연료전지는 저탄소 발전원으로 주유소 내 연료전지를 설치 시 분산에너지와 전기차 충전인프라를 확충할 수 있다. 주유소 내 연료전지 설치 시 안전성 확보를 위하여 국‧내외 주유소 및 연료전지의 사고데이터를 기반으로 사고시나리오를 도출하고 사고피해예측을 위한 정량적 위험성평가를 실시하였다. 최악의 사고시나리오가 아닌 현실적으로 발생 가능한 화재 및 폭발사고의 피해범위를 산출하고, 피해영향을 분석한 결과 주유기로부터 9.0 m, 주유 중 차량으로부터 15.5 m, 통기관으로부터 4.1 m, 연료전지의 정압기 등 가스조정장치로부터 1.1 m 이상 이격 시 사고로 인한 심각한 피해 위험을 낮출 수 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 주유소 내 연료전지 배치 및 사고피해를 경감할 수 있는 안전대책 수립에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
'UAS 비행 기록 시스템'은 다양한 구성 요소로 이루어진 무인항공기 시스템에 장착되어 비행 관련 데이터를 기록하는 시스템이다. 이 시스템이 기록한 데이터는 유사사고 예방을 위하여 항공사고 및 준사고 조사에 활용되어야 한다. 특히, 운용 위험도가 높은 무인항공기 시스템의 범주에 대해서는 유인항공기의 안전장치 수준에 근접하게, 감항성 확보를 위하여 무인항공기 시스템 특성을 반영한 비행 기록 시스템의 개발이 시급하다. 본 논문은 항공사고 및 준사고 조사를 위해 UAS 비행 기록 시스템의 필요성을 부각하고, 운용 위험도가 큰 'Certified Category'를 대상으로 비행 기록 시스템 파라미터 도출 방안을 모색하였다. 이를 위해 Inter-City UAM을 구체적인 사용 사례로 지정하고, 임무 프로파일 및 시나리오로부터 사고 발생과 위해요인을 상정하여 시스템 파라미터 도출에 접근하는 프로세스를 고안하였다. 연구 결과, 이 프로세스를 통해 파라미터 도출이 가능함을 확인하였다.
본 연구는 2000년부터 현재까지 한국과 일본의 에너지 수급 현황을 비교하는 한편, 2000년 이후 발표된 중장기 저탄소 에너지 계획 및 시나리오 관련 문헌들을 검토하였다. 에너지수급 측면에서 한국과 일본은 모두 에너지 수입의존도가 높고, OECD 국가들 중에서 제조업의 비중이 높으며, 전력 계통은 외부와 고립된 시스템이며, 발전량에서 원전이 차지하는 비중이 높고, 재생에너지 잠재량은 높지만 실제 생산량은 낮다는 점 등이 유사하다. 차이점은 에너지 소비량 추세가 일본은 감소하는 반면, 한국은 증가하고 있으며, 지역간 전력 교류가 한국은 가능한 반면, 일본은 그렇지 않으며, 향후 원자력 확대가 일본은 어려울 전망인 반면, 한국의 현 정부는 원자력 확대 방침을 유지하고 있다는 점 등이다. 후쿠시마 원전 사고 전후로, 일본과 한국의 정부에서 수립한 에너지계획은 원자력을 약 2배 수준으로 확대할 계획으로 하고 있었지만, 시민사회에서는 에너지 수요 저감, 원자력의 단계적 축소, 재생에너지 확대를 내용으로 하는 시나리오들을 발표하였다. 본 연구는 일본과 한국의 중장기 에너지 시나리오 및 계획 수립 연구에 활용될 수 있을 것이다.
Level 3 PSA(사고결말분석)는 원자력 발전소의 사고 시 누출된 방사성 핵종으로 인해 야기되는 환경 및 인체에 미치는 영향(공중위험도)을 평가하는 것이다. 본 논문에서는 원자력 발전소의 중대사고시 환경으로 방출되는 방사성물질의 방출특성과 그 결과로 인체에 미치는 영향에 대하여 확률론적 사고영향분석코드인 MACCS를 이용하여 평가하였다. 이러한 평가는 관련 변수들의 상대적 중요도를 파악하는데 유용할 뿐만 아니라 소외리스크(Offsite Risk)를 최소화시키기 위한 대책개발에 있어 중요한 지표가 될 수 있다. 특히 방출고도, 열 함량, 방출기간의 3가지 중요 변수를 선정하여, 이들 변수들의 변화에 따라 영향을 받는 조기사망자 수와 암 사망자 수의 변화를 분석하였다. 또한, 참조원전의 위험성 평가를 위하여 IPE(Individual Plant Examination)에서 제시된 STC(Source Term Category) 19가지 시나리오에 대한 각 사고별 빈도와 MACCS코드를 수행한 결과값을 이용하여 참조원전의 위험성 평가를 수행하였다.
Yun, Mirae;Christian, Robby;Kim, Bo Gyung;Almomani, Belal;Ham, Jaehyun;Lee, Sanghoon;Kang, Hyun Gook
Nuclear Engineering and Technology
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제49권4호
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pp.721-733
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2017
When temporary spent fuel storage pools at nuclear power plants reach their capacity limit, the spent fuel must be moved to an alternative storage facility. However, radioactive materials must be handled and stored carefully to avoid severe consequences to the environment. In this study, the risks of three potential accident scenarios (i.e., maritime transportation, an aircraft crashing into an interim storage facility, and on-site transportation) associated with the spent fuel transportation process were analyzed using a probabilistic approach. For each scenario, the probabilities and the consequences were calculated separately to assess the risks: the probabilities were calculated using existing data and statistical models, and the consequences were calculated using computation models. Risk assessment software was developed to conveniently integrate the three scenarios. The risks were analyzed using the developed software according to the shipment route, building characteristics, and spent fuel handling environment. As a result of the risk analysis with varying accident conditions, transportation and storage strategies with relatively low risk were developed for regulators and licensees. The focus of this study was the risk assessment methodology; however, the applied model and input data have some uncertainties. Further research to reduce these uncertainties will improve the accuracy of this model.
자율주행자동차 상용화를 위해 자율주행자동차 안전성 제고를 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 그 중 시나리오 연구가 안전성 평가에 직접적으로 연관되어 필수적으로 고려되고 있다. 그러나 기존 시나리오 제시의 경우 데이터 부재 및 전문가 개입으로 인해 객관성 및 설명력이 보완될 필요가 있다는 의견이 제시되고 있다. 이에 본 연구에서는 실제 사고 데이터 및 설명력 있는 인공지능 방법론인 ViT 모델을 활용하여 확장된 자율주행자동차 안전성 평가 시나리오를 제시한다. 활용 데이터에 최적화시킨 ViT 모델 학습 결과, 94% 정확도가 확인되었으며 Attention Map을 추가적으로 활용하여 설명력 있는 시나리오를 제시하였다. 본 연구를 통해 기존 시나리오 접근법의 한계를 보완하고 인공지능을 활용하여 새로운 안전성 평가 시나리오 수립 프레임워크를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
Nuclear emergency preparedness and response is an essential part to ensure the safety of nuclear power plant (NPP). Key support technologies of nuclear emergency decision-making usually consist of accident diagnosis, source term estimation, accident consequence assessment, and protective action recommendation. Source term estimation is almost the most difficult part among them. For example, bad communication, incomplete information, as well as complicated accident scenario make it hard to determine the reactor status and estimate the source term timely in the Fukushima accident. Subsequently, it leads to the hard decision on how to take appropriate emergency response actions. Hence, this paper aims to develop a method for rapid source term estimation to support nuclear emergency decision making in pressurized water reactor NPP. The method aims to make our knowledge on NPP provide better support nuclear emergency. Firstly, this paper studies how to build a Bayesian network model for the NPP based on professional knowledge and engineering knowledge. This paper presents a method transforming the PRA model (event trees and fault trees) into a corresponding Bayesian network model. To solve the problem that some physical phenomena which are modeled as pivotal events in level 2 PRA, cannot find sensors associated directly with their occurrence, a weighted assignment approach based on expert assessment is proposed in this paper. Secondly, the monitoring data of NPP are provided to the Bayesian network model, the real-time status of pivotal events and initiating events can be determined based on the junction tree algorithm. Thirdly, since PRA knowledge can link the accident sequences to the possible release categories, the proposed method is capable to find the most likely release category for the candidate accidents scenarios, namely the source term. The probabilities of possible accident sequences and the source term are calculated. Finally, the prototype software is checked against several sets of accident scenario data which are generated by the simulator of AP1000-NPP, including large loss of coolant accident, loss of main feedwater, main steam line break, and steam generator tube rupture. The results show that the proposed method for rapid source term estimation under nuclear emergency decision making is promising.
While institutional matters such as improvement on Basic Guidelines for Construction Safety are greatly concerned to reduce falling accidents at construction sites, there are short of studies on how to practically predict accident signs at construction sites and to preemptively prevent them. As one of existing accident prevention methods, it was attempted to build the early warning system based on standardized accident scenarios to control the situations. However, the investment cost was too high depending on the site situation, and it did not help construction workers directly since it was developed to mainly provide support operational work support to safety managers. In the long run, it would be possible to develop the augmented reality based accident prevention method from the worker perspective by extracting product information from BIM, visually rendering it along with site installation materials term and comparing it with the site situation. However, to make this method effective, the BIM model should be implemented first and the technology that can promptly process site situations should be introduced. Accordingly, it is necessary to identify risk signs through lightweight image processing to promptly respond only with currently available resources. In this study, it was intended to propose the system concept that identified potential risk factors of falling accidents by histogram equalization, which was known as the fastest image processing method presently, used visual words, which could enhance model classification by wording image records, to determine the risk factors and notified them to the work manager.
In severe accident conditions of light water reactors, the loss of coolant may cause problems in integrity of zirconium fuel cladding. Under the condition of the loss of coolant, the zirconium fuel cladding can be exposed to high temperature steam and reacted with them by producing of hydrogen, which is caused by the failure in oxidation resistance of zirconium cladding materials during the loss of coolant accident scenarios. In order to avoid these problems, we develop a multi-metallic layered composite (MMLC) fuel cladding which compromises between the neutronic advantages of zirconium-based alloys and the accident-tolerance of non-zirconium-based metallic materials. Cold pilgering process is a common tube manufacturing process, which is complex material forming operation in highly non-steady state, where the materials undergo a long series of deformation resulting in both diameter and thickness reduction. During the cold pilgering process, MMLC claddings need to reduce the outside diameter and wall thickness. However, multi-layers of the tube are expected to occur different deformation processes because each layer has different mechanical properties. To improve the utilization of the pilgering process, 3-dimensional computational analyses have been made using a finite element modeling technique. We also analyze the dimensional change, strain and stress distribution at MMLC tube by considering the behavior of rolls such as stroke rate and feed rate.
본 연구에서는 모든 발생 가능한 철도 사고시나리오를 기반으로 비상대응절차를 정의하여 철도사고 별 비상대응 절차를 구축하였으며 이를 유비쿼터스 센서 네트워크 시스템과 연동하여 u-철도 방재시스템을 제안하였다. u-철도 방재 시스템은 u-예방 시스템, u-대비시스템, u-대응 시스템, u-복구 시스템 4개의 단위 시스템들로 구성되어 있으며 각각의 데이터베이스별로 분리되어 있다. 수집된 정보는 각 시스템별로 분석되고 각종 매체를 통해 정보를 제공하며, 연계된 타 시스템과 유기적으로 정보를 교환하는 구조로 설계되었다. 특히 u-철도 방재 시스템은 오감인지기능을 바탕으로 한 센서 네트워크와 모니터링 시스템을 통하여 비상사고 발생 시 적절한 초기 대응이 가능하도록 설계되었다. 또한 2차원, 3차원 공간 정보 인터페이스에 유비쿼너스 센서 네트워크와 예상 시나리오를 함께 연동시키므로 서 종합적 의사 결정이 가능하도록 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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