KR20240089152A

KR20240089152A - 선량계에 대한 동적 선량 분석

Info

Publication number: KR20240089152A
Application number: KR1020247014197A
Authority: KR
Inventors: 시바 알라가르사미
Original assignee: 써모 사이언티픽 포터블 애널리티컬 인스트러먼츠 인코퍼레이티드
Priority date: 2021-10-18
Filing date: 2022-10-05
Publication date: 2024-06-20
Also published as: CN118103736A; CA3233835A1; US20230120450A1; WO2023069833A1

Abstract

방사선 노출 및 선량 이력을 동적으로 추적하기 위한 시스템 및 방법이 제공된다. 다양한 방법 및 실시예가 선량계, 웨어러블 디바이스, 및 방사선 측정 시스템 상에서 구현될 수 있다. 실시예에 따르면, 본 발명은 방사선 레벨을 측정하도록 구성된 센서, 조사 적량률을 저장하는 적어도 하나의 메모리, 및 메모리 및 센서와 통신하는 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서는 적어도, 일정 시간의 기간 동안 수행된 복수의 방사선 레벨 측정에 기초하여 조사 적량률을 결정하는 단계; 조사 적량률의 함수에 기초하여 샘플 빈도를 결정하는 단계; 샘플 빈도를 사용하여 방사선 레벨을 지속적으로 측정하고 조사 적량률을 업데이트하는 단계; 및 업데이트된 조사 적량률에 기초하여 샘플 빈도를 동적으로 조정하는 단계로 구성될 수 있다.

Description

선량계에 대한 동적 선량 분석

본 개시는 일반적으로 선량계(dosimeter)를 사용하여 조사 적량(dosage) 측정을 추적하는 것에 관한 것이다.

선량계는 이온화 방사선에 대한 노출을 측정하고 누적 조사 적량 및/또는 현재 선량률(dose rate)에 관한 표시를 제공할 수 있다. 선량계는 방사선 조사 적량을 측정 및/또는 안전한 노출 레벨을 보장하는 데 도움을 주기 위해, 예를 들어, 개인에게 착용되는, 개인용 디바이스일 수 있다. 이들은 또한 실험실, 시험장, 또는 방사선 노출 측정에 관심있는 다른 영역과 같은 특정 영역에서 방사선 레벨을 측정하기 위한 위치에 제공될 수 있다.

일부 전자 선량계에서, 예를 들어, 일정 시간의 기간 동안 조사 적량의 양 및 변화와 관련된 통찰력을 제공하기 위해 조사 적량 이력이 수집될 수 있다. 선량 이력은 임의의 고선량 사건을 조사하거나 하루 동안의 다양한 활동이 사용자에 대한 방사선 노출에 어떤 영향을 미치는지 분석하는 데 유용한 정보를 제공할 수 있다. 일부 선량계는 일정 기간 동안 선량이 어떻게 증가했는지를 포착하기 위해 주기적인 간격으로 선량 이력 샘플을 메모리에 저장할 수 있다. 그러나, 많은 선량계는 제한된 메모리를 갖고, 따라서 제한된 수의 선량 이력 샘플만을 저장할 수 있다.

또한, 샘플 빈도는 종종 고정되며, 샘플은 정해진 간격으로 채취된다. 그러한 시간 간격은 조정될 수 있지만, 고정된 샘플링 주기에는 몇 가지 단점이 남아있다. 예를 들어, 선량 이력을 너무 자주 저장(즉, 더 짧은 샘플 시간 간격)하면 더 짧은 기간 동안 선량 이력을 갖는 것으로 이어질 수 있다. 더 긴 간격으로 선량 이력 샘플을 저장하면 정밀도가 떨어지고, 고선량 이벤트를 식별하기에 충분한 시간 정밀도를 제공하지 못할 수 있다. 이는 사용자가 그들의 필요성을 충족할 선량 이력 샘플 주기를 선택하는 것을 어렵게 만든다.

더욱이, 사용자는 전형적으로 받은 조사 적량이 정상보다 더 높을 때 선량 이력에 가장 관심이 있다. 그러나, 고정 시간 간격으로 정적 샘플링 방법을 갖는 전통적인 선량계는 조사 적량에 기초하여 추가적인 정보 및/또는 구별을 제공할 수 없다. 선량 이력의 해석과 시간 경과에 따른 선량 변화에 관한 분석은 또한, 예를 들어, 제한된 메모리로 인해, 전통적인 샘플링 방법, 및 제한된 수의 샘플로 인해, 본질적으로 제한된다. 따라서, 선량계 조사 적량 측정 및 분석을 위한 개선된 방법 및 시스템에 대해 당업계에서는 오랜 기간 동안의 필요성이 존재한다.

설명된 과제를 해결하기 위해, 본 개시는 먼저 방사선 노출을 동적으로 추적하기 위한 시스템 및 방법을 제공한다. 본 발명의 실시예는 방사선 레벨을 측정하도록 구성된 센서, 조사 적량률을 저장하는 적어도 하나의 메모리, 및 메모리 및 센서와 통신하는 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서는 적어도, 일정 시간의 기간 동안 수행된 복수의 방사선 레벨 측정에 기초하여 조사 적량률을 결정하는 단계; 조사 적량률의 함수에 기초하여 샘플 빈도를 결정하는 단계; 샘플 빈도를 사용하여 방사선 레벨을 지속적으로 측정하고 조사 적량률을 업데이트하는 단계; 업데이트된 조사 적량률에 기초하여 샘플 빈도를 동적으로 조정하는 단계로 구성될 수 있다. 본 개시는 또한 시스템 및 방법을 제공한다.

조사 적량률이 제1 값 범위 내에 있는 것으로 결정될 때, 제1 샘플 빈도로 방사선 레벨을 측정하는 단계; 및 조사 적량률이 제2 값 범위 내에 있는 것으로 결정될 때, 제2 샘플 빈도로 방사선 레벨을 측정하는 단계(제2 값 범위가 제1 값 범위보다 큼)를 위한 시스템 및 방법이 추가로 제공되며, 제2 샘플 빈도는 제1 샘플 빈도보다 크다. 시스템 및 방법은 조사 적량률이 제3 값 범위 내에 있는 것으로 결정될 때, 제3 샘플 빈도로 방사선 레벨을 측정하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 제3 샘플 빈도는 제2 샘플 빈도보다 크다. 실시예에서, 범위는 0.03 mrem/시간 미만, 0.03 내지 0.06mrem/시간, 및 0.06 mrem/시간 초과일 수 있다. 범위는 또한 정상 노출 방사선을 나타내는 임계값에 대한 것일 수 있다. 또한 범위는 정상 배경 방사선의 양에 기초할 수 있다. 본 명세서에서 사용된, "정상 배경 방사선"은 우주에서 발생하는 방사선; 라돈을 포함한 자연 발생 방사성 물질(원천 또는 특수 핵 물질의 붕괴 생성물 제외); 및 핵폭발 디바이스 실험 또는 체르노빌과 같은 과거 핵 사고로 인해 환경에 존재하는 배경 방사선을 유발하는 전 지구적 낙진을 포함한다. "배경 방사선"에는 미국 원자력규제위원회와 같은 규제기관에서 규제하는 소스, 부산물, 또는 특수 핵 물질로부터의 방사선이 포함되지 않는다.

실시예에서, 제1 값 범위는 제2 값 범위 보다 방사선 노출의 안전한 레벨을 나타낼 수 있다. 샘플 빈도는 또한 조사 적량률 및 배경 방사선량에 기초하여 동적으로 조정될 수 있다. 샘플 빈도는 조사 적량률이 정상 배경 방사선량을 나타내는 임계값 미만일 때 증가될 수 있고, 조사 적량률이 임계값보다 큰 경우 감소될 수 있다.

또한, 본 명세서에서 논의된 양태를 구현할 수 있는 선량계, 웨어러블 디바이스, 스마트폰, 및 모바일 컴퓨팅 디바이스가 제공된다. 그러한 시스템 및 방법은 각각의 방사선 레벨 측정과 연관된 위치를 더 포함할 수 있다. 일부 실시예는 데이터를 로컬 및/또는 원격으로 저장할 수 있으며, 데이터는 조사 적량률, 방사선 레벨 측정, 및 위치 추적 데이터 중 적어도 하나를 포함한다. 그러한 데이터는 유선 방법, 무선 방법, 예를 들어, 블루투스, Wi-Fi, 게이트웨이 통과 등을 통해 원격 컴퓨팅 디바이스로 전송될 수 있다.

개요뿐만 아니라 하기의 상세한 설명은 첨부된 도면과 함께 읽을 때 더 이해된다. 개시된 주제를 예시하기 위해, 개시된 주제의 예시적인 실시예가 도면에 도시되어 있지만, 개시된 주제는 개시된 특정 방법, 조성물, 및 디바이스로 제한되지 않는다. 또한, 도면은 반드시 축척대로 도시되지는 않는다. 도면에서,
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 조사 적량 샘플링을 위한 흐름도를 제공한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 동적 선량 추적 및 조정에 대한 흐름도를 제공한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 예시적인 네트워크를 예시한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 컴퓨팅 시스템을 예시한다.

본 개시는 본 개시의 일부를 형성하는 첨부된 도면 및 예와 관련하여 취해진 하기의 상세한 설명을 참조함으로써 더 용이하게 이해될 수 있다. 본 개시는 본 명세서에 설명되고/되거나 도시된 특정 디바이스, 방법, 애플리케이션, 조건 또는 파라미터로 제한되지 않으며, 본 명세서에 사용되는 용어는 단지 예시적인 방법으로 특정 실시예를 설명하기 위한 것이며 청구된 주제를 제한하려는 의도가 아님을 이해해야 한다.

또한, 첨부된 청구범위를 포함하는 명세서에서 사용되는 바와 같이, 단수 형태("a", "an" 및 "the")는 복수를 포함하고, 특정 수치 값에 대한 언급은 문맥상 명백하게 달리 지시하지 않는 한 적어도 그 특정 값을 포함한다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 용어 "복수"는 하나 초과를 의미한다. 값의 범위가 표현될 때, 다른 실시예는 하나의 특정 값으로부터 및/또는 다른 특정 값으로를 포함한다. 유사하게, 값이 선행사 "약(about)"의 사용에 의해 근사치로서 표현될 때, 특정 값이 다른 실시예를 형성하는 것으로 이해될 것이다. 모든 범위는 포괄적이고 조합 가능하다. 본 명세서에서 사용된 용어는 특정 양태를 설명하기 위한 것일뿐이며 제한하려는 의도가 아님을 이해해야 한다.

명확성을 위해, 본 명세서에 별도의 실시예의 맥락에서 설명된 개시된 주제의 특정 특징이 또한 단일 실시예에서 조합하여 제공될 수 있음을 이해해야 한다. 반대로, 간략화를 위해 단일 실시예의 맥락에서 설명된 개시된 주제의 다양한 특징은 또한 개별적으로 또는 임의의 하위 조합으로 제공될 수 있다. 또한, 범위로 기술된 값에 대한 임의의 참조는 그 범위 내의 모든 각각의 값을 포함한다. 본 명세서에 인용된 모든 문서는 임의의 및 모든 목적을 위해 전체적으로 본 명세서에 참고로 통합된다.

일 양태에서, 본 개시는 선량계 상에서 선량 이력 샘플 주기를 분석 및 동적으로 변경하기 위한 시스템 및 방법을 제공한다. 고정된 간격 시간 주기로 선량 이력을 저장하는 대신에, 본 발명은 선량 이력 샘플 시간 주기를 동적으로 변경하기 위해 선량률을 활용할 수 있다. 실시예에서, 선량 이력 샘플은 선량이 정상일 때 더 긴 간격으로, 그리고 선량이 높을 때 더 짧은 간격으로 수집될 수 있다.

결과적으로, 동적 선량 이력 샘플 시간 주기는 선량률이 높을 때는 더 미세한 선량 샘플을 생성함으로써 선량 변화에 대한 더 정확한 세부 정보를 제공할 수 있고, 선량률이 낮을 때(예를 들어, 정상, 배경 레벨)에는 사용자에게 큰 관심이 없는 선량 샘플은 더 긴 샘플 시간 주기에 생성된다. 따라서, 본 발명은 전통적인 시스템 및 방법에 비해 많은 고유한 이점을 제공한다

다양한 실시예는 선량계 및 개인 디바이스, 배지, 컴퓨팅 디바이스, 스마트폰, 및 다른 모바일 컴퓨팅 디바이스와 같은 웨어러블 기술을 포함하지만 이로 제한되지 않는 동적 선량 이력 측정이 수행될 수 있는 기구에 관한 것이다.

실시예에서, 선량 이력 샘플 주기는 방사선 레벨이 정상일 때 더 길 것이다. 정상 방사선 레벨은, 예를 들어, 측정된 방사선 레벨이 임계량 미만인 경우 등의 방사선의 안전한 선량을 정의하는 범위에 의해 정의될 수 있다. 정상적이고 안전한 레벨의 배경 방사선이 존재하는 그러한 주기에서, 샘플들 사이의 주기가 길어질수록 주어진 시간 동안 샘플 수가 줄어든다. 이와 같이, 이력에 저장되는 샘플의 수는 더 높은 샘플링 빈도의 주기에 비해 감소될 것이고, 따라서 메모리를 절약하고 기록된 샘플 이력이 더 긴 시간 주기를 커버할 수 있게 할 것이다.

선량률이 정상 배경 선량률을 초과하면, 샘플링 빈도를 동적으로 조정하여 방사선 레벨을 더 자주 측정할 수 있다. 이와 같이, 높은 노출의 주기 동안 더 많은 데이터가 수집될 수 있다. 증가된 샘플링 빈도는 고선량 이벤트가 시작되고 종료될 때를 나타내는 시간, 시간 경과에 따른 측정 변동, 특정 위치 전체, 총 조사 적량의 양, 및 이벤트 전체에 걸친 조사 적량 레벨을 포함하지만 이로 한정되지 않는, 고선량 이벤트에 관한 통찰력 및 정보를 제공할 수 있다.

다양한 실시예에서, 다양한 조사 적량 범위에 대해 상이한 샘플링 주기를 갖는 다수의 조사 적량 범위가 있을 수 있다. 각각의 조사 적량 범위 및 샘플링 주기는 완전히 맞춤화가능할 수 있다. 예를 들어, 조사 적량 범위 및 샘플링 주기는 안전한 노출 레벨, 특정 레벨에서의 노출 시간, 사용자 선호도 등과 같은 하나 이상의 메트릭을 사용하여 정의할 수 있다.

일부 실시예에서, 샘플링 빈도 및 범위는 로컬 또는 원격으로 정의될 수 있다. 다른 경우, 샘플링 빈도 및 범위는 이전 데이터, 기계 학습, 또는 다른 알고리즘을 사용하여 동적으로 업데이트, 조정, 및/또는 정의될 수 있다. 따라서, 시스템 및 방법은 보다 정확하게 관심 주기를 식별하고, 그 관심 주기에 관한 정보를 획득하는데 유용한 시간 간격에서 데이터를 수집할 수 있다. 그러한 특징은 통찰력을 향상시킬 수 있고, 사용자가 전통적인 방법보다 더 정밀하게 선량 값이 시간 경과에 따라 어떻게 변화하는지를 볼 수 있게 한다.

일부 실시예는, 조사 적량 측정 중 및 관심 주기 전체에 걸쳐, 사용자 위치, 예를 들어, GPS, 센서에 대하여, 영역 내 등을 식별하기 위한 위치 센서를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 추가적인 이점은 고정된 샘플링 빈도로 일정하게 작동하고 샘플링하기보다는 측정 및 샘플링 빈도가 조사 적량 레벨 및 관심 주기에 기초하여 동적으로 조정되기 때문에, 개선된 배터리 수명 및 개선된 데이터 품질을 포함한다.

주변 조건 모니터링에 기초한 가변 데이터 수집 속도를 포함하지만 이로 제한되지 않는 본 발명의 양태가 복수의 분야에 적용될 수 있다는 것이 이해될 것이다. 본 개시는 방사선 조사 적량 레벨 샘플링에 대해 논의하지만, 그러한 시스템 및 방법은 관심 조건을 모니터링하고/하거나 식별하는 다양한 애플리케이션에 적용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 시스템 및 방법은 산소 레벨, 일산화탄소 레벨 등과 같은 다른 환경 조건을 측정하기 위해 적용될 수 있다.

도 1은 본 명세서에서 논의된 실시예에 따른, 동적 선량 이력 샘플링 방법을 갖는 흐름도를 도시한다. 선량계 또는 다른 센서와 같은 검출기는 검출기 판독값(110)에 기초하여 새로운 선량 값을 식별할 수 있다. 다양한 실시예에서, 선량 값은 감지된 검출기 판독값일 수 있다. 다른 실시예에서, 선량 값은 검출기 판독값에 기초하여 계산된다. 실시예에서, 검출기 판독값 및/또는 선량 값은 방사선 레벨일 수 있다.

선량 값이 결정되면, 선량 이력이 분석될 수 있고, 선량 이력(120)에 임의의 샘플이 존재하는지 여부에 대한 결정이 이루어진다. 본 명세서에 논의된 바와 같이, 선량 이력은 검출기에 대해 로컬 또는 원격일 수 있는 하나 이상의 메모리 및/또는 데이터베이스에 저장될 수 있다. 샘플이 선량 이력(125)에 존재하지 않는 경우, 시스템은 선량 이력 로그에 새로운 샘플을 생성하고 새로운 선량 값을 저장할 수 있다.

샘플이 선량 이력에 포함되어 있는 경우, 선량률은 그 안에 함유된 샘플에 기초하여 계산(130)될 수 있다. 선량률은 복수의 비율 및 관심 단위, 예를 들어, mrem/시간에 의해 정의될 수 있고, 하나 이상의 검출기 판독값으로부터 결정될 수 있다.

이어서, 샘플링 주기(T)는 선량률(140)에 기초하여 결정될 수 있다. 실시예에서, 샘플링 주기(T)는 현재 선량률 및 선택적으로 배경 선량률의 함수이다. 배경 선량률은 주변 조건, 예를 들어, 배경 방사선 레벨 등을 나타낼 수 있다. 배경 선량률은 동일하거나 상이한 검출기, 예를 들어, 선량계로 측정할 수 있다. 실시예에서, 배경 선량률은 측정된 값, 추정된 값, 알려진 값 등일 수 있다. 배경 선량률은 현재 총 노출률에 관한 더 정확한 데이터를 제공하는 데 유용할 수 있다. 본 명세서에 논의된 바와 같이, 샘플 주기는 관심 주기, 예를 들어, 높은 방사선 노출의 주기를 반영하여, 높은 관심 주기가 낮은 관심 주기보다 큰 빈도로 샘플링된다. 따라서, 샘플 주기 함수(T)는 이 개념을 반영하고, 선량률이 더 높을 때(예를 들어, 더 높은 노출을 나타냄) 더 짧은 샘플 주기를 결정하고 선량률이 더 낮을 때(예를 들어, 더 낮은 노출을 나타냄) 더 긴 샘플 주기를 결정한다. 다양한 실시예에서, 샘플 주기 함수는 관심 주기를 더 정확하게 정의하기 위한 추가적인 변수를 통합할 수 있고, 따라서 원하는 대로 샘플 주기를 세분화할 수 있다. 본 명세서에서 논의된 다른 개념과 유사하게, 샘플 주기 함수는 맞춤화가능할 수 있고, 노출률, 총 노출 시간, 및 관심 변수를 반영할 수 있다.

이어서, 샘플 주기(T)는 마지막 선량 이력 샘플 시간 주기와 새로운 선량 값 시간 주기(150)의 합과 비교할 수 있다. 마지막 선량 이력 샘플 시간 주기와 새로운 선량 값 시간 주기가 결정된 샘플 주기(T) 이하인 경우, 새로운 선량 값이 마지막 선량 이력 샘플(155)에 추가된다. 마지막 선량 이력 샘플 시간 주기와 새로운 선량 값 시간 주기가 결정된 샘플 주기(T) 초과인 경우, 새로운 샘플이 선량 이력에 생성되고 새로운 선량 값(160)으로 저장된다.

위의 결정은 높은 조사 적량 노출, 또는 다른 관심 노출 이벤트를 식별하는 데 특히 유용할 수 있다. 결정은, 예를 들어, 측정을 수행하는 선량계 또는 센서 디바이스 부근에서 개인의 안전을 보장하기 위해 노출 레벨을 추적하는 데 더욱 유용하다.

도 2는 본 명세서에서 논의된 실시예에 따른 동적 선량 추적(200)을 위한 예시적인 방법을 도시한다. 노출 레벨, 예를 들어, 방사선을 측정하기 위한 센서는 일정 시간의 기간(210) 동안 복수의 측정을 수행할 수 있다. 그러한 측정은 선량계와 같은 복수의 디바이스 및 물체 중 임의의 것을 사용하여 수행될 수 있으며, 웨어러블 디바이스, 선량계, 스마트폰 및 모바일 컴퓨팅 디바이스 중 하나 이상에 부착, 통합, 및 다른 방법으로 연관될 수 있다는 것이 이해될 것이다. 복수의 방사선 측정은 센서에 대해 로컬 및/또는 원격일 수 있는 메모리 또는 다른 데이터베이스에 더 저장될 수 있다.

복수의 방사선 측정은 조사 적량률(220)을 결정하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 시간은 각 방사선 측정과 연관될 수 있고, 조사 적량률은 그에 따라 계산될 수 있다. 유사한 방식으로, 센서는 특정 샘플 빈도, 예를 들어, 분당 1회에서 방사선 레벨을 측정하도록 설정될 수 있고, 조사 적량률은 그에 따라 결정될 수 있다. 다양한 실시예에서, 샘플 빈도는 자동으로 결정될 수 있고, 특정 초기 샘플 빈도 등으로 사전설정될 수 있다. 복수의 방법 중 임의의 방법이 일정 시간의 기간(210) 동안 수행된 복수의 방사선 측정으로부터의 조사 적량률을 결정하기 위해 구현될 수 있다는 것이 이해될 것이다.

샘플 빈도는 조사 적량률, 이전 방사선 측정, 노출 레벨, 및 배경 방사선량(230) 중 적어도 하나를 활용하는 함수에 기초하여 결정될 수 있다. 실시예에서, 샘플 빈도는 주로 선량률을 사용하는 함수에 기초할 수 있다. 예에서, 본 명세서에 논의된 바와 같이, 방사선 레벨은 조사 적량률이 제1 값 범위 내에 있는 것으로 결정되면 제1 샘플 빈도로 측정될 수 있고, 조사 적량률이 제1 범위보다 큰 제2 값 범위 내에 있는 것으로 결정되면 제2 샘플 빈도로 측정될 수 있다. 다양한 실시예에서, 제2 샘플 빈도는 제1 샘플 빈도보다 크다. 다른 실시예에서, 방사선 레벨은 조사 적량률이 제3 값 범위 내에 있는 것으로 결정되면 제3 샘플 빈도로 측정될 수 있고, 제3 샘플 빈도는 제2 샘플 빈도보다 크다. 샘플 빈도는 조사 적량 이력 추적을 위한 특정 목표에 기초하여 복수의 빈도 및 시간 주기 중 임의의 것으로 조정될 수 있다는 것이 이해될 것이다. 샘플 빈도 결정은 추정된 배경 방사선, 이상적인 노출 레벨, 특정 영역 또는 위치 전체에 걸친 추적, 임계값, 개인 고려사항 등과 같은 하나 이상의 변수에 기초하여 더 조정될 수 있다.

방사선 레벨은 결정된 샘플 빈도(240)를 사용하여 지속적으로 측정될 수 있다. 조사 적량률은 그러한 연속 방사선 레벨 측정(250)에 기초하여 업데이트되고 계산될 수 있고, 샘플 빈도는 업데이트된 조사 적량률(260)에 기초하여 동적으로 조정될 수 있다. 이러한 방식으로, 노출의 레벨을 추적하고 맞춤화할 수 있다. 예를 들어, 센서가 주어진 시간 동안 더 높은 방사선 노출 비율을 식별하여 조사 적량률 증가를 나타내는 경우, 본 발명의 실시예는 더 정확한 선량 이력을 획득할 수 있도록 샘플링 빈도를 증가시킨다. 센서가 주어진 시간 동안 더 낮은 방사선 노출 비율을 식별하면, 샘플 빈도는 감소될 수 있어서, 샘플들 사이의 시간 주기가 길어질 수 있다. 선량 이력 추적의 동적 조정은 더 효과적인 추적 방법, 많은 선량계에 대한 연장된 배터리 수명, 및 더 효율적인 메모리 할당으로 이어진다.

본 명세서에서 논의된 시스템 및 방법의 예에서, 전자 선량계와 같은 선량계는 선량 값이 검출기 판독값으로부터 계산될 때 즉시 선량률을 계산할 수 있다. 이력에서 선량 샘플에 대해 고정된 시간 주기만을 사용하는 대신에, 선량률 값은 선량 이력 샘플 주기, 즉 샘플 빈도를 결정하는 데 사용될 수 있다. 조사 적량률이 임계값을 충족하거나 초과하는 경우, 샘플 주기를 적절한 간격으로 동적으로 조정할 수 있다. 그러한 조정의 전제는 더 높은 선량률이 관심 주기를 나타낼 가능성이 높다는 것이다. 예를 들어, 더 높은 선량률에서, 사용자는 선량률이 언제 어떻게 변경되는지를 알고 있는 것에 관심이 있을 가능성이 있고, 따라서 개인이 안전한 양의 방사선에 노출되는 것을 보장하기 위해 정확한 노출 레벨이 측정될 수 있다. 따라서, 더 높은 선량률 주기 동안의 선량 이력 샘플 주기는 더 짧을 수 있다. 유사하게, 선량률이 정상 배경 선량률 정도인 시간 동안에는 선량 이력 샘플 주기가 더 길어질 수 있다. 샘플 주기는 현재 선량률의 함수에 기초하여 동적으로 계산될 수 있다.

다양한 실시예에서, 샘플 주기 또는 샘플 빈도는 간단한 룩업 테이블에 기초하여 결정될 수 있다. 표 1은 선량률의 범위에 기초한 선량 이력 샘플 시간 주기의 예를 제공한다.

[표 1]

선량 이력 샘플 주기 함수는 일반적으로 선량계 서비스 중인 제어 선량계를 사용하여 계산된 배경 선량률을 사용할 수도 있다. 선량 값을 보고하기 위해 선량계 시스템과 통신할 때(예를 들어, 도 3 참조), 전자 선량계는 선량 이력 샘플 주기 계산에 사용하기 위해 선량계 시스템으로부터 배경 선량률을 얻을 수 있다. 표 2는 조사 적량률에 기초한 샘플 빈도 결정의 또 다른 예를 제공한다.

[표 2]

상기 예는 밀리렘/시간 단위의 선량률을 설명하지만, 복수의 유닛 및 측정이 본 명세서에 논의된 실시예에 따라 활용될 수 있음이 이해될 것이다. 선량률, 임계값, 및 샘플 빈도는 특정 개인, 위치, 영역, 표준 등에 적합하도록 맞춤화되는 자동으로 또는 수동으로 결정될 수 있다. 본 발명은 특정 측정 방법으로 제한되지 않는다. 선량률과 샘플 시간 주기 사이의 임계값 및 관계는 예시적인 목적을 위해 제공된다. 당업자는 실시예에 따라 복수의 측정 방법, 함수, 유닛, 및 값 중 임의의 것이 구현될 수 있다는 것을 이해할 것이다.

도 3은 본 발명의 시스템, 방법, 및 다른 실시예가 적용될 수 있는 예시적인 네트워크 구성을 도시한다. 본 명세서에 논의된 바와 같이, 센서(315)는 방사선 레벨을 측정하기 위한 선량계 또는 다른 디바이스일 수 있다. 센서(315)는 스마트폰, 선량계 디바이스, 컴퓨팅 디바이스, 또는 다른 모바일 컴퓨팅 디바이스와 같은 다른 디바이스(310)의 일부를 형성하거나, 다른 방식으로 연관될 수 있다. 다양한 실시예에서, 센서(315) 및 연결된 디바이스(310)는 동일한 디바이스, 별개의 디바이스일 수 있고, 그리고/또는 다른 방식으로 서로 통신할 수 있다. 본 명세서에서 논의된 바와 같이, 하나 또는 둘 모두의 디바이스가 네트워크(300)에 연결될 수 있다. 네트워크는 데이터베이스 및/또는 게이트웨이(330)와 추가로 통신할 수 있다. 게이트웨이 및 데이터베이스는 또한 선택적으로 서로 통신할 수 있다.

센서 (315 및 310)는 센서(315)에서 획득된 데이터를 네트워크(300)를 통해 데이터베이스(320)로 통신하도록 구성될 수 있다. 예에서, 데이터는 방사선 레벨 측정, 조사 적량률, 위치, 시간, 배경 방사선 등을 포함하지만 이로 제한되지 않는 복수의 유형의 데이터를 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 센서(315) 및 디바이스(310)는 유선 및/또는 무선 방식, 예를 들어, 블루투스, WiFi 등으로 게이트웨이와 통신하도록 구성될 수 있다. 일 예에서, 센서 디바이스는 센서(315)에 의해 획득된 데이터를 수신하는 게이트웨이에 의해 또는 게이트웨이를 통해 통과할 수 있다. 이어서, 게이트웨이는 데이터를 데이터베이스에 저장 및/또는 이송할 수 있으며, 데이터베이스는 게이트웨이 자체에 로컬 또는 원격이 될 수 있다. 컴포넌트 중 임의의 또는 전부가 네트워크에 연결될 수 있고, 이는 본 명세서에서 논의된 바와 같이 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 연결된 클라우드 네트워크일 수 있다.

예로서 그리고 제한 없이, 클라우드 컴퓨팅 시스템은 개시된 주제의 양태를 수행하기 위해 사용될 수 있다. 클라우드-기반 컴퓨팅은 일반적으로 애플리케이션 실행, 서비스 제공, 및 데이터 저장소가 클라이언트와 클라우드 컴퓨팅 디바이스 사이에서 어느 정도 분할될 수 있는 네트워크화된 컴퓨터 아키텍처를 지칭한다. "클라우드"는 예를 들어, 클라이언트, 서버 디바이스 및 다른 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 인터넷과 같은 네트워크를 통해 액세스할 수 있는 서비스 또는 서비스 그룹을 지칭할 수 있다.

일례에서, 클라우드에 연결된 다수의 컴퓨팅 디바이스는 컴퓨팅 전력, 서비스, 애플리케이션, 저장소, 및 파일의 공통 풀에 액세스하고 사용할 수 있다. 따라서, 클라우드 컴퓨팅은 구성가능한 컴퓨팅 자원, 예를 들어, 네트워크, 서버, 저장소, 애플리케이션, 및 서비스의 공유 풀을 사용할 수 있으며, 이는 클라우드 서비스 제공자에 의한 관리 노력이나 상호 작용을 최소화하면서 프로비저닝 및 해제할 수 있게 한다.

일례로서, 클라우드-기반 애플리케이션은 클라우드 컴퓨팅 시스템에 데이터 및/또는 실행가능 프로그램 코드의 사본을 저장할 수 있는 반면, 클라이언트 디바이스는 클라이언트 디바이스에서 실행을 위해 필요에 따라 이러한 데이터 및 프로그램 코드의 적어도 일부를 다운로드할 수 있게 한다. 일부 예에서, 다운로드된 데이터 및 프로그램 코드는 특정 클라이언트 디바이스, 예를 들어, 개인용 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 모바일 폰, 및/또는 스마트폰의 역량에 맞춤화되어 클라우드-기반 애플리케이션에 액세스할 수 있다. 또한, 클라이언트 디바이스와 클라우드 컴퓨팅 시스템 사이에 애플리케이션 실행 및 저장소를 분할함으로써, 예를 들어 클라우드 컴퓨팅 시스템의 처리 능력과 역량을 이용하여, 클라우드 컴퓨팅 시스템에 의해 더 많은 처리를 수행할 수 있다.

클라우드-기반 컴퓨팅은 또한 클라우드-기반 애플리케이션에 대한 데이터 및 프로그램 코드가 거의 실시간 기반으로 하나 이상의 클라이언트 디바이스 및/또는 클라우드 컴퓨팅 디바이스 사이에 공유되는 분산 컴퓨팅 아키텍처를 지칭할 수 있다. 이 데이터 및 프로그램 코드의 일부는 필요에 따라 또는 다른 방식으로, 클라우드-기반 애플리케이션에 액세스하는 다양한 클라이언트에 동적으로 전달될 수 있다. 클라우드-기반 컴퓨팅 아키텍처의 상세사항은 클라이언트 디바이스의 사용자에게 대체로 투명할 수 있다. 예로서 그리고 제한 없이, 클라우드-기반 애플리케이션에 액세스하는 PC 사용자 디바이스는, 예를 들어, PC가 프로그램 로직 및/또는 데이터를 클라우드 컴퓨팅 시스템으로부터 다운로드하거나, PC가 처리 또는 저장소 기능을 클라우드 컴퓨팅 시스템에 오프로딩하는 것을 인식하지 못할 수 있다.

네트워크(300)는 하나 이상의 클라우드 서비스, 하나 이상의 클라우드 플랫폼, 클라우드 인프라구조 컴포넌트, 및 클라우드 지식 베이스를 포함할 수 있다. 네트워크(300)는 더 많거나 더 적은 컴포넌트를 포함할 수 있고, 서비스, 예를 들어, 클라우드 서비스, 플랫폼, 인프라구조 컴포넌트, 및 지식 베이스 각각은 또한 다수의 컴퓨팅 및 저장소 요소를 포함할 수 있다. 따라서, 네트워크(300) 및 임의의 클라우드 컴퓨팅 시스템의 설명된 기능 중 하나 이상은 추가의 기능적 또는 물리적 컴포넌트로 분할되거나 더 적은 기능적 또는 물리적 컴포넌트로 조합될 수 있다. 일부 추가의 예에서, 추가의 기능적 및/또는 물리적 컴포넌트가 도 10에 도시된 예에 추가될 수 있다. 본 명세서에서 논의되는 바와 같이, 컴퓨팅-기반 서비스의 전달은 예를 들어, 웹 서비스 및 다중-티어 아키텍처와 같은 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 통해 서로 통신하는 다수의 클라우드 컴포넌트를 수반할 수 있다.

도 3은 네트워크화된 컴퓨팅 아키텍처의 일례를 나타낸 것이다. 그러한 아키텍처는 하나 이상의 클라이언트 디바이스(310, 315, 330)로부터의 요청을 처리하기 위한 큐를 나타낼 수 있다. 클라우드 플랫폼은 메시징 서비스의 클라이언트-인터페이스 프론트엔드와 같은, 클라우드 컴퓨팅 시스템을 위한 클라이언트-인터페이스 프론트엔드를 포함할 수 있다. 클라우드 플랫폼은 클라이언트 디바이스와 상호작용하기 위한 기능을 수행하기 위해 클라우드 서비스에 결합될 수 있다. 클라우드 인프라구조(108)는 클라우드 컴퓨팅 시스템의 서비스, 기록, 분석, 및 다른 운영 및 인프라구조 컴포넌트를 포함할 수 있다. 클라우드 지식 베이스는 네트워크(300)에 의해 사용하기 위한 데이터를 저장하도록 구성될 수 있고, 따라서 클라우드 지식 베이스는 클라우드 서비스, 플랫폼, 및/또는 인프라구조 컴포넌트 중 임의의 것에 의해 액세스될 수 있다.

메시징 서비스의 사용자의 디바이스와 같은 많은 상이한 유형의 클라이언트 디바이스는 하나 이상의 프로세서 및 컴퓨팅 시스템에 의해 제공되는 데이터 액세스 및 애플리케이션 실행하기 위한 목적으로 네트워크(300)의 컴포넌트와 통신하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 센서(315), 디바이스(310), 데이터베이스(320), 및 게이트웨이(330)는 네트워크(300)와 통신하도록 구성될 수 있는 클라이언트 디바이스의 유형의 예로서 도시된다. 물론, 더 많거나 더 적은 또는 다른 유형의 클라이언트 디바이스가 네트워크(300)와 통신할 수 있다.

본 명세서에서 논의된 바와 같이, 임의의 유형의 컴퓨팅 디바이스, 예를 들어, PC, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터 등과 모바일 디바이스, 예를 들어, 랩톱, 스마트폰, 모바일 전화기, 셀룰러 전화기, 태블릿 컴퓨터 등은 네트워크(300)로 및/또는 이로부터 데이터를 송신하고/하거나 수신하도록 구성될 수 있다. 유사하게, 게이트웨이(330)는 네트워크(300)로/로부터 데이터를 송신/수신하도록 구성된 랩톱 컴퓨터, 모바일 전화기, 스마트폰, 태블릿 컴퓨터 등을 포함하는 송신기/수신기를 갖는 임의의 유형의 컴퓨팅 디바이스일 수 있다.

도 3에서, 클라이언트 디바이스와 네트워크(300) 사이의 통신 링크는 직렬 또는 병렬 버스, 이더넷, 광 연결, 또는 다른 유형의 유선 연결과 같은 유선 연결을 포함할 수 있다. 통신 링크는 또한 블루투스, IEEE 802.11(IEEE 802.11은 IEEE 802.11-2007, IEEE 802.11n-2009, 또는 임의의 다른 IEEE 802.11 개정을 참조할 수 있음), CDMA, 3G, GSM, WiMAX, 또는 다른 무선 기반 데이터 통신 링크와 같은 무선 링크일 수 있다.

다른 예에서, 클라이언트 디바이스는 무선 액세스 포인트를 통해 네트워크(300)와 통신하도록 구성될 수 있다. 액세스 포인트는 다양한 형태를 취할 수 있다. 예를 들어, 액세스 포인트는 무선 액세스 포인트(WAP) 또는 무선 라우터의 형태를 취할 수 있다. 다른 예로서, 클라이언트 디바이스가 CDMA, GSM, 3G, 또는 4G와 같은 셀룰러 무선-인터페이스 프로토콜을 사용하여 연결하는 경우, 액세스 포인트는 셀룰러 네트워크를 통해 인터넷 접속을 제공하는 셀룰러 네트워크의 기지국일 수 있다.

이와 같이, 클라이언트 디바이스는 클라이언트 디바이스가 네트워크(300)에 직접 또는 액세스 포인트를 통해 연결할 수 있는 유선 또는 무선 네트워크 인터페이스를 포함할 수 있다. 일례로서, 클라이언트 디바이스는 특히 802.11, 802.16(WiMAX), LTE, GSM, GPRS, CDMA, EV-DO, 및/또는 HSPDA 등과 같은 하나 이상의 프로토콜을 사용하도록 구성될 수 있다. 또한, 클라이언트 디바이스는 셀룰러 통신 프로토콜, 예를 들어, CDMA, GSM, 또는 WiMAX를 사용하는 "3G" 또는 "4G" 데이터 접속은 물론 802.11을 사용하는 "WiFi" 접속과 같은 다수의 유선 및/또는 무선 프로토콜을 사용하도록 구성될 수 있다. 다른 유형의 통신 인터페이스 및 프로토콜이 또한 사용될 수 있다.

본 개시의 전술한 양태는 특정 예 및 실시예와 관련하여 설명되었으며, 이는 본 개시를 예시하고자 하는 것이지 제한하기 위한 것은 아니다. 본 명세서에 제시된 주제는 컴퓨터 프로세스, 컴퓨터-제어 장치 또는 컴퓨팅 시스템 또는 컴퓨터-판독가능 저장소 매체와 같은 제조 물품으로서 구현될 수 있음을 이해해야 한다.

당업자는 또한 본 명세서에 설명된 주제가 멀티프로세서 시스템, 마이크로프로세서-기반 또는 프로그래밍가능 소비자 전자기기, 미니컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 핸드헬드 컴퓨터, 개인용 디지털 어시스턴트, 전자-판독기(e-reader), 셀룰러 전화 디바이스, 생체인식 디바이스, 모바일 컴퓨팅 디바이스, 특수-목적 하드웨어 디바이스, 네트워크 어플라이언스 등을 포함하는 본 명세서에 설명된 것 이상으로 다른 컴퓨터 시스템 구성에서 또는 그와 함께 실행될 수 있음을 이해할 것이다. 본 명세서에 설명된 실시예는 또한 통신 네트워크를 통해 링크되는 원격 처리 디바이스에 의해 작업이 수행되는 분산 컴퓨팅 환경에서 실행될 수 있다. 분산 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈은 로컬 및 원격 메모리 저장소 디바이스에 모두에 위치할 수 있다.

범용 또는 특수-목적 컴퓨터 서버, 저장소 디바이스, 네트워크 디바이스 등을 포함하는 상이한 실시예에서 자원 및 서비스를 구현하기 위해 다수의 상이한 유형의 컴퓨팅 디바이스가 단독으로 또는 조합하여 사용될 수 있다. 적어도 일부 실시예에서, 본 명세서에서 논의된 양태의 기능을 구현하기 위한 기술을 포함하여, 본 명세서에 설명된 하나 이상의 기술 중 적어도 일부분을 구현하는 서버 또는 컴퓨팅 디바이스가 있다.

도 4는 하나 이상의 디바이스, 컴퓨팅 및 조명 시스템을 통합할 수 있는 제어 시스템을 포함하는, 본 발명의 실시예의 양태를 구현하기에 적합한 예시적인 컴퓨팅 환경(400)을 도시한다. 본 명세서에서 활용되는 바와 같이, "컴퓨팅 시스템"이라는 용어는 일반적으로 소프트웨어, 애플리케이션 및 컴퓨터 프로그램의 실행을 뒷받침하는 운영 소프트웨어를 지원하는 처리 능력 및 저장소 메모리를 갖는 전용 컴퓨팅 디바이스를 지칭한다. 본 명세서에 사용되는 바와 같이, 애플리케이션은 컴퓨팅 시스템 또는 디바이스에 다운로드되는 저장소 크기가 작은 특수 프로그램이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 컴퓨팅 환경(400)은 메모리(420), 하나 이상의 프로세서(430), I/O 인터페이스(440) 및 네트워크 인터페이스(450)와 같은 컴포넌트를 직접 또는 간접적으로 결합하는 버스(410)를 포함한다. 버스(410)는 컴퓨팅 환경(400)의 다양한 컴포넌트들 사이에서 데이터, 제어, 및 커맨드를 통신, 송신, 및 이송하도록 구성된다.

컴퓨팅 환경(400)은 전형적으로 다양한 컴퓨터-판독가능 매체를 포함한다. 컴퓨터-판독가능 매체는 컴퓨팅 환경(400)에 의해 액세스 가능한 임의의 가용 매체일 수 있고 휘발성 및 비휘발성 매체, 탈착식 및 비탈착 매체를 모두 포함한다. 컴퓨터-판독가능 매체는 컴퓨터 저장소 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장소 매체는 신호 자체를 포함하지 않으며 사실상 명시적으로 배제한다.

컴퓨터 저장소 매체는 컴퓨터-판독 가능 명령, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 기타 데이터와 같은 정보 저장소를 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 탈착식 및 비탈착식, 유형 및 비일시적 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장소 매체는 RAM; ROM; EE-PROM; 플래시 메모리 또는 다른 메모리 기술; CD-ROM; DVD 또는 다른 광학 디스크 저장소; 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장소 또는 다른 자기 저장소 디바이스; 또는 원하는 정보를 저장하는 데 사용될 수 있고 컴퓨팅 환경(400)에 의해 액세스될 수 있는 다른 매체 또는 컴퓨터 저장소 디바이스를 포함한다.

통신 매체는 전형적으로 반송파 또는 다른 전송 메커니즘과 같은 변조된 데이터 신호에서 컴퓨터-판독가능 명령, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 다른 데이터를 구현하며 임의의 정보 전달 매체를 포함한다. "변조된 데이터 신호"라는 용어는 신호의 정보를 인코딩하는 방식으로 그 특성이 설정되거나 변경된 하나 이상의 신호를 의미한다. 예로서, 통신 매체는 유선 네트워크 또는 직접-유선 연결과 같은 유선 매체, 및 음향, RF, 적외선 및 다른 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함한다. 상기 임의의 조합도 컴퓨터-판독가능 매체의 범위 내에 포함되어야 한다.

메모리(420)는 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리 형태의 컴퓨터-저장소 매체를 포함한다. 메모리는 탈착식, 비탈착식, 또는 이들의 조합일 수 있다. 메모리(420)는 솔리드-스테이트 메모리, 하드 드라이브, 광학-디스크 드라이브 등과 같은 하드웨어 디바이스를 사용하여 구현될 수 있다. 컴퓨팅 환경(400)은 또한 메모리(420), I/O 인터페이스(440) 및 네트워크 인터페이스(450)와 같은 다양한 엔티티로부터 데이터를 판독하는 하나 이상의 프로세서(430)를 포함한다.

I/O 인터페이스(440)는 컴퓨팅 환경(400)이 상이한 입력 디바이스 및 출력 디바이스와 통신할 수 있게 한다. 입력 디바이스의 예는 키보드, 포인팅 디바이스, 터치패드, 터치스크린, 스캐너, 마이크로폰, 조이스틱 등을 포함한다. 출력 디바이스의 예는 디스플레이 디바이스, 오디오 디바이스(예를 들어, 스피커), 프린터 등을 포함한다. 이들 및 다른 I/O 디바이스는 종종 시스템 버스에 결합된 직렬 포트 인터페이스를 통해 프로세서(410)에 연결되지만, 병렬 포트, 게임 포트, 또는 범용 직렬 버스(USB)와 같은 다른 인터페이스에 의해 연결될 수도 있다. 디스플레이 디바이스는 또한 그래픽 프로세서 유닛의 일부이거나 그에 연결될 수 있는 비디오 어댑터와 같은 인터페이스를 통해 시스템 버스에 연결될 수 있다. I/O 인터페이스(440)는 메모리(420), 하나 이상의 프로세서(430), 네트워크 인터페이스(450), 및 입력 디바이스 및/또는 출력 디바이스의 임의의 조합 사이에서 I/O 트래픽을 조정하도록 구성된다.

네트워크 인터페이스(450)는 컴퓨팅 환경(400)이 임의의 적합한 네트워크를 통해 다른 컴퓨팅 디바이스와 데이터를 교환할 수 있게 한다. 네트워크화된 환경에서, 컴퓨팅 환경(400), 또는 그 일부와 관련하여 도시된 프로그램 모듈은 네트워크 인터페이스(450)를 통해 액세스가능한 원격 메모리 저장소 디바이스에 저장될 수 있다. 도시된 네트워크 연결은 예시적이고 컴퓨터들 사이에 통신 링크를 확립하는 다른 수단이 사용될 수 있다는 것이 이해될 것이다.

예시적 양태

하기의 양태는 단지 예시적이며 본 명세서의 범위 또는 첨부된 청구범위의 범위를 제한하는 것으로 이해되어서는 안 된다.

양태 1. 방사선 노출을 동적으로 추적하기 위한 시스템으로서, 방사선 레벨을 측정하도록 구성된 센서를 포함하고; 조사 적량률을 저장하는 적어도 하나의 메모리; 및 적어도 하나의 메모리 및 센서와 통신하는 프로세서를 포함하는, 시스템. 프로세서는 적어도, 일정 시간의 기간 동안 수행된 복수의 방사선 레벨 측정에 기초하여 조사 적량률을 결정하는 단계; 조사 적량률의 함수에 기초하여 샘플 빈도를 결정하는 단계; 샘플 빈도를 사용하여 방사선 레벨을 지속적으로 측정하고 조사 적량률을 업데이트하는 단계; 및 업데이트된 조사 적량률에 기초하여 샘플 빈도를 동적으로 조정하는 단계로 구성되는, 프로세서.

양태 2. 양태 1에 있어서, 샘플 빈도를 동적으로 조정하는 단계는, 조사 적량률이 제1 값 범위 내에 있는 것으로 결정될 때, 제1 샘플 빈도로 방사선 레벨을 측정하는 단계; 및 조사 적량률이 제2 값 범위 내에 있는 것으로 결정될 때, 제2 샘플 빈도로 방사선 레벨을 측정하는 단계(제2 값 범위가 제1 값 범위보다 큼)를 더 포함하며, 제2 샘플 빈도는 제1 샘플 빈도보다 큰, 시스템.

양태 3. 양태 2 중 임의 양태에있어서, 조사 적량률이 제3 값 범위 내에 있는 것으로 결정될 때, 제3 샘플 빈도로 방사선 레벨을 측정하는 단계를 더 포함하며, 제3 샘플 빈도는 제2 샘플 빈도보다 큰, 시스템.

양태 4. 양태 2에 있어서, 제1 값 범위는 제2 값 범위 보다 더 안전한 레벨의 방사선 노출을 나타내는, 시스템.

양태 5. 양태 1 내지 양태 4 중 임의의 양태에 있어서, 샘플 빈도는 조사 적량률 및 배경 방사선량에 기초하여 동적으로 조정되는, 시스템.

양태 6. 양태 5에 있어서, 샘플 빈도는 조사 적량률이 정상 배경 방사선량을 나타내는 임계값 미만일 때 증가되고, 조사 적량률이 임계값보다 큰 경우 감소되는, 시스템.

양태 7. 양태 6에 있어서, 샘플 빈도는 조사 적량률이 임계값의 2배 초과일 때 더 감소되는, 시스템.

양태 8. 양태 7에 있어서, 임계값은 0.03 mrem인, 시스템.

양태 9. 양태 1 내지 양태 8 중 임의의 양태에 있어서, 센서는 웨어러블 디바이스, 선량계, 스마트폰, 및 모바일 컴퓨팅 디바이스 중 적어도 하나인, 시스템.

양태 10. 선량계로서, 프로세서 및 명령을 저장하는 메모리를 포함하며, 명령은 프로세서로 하여금 적어도, 일정 시간의 기간 동안 수행된 복수의 방사선 레벨 측정에 기초하여 조사 적량률을 결정하게 하고; 조사 적량률의 함수에 기초하여 샘플 빈도를 결정하게 하고; 샘플 빈도를 사용하여 방사선 레벨을 지속적으로 측정하고 조사 적량률을 업데이트하게 하고; 업데이트된 조사 적량률에 기초하여 샘플 빈도를 동적으로 조정하게 하는, 선량계.

양태 11. 양태 10에 있어서, 메모리는 조사 적량률 및 방사선 레벨 측정을 포함하는 데이터를 저장하도록 구성되고, 메모리는 프로세서로 하여금 데이터를 원격 컴퓨팅 디바이스로 이송하게 하기 위한 명령을 더 포함하는, 선량계.

양태 12. 양태 10에 있어서, 데이터는 각각의 방사선 레벨 측정과 연관된 위치를 더 포함하는, 선량계.

양태 13. 양태 10 내지 양태 12 중 임의의 양태에 있어서, 프로세서로 하여금 샘플 빈도를 동적으로 조정하게 하는 명령은, 조사 적량률이 제1 값 범위 내에 있는 것으로 결정될 때, 제1 샘플 빈도로 방사선 레벨을 측정하는 단계; 및 조사 적량률이 제2 값 범위 내에 있는 것으로 결정될 때, 제2 샘플 빈도로 방사선 레벨을 측정하는 단계(제2 값 범위가 제1 값 범위보다 큼)를 더 포함하며, 제2 샘플 빈도는 제1 샘플 빈도보다 큰, 선량계.

양태 14. 양태 13에 있어서, 명령은 조사 적량률이 제3 값 범위 내에 있는 것으로 결정될 때, 제3 샘플 빈도로 방사선 레벨을 측정하는 단계를 더 포함하며, 제3 샘플 빈도는 제2 샘플 빈도보다 큰, 선량계.

양태 15. 양태 13에 있어서, 제1 값 범위는 제2 값 범위 보다 더 안전한 레벨의 방사선 노출을 나타내는, 선량계.

양태 16. 양태 10 내지 양태 15 중 임의의 양태에 있어서, 샘플 빈도는 조사 적량률 및 배경 방사선량에 기초하여 동적으로 조정되는, 선량계.

양태 17. 양태 16에 있어서, 샘플 빈도는 조사 적량률이 정상 배경 방사선량을 나타내는 임계값 미만일 때 증가되고, 조사 적량률이 임계값보다 큰 경우 감소되는, 선량계.

양태 18. 양태 17에 있어서, 샘플 빈도는 조사 적량률이 임계값의 2배 초과일 때 더 감소되는, 선량계.

양태 19. 방사선 노출을 동적으로 추적하기 위한 방법으로서, 일정 시간의 기간 동안 수행된 복수의 방사선 레벨 측정에 기초하여 조사 적량률을 결정하는 단계; 조사 적량률의 함수에 기초하여 샘플 빈도를 결정하는 단계; 샘플 빈도를 사용하여 방사선 레벨을 지속적으로 측정하고 조사 적량률을 업데이트하는 단계; 및 업데이트된 조사 적량률에 기초하여 샘플 빈도를 동적으로 조정하는 단계를 포함하는, 방법.

양태 20. 양태 19에 있어서, 샘플 빈도는 조사 적량률의 증가에 기초하여 증가하도록 동적으로 조정되는, 방법.

양태 21. 양태 19 내지 양태 20 중 임의의 양태에 있어서, 조사 적량률이 안전하지 않은 노출을 나타내는 임계값을 초과할 때 통지를 개시하는 단계를 더 포함하는, 방법.

양태 22. 양태 19 내지 양태 21 중 어느 한 양태에 있어서, 샘플 빈도를 동적으로 조정하는 단계는, 조사 적량률이 제1 값 범위 내에 있는 것으로 결정될 때, 제1 샘플 빈도로 방사선 레벨을 측정하는 단계; 및 조사 적량률이 제2 값 범위 내에 있는 것으로 결정될 때, 제2 샘플 빈도로 방사선 레벨을 측정하는 단계(제2 값 범위가 제1 값 범위보다 큼)를 더 포함하며, 제2 샘플 빈도는 제1 샘플 빈도보다 큰, 방법.

양태 23. 양태 22에 있어서, 조사 적량률이 제3 값 범위 내에 있는 것으로 결정될 때, 제3 샘플 빈도로 방사선 레벨을 측정하는 단계를 더 포함하며, 제3 샘플 빈도는 제2 샘플 빈도보다 큰, 방법.

양태 24. 양태 23에 있어서, 제1 값 범위는 제2 값 범위 보다 더 안전한 레벨의 방사선 노출을 나타내는, 방법.

양태 25. 양태 22에 있어서, 샘플 빈도는 조사 적량률 및 배경 방사선량에 기초하여 동적으로 조정되는, 방법.

양태 26. 양태 25에 있어서, 샘플 빈도는 조사 적량률이 정상 배경 방사선량을 나타내는 임계값 미만일 때 증가되고, 조사 적량률이 임계값보다 큰 경우 감소되는, 방법.

양태 27. 양태 26에 있어서, 샘플 빈도는 조사 적량률이 임계값의 2배 초과일 때 더 감소되는, 방법.

Claims

방사선 노출을 동적으로 추적하기 위한 시스템으로서,
방사선 레벨을 측정하도록 구성된 센서;
조사 적량률들을 저장하는 적어도 하나의 메모리;
상기 적어도 하나의 메모리 및 상기 센서와 통신하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 적어도,
일정 시간의 기간 동안 수행된 복수의 방사선 레벨 측정들에 기초하여 조사 적량률을 결정하는 단계;
상기 조사 적량률의 함수에 기초하여 샘플 빈도를 결정하는 단계;
상기 샘플 빈도를 사용하여 상기 방사선 레벨들을 지속적으로 측정하고 상기 조사 적량률을 업데이트하는 단계; 및
상기 업데이트된 조사 적량률에 기초하여 상기 샘플 빈도를 동적으로 조정하는 단계로 구성되는, 시스템.
제1항에 있어서, 상기 샘플 빈도를 동적으로 조정하는 단계는,
상기 조사 적량률이 제1 값들 범위 내에 있는 것으로 결정될 때, 제1 샘플 빈도로 방사선 레벨들을 측정하는 단계; 및
상기 조사 적량률이 제2 값들 범위 내에 있는 것으로 결정될 때, 제2 샘플 빈도로 방사선 레벨들을 측정하는 단계(상기 제2 값들 범위가 상기 제1 값들 범위보다 큼)를 더 포함하며,
상기 제2 샘플 빈도는 상기 제1 샘플 빈도보다 큰, 시스템.
제2항에 있어서, 상기 조사 적량률이 제3 값들 범위 내에 있는 것으로 결정될 때, 제3 샘플 빈도로 방사선 레벨들을 측정하는 단계를 더 포함하며, 상기 제3 샘플 빈도는 상기 제2 샘플 빈도보다 큰, 시스템.
제2항에 있어서, 상기 제1 값들 범위는 상기 제2 값들 범위 보다 더 안전한 레벨의 방사선 노출을 나타내는, 시스템.
제1항에 있어서, 상기 샘플 빈도는 상기 조사 적량률 및 배경 방사선량에 기초하여 동적으로 조정되는, 시스템.
제5항에 있어서, 상기 샘플 빈도는 상기 조사 적량률이 정상 배경 방사선량을 나타내는 임계값 미만일 때 증가되고, 상기 조사 적량률이 상기 임계값보다 큰 경우 감소되는, 시스템.
제6항에 있어서, 상기 샘플 빈도는 상기 조사 적량률이 상기 임계값의 2배 초과일 때 더 감소되는, 시스템.
제7항에 있어서, 상기 임계값은 0.03 mrem인, 시스템.
제1항에 있어서, 상기 센서는 웨어러블 디바이스, 선량계, 스마트폰, 및 모바일 컴퓨팅 디바이스 중 적어도 하나인, 시스템.
선량계로서,
프로세서 및 명령들을 저장하는 메모리를 포함하며, 상기 명령들은 상기 프로세서로 하여금 적어도,
일정 시간의 기간 동안 수행된 복수의 방사선 레벨 측정들에 기초하여 조사 적량률을 결정하게 하고;
상기 조사 적량률의 함수에 기초하여 샘플 빈도를 결정하게 하고;
상기 샘플 빈도를 사용하여 상기 방사선 레벨들을 지속적으로 측정하고 상기 조사 적량률을 업데이트하게 하고;
상기 업데이트된 조사 적량률에 기초하여 상기 샘플 빈도를 동적으로 조정하게 하는, 선량계.
제10항에 있어서, 상기 메모리는 상기 조사 적량률들 및 방사선 레벨 측정들을 포함하는 데이터를 저장하도록 구성되고, 상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금 상기 데이터를 원격 컴퓨팅 디바이스로 이송하게 하기 위한 명령들을 더 포함하는, 선량계.
제11항에 있어서, 상기 데이터는 각각의 방사선 레벨 측정과 연관된 위치를 더 포함하는, 선량계.
제11항에 있어서, 상기 프로세서로 하여금 상기 샘플 빈도를 동적으로 조정하게 하는 상기 명령들은,
상기 조사 적량률이 제1 값들 범위 내에 있는 것으로 결정될 때, 제1 샘플 빈도로 방사선 레벨들을 측정하는 단계; 및
상기 조사 적량률이 제2 값들 범위 내에 있는 것으로 결정될 때, 제2 샘플 빈도로 방사선 레벨들을 측정하는 단계(상기 제2 값들 범위가 상기 제1 값들 범위보다 큼)를 더 포함하며,
상기 제2 샘플 빈도는 상기 제1 샘플 빈도보다 큰, 선량계.
제13항에 있어서, 상기 명령들은 상기 조사 적량률이 제3 값들 범위 내에 있는 것으로 결정될 때, 제3 샘플 빈도로 방사선 레벨들을 측정하는 단계를 더 포함하며, 상기 제3 샘플 빈도는 상기 제2 샘플 빈도보다 큰, 선량계.
제13항에 있어서, 상기 제1 값들 범위는 상기 제2 값들 범위 보다 더 안전한 레벨의 방사선 노출을 나타내는, 선량계.
제10항에 있어서, 상기 샘플 빈도는 상기 조사 적량률 및 배경 방사선량에 기초하여 동적으로 조정되는, 선량계.
제16항에 있어서, 상기 샘플 빈도는 상기 조사 적량률이 정상 배경 방사선량을 나타내는 임계값 미만일 때 증가되고, 상기 조사 적량률이 상기 임계값보다 큰 경우 감소되는, 선량계.
제17항에 있어서, 상기 샘플 빈도는 상기 조사 적량률이 상기 임계값의 2배 초과일 때 더 감소되는, 선량계.
방사선 노출을 동적으로 추적하기 위한 방법으로서,
일정 시간의 기간 동안 수행된 복수의 방사선 레벨 측정들에 기초하여 조사 적량률을 결정하는 단계;
상기 조사 적량률의 함수에 기초하여 샘플 빈도를 결정하는 단계;
상기 샘플 빈도를 사용하여 상기 방사선 레벨들을 지속적으로 측정하고 상기 조사 적량률을 업데이트하는 단계; 및
상기 업데이트된 조사 적량률에 기초하여 상기 샘플 빈도를 동적으로 조정하는 단계로 구성되는, 방법.
제19항에 있어서, 상기 샘플 빈도는 상기 조사 적량률의 증가에 기초하여 증가하도록 동적으로 조정되는, 방법.
제19항에 있어서, 조사 적량률이 안전하지 않은 노출을 나타내는 임계값을 초과할 때, 통지를 개시하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제19항에 있어서, 상기 샘플 빈도를 동적으로 조정하는 단계는,
상기 조사 적량률이 제1 값들 범위 내에 있는 것으로 결정될 때, 제1 샘플 빈도로 방사선 레벨들을 측정하는 단계; 및
상기 조사 적량률이 제2 값들 범위 내에 있는 것으로 결정될 때, 제2 샘플 빈도로 방사선 레벨들을 측정하는 단계(상기 제2 값들 범위가 상기 제1 값들 범위보다 큼)를 더 포함하며,
상기 제2 샘플 빈도는 상기 제1 샘플 빈도보다 큰, 방법.
제22항에 있어서, 상기 조사 적량률이 제3 값들 범위 내에 있는 것으로 결정될 때, 제3 샘플 빈도로 방사선 레벨들을 측정하는 단계를 더 포함하며, 상기 제3 샘플 빈도는 상기 제2 샘플 빈도보다 큰, 방법.
제23항에 있어서, 상기 제1 값들 범위는 상기 제2 값들 범위 보다 더 안전한 레벨의 방사선 노출을 나타내는, 방법.
제22항에 있어서, 상기 샘플 빈도는 상기 조사 적량률 및 배경 방사선량에 기초하여 동적으로 조정되는, 방법.
제25항에 있어서, 상기 샘플 빈도는 상기 조사 적량률이 정상 배경 방사선량을 나타내는 임계값 미만일 때 증가되고, 상기 조사 적량률이 상기 임계값보다 큰 경우 감소되는, 방법.
제26항에 있어서, 상기 샘플 빈도는 상기 조사 적량률이 상기 임계값의 2배 초과일 때 더 감소되는, 방법.