• 방사성폐기물학회지
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• 제14권4호
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• pp.423-434
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• 2016

인접 국가인 일본의 후쿠시마 원전에서 극한 자연재해로 인한 중대사고가 발생하면서, 국내에서 중대사고 및 확률론적 안전성 평가 (PSA, Probabilistic Safety Assessment)에 대한 중요성이 재인식되었다. 국내에서는 원전의 소외결말을 평가하는 3단계 PSA에 대한 연구개발이 최근까지 거의 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 국외 3단계 PSA 전산코드 중, 미국의 MACCS2 (MELCORE Accident Consequence Code System 2), 유럽의 COSYMA (COde SYstem from Maria) 그리고 일본의 OSCAAR (Off-Site Consequence Analysis code for Atmospheric Releases in reactor accidents)에 대한 간략한 분석과 미국의 MACCS2에 대한 단점 및 한계점 분석을 수행하였다. 국내 외 전문가들에 의해 공통적으로 지적되어 온 MACCS2의 한계점은 다수호기사고와 사용후핵연료 저장조로부터의 방출 모사의 불가능, 그리고 대기확산모델을 단순 가우시안 플륨모델을 기본으로 한다는 것이며, 이중 일부는 MACCS2업데이트 버전을 통해 개선되어 왔다. Food chain 모델의 모사의 제한, 해양 및 수계 확산모델의 부재, 제한된 범위의 경제영향평가 등 또한 개선되어야 할 사항이다. 기술보고의 결과는 국내 3단계 PSA 관련 기술 개발을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권2호
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• pp.139-150
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• 2019

우리나라 해역에서 발생하는 해양사고 중 어선사고가 약 70 %를 차지하고 있음에도 불구하고, 대부분의 연구는 해양사고 전체를 대상으로 하고 있으며 단순히 사고 발생률에 대한 분석과 사고 발생 빈도를 줄이기 위한 대책 마련에 중점을 두고 있다. 그러나 효과적인 사고 저감 대책의 수립과 이를 실행하기 위해서는 정량적인 사고 위험도 예측 및 평가가 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 해양안전심판원의 최근 5년간의 어선사고 통계에 근거하여 9가지 사고유형에 대한 위험도를 연도별로 비교하였다. 또한 현재 우리나라의 경우 객관적인 위험도 평가기준이 없다는 점을 고려하여 이에 대한 대안으로 사고 유형별 사고 빈도와 사고 피해의 조합을 4사분면 상에 표시하는 2차원 사고 빈도-피해 매트릭스를 제안하고 이를 이용하여 사고 빈도와 사고 피해의 영향을 쉽게 확인할 수 있도록 하였다. 이러한 과정을 통한 위험도 평가 결과는 저감대책을 수립하고 안전대책을 마련하는 정책 제안자로 하여금 보다 다양하고 현실적인 사고 저감 대책을 마련하는데 도움을 줄 것이다. 또한 위험도 평가 매트릭스를 이용하여 각 사고유형에 대한 인적오류를 포함한 사고 원인의 상대적인 빈도 및 결과를 비교함으로써 사고 유형별로 원인에 따른 차별화된 위험 저감 대책을 수립할 수 있다.

• 한국가스학회:학술대회논문집
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• 한국가스학회 2006년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.3-24
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• 2006

• 한국가스학회:학술대회논문집
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• 한국가스학회 2006년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.169-176
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• 2006

• 재무관리논총
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• 제2권2호
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• pp.257-314
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• 1995

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2002년도 추계학술대회논문집
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• pp.333-337
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• 2002

• 대한치과교정학회:학술대회논문집
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• 대한치과교정학회 2005년도 제38회 학술대회
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• pp.68.1-68.1
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• 2005

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제21권1호
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• pp.23-24
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• 1982

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2019년도 춘계학술논문요약집
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• pp.21-22
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• 2019

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1473-1476
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• 1997

This paper presents a scheme for continuous-time fuzzy modelling of nonlinear systems, based on the adjustment technique and the genetic algorithm technque. The fuzzy model is characterized by fuzzy "If-then" rules whcih represent locally linear input-output relations whose consequence part is defined as subsystem of a nonlinear system. To compute the final output and deal with the initialization and unmeasurable signal problems in on-line estimatio of the fuzzy model, a discrete-time model is obtaned. Then the parameters of both the premis and consequence of the fuzzy model are adjusted on-line by a genetic algorithm. A simulation work is carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed method.ed method.