원자력발전소 지진 확률론적 안전성 평가인 PSA(Probabilistic Safety Assessment)는 오랜 기간에 걸쳐 확고히 구축되어 왔다. 반면에 다양한 공정 기반의 산업시설물의 경우 화재, 폭발, 확산(유출) 재난에 대해 주로 연구되어 왔으며, 지진에 대해서는 상대적으로 연구가 미미하였다. 하지만, 플랜트 설계 당시와 달리 해당 부지가 지진 영향권에 들어갈 경우 지진 PSA 수행은 필수적이다. 지진 PSA를 수행하기 위해서는 확률론적 지진 재해도 해석(Probabilistic Seismic Hazard Analysis), 사건수목 해석(Event Tree Analysis), 고장수목 해석(Fault Tree Analysis), 취약도 곡선 등을 필요로 한다. 원자력 발전소의 경우 노심 손상 방지라는 최우선 목표에 따라 많은 사고 시나리오 분석을 통해 사건수목이 구축되었지만, 산업시설물의 경우 공정의 다양성과 최우선 손상 방지 핵심설비의 부재로 인해 일반적인 사건수목 구축이 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 산업시설물 지진 PSA를 수행하기 위해 고장수목을 바탕으로 확률론적 시각도구인 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)로 변환하여 리스크를 평가하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 임의로 생성된 가스플랜트 Plot Plan에 대해 최종 BN을 구축하고, 다양한 사건 경우에 대한 효용성있는 의사결정과정을 보임으로써 그 우수성을 확인하였다.
이 연구는 결함수분석(FTA)를 이용해 완전방호 형식 및 멤브레인 형식의 KOGAS 탱크 설계에 대한 비교 정량적 위험성평가를 위해 수행하였다. 이 연구를 위해 표준 완전방호식 탱크와 초기 멤브레인 탱크 및 4가지의 개선된 멤브레인 탱크를 포함한 총 6개 모델에 대해 위험성을 평가하였다. 이 연구에서는 FTA를 이용해 누출빈도를 정량화 하였다. 분석의 명확성 및 일관성을 위해서 모든 경우는 동일한 고장수(fault tree)를 이용해 정량화하였다. 개선되지 않은 멤브레인 저장탱크(초기 모델)를 제외하고 예측된 위험도 수준은 매우 유사해서 각각의 탱크는 동일한 위험도 수준(the same level of risk)을 나타내는 것으로 평가되었다. 펌프 낙하에 의한 손상은 완전방호식 탱크에 비해서 박판으로 되어있는 멤브레인 탱크가 두드러지게 큰 것으로 예측되었다.
한국항공우주연구원에서는 소형의 위성을 원하는 궤도에 투입할 수 있는 최초의 민간 로켓인 KSLV-I을 개발하고 있다. 우주 발사체의 개발에는 큰 스케일과 복잡성, 그리고 기술적 난점에 의한 수많은 불확실성이 존재한다. 이러한 불확실성은 사업적 측면에서는 일정의 차질, 비용의 증가 등을 야기하고 기술적 측면에서는 서브시스템이나 부품단위의 설계 변경 등을 가져오게 된다. 이 연구는 발사체 추진기관에 있어서 fault tree analysis (FTA)를 이용한 기술적 위험 식별과 위험 분석 및 완화의 과정을 보여주고자 한다.
US national research laboratories developed the first Vital Area Identification (VAI) method for the physical protection of nuclear power plants that is based on Event Tree Analysis (ETA) and Fault Tree Analysis (FTA) techniques in 1970s. Then, Korea Atomic Energy Research Institute proposed advanced VAI method that takes advantage of fire and flooding Probabilistic Safety Assessment (PSA) results. In this study, in order to minimize the burden and difficulty of VAI, (1) a set of streamlined VAI rules were developed, and (2) this set of rules was applied to PSA fault tree and event tree at the initial stage of VAI process. This new rule-based VAI method is explained, and its efficiency and correctness are demonstrated throughout this paper. This new rule-based VAI method drastically reduces problem size by (1) performing PSA event tree simplification by applying VAI rules to the PSA event tree, (2) calculating preliminary prevention sets with event tree headings, (3) converting the shortest preliminary prevention set into a sabotage fault tree, and (4) performing usual VAI procedure. Since this new rule-based VAI method drastically reduces VAI problem size, it provides very quick and economical VAI procedure. In spite of an extremely reduced sabotage fault tree, this method generates identical vital areas to those by traditional VAI method. It is strongly recommended that this new rule-based VAI method be applied to the physical protection of nuclear power plants and other complex safety-critical systems such as chemical and military systems.
Since a slight malfunction of control systems in a nuclear power plant may cause huge catastrophes, such control systems usually have multiple redundancy and reliable features, and their reliability and availability should be analyzed and verified thoroughly. This paper performed the reliability analysis of the SPLC (Safety Programmable Logic Controller) that is under developed as the control systems for the next generation nuclear power plant. One of the key features of SPLC is that it has multiple redundancy modes as faults happen, which means the reliability analysis for one fixed redundant model is not enough to analyze the reliability of SPLC. With considering this reconfigurable concept, FTA (Fault Tree Analysis) was used to capture fault-relationship among sub-modules. The analysis results show that MTTF (Mean Time to Fault) of SPLC is 45,080 hours, which is a about 4.5 times longer than the regulation, 10,000 hours.
CCS (Carbon Capture and Storage) is considered as the most promising interim solution to deal with the greenhouse gas such as $CO_2$ responsible for global warming. Even though carefully chosen geologic formations are known to contain stored gas for a long time period, there are potential risks of leakage. Up to now, applicable risk assessment procedures for the leakage of $CO_2$ are not available. This study presents a basis for risk analysis applicable to a complex geologic storage system. It starts with the classification of potential leakage pathways. Receptors and the leakage effect on them are identified and quantified. Then, a fault tree is constructed, which yields the minimum cut set (i.e., the most vulnerable leakage pathway) and quantifies the probability of the leakage risk through the cut set. The methodology will provide a tool for risk assessment in a CCS project. The outcomes of the assessment will not only ensure the safety of the CCS system but also offer a reliable and efficient monitoring plan.
In this study, the FMEA and FTA for reliability analysis of hybrid rocket motor are performed, that was designed in the Hybrid Rocket Propulsion Laboratory of Korea Aerospace University. In order to carry out these analyses the structure of the hybrid rocket motor is hierarchically divided into 36 parts down to the component level and FMEA is carried out with 72 failure modes. Reliability is assessed based on the FMEA, and the results are used in the FTA to evaluate the overall system reliability. In the FMEA, the relationship between the cause and failure modes, effects and their risk priorities are evaluated qualitatively. 27 failure modes are chosen as those with the critical severity that should be improved with priority. As a result of the FMEA / FTA study, a series of design or material changes are made for the improvement of reliability.
전기철도에서 전차선은 차량에 직접 전력을 공급하는 설비로서 철도차량 운행 시 전차선의 사고를 예방하는 것은 매우 중요하다. 본 논문은 한국과 영국의 전기철도 전차선로의 안전성을 비교하기 위하여 영국의 전차선 안전성 분석 보고서와 한국의 전차선의 장애사례에 대한 데이터를 검토하였다. 분석한 데이터는 Fault Tree Analysis(FTA) 알고리즘에 적용하여 시스템의 신뢰도를 산정하는데 사용하였다. 이를 통해 전기철도 급전시스템의 사고율을 산정하여 각 요소별 및 전체 시스템의 신뢰도를 산정할 수 있었으며, 이는 유지보수주기 결정, 교체필요 요소의 결정 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
챗봇(Chatbot)은 자연어처리기술 등 인공지능 기술을 기반으로 한 사용자 친화적인 대화 방식 인터페이스를 제공하는 장점이 있어, 금융, 상담, 주문 등 다양한 산업 분야에서 적용되고 있다. 그러나, 챗봇의 응답이 사용자의 정신 모형과 불일치하는 경우, 다음 대화를 이어가는데 어려움을 야기하게 된다. 그러므로, 챗봇의 사용성을 확보하기 위해서는 응답 오류의 제거 또는 완화가 필수적이다. 기존의 챗봇의 사용성 개선과 관련된 연구들은 설문조사와 인터뷰 등 사용성 평가를 통해 상위 수준의 개선 방향만을 제안하고 있다. 따라서, 챗봇 개발 시, 실무자들이 응답 오류의 문제점을 분석하고, 이를 해결하기 위한 구체적인 개선 방안을 제시하는 데 한계가 있었다. 본 논문에서는 FMEA(Failure Modes and Effects Analysis) 기법을 활용해, 응답 오류의 치명도를 파악하고, 치명적인 오류들에 대해서는 FTA(Fault Tree Analysis) 기법을 기반으로 원인 분석을 실시하여 구체적으로 문제를 해결하기 위한 프로세스를 제안한다. 본 프로세스의 효용성을 검증하기 위해 주문 도메인의 챗봇에 적용해 보았다.
본 연구에서는 다양한 위험성 평가 방법중에서 사고의 발생 경위를 연역적으로 추론해 나가는 이상 트리 분석 방법을 이용하여 정상사상을 일으킬 수 있는 시스템 요소들의 파악으로부터 화학공장의 사고 발생 가능성을 산정하였다. Gate-by-gate 방법과 최소 컷 ? 방법을 이용하여 공장내 존재하는 잠재위험에 대하여 정성적 및 정량적 위험성 평가를 수행하였다. 정량적인 위험성 평가 단계에서는 시스템 요소의 고장률 또는 신뢰율 자료로부터 정상사상의 사고 발생 확률 및 빈도를 계산하였다 결론적으로 이상 트리 분석방법을 이용하여 시스템/공정의 사고 발생확률을 논리 방식으로 계산할 수 있었으며, 중요도 분석을 이용하여 정상 사상이 발생하는데 가장 큰 영향을 미치는 손실 경로를 확인하여 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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