• 산업문제명x-ray 멀티에너지를 이용한 물질 분별을 위한 분석기법 개발
• 기업(주)에이리스
• 키워드엑스레이 멀티에너지, 물질분별 알고리즘
• 산업문제 내용· 기업소개 : - 에이리스 회사에서 기존에는 엑스레이는 듀얼 에너지 기반 물질 분별을 수행하고 있었으며, 듀얼에너지 엑스레이에서는 원자번호가 비슷한 물질 사이에 구분이 어려워 멀티에너지 기반 물질분별을 수행하고자 함. · 산업문제 : - 멀티에너지 엑스레이는 64개, 혹은 128개 에너지(20keV~160keV) 대역에 대해 2개 이상의 에너지에서 얻은 고차원 데이터를 바탕으로 물질 분별을 수행해야 하며 이를 위해 고차원 데이터에서 특징을 추출하는 분석기법 개발이 필요함. - 현재, 데이터의 다차원(물질의 원자번호, 물질의 두께, 엑스레이 에너지 조합에 따라 무수한 데이터가 생성)에 따른 데이터 해석 및 이해하는데 어려움이 발생. - 다차원 데이터에서 물질분별을 위한 저차원으로 차원축소하는 기법과 동시에 교정팬텀을 이용한 미지의 물질의 원자번호 추정 알고리즘 개발이 필요함.
• 문제해결 결과· 제시된 해결방안 : 1. 엑스레이 이미지를 통한 물질 분별 알고리즘을 MATLAB으로 구현하고 GUI 프로그램을 개발하여, 명암값, 생성 데이터 개수, 채널번호 선택, 가중치값 설정 및 분류 정확도 제시 기능 제공. 2. 4개의 고체 물질군과 9개의 비고체 물질군의 엑스레이 이미지에서 노이즈 제거 및 군집화를 통해 물질 영역을 분리 추출함. 3. SVM과 랜덤 포레스트 모델을 사용하여 유사한 원자번호를 가진 물질들을 분류하였고 예측 확률 계산함. 4. 각 예측 모델에 가중치를 적용하여 최종 예측을 수행하였고 4-fold 교차 검증 정확도를 반영함. 5. 채널개수가 증가할수록 분류 정확도가 높아지는 경향을 보였으나, 차이가 크지 않음을 확인. 6. 원자번호가 비슷하더라도 상태(액체와 고체)가 다른 물질 간에는 분류 정확도가 높게 나타나는 특징을 보임. · 활용계획 및 기대성과 : 1. 멀티에너지 엑스레이 이미지를 활용해 유사한 원자번호 물질을 구분할 수 있어, 보안, 의료, 산업 검사 등에서 정확하고 신뢰성 있는 검사 방법으로 활용될 수 있음. 2. 채널수와 분류 정확도의 관계를 분석하여 필요한 채널을 선택하여 데이터를 효율적으로 처리하고 비용 절감에 기여할 수 있음. 3. SVM과 랜덤 포레스트 모델에 가중치 기반 예측 방식을 적용하여 성능을 향상시켰으며, 이후 다양한 모델을 조합하여 예측 성능을 최적화하는 후속 연구로 발전할 수 있음.