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Li, H.; 前川 雅樹; 河裾 厚男; 谷村 直樹*
Journal of Physics; Condensed Matter, 27(24), p.246001_1 - 246001_5, 2015/06
被引用回数：6 パーセンタイル：27.97(Physics, Condensed Matter)Positron lifetime spectra of Fe, Co and Ni were measured under magnetic field using a 
Na source. Very small but distinguishable difference of positron lifetime upon magnetic field reversal was observed suggesting the existence of two bulk lifetimes associated with majority and minority spin electrons. Using two spin-dependent Fe bulk lifetimes, the difference Doppler broadening of annihilation radiation spectra between majority and minority spin electrons were also examined. Agreement between experiment and theory indicates that spin-polarized positron annihilation spectroscopy may have potential in investigation of spin-aligned electron momentum distribution.
Liu, X.; 町田 昌彦; 斎藤 公明; 谷村 直樹*
no journal, ,
カーモニタリングデータから環境半減期を導出するべく、LASSOを用いた線形スパースモデリングとベイジアン統計を用いた手法を開発した。開発したモデルを、福島県において2011年から2016にかけて測定されたKURAMAデータに適用し、短い半減期として0.7年、長い半減期として4.5年の環境半減期が得られた。
Liu, X.; 町田 昌彦; 斎藤 公明; 谷村 直樹*
no journal, ,
空間線量率の長期間の減衰を記述するために放射性元素の崩壊に加え環境半減期による減衰が一般的に用いられている。本発表では車載サーベイデータから環境半減期を推定する安定性が高く効率的な新しい数値解析手法を紹介する。数値解析の結果は複合した複数の環境半減期の存在を示唆していて、空間分布パターンに由来すると考えられる。
町田 昌彦; Liu, X.*; 谷村 直樹*; 斎藤 公明
no journal, ,
事故直後から繰り返し実施された走行サーベイにより取得された大量の空間線量率データに対しLASSOを用いた解析を実施し、空間線量率の減少傾向を表すのにどのような環境半減期を持つ指数関数の集合が選択されるかを測定メッシュ毎に調べた。1年以内の短い環境半減期は空間線量率の減衰率の速さに対応して系統的に変化するのに対し、数年以上の長い環境半減期に関しては系統的な変化傾向は観察されなかった。従来からの知見と同様に都市の環境半減期は全般に短く森林の環境半減期は長い傾向が見られたが、同じ土地利用分類でも環境半減期のプロファイルが多岐に分布することが確認され、空間線量率の変化傾向を適切に評価するためには場所ごとの解析が必要であることを示唆する結果が得られた。
町田 昌彦; 宇野 隼平*; 谷村 直樹*; 斎藤 公明; 吉村 和也
no journal, ,
市街地の空間線量率の経時変化において、居住区域の方が避難指示区域よりも速やかに減少することが知られており、人間活動が空間線量率の低減を促すことが示唆されている。しかし、人間活動には除染や交通に伴う道路の摩耗など様々な要因が含まれることが知られており、人間活動による空間線量率の低減効果は除染による影響を除き、従来のモニタリングデータを用いた解析での評価は困難である。本研究では、空間線量率の減少傾向に対する人間活動の影響を評価することを目的とし、広域で取得されている空間線量率のモニタリングデータとしてKURAMAのデータを用い、その経時変化に対しLASSOを用いて各地点での環境半減期を導出し、それと人間活動として携帯GPS情報を基にした人口動態情報との関係について解析を行った結果について報告する。
町田 昌彦; 村上 昌史; 吉田 幸彦; 佐々木 紀樹; 谷村 直樹*
no journal, ,
放射性廃棄物の分別に当たっては、X線の蛍光分析技術を活用した元素同定技術の研究開発が求められているが、その分析技術の迅速性を向上させるため、機械学習技術の研究開発を実施している。本講演では、其の機械学習技術の中から2つの技術(サポートベクトルマシンとLASSO)について、適用した成果を報告する。
