베이즈 신경망을 활용한 원자로 중성미자 신호와 배경 구분 성능 향상

초록

본 논문은 기존 연구와 달리 광전관(PMT)에서 측정된 광자 수를 입력 변수로 사용하여 베이즈 신경망(BNN)으로 원자로 중성미자 실험의 신호와 세 종류의 주요 배경(⁸He/⁹Li, 비상관, 빠른 중성자)을 구분한다. Monte‑Carlo 기반의 토이 디텍터 시뮬레이션을 통해 신호 영역에서 배경 억제 효율을 평가했으며, 특히 ⁸He/⁹Li와 비상관 배경에 대한 억제 비율이 크게 개선된 반면, 빠른 중성자 배경에 대한 식별률은 다소 낮아졌다.

상세 분석

이 연구는 베이즈 신경망(BNN)의 입력 특성을 재설계함으로써 원자로 중성미자 검출기의 신호‑배경 구분 능력을 정량적으로 향상시켰다. 기존 Ref.