TPS (Thin plastic scintillation) detectors have been widely used for beta-ray measurements in systems such as radiation monitoring system, α∙β contamination probe and whole body contamination monitor. In the β-ray measurement process using the TPS detector, β-rays transmit only some energy to the scintillator, so energy information of β-rays can’t be obtained in measured spectrums. Due to this characteristics, simulation studies using TPS detectors are limited. In this thesis, a genetic algorithm based parametric optimization method was proposed to calculate DE of the TPS detector using MCNP simulation. The parameters for response function of the detector and energy calibration were estimated through comparison of experiment and simulation results using the genetic algorithm. In order to verify the optimization results, DEs for Xe-133 and Kr-85 of condenser off-gas radiation monitoring system was calculated and compared with specification. As a result, DEs were close to specification as relative errors of -0.3% and 2.91% respectively.
얇은 플라스틱 섬광 검출기는 방사선감시시스템, 표면오염측정기, 전신감시기와 같은 분야에서 베타선 측정을 위해 널리 활용되고 있다. 이 검출기의 베타선 측정 과정에서 베타선은 일부의 에너지만 섬광체에 전달하기 때문에 베타핵종의 정보를 스펙트럼으로 얻을 수 없다. 이러한 특성은 시뮬레이션 과정에서 필요한 매개변수 계산을 어렵게 하므로 얇은 플라스틱 섬광 검출기를 이용한 시뮬레이션 연구는 제한되고 있다. 본 학위논문에서는 MCNP 시뮬레이션을 사용하여 얇은 플라스틱 섬광 검출기의 검출효율을 계산하기 위한 유전 알고리즘 기반의 매개변수 최적화 방법이 제안되었다. 검출기의 반응함수와 에너지 교정에 대한 매개변수들은 유전 알고리즘을 사용하여 실험과 시뮬레이션 결과 비교를 통해 추정되었다. 최적화 결과를 검증하기 위해 복수기 배기기체 방사선 감시기에 대한 Xe-133과 Kr-85의 검출효율을 계산하고 사양과 비교하였다. 그 결과, 검출효율은 각각 -0.3%, 2.91%의 상대오차로 사양에 근접하였다.
