The accident at Japan's Fukushima Daiichi nuclear power plant in March 2011, caused by an earthquake and a subsequent tsunami, resulted in a failure of the power systems that are needed to cool the reactors at the plant. The accident progression in the absence of heat removal systems caused Units 1-3 to undergo fuel melting. Containment pressurization and hydrogen explosions ultimately resulted in the escape of radioactivity from reactor containments into the atmosphere and ocean. Problems in containment venting operation, leakage from primary containment boundary to the reactor building, improper functioning of standby gas treatment system (SGTS), unmitigated hydrogen accumulation in the reactor building were identified as some of the reasons those added-up in the severity of the accident. The Fukushima accident not only initiated worldwide demand for installation of adequate control and mitigation measures to minimize the potential source term to the environment but also advocated assessment of the existing mitigation systems performance behavior under a wide range of postulated accident scenarios. The uncertainty in estimating the released fraction of the radionuclides due to the Fukushima accident also underlined the need for comprehensive understanding of fission product behavior as a function of the thermal hydraulic conditions and the type of gaseous, aqueous, and solid materials available for interaction, e.g., gas components, decontamination paint, aerosols, and water pools. In the light of the Fukushima accident, additional experimental needs identified for hydrogen and fission product issues need to be investigated in an integrated and optimized way. Additionally, as more and more passive safety systems, such as passive autocatalytic recombiners and filtered containment venting systems are being retrofitted in current reactors and also planned for future reactors, identified hydrogen and fission product issues will need to be coupled with the operation of passive safety systems in phenomena oriented and coupled effects experiments. In the present paper, potential hydrogen and fission product issues raised by the Fukushima accident are discussed. The discussion focuses on hydrogen and fission product behavior inside nuclear power plant containments under severe accident conditions. The relevant experimental investigations conducted in the technical scale containment THAI (thermal hydraulics, hydrogen, aerosols, and iodine) test facility (9.2 m high, 3.2 m in diameter, and $60m^3$ volume) are discussed in the light of the Fukushima accident.
세계의 도시들은 빅데이터, 사물인터넷 등 정보통신기술을 이용해 도시의 많은 문제들을 해결하므로 지속가능한 행복도시를 만들고자 스마트시티 개발을 서두르고 있다. 하지만 국내 스마트시티와 스마트도시인증제도에서는 플랫폼 위주의 하드웨어 인프라에 초점을 두고 정보보안 측면을 우선적으로 고려하여 구축·인증하고 있다. 스마트시티 운영을 위한 개인정보보호 측면의 정책연구를 통하여 개인정보가 포함된 빅데이터의 유출 위험에 대한 대응 체계가 필요한 상황인 것이다. 본 논문에서는 스마트시티 속 개인정보의 종류와 스마트시티 구축 및 운영에 따른 문제점 및 현행 스마트도시법과 개인정보보호 관리체계의 한계점을 분석한다. 해결방안으로 스마트시티 분야 개인정보보호 관리체계 모델을 제시하고, 이를 통한 개인정보보호 강화방안에 대하여 제안해 보고자 한다. 본 논문의 관리체계 모델을 국가 스마트시티 시범도시와 실증도시, CCTV 통합 관제센터에 적용·운영하므로 시민들의 개인정보를 안전하게 관리할 수 있을 것으로 기대한다.
연구목적: 본 연구에서는 암모니아 화학사고 발생 시, 사고 피해 최소화와 사고예방을 위한 현 제도의 개선방안을 제시하고자 한다. 연구방법: 화학사고 발생통계자료를 바탕으로 빈번한 화학사고를 일으키는 대표적인 독성물질 중 하나인 암모니아를 누출물질로 선정하였다. 또한, 실제 암모니아 화학사고 발생 사례를 바탕으로 CARIS 모델링을 활용해 암모니아, 염산, 염소의 피해영향범위를 비교해보았으며, 현 제도의 문제점을 파악하였다. 연구결과: 암모니아 화학사고 발생 시 주위에 확산되는 영향범위를 산정한 결과 염산의 사고영향거리보다 더 길게 나타났으며 염소의 사고영향거리보다는 더 짧게 나타났다. 또한, 암모니아, 염산, 염소 사고 발생시 아파트, 학교 등의 민감수용체가 존재하고 있어 영향을 미칠 수 있는 것으로 나타났다. 결론: 암모니아를 취급하는 사업장에 대해서 화학사고예방관리계획서, 통계조사 등의 제출여부를 파악하는 것이 필요하다고 판단되며 구체적인 세부지침 및 검토가 필요하다고 사료된다. 또한, 암모니아 취급사업장의 DB 구축이 필요하다고 판단되며 관계기관들 간의 정보공유 및 합동점검 등을 지향하여야 한다고 사료된다.
지하 공동구 화재 발생에 따른 직·간접적 피해는 사회 전반에 매우 큰 영향을 미치므로 이를 사전에 예방 및 관리하기 위한 노력이 필요하다. 화재의 발생 원인 중 케이블 자체에서 발생하는 경우는 단락, 누전, 과전류에 의한 발화 및 도체 접속부 과열, 절연체의 졀연 파괴에 의한 스파크 발생으로 인한 발화가 대부분이다. 지하 공동구의 특성에 의해 발생하는 이러한 원인을 조기에 찾아내기 위해서 지하 공동구는 영상분석을 활용한 감지 시스템을 통해 재난 및 안전사고 방지를 위한 상시 관리를 하기 위한 노력을 하고 있으며, 이 중에서 CCTV 기반의 딥러닝 영상분석 기술을 적용한 화재 감지 시스템 개발사례가 보고되고 있다. 하지만 CCTV의 경우는 사각지대가 존재하기 때문에 이를 좀 더 보완하기 위해서 스파크 발생으로 불꽃이 발생하기 전 스파크 소리를 사전에 감지해 화재 예방을 할 수 있는 고성능의 음향 기반 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 본 연구에서 마이크 센서를 이용하여 지하 공동구 환경에서 음향을 수집을 할 수 있는 방안을 프로토타입 모듈 개발과 실험을 통해 제안하며, 결로가 많은 지하 공동구 환경에서 음향 센서를 배치하고 기능 이상 없이 실시간으로 정보 수집 여부에 대한 가능성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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