중성자 영상 및 응용 기술은 본 연구실의 핵심 연구 분야 중 하나로, 중성자 간섭계를 활용한 위상 대비 영상과 암시야 영상 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. 중성자 영상은 기존의 X선 영상과는 달리, 물질 내부의 미세구조와 응력 분포, 그리고 자성 구조까지도 정밀하게 관찰할 수 있는 장점이 있습니다. 이를 위해 연구실에서는 중성자 간섭계의 설계와 최적화, 그리고 다양한 실험적 접근을 통해 중성자 영상의 해상도와 신뢰성을 높이고 있습니다. 특히, 비파괴 검사와 응력 분석 분야에서 중성자 영상 기술의 실용화에 많은 노력을 기울이고 있습니다. 예를 들어, 금속 재료의 내부 결함이나 응력 분포를 비파괴적으로 진단할 수 있는 기술을 개발하고 있으며, 이를 산업 현장과 의료 분야에 적용하기 위한 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 또한, 중성자 영상의 데이터 해석을 위한 새로운 알고리즘과 자동화된 분석 시스템도 개발하고 있어, 실시간 진단 및 품질 관리에 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 국내외 주요 연구기관 및 산업체와의 협력을 통해 더욱 발전하고 있으며, 중성자 영상 기술의 상용화와 국제 표준화에도 적극적으로 참여하고 있습니다. 앞으로도 중성자 영상 및 응용 기술은 첨단 진단, 재료 연구, 에너지 및 환경 분야 등 다양한 영역에서 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.

머신러닝과 방사선 영상 융합 연구는 방사선 영상의 품질 향상과 데이터 해석의 자동화에 중점을 두고 있습니다. 본 연구실은 딥러닝 및 머신러닝 기법을 활용하여 방사선 영상의 노이즈 제거, 위상 영상의 재구성, 그리고 데이터 분석의 효율성을 극대화하는 다양한 알고리즘을 개발하고 있습니다. 특히, Noise2Noise, GAN, 스윈 트랜스포머 등 최신 신경망 모델을 적용하여 기존 방식으로는 한계가 있었던 영상 품질 개선과 아티팩트 억제에 성공적인 결과를 도출하고 있습니다. 이러한 기술은 의료 영상, 산업용 비파괴 검사, 재료 분석 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 의료 영상에서는 방사선량을 줄이면서도 고해상도 이미지를 얻을 수 있도록 하고, 산업 현장에서는 결함 탐지의 정확도를 높이며, 재료 연구에서는 미세구조 분석의 신뢰성을 향상시키고 있습니다. 또한, 방대한 양의 영상 데이터를 효율적으로 처리하고, 자동으로 이상 징후를 탐지할 수 있는 시스템 구축에도 기여하고 있습니다. 연구실은 머신러닝 기반 방사선 영상 융합 기술의 실용화를 위해 다학제적 협력과 산업체와의 공동 연구를 활발히 추진하고 있습니다. 앞으로도 인공지능과 방사선 영상 기술의 융합을 통해 새로운 진단 및 분석 패러다임을 제시하고, 첨단 영상 기술의 혁신을 선도할 계획입니다.

방사선 시스템 설계 및 최적화는 X선과 중성자 기반의 방사선 시스템을 개발하고, 이를 다양한 분야에 적용하는 연구를 포함합니다. 본 연구실은 의료 영상, 산업 진단, 문화재 분석 등 다양한 응용 분야에서 요구되는 방사선 시스템의 성능을 극대화하기 위해 시스템 구조, 검출기, 광학 부품, 소프트웨어 알고리즘 등 전반적인 요소를 통합적으로 설계하고 있습니다. 특히, 방사선의 상호작용 특성을 정밀하게 분석하여 최적의 시스템 파라미터를 도출하고, 실험적 검증을 통해 시스템의 신뢰성과 효율성을 높이고 있습니다. 예를 들어, 고에너지 X선 격자 간섭계, 소형 펄스형 중성자 소스, K-edge 기반 내부 토모그래피 등 첨단 시스템을 개발하여 실제 산업 및 의료 현장에 적용하고 있습니다. 또한, 시스템의 자동화와 데이터 처리 효율성을 높이기 위한 소프트웨어 개발에도 주력하고 있습니다. 이러한 연구는 국내외 연구기관, 산업체, 공공기관과의 협력을 통해 실질적인 기술 이전과 상용화로 이어지고 있습니다. 방사선 시스템 설계 및 최적화 기술은 앞으로도 첨단 진단, 안전 관리, 신소재 개발 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 할 것으로 기대되며, 연구실은 지속적으로 새로운 시스템 개발과 최적화 연구를 선도해 나갈 계획입니다.