수소는 차세대 에너지원으로 부각되고 있으며, 수소차(FCEV)개발 및 보급이 급속도로 이루어질 것으로 예상된다. 이에 수소차 사고에 대응하기 위한 대책이 요구되고 있으며, 수소차의 안전성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존 실험 및 연구자료에 대한 분석을 통해 도로터널에서 수소차 안전성 평가를 위하여 국내 실정에 맞는 수소차 사고시나리오를 개발하였으며, 수소차 사고시나리오의 사고결과에 대한 위험거리를 분석·제시하였다. 수소차 사고시나리오에 따른 사고결과는 경미한 사고, 일반화재, 제트화염, 폭발로 구분되며, 각각의 발생확률을 93.06%, 1.83%, 2.25%, 2.31%로 예측된다. 표준단면(72 m2)의 도로터널에서 국내에서 시판되는 수소차량의 수소탱크제원을 적용하는 경우, 사고결과에 따른 위험 거리는 폭발의 경우 약 17.6 m (폭발압력 16.5 kPa기준), 제트화염은 약 6 m, 파이어볼 형성에 따른 위험거리는 최대 35 m로 분석되었다.
자율주행차의 도입으로 인적 오류에 의한 교통사고가 크게 줄어드는 것과 같은 긍정적 파급효과를 기대할 수 있다. 그러나 자율주행차의 H/W 또는 S/W의 오류 및 기능 부족등으로 새로운 교통안전 이슈가 앞으로 발생할 것으로 예상됨에 따라 자율주행차의 주행 안전성을 평가하기 위한 현실적이고 체계적인 시나리오 구축이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경찰청 교통사고 데이터를 바탕으로 자율주행차 주행 안전성을 평가하기 위한 상황 시나리오(functional scenario)를 개발하였다. GIS 프로그램인 QGIS를 활용하여 국내 고속도로 톨게이트 및 램프 구간에서 발생한 교통사고 데이터를 추출하고 교통사고 개요 항목을 확인한 후, 교통사고 유형을 분류하였다. 또한, 교통사고 유형 분류 결과를 바탕으로 톨게이트와 램프 구간의 다양한 위험 상황을 내용으로 하는 상황 시나리오를 개발하였다.
본 연구에서는 위험물안전관리법상 제4류 위험물에 해당하는 벤젠을 대상 물질로 선정하여 항만시설의 하역 과정에서 화재 및 누출사고가 발생하는 경우 가상의 시나리오를 통해 "독성(Toxic)"과 "액면화재(Pool fire)"에 대한 피해 규모를 정량적으로 평가하고자 하였다. 평가방법은 국내 화학물질안전원에서 범용프로그램으로 지원하는 KORA 프로그램을 활용하였으며, 벤젠의 화재 및 누출사고에 대한 피해영향 범위를 예측한 결과 독성으로 인한 피해 범위의 경우 누출공의 크기가 감소함에 따라 "최악의 사고시나리오" 대비 사고 피해영향 범위가 최대 5.11%까지 감소하는 것을 확인할 수 있었으며, 누출시간에 대한 피해영향 범위의 경우 누출시간 5 min 대비 10 min에서 145.12% 증가하였으며 20 min에서는 212.29%로 증가하였다. 또한, 액면화재로 인한 피해의 경우 "최악의 사고시나리오"에서 복사열에 의한 피해영향 범위는 취급시설을 중심으로 반경 228.8 m로 나타났으며, "대안의 사고시나리오"의 경우 복사열에 의한 피해영향 범위는 누출공의 크기가 배관 단면적이 감소함에 따라 "최악의 사고시나리오" 대비 사고 피해영향 범위가 최대 8.26%까지 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 여러 사업장에서 많이 사용되는 대표적 독성 물질인 염소를 누출 물질로 선정하여 화학사고 통계자료에 따라 사고 발생 빈도가 높은 여름철 기상조건을 인자로 한 대안의 시나리오와 기존의 시행방법인 연평균 기상조건을 인자로 한 대안의 시나리오 비교분석을 통해 개선방안을 제시하고자 하였다. 2014년 1월부터 2016년 12월까지 발생한 총 296건의 화학 사고를 분석한 결과 사계절 중 여름에 가장 많은 사고가 발생하는 것으로 조사되었으며 전체 사고 발생건수의 35.81%를 차지하였다. 실제 염소를 취급하는 사업장을 대상으로 위험성 평가 결과 2016년의 경우 연평균 기상조건하에서 산출된 영향범위는 발생원으로부터 반경 712.4 m, 영향범위 내 주민 수는 20,090 명이였으며, 여름철 평균 기상조건하에서 산출된 영향범위는 발생원으로부터 반경 796.2 m, 영향범위 내 주민 수는 27,143 명으로 나타났다. 이와 같은 결과는 특정 조건하에서 현 대안의 시나리오 상의 영향범위가 포괄할 수 없는 부분이 존재함을 의미한다. 따라서 화학 물질별 특성을 고려한 Case Risk Assessment가 이루어져야 한다는 위험성 평가 제도의 발전방향을 제시한다.
본 연구에서는 LPG(Liquefied Petroleum Gas) 인수기지에 대해 HAZOP(Hazard and Operability), LOPA(Layer of Protection Analysis) 및 SIL(Safety Integrity Level) 위험성 평가기법을 적용하여, 국내 LPG 인수기지 중 사고발생시 피해영향이 가장 큰 부탄 및 프로판 저장탱크를 중심으로, 사고위험성을 감소시킬 수 있는 방안을 고찰하였다. HAZOP 기법을 통해 잠재위험성을 분석하여 사고시나리오를 도출하고, 사고피해영향이 큰 시나리오를 선정하여 LOPA를 분석하였다. LOPA 분석시에는 해당시나리오에 대한 IPL(Independent Protection Layer)을 분석하여 완화된 결과의 빈도를 도출한 후, 설정된 위험성 허용기준($1.0{\times}10^{-05}$/년)에 대한 충족여부를 판단하였다. LOPA의 독립방호계층으로서 SIF(Safety Instrumented Functions)의 경제성을 분석하여 SIF가 현장의 특성에 맞는 IPL이 되도록 개선안을 제시하였다. 또한, 독립방호계층으로서 해당공정에 사용된 SIF의 수준을 분석해보고, SIF의 수준에 따라 공정의 사고발생빈도가 어느 정도 변화하는지를 당해 공정에서 도출된 사고시나리오를 중심으로 연구하였다.
상수도관은 사용년수가 경과함에 따라 노후화가 진행되며, 노후화된 상수관은 내부적으로 부식, 이물질 퇴적, 균열 등의 현상이 발생하게 되고, 이는 결국 수질문제로 연결되어, 탁수사고 발생 확률증가의 주요 원인이 되고 있다. 국내 상수도관의 경우 매설년수의 증가로 인해 내구연한이 도래한 상수관망의 비중이 점차 증가하고 있으며, 2019년 서울시 문래동 수질사고, 2019년 인천 붉은 수돗물 사고, 2022년 안양 동안구 탁수사고, 2022년 여수시 웅천 탁수사고 등 관의 노후화로인한 탁수 사고가 빈번하게 발생되고 있어 수도 사용자에게 불편함을 끼치고 있다. 현재 정수장 및 상수관망에 설치된 탁도계를 통해 수질에 대한 감시를 진행하고 있지만, 경제적인 문제로 인해 모든 상수도관에 탁도계를 설치하기에는 현실적으로 불가능하며, 제한적인 탁도계의 개수를 통해 수질에 대한 감시 및 관리를 진행하고 있는 실정이다. 이러한 상황으로 인해 탁수사고 발생 시 발생 원인분석 및 최초 발생위치 결정이 쉽지 않으며, 보수 보강을 통한 상수도관의 정상화까지 오랜 시간이 걸리게 된다. 이에 본 연구에서는 상수관망에서 탁수 발생 시 최초 발생 위치를 결정할 수 있는 기법을 개발하였으며, 이를 실제 상수도관망에 적용하여 탁수발생 파이프를 탐지하였다. 탁수사고 발생 시 실측된 수질 데이터의 부족으로 인해 임의의 파이프에서 탁수가 발생하였다고 가상의 탁수 발생시나리오를 가정하였으며, 완전혼합농도식을 통해 관망에 설치된 탁도계의 NTU(Nethelometric Paultity Unit) 농도를 계산하여 가상의 탁수발생 시나리오를 상수도관망에 적용하였다. 이후, 역추적 계산기법을 통해 파이프의 초기 NTU 농도를 변화시켜주며 관망내 설치된 탁도계의 NTU 농도를 계산하였으며, 가상 시나리오를 적용하여 계산된 탁도계의 NTU 농도와 역추적 계산법을 적용하여 계산된 탁도계의 NTU 농도의 Percentage Error를 비교/분석하여 탁수 발생 파이프를 탐지하였다. 분석결과, 가상 시나리오의 최초 탁수발생 파이프와 역추적 계산법을 적용하여 탐지한 최초 탁수발생 파이프의 위치가 일치하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 역추적계산을 통한 탁수발생 파이프 탐지기법을 실제 관로 교체사업에 활용한다면 파이프의 개선 우선순위를 보다 명확하게 판단할 수 있으며, 더 나아가 상수도 관망의 유지관리에 활용하여 경제적이고 효율적인 상수관망 시스템관리를 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 국내 액체화물량이 가장 많은 울산항에서 발생한 해양사고 통계자료를 토대로 해양사고 위험도와 취약성을 분석했다. 울산항에서 발생된 해양사고 발생 위험성, 환경피해도, 환경오염사고 취약성에서 상당히 취약한 것으로 드러났으며 분석결과를 바탕으로 향후 울산항에서 발생할 가능성이 높은 해상사고 시나리오와 사고대응전략을 마련하였다. 또한 울산항에서 발생한 대형 해양오염 사고에 대비하기 위한 대응전략으로서 제어장비와 기반인프라를 구축하고 제어센터를 설립하여 해양사고안전 기능을 통합하는 것이 필요하다고 판단된다. 특히, 울산항과 같이 액체화물특화 항만의 경우 물동량의 규모나 해양오염사고의 빈도를 볼 때, 안전관리 상설기관의 유치가 절실하며 안전항만을 구축하는데 필수적으로 고려해야 할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 승객, 공중 및 직원의 철도 사상사고를 대상으로 위험도 평가모델을 개발하였다. 이를 위해 철도 사상사고의 위험요인을 분석하여 관련 위험사건을 정의하였고, 위험사건의 발생을 초래하는 위험요인들의 논리적 연계성을 사건발생 시나리오로 구성하여 사건발생빈도 평가모델을 고장수목(Fault Tree)을 이용하여 개발하였다. 또한 사건수목(Event Tree)을 이용하여 인명피해를 초래하는 영향인자를 사건진전 시나리오로 구성하고, 위험사건별 사고 심각도를 등가사망지수로 환산하여 계산하는 위험도 평가모델을 개발하였다. 본 연구의 결과는 비용효과 분석, 안전대책의 민감도 분석 등에 다양하게 활용될 수 있다.
경제의 발전과 더불어 사회가 복잡해지면서 재난의 발생은 다양한 형태로 더욱 복잡하게 발생하고 있다. 최근들어 매년 발생하는 가뭄과 기후적 특성으로 인한 유량의 변동성으로 인해 수질오염이 심해지기를 반복하고 있다. 특히, 산업단지나 화재 등 여러 가지 원인으로 인해 수질오염사고도 빈번하게 발생하고 있으며 심한 경우 취수원의 취수중단과 같은 심각한 상황을 발생하기도 한다. 최근들어 심각한 가뭄과 폭염으로 인해 취수원의 수질이 악화되는 사고들이 발생하고 있으며, 과거 수질오염사고를 살펴보면 1991년에 낙동강에서 발생한 구미 두산전자의 페놀방류에 의한 사고로 18시간 동안 대구에 취수가 중단된 적이 있으며, 1994년 대구광역시 성서공단에서 배출된 유기용제에 의해 낙동강 수계 5개 정수장이 취수가 중단된 바도 있다. 또한 2008년 김천공단 (주)코오롱 유화에서 방류된 페놀에 의해 대구의 취수원 중 두류, 매곡취수장이 5시간동안 취수가 중단된바 있으며, 2009년 다이옥산 배출, 2015년 구미공단에서 불소, 암모니아성 질소, 1.4 다이옥산 배출사고, 2018년 과불화화합물에 낙동강 수질사고, 운문댐과 가창댐 유역의 가뭄으로 인한 취수정지 상태가 발생하는 등 대구광역시 시민들의 먹는 물에 대한 불안이 끊이지 않고 있다(Peacenews, 2018). 본 연구는 대구광역시의 상수도시설이 재난상황 발생에 따라 취수가 중단되어 물을 생산하는 취수장이 불능상태가 되는 가상의 시나리오를 설정하고 각 정수장에서 용수를 공급할 수 있는 대응에 대해서 검토하였다. 대구시에서 운영하는 정수장은 총 5개이며, 전체 공급량의 60.5%를 낙동강을 수원으로 하는 매곡과 문산정수장에서 취수하고 있다. 가상의 재난상황 시나리오는 각각의 정수장이 재난발생에 따라 운영이 불가능한 경우인 Scenario 1(a)~(e)와 매곡과 문산정수장이 운영불가능한 경우인 Scenario 2를 가정하여 용수공급 대응방안에 대해 검토하였다. 그 결과 Scenario 1(a)~(e)에서는 매곡정수장이 운영이 불가능한 경우 대구광역시 전체의 용수공급 신뢰도 80.4%로 250 lpcd를 공급할 수 있으며, Scenario 2의 경우에는 낙동강 오염사고로 인해 매곡과 문산정수장이 운영이 불가능할 경우 60.4%의 신뢰도로 205 lpcd를 공급할 수 있는 것으로 검토되었다.
원자력발전소의 중대사고 발생 시 신속하고 정확하게 사고 상황을 파악해야 하며, 이러한 사고진단 정보를 획득했을 때 적절한 사고관리 및 대응을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 국가원자력 재난관리 시스템인 AtomCARE (Computerized technical Advisory system for a Radiological Emergency)로 전송되는 주요 발전소 정보로부터 중대사고 상황을 진단하는데 있어 딥러닝 기술의 접목을 고려하였다. 이를 위하여 주요 시나리오를 선정하고 사고 진행에 따른 상세 시나리오에 대하여 중대사고 해석 코드인 MAAP5 다량 계산을 통한 학습 DB를 구축하였다. 그리고 이 DB의 학습을 통하여 주요 발전소 정보로부터 중대사고 상세 시나리오를 분류할 수 있는, 즉 중대사고 상황을 진단할 수 있는 기술을 개발하였다. 또한 블라인드 테스트와 주성분분석을 통한 검증을 수행하였다. 본 연구에서 개발한 기술은 향후 전체 중대사고 시나리오로 확장 및 적용 가능할 것으로 판단되며 신속하고 정확한 사고진단의 기반기술로 활용 가치가 높을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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