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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
최지원 (전남대학교) 최지영 (서영대학교) 장한일 (서영대학교) 주경광 (전남대학교)
저널정보
한국물리학회 새물리 새물리 제72권 제8호
발행연도
2022.8
수록면
582 - 593 (12page)

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본 논문은 사물 인터넷 기술과 기계 학습을 핵, 입자 실험의 데이터 획득 관련 저속 제어 시스템에 적용하였다. 합성곱 신경망을 이용하여 액체섬광검출 용액의 형광체 판별을 구축 응용의 한 예로 시도하였다. 실험실 수준에서, 액체섬광검출 용액의 형광 방출 성능에 큰 영향을 끼치는 인자들은 보고되었지만 대형 실험의 극한 상황에서 장기간 성능 연구는 진행 중에 있다. 그 이유는 핵, 입자 실험 특성상 액체섬광검출 용액은 검출기 안에 밀봉되기 때문에 비침습적인 샘플 검사가 어렵기 때문이다. 특히 원자력 발전소 같은 방사선량이 아주 높은 극한 환경에서 액체섬광검출 용액의 장기적인 물리화학적 안정성은 아직 보고되지 않았다. 방사능 위험 지역에 대한 접근은 많은 시간과 노력이 필요하다. 한편, 핵과 중성미자 간의 산란 단면적 추정 시, 계통 오차의 주된 요인은 중성미자 선속 정확도이다. 입자 붕괴를 통해 중성미자 발생과 측정이 간접적으로 이루어지기 때문에, 검출기 반응에 대한 감시 및 보정 목적의 저속 제어 시스템의 성능 향상이 요구된다. 현재까지 마이크로 컨트롤러의 경량화, 집적화, 그리고 사물 인터넷 기술이 발전하여 내장형 시스템의 경제성과 신뢰성이 크게 향상되었다. 그 결과로 연구자의 안전, 오랜 시간 극한 상황에서 액체섬광검출 용액의 환경 데이터 획득 및 향후 낮은 획득률을 가진 반도체 이미지 센서를 이용한 실험 비결 (know-how) 확보를 할 수 있을 것으로 기대한다.

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
REFERENCES

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