Direct matrix inversion and Maximum Likelihood fitting by the Expectation Maximization (ML-EM) deconvolution methods are presented to analyze gamma-ray spectra recorded with an NaI(Tl) detector for a water monitoring system (WMS). The ML-EM iteration method based on a Poisson distribution is known as the best approach to estimate the parameters and errors of the original gamma-ray fluence energy distribution, especially when the number of counts is small. For applications in which it is not only necessary to obtain an accurate estimate of the number of counts in a particular full-energy peak, but it is also imperative to preserve the accuracy of the peak locations, the maximum likelihood method has been shown to be superior among the deconvolution methods found in the literature. The applicability of the two methods were tested by deconvolving measured spectra taken with an industry-standard 3' × 3' cylindrical NaI(Tl) detector in a model water tank using several calibration sources. The results show significant removal of the Compton continuum counts and efficient transfer of the counts into the corresponding photo-peaks. The peak-to-total count ratio and the number of counts in the photo-peaks in the deconvolved spectra increased approximately 4.67 and 5.29 times, respectively, compared to those of measured spectra taken with an NaI(Tl) scintillation detector for the case of $^{137}Cs$. In this work, only the feasibility study has been performed with a model water tank containing several calibration sources. The feasibility study confirmed that the developed ML-EM iteration algorithm can be practically applied to the WMS in YoungKwang NPP to analyze the radioisotopes in the exhausted cooling water under normal operation or any incident or accidental cases every couple minutes.
직접역행렬변환과 기댓값최대화에 의한 최대우도조정(ML-EM)을 이용한 역콘볼루션법은 해수감시체계(WMS)내의 NaI(Tl) 검출기에 기록된 감마선 스펙트럼을 분석하는데 사용될 수 있다. 특히 검출 카운트 수가 작을 때, 푸아송 분포에 기반을 둔 ML-EM방법은 최초 감마선속이 가진 에너지분포의 매개변수와 오차를 예측하는데 최적의 방법이다. ML-EM방법은 전체 에너지 첨두에서 카운트 수를 정확히 예측하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 첨두위치의 정확성을 확보하는 데 필수적이며 현존하는 여러 역콘볼루션법들 중에서 가장 탁월한 것으로 여러 문헌들을 통해 알려져 있다. 직접역행렬변환과 ML-EM방법의 적용가능성을 알아보기 위해 산업표준규격의 3“× 3' 실린더형 NaI(Tl) 검출기를 이용하여 모형수조 안에서 여러 보정용 방사선원의 스펙트럼들을 측정한 후 역콘볼루션 해보았다. 그 결과, 상당한 컴프턴 연속 카운트가 제거되었으며, 광전 첨두로의 효율적인 전환이 있었다. $^{137}Cs$의 스펙트럼을 NaI(Tl)검출기를 이용하여 얻은 후, 스펙트럼을 역콘볼루션하면 총 카운트 수에 대한 첨두의 수가 각각의 경우에서 원래보다 약 4.67배에서 5.29배까지 증가하였다. 본 연구에서는 다양한 보정방사선원이 포함된 모형 수조를 이용하여 상기 알고리즘의 타당성 조사를 실시하였다. 타당성 조사 결과 발전된 ML-EM 알고리즘이 영광 원자력발전소의 해수감시체계에 실제로 적용될 수 있다는 것이 증명되었으며, 이를 통해 정상운전상태나 사고상태 하에서도 원자력발전소 냉각수의 방사선원을 분석하는데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
