인체에 해로운 영향을 미치는 라돈은 무색 및 무취의 특성을 가지고 있으며, 실내에 유입되어 쉽게 축적될 수 있다. 현재 다양한 핀 포토다이오드 라돈 검출기가 연구 및 개발되어 실내 라돈 검출에 활용되고 있는데, 핀 포토다이오드 라돈 검출기의 경우 온습도가 장비의 검출 효율에 영향을 미칠 수 있으며, 실내 온습도의 변화는 실내 라돈 농도의 변화에도 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 핀 포토다이오드 라돈 검출기로 실내 라돈 농도 측정 시 온습도가 실내 라돈 농도 변화와 검출기 민감도에 미치는 영향을 알아보고, 온도 및 상대습도에 따라 온습도 보정값을 계산하는 다중선형회귀모형을 제안한다.
온도 및 상대습도를 일정 조건으로 변화시키며 각 조건에서의 온도, 상대습도, 라돈 카운트, 라돈 농도를 측정했다. 측정 장비로는 구현한 핀 포토다이오드 라돈 검출기, 온습도 센서 모듈, RAD7을 사용했다. 핀 포토다이오드 라돈 검출기는 21P091 핀 포토다이오드 센서를 사용해 구현했고, 1시간 간격으로 라돈 카운트 값을 측정하도록 설정하여 사용했다. 온습도 센서 모듈은 온도 및 상대습도를 측정할 수 있는 DHT22 센서를 사용해 구현했다. 온습도 센서 모듈은 1분 간격으로 온도 및 상대습도를 측정하도록 설정했고, 측정된 데이터들을 1시간 간격으로 평균하여 사용했다. RAD7은 제습 필터를 사용하여 1시간 간격으로 라돈 농도 값을 측정하도록 설정하여 사용했다. 실험은 실내 온습도를 제어할 수 있는 항온항습장치가 설치된 실험실에서 실시했다. 온도는 10°C, 20°C, 30°C로, 상대습도는 20%, 50%, 80%로 각각 변화시키며, 총 9가지의 온습도 조건에서 각각 72시간 동안 온도, 상대습도, 라돈 카운트, 라돈 농도 값을 측정했다. 실내 라돈 농도 변화에 온습도가 미친 영향을 알아보기 위해서 라돈 농도에 대한 온도 및 상대습도의 스피어만 상관계수를 계산했다. 핀 포토다이오드 라돈 검출기의 검출 민감도에 대한 온습도의 영향은 검출기가 하루 동안 알파입자를 카운트 한 수를 나타내는 CPD를 하루 동안의 평균 라돈 농도 값으로 나눈 값인 CPD/Bqm-3을 이용해 분석했다. 마지막으로, 측정 결과와 다중선형회귀분석을 이용하여 온습도 보정값을 계산하는 다중선형회귀모형을 도출했고, 다중선형회귀모형으로 계산된 온습도 보정값을 사용했을 경우와 사용하지 않았을 경우의 측정된 라돈 농도 값에 대한 RMSE를 비교했다.
실내 라돈 농도 변화에 온습도가 미친 영향의 경우, 온도 및 라돈 농도의 스피어만 상관계수가 0.01 미만의 P-값에서 ?0.53의 값이 계산되어 두 변수 사이에 음의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 상대습도 및 라돈 농도 경우 스피어만 상관계수가 0.01 미만의 P-값에서 0.12의 값이 계산되어 두 변수 사이에 약한 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 온습도가 핀 포토다이오드 라돈 검출기의 민감도에 미치는 영향의 경우, 온도와 상대습도가 각각 증가할수록 검출기의 민감도는 감소하는 경향을 보였다. 상대습도 변화에 따른 검출기 민감도(CPD/Bqm-3)의 감소율을 계산해본 결과, 20%에서 50%로 증가할 경우 민감도는 평균적으로 약 23% 감소하였고, 50%에서 80%로 증가할 경우 민감도는 평균적으로 약 11% 감소하였다. 온도의 경우, 10°C에서 20°C로 증가할 경우 민감도는 평균적으로 약 7% 감소하였고, 20°C에서 30°C로 증가할 경우 민감도는 평균적으로 약 5% 감소하였다. 다중선형회귀모형으로 계산된 온습도 보정값을 사용했을 경우와 사용하지 않았을 경우의 측정된 라돈 농도 값에 대한 RMSE를 비교해 본 결과, 온습도 보정값을 사용한 경우의 평균 RMSE 값은 5.627 Bqm-3이었고, 온습도 보정값을 사용하지 않았을 경우의 평균 RMSE 값은 15.582 Bqm-3로 나타났다.
현재 온습도의 영향을 감소시키기 위해 사용하고 있는 방법들은 생산 비용을 증가시키며 보급형 장비에는 적용 자체가 어렵다는 문제점들을 가지고 있다. 제안하는 다중선형회귀모형을 이용한 온습도 보정 방법의 경우 저가의 온습도 센서만을 추가하면 쉽게 적용할 수 있으며, 특히 계절에 따라 온습도의 변화가 큰 국내에서 보급형 핀 포토다이오드 라돈 검출기로 실내 라돈 농도 측정 시 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

Radon is an invisible and odorless gas that has the detrimental effect on the human body. Also, radon could easily enter the room and accumulate. Various PIN photodiode radon detectors have been proposed and developed used for indoor radon detection. However, temperature and humidity could affect the detection efficiency of the PIN photodiode radon detectors. Also, temperature and humidity could affect change of the indoor radon concentration. The effect of temperature and humidity on the indoor radon concentration and the sensitivity of the PIN photodiode radon detector was evaluated, and the multiple linear regression model for calculation of the radon concentration was derived using the measurement results and multiple regression analysis.
Temperature, relative humidity, radon count, and radon concentration were measured under various conditions of temperature and humidity. The measuring devices that were the implemented PIN photodiode radon detector, the temperature and humidity sensor module, and RAD7 (DURRIDGE Company Inc., USA) were used. The PIN photodiode radon detector was implemented using the 21P091 (EG & G Inc., Mass.). The PIN photodiode radon detector was set to measure the radon count at 1 hour intervals. The temperature and humidity sensor module was implemented using the DHT22 (Aosong Electronics Co., China) sensor that could measure temperature and relative humidity. The temperature and humidity sensor was set to measure temperature and relative humidity at 1 minute intervals, and the measured data were averaged at 1 hour intervals. The RAD7 was used for the measurement of radon concentration. The RAD7 with the dehumidification filter was set to measure the radon concentration at 1 hour intervals. The test was performed in the room equipped with thermohygrostat (AP-DPA-100UE, AR Co., Korea) that could control the indoor temperature and humidity. Temperature, relative humidity, radon count, and radon concentration were measured for 72 hours under a total of nine temperature and humidity conditions. Temperature was changed 10°C, 20°C, and 30°C, and relative humidity was changed to 20%, 50%, and 80%, respectively. To evaluate the effect of temperature and humidity on the change of indoor radon concentration, the Spearman correlation coefficient of temperature and relative humidity to radon concentration was calculated using the measurement results. To evaluate the effect of temperature and humidity on the sensitivity of the PIN photodiode radon detector, CPD/Bqm-3 that was count per day (CPD) using the detector divided by the average radon concentration per day was calculated. Finally, the multiple linear regression model for calculation of the radon concentration was derived using the measurement results and multiple regression analysis. The root mean square error (RMSE) values for calibrated case using the multiple linear regression model and noncalibrated case for the PIN photodiode radon detector were compared.
The Spearman correlation coefficient of temperature and radon concentration was calculated to a correlation coefficient of 0.53 at P-value of less than 0.05. This result means that there is a negative correlation between the variables. The Spearman correlation coefficient of relative humidity and radon concentration was calculated to a correlation coefficient of 0.12 at a P-value of less than 0.05. This result means that there is a weak positive correlation between the variables. The sensitivity of the detector decreased as temperature and relative humidity increased. However, relative humidity was more affected than temperature. As a result of calculating the reduction rate of the sensitivity (CPD/Bqm-3) according to the change of relative humidity, the sensitivity decreased by about 23% on average from 20% to 50%, and the sensitivity decreased by about 11% on average from 50% to 80%. As a result of calculating the reduction rate of the sensitivity according to the change of temperature, the sensitivity decreased by about 7% on average from 10°C to 20°C, and the sensitivity decreased by about 5% on average from 20°C to 30°C. As a result of comparing the RMSE values for calibrated case using the multiple linear regression model and noncalibrated case, the average RMSE values for calibrated case and noncalibrated case were 5.627 Bqm-3 and 15.582 Bqm-3, respectively.
The methods currently used to reduce the effects of temperature and humidity on measurement of the PIN photodiode radon detector have increased production costs and are very difficult to apply to the low-end PIN photodiode radon detectors. The proposed temperature and humidity calibration method using the multiple linear regression model could be easily used by additionally using low-cost temperature and humidity sensor. Also, it could be useful for measuring indoor radon concentration as the low-end PIN photodiode radon detector in Korea where the temperature and humidity change greatly according to the season.