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플라즈마및양자빔응용공학과 신지민(석·박통합과정, 지도교수 서희) 대학원생이 최근 조선대학교에서 열린 '2024년도 한국방사선산업학회 신진연구자 학술대회'에서 최우수논문발표상을 수상했다. 이와 더불어 같은 연구실의 신선이(석사과정), 박준성(박사과정) 대학원생이 각각 우수논문발표상을 수상했다.

최우수논문발표상을 수상한 신지민 학생은 방사선 환경분과에서 ‘테스트베드 현장실증실험을 통한 수산식품 방사능 검사장치 전산모사 정확도 검증’ 연구논문을 발표해 연구성과를 인정받았다. 이는 수산식품 내 방사능 분석을 위한 인자들의 신뢰성을 검증하기 위해 테스트베드 현장에 구축된 프로토타입 장비를 이용하여 실증실험을 수행하고 이를 전산모사 결과와 비교해 전산모사 정확도를 평가한 것이다. 본 연구는 해양수산과학기술진흥원 및 한국해양과학기술원의 지원으로 수행되었다.

한편 신선이 학생은 ‘합성곱 신경망 기반 파형분석기법을 위한 전처리 방법론 개발’에 대한 연구논문을 발표해 RI 및 기기분과에서 우수논문발표상을 수상하였다. 이는 감마 및 중성자 신호를 분리하는 파형분석기법(PSD, Pulse Shape Discrimination)의 한계를 극복하기 위해 합성곱 신경망을 이용하여 파형분석기법 전처리 방법론 개발 및 검증을 평가한 것이다. 본 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었다.

또한 우수논문발표상을 수상한 박준성 학생은 ‘수하물 보안검색장비를 위한 위험 객체 검출 모델 개발’에 대한 연구논문을 발표해 연구성과를 인정받았다. 이는 X-선 보안검색장비에 딥러닝 알고리즘을 적용하여 항공기 반입금지 물품을 효과적으로 검출하는 모델을 개발하고 그 성능을 평가한 것이다. 본 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었다.

신지민 학생은 “다양한 종류의 수산식품 내 방사능 검사를 더욱 신속하고 정확하게 수행할 수 있는 분석 장비를 개발할 수 있도록 노력할 계획”이라고 밝혔으며, 신선이 학생은 “우수한 성능의 합성곱 신경망 기반 파형분석기법 알고리즘을 개발할 계획”이라고 밝혔다. 더불어 박준성 학생은 “정형화되지 않은 형태의 마약 및 폭발물을 효과적으로 검출하는 알고리즘을 개발할 계획”이라고 밝혔다.