터링을 적용해 SNR/SCR이 상당히 높은 XRF 시그니처가 나타나는 필터링된 스펙트럴 프로필을 생성할 수 있다는 본 발명자들의 이해에 의거한다. 이를 위해, 본 발명은 새로운 XRF 신호 프로세서와 XRF 신호처리방법을 제공하고, 이때 AR(자동회귀; auto-regressiv)와 MA(이동평균; moving average)과 같은 시계열 처리법을 이용해 XRF 신호의 스펙트럴 프로필을 필터링한다.
후술하는 바와 같이, 본 발명은 XRF 신호를 필터링하도록 고안된 ARIMA(auto regressive integrated moving average) 모델과 같은 특정 AR 모델 및/또는 MA 모델을 제공한다. 또, XRF 신호의 파장 스펙트럼을 필터링하는데 Box-Jenkins 및/또는 계절분해(seasonal-decomposition) 방식에 의거해 AR 모델 및/또는 MA 모델을 적용한다. ARIMA와 같은 AR/MR 모델들은 물론 Box-Jenkins와 계절분해법은 시간 ㅇ인터벌에 걸쳐 이루어진 연속적인 측정들로 이루어지는 시계열 데이터를 분석하는데 종래부터 사용되던 시계열 통계적 분석법이다. 한편, 본 발명자들의 놀라운 발견에 의하면, (보통 시행오차를 통해 적절한 조정을 거치는) 이런 기법들을 적용해 XRF의 파장 스펙트럼의 필터링을 하면 잡음 및/또는 클러터가 필터링된다.
"통제되지 않는 환경"이란 XRF 신호가 진공상태 없이 주변 매질/공기을 통해 디텍터로 보내지고 검사된 물질이나 그 주변에 잔류할 수 있는 오염 물체/물질을 검사 전에 제거할 필요가 없는 실외와 같은 모든 환경으로 이해하면 된다. 또, "핸드헬드, 휴대형"이란 사람이 들고다닐 수 있고 현장에서 XRF 판독을 할 수 있는 장치나 기기로 이해하면 된다.
따라서, 본 발명의 XRF 신호 프로세서 및/또는 XRF 신호처리방법을 이용하면 잡음 XRF 신호로부터 정확하게 XRF 시그니처를 추출할 수 있다. 전술한 바와 같이, 본 발명의 처리방법/시스템은 핸드헬드/휴대형 XRF 장치에 의해 구해진 XRF 신호들을 처리하는데 사용될 수 있다. 따라서, 본 발명은 본 발명의 XRF 신호 프로세서 및/또는 XRF 신호처리방법을 구현하는 새로운 XRF 분석기나 장치를 제공한다. 본 발명은 본 바명의 XRF 신호 프로세서를 포함하거나 본 발명의 XRF 신호 프로세서와 통신하면서 XRF 신호 프로세서를 작동시켜 XRF 신호의 스펙트럼을 필터링하며 이로부터 XRF 시그니처를 추출하는 새로운 핸드헬드/휴대형 XRF 장치도 제공한다.
본 발명은 통제되지 않은 환경에서 물체의 XRF 마킹들을 판독하는데 핸드헬드/휴대형 XRF 리더를 이용한다. 구체적으로, 통제되지 않는 환경에서 동작할 수 있는 핸드헬드/휴대형 XRF 리더에서 구한 SNR 및/또는 SCR이 약화된 비교적 잡음의 신호로부터도 검사된 물체의 정확한 XRF 시그니처(이하 "지문"이라고도 함)을 추출할 수 있는 새로운 XRF 신호 프로세서와 XRF 신호처리방법을 제공한다.
따라서, 본 발명은 XRF 마킹된 물체를 인증하는 방법도 제공한다. 이 방법은 (i) X선이나 감마선을 물체에 조사하여 물체에서 나오는 X선 신호의 감지된 부분의 파장 스펙트럴 프로필을 필터링하여 이 프로필의 추세성분과 주기성분을 억제해 필터링된 프로필을 구하는 단계; 및 (ii) 소정 조건을 만족하는 필터링된 프로필내의 하나 이상의 피크들을 식별하여 이런 피크들의 파장들을 이용해 물체에 포함된 물질들의 시그니처들을 식별하는 단계;를 포함한다.
본 발명의 방법은 방사선을 물체에 조사하는 단계; X선이나 감마선을 받은 물체로부터 나오는 X선 신호의 일부분을 감지하는 단계; 및 감지된 X선 신호에 스펙트럴 처리를 적용해 소정 X선 대역내의 파장 스펙트럴 프로필을 나타내는 데이터를 구하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 의하면, 다수의 타임프레임 동안 감지된 X선 신호의 다수의 타임프레임 부분들에서 물체로부터 나오는 X선 신호의 여러 부분들과 연관된 파장 스펙트럴 프로필들에 대해 필터링을 수행한다. 이어서, 다수의 타임프레임 각각에서 구한 X선 신호의 여러 부분들의 필터링에 의해 구해진 다수의 필터링된 스펙트럴 프로필들의 평균을 계산해 상기 필터링된 프로필을 구한다.
또, 본 발명에 의하면, 파장과 피크들의 크기를 이용해 상기 물체에 포함된 물질들의 종류와 농도를 나타내는 물질 데이터를 결정하는 단계와, 상기 물질 데이터를 이용해 물체를 인증할 수도 있다.
또, 소정 조건을 만족하는 상기 하나 이상의 피크들이 물체를 마킹하기 위해 물체에 포함된 XRF 물질들의 XRF 반응을 나타내는 피크들을 포함할 수도 있다.
또, 파장 스펙트럴 프로필을 필터링하는 것이 소정 X선 대역에서 동작하는 X선 분광계를 이용해 X선 신호를 감지하여 실행될 수도 있다.
또, 필터링에 의해 억제된 상기 추세성분과 주기성분이 X선 신호의 감지된 부분에 나타나는 클러터와 잡음 중의 적어도 하나와 연관되고; 상기 클러터와 잡음은 검사기의 기구적 잡음, 물체 부근에 있는 외부 물질, 역산란 잡음 및 인접 피크들로부터의 간섭신호들 중의 하나 이상으로부터 기인하며; 상기 필터링에 의해 SNR이 개선될 수도 있다. 또, 파장 스펙트럴 프로필의 추세성분과 주기성분을 억제하기 위해 감지된 신호 부분의 파장 스펙트럴 프로필에 시계열 분석법을 적용해 상기 필터링을 실행할 수도 있다. 또, 필터링시 XRF 신호의 스펙트럼을 필터링하기 위해 소정의 AR 모델을 제공할 수 있다. 또, 이런 소정의 AR 모델이 ARIMA 모델일 수 있다. 이 경우, ARIMA 모델의 자동회귀 인자인 q와 p가 q=12, p=5일 수 있다. 한편, ARIMA 모델의 자동회귀 가중치가 파장 스펙트럴 프로필의 자기상관 함수에 따라 결정될 수 있다. 또, 감지된 X선 신호의 상기 부분에 Box-Jenkins 프로세싱과 계절분해 프로세싱 중의 적어도 하나를 적용해 필터링을 실행할 수도 있다. 예컨대, 필터링시 주기성분을 억제하는 계절 필터링을 하고; 계절 필터링을 할 때, 평활화된 파장 스펙트럴 프로필을 구하기 위해 상기 파장 스펙트럴 프로필에 이동평균을 적용하고, 상기 파장 스펙트럴 프로필과 평활화된 파장 스펙트럴 프로필을 구분하여 상기 주기성분을 나타내는 계절성 프로필을 구하고, 상기 계절성 프로필의 이동중간평균을 계산하여 계절성 프로필을 평활화하며, 상기 파장 스펙트럴 프로필과 계절성 프로필을 구분하여 주기성분이 억제된 주기성 억제 파장 스펙트럴 프로필을 구할 수 있다.
또, 필터링시 추세성분을 억제하는 안정 필터링을 하고; 상기 안정 필터링을 할 때, 파장 스펙트럴 프로필이나 주기성 없는 파장 스펙트럴 프로필에 이동평균 프로세스를 적용해 추세성분을 나타내는 안정 프로필을 구하고; 파장 스펙트럴 프로필이나 주기성 없는 파장 스펙트럴 프로필과 안정 프로필을 구분하여 추세성분이 억제된 파장 스펙트럴 프로필을 구할 수도 있다.
본 발명은 X선이나 감마선을 물체에 조사하여 물체에서 생기는 X선 신호를 감지하고, 감지된 X선 신호를 나타내는 데이터를 제공하는 방사선 디텍터; 및 물체에 포함된 물질의 시그니처를 식별하기 위해 감지된 X선을 받아 처리하고 상기 디텍터와 통신하는 신호판독 프로세서를 포함하는 XRF 장치를 제공하기도 한다. 이 프로세서는 감지된 X선 신호의 적어도 일부분의 파장 스펙트럴 프로필을 나타내는 TEP이터를 결정하는 스펙트럴 데이터 제공기와, 파장 스펙트럴 프로필을 나타내는 상기 데이터를 필터링해 필터링된 프로필을 구하기 위한 필터모듈을 포함하며; 필터링은 파장 스펙트럴 프로필의 추세성분과 주기성분을 억제하고; 추세성분과 주기성분은 디텍터에 의해 감지된 X선 신호 부분의 잡음과 클러터 중의 적어도 하나와 연관되며; 이때문에, 필터링된 프로필의 신호대 잡음 및/또는 신호대 클러터 비가 개선되어, 물체에 포함된 물질들의 시그니처들과 연관된 스펙트럴 피크들을 개선된 정확도와 신뢰성으로 식별할 수 있다.
본 발명은 XRF를 이용해 식별될 수 있는 마커를 이용해 물질들을 마킹하는 방법도 제공한다. 이런 마커들은 감지가능한 양으로 물질에 쉽게 부착될 수 있다. 이런 마커는 XRF로 감지되는 원자를 함유한 마커 화합물을 포함하는 조성물을 포함하기도 한다. 이런 마커는 적당한 제조업자, 배치넘버, 제조일, 제조장소, 일련번호, 고객데이터, 원산지, 목적지, 기타 공급망이나 제품에 관련된 다른 데이터와 마킹된 물질들을 연관시키는 데이터베이스의 형성을 가능케하는 고유 XRF 시그니처("지문")을 제공하도록 암호화될 수도 있다. 마킹이 외부에서 보이지 않고 XRF 디텍터, 바람직하게는 핸드헬드/휴대형 XRF 디텍터를 이용해 감지될 수 있다. 디텍터는 서버와 통신하면서 물질의 인증 표시를 제공할 수 있다.
본 발명은 고체폐기물과 같은 폐기물이나 폐기해야 할 물질들을 마킹하는 방법도 제공한다. 폐기물 마킹은 XRF를 이용해 식별되는 마커를 사용해 실행될 수 있다. 이런 마커는 물질을 폐기하기 전에 자치단체와 같은 당사자에 의해 폐기물에 쉽게 부착될 수 있고, 폐기물을 버린 뒤 폐기물에 접착되거나 접착상태로 유지될 수 있다. 마커는 적ㅈ러한 폐기 책임자(사람이나 기관)과 마킹된 폐기물이나 폐기할 폐기물을 연관시키는 데이터베이스를 형성케 하는 고유 "지문"을 제공하도록 암호화될 수 있다.
불법 폐기를 발견한 기관이나 책임자는 마커의 존재에 대해 폐기물을 스캔할 수 있다. 마커의 식별시, 마커가 폐기물의 적절한 폐기에 책임이 있는 엔티티의 아이덴티티에 연관될 수 있다.
본 발명은 고체폐기물을 마킹하는 단계, XRF를 이용해 식별되는 물질을 구하는 단계, 이 물질과 액체 담체를 혼합해 마킹 조성물을 형성하는 단계, 및 고체폐기물을 마킹 조성물에 접촉하는 단계를 포함한 방법도 제공한다.
본 발명은 고체폐기물과 같은 물질/물체의 폐기 책임자를 식별하는 방법도 제공한다. 이 방법은 폐기해야 할 물질/물체를 마킹하는데 사용되는 XRF 마커의 고유 XRF 시그니처를 나타내는 데이터를 제공하는 단계; 마킹하는데 사용되는 마커의 XRF 시그니처과 물질/물체/고체폐기물의 폐기에 책임있는 엔티티를 연관시키는 연관데이터(데이터베이스에 저장될 수 있는 연관데이터)를 제공하는 단계; XRF 마커의 존재를 위해 고체폐기물의 샘플/일부의 테스트를 나타내는 측정 데이터를 받는 단계; XRF 마커의 XRF 시그니처를 식별하도록 측정 데이터를 처리하고 연관데이터를 이용해(예; 저장된 데이터베이스에 쿼리하여) 고체폐기물에 책임이 있는 엔티티를 식별하는 단계를 포함한다.
후술하는 바와 같이, 본 발명은 XRF 신호를 필터링하도록 고안된 ARIMA(auto regressive integrated moving average) 모델과 같은 특정 AR 모델 및/또는 MA 모델을 제공한다. 또, XRF 신호의 파장 스펙트럼을 필터링하는데 Box-Jenkins 및/또는 계절분해(seasonal-decomposition) 방식에 의거해 AR 모델 및/또는 MA 모델을 적용한다. ARIMA와 같은 AR/MR 모델들은 물론 Box-Jenkins와 계절분해법은 시간 ㅇ인터벌에 걸쳐 이루어진 연속적인 측정들로 이루어지는 시계열 데이터를 분석하는데 종래부터 사용되던 시계열 통계적 분석법이다. 한편, 본 발명자들의 놀라운 발견에 의하면, (보통 시행오차를 통해 적절한 조정을 거치는) 이런 기법들을 적용해 XRF의 파장 스펙트럼의 필터링을 하면 잡음 및/또는 클러터가 필터링된다.
"통제되지 않는 환경"이란 XRF 신호가 진공상태 없이 주변 매질/공기을 통해 디텍터로 보내지고 검사된 물질이나 그 주변에 잔류할 수 있는 오염 물체/물질을 검사 전에 제거할 필요가 없는 실외와 같은 모든 환경으로 이해하면 된다. 또, "핸드헬드, 휴대형"이란 사람이 들고다닐 수 있고 현장에서 XRF 판독을 할 수 있는 장치나 기기로 이해하면 된다.
따라서, 본 발명의 XRF 신호 프로세서 및/또는 XRF 신호처리방법을 이용하면 잡음 XRF 신호로부터 정확하게 XRF 시그니처를 추출할 수 있다. 전술한 바와 같이, 본 발명의 처리방법/시스템은 핸드헬드/휴대형 XRF 장치에 의해 구해진 XRF 신호들을 처리하는데 사용될 수 있다. 따라서, 본 발명은 본 발명의 XRF 신호 프로세서 및/또는 XRF 신호처리방법을 구현하는 새로운 XRF 분석기나 장치를 제공한다. 본 발명은 본 바명의 XRF 신호 프로세서를 포함하거나 본 발명의 XRF 신호 프로세서와 통신하면서 XRF 신호 프로세서를 작동시켜 XRF 신호의 스펙트럼을 필터링하며 이로부터 XRF 시그니처를 추출하는 새로운 핸드헬드/휴대형 XRF 장치도 제공한다.
본 발명은 통제되지 않은 환경에서 물체의 XRF 마킹들을 판독하는데 핸드헬드/휴대형 XRF 리더를 이용한다. 구체적으로, 통제되지 않는 환경에서 동작할 수 있는 핸드헬드/휴대형 XRF 리더에서 구한 SNR 및/또는 SCR이 약화된 비교적 잡음의 신호로부터도 검사된 물체의 정확한 XRF 시그니처(이하 "지문"이라고도 함)을 추출할 수 있는 새로운 XRF 신호 프로세서와 XRF 신호처리방법을 제공한다.
따라서, 본 발명은 XRF 마킹된 물체를 인증하는 방법도 제공한다. 이 방법은 (i) X선이나 감마선을 물체에 조사하여 물체에서 나오는 X선 신호의 감지된 부분의 파장 스펙트럴 프로필을 필터링하여 이 프로필의 추세성분과 주기성분을 억제해 필터링된 프로필을 구하는 단계; 및 (ii) 소정 조건을 만족하는 필터링된 프로필내의 하나 이상의 피크들을 식별하여 이런 피크들의 파장들을 이용해 물체에 포함된 물질들의 시그니처들을 식별하는 단계;를 포함한다.
본 발명의 방법은 방사선을 물체에 조사하는 단계; X선이나 감마선을 받은 물체로부터 나오는 X선 신호의 일부분을 감지하는 단계; 및 감지된 X선 신호에 스펙트럴 처리를 적용해 소정 X선 대역내의 파장 스펙트럴 프로필을 나타내는 데이터를 구하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 의하면, 다수의 타임프레임 동안 감지된 X선 신호의 다수의 타임프레임 부분들에서 물체로부터 나오는 X선 신호의 여러 부분들과 연관된 파장 스펙트럴 프로필들에 대해 필터링을 수행한다. 이어서, 다수의 타임프레임 각각에서 구한 X선 신호의 여러 부분들의 필터링에 의해 구해진 다수의 필터링된 스펙트럴 프로필들의 평균을 계산해 상기 필터링된 프로필을 구한다.
또, 본 발명에 의하면, 파장과 피크들의 크기를 이용해 상기 물체에 포함된 물질들의 종류와 농도를 나타내는 물질 데이터를 결정하는 단계와, 상기 물질 데이터를 이용해 물체를 인증할 수도 있다.
또, 소정 조건을 만족하는 상기 하나 이상의 피크들이 물체를 마킹하기 위해 물체에 포함된 XRF 물질들의 XRF 반응을 나타내는 피크들을 포함할 수도 있다.
또, 파장 스펙트럴 프로필을 필터링하는 것이 소정 X선 대역에서 동작하는 X선 분광계를 이용해 X선 신호를 감지하여 실행될 수도 있다.
또, 필터링에 의해 억제된 상기 추세성분과 주기성분이 X선 신호의 감지된 부분에 나타나는 클러터와 잡음 중의 적어도 하나와 연관되고; 상기 클러터와 잡음은 검사기의 기구적 잡음, 물체 부근에 있는 외부 물질, 역산란 잡음 및 인접 피크들로부터의 간섭신호들 중의 하나 이상으로부터 기인하며; 상기 필터링에 의해 SNR이 개선될 수도 있다. 또, 파장 스펙트럴 프로필의 추세성분과 주기성분을 억제하기 위해 감지된 신호 부분의 파장 스펙트럴 프로필에 시계열 분석법을 적용해 상기 필터링을 실행할 수도 있다. 또, 필터링시 XRF 신호의 스펙트럼을 필터링하기 위해 소정의 AR 모델을 제공할 수 있다. 또, 이런 소정의 AR 모델이 ARIMA 모델일 수 있다. 이 경우, ARIMA 모델의 자동회귀 인자인 q와 p가 q=12, p=5일 수 있다. 한편, ARIMA 모델의 자동회귀 가중치가 파장 스펙트럴 프로필의 자기상관 함수에 따라 결정될 수 있다. 또, 감지된 X선 신호의 상기 부분에 Box-Jenkins 프로세싱과 계절분해 프로세싱 중의 적어도 하나를 적용해 필터링을 실행할 수도 있다. 예컨대, 필터링시 주기성분을 억제하는 계절 필터링을 하고; 계절 필터링을 할 때, 평활화된 파장 스펙트럴 프로필을 구하기 위해 상기 파장 스펙트럴 프로필에 이동평균을 적용하고, 상기 파장 스펙트럴 프로필과 평활화된 파장 스펙트럴 프로필을 구분하여 상기 주기성분을 나타내는 계절성 프로필을 구하고, 상기 계절성 프로필의 이동중간평균을 계산하여 계절성 프로필을 평활화하며, 상기 파장 스펙트럴 프로필과 계절성 프로필을 구분하여 주기성분이 억제된 주기성 억제 파장 스펙트럴 프로필을 구할 수 있다.
또, 필터링시 추세성분을 억제하는 안정 필터링을 하고; 상기 안정 필터링을 할 때, 파장 스펙트럴 프로필이나 주기성 없는 파장 스펙트럴 프로필에 이동평균 프로세스를 적용해 추세성분을 나타내는 안정 프로필을 구하고; 파장 스펙트럴 프로필이나 주기성 없는 파장 스펙트럴 프로필과 안정 프로필을 구분하여 추세성분이 억제된 파장 스펙트럴 프로필을 구할 수도 있다.
본 발명은 X선이나 감마선을 물체에 조사하여 물체에서 생기는 X선 신호를 감지하고, 감지된 X선 신호를 나타내는 데이터를 제공하는 방사선 디텍터; 및 물체에 포함된 물질의 시그니처를 식별하기 위해 감지된 X선을 받아 처리하고 상기 디텍터와 통신하는 신호판독 프로세서를 포함하는 XRF 장치를 제공하기도 한다. 이 프로세서는 감지된 X선 신호의 적어도 일부분의 파장 스펙트럴 프로필을 나타내는 TEP이터를 결정하는 스펙트럴 데이터 제공기와, 파장 스펙트럴 프로필을 나타내는 상기 데이터를 필터링해 필터링된 프로필을 구하기 위한 필터모듈을 포함하며; 필터링은 파장 스펙트럴 프로필의 추세성분과 주기성분을 억제하고; 추세성분과 주기성분은 디텍터에 의해 감지된 X선 신호 부분의 잡음과 클러터 중의 적어도 하나와 연관되며; 이때문에, 필터링된 프로필의 신호대 잡음 및/또는 신호대 클러터 비가 개선되어, 물체에 포함된 물질들의 시그니처들과 연관된 스펙트럴 피크들을 개선된 정확도와 신뢰성으로 식별할 수 있다.
본 발명은 XRF를 이용해 식별될 수 있는 마커를 이용해 물질들을 마킹하는 방법도 제공한다. 이런 마커들은 감지가능한 양으로 물질에 쉽게 부착될 수 있다. 이런 마커는 XRF로 감지되는 원자를 함유한 마커 화합물을 포함하는 조성물을 포함하기도 한다. 이런 마커는 적당한 제조업자, 배치넘버, 제조일, 제조장소, 일련번호, 고객데이터, 원산지, 목적지, 기타 공급망이나 제품에 관련된 다른 데이터와 마킹된 물질들을 연관시키는 데이터베이스의 형성을 가능케하는 고유 XRF 시그니처("지문")을 제공하도록 암호화될 수도 있다. 마킹이 외부에서 보이지 않고 XRF 디텍터, 바람직하게는 핸드헬드/휴대형 XRF 디텍터를 이용해 감지될 수 있다. 디텍터는 서버와 통신하면서 물질의 인증 표시를 제공할 수 있다.
본 발명은 고체폐기물과 같은 폐기물이나 폐기해야 할 물질들을 마킹하는 방법도 제공한다. 폐기물 마킹은 XRF를 이용해 식별되는 마커를 사용해 실행될 수 있다. 이런 마커는 물질을 폐기하기 전에 자치단체와 같은 당사자에 의해 폐기물에 쉽게 부착될 수 있고, 폐기물을 버린 뒤 폐기물에 접착되거나 접착상태로 유지될 수 있다. 마커는 적ㅈ러한 폐기 책임자(사람이나 기관)과 마킹된 폐기물이나 폐기할 폐기물을 연관시키는 데이터베이스를 형성케 하는 고유 "지문"을 제공하도록 암호화될 수 있다.
불법 폐기를 발견한 기관이나 책임자는 마커의 존재에 대해 폐기물을 스캔할 수 있다. 마커의 식별시, 마커가 폐기물의 적절한 폐기에 책임이 있는 엔티티의 아이덴티티에 연관될 수 있다.
본 발명은 고체폐기물을 마킹하는 단계, XRF를 이용해 식별되는 물질을 구하는 단계, 이 물질과 액체 담체를 혼합해 마킹 조성물을 형성하는 단계, 및 고체폐기물을 마킹 조성물에 접촉하는 단계를 포함한 방법도 제공한다.
본 발명은 고체폐기물과 같은 물질/물체의 폐기 책임자를 식별하는 방법도 제공한다. 이 방법은 폐기해야 할 물질/물체를 마킹하는데 사용되는 XRF 마커의 고유 XRF 시그니처를 나타내는 데이터를 제공하는 단계; 마킹하는데 사용되는 마커의 XRF 시그니처과 물질/물체/고체폐기물의 폐기에 책임있는 엔티티를 연관시키는 연관데이터(데이터베이스에 저장될 수 있는 연관데이터)를 제공하는 단계; XRF 마커의 존재를 위해 고체폐기물의 샘플/일부의 테스트를 나타내는 측정 데이터를 받는 단계; XRF 마커의 XRF 시그니처를 식별하도록 측정 데이터를 처리하고 연관데이터를 이용해(예; 저장된 데이터베이스에 쿼리하여) 고체폐기물에 책임이 있는 엔티티를 식별하는 단계를 포함한다.
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도 1A는 XRF 마킹을 판독하는 방법(100)의 순서도, 1B는 이 방법으로필터링되는 XRF 신호의 성분들을 보여주는 그래프, 1C는 이 방법으로 필터링 되기 전후의 XRF 신호 A1과 A2를 보여주는 그래프;
도 2는 본 발명에 따라 XRF 신호를 필터링하는 XRF 신호처리기법의 예로서, 2A는 SNR 및/또는 SCR이 개선된 XRF 시그니처를 추출하도록 XRF 신호를 필터링하는 XRF 신허처리방법(200)의 순서도, 2B~C는 이 방법을 보여주는 그래프;
도 3은 본 발명에 따라 구성된 X선 형광(XRF) 분석기의 블록도;
도 4A~B는 XRF 신호처리 센터로 구현된 본 발명의 XRF 분석기의 블록도;
도 5는 폐 물질/물체의 마킹 방법의 순서도;
도 6은 본 발명에 따라 폐기물의 폐기를 책임진 엔티티를 식별하는 방법의 순서도;
도 7은 물질을 인증하는 방법(700)의 순서도;
도 8은 본 발명에 따라 물질의 식별 및/또는 폐기물의 분석과 그 소스의 결정에 사용될 수 있는 시스템의 블록도.
도 2는 본 발명에 따라 XRF 신호를 필터링하는 XRF 신호처리기법의 예로서, 2A는 SNR 및/또는 SCR이 개선된 XRF 시그니처를 추출하도록 XRF 신호를 필터링하는 XRF 신허처리방법(200)의 순서도, 2B~C는 이 방법을 보여주는 그래프;
도 3은 본 발명에 따라 구성된 X선 형광(XRF) 분석기의 블록도;
도 4A~B는 XRF 신호처리 센터로 구현된 본 발명의 XRF 분석기의 블록도;
도 5는 폐 물질/물체의 마킹 방법의 순서도;
도 6은 본 발명에 따라 폐기물의 폐기를 책임진 엔티티를 식별하는 방법의 순서도;
도 7은 물질을 인증하는 방법(700)의 순서도;
도 8은 본 발명에 따라 물질의 식별 및/또는 폐기물의 분석과 그 소스의 결정에 사용될 수 있는 시스템의 블록도.
도 1은 본 발명에 따라 XRF 마킹을 판독하는 방법(100)의 순서도이다. 이 방법(100)은 검사할 물체의 XRF 마킹을 판독하여 이 물체에 관련된 특정 성질들을 식별 및/또는 인증 및/또는 결정하기위한 새로운 기술을 제공한다. 이 방법(100)에 의하면, 개선된 SNR과 SCR을 이용해 잡음성 XRF 신호로부터 물체의 XRF 시그니처를 추출하여, 모바일(휴대용/핸드헬드) 기기를 통해 물체 및/또는 물질의 현장검사를 할 수 있다. 이 방법은 XRF 신호의 파장 스펙트럴 프로필을 필터링하기 위한 단계들(120,130,150)을 포함하는데, 이때 XRF 신호는 물체에 작용한 X선 및/또는 감마선에 반응해 구해지거나 감지되고, 이를 위해 통계적 시계열 분석법을 이용해 파장 스펙트럴 프로필로부터 추세성분 및/또는 주기성분을 제거/억제하며 필터링된 신호로부터 물체의 XRF 시그니처를 식별한다.
이 방법(100)의 단계(105)에서, 검사할 물체에 X선이나 감마선을 조사하여 XRF 반응을 일으킨다. 물체에 X선이나 감마선을 조사하는데 다양한 기술을 적용할 수 있고, 당업자라면 상황에 맞게 적절한 XRF 마킹을 판독하는데 필요한 조건에 맞게 다양한 이미터와 파장대역 및/또는 방사선 강도를 채택할 수 있을 것이다. 예컨대, 사용된 이미터는 XRF 마킹의 일부를 형성해 식별하는데 필요한 원자/원소의 "에너지"보다 높은 에너지를 갖는 X선을 방출해야만 한다. 한편, 이 단계(105)에서 검사할 물체에 X선이나 감마선을 조사하기 전에 주의/안전 조치를 취할 수도 있다. 예컨대, 검사할 물체의 샘플/일부분이 이미터 가까이 있지 않을 경우 방사선소스/이미터의 작동을 방지(예; 방사선 경로 차단)하는 근접/터치 센서를 XRF 장치에 설치할 수 있다.
단계(110)에서는 물체에 가해진 X선이나 감마선에 반응해 물체에서 나오는 XRF 신호의 적어도 일부를 감지하고 스펙트럼 처리한다. XRF 신호는 원하는 X선 대역에서 동작하는 디텍터 및/또는 분광계에 의해 감지될 수 있다. XRF 신호의 감지된 부분을 멀티채널 분석기와 같은 적당한 스펙트럼 처리법으로 처리하여 파장 스펙트럴 프로필을 결정한다.
이런 2 단계(105,110)는 본 발명의 방법(100)에서 필수적인 것은 아니다. 예컨대, 중앙 XRF 신호처리 시스템의 경우, 검사된 물체에 조사를 하거나 XRF 반응을 감지하는 외부 XRF 측정기/모듈로부터 감지된 신호부의 스펙트럴 프로필을 나타내는 데이터를 수신할 수 있다. 또, 본 발명에 따라 구성된 모바일 XRF 판독기는 별도의 방사선 소스 모듈에 의해 검사된 물체에 조사된 X선/감마선에 응답해 도착하는 XRF 신호를 감지하고, 이에 따라 이런 모바일 XRF 판독기는 단계(105)를 구현하지 않을 수 있다.
이를 위해, 단계(120)에서, 감지된 XRF 신호의 적어도 일부의 파장 스펙트럴 프로필을 나타내는 데이터를 스펙트럼 분석한 뒤 본 발명의 기법으로 처리하여 XRF 시그니처를 식별한다.
단계(130)에서는 파장 스펙트럴 프로필을 필터링하여 추세 및/또는 주기 성분들을 억제하고 필터링된 프로필을 구한다. 본 발명의 장점은 도 2A~H에서 후술하는 XRF 스펙트럴 프로필의 필터링 기법에 있다. 본 발명에 의하면, 감지된 XRF 신호의 잡음과 클러터(clutter) 중의 상당 부분들이 XRF 신호의 파장 스펙트럴 프로필내에 식별가능한 특성들과 함께 분산된다. 특히, 잡음과 클러터의 상당 부분들이 파장 스펙트럴 프로필내에 추세 및/또는 주기 성분들의 형태로 나타나고, 이는 파장 스펙트럴 프로필로부터 감지하고 억제할 수 있는 특징들을 갖는다.
도 1b는 XRF 신호의 파장 스펙트럴 프로필의 여러 성분들의 스펙트럼 그래프이다.
G1은 디텍터로부터 구한 XRF 신호의 파장 스펙트럴 프로필 구간을 보여주고, 여기서 XRF 신호의 강도는 임의 단위로 50 내지 100 사이에서 변한다.
G2는 소정의 주기를 갖는 파장 스펙트럴 프로필의 주기성분을 보여주는 그래프이고, 이 주기성분은 전자잡음 및/또는 후방산란과 같은 잡음/클러터 등과 관련된다. 그래프내 주기성분의 강도 크기는 동일한 임의 단위로 -10 내지 10 사이에서 변한다.
G3는 XRF 신호의 강도가 파장의 함수로 증감하는 추세를 보여주는 파장 스펙트럴 프로필의 추세성분을 보여주는 그래프이다. 이런 추세성분은 예컨대 잡음/클러터와 관련이 있다. 추세성분의 강도는 이 그래프에서 동일한 임의 단위로 50 내지 95 범위에서 거의 단조롭게 증가한다.
G4는 G1의 XRF 신호의 파장 스펙트럴 프로필로부터 G2~3의 주기-추세 성분들을 억제하도록 단계(130)을 적용하여 구할 수 있는 필터링된 프로필의 그래프이다. 도시된 바와 같이, 파장 스펙트럴 프로필(G1)에서 추세성분(G3)과 주기성분(G2)을 감해서 생기는 필터링된 스펙트럴 프로필에서는, XRF 시그니처의 스펙트럼 선들이 좀더 선명하게 보이고 잡음에 관련된 추세-주기 성분들에 의해 거의/전혀 방해받지 않는다. 본 실시예의 XRF 시그니처의 스펙트럼 선의 강도는 (전술한 임의 단위로) 0 내지 4의 범위에 있어, 추세성분보다 크기가 작고 주기성분보다는 훨씬 더 작다.
이상으로부터, G1의 XRF 신호내의 XRF 시그니처가 (대부분 잡음/클러터인) G3와 G2의 주기성분과 추세성분에 의해 완벽히 안보인다는 것을 알 수 있다. 따라서, 이런 성분들을 억제하지 않고 XRF 신호에서 XRF 시그니처를 판독할 수 있으려면 더 높은 강도의 X선/감마선 이미터, 더 정밀하고 잡음이 적은 디텍터를 사용하거나, 클러터가 감소되고 잡음이 적은 상태에서 측정을 해야만 한다. 본 발명은 XRF 신호에서 추세성분과 주기성분을 없애 이런 문제를 해결한다. 구체적으로는, 아래에 자세히 설명하는 것처럼, 본 발명은 시계열 통계적 분석분야에서 차용한 통계적 기법을 이용해 주기성분 및/또는 추세성분을 제거하기 위해 이런 잡음 성분들을 식별하고 필터링하는 새로운 기술을 제공한다. 예를 들면, 단계(130)에서, (ARIMA와 같은) 자동회귀모델 및/또는 이동평균모델과 같은 소정의 모델을 이용해 XRF 신호의 파장 스펙트럴 프로필의 주기 및/또는 추세 성분들을 식별/필터링한다.
전술한 바와 같이, 데이터를 더 잘 이해하거나 시계열내 퓨처 포인트를 예측하는데 ARIMA(p,d,q)라고 하는 ARIMA 모델(p,d,q는 음수가 아닌 정수로서 각각 이 모델의 자동회귀부, 집적부, 이동평균부임)을 예전부터 시계열의 통계적 처리에 사용한다. 이때 XRF 신호의 파장 스펙트럼을 처리하는데 ARIMA 모델을 이용하고, XRF 신호에서 추세 및/또는 주기 성분들을 필터링하는데 모델의 인자인 p, d, q를 선택한다. 경우에 따라서는, XRF 신호의 파장 스펙트럴 프로필의 필터링을 위해 과 모델의 인자인 p, d, q를 구체적으로 선택/결정하기도 한다. 이들 인자들을 결정하여(예; 시행착오법이나 컴퓨터 시뮬레이션으로 미리 결정됨), XRF 신호의 주기 및/또는 추세(잡음/클러터) 스펙트럴 성분들의 추출/필터링에 맞춘다. 또, 어떤 경우에는 단계(130)에서 Box-Jenkins, Seasonal Decomposition method 등의 시계열 방법들을 이용해 XRF 신호의 주기성분이나 추세성분을 억제하도록 이 신호를 필터링하기도 한다. 예를 들어, 선택된 ARIMA 모델에 의거하여 XRF 신호의 파장 스펙트럼을 처리하여 XRF 시그니처를 추출할 수 있는 XRF 신호의 필터링된 스펙트럴 프로필을 구하는데 Box-Jenkin 방법이나 계절분해(Seasonal Decomposition) 방법을 적용할 수 있다. 도 1C는 XRF 신호를 방법(100)으로 필터링하기 전후의 실제 XRF 신호(A1,A2)의 그래프이다. 방법(100)의 이 실시예에 대해서는 도 2a의 순서도를 참조하여 설명한다.
이와 관련해, XRF 신호의 잡음과 클러터가 XRF 신호의 파장 스펙트럼의 주기성분 및/또는 추세성분 형태로 표현된다는 사실은 당업자들이 쉽게 예측할 수 없는 놀라운 것이 분명하다. 따라서, 스펙트럼에서 추세성분(비안정적이라고도 함) 및/또는 주기성분(계절성분이라고도 함)을 식별 및/또는 필터링하는데 시계열 기법을 이용하는 것이 당업자들에게 명백한 것이 아니다.
시계열 통계분석분야에서, 시계열의 추세성분과 주기성분을 흔히 비안정적 성분과 계절성분이라고도 하므로; 여기서는 스펙트럼의 추세성분과 주기성분을 이렇게 표현으로 하기도 하지만, 스펙트럼의 추세성분과 주기성분은 시간 스케일이 아닌 파장 스케일에서의 추세 및/또는 주기성을 나타내는 것다.
한편, 후술하는 단계(150)에서 구해지는 XRF 시그니처의 정확도와 신뢰도를 개선하기 위해 단계(140)가 실행될 수도 있다. 이 단계(140)에서 전술한 단계들(120 내지 130)을 반복하여 물체로부터 다수의 시간 프레임에 도착하는 다수의 X선 부분들의 파장 스펙트럴 프로필들을 필터링한다. XRF 신호의 최종 필터링된 프로필은 다수의 시간프레임 각각의 파장 스펙트럼을 필터링하여 단계(130)에서 구한 필터링된 프로필들을 적분(예; 더하거나 평균)하여 계산된다. 이런 식으로 최종 필터링된 프로파일의 SCR/SNR이 단일 타임프레임의 필터링된 프로필에 비해 더 개선되어, 신뢰도와 정확도가 개선된 XRF 시그니처를 구할 수 있다.
단계(150)에서, 물체의 XRF 시그니처를 나타내는 데이터를 단계(130)나 단계(140)에서 구한 프로필(예; 최종 필터링된 프로필)로부터 구한다. 이 단계(150)에서, 소정의 조건을 만족하는 필터링된 프로필내의 피크들을 확인하고 이런 피크들을 이용해 검사된 물체의 XRF 시그니처를 결정한다.
예컨대, 경우에 따라, 소정의 조건들이 피크의 최대 강도 및/또는 기울기가 소정의 임계값을 넘는 피크들을 확인하는 것일 수 있다. 이 경우, 이 단계(150)에서, 강도/기울기가 임계치보다 낮은 피크들은 무시되고 (가능하면) 높이/기울기가 임계치보다 높은 나머지 파장들과 나머지 피크들의 강도들만 XRF 시그니처를 나타내는 데이터를 제공하는데 이용된다.
또, 소정의 조건들은 물체의 XRF-마킹의 일부로 간주되는 기준 물질들의 소정의 세트의 XRF 스펙트럼 반응에 기초한다. 한가지나 여러가지 기준물질의 기준 스펙트럴 반응을 나타낸 룩업테이블(LUT)과 같은 기준 데이터는 메모리에 저장될 수 있다. 예컨대, 각각의 기준 물질에 대해 기준 데이터가 이 물질의 스펙트럴 XRF 반응에 포함된 하나 이상의 스펙트럴 피크의 파장과, 이런 피크들의 상대적 높이를 포함할 수 있고, 이런 기준 데이터의 높이는 소정의 스케일(예; 기준 물질의 소정 농도)로 일반화될 수 있다. 이 경우, 단계(150)에서 기준 물질의 기준 스펙트럴 반응들 사이의 상관도를 나타내는 상관값을 결정하도록 기준 데이터에 의거해 필터링된 프로필을 처리한다. 상관값은 검사된 물체의 XRF 시그니처 역할을 하거나 이 시그니처를 나타내는 데이터를 결정하는데 사용되고, 검사된 물체의 기준 물질의 농도를 나타낼 수도 있다.
단계(150)에서 하나 이상의 피크들의 파장과 크기를 이용해 물체에 포함된 XRF 마킹 물질의 타입 및/또는 농도를 나타내는 XRF 시그니처 데이터를 결정한다. XRF 마킹 물질의 타입 및/또는 농도(즉 XRF 시그니처 데이터)는 이 물체를 식별 및/또는 인증하는데 사용될 수 있다.
이를 위해, X선 형광법으로 감지할 수 있는 XRF-마킹 화합물(이하 XRF-마커, XRF 화합물 및/또는 마커라고도 함)로 물체를 마킹할 수 있다. 한편, 이런 마커화합물을 적어도 하나의 수소원자가 X선 형광분석기(XRF)로 감지되는 원소로 치환된 알칸일 수도 있다. 최종 화합물의 일반식은 CnH2n+2-mXm이고, 이때 n=1, 2, 3..., m=1, 2, 3...이며 "X"는 X선 형광분석기(XRF)로 감지되는 모든 원소로서 리튬(Li), (탄소원자와 공유결합을 이루는) 알칼리 금속일 수 있다.
또, 마커가 일반식 CnH2n+2-mXm(n과 m은 1, 2, 3..., "X"는 불소(F), 염소(Cl), 브롬(Br), 요오드(I)와 같은 할로겐족 원소)을 갖는 알킬 할라이드와 같은 할로겐 화합물일 수도 있다. 이런 알킬 할라이드의 일례로 분자식 C2H2Br4를 갖는 테트라브로모에탄이 있다. 마커가 일반식 C6H6-mXm(m=1,2,3,4,5 또는 6이고 "X"는 불소(F), 염소(Cl), 브롬(Br), 요오드(I)와 같은 할로겐)을 갖는 아릴 할라이드일 수도 있다.
마커 화합물이 1,1,2,2 테트라클로로에탄(C2H2Cl4), 1,1,2 트리클로로에탄(C2H3Cl3), 펜타클로로에탄(C2HCl5), 헥사클로로에탄(C2Cl6), 1,2,4 트리클로로벤젠(C6H3Cl3), 1,2,4,5 테트라클로로벤젠(C6H2Cl4), 에틸아이오다이(C2H5I), 에틸브로마이드(C2H5Br), 디클로로 1,2 디브로모에탄(C2H2Cl2Br2), 디클로로트리브로모에탄(C2HCl2Br3), 디플루오로-1-클로로에탄(C2H3F2Cl), 디플루오로 1,2 디브로모에탄(C2H2F2Br2), 트리플루오로 1,2,2 디브로모에탄(C2HF3Br2), 트리브로모프로판(C3H5Br3), 디브로모벤젠(C6H4Br2), 디브로모에탄(C2H4Br4), n-프로필브로마이드(C3H7Br), 파라브로모플루오로벤젠(C6H4FBr), 부틸브로마이드(C4H9Br), 옥틸브로마이드(C8H17Br)로 이루어진 군에서 선택된 알킬이나 아릴 할라이드일 수도 있다.
또, 마커가 적어도 하나의 원소나 할로겐이 알켄(올레핀)의 적어도 하나의 탄소원자와 결합하여 일반식 CnH2n-mXm(n과 m은 1, 2, 3..., "X"는 알킬금속이나 할로겐)을 갖는 유기금속이나 할로겐 화합물일 수도 있고, 이런 화합물의 예로 분자식 C2H3Br을 갖는 브로모에틸렌이 있다.
마커가 전술한 화합물 중에서 탄소원자를 실리콘(Si)이나 게르마늄(Ge) 등으로 치환한 것, 예컨대 디에틸 실란(C4H12Si)일 수도 있다. 실리콘은 X선 형관분석기로 감지가 가능하고 할로겐 원자의 치환은 전혀 불필요하다. 따라서, 실리콘이나 게르마늄 등의 원소가 X선 형광분석기로 감지되는 마킹 원소 역할을 하기만 하면 "X" 원소는 화합물에 나타날 필요가 없다. 알칸의 경우, 일반식이 Cn-mH2n+2Ym인데, 이때 n과 m은 1, 2, 3,...이되 m<n이고 Y는 실리콘이나 게르마늄 등의 원소이다. 알켄(올레핀)의 경우 일반식은 Cn-mH2nYm인데, 이때 n과 m은 1, 2, 3...이고 Y는 실리콘이나 게르마늄 등의 원소이다.
또, 마커가 리튬에 비교할만한 원자수나 그 이상의 원자수를 갖는 원자를 갖는 염을 포함할 수도 있다. 마커가 마그네슘에 비교할만한 원자수나 그 이상의 원자수를 갖는 원자를 갖는 염을 포함할 수도 있다.
또, XRF-마커로 물체를 마킹하는데 사용되는 감지가능한 조성물이 XRF-마커 화합물과 담체를 혼합하여 형성될 수도 있고, 이런 조성물이 액체 형태일 수도 있지만, 마킹할 물질에 흡착되는데 도움을 주거나 마킹할 물질내 조성물의 흡착에 도움을 주는 물질을 함유하는 것이 바람직하다. 본 발명에 의하면 이런 물질이 결합제일 수 있고, 알키드, 아크릴, 비닐-아크릴, 비닐-아세테이트/에틸렌(VAE), 폴리우레탄, 폴리에스테르, 멜라민 수지, 에폭시 또는 오일 중의 하나나 이들의 조합을 함유할 수도 있다. 감지가능한 조성물이 페인트, 접착제, 에폭시 형태일 수도 있다.
이를 위해, 150에서 사용된 기준 데이터가 본 발명에 따라 물체를 마킹하고 식별하는데 사용되는 각종 감지형 조성물 및/또는 마커들을 나타내는 데이터를 포함할 수 있다. 본 발명에 의하면, 100 ppb 내지 100 ppm 범위의 농도로 물체내에 존재하는 XRF-마커를 감지할 수 있다.
도 2A는 XRF 신호를 처리하는 방법(200)의 순서도로서 220, 230, 240 단계들을 포함하고; 220 단계에서는 감지된 XRF 신호의 적어도 일부분의 파장 스펙트럴 프로필을 나타내는 데이터/신호를 제공하며, 230 단계에서는 감지된 XRF 신호의 일부분의 파장 스펙트럴 프로필을 필터링하여 추세성분과 주기성분을 억제하고, 240 단계에서는 다수의 타임프레임에서 물체로부터 도착하는 다수의 X선 신호부분들의 파장 스펙트럴 프로필들을 필터링하기 위해 220과 230 단계들을 반복하면서 적분한다(예컨대 SNR 및/또는 SNR이 개선된 최종 필터링된 프로필을 구하기 위해 이런 식으로 구해진 다수의 필터링된 스펙트럴 프로필들의 평균화). 이들 단계(220,240)는 전술한 단계들(120,140)과 비슷하므로 자세히 설명하지 않는다. 이 방법(200)의 단계(230)는 전술한 방법(100)의 단계(130)의 특수한 예이다.
단계(230)의 하위 단계(232)에서는 220 단계에서 제공된 파장 스펙트럴 프로필을 필터링하는 자동회귀(AR) 모델을 제공한다. 232.1 단계에서는 이 모델이 ARIMA 모델이고, 이 모델의 인자는 XRF 신호를 필터링하여 구해진다. 이런 인자들은 (메모리에 저장된) XRF 신호의 필터링에 맞도록 이전에 결정된 소정의 인자이거나, 232.2 단계에서 필터링해야 할 파장 스펙트럴 프로필에 의거해 결정될 수 있다. 예컨대, 자동회귀 인자 P는 파장 스펙트럴 프로필의 자기상관함수를 계산하고 이 함수내의 극값(최대값)의 위치를 확인하여 (실시간으로 다이나믹하게) 결정될 수 있다.
또는, ARIMA 모델의 p, d, q가 p=5이고 q=12인 집합일 수 있다. 또는, 반복된 가중치 시리즈에서 선택된 q 연속 이동평균(MA; Moving Average) 가중치들을 ARIMA 모델의 MA 파트에 사용할 수 있다. 본 발명자들은 어떤 경우에는 이런 MA 가중치 집합을 이용해 XRF 파장 스펙트럼을 필터링할 때 좋은 결과를 얻는다는 것을 알았다.
230 단계의 하위 단계(234)에서, XRF 신호의 필터링에 Box-Jenkins와 계절분해 처리기법을 적용한 시계열 분석법을 이용해 AR(예; ARIMA) 모델에 의거하여 파장 스펙트럴 프로필을 필터링한다.
예컨대, 234.1 단계에서 계절 필터링을 적용해 파장 스펙트럴 프로필의 주기성분들을 억제하는데, 이런 계절 필터링은 아래를 포함할 수 있다:
a. - 파장 스펙트럴 프로필의 SP(smoothed profile)을 구하기 위해 파장 스펙트럴 프로필에 이동평균 적용. 220 단계에서 제공된 XRF 신호의 파장 스펙트럴 프로필의 일례가 도 2B이다. 여기서, 232 단계에서 제공된 ARIMA 모델에 주어진 q=12 가중치로 XRF 신호의 q=12 연속 샘플들을 평균하여 이동평균을 적용한다.
b. - 이어서, 파장 스펙트럴 프로필 P1에 존재하고 잡음 및/또는 클러터와 관련된 주기적 피크들을 나타내는 계절 프로필을 구하기 위해 파장 스펙트럴 프로필 P1에서 SP를 감산하여 SP를 구별한다. 파장 스펙트럴 프로필에서 SP를 감산하여 구별하는 것이 바람직한 경우도 있지만, 파장 스펙트럴 프로필 P1을 SP로 또는 그 반대로 나누어 계절 프로필을 구하는데 다른 방법으로 구별화하는 경우도 있을 수 있다.
c. - 끝으로, 파장 스펙트럴 프로필 P1에서 주기성분을 억제하고 "무계절성(seasonality free)" 파장 스펙트럴 프로필을 구하기 위해, 이동평균을 적용해 (b)에서 구한 계절 프로필을 평활화하여 평활화된 계절성 프로필을 구한 다음 파장 스펙트럴 프로필 P1에서 평활화된 계절성 프로필을 구별하여 "무계절성" 파장 스펙트럴 프로필을 구하는데, 이 프로필에서 적어도 일부의 주기성분들이 억제된다.
하위 단계(234.2)에서, 정상성 필터링을 적용하여 "무계절성" 파장 스펙트럴 프로필(또는 위의 a 내지 c에서 실행되지 않은 경우 파장 스펙트럴 프로필 P1)의 추세성분을 억제한다. 본 실시예에서정상성 필터링은 아래를 포함한다:
d. - "무계절성" 파장 스펙트럴 프로필(또는 파장 스펙트럴 프로필 P1)에 이동평균을 적용해 파장 스펙트럴 프로필 P1에 존재하는 추세성분의 적어도 일부를 나타내는 정상 프로필을 구한다.
e. - 이어서, "무계절성" 파장 스펙트럴 프로필(또는 파장 스펙트럴 프로필 P1)에서 추세성분을 억제하여 추세없는 스펙트럴 프로필 P6을 구하기 위해 무계절성 스펙트럴 프로필(또는 파장 스펙트럴 프로필 P1)과 정상 프로필 사이를 구별한다. 이 단계에서 구해진 "추세없는" 스펙트럴 프로필 P6가 도 2C에 도시되었다. 여기서는 "무계절성" 파장 스펙트럴 프로필에서 정상 프로필을 감산하여 구별화하였고, 이를 위해 프로필 P6가 실제로는 XRF 신호의 필터링된 파장 스펙트럴 프로필이며, 이 프로필의 계절성(주기) 성분과 정상성(추세) 성분 둘다 억제되어 있다. 이 단계에서의 구별화가 감산에 의해 이루어졌지만, 추세성분을 제거하는 구별화가 "무계절성" 파장 스펙트럴 프로필(또는 파장 스펙트럴 프로필 P1)을 정상 프로필로 나누는 등의 다른 기법으로 이루어질 수도 있다.
따라서, 위의 단계(234)의 끝에서, 잡음/클러터와 관련된 추세성분과 주기성분의 둘다의 상당 부분이 제거된 필터링된 파장 스펙트럴 프로필 P6가 구해진다. 나머지 피크들은 주로 검사된 물체의 실제 XRF 시그니처를 나타낸다. 전술한 단계(150)와 마찬가지로, 정확도와 신뢰도가 개선된 필터링된 프로필 P6로부터 XRF 시그니처를 나타내는 데이터의 추출이 실행될 수 있다.
스펙트럴 프로필 P1과 P6를 비교하면, 본 발명에 의한 필터링 전후에, 프로필 P6에서 많은 잡음과 클러터가 억제되었다. 필터링 이후의 프로필 P6에서, y축을 따라 850 영역의 피크들을 볼 수 있다. 도 2B의 Y축의 스케일(0~80 범위)과 도 2C의 Y축의 스케일(0~2 범위)를 비교해 알 수 있듯이 감도가 개선된다. 감도의 개선으로 소량의 마킹 물질을 사용해도 피크 해상도가 개선된다.
도 3은 본 발명에 따라 구성된 X선 형광(XRF) 분석기(300)의 블록도이다. XRF 분석기(300)의 XRF 스펙트럴데이터/신호 제공기(320)는 X선이나 감마선을 물체에 조사해 물체에서 도착한 XRF 신호 부분의 파장 스펙트럴 프로필을 나타내는 데이터를 제공한다. XRF 분석기(300)의 XRF-마킹 판독 프로세서(310)(이하, 프로세서라 함)는 물체에 포함된 물질들의 XRF 시그니처(예; XRF 마커)을 나타내는 필터링된 프로필에 방법(100 및/또는 200)을 적용하여 구한 파장 스펙트럴 프로필을 처리한다. XRF 분석기(300)의 식별모듈(330)은 필터링된 프로필을 처리하여 XRF 시그니처를 식별하고 이를 표시하는 데이터를 제공한다. 식별모듈(330)은 예컨대 전술한 방법(100)의 단계(150)를 실행하여, 필터링된 프로필에서 소정의 기준을 만족하는 피크들을 식별하고, 이런 피크들의 파장과 크기를 이용해 물체의 XRF 시그니처를 식별한다. 분석기(300)의 XRF 마킹 데이터 리트리버(340)는 물체를 미킹하는데 사용되는 각종 감지성 조성물 및/또는 마커들을 나타내는 기준데이터를 저장하는 메모리에 관련되어, 기준 데이터에 의거하여 식별모듈(330)에서 구한 XRF 시그니처를 나타내는 데이터를 처리하고, 물체를 마킹하는데 사용된 XRF-마커를 결정하며, 이를 표시하는 데이터를 제공 및/또는 저장할 수 있다.
프로세서(310)는 주기성분과 추세성분을 억제하도록 파장 스펙트럴 프로필을 필터링하는 주기필터(315.2)와 추세필터(315.4) 중의 적어도 하나를 포함하는 필터모듈(315)을 가질 수 있다. 예컨대, 필터모듈(315)이 XRF 신호의 파장 스펙트럴 프로필에서 주기성분과 추세성분을 억제하도록 전술한 단계들(234.1,234.2)를 구현하는 주기필터(315.2)와 추세필터(315.4)를 갖는다.
또, 프로세서(310)의 타임프레임 세그멘터(312)와 타임프레임 적분기(317)는 단계(140) 및/또는 단계(240)를 실행하여 최종 필터링된 신호에서 잡음 및/또는 클러터를 더 줄인다. 이를 위해, 타임프레임 세그멘터(312)는 XRF 스펙트럴데이터/신호 제공기(320)가 제공한 XRF 신호를 2개 이상의 파장 스펙트럴 프로필들로 분할한다. 이어서, 필터모듈(315)가 각각의 프로필을 독립적으로 필터링하여 추세성분 및/또는 주기성분을 제거/억제한다. 이어서, 타임프레임 적분기(317)가 각각 다른 타임프레임의 신호부분들 각각을 위해 필터모듈에 의해 구해진 필터링된 프로필들을 적분(예; 평균)하여 SNR 및/또는 SCR이 개선된 최종 필터링된 프로필을 구한다.
일반적으로 본 발명의 XRF 분석기는 아날로그 및/또는 디지털 수단으로 구현될 수 있다. 어떤 경우에는 XRF 분석기가 CPU와 메모리를 갖춘 컴퓨터 시스템을 포함한다. 이런 분석기의 모듈들은 따라서 전술한 방법(100,200)의 단계들을 구현하도록 구성된 컴퓨터 리더블 코드를 포함한 소프트웨어 및/또는 하드웨어 요소들 및/또는 적절한 회로로 구현될 수 있다.
본 발명의 XRF 분석기는 XRF 신호처리 센터의 일부분으로 및/또는 휴대용(예; 핸드헬드) XRF 판독기로 구현될 수도 있다.
XRF 신호처리 센터로 구현된 본 발명의 XRF 분석기(300)의 블록도가 도 4A이다. 도 3과 비슷한 공통의 요소/모듈의 구성과 동작에 대한 설명은 생략한다. XRF 신호처리센터의 XRF 분석기에서, XRF 스펙트럴데이터/신호 제공기(320)는 통신모듈(322)을 보유하거나 연결되어, 물체로부터의 XRF 신호 반응을 감지하는데 사용된 원격 XRF 판독기와의 통신을 통해 XRF 신호를 나타내는 데이터를 수신한다. 또, XRF 마킹 데이터 리트리버(340)는 XRF 분석기(300)에 의해 식별될 다수의 XRF 마커들을 나타내는 데이터를 마킹하는 기준데이터를 저장하는 메모리(344)를 갖거나 메모리에 연결된다. 메모리(344)는 XRF 마커로 다수의 물체들을 나타내는 데이터를 연관시키는 연관데이터를 저장할 수도 있다. 데이터 리트리버(340)는 식별모듈(330)에 의해 구해진 XRF 시그니처에 가장 잘 맞는 XRF 마커를 결정하도록 메모리(344)를 브라우즈/쿼리한다. 데이터 리트리버(340)는 메모리에 저장된 연관데이터와 식별된 XRF 마커에 의거하여 물체의 성질을 결정하도록 메모리(344)를 브라우즈/쿼리할 수도 있다. 이어서, 식별된 물체의 성질 및/또는 식별된 XRF 마커를 나타내는 데이터가 (예컨대 통신모듈(322) 및/또는 다른 모듈을 통해) XRF 신호를 제공하는 XRF 판독기에 보내질 수 있다.
XRF 분석기(300)가 도 4B의 블록도에 도시된 핸드헬드/포터블 XRF 리더로 구현될 수도 있다. 도 3과 비슷한 공통의 요소/모듈의 구성과 동작에 대한 설명은 생략한다. 여기서, XRF 스펙트럴데이터/신호 제공기(320)는 X선이나 감마선을 물체에 조사하여 물체로부터 도착하는 XRF 신호를 감지해 분석하는 X선 분광계와 같은 디텍터(324)를 포함하고, 감지된 신호의 파장 스펙트럴 프로필을 나타내는 데이터신호들을 제공한다. 어떤 경우에는, 디텍터(324)가 상기 물체를 마킹하는 XRF 마커 물질을 감지할 수 있는데, 이때 이 물질의 농도는 1ppm 정도이거나 100ppb 정도로 더 낮을 수도 있다.
XRF 분석기(300)가 검사할 물체에 X선이나 감마선을 조사하는 이미터(350)를 포함할 수도 있다. 이 경우, XRF 마킹 데이터 리트리버(340)는 식별된 XRF 시그니처에 의거해 물체를 마킹하는 XRF 마커와 관련된 XRF 마킹데이터 및/또는 물체의 성질을 나타내는 데이터를 구하는데 사용되는 통신모듈(342) 및/또는 메모리(344)를 포함할 수 있다. 이를 위해, 메모리(344)는 기준데이터 및/또는 각종 XRF 시그니처들을 특정 XRF 마커와 연관시키거나 마킹된 물체의 성질들을 각종 마커들과 연관시키는 연관데이터를 저장할 수 있다. 한편, 분석기(300)가 (무선) 통신모듈(342)을 이용해 XRF 시그니처를 나타내는 데이터 및/또는 필터링된 프로필을 처리센터로 보내고, 물체를 마킹하는데 사용된 XRF 마커를 나타내는 마커 데이터 및/또는 물체를 나타내는 데이터를 처리센터에서 받을 수 있다.
또는, 데이터 리트리버(340)에서 구한 마커 데이터가 아래 중의 하나 이상을 표시하기도 한다: 원래 형태의 물체의 XRF 시그니처; 물체를 마킹하기 위해 물체에 추가된 하나 이상의 추가 XRF 마킹 물질들; 및/또는 물체에 XRF 마킹 물질들을 접착하는데 사용되는 담체 물질. 또, 데이터 리트리버(340)에서 구한 물체 데이터가 아래 중의 하나 이상을 나타내는 데이터를 포함할 수도 있다: 물체의 아이덴티티; 물체와 관련된 제품의 아이덴티티; 물체의 제조업자의 아이덴티티; 물체의 배치 넘버; 물체의 제조일; 물체의 제조장소; 물체의 일련번호; 및/또는 물체의 소유자의 신분. 또는, XRF 분석기(300)가 XRF 마킹 데이터 리트리버(340)에서 마커 데이터 및/또는 물체 데이터를 구해 물체를 나타내는 스크린 표시부에 제시하는 (디스플레이 스크린과 디스플레이 컨트롤러를 포함하는) 디스플레이 모듈(390)을 갖출 수도 있다.
또는, 분석기(300)가 분석기의 위치를 결정/추정하고 통신모듈(342)을 이용해 이 위치를 나타내는 데이터를 필터링된 프로필/XRF 시그니처 데이터와 함께 처리센터로 보내기 위한 (GPS와 같은) 위치추적기(360)를 갖출 수도 있다. 또, 분석기(300)가 물체의 바코드/QR코드와 같은 광학코드를 판독하는 (바코드/QR코드 리더와 같은) 광학리더(370)를 갖추고, 광학코드를 나태는 데이터를 필터링된 프로필 데이터와 함께 처리센터에 보낼 수도 있다.
XRF 분석기(300)가 자체 고유 식별코드를 저장하는 메모리를 갖출 수도 있고, 이 경우 고유 식별코드를 필터링된 프로필의 데이터와 함께 통신모듈을 통해 중앙 컴퓨터에 보낼 수 있다.
도 5는 폐 물질/물체의 마킹 방법(500)의 순서도이다.
이 방법(500)의 520 단계에서 폐물질을 마팅하기 위해 감지가능 조성물을 제공/준비한다. 감지가능 조성물로는 X선 형광을 이용해 감지할 수 있는 원자를 함유한 XRF 마커 화합물이 포함될 수 있다. 본 발명에 의하면, XRF 마커 화합물은 XRF 분석기(300)로 감지할 수 있는 양의 조성물에 제공된다. XRF 분석기로 감지할 수 있는 원소 농도가 100ppb 내지 100ppm 범위에 있도록 조성물내에 XRF 마커 화합물이 존재한다.
530 단계에서 폐기할 필요가 있는 폐물질 및/또는 폐물체를 520 단계에서 제공된 감지가능 조성물(예; XRF 마커 화합물)로 마킹한다. 마킹된 물체/물질은 도로나 건물이나 다른 인공 구조물의 파괴나 재건축으로 인한 건축폐기물과 같은 건축물질을 포함할 수 있다. 이런 건축물질로는 콘크리트, 아스팔트, 금속, 목재, 절연재, 석고판, 유리, 플라스틱, 기타 관련 부스러기가 있다. 본 발명은 액체 물질/폐기물에도 관련이 있다. 어떤 경우에는, 마킹된 물체/물질이 마킹시에 폐기물 형태가 아닐 수도 있다. 예컨대, 건물을 파괴할 예정인 경우, 건물의 물질을 고체폐기물로 간주하여 피괴 전에 미리 감지가능 조성물로 마킹할 수 있다.
(XRF 마커에 의한) 감지가능 조성물이 폐인트일 수도 있고, 이 경우에는 530 단계에서 페인트 형태의 감지가능 XRF 마킹 조성물을 물체에 붙이거나 발라 폐기물을 마킹한다. 페인트 형태로 고체 폐기물에 붙이면 감지가능 조성물을 제거하는데 막대한 노력이 들어야 해서, 이 조성물을 없애지 못해 불법 폐기를 할 수도 있다. 어떤 경우에는, 조성물이 컬러 페인트 형태일 수도 있고, 이때는 부착될 물체와는 다른 컬러로 하여 폐기물로 폐기된 마킹된 물체/물질을 쉽게 식별하도록 한다. 한편, 컬러 페인트가 물체의 표면과 비슷한 컬러를 가질 수도 있다. 예컨대, 물체가 백색이나 황색 띠가 표시된 도로일 경우, 감지가능 조성물을 띠와 같은 컬러의 페인트로 부착하여, 마킹을 "차폐"하고 마킹을 찾거나 제거하기 어렵게 할 수 있다.
감지가능 조성물이 1년 이상의 기간 동안 폐기물에 부착된 뒤에도 X선 형광으로 감지될 수 있는 성능과 안정성을 보유한 안정 조성물일 수도 있다. 감지가능 조성물이 3년 이상 폐기물에 부착된 뒤에도 X선 형광으로 감지될 수 있는 성능을 가질 수도 있다.
특정 종류의 건축폐기물에 어울리는 감지가능 조성물을 사용할 수도 있다. 예를 들어, 건축폐기물이 콘크리트일 경우, 감지가능 원자의 존재를 위해 마킹되지 않은 콘크리트 샘플을 X선 형광 분석을 할 수 있다. 콘크리트가 2개의 원소 Li와 Br을 감지가능한 레벨로 함유하지 않는다는 결과로 부넛ㄱ되면, 공지의 양의 Li와 Br을 함유한 감지가능 조성물을 콘크리트 폐기물에 붙인다.
540 단계에서는 마킹에 사용되는 감지가능 조성물(예; XRF 마커)의 시그니처/지문을 물체/물질의 성질/인자를 포함한 물체 데이터(예; 물체/물질의 폐기 책임자의 아이덴티티)와 연관시킨다. 이어서, 이런 시그니처과 물체 인자들 사이의 연관데이터를 적당한 메모리에 저장한다.
폐기물을 효과적으로 마킹하기 위해, 마킹 화합물의 여러가지 상대적 농도들 및/또는 아이덴티티들을 폐기를 책임진 여러 엔티티들과 연관시키는 코딩시스템을 사용할 수 있다.
도 6은 본 발명에 따라 폐기물의 폐기를 책임진 엔티티를 식별하는 방법(600)의 순서도이다.
610 단계는 폐기물의 식별/분석에 관련된 것으로, 폐기물은 건축폐기물을 포함한 고체이며, 건축폐기물로는 콘크리트, 아스팔트, 금속, 목재, 절연재, 석고판, 유리, 플라스틱 등이 있다. 이런 폐기물은 불법 장소에 버려진채 발견될 수 있다. 610 단계는 XRF 마커 마킹 분광계 형태로 제공된 도 4B의 XRF 분석기에 의해 실행된다. 본 발명에 따른 마킹 식별을 위한 폐기물 분석시 X선 형광을 이용해 마킹을 식별한다. 이런 분석시 전자기선을 폐기물에 조사한 다음 폐기물의 마킹에 의해 방사된 형광패턴의 파장 및/또는 강도를 분석한다. 방사된 형광패턴의 파장 및/또는 강도에 의거해, 마커는 마커 조성물의 아이덴티티와 관련된 소정 농도의 특정 원자를 함유하는지 판단한다. 본 발명에서는 도 4B의 핸드헬드 XRF 분석기로 폐기물을 분석한다.
620은 연관엔티티와 마킹을 비교하는 단계로서, (마커의 XRF 시그니처인) 형광패턴을 감지한 뒤 수행된다. 감지된 형관패턴/XRF-시그니처는 이전에 폐기물을 마킹했던 다수의 마커들 중의 하나의 농도에 관련된 특정 원자의 상대적 농도를 나타낼 수 있다. 방출된 형광패턴/XRF-시그니처는 이전에 적용된 마커들의 농도들에 관련된 특정 원자들의 상대적 농도들을 나타낼 수 있다. 이를 위해, 620 단계에서 데이터베이스에 저장된 (전술한) 기준 데이터를 이용해 감지된 XRF 마커들의 형광패턴/XRF-시그니처를 물체를 마팅하는데 사용되었고 데이터베이스에 저장된 다수의 XRF 마커들의 시그니처/화학조성들과 비교한다.
630은 식별된 마커에 의해 마킹된 물체/폐기물의 데이터를 결정하는 단계로서, 예컨대 물체/폐기물의 폐기를 책임진 엔티티의 아이덴티티를 나타내는 물체 데이터를 결정한다. 이를 위해, 데이터베이스에 저장된 (전술한) 연관데이터를 이용해 620 단계에서 식별된 마커로 마킹된 물체/물질의 성질/인자들을 결정한다. 물체의 성질 인자들에는 물체의 폐기를 책임진 엔티티를 나타내는 데이터가 포함될 수 있다.
640은 폐기물의 폐기를 책임진 엔티티에 대한 개시동작의 자동 개시에 관한 단계로서, 예컨대 폐기물의 폐기를 책임진 엔티티에게 납부할 벌금의 자동통지 및/또는 적절한 사람에 의한 후처리를 위해 일지에 폐기물 폐기 책임 엔티티의 자동등재를 할 수 있다. 이를 위해, 전술한 바와 같이, 본 발명의 XRF 리더기가 아래 중의 하나 이상을 포함한다: 위치추적기(GPS), 광학/바코드 리더, 및 고유 ID를 저장하는 메모리. 이런 모듈이 제공한 데이터를 이용해, 폐기물의 폐기를 자동으로 로깅/등재할 때 아래 데이터 인자들을 기록할 수 있다:
- 폐기물 폐기를 책임진 엔티티는 물론 630 단계에서 결정될 수 있는 가능한 다른 폐기물 인자들;
- XRF 분석기의 GPS/위치추적기에서 구할 수 있는 폐기 장소 데이터;
- XRF 분석기의 고유 식별코드를 이용해 구할 수 있는 폐기된 폐기물을 기록하는 현장 공무원의 아이덴티티;
- XRF 분석기의 광학 리더로 판독되고 폐기물에 인코딩된 바코드 정보에서 구할 수 있는 폐기물에 관한 다른 정보.
도 7은 물질을 인증하는 방법(700)의 순서도이다.
710은 마킹할 물질/물체에 관한 단계로서, 마킹할 물체/물질은 제품의 위조나 체인변경 공급에 관한 모든 물질나 제품을 포함할 수 있다. 마킹할 물질/물체는 본 발명에 따라 마킹되는 포장을 포함할 수 있다. 이 물질은 천연개스, 원석, 코인, 화폐, 신분증, 신분카드, 여권, 자동차부품, 브랜드상품, 소비재, 플라스틱, 종이, 접착제, 페인트, 안료, 나일론, 면, 합성섬유, 금속, 합금, 고무, 합성고무, 광섬유, 실리콘, 판지, 잉크, 합성 폴리머로 이루어진 군에서 선택될 수 있다. 접착제는 에폭시, 고분자 접착제, 접촉형 접착제로 이루어진 군에서 선택되고, 소비재는 식음료, 술, 전자제품, 의류, 보석, 신발, 액세서리, 시계, 소프트웨어, 향수, 화장품, 의약품 및 미술품으로 이루어진 군에서 선택된다.
715 단계에서 마커 물질과 담체를 포함한 XRF 마커 조성물을 제공한다. 마커 물질 화합물은 전술한 마커들, 예컨대 치환 알칸, 할로겐 화합물, 알킬이나 알킬 할라이드, 유기금속이나 할로겐 화합물, 및/또는 원자수가 리튬에 비교할만하거나 더 높은 원자를 함유한 염일 수 있다. 마커 물질은 원자수 12인 원소(마그네슘)를 포함한다. 또, 마커 물질은 마커 화합물이나 마커 원자를 포함한다. 또, 2가지 이상의 마커 물질들을 포함하는 감지가능 조성물을 준비할 수도 있다. 또, 2가지 이상의 마커 물질들이 각각 다른 주파수로 XRF를 방출할 수도 있다.
이런 마커 물질이 담체에 대해 0.1~100 ppm의 농도로 첨가되거나, 0.5~30 ppm의 농도로 첨가될 수 있다.
감지가능 조성물에 주어진 에너지를 조사했을 때 방출되는 XRF 방사선의 에너지가 마킹된 물질이 동일한 에너지에 조사되었을 때 방출되는 XRF 방사선의 에너지와 같지 않도록 감지가능 조성물을 형성한다. 이 경우, 감지되지 않은 물질이 "거짓양성" 신호를 내지 않아 마킹된 물질과 구불된다. 또, XRF 반응이 마커의 XRF 신호와 간섭하지 않는 결합제를 사용할 수도 있다.
감지가능 조성물은 마킹된 물질의 성질과 간섭하지 않는다. 예컨대, 마킹된 물질이 접착제일 경우, 감지가능 조성물을 첨가해도 접착제의 접착력에 변화가 없다.
감지가능 조성물이 환경에 악영향도 미치지 않으며, 사용자가 마킹된 물질을 사용하고 다루기에 안전하다.
또, 주어진 에너지로 조사했을 때 감지가능 조성물에 의해 방출된 XRF 방사선의 에너지 및/또는 강도가 감지가능 조성물이 담체 없이 조사되었을 때 함유하는 마커 물질에 의해 방출된 XRF의 에너지 및/또는 강도와는 다를 수 있다. 담체와 마커 모두 마킹되지 않은 물질에 대한 감지가능 조성물의 XRF "지문"에 기여할 수 있다.
마커 물질, 담체, 마킹된 물질 또는 이들의 조합에 존재하는 특정 원소의 원자들 모두 XRF에 감지될 수 잇다. 적절한 에너지로 조사된 각각의 원소는 각종 껍질로 되돌아가는 전자에 의거한 다양한 종류의 에너지들을 방출한다. 각각의 각(shell), 예컨대 K-각(K-shell), L-각, M-각, N-각은 각각의 원소와 각각의 각에 대해 다른 에너지량을 방출한다. 마킹되고 조사된 물질로부터의 에너지 레벨들을 판독한 그래프에 의하면, 각각의 원소에 대한 여러 에너지에 대응하는 다수의 피크들이 마커 물질, 담체 및 마킹된 물질의 임의의 조합에서의 원소들에 관련됨을 알 수 있다. 본 발명에 따른 방법들에서의 고유 XRF 지문들은 마커 물질, 담체 및 마킹된 물질의 소정의 조합에 의한다. 마커 물질, 담체 및 마킹된 물질의 조합의 분석에서 구한 고유 XRF 지문들은 카커 물질, 담체 및 마킹된 물질 각각만의 분석에서는 구할 수 없는 것이다.
마커 물질을 담체와 혼합할 수 있다. 마커 물질을 담체에 화학적으로 결합할 수 있다.
720은 감지가능 조성물로 물질을 마킹하는 단계이다.
이 물질을 감지가능 조성물에 혼합해 감지가능 조성물로 마킹한다. 이 혼합물은 균질 혼합물이다. 마킹된 물질이 페인트와 같은 액체이면, 감지가능 조성물이 시간이 지나면서 액체에 가라앉지 않고 균일하게 분산되도록 선택한다.
이 물질을 외부에서 마킹하도록 감지가능 조성물로 코팅하거나 바를 수 있다. 이 물질의 포장에 마킹할 수도 있다. 이 물질을 제조장소에서 마킹할 수도 있다.
725는 데이터베이스에 마킹을 기록하는 단계이다. 데이터베이스는 감지가능 조성물 마킹에 대응하는 고유코드를 제공한다. 고유코드는 감지가능 조성물 마킹에 관련된 XRF 지문/시그니처에 해당한다. 고유코드가 마커의 각각의 조합이나 마커들의 조합에 대해 생성될 수 있다. 예컨대, 725 단계에서, 물체를 마킹하는데 사용되는 마킹 조성물의 시그니처를 나타내는 기준데이터를 데이터베이스에 저장하고, 마킹 시그니처으로 물체의 성질 및/또는 아이덴티티에 관한 연관데이터를 저장할 수도 있다. 이런 코딩은 접근제한이 되도록 보안 데이터베이스에 저장하는 것이 바람직하다. 각각의 마커의 농도는 다수의 코딩 옵션들을 제공하도록 가변적일 수 있다. 본 발명에 의하면, 대략 10ppm 정도의 크기로 서로 다른 농도로 동일한 마커로 여러 제품/물체를 마킹할 수 있다. 본 발명의 방법들에 의하면, 2-시그마의 보안레벨로 마킹된 물체들을 구분할 수 있다.
코딩들과 관련 형관패턴들은 제품의 아이덴티티, 제조업자의 아이덴티티, 배치넘버, 제조일, 제조장소 및/또는 일련번호들을 포함한 마킹된 물질에 관한 데이터에 연관될 수 있다.
730 내지 755 단계들은 일반적으로 마킹된 물체/물질이 배포(예; 판매)되고 위조 의심 샘플을 발견한 뒤에 수행된다. 이 샘플은 마킹된 아이템과 비슷하게 보이거나 비슷한 라벨을 붙인 물질의 샘플일 수 있다.
730은 샘플에 조사를 하는 단계로서, X선이나 감마선으로 샘플을 조사하되 최대 40keV의 에너지로 조사할 수 있다.
핸드헬드 XRF 분석기를 사용해 샘플에 조사를 할 수도 있고, 감지가능 조성물의 아이덴티티를 모르는 기술자가 조사를 할 수도 있다.
샘플에 조사를 하기 전이나 후에, 핸드헬드 XRF 분석기의 조작자가 특정 물질의 인증을 테스트하겠다는 요청을 분석기에 입력할 수도 있다. 조작자는 확인중인 물질과 관련된 텍스트나 일련번호를 이용해 표시할 수 있고, 핸드헬드 XRF 분석기가 조작자의 물질 표시에 관련된 중앙 데이터베이스에 전송할 수 있다.
핸드헬드 XRF 분석기가 바코드, QR 코드, 기타 다른 종류의 광학적으로 인코딩된 데이터를 스캔하는 바코드 리더를 포함할 수 있다. 광학적으로 인코딩된 데이터는 중앙컴퓨터로 전송되어, 물질의 종류나 제조업자에 대한 분석을 할 수 있다.
735 단계에서는 조사된 샘플로부터의 XRF를 감지한다. 이런 감지는 핸드헬드 XRF 분석기를 사용해 이루어진다. 이런 감지에 실리콘 드리프트 다이오드 디텍터를 사용할 수도 있다. XRF는 대략 2~30 keV 범위에서 감지된다.
740 단계에서는 디텍터에서 받은 XRF 데이터를 인코딩하는 신호를 중앙컴퓨터로 전송한다. XRF 데이터는 샘플의 X선 형광의 에너지 및/또는 강도에 관한 데이터나, 추세성분 및/또는 주기성분을 제거하는 필터링 전이나 후의 XRF 신호의 파장 스펙트럴 프로필을 나타내는 데이터를 포함할 수 있다. XRF 데이터 신호는 암호화될 수 있다.
XRF 분석기로부터의 신호의 전송은 예컨대 유선, 무선, 전화, 휴대통신, 또는 이들의 조합을 통해 이루어질 수 있다.
XRF 분석기에서 중앙컴퓨터로의 전송에는, 정보의 추적을 위해 XRF 분석기를 식별하기 위한 XRF 분석기에 고유한 식별신호가 포함될 수 있다. 중앙컴퓨터는 XRF 분석기와 계속 통신하거나 고유 식별신호를 통해 XRF 분석기를 식별했을 때만 XRF 분석기에 정보를 전송한다.
745 단계에서 수신된 XRF 데이터를 데이터베이스의 데이터와 비교한다. 수신된 XRF 데이터는 데이터베이스에 로그될 수 있다. 로그된 수신 XRF 데이터는 다른 샘플들의 장래의 분석에 이용될 수 있다.
750 단계에서 데이터베이스 데이터에 의거해 샘플의 아이덴티티를 추정한다. 아이덴티티 추정은 수신 XRF 데이터를 데이터베이스 XRF 데이터와 비교해 통계적 비교를 하는 퉁계적 분석법으로 실행된다. 일정 레벨의 근접도를 보이는 XRF 데이터는 매칭 샘플로부터 온 것이라고 간주된다.
755 단계에서 컴퓨터에서 디텍터 장치로 신호를 전송한다. 이 신호는 제조업자, 배치넘버, 제조일, 제조장소 및 일련번호를 포함한 마킹된 물질에 관한 데이터를 포함할 수 있다.
한편, 전송된 신호가 인증 아이템의 긍정적 식별을 나타낸 긍정적 판독 표시나, 아이템이 인증된 것이 아님을 나타내는 부정적 판독 표시를 포함할 수 있다. 전송된 신호가 이 샘플이 XRF 조작자가 샘플에 관해 입력한 정보에 해당하지 않는다는 표시일 수도 있다.
중앙컴퓨터와 XRF 분석기 사이의 통신의 로그가 데이터베이스에 기록될 수도 있다.
도 8은 본 발명에 따라 물질의 식별 및/또는 폐기물의 분석과 그 소스의 결정에 사용될 수 있는 시스템의 블록도이다.
도 8의 물질분석 시스템(800)은 물체의 XRF 신호를 판독하는 모바일 XRF 분석기(810)와, XRF 신호를 나태는 데이터 및/또는 그 시그니처를 수신하는 중앙컴퓨터(840)를 포함하고, 중앙컴퓨터는 XRF 마커로 마킹된 물체를 나타내는 데이터/인자들을 추적할 수 잇다. 중앙컴퓨터(840)와 XRF 분석기(810) 중의 적어도 하나는 도 3에서 설명한 XRF 분석기(300)와 비슷하고, 전술한 방법(100, 200)에 의해 파장스펙트럴 프로필을 필터링할 수 있는 (소프트웨어 및/또는 하드웨어로 구현된) XRF 마킹 판독 프로세서(310)를 포함한다.
모바일 XRF 분석기(810)는 통신모듈(812), 프로세서(814), 메모리(816), 디스플레이(818), 방사선 이미터(820), 방사선 디텍터(822) 및 안테나(824)를 포함한다. 중앙컴퓨터(840)는 통신모듈(842), 프로세서(844), 및 마킹된 물체의 각각의 성질과 미칭 시그니처에 관한 기준 및/또는 연관 데이터(예; 물체의 폐기를 책임진 엔티티들)를 저장하는 데이터베이스(846)를 포함한다.
어떤 경우에는, 물질분석 시스템(800)이 클라우드 기반 및/또는 인터넷 기반 컴퓨팅으로 구성되어, 프로세서(814), 프로세서(844), 데이터베이스(846) 및/또는 메모리(816)의 일부가 다수의 구별되는 장소들에 거주할 수도 있다.
모바일 XRF 분석기(810)가 휴대형일 수 있다. 작동시, 조작자(802)가 핸드헬드 모바일 분석기(810)를 휴대하고 물질이나 폐기물의 샘플/물체(830)를 분석한다. 핸드헬드 모바일 분석기(810)가 작동하면, 프로세서(814)가 방사선(예; X선)을 방출하나는 신호를 이미터(820)에 보낸다. 프로세서(814)는 디텍터(822)를 통해 방사선 형광신호패턴을 감지하고, 이 패턴은 샘플(830)의 조성물을 마킹하여 방출된 것이다. 프로세서(814)는 이 패턴에 관한 데이터(예; 형광 파장 및/또는 강도)를 통신모듈(812)과 데이터통신(예; 셀룰라망 860)을 통해 중앙컴퓨터(840)의 통신모듈(842)에 보낸다. 중앙컴퓨터(840)의 프로세서(844)는 시신된 데이터를 데이터베이스(846)에 기록하거나, 샘플/물체(830)에 관한 물체 데이터(예; 물체의 상세내역 및/또는 폐기를 책임진 엔티티)를 추적하도록 데이터베이스(846)의 데이터와 수신데이터를 쿼리/참고하며, 이런 물체 데이터를 모바일 기기로 보내며, 모바일 기기에서 프로세서(814)는 물체 데이터에 해당하는 메시지를 디스플레이하라는 신호를 디스플레이(818)에 보낸다.
이상과 같이, 본 발명은 물질과 폐기물의 마킹과 분석을 위한 편리한 방법들을 제공한다. XRF 기술자라면 이런 물질을 분석해 이 물질이 위조된 것인지 여부를 쉽게 판단할 수 있을 것이다. 환경폐기물 기술자라면 휴대형 기기를 이용해 불법폐기물을 분석하여 책임 엔티티를 신속하고 쉽게 확인할 수 있을 것이다.
본 발명의 방법들의 실시예는 아래와 같다:
실시예 1
이스라엘 하이파 시내의 도로작업을 책임진 엔지니어링 부서가 각종 도로건설 프로젝트를 위해 (1번부터 10번까지의) 10개의 입찰을 제시했고, 모든 입찰들은 대량의 건축폐기물의 제거에 관한 것이었다. 하이파 지역에는 건축폐기물 매립지가 없고, 가장 가까운 매립지도 100km 정도 떨어져 있다. 이 매립지는 10야드 롤오프 쓰레기통 1개당 500달러를 받는다. 10개 입찰 모두 A부터 J로 표시된 각각 다른 업자들에게 낙찰되었다.
엔지니어링 부서는 하이파 시내 건설작업의 건축폐기물이 하이파 부근에 불법 매립되지 않도록 환경 컨설턴트를 채용했고, 이 컨설턴트는 2가지 마커 화합물인 Li를 함유한 화합물과 Br을 함유한 화합물을 함유한 백색 도로페인트 형태의 감지가능 조성물들을 준비했다. 감지가능 조성물을 도포할 아스팔트 도로 표면은 물론 도로페인트의 비마커 성분들을 분석해, Li나 Br이 존재하지 않는지를 검사했다. 검사한 뒤, 감지가능 조성물들을 ppm 단위로 표 1과 같이 준비해 현장과 계약자별로 구분했다:
컨설턴트는 표 1에 맞춰 고유의 감지가능 조성물드을 준비해 각각의 계약자들에 의해 도로건설이 시작될 때 파기될 지역의 도로 표면에 바른 다음, 계약자들과 마킹 조성물에 대해 모른채 건설이 시작되기 전에 1번 내지 10번 현장에 감지가능 조성물들을 도포했다. 불법폐기 건축폐기물을 발견한 하이파 시의 책임자는 컨설턴트에게 이를 알리고, 컨설턴트는 건축폐기물 샘플들을 분석한다. 컨설턴트가 X선 형광을 이용해 10ppm의 Li와 100ppm의 Br을 함유한 감지가능 조성물로 샘플이 마킹되었음을 발견하면 불법폐기물이 8번 현장에서 나왔고 H의 책임이 있음을 시 담당자에게 알려주고, 시 담당자는 폐기물 불법 폐기에 대해 H에게 법적조치를 취할 수 있다.
이와 같이, 시 담당자는 특정 마킹들과 이에 해당하는 계약자들 사이의 상관관계에 대해 모르고, 컨설턴트만이 해당 계약자들에 특정 마커를 대응시키는 코드를 아는 엔티티이다. 이 과정을 통해, 시 담당자들의 권한 밖에서 코드들을 통제하고 유지관리할 수 있다. 또, 주나 국가 범위의 데이터베이스로 폐기물 폐기를 감시할 수 있다.
본 발명의 방법들은 비교적 저렴한 마킹 화합물들을 사용해 폐기물의 폐기에 책임이 있는 대규모의 엔티티들과 관련된 수십만개의 고유 폐기물 마킹들을 할 수 있다.
이 방법(100)의 단계(105)에서, 검사할 물체에 X선이나 감마선을 조사하여 XRF 반응을 일으킨다. 물체에 X선이나 감마선을 조사하는데 다양한 기술을 적용할 수 있고, 당업자라면 상황에 맞게 적절한 XRF 마킹을 판독하는데 필요한 조건에 맞게 다양한 이미터와 파장대역 및/또는 방사선 강도를 채택할 수 있을 것이다. 예컨대, 사용된 이미터는 XRF 마킹의 일부를 형성해 식별하는데 필요한 원자/원소의 "에너지"보다 높은 에너지를 갖는 X선을 방출해야만 한다. 한편, 이 단계(105)에서 검사할 물체에 X선이나 감마선을 조사하기 전에 주의/안전 조치를 취할 수도 있다. 예컨대, 검사할 물체의 샘플/일부분이 이미터 가까이 있지 않을 경우 방사선소스/이미터의 작동을 방지(예; 방사선 경로 차단)하는 근접/터치 센서를 XRF 장치에 설치할 수 있다.
단계(110)에서는 물체에 가해진 X선이나 감마선에 반응해 물체에서 나오는 XRF 신호의 적어도 일부를 감지하고 스펙트럼 처리한다. XRF 신호는 원하는 X선 대역에서 동작하는 디텍터 및/또는 분광계에 의해 감지될 수 있다. XRF 신호의 감지된 부분을 멀티채널 분석기와 같은 적당한 스펙트럼 처리법으로 처리하여 파장 스펙트럴 프로필을 결정한다.
이런 2 단계(105,110)는 본 발명의 방법(100)에서 필수적인 것은 아니다. 예컨대, 중앙 XRF 신호처리 시스템의 경우, 검사된 물체에 조사를 하거나 XRF 반응을 감지하는 외부 XRF 측정기/모듈로부터 감지된 신호부의 스펙트럴 프로필을 나타내는 데이터를 수신할 수 있다. 또, 본 발명에 따라 구성된 모바일 XRF 판독기는 별도의 방사선 소스 모듈에 의해 검사된 물체에 조사된 X선/감마선에 응답해 도착하는 XRF 신호를 감지하고, 이에 따라 이런 모바일 XRF 판독기는 단계(105)를 구현하지 않을 수 있다.
이를 위해, 단계(120)에서, 감지된 XRF 신호의 적어도 일부의 파장 스펙트럴 프로필을 나타내는 데이터를 스펙트럼 분석한 뒤 본 발명의 기법으로 처리하여 XRF 시그니처를 식별한다.
단계(130)에서는 파장 스펙트럴 프로필을 필터링하여 추세 및/또는 주기 성분들을 억제하고 필터링된 프로필을 구한다. 본 발명의 장점은 도 2A~H에서 후술하는 XRF 스펙트럴 프로필의 필터링 기법에 있다. 본 발명에 의하면, 감지된 XRF 신호의 잡음과 클러터(clutter) 중의 상당 부분들이 XRF 신호의 파장 스펙트럴 프로필내에 식별가능한 특성들과 함께 분산된다. 특히, 잡음과 클러터의 상당 부분들이 파장 스펙트럴 프로필내에 추세 및/또는 주기 성분들의 형태로 나타나고, 이는 파장 스펙트럴 프로필로부터 감지하고 억제할 수 있는 특징들을 갖는다.
도 1b는 XRF 신호의 파장 스펙트럴 프로필의 여러 성분들의 스펙트럼 그래프이다.
G1은 디텍터로부터 구한 XRF 신호의 파장 스펙트럴 프로필 구간을 보여주고, 여기서 XRF 신호의 강도는 임의 단위로 50 내지 100 사이에서 변한다.
G2는 소정의 주기를 갖는 파장 스펙트럴 프로필의 주기성분을 보여주는 그래프이고, 이 주기성분은 전자잡음 및/또는 후방산란과 같은 잡음/클러터 등과 관련된다. 그래프내 주기성분의 강도 크기는 동일한 임의 단위로 -10 내지 10 사이에서 변한다.
G3는 XRF 신호의 강도가 파장의 함수로 증감하는 추세를 보여주는 파장 스펙트럴 프로필의 추세성분을 보여주는 그래프이다. 이런 추세성분은 예컨대 잡음/클러터와 관련이 있다. 추세성분의 강도는 이 그래프에서 동일한 임의 단위로 50 내지 95 범위에서 거의 단조롭게 증가한다.
G4는 G1의 XRF 신호의 파장 스펙트럴 프로필로부터 G2~3의 주기-추세 성분들을 억제하도록 단계(130)을 적용하여 구할 수 있는 필터링된 프로필의 그래프이다. 도시된 바와 같이, 파장 스펙트럴 프로필(G1)에서 추세성분(G3)과 주기성분(G2)을 감해서 생기는 필터링된 스펙트럴 프로필에서는, XRF 시그니처의 스펙트럼 선들이 좀더 선명하게 보이고 잡음에 관련된 추세-주기 성분들에 의해 거의/전혀 방해받지 않는다. 본 실시예의 XRF 시그니처의 스펙트럼 선의 강도는 (전술한 임의 단위로) 0 내지 4의 범위에 있어, 추세성분보다 크기가 작고 주기성분보다는 훨씬 더 작다.
이상으로부터, G1의 XRF 신호내의 XRF 시그니처가 (대부분 잡음/클러터인) G3와 G2의 주기성분과 추세성분에 의해 완벽히 안보인다는 것을 알 수 있다. 따라서, 이런 성분들을 억제하지 않고 XRF 신호에서 XRF 시그니처를 판독할 수 있으려면 더 높은 강도의 X선/감마선 이미터, 더 정밀하고 잡음이 적은 디텍터를 사용하거나, 클러터가 감소되고 잡음이 적은 상태에서 측정을 해야만 한다. 본 발명은 XRF 신호에서 추세성분과 주기성분을 없애 이런 문제를 해결한다. 구체적으로는, 아래에 자세히 설명하는 것처럼, 본 발명은 시계열 통계적 분석분야에서 차용한 통계적 기법을 이용해 주기성분 및/또는 추세성분을 제거하기 위해 이런 잡음 성분들을 식별하고 필터링하는 새로운 기술을 제공한다. 예를 들면, 단계(130)에서, (ARIMA와 같은) 자동회귀모델 및/또는 이동평균모델과 같은 소정의 모델을 이용해 XRF 신호의 파장 스펙트럴 프로필의 주기 및/또는 추세 성분들을 식별/필터링한다.
전술한 바와 같이, 데이터를 더 잘 이해하거나 시계열내 퓨처 포인트를 예측하는데 ARIMA(p,d,q)라고 하는 ARIMA 모델(p,d,q는 음수가 아닌 정수로서 각각 이 모델의 자동회귀부, 집적부, 이동평균부임)을 예전부터 시계열의 통계적 처리에 사용한다. 이때 XRF 신호의 파장 스펙트럼을 처리하는데 ARIMA 모델을 이용하고, XRF 신호에서 추세 및/또는 주기 성분들을 필터링하는데 모델의 인자인 p, d, q를 선택한다. 경우에 따라서는, XRF 신호의 파장 스펙트럴 프로필의 필터링을 위해 과 모델의 인자인 p, d, q를 구체적으로 선택/결정하기도 한다. 이들 인자들을 결정하여(예; 시행착오법이나 컴퓨터 시뮬레이션으로 미리 결정됨), XRF 신호의 주기 및/또는 추세(잡음/클러터) 스펙트럴 성분들의 추출/필터링에 맞춘다. 또, 어떤 경우에는 단계(130)에서 Box-Jenkins, Seasonal Decomposition method 등의 시계열 방법들을 이용해 XRF 신호의 주기성분이나 추세성분을 억제하도록 이 신호를 필터링하기도 한다. 예를 들어, 선택된 ARIMA 모델에 의거하여 XRF 신호의 파장 스펙트럼을 처리하여 XRF 시그니처를 추출할 수 있는 XRF 신호의 필터링된 스펙트럴 프로필을 구하는데 Box-Jenkin 방법이나 계절분해(Seasonal Decomposition) 방법을 적용할 수 있다. 도 1C는 XRF 신호를 방법(100)으로 필터링하기 전후의 실제 XRF 신호(A1,A2)의 그래프이다. 방법(100)의 이 실시예에 대해서는 도 2a의 순서도를 참조하여 설명한다.
이와 관련해, XRF 신호의 잡음과 클러터가 XRF 신호의 파장 스펙트럼의 주기성분 및/또는 추세성분 형태로 표현된다는 사실은 당업자들이 쉽게 예측할 수 없는 놀라운 것이 분명하다. 따라서, 스펙트럼에서 추세성분(비안정적이라고도 함) 및/또는 주기성분(계절성분이라고도 함)을 식별 및/또는 필터링하는데 시계열 기법을 이용하는 것이 당업자들에게 명백한 것이 아니다.
시계열 통계분석분야에서, 시계열의 추세성분과 주기성분을 흔히 비안정적 성분과 계절성분이라고도 하므로; 여기서는 스펙트럼의 추세성분과 주기성분을 이렇게 표현으로 하기도 하지만, 스펙트럼의 추세성분과 주기성분은 시간 스케일이 아닌 파장 스케일에서의 추세 및/또는 주기성을 나타내는 것다.
한편, 후술하는 단계(150)에서 구해지는 XRF 시그니처의 정확도와 신뢰도를 개선하기 위해 단계(140)가 실행될 수도 있다. 이 단계(140)에서 전술한 단계들(120 내지 130)을 반복하여 물체로부터 다수의 시간 프레임에 도착하는 다수의 X선 부분들의 파장 스펙트럴 프로필들을 필터링한다. XRF 신호의 최종 필터링된 프로필은 다수의 시간프레임 각각의 파장 스펙트럼을 필터링하여 단계(130)에서 구한 필터링된 프로필들을 적분(예; 더하거나 평균)하여 계산된다. 이런 식으로 최종 필터링된 프로파일의 SCR/SNR이 단일 타임프레임의 필터링된 프로필에 비해 더 개선되어, 신뢰도와 정확도가 개선된 XRF 시그니처를 구할 수 있다.
단계(150)에서, 물체의 XRF 시그니처를 나타내는 데이터를 단계(130)나 단계(140)에서 구한 프로필(예; 최종 필터링된 프로필)로부터 구한다. 이 단계(150)에서, 소정의 조건을 만족하는 필터링된 프로필내의 피크들을 확인하고 이런 피크들을 이용해 검사된 물체의 XRF 시그니처를 결정한다.
예컨대, 경우에 따라, 소정의 조건들이 피크의 최대 강도 및/또는 기울기가 소정의 임계값을 넘는 피크들을 확인하는 것일 수 있다. 이 경우, 이 단계(150)에서, 강도/기울기가 임계치보다 낮은 피크들은 무시되고 (가능하면) 높이/기울기가 임계치보다 높은 나머지 파장들과 나머지 피크들의 강도들만 XRF 시그니처를 나타내는 데이터를 제공하는데 이용된다.
또, 소정의 조건들은 물체의 XRF-마킹의 일부로 간주되는 기준 물질들의 소정의 세트의 XRF 스펙트럼 반응에 기초한다. 한가지나 여러가지 기준물질의 기준 스펙트럴 반응을 나타낸 룩업테이블(LUT)과 같은 기준 데이터는 메모리에 저장될 수 있다. 예컨대, 각각의 기준 물질에 대해 기준 데이터가 이 물질의 스펙트럴 XRF 반응에 포함된 하나 이상의 스펙트럴 피크의 파장과, 이런 피크들의 상대적 높이를 포함할 수 있고, 이런 기준 데이터의 높이는 소정의 스케일(예; 기준 물질의 소정 농도)로 일반화될 수 있다. 이 경우, 단계(150)에서 기준 물질의 기준 스펙트럴 반응들 사이의 상관도를 나타내는 상관값을 결정하도록 기준 데이터에 의거해 필터링된 프로필을 처리한다. 상관값은 검사된 물체의 XRF 시그니처 역할을 하거나 이 시그니처를 나타내는 데이터를 결정하는데 사용되고, 검사된 물체의 기준 물질의 농도를 나타낼 수도 있다.
단계(150)에서 하나 이상의 피크들의 파장과 크기를 이용해 물체에 포함된 XRF 마킹 물질의 타입 및/또는 농도를 나타내는 XRF 시그니처 데이터를 결정한다. XRF 마킹 물질의 타입 및/또는 농도(즉 XRF 시그니처 데이터)는 이 물체를 식별 및/또는 인증하는데 사용될 수 있다.
이를 위해, X선 형광법으로 감지할 수 있는 XRF-마킹 화합물(이하 XRF-마커, XRF 화합물 및/또는 마커라고도 함)로 물체를 마킹할 수 있다. 한편, 이런 마커화합물을 적어도 하나의 수소원자가 X선 형광분석기(XRF)로 감지되는 원소로 치환된 알칸일 수도 있다. 최종 화합물의 일반식은 CnH2n+2-mXm이고, 이때 n=1, 2, 3..., m=1, 2, 3...이며 "X"는 X선 형광분석기(XRF)로 감지되는 모든 원소로서 리튬(Li), (탄소원자와 공유결합을 이루는) 알칼리 금속일 수 있다.
또, 마커가 일반식 CnH2n+2-mXm(n과 m은 1, 2, 3..., "X"는 불소(F), 염소(Cl), 브롬(Br), 요오드(I)와 같은 할로겐족 원소)을 갖는 알킬 할라이드와 같은 할로겐 화합물일 수도 있다. 이런 알킬 할라이드의 일례로 분자식 C2H2Br4를 갖는 테트라브로모에탄이 있다. 마커가 일반식 C6H6-mXm(m=1,2,3,4,5 또는 6이고 "X"는 불소(F), 염소(Cl), 브롬(Br), 요오드(I)와 같은 할로겐)을 갖는 아릴 할라이드일 수도 있다.
마커 화합물이 1,1,2,2 테트라클로로에탄(C2H2Cl4), 1,1,2 트리클로로에탄(C2H3Cl3), 펜타클로로에탄(C2HCl5), 헥사클로로에탄(C2Cl6), 1,2,4 트리클로로벤젠(C6H3Cl3), 1,2,4,5 테트라클로로벤젠(C6H2Cl4), 에틸아이오다이(C2H5I), 에틸브로마이드(C2H5Br), 디클로로 1,2 디브로모에탄(C2H2Cl2Br2), 디클로로트리브로모에탄(C2HCl2Br3), 디플루오로-1-클로로에탄(C2H3F2Cl), 디플루오로 1,2 디브로모에탄(C2H2F2Br2), 트리플루오로 1,2,2 디브로모에탄(C2HF3Br2), 트리브로모프로판(C3H5Br3), 디브로모벤젠(C6H4Br2), 디브로모에탄(C2H4Br4), n-프로필브로마이드(C3H7Br), 파라브로모플루오로벤젠(C6H4FBr), 부틸브로마이드(C4H9Br), 옥틸브로마이드(C8H17Br)로 이루어진 군에서 선택된 알킬이나 아릴 할라이드일 수도 있다.
또, 마커가 적어도 하나의 원소나 할로겐이 알켄(올레핀)의 적어도 하나의 탄소원자와 결합하여 일반식 CnH2n-mXm(n과 m은 1, 2, 3..., "X"는 알킬금속이나 할로겐)을 갖는 유기금속이나 할로겐 화합물일 수도 있고, 이런 화합물의 예로 분자식 C2H3Br을 갖는 브로모에틸렌이 있다.
마커가 전술한 화합물 중에서 탄소원자를 실리콘(Si)이나 게르마늄(Ge) 등으로 치환한 것, 예컨대 디에틸 실란(C4H12Si)일 수도 있다. 실리콘은 X선 형관분석기로 감지가 가능하고 할로겐 원자의 치환은 전혀 불필요하다. 따라서, 실리콘이나 게르마늄 등의 원소가 X선 형광분석기로 감지되는 마킹 원소 역할을 하기만 하면 "X" 원소는 화합물에 나타날 필요가 없다. 알칸의 경우, 일반식이 Cn-mH2n+2Ym인데, 이때 n과 m은 1, 2, 3,...이되 m<n이고 Y는 실리콘이나 게르마늄 등의 원소이다. 알켄(올레핀)의 경우 일반식은 Cn-mH2nYm인데, 이때 n과 m은 1, 2, 3...이고 Y는 실리콘이나 게르마늄 등의 원소이다.
또, 마커가 리튬에 비교할만한 원자수나 그 이상의 원자수를 갖는 원자를 갖는 염을 포함할 수도 있다. 마커가 마그네슘에 비교할만한 원자수나 그 이상의 원자수를 갖는 원자를 갖는 염을 포함할 수도 있다.
또, XRF-마커로 물체를 마킹하는데 사용되는 감지가능한 조성물이 XRF-마커 화합물과 담체를 혼합하여 형성될 수도 있고, 이런 조성물이 액체 형태일 수도 있지만, 마킹할 물질에 흡착되는데 도움을 주거나 마킹할 물질내 조성물의 흡착에 도움을 주는 물질을 함유하는 것이 바람직하다. 본 발명에 의하면 이런 물질이 결합제일 수 있고, 알키드, 아크릴, 비닐-아크릴, 비닐-아세테이트/에틸렌(VAE), 폴리우레탄, 폴리에스테르, 멜라민 수지, 에폭시 또는 오일 중의 하나나 이들의 조합을 함유할 수도 있다. 감지가능한 조성물이 페인트, 접착제, 에폭시 형태일 수도 있다.
이를 위해, 150에서 사용된 기준 데이터가 본 발명에 따라 물체를 마킹하고 식별하는데 사용되는 각종 감지형 조성물 및/또는 마커들을 나타내는 데이터를 포함할 수 있다. 본 발명에 의하면, 100 ppb 내지 100 ppm 범위의 농도로 물체내에 존재하는 XRF-마커를 감지할 수 있다.
도 2A는 XRF 신호를 처리하는 방법(200)의 순서도로서 220, 230, 240 단계들을 포함하고; 220 단계에서는 감지된 XRF 신호의 적어도 일부분의 파장 스펙트럴 프로필을 나타내는 데이터/신호를 제공하며, 230 단계에서는 감지된 XRF 신호의 일부분의 파장 스펙트럴 프로필을 필터링하여 추세성분과 주기성분을 억제하고, 240 단계에서는 다수의 타임프레임에서 물체로부터 도착하는 다수의 X선 신호부분들의 파장 스펙트럴 프로필들을 필터링하기 위해 220과 230 단계들을 반복하면서 적분한다(예컨대 SNR 및/또는 SNR이 개선된 최종 필터링된 프로필을 구하기 위해 이런 식으로 구해진 다수의 필터링된 스펙트럴 프로필들의 평균화). 이들 단계(220,240)는 전술한 단계들(120,140)과 비슷하므로 자세히 설명하지 않는다. 이 방법(200)의 단계(230)는 전술한 방법(100)의 단계(130)의 특수한 예이다.
단계(230)의 하위 단계(232)에서는 220 단계에서 제공된 파장 스펙트럴 프로필을 필터링하는 자동회귀(AR) 모델을 제공한다. 232.1 단계에서는 이 모델이 ARIMA 모델이고, 이 모델의 인자는 XRF 신호를 필터링하여 구해진다. 이런 인자들은 (메모리에 저장된) XRF 신호의 필터링에 맞도록 이전에 결정된 소정의 인자이거나, 232.2 단계에서 필터링해야 할 파장 스펙트럴 프로필에 의거해 결정될 수 있다. 예컨대, 자동회귀 인자 P는 파장 스펙트럴 프로필의 자기상관함수를 계산하고 이 함수내의 극값(최대값)의 위치를 확인하여 (실시간으로 다이나믹하게) 결정될 수 있다.
또는, ARIMA 모델의 p, d, q가 p=5이고 q=12인 집합일 수 있다. 또는, 반복된 가중치 시리즈에서 선택된 q 연속 이동평균(MA; Moving Average) 가중치들을 ARIMA 모델의 MA 파트에 사용할 수 있다. 본 발명자들은 어떤 경우에는 이런 MA 가중치 집합을 이용해 XRF 파장 스펙트럼을 필터링할 때 좋은 결과를 얻는다는 것을 알았다.
230 단계의 하위 단계(234)에서, XRF 신호의 필터링에 Box-Jenkins와 계절분해 처리기법을 적용한 시계열 분석법을 이용해 AR(예; ARIMA) 모델에 의거하여 파장 스펙트럴 프로필을 필터링한다.
예컨대, 234.1 단계에서 계절 필터링을 적용해 파장 스펙트럴 프로필의 주기성분들을 억제하는데, 이런 계절 필터링은 아래를 포함할 수 있다:
a. - 파장 스펙트럴 프로필의 SP(smoothed profile)을 구하기 위해 파장 스펙트럴 프로필에 이동평균 적용. 220 단계에서 제공된 XRF 신호의 파장 스펙트럴 프로필의 일례가 도 2B이다. 여기서, 232 단계에서 제공된 ARIMA 모델에 주어진 q=12 가중치로 XRF 신호의 q=12 연속 샘플들을 평균하여 이동평균을 적용한다.
b. - 이어서, 파장 스펙트럴 프로필 P1에 존재하고 잡음 및/또는 클러터와 관련된 주기적 피크들을 나타내는 계절 프로필을 구하기 위해 파장 스펙트럴 프로필 P1에서 SP를 감산하여 SP를 구별한다. 파장 스펙트럴 프로필에서 SP를 감산하여 구별하는 것이 바람직한 경우도 있지만, 파장 스펙트럴 프로필 P1을 SP로 또는 그 반대로 나누어 계절 프로필을 구하는데 다른 방법으로 구별화하는 경우도 있을 수 있다.
c. - 끝으로, 파장 스펙트럴 프로필 P1에서 주기성분을 억제하고 "무계절성(seasonality free)" 파장 스펙트럴 프로필을 구하기 위해, 이동평균을 적용해 (b)에서 구한 계절 프로필을 평활화하여 평활화된 계절성 프로필을 구한 다음 파장 스펙트럴 프로필 P1에서 평활화된 계절성 프로필을 구별하여 "무계절성" 파장 스펙트럴 프로필을 구하는데, 이 프로필에서 적어도 일부의 주기성분들이 억제된다.
하위 단계(234.2)에서, 정상성 필터링을 적용하여 "무계절성" 파장 스펙트럴 프로필(또는 위의 a 내지 c에서 실행되지 않은 경우 파장 스펙트럴 프로필 P1)의 추세성분을 억제한다. 본 실시예에서정상성 필터링은 아래를 포함한다:
d. - "무계절성" 파장 스펙트럴 프로필(또는 파장 스펙트럴 프로필 P1)에 이동평균을 적용해 파장 스펙트럴 프로필 P1에 존재하는 추세성분의 적어도 일부를 나타내는 정상 프로필을 구한다.
e. - 이어서, "무계절성" 파장 스펙트럴 프로필(또는 파장 스펙트럴 프로필 P1)에서 추세성분을 억제하여 추세없는 스펙트럴 프로필 P6을 구하기 위해 무계절성 스펙트럴 프로필(또는 파장 스펙트럴 프로필 P1)과 정상 프로필 사이를 구별한다. 이 단계에서 구해진 "추세없는" 스펙트럴 프로필 P6가 도 2C에 도시되었다. 여기서는 "무계절성" 파장 스펙트럴 프로필에서 정상 프로필을 감산하여 구별화하였고, 이를 위해 프로필 P6가 실제로는 XRF 신호의 필터링된 파장 스펙트럴 프로필이며, 이 프로필의 계절성(주기) 성분과 정상성(추세) 성분 둘다 억제되어 있다. 이 단계에서의 구별화가 감산에 의해 이루어졌지만, 추세성분을 제거하는 구별화가 "무계절성" 파장 스펙트럴 프로필(또는 파장 스펙트럴 프로필 P1)을 정상 프로필로 나누는 등의 다른 기법으로 이루어질 수도 있다.
따라서, 위의 단계(234)의 끝에서, 잡음/클러터와 관련된 추세성분과 주기성분의 둘다의 상당 부분이 제거된 필터링된 파장 스펙트럴 프로필 P6가 구해진다. 나머지 피크들은 주로 검사된 물체의 실제 XRF 시그니처를 나타낸다. 전술한 단계(150)와 마찬가지로, 정확도와 신뢰도가 개선된 필터링된 프로필 P6로부터 XRF 시그니처를 나타내는 데이터의 추출이 실행될 수 있다.
스펙트럴 프로필 P1과 P6를 비교하면, 본 발명에 의한 필터링 전후에, 프로필 P6에서 많은 잡음과 클러터가 억제되었다. 필터링 이후의 프로필 P6에서, y축을 따라 850 영역의 피크들을 볼 수 있다. 도 2B의 Y축의 스케일(0~80 범위)과 도 2C의 Y축의 스케일(0~2 범위)를 비교해 알 수 있듯이 감도가 개선된다. 감도의 개선으로 소량의 마킹 물질을 사용해도 피크 해상도가 개선된다.
도 3은 본 발명에 따라 구성된 X선 형광(XRF) 분석기(300)의 블록도이다. XRF 분석기(300)의 XRF 스펙트럴데이터/신호 제공기(320)는 X선이나 감마선을 물체에 조사해 물체에서 도착한 XRF 신호 부분의 파장 스펙트럴 프로필을 나타내는 데이터를 제공한다. XRF 분석기(300)의 XRF-마킹 판독 프로세서(310)(이하, 프로세서라 함)는 물체에 포함된 물질들의 XRF 시그니처(예; XRF 마커)을 나타내는 필터링된 프로필에 방법(100 및/또는 200)을 적용하여 구한 파장 스펙트럴 프로필을 처리한다. XRF 분석기(300)의 식별모듈(330)은 필터링된 프로필을 처리하여 XRF 시그니처를 식별하고 이를 표시하는 데이터를 제공한다. 식별모듈(330)은 예컨대 전술한 방법(100)의 단계(150)를 실행하여, 필터링된 프로필에서 소정의 기준을 만족하는 피크들을 식별하고, 이런 피크들의 파장과 크기를 이용해 물체의 XRF 시그니처를 식별한다. 분석기(300)의 XRF 마킹 데이터 리트리버(340)는 물체를 미킹하는데 사용되는 각종 감지성 조성물 및/또는 마커들을 나타내는 기준데이터를 저장하는 메모리에 관련되어, 기준 데이터에 의거하여 식별모듈(330)에서 구한 XRF 시그니처를 나타내는 데이터를 처리하고, 물체를 마킹하는데 사용된 XRF-마커를 결정하며, 이를 표시하는 데이터를 제공 및/또는 저장할 수 있다.
프로세서(310)는 주기성분과 추세성분을 억제하도록 파장 스펙트럴 프로필을 필터링하는 주기필터(315.2)와 추세필터(315.4) 중의 적어도 하나를 포함하는 필터모듈(315)을 가질 수 있다. 예컨대, 필터모듈(315)이 XRF 신호의 파장 스펙트럴 프로필에서 주기성분과 추세성분을 억제하도록 전술한 단계들(234.1,234.2)를 구현하는 주기필터(315.2)와 추세필터(315.4)를 갖는다.
또, 프로세서(310)의 타임프레임 세그멘터(312)와 타임프레임 적분기(317)는 단계(140) 및/또는 단계(240)를 실행하여 최종 필터링된 신호에서 잡음 및/또는 클러터를 더 줄인다. 이를 위해, 타임프레임 세그멘터(312)는 XRF 스펙트럴데이터/신호 제공기(320)가 제공한 XRF 신호를 2개 이상의 파장 스펙트럴 프로필들로 분할한다. 이어서, 필터모듈(315)가 각각의 프로필을 독립적으로 필터링하여 추세성분 및/또는 주기성분을 제거/억제한다. 이어서, 타임프레임 적분기(317)가 각각 다른 타임프레임의 신호부분들 각각을 위해 필터모듈에 의해 구해진 필터링된 프로필들을 적분(예; 평균)하여 SNR 및/또는 SCR이 개선된 최종 필터링된 프로필을 구한다.
일반적으로 본 발명의 XRF 분석기는 아날로그 및/또는 디지털 수단으로 구현될 수 있다. 어떤 경우에는 XRF 분석기가 CPU와 메모리를 갖춘 컴퓨터 시스템을 포함한다. 이런 분석기의 모듈들은 따라서 전술한 방법(100,200)의 단계들을 구현하도록 구성된 컴퓨터 리더블 코드를 포함한 소프트웨어 및/또는 하드웨어 요소들 및/또는 적절한 회로로 구현될 수 있다.
본 발명의 XRF 분석기는 XRF 신호처리 센터의 일부분으로 및/또는 휴대용(예; 핸드헬드) XRF 판독기로 구현될 수도 있다.
XRF 신호처리 센터로 구현된 본 발명의 XRF 분석기(300)의 블록도가 도 4A이다. 도 3과 비슷한 공통의 요소/모듈의 구성과 동작에 대한 설명은 생략한다. XRF 신호처리센터의 XRF 분석기에서, XRF 스펙트럴데이터/신호 제공기(320)는 통신모듈(322)을 보유하거나 연결되어, 물체로부터의 XRF 신호 반응을 감지하는데 사용된 원격 XRF 판독기와의 통신을 통해 XRF 신호를 나타내는 데이터를 수신한다. 또, XRF 마킹 데이터 리트리버(340)는 XRF 분석기(300)에 의해 식별될 다수의 XRF 마커들을 나타내는 데이터를 마킹하는 기준데이터를 저장하는 메모리(344)를 갖거나 메모리에 연결된다. 메모리(344)는 XRF 마커로 다수의 물체들을 나타내는 데이터를 연관시키는 연관데이터를 저장할 수도 있다. 데이터 리트리버(340)는 식별모듈(330)에 의해 구해진 XRF 시그니처에 가장 잘 맞는 XRF 마커를 결정하도록 메모리(344)를 브라우즈/쿼리한다. 데이터 리트리버(340)는 메모리에 저장된 연관데이터와 식별된 XRF 마커에 의거하여 물체의 성질을 결정하도록 메모리(344)를 브라우즈/쿼리할 수도 있다. 이어서, 식별된 물체의 성질 및/또는 식별된 XRF 마커를 나타내는 데이터가 (예컨대 통신모듈(322) 및/또는 다른 모듈을 통해) XRF 신호를 제공하는 XRF 판독기에 보내질 수 있다.
XRF 분석기(300)가 도 4B의 블록도에 도시된 핸드헬드/포터블 XRF 리더로 구현될 수도 있다. 도 3과 비슷한 공통의 요소/모듈의 구성과 동작에 대한 설명은 생략한다. 여기서, XRF 스펙트럴데이터/신호 제공기(320)는 X선이나 감마선을 물체에 조사하여 물체로부터 도착하는 XRF 신호를 감지해 분석하는 X선 분광계와 같은 디텍터(324)를 포함하고, 감지된 신호의 파장 스펙트럴 프로필을 나타내는 데이터신호들을 제공한다. 어떤 경우에는, 디텍터(324)가 상기 물체를 마킹하는 XRF 마커 물질을 감지할 수 있는데, 이때 이 물질의 농도는 1ppm 정도이거나 100ppb 정도로 더 낮을 수도 있다.
XRF 분석기(300)가 검사할 물체에 X선이나 감마선을 조사하는 이미터(350)를 포함할 수도 있다. 이 경우, XRF 마킹 데이터 리트리버(340)는 식별된 XRF 시그니처에 의거해 물체를 마킹하는 XRF 마커와 관련된 XRF 마킹데이터 및/또는 물체의 성질을 나타내는 데이터를 구하는데 사용되는 통신모듈(342) 및/또는 메모리(344)를 포함할 수 있다. 이를 위해, 메모리(344)는 기준데이터 및/또는 각종 XRF 시그니처들을 특정 XRF 마커와 연관시키거나 마킹된 물체의 성질들을 각종 마커들과 연관시키는 연관데이터를 저장할 수 있다. 한편, 분석기(300)가 (무선) 통신모듈(342)을 이용해 XRF 시그니처를 나타내는 데이터 및/또는 필터링된 프로필을 처리센터로 보내고, 물체를 마킹하는데 사용된 XRF 마커를 나타내는 마커 데이터 및/또는 물체를 나타내는 데이터를 처리센터에서 받을 수 있다.
또는, 데이터 리트리버(340)에서 구한 마커 데이터가 아래 중의 하나 이상을 표시하기도 한다: 원래 형태의 물체의 XRF 시그니처; 물체를 마킹하기 위해 물체에 추가된 하나 이상의 추가 XRF 마킹 물질들; 및/또는 물체에 XRF 마킹 물질들을 접착하는데 사용되는 담체 물질. 또, 데이터 리트리버(340)에서 구한 물체 데이터가 아래 중의 하나 이상을 나타내는 데이터를 포함할 수도 있다: 물체의 아이덴티티; 물체와 관련된 제품의 아이덴티티; 물체의 제조업자의 아이덴티티; 물체의 배치 넘버; 물체의 제조일; 물체의 제조장소; 물체의 일련번호; 및/또는 물체의 소유자의 신분. 또는, XRF 분석기(300)가 XRF 마킹 데이터 리트리버(340)에서 마커 데이터 및/또는 물체 데이터를 구해 물체를 나타내는 스크린 표시부에 제시하는 (디스플레이 스크린과 디스플레이 컨트롤러를 포함하는) 디스플레이 모듈(390)을 갖출 수도 있다.
또는, 분석기(300)가 분석기의 위치를 결정/추정하고 통신모듈(342)을 이용해 이 위치를 나타내는 데이터를 필터링된 프로필/XRF 시그니처 데이터와 함께 처리센터로 보내기 위한 (GPS와 같은) 위치추적기(360)를 갖출 수도 있다. 또, 분석기(300)가 물체의 바코드/QR코드와 같은 광학코드를 판독하는 (바코드/QR코드 리더와 같은) 광학리더(370)를 갖추고, 광학코드를 나태는 데이터를 필터링된 프로필 데이터와 함께 처리센터에 보낼 수도 있다.
XRF 분석기(300)가 자체 고유 식별코드를 저장하는 메모리를 갖출 수도 있고, 이 경우 고유 식별코드를 필터링된 프로필의 데이터와 함께 통신모듈을 통해 중앙 컴퓨터에 보낼 수 있다.
도 5는 폐 물질/물체의 마킹 방법(500)의 순서도이다.
이 방법(500)의 520 단계에서 폐물질을 마팅하기 위해 감지가능 조성물을 제공/준비한다. 감지가능 조성물로는 X선 형광을 이용해 감지할 수 있는 원자를 함유한 XRF 마커 화합물이 포함될 수 있다. 본 발명에 의하면, XRF 마커 화합물은 XRF 분석기(300)로 감지할 수 있는 양의 조성물에 제공된다. XRF 분석기로 감지할 수 있는 원소 농도가 100ppb 내지 100ppm 범위에 있도록 조성물내에 XRF 마커 화합물이 존재한다.
530 단계에서 폐기할 필요가 있는 폐물질 및/또는 폐물체를 520 단계에서 제공된 감지가능 조성물(예; XRF 마커 화합물)로 마킹한다. 마킹된 물체/물질은 도로나 건물이나 다른 인공 구조물의 파괴나 재건축으로 인한 건축폐기물과 같은 건축물질을 포함할 수 있다. 이런 건축물질로는 콘크리트, 아스팔트, 금속, 목재, 절연재, 석고판, 유리, 플라스틱, 기타 관련 부스러기가 있다. 본 발명은 액체 물질/폐기물에도 관련이 있다. 어떤 경우에는, 마킹된 물체/물질이 마킹시에 폐기물 형태가 아닐 수도 있다. 예컨대, 건물을 파괴할 예정인 경우, 건물의 물질을 고체폐기물로 간주하여 피괴 전에 미리 감지가능 조성물로 마킹할 수 있다.
(XRF 마커에 의한) 감지가능 조성물이 폐인트일 수도 있고, 이 경우에는 530 단계에서 페인트 형태의 감지가능 XRF 마킹 조성물을 물체에 붙이거나 발라 폐기물을 마킹한다. 페인트 형태로 고체 폐기물에 붙이면 감지가능 조성물을 제거하는데 막대한 노력이 들어야 해서, 이 조성물을 없애지 못해 불법 폐기를 할 수도 있다. 어떤 경우에는, 조성물이 컬러 페인트 형태일 수도 있고, 이때는 부착될 물체와는 다른 컬러로 하여 폐기물로 폐기된 마킹된 물체/물질을 쉽게 식별하도록 한다. 한편, 컬러 페인트가 물체의 표면과 비슷한 컬러를 가질 수도 있다. 예컨대, 물체가 백색이나 황색 띠가 표시된 도로일 경우, 감지가능 조성물을 띠와 같은 컬러의 페인트로 부착하여, 마킹을 "차폐"하고 마킹을 찾거나 제거하기 어렵게 할 수 있다.
감지가능 조성물이 1년 이상의 기간 동안 폐기물에 부착된 뒤에도 X선 형광으로 감지될 수 있는 성능과 안정성을 보유한 안정 조성물일 수도 있다. 감지가능 조성물이 3년 이상 폐기물에 부착된 뒤에도 X선 형광으로 감지될 수 있는 성능을 가질 수도 있다.
특정 종류의 건축폐기물에 어울리는 감지가능 조성물을 사용할 수도 있다. 예를 들어, 건축폐기물이 콘크리트일 경우, 감지가능 원자의 존재를 위해 마킹되지 않은 콘크리트 샘플을 X선 형광 분석을 할 수 있다. 콘크리트가 2개의 원소 Li와 Br을 감지가능한 레벨로 함유하지 않는다는 결과로 부넛ㄱ되면, 공지의 양의 Li와 Br을 함유한 감지가능 조성물을 콘크리트 폐기물에 붙인다.
540 단계에서는 마킹에 사용되는 감지가능 조성물(예; XRF 마커)의 시그니처/지문을 물체/물질의 성질/인자를 포함한 물체 데이터(예; 물체/물질의 폐기 책임자의 아이덴티티)와 연관시킨다. 이어서, 이런 시그니처과 물체 인자들 사이의 연관데이터를 적당한 메모리에 저장한다.
폐기물을 효과적으로 마킹하기 위해, 마킹 화합물의 여러가지 상대적 농도들 및/또는 아이덴티티들을 폐기를 책임진 여러 엔티티들과 연관시키는 코딩시스템을 사용할 수 있다.
도 6은 본 발명에 따라 폐기물의 폐기를 책임진 엔티티를 식별하는 방법(600)의 순서도이다.
610 단계는 폐기물의 식별/분석에 관련된 것으로, 폐기물은 건축폐기물을 포함한 고체이며, 건축폐기물로는 콘크리트, 아스팔트, 금속, 목재, 절연재, 석고판, 유리, 플라스틱 등이 있다. 이런 폐기물은 불법 장소에 버려진채 발견될 수 있다. 610 단계는 XRF 마커 마킹 분광계 형태로 제공된 도 4B의 XRF 분석기에 의해 실행된다. 본 발명에 따른 마킹 식별을 위한 폐기물 분석시 X선 형광을 이용해 마킹을 식별한다. 이런 분석시 전자기선을 폐기물에 조사한 다음 폐기물의 마킹에 의해 방사된 형광패턴의 파장 및/또는 강도를 분석한다. 방사된 형광패턴의 파장 및/또는 강도에 의거해, 마커는 마커 조성물의 아이덴티티와 관련된 소정 농도의 특정 원자를 함유하는지 판단한다. 본 발명에서는 도 4B의 핸드헬드 XRF 분석기로 폐기물을 분석한다.
620은 연관엔티티와 마킹을 비교하는 단계로서, (마커의 XRF 시그니처인) 형광패턴을 감지한 뒤 수행된다. 감지된 형관패턴/XRF-시그니처는 이전에 폐기물을 마킹했던 다수의 마커들 중의 하나의 농도에 관련된 특정 원자의 상대적 농도를 나타낼 수 있다. 방출된 형광패턴/XRF-시그니처는 이전에 적용된 마커들의 농도들에 관련된 특정 원자들의 상대적 농도들을 나타낼 수 있다. 이를 위해, 620 단계에서 데이터베이스에 저장된 (전술한) 기준 데이터를 이용해 감지된 XRF 마커들의 형광패턴/XRF-시그니처를 물체를 마팅하는데 사용되었고 데이터베이스에 저장된 다수의 XRF 마커들의 시그니처/화학조성들과 비교한다.
630은 식별된 마커에 의해 마킹된 물체/폐기물의 데이터를 결정하는 단계로서, 예컨대 물체/폐기물의 폐기를 책임진 엔티티의 아이덴티티를 나타내는 물체 데이터를 결정한다. 이를 위해, 데이터베이스에 저장된 (전술한) 연관데이터를 이용해 620 단계에서 식별된 마커로 마킹된 물체/물질의 성질/인자들을 결정한다. 물체의 성질 인자들에는 물체의 폐기를 책임진 엔티티를 나타내는 데이터가 포함될 수 있다.
640은 폐기물의 폐기를 책임진 엔티티에 대한 개시동작의 자동 개시에 관한 단계로서, 예컨대 폐기물의 폐기를 책임진 엔티티에게 납부할 벌금의 자동통지 및/또는 적절한 사람에 의한 후처리를 위해 일지에 폐기물 폐기 책임 엔티티의 자동등재를 할 수 있다. 이를 위해, 전술한 바와 같이, 본 발명의 XRF 리더기가 아래 중의 하나 이상을 포함한다: 위치추적기(GPS), 광학/바코드 리더, 및 고유 ID를 저장하는 메모리. 이런 모듈이 제공한 데이터를 이용해, 폐기물의 폐기를 자동으로 로깅/등재할 때 아래 데이터 인자들을 기록할 수 있다:
- 폐기물 폐기를 책임진 엔티티는 물론 630 단계에서 결정될 수 있는 가능한 다른 폐기물 인자들;
- XRF 분석기의 GPS/위치추적기에서 구할 수 있는 폐기 장소 데이터;
- XRF 분석기의 고유 식별코드를 이용해 구할 수 있는 폐기된 폐기물을 기록하는 현장 공무원의 아이덴티티;
- XRF 분석기의 광학 리더로 판독되고 폐기물에 인코딩된 바코드 정보에서 구할 수 있는 폐기물에 관한 다른 정보.
도 7은 물질을 인증하는 방법(700)의 순서도이다.
710은 마킹할 물질/물체에 관한 단계로서, 마킹할 물체/물질은 제품의 위조나 체인변경 공급에 관한 모든 물질나 제품을 포함할 수 있다. 마킹할 물질/물체는 본 발명에 따라 마킹되는 포장을 포함할 수 있다. 이 물질은 천연개스, 원석, 코인, 화폐, 신분증, 신분카드, 여권, 자동차부품, 브랜드상품, 소비재, 플라스틱, 종이, 접착제, 페인트, 안료, 나일론, 면, 합성섬유, 금속, 합금, 고무, 합성고무, 광섬유, 실리콘, 판지, 잉크, 합성 폴리머로 이루어진 군에서 선택될 수 있다. 접착제는 에폭시, 고분자 접착제, 접촉형 접착제로 이루어진 군에서 선택되고, 소비재는 식음료, 술, 전자제품, 의류, 보석, 신발, 액세서리, 시계, 소프트웨어, 향수, 화장품, 의약품 및 미술품으로 이루어진 군에서 선택된다.
715 단계에서 마커 물질과 담체를 포함한 XRF 마커 조성물을 제공한다. 마커 물질 화합물은 전술한 마커들, 예컨대 치환 알칸, 할로겐 화합물, 알킬이나 알킬 할라이드, 유기금속이나 할로겐 화합물, 및/또는 원자수가 리튬에 비교할만하거나 더 높은 원자를 함유한 염일 수 있다. 마커 물질은 원자수 12인 원소(마그네슘)를 포함한다. 또, 마커 물질은 마커 화합물이나 마커 원자를 포함한다. 또, 2가지 이상의 마커 물질들을 포함하는 감지가능 조성물을 준비할 수도 있다. 또, 2가지 이상의 마커 물질들이 각각 다른 주파수로 XRF를 방출할 수도 있다.
이런 마커 물질이 담체에 대해 0.1~100 ppm의 농도로 첨가되거나, 0.5~30 ppm의 농도로 첨가될 수 있다.
감지가능 조성물에 주어진 에너지를 조사했을 때 방출되는 XRF 방사선의 에너지가 마킹된 물질이 동일한 에너지에 조사되었을 때 방출되는 XRF 방사선의 에너지와 같지 않도록 감지가능 조성물을 형성한다. 이 경우, 감지되지 않은 물질이 "거짓양성" 신호를 내지 않아 마킹된 물질과 구불된다. 또, XRF 반응이 마커의 XRF 신호와 간섭하지 않는 결합제를 사용할 수도 있다.
감지가능 조성물은 마킹된 물질의 성질과 간섭하지 않는다. 예컨대, 마킹된 물질이 접착제일 경우, 감지가능 조성물을 첨가해도 접착제의 접착력에 변화가 없다.
감지가능 조성물이 환경에 악영향도 미치지 않으며, 사용자가 마킹된 물질을 사용하고 다루기에 안전하다.
또, 주어진 에너지로 조사했을 때 감지가능 조성물에 의해 방출된 XRF 방사선의 에너지 및/또는 강도가 감지가능 조성물이 담체 없이 조사되었을 때 함유하는 마커 물질에 의해 방출된 XRF의 에너지 및/또는 강도와는 다를 수 있다. 담체와 마커 모두 마킹되지 않은 물질에 대한 감지가능 조성물의 XRF "지문"에 기여할 수 있다.
마커 물질, 담체, 마킹된 물질 또는 이들의 조합에 존재하는 특정 원소의 원자들 모두 XRF에 감지될 수 잇다. 적절한 에너지로 조사된 각각의 원소는 각종 껍질로 되돌아가는 전자에 의거한 다양한 종류의 에너지들을 방출한다. 각각의 각(shell), 예컨대 K-각(K-shell), L-각, M-각, N-각은 각각의 원소와 각각의 각에 대해 다른 에너지량을 방출한다. 마킹되고 조사된 물질로부터의 에너지 레벨들을 판독한 그래프에 의하면, 각각의 원소에 대한 여러 에너지에 대응하는 다수의 피크들이 마커 물질, 담체 및 마킹된 물질의 임의의 조합에서의 원소들에 관련됨을 알 수 있다. 본 발명에 따른 방법들에서의 고유 XRF 지문들은 마커 물질, 담체 및 마킹된 물질의 소정의 조합에 의한다. 마커 물질, 담체 및 마킹된 물질의 조합의 분석에서 구한 고유 XRF 지문들은 카커 물질, 담체 및 마킹된 물질 각각만의 분석에서는 구할 수 없는 것이다.
마커 물질을 담체와 혼합할 수 있다. 마커 물질을 담체에 화학적으로 결합할 수 있다.
720은 감지가능 조성물로 물질을 마킹하는 단계이다.
이 물질을 감지가능 조성물에 혼합해 감지가능 조성물로 마킹한다. 이 혼합물은 균질 혼합물이다. 마킹된 물질이 페인트와 같은 액체이면, 감지가능 조성물이 시간이 지나면서 액체에 가라앉지 않고 균일하게 분산되도록 선택한다.
이 물질을 외부에서 마킹하도록 감지가능 조성물로 코팅하거나 바를 수 있다. 이 물질의 포장에 마킹할 수도 있다. 이 물질을 제조장소에서 마킹할 수도 있다.
725는 데이터베이스에 마킹을 기록하는 단계이다. 데이터베이스는 감지가능 조성물 마킹에 대응하는 고유코드를 제공한다. 고유코드는 감지가능 조성물 마킹에 관련된 XRF 지문/시그니처에 해당한다. 고유코드가 마커의 각각의 조합이나 마커들의 조합에 대해 생성될 수 있다. 예컨대, 725 단계에서, 물체를 마킹하는데 사용되는 마킹 조성물의 시그니처를 나타내는 기준데이터를 데이터베이스에 저장하고, 마킹 시그니처으로 물체의 성질 및/또는 아이덴티티에 관한 연관데이터를 저장할 수도 있다. 이런 코딩은 접근제한이 되도록 보안 데이터베이스에 저장하는 것이 바람직하다. 각각의 마커의 농도는 다수의 코딩 옵션들을 제공하도록 가변적일 수 있다. 본 발명에 의하면, 대략 10ppm 정도의 크기로 서로 다른 농도로 동일한 마커로 여러 제품/물체를 마킹할 수 있다. 본 발명의 방법들에 의하면, 2-시그마의 보안레벨로 마킹된 물체들을 구분할 수 있다.
코딩들과 관련 형관패턴들은 제품의 아이덴티티, 제조업자의 아이덴티티, 배치넘버, 제조일, 제조장소 및/또는 일련번호들을 포함한 마킹된 물질에 관한 데이터에 연관될 수 있다.
730 내지 755 단계들은 일반적으로 마킹된 물체/물질이 배포(예; 판매)되고 위조 의심 샘플을 발견한 뒤에 수행된다. 이 샘플은 마킹된 아이템과 비슷하게 보이거나 비슷한 라벨을 붙인 물질의 샘플일 수 있다.
730은 샘플에 조사를 하는 단계로서, X선이나 감마선으로 샘플을 조사하되 최대 40keV의 에너지로 조사할 수 있다.
핸드헬드 XRF 분석기를 사용해 샘플에 조사를 할 수도 있고, 감지가능 조성물의 아이덴티티를 모르는 기술자가 조사를 할 수도 있다.
샘플에 조사를 하기 전이나 후에, 핸드헬드 XRF 분석기의 조작자가 특정 물질의 인증을 테스트하겠다는 요청을 분석기에 입력할 수도 있다. 조작자는 확인중인 물질과 관련된 텍스트나 일련번호를 이용해 표시할 수 있고, 핸드헬드 XRF 분석기가 조작자의 물질 표시에 관련된 중앙 데이터베이스에 전송할 수 있다.
핸드헬드 XRF 분석기가 바코드, QR 코드, 기타 다른 종류의 광학적으로 인코딩된 데이터를 스캔하는 바코드 리더를 포함할 수 있다. 광학적으로 인코딩된 데이터는 중앙컴퓨터로 전송되어, 물질의 종류나 제조업자에 대한 분석을 할 수 있다.
735 단계에서는 조사된 샘플로부터의 XRF를 감지한다. 이런 감지는 핸드헬드 XRF 분석기를 사용해 이루어진다. 이런 감지에 실리콘 드리프트 다이오드 디텍터를 사용할 수도 있다. XRF는 대략 2~30 keV 범위에서 감지된다.
740 단계에서는 디텍터에서 받은 XRF 데이터를 인코딩하는 신호를 중앙컴퓨터로 전송한다. XRF 데이터는 샘플의 X선 형광의 에너지 및/또는 강도에 관한 데이터나, 추세성분 및/또는 주기성분을 제거하는 필터링 전이나 후의 XRF 신호의 파장 스펙트럴 프로필을 나타내는 데이터를 포함할 수 있다. XRF 데이터 신호는 암호화될 수 있다.
XRF 분석기로부터의 신호의 전송은 예컨대 유선, 무선, 전화, 휴대통신, 또는 이들의 조합을 통해 이루어질 수 있다.
XRF 분석기에서 중앙컴퓨터로의 전송에는, 정보의 추적을 위해 XRF 분석기를 식별하기 위한 XRF 분석기에 고유한 식별신호가 포함될 수 있다. 중앙컴퓨터는 XRF 분석기와 계속 통신하거나 고유 식별신호를 통해 XRF 분석기를 식별했을 때만 XRF 분석기에 정보를 전송한다.
745 단계에서 수신된 XRF 데이터를 데이터베이스의 데이터와 비교한다. 수신된 XRF 데이터는 데이터베이스에 로그될 수 있다. 로그된 수신 XRF 데이터는 다른 샘플들의 장래의 분석에 이용될 수 있다.
750 단계에서 데이터베이스 데이터에 의거해 샘플의 아이덴티티를 추정한다. 아이덴티티 추정은 수신 XRF 데이터를 데이터베이스 XRF 데이터와 비교해 통계적 비교를 하는 퉁계적 분석법으로 실행된다. 일정 레벨의 근접도를 보이는 XRF 데이터는 매칭 샘플로부터 온 것이라고 간주된다.
755 단계에서 컴퓨터에서 디텍터 장치로 신호를 전송한다. 이 신호는 제조업자, 배치넘버, 제조일, 제조장소 및 일련번호를 포함한 마킹된 물질에 관한 데이터를 포함할 수 있다.
한편, 전송된 신호가 인증 아이템의 긍정적 식별을 나타낸 긍정적 판독 표시나, 아이템이 인증된 것이 아님을 나타내는 부정적 판독 표시를 포함할 수 있다. 전송된 신호가 이 샘플이 XRF 조작자가 샘플에 관해 입력한 정보에 해당하지 않는다는 표시일 수도 있다.
중앙컴퓨터와 XRF 분석기 사이의 통신의 로그가 데이터베이스에 기록될 수도 있다.
도 8은 본 발명에 따라 물질의 식별 및/또는 폐기물의 분석과 그 소스의 결정에 사용될 수 있는 시스템의 블록도이다.
도 8의 물질분석 시스템(800)은 물체의 XRF 신호를 판독하는 모바일 XRF 분석기(810)와, XRF 신호를 나태는 데이터 및/또는 그 시그니처를 수신하는 중앙컴퓨터(840)를 포함하고, 중앙컴퓨터는 XRF 마커로 마킹된 물체를 나타내는 데이터/인자들을 추적할 수 잇다. 중앙컴퓨터(840)와 XRF 분석기(810) 중의 적어도 하나는 도 3에서 설명한 XRF 분석기(300)와 비슷하고, 전술한 방법(100, 200)에 의해 파장스펙트럴 프로필을 필터링할 수 있는 (소프트웨어 및/또는 하드웨어로 구현된) XRF 마킹 판독 프로세서(310)를 포함한다.
모바일 XRF 분석기(810)는 통신모듈(812), 프로세서(814), 메모리(816), 디스플레이(818), 방사선 이미터(820), 방사선 디텍터(822) 및 안테나(824)를 포함한다. 중앙컴퓨터(840)는 통신모듈(842), 프로세서(844), 및 마킹된 물체의 각각의 성질과 미칭 시그니처에 관한 기준 및/또는 연관 데이터(예; 물체의 폐기를 책임진 엔티티들)를 저장하는 데이터베이스(846)를 포함한다.
어떤 경우에는, 물질분석 시스템(800)이 클라우드 기반 및/또는 인터넷 기반 컴퓨팅으로 구성되어, 프로세서(814), 프로세서(844), 데이터베이스(846) 및/또는 메모리(816)의 일부가 다수의 구별되는 장소들에 거주할 수도 있다.
모바일 XRF 분석기(810)가 휴대형일 수 있다. 작동시, 조작자(802)가 핸드헬드 모바일 분석기(810)를 휴대하고 물질이나 폐기물의 샘플/물체(830)를 분석한다. 핸드헬드 모바일 분석기(810)가 작동하면, 프로세서(814)가 방사선(예; X선)을 방출하나는 신호를 이미터(820)에 보낸다. 프로세서(814)는 디텍터(822)를 통해 방사선 형광신호패턴을 감지하고, 이 패턴은 샘플(830)의 조성물을 마킹하여 방출된 것이다. 프로세서(814)는 이 패턴에 관한 데이터(예; 형광 파장 및/또는 강도)를 통신모듈(812)과 데이터통신(예; 셀룰라망 860)을 통해 중앙컴퓨터(840)의 통신모듈(842)에 보낸다. 중앙컴퓨터(840)의 프로세서(844)는 시신된 데이터를 데이터베이스(846)에 기록하거나, 샘플/물체(830)에 관한 물체 데이터(예; 물체의 상세내역 및/또는 폐기를 책임진 엔티티)를 추적하도록 데이터베이스(846)의 데이터와 수신데이터를 쿼리/참고하며, 이런 물체 데이터를 모바일 기기로 보내며, 모바일 기기에서 프로세서(814)는 물체 데이터에 해당하는 메시지를 디스플레이하라는 신호를 디스플레이(818)에 보낸다.
이상과 같이, 본 발명은 물질과 폐기물의 마킹과 분석을 위한 편리한 방법들을 제공한다. XRF 기술자라면 이런 물질을 분석해 이 물질이 위조된 것인지 여부를 쉽게 판단할 수 있을 것이다. 환경폐기물 기술자라면 휴대형 기기를 이용해 불법폐기물을 분석하여 책임 엔티티를 신속하고 쉽게 확인할 수 있을 것이다.
본 발명의 방법들의 실시예는 아래와 같다:
실시예 1
이스라엘 하이파 시내의 도로작업을 책임진 엔지니어링 부서가 각종 도로건설 프로젝트를 위해 (1번부터 10번까지의) 10개의 입찰을 제시했고, 모든 입찰들은 대량의 건축폐기물의 제거에 관한 것이었다. 하이파 지역에는 건축폐기물 매립지가 없고, 가장 가까운 매립지도 100km 정도 떨어져 있다. 이 매립지는 10야드 롤오프 쓰레기통 1개당 500달러를 받는다. 10개 입찰 모두 A부터 J로 표시된 각각 다른 업자들에게 낙찰되었다.
엔지니어링 부서는 하이파 시내 건설작업의 건축폐기물이 하이파 부근에 불법 매립되지 않도록 환경 컨설턴트를 채용했고, 이 컨설턴트는 2가지 마커 화합물인 Li를 함유한 화합물과 Br을 함유한 화합물을 함유한 백색 도로페인트 형태의 감지가능 조성물들을 준비했다. 감지가능 조성물을 도포할 아스팔트 도로 표면은 물론 도로페인트의 비마커 성분들을 분석해, Li나 Br이 존재하지 않는지를 검사했다. 검사한 뒤, 감지가능 조성물들을 ppm 단위로 표 1과 같이 준비해 현장과 계약자별로 구분했다:
| 현장 | 계약자 | Li(ppm) | Br(ppm) |
| 1 | A | 10 | 10 |
| 2 | B | 50 | 10 |
| 3 | C | 100 | 10 |
| 4 | D | 10 | 50 |
| 5 | E | 50 | 50 |
| 6 | F | 100 | 50 |
| 7 | G | 0 | 100 |
| 8 | H | 10 | 100 |
| 9 | I | 50 | 100 |
| 10 | J | 100 | 100 |
컨설턴트는 표 1에 맞춰 고유의 감지가능 조성물드을 준비해 각각의 계약자들에 의해 도로건설이 시작될 때 파기될 지역의 도로 표면에 바른 다음, 계약자들과 마킹 조성물에 대해 모른채 건설이 시작되기 전에 1번 내지 10번 현장에 감지가능 조성물들을 도포했다. 불법폐기 건축폐기물을 발견한 하이파 시의 책임자는 컨설턴트에게 이를 알리고, 컨설턴트는 건축폐기물 샘플들을 분석한다. 컨설턴트가 X선 형광을 이용해 10ppm의 Li와 100ppm의 Br을 함유한 감지가능 조성물로 샘플이 마킹되었음을 발견하면 불법폐기물이 8번 현장에서 나왔고 H의 책임이 있음을 시 담당자에게 알려주고, 시 담당자는 폐기물 불법 폐기에 대해 H에게 법적조치를 취할 수 있다.
이와 같이, 시 담당자는 특정 마킹들과 이에 해당하는 계약자들 사이의 상관관계에 대해 모르고, 컨설턴트만이 해당 계약자들에 특정 마커를 대응시키는 코드를 아는 엔티티이다. 이 과정을 통해, 시 담당자들의 권한 밖에서 코드들을 통제하고 유지관리할 수 있다. 또, 주나 국가 범위의 데이터베이스로 폐기물 폐기를 감시할 수 있다.
본 발명의 방법들은 비교적 저렴한 마킹 화합물들을 사용해 폐기물의 폐기에 책임이 있는 대규모의 엔티티들과 관련된 수십만개의 고유 폐기물 마킹들을 할 수 있다.
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Claims (40)
- X선이나 감마선을 물체에 조사하여 물체에서 생기는 X선 신호를 감지하고, 감지된 X선 신호를 나타내는 데이터를 제공하는 방사선 디텍터(324); 및
상기 물체에 포함된 물질의 시그니처(signature)를 식별하기 위해 상기 감지된 X선을 받아 처리하고 상기 디텍터(324)와 통신하는 신호판독 프로세서(310);를 포함하고,
상기 프로세서는 상기 감지된 X선 신호의 적어도 일부분의 파장 스펙트럴 프로필을 나타내는 데이터를 결정하는 스펙트럴 데이터 제공기와, 파장 스펙트럴 프로필을 나타내는 상기 데이터를 필터링해 필터링된 프로필을 구하기 위한 필터모듈(315)을 포함하며;
상기 필터링은 파장 스펙트럴 프로필의 추세성분과 주기성분을 억제하고;
상기 추세성분과 주기성분은 디텍터(324)에 의해 감지된 X선 신호 부분의 잡음과 클러터 중의 적어도 하나와 연관되며;
상기 필터링이 아래 i 내지 iv 중의 하나 이상을 포함하고;
- i. 상기 추세성분과 주기성분을 억제하도록 XRF 신호의 스펙트럼을 필터링하기 위해, 소정의 ARIMA(auto-regressive-integrated-moving-average)를 제공;
- ii. 상기 감지된 X선 신호 부분에 Box-Jenkins와 계절분해 처리 중의 적어도 하나를 적용;
- iii. 상기 주기성분 억제를 위해 계절필터링을 적용;
상기 계절 필터링은 a. 평활화된 파장 스펙트럴 프로필을 구하기위해 상기 파장 스펙트럴 프로필에 이동평균을 적용; b 구해진 파장 스펙트럴 프로필과 평활화된 파장 스펙트럴 프로필을 구별해, 상기 주기성분을 나타내는 계절성 프로필을 구하고, 이동중간평균을 계산해 상기 계절성 프로필을 평활화; 및 c. 상기 파장 스펙트럴 프로필과 계절성 프로필을 구별해 상기 주기성분이 억제된 무계절성 파장 스펙트럴 프로필을 구하는 것을 포함;
- iv. 상기 추세성분 억제를 위해 계절필터링을 적용;
상기 계절 필터링은 a. 상기 파장 스펙트럴 프로필이나 상기 무계절성 스펙트럴 프로필에 이동평균을 적용해 상기 추세성분을 나타내는 계절성 프로필을 구함; 및 b. 상기 파장 스펙트럴 프로필이나 무계절성 파장 스펙트럴 프로필을 구별해 상기 추세성분이 억제된 파장 스펙트럴 프로필을 구하는 것을 포함;
이에 의해, 상기 필터링된 프로필의 신호대 잡음 또는 신호대 클러터 비가 개선되어, 상기 물체에 포함된 물질들의 시그니처들과 연관된 스펙트럴 피크들을 개선된 정확도와 신뢰성으로 식별할 수 있는 것을 특징으로 하는 XRF 장치. - 제1항에 있어서, 상기 필터링된 프로필을 처리해 소정 조건을 만족하면서 물체에 포함된 물질들의 XRF 시그니처들과 관련된 하나 이상의 피크들을 식별하기 위한 식별모듈(330); 및
각각의 물체를 마킹하는데 사용되는 다수의 XRF 마커들을 나타내는 마킹 데이터와 다수의 물체들을 나타내는 정보를 연관시키는 연관데이터를 저장하는 데이터 저장기(344);를 더 포함하여,
각각의 물체의 마킹 데이터가 이 물체를 마킹하는 각각의 XRF 마커의 하나 이상의 물질들의 XRF 시그니처들을 나타내도록 하고;
상기 식별모듈(330)은 물체를 마킹하는 XRF 마커의 마킹 데이터를 상기 물체에 대해 구해진 물체 데이터에 포함된 물질들의 XRF 시그니처들과 연관시켜 상기 물체를 식별하는 것을 특징으로 하는 XRF 장치. - 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 XRF 장치가 핸드헬드 XRF 검사기이고; 상기 필터링된 프로필을 나타내는 데이터를 원격 처리센터에 보내고 그 응답으로 상기 물체를 나타내는 물체 데이터를 상기 처리센터로부터 구하는 통신모듈(342)을 더 포함하며; 아래 i 내지 iv 중의 하나 이상을 특징으로 하는 XRF 장치.
i. 상기 XRF 장치가 XRF 장치의 위치를 식별하는 위치추적기(360)를 더 포함하고, 상기 통신모듈(342)은 상기 위치를 나타내는 데이터를 필터링된 프로필의 상기 데이터와 함께 처리센터에 보낼 수 있으며;
ii. 상기 XRF 장치가 상기 물체와 연관된 광학 코드를 판독하는 광학리더(370)를 더 포함하고, 상기 통신모듈(342)은 상기 광학 코드를 나타내는 데이터를 필터링된 프로필의 상기 데이터와 함께 처리센터에 보낼 수 있으며;
iii. 상기 XRF 장치가 XRF 장치에 고유한 식별 코드를 저장하는 메모리(344)를 더 포함하고, 이 식별 코드를 통신모듈(342)를 통해 중앙 컴퓨터에 전송하며;
iv. 상기 XRF 장치가 상기 방사선 디텍터(324)를 더 포함함. - 제1항에 있어서, 상기 프로세서(310)가 아래 동작을 수행하는 것을 특징으로 하는 XRF 장치.
- 상기 필터모듈(315)를 작동하여 다수의 타임프레임들내에 물체에서 도착하는 X선 신호의 여러 부분들의 여러 파장 스펙트럴 프로필들을 필터링하여, 상기 여러 파장 스펙트럴 프로필들로부터 추세성분들과 주기성분들을 억제하고;
- 필터링되는 상기 여러 파장 스펙트럴 프로필들의 평균 프로필을 계산해 상기 필터링된 프로필을 계산. - 제1항에 있어서, 상기 디텍터(324)가 상기 물체를 마킹하는 농도 100ppb 단위 또는 1ppm 단위의 XRF 마커 물질을 감지하는 것을 특징으로 하는 XRF 장치.
- XRF 마킹된 물체의 인증방법에 있어서:
X선이나 감마선을 물체에 조사하여 물체에서 나오는 X선 신호의 감지된 부분의 파장 스펙트럴 프로필을 필터링하여 이 프로필의 추세성분과 주기성분을 억제해 필터링된 프로필을 구하는 단계; 및
소정 조건을 만족하는 필터링된 프로필내의 하나 이상의 피크들을 식별하여 이런 피크들의 파장들을 이용해 물체에 포함된 물질들의 시그니처들을 식별하는 단계;를 포함하고,
상기 필터링은 파장 스펙트럴 프로필의 추세성분과 주기성분을 억제해 필터링된 프로필을 구하고;
상기 추세성분과 주기성분을 억제하기 위해 상기 필터링이 아래 i 내지 iv 중의 하나 이상을 이용해 실행되는 것을 특징으로 하는 물체의 인증방법.
i. XRF 신호의 스펙트럼을 필터링하기 위해, 소정의 ARIMA(auto-regressive-integrated-moving-average)를 제공;
- ii. 상기 감지된 X선 신호 부분에 Box-Jenkins와 계절분해 처리 중의 적어도 하나를 적용;
- iii. 상기 주기성분 억제를 위해 계절필터링을 적용;
상기 계절 필터링은 a. 평활화된 파장 스펙트럴 프로필을 구하기위해 상기 파장 스펙트럴 프로필에 이동평균을 적용; b 구해진 파장 스펙트럴 프로필과 평활화된 파장 스펙트럴 프로필을 구별해, 상기 주기성분을 나타내는 계절성 프로필을 구하고, 이동중간평균을 계산해 상기 계절성 프로필을 평활화; 및 c. 상기 파장 스펙트럴 프로필과 계절성 프로필을 구별해 상기 주기성분이 억제된 무계절성 파장 스펙트럴 프로필을 구하는 것을 포함;
- iv. 상기 추세성분 억제를 위해 계절필터링을 적용;
상기 계절 필터링은 a. 상기 파장 스펙트럴 프로필이나 상기 무계절성 스펙트럴 프로필에 이동평균을 적용해 상기 추세성분을 나타내는 계절성 프로필을 구함; 및 b. 상기 파장 스펙트럴 프로필이나 무계절성 파장 스펙트럴 프로필을 구별해 상기 추세성분이 억제된 파장 스펙트럴 프로필을 구하는 것을 포함. - 제6항에 있어서, 아래 단계들 중의 하나 이상을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 인증방법.
- 상기 X선이나 감마선을 물체에 조사하는 단계;
- X선이나 감마선을 받은 물체로부터 나오는 X선 신호의 일부분을 감지하는 단계; 및
- 감지된 X선 신호에 스펙트럴 처리를 적용해 소정 X선 대역내의 파장 스펙트럴 프로필을 나타내는 데이터를 구하는 단계. - 제6항에 있어서, 다수의 타임프레임 동안 감지된 X선 신호의 다수의 타임프레임 부분들에서 물체로부터 나오는 X선 신호의 여러 부분들과 연관된 파장 스펙트럴 프로필들에 대해 상기 필터링을 수행하는 단계; 및 상기 다수의 타임프레임 각각에서 구한 X선 신호의 여러 부분들의 필터링에 의해 구해진 다수의 필터링된 스펙트럴 프로필들의 평균을 계산해 상기 필터링된 프로필을 구하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 인증방법.
- 제6항에 있어서, 소정 조건을 만족하는 상기 하나 이상의 피크들이 상기 물체를 마킹하는 XRF 물질들의 XRF 반응을 나타내는 피크들을 포함하고; 상기 방법이 상기 파장과 피크들의 크기를 이용해 상기 물체에 포함된 물질들의 종류와 농도를 나타내는 물질 데이터를 결정하는 단계와, 상기 물질 데이터를 이용해 물체를 인증하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 인증방법.
- 제6항에 있어서, 아래 중의 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 물체의 인증방법.
상기 ARIMA 모델의 자동회귀 인자인 q와 p가 q=12, p=5;
상기 ARIMA 모델의 자동회귀 가중치가 상기 파장 스펙트럴 프로필의 자기상관 함수에 따라 결정됨. - 삭제
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