Noble metal phase, present in used fuel, are fission products that can be found as metallic precipitates in used nuclear fuel. They exist as small particles (nm~um) in grain boundaries of the used fuels. Since they are particles deposited between the grain structures, they can be considered as defects in the pellet structure. Thermal expansion of fuels with noble metal is slightly higher than that of bare fuels. The fuels at high temperature, such as immediately after being discharged from nuclear reactors, may be subject to fuel failure if sufficient cooling is not provided. Recent research has shown that the noble metals can migrate into the rim space between the pellet and the cladding, and be deposited in the inner layer of the claddings. therefore, the mechanical integrity of the cladding can be degraded by noble metals, as well as the pellets. The concentration of the noble metal phase should be considered to evaluate the effect of the noble metals on the fuel integrity, after discharge from the reactors. SCALE/ORIGEN code was used to evaluate the noble metals in fuel assembly-scale, and the radial distribution in the fuel assembly. The radial distribution of the reactor power was derived from the SCALE/TRITON, considering Westinghouse 17×17. Square cell model was chosen for the geometry and 1/4 model was applied to reduce the computation time.

The operation of nuclear facilities involves the potential for on-site contamination of soil, primarily resulting from pipe leaks and other operational incidents. Globally, decommissioning process for commercial nuclear power plants have revealed huge-amounts of soil waste contaminated with Cs-137, Sr-90, Co-60, and H-3. For example, Connecticut Yankee in the United States produced approximately 52,800 ton of contaminated soil waste, constituting 10% of the total waste generated during its decommissioning. Environmental remediation costs associated with nuclear decommissioning in the US averaged $60 million per unit, representing a significant 10% of the whole decommissioning expenses. Consequently, this study undertook a preliminary investigation to identify important factors for establishing a site remediation strategy based on radionuclide- and site-specific media- characteristics, focusing the efficiency enhancement for the environmental remediation. The factors considered for this investigation were categorized into physical/environmental, socioeconomic, technical, and management aspects. Physical/environmental factors contained the site characteristics, contamination levels, and environmental sensitivity, while socio-economic factors included the social concerns and economic costs. Technical and management factors included subcategories such as technical considerations, policy aspects, and management factors. Especially, technical factors were further subdivided to consider the site reuse potential, secondary waste generation by site remediation, remediation efficiency, and remediation time. Additionally, our study focused the key factors that facilitate the systematic planning for the site remediation, considering the distribution coefficient (Kd) and hydrogeological characteristics associated with each radionuclide in specific site conditions. Therefore, key factors in this study focus the geochemical characteristics of site media including the particle size distribution, chemical composition, organic and inorganic constituents, and soil moisture content. Moreover, the adsorption properties of site media were examined concerning the distribution coefficient (Kd) of radionuclides and their migration characteristics. Furthermore, this study supported the development of a conceptual framework, containing the remediation strategies that incorporate the mobility of radionuclides, according to the site-specific media. This conceptual framework would necessitate the spatial analysis techniques involving the whole contamination surveys and radionuclide mobility modeling data. By integrating these key factors, the study provides the selection and simulation of optimal remediation methods, ultimately offering the estimated amounts of radioactive waste and its disposal costs. Therefore, these key factors offer foundational insights for designing the site remediation strategies according the sitespecific information such as the distribution coefficient (Kd) and hydrogeological characteristics.

Nuclear facilities present the important task related to the migration and retention of radioactive contaminants such as cesium (Cs), strontium (Sr), and cobalt (Co) for unexpected events in various environmental conditions. The distribution coefficient (Kd) is important factor for understanding these contaminants mobility, influenced by environmental variables. This study focusses the prediction of Kd values for radionuclides within solid phase groups through the application of machine-learning models trained on experimental data and open source data from Japan atomic energy agency. Three machine-learning models, such as the convolutional neural network, artificial neural network, and random forest, were trained for prediction model of the distribution coefficient (Kd). Fourteen input variables drawn from the database and experimental data, including parameters such as initial concentration, solid-phase characteristics, and solution conditions, served as the basis for model training. To enhance model performance, these variables underwent preprocessing steps involving normalization and log transformation. The performances of the models were evaluated using the coefficient of determination. These results showed that the environmental media, initial radionuclide concentration, solid phase properties, and solution conditions were significant variables for Kd prediction. These models accurately predict Kd values for different environmental conditions and can assess the environmental risk by analyzing the behavior of radionuclides in solid phase groups. The results of this study can improve safety analyses and longterm risk assessments related to waste disposal and prevent potential hazards and sources of contamination in the surrounding environment.

In the decommissioning site of Korean Research Reactor 1&2 (KRR-1&2), according to Low and Intermediate-level Radioactive Waste Disposal Acceptance Criteria of the Korea Radioactive Waste Agency (WAC-SIL-2022-1), characteristics of radioactive waste was conducted on approximately 550 drums of concrete and soil waste for a year starting from 2021. Among them, 50 drums of concrete waste transported and disposed to Gyeongju LILW disposal facility at the end of 2022. For the remaining approximately 500 drums of concrete and soil waste stored on-site, they were reclassified into two categories: permanent disposal grade and clearance grade. This classification was based on calculating the sum of fractions (SOF) per drum for each radionuclides. The plan is to dispose of around 200 drums in the permanent disposal grade and about 300 drums in the clearance grade by the end of 2023. Since concrete and soil decommissioning wastes are generated in large quantities over a short period with similar origins, they were grouped within five drums as suggested by the acceptance criteria. Mixed samples were collected from each group and used for radionuclide analysis. When utilizing mixed samples, three distinct samples are collected and analyzed for each group. The maximum value among these three radionuclide analysis results is then uniformly applied as the radionuclide concentration value for all drums within that group. Radioactive nuclides contained in similar types of radioactive waste with similar origins can be expected to have some statistical distribution. However, There has been no verification as to whether the maximum value among the three mixed samples exists within the statistical distribution or if it deviates from this distribution to represent a different value. In this study, we confirmed characteristics of radionuclide concentration distribution by examining and comparing radionuclide concentration distributions for radioactive wastes drum grouped for nuclear characteristic among 50 concrete wastes drum disposed in year 2022 and 500 concretes & soils drum scheduled for disposal (clearance or permanent disposal) in year 2023. In particular, when comparing tritium to other nuclides, it was observed that the standard deviation for the distribution of maximum values was approximately 318 times larger.

To effectively assess the inventory of radionuclides generated from nuclear power plants using a consistent evaluation method across diverse groups, it is imperative to analyze the similarity in radioactive distribution between these groups. Various methodologies exist for evaluating this similarity, and the application of statistical approaches allows us to establish similarity at a specific confidence level while accounting for the dataset size (degrees of freedom). Initially, if the variance characteristics of the two groups are similar, a t-test for equal variances can be employed. However, if the variance characteristics differ, methods for unequal variances should be applied. This study delineates the approach for assessing the similarity in radioactive distribution based on the analytical characteristics of the two groups. Furthermore, it delves into the results obtained through two case studies to offer insights into the assessment process.

Natural analogue studies aim to understand specific processes or to make predictions regrading formation processes or environmental conditions based on information from natural phenomena on Earth. Studying geological environments similar to the disposal system can help evaluate the longterm stability of the disposal system. These studies play a crucial role in evaluating the long-term stability of deep geological repositories (DGRs) for high-level radioactive wastes, which must remain stable for extended periods. In particular, bentonite, as a vital buffer material in DGRs, is mainly composed of montmorillonite and undergoes a transformation into zeolite under specific environmental conditions, resulting in the loss of its role as a buffer material in terms of swelling property and hydraulic conductivity. In this study, bentonite samples from Pohang Basin in Korea were investigated, revealing the presence of montmorillonite and zeolite in both outcrop and drilling core samples. While it has been known that montmorillonite and zeolites can form from volcanic glass through diagenesis or hydrothermal alteration, this study revealed that these minerals are formed under distinct environmental conditions. The outcrop samples primarily consisted of montmorillonite with minor quantities of cristobalite and amorphous silicate minerals. In contrast, the drilling core samples were composed of montmorillonite, zeolites, quartz and feldspar, indicating different mineral assemblages and characteristics between the outcrop and drilling samples. This observation suggests different environmental conditions during the mineral formation process. Therefore, various experiments and analytical methods were employed to gain a deeper understanding of the phase transformation from montmorillonite to zeolites under diverse environmental conditions

A disposal system for spent nuclear fuel mainly divides into two parts; Engineered barriers include spent nuclear fuel, canister, buffer and backfill and natural barriers mean a host rock surrounding engineered barriers. If radionuclides released from a repository, they can migrate to the ecosystem. Sorption plays an important role in retarding the migration of released radionuclides. Hence, the safety assessment for the disposal of a spent nuclear fuel should consider the migration and retardation of radionuclides in geosphere. Distribution coefficient is one of input parameters for the safety assessment. In this work, distribution coefficients for crystalline rock as a natural barrier were collected and evaluated for the purpose of safety assessment for the deep geological disposal of a spent nuclear fuel. The radionuclides considered in this work are as follows; alkali and alkaline earth metals (Cs, Sr, Ba), lanthanides (Sm), actinides (Ac, Am, Cm, Np, Pa, Pu, Th U), transition elements (Nb, Ni, Pd, Tc, Zr), and others (C, Cl, I, Rn, Se, Sn). The sorption of radionuclides is influenced by various geochemical conditions such as pH/carbonates, redox potential, ionic strength, radionuclide concentration, kinds and amounts of minerals, and microbes. For the evaluation of distribution coefficients, the data from Sweden (SKB), Finland (Posiva), Switzerland (Nagra), and Japan (JAEA) were collected, analyzed, and the recommended distribution coefficients have been suggested.

본 연구는 계란의 품질 유지를 위한 온도변화의 영향을 평가하고 실제 유통 환경에서 난각에 Salmonella Enteritidis 가 오염된 비세척란의 적절한 온도 관리 방법을 결정하고 자 하였다. Salmonella Enteritidis가 접종된 비세척란은 총 7일간 25oC 항온보관 및 5가지의 다른 온도변화조건에서 보관하였다. 온도변화조건은 계란을 초기 25oC에서 보관 중 온도를 10oC 또는 35oC로 변화하였다. 보관 중 기실의 높이, 중량감소율, 비중 및 농후난백 비율을 1일 간격으로 평가하였다. 기실의 높이, 중량감소율, 비중은 25oC 보관 3일 및 4일차에 10oC로 온도를 낮추었을 때 초기값이 유 의적으로 보존되었다. 농후난백 비율은 초기 값과 비교하 였을 때 보관 조건에 따른 유의한 차이를 나타내지 않았 다. 이러한 결과는 25oC 보관 3일 및 4일차에 10oC로 낮 추는 것이 실제 유통 시 비세척란의 안전관리에 적합함을 시사하였다.

본 연구는 국내 가정에서 사용하고 있는 냉장고 및 냉 동고의 온도 분포에 대한 현황을 파악하기 위하여 냉장고 대상 25가구, 냉동고 대상 25가구를 선정하고 온도 측정 을 시행하였다. 가정용 냉장 및 냉동고의 실제 공간상의 온도 분포 조사 결과, 냉장고 대상 가구에서 측정된 온도 는 최저 -8.2oC, 최고 15.8oC, 평균 3.73oC로 조사되었으며, 공간 위치별 온도 분포는 문 보관 칸 5.06±1.69oC, 내부 벽면 4.18±1.19oC, 내부 보관함 3.41±1.36oC로 내부 보관함 의 온도가 가장 낮았고, 각 위치에서 상단 및 하단의 유의 적인 온도 차이는 문 보관 칸에서만 확인되었다(P<0.01). 냉 동고 대상 가구에서 측정된 온도는 최저 -30.3oC, 최고 0.7oC, 평균 -17.95oC로 조사되었으며, 공간 위치별 온도 분포는 문 보관 칸 -17.19±1.68oC, 내부 벽면 -17.81±1.07oC, 내부 보관함 -18.78±1.72oC로 냉장고 결과와 동일하게 내부 보 관함의 온도가 가장 낮고, 문 보관 칸에서만 상·하단의 유 의적인 온도 차가 확인되었다(P<0.01). 냉장·냉동고 내에 서 위치별 최대 온도 차이는 각각 2.18oC, 2.02oC로 확인 되었으며, 결론적으로 냉장·냉동고 전체의 온도가 일정하 게 유지되는 것이 아니며, 보관되는 위치별로 유의적인 편 차가 존재하는 것으로 나타났다. 이에 따라 냉장·냉동고 제조사와 공공기관에서 식품별 권장 보관 위치를 고객들 에게 적극적으로 권고하고, 각 가정에서는 온도 변화에 민 감한 식품을 보관할 경우 문쪽 보관을 지양하는 등 보관 관리 의식을 가져야 할 것으로 사료된다.

미세구조 특성의 불확실성은 재료 특성에 많은 영향을 준다. 시멘트 기반 재료의 공극 분포 특성은 재료의 역학적 특성에 큰 영향을 미치며, 재료에 랜덤하게 분포되어 있는 많은 공극은 재료의 물성 예측을 어렵게 한다. 공극의 특성 분석과 재료 응답 간의 상관관계 규명에 대한 기존 연구는 통계적 관계 분석에 국한되어 있으며, 그 상관관계가 아직 명확히 규명되어 있지 않다. 본 연구에서는 합성곱 신경망(CNN, convolutional neural network)을 활용한 이미지 기반 데이터 접근법을 통해 시멘트 기반 재료의 역학적 응답을 예측하 고, 공극분포와 재료 응답의 상관관계를 분석하였다. 머신러닝을 위한 데이터는 고해상도 마이크로-CT 이미지와 시멘트 기반 재료의 물성(인장강도)로 구성하였다. 재료의 메시 구조 특성을 분석하였으며, 재료의 응답은 상장균열모델(phase-field fracture model)에 기 반을 둔 2D 직접 인장(direct tension) 유한요소해석 시뮬레이션을 활용하여 평가하였다. 입력 이미지 영역의 기여도를 분석하여 시편 에서 재료 응답 예측에 가장 큰 영향을 미치는 영역을 CNN을 통하여 식별하였다. CNN 과정 중 활성 영역과 공극분포를 비교 분석하 여 공극분포특성과 재료 응답의 상관관계를 분석하여 제시하였다.

남강댐 하류역에 위치한 사천만, 진주만, 강진만에서 가화천 방류에 따른 담수 배제의 분배 특성을 평가하기 위하여 입자추적 수치실험을 실험하였다. 가화천을 통해 3개의 방류조건(무방류, 강우시 방류, 홍수시 방류)에서 입자 1000개를 투여하여 노량수도, 대방수 도, 창선해협으로 빠져나가는 입자의 수를 비교하였다. 가화천을 통한 방류량이 늘어날수록 노량수도로의 입자 분배율이 증가하고, 대방 수도로의 분배율이 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 즉, 평소에는 가화천 하류에 위치한 물질의 약 95%가 대방수도를 통해 빠져나가다 가, 강우에 의해 남강댐의 방류량이 증가하면서 노량수도로의 분배율이 증가하며, 홍수시에는 노량수도로의 입자 분배율이 45.5% 까지 증가하는 것을 확인할 수 있었다.

유기농 생태농업단지 논에서 출현하는 수서곤충의 생태자원 분포 특성을 비교하고자 유기농 단지 논에 둠벙 이 있는 조건과 둠벙이 없는 조건에서의 수서곤충상을 조사하여 관행 논의 분포 특성을 비교하였다. 수서곤충 출현은 둠벙이 있는 유기농 논 5목 15과 26종 413개체, 둠벙이 없는 유기농 논 5목 14과 22종 236개체, 관행 논 5목 11과 16종 155개체로 유기농 논에서 관행 논에 비해 수서곤충의 출현 과, 종 및 출현 개체수가 많았고, 유기농 논에서도 둠벙이 있는 조건에서 종수 및 개체수가 많음을 확인하였다. 특히 잠자리목의 경우 유기농 논 4과 8종 134개체, 둠벙이 없는 유기농 논 3과 5종 35개체, 관행 논 2과 4종 12개체로 전체 출현 종의 발생특성과 유사한 경향을 보였는데, 유기농 재배의 특성상 농약의 피해로부터 수서곤충에 안전한 환경이 조성된 점과 둠벙의 담수 및 다양한 수서생물의 발생으로 수서곤충의 서식조건에 유리하게 작용되었다고 보인다. 반면 파리목에서는 둠벙이 있는 유기농 논 3과 3종 18개체, 둠벙이 없는 유기농 논 3과 3종 25개체로 관행 논 2과 2종 24개체보다 발생양상이 다른 수서곤충에 비해 상대적으로 낮고, 관행 논보다 깔다구류의 개체수 19개체보다 각각 6개체, 12개체로 적게 출현한 점에서 유기농 재배유형과 둠벙의 서식처 제공이 수서곤충의 출현 및 분포에 건전성을 조장하는 방안이라고 판단된다.

Seasonal occurrence and distribution of insect pests and their natural enemies were investigated in several Paprika greenhouses(different pest control histories). Even in the environmental-controlled greenhouses with natural enemies for controlling insect pests, there were differences in occurrence and distribution of insect pests and natural enemies by season. From March after planting, aphids and whiteflies(Myzus persicae and Bemisia tabaci) had partially occurred in all experimental greenhouses. During summer season, whiteflies and leaf mites primarily occurred and insect pest species occurred in this season were more diverse than the winter season. In the winter season, whiteflies predominantly occurred in both natural enemies and pesticide-treated Paprika greenhouses. Predatory mite, Amblyseius swirskii was difficult to maintain their populations under an average temperature below 18℃ and relative humidity below 60%.

A machine learning-based algorithms have used for constructing species distribution models (SDMs), but their performances depend on the selection of backgrounds. This study attempted to develop a noble method for selecting backgrounds in machine-learning SDMs. Two machine-learning based SDMs (MaxEnt, and Random Forest) were employed with an example species (Spodoptera litura), and different background selection methods (random sampling, biased sampling, and ensemble sampling by using CLIMEX) were tested with multiple performance metrics (TSS, Kappa, F1-score). As a result, the model with ensemble sampling predicted the widest occurrence areas with the highest performance, suggesting the potential application of the developed method for enhancing a machine-learning SDM.

우리나라에 서식하는 주요 말벌류는 벌목(Hymenoptera)의 말벌아과(Vespinae)에 속하는 종들로 10종의 말벌속 (Vespa) 중 8종[장수말벌(V. mandarinia), 꼬마장수말벌(V. ducalis), 등검은말벌(V. velutina nigrithorax), 좀말 벌(V. analis), 말벌(V. crabro flavofasciata), 검정말벌(V. dybowskii), 털보말벌(V. simillima simillima), 황말벌 (V. simillima xanthoptera)]이 주를 이루고 있다. 특히 2003년 부산에서 처음 발견되었던 등검은말벌이 급속도로 확산되어 우리나라 양봉산업에 치명적인 피해를 주고 있는 현실이다. 이에 본 연구는 충남 주요 양봉지역인 공주, 청양, 논산에서 말벌 유인액을 주입한 포획기를 이용하여 4월부터 6월까지 봄철 출현하는 여왕말벌의 포획된 말벌 류 개체들을 조사하여 분포도와 특성을 알아보았다. 말벌 포획 개체수 조사결과, 등검은말벌의 분포율이 공주 76.3%, 청양 74.1%, 논산 58.0%로 가장 큰 비율을 보였으며, 꼬마장수말벌이 다음으로 공주와 청양지역은 밤나무 숲으로 12.4~16.0%를 보였던 반면, 소나무 숲을 이룬 논산에서는 31.8%로 최대 2.5배 정도 높은 분포 비율을 나타냈 다. 그리고 장수말벌은 5.2~8.6%의 분포율을 보였으며, 다른 지역보다 해발이 높았던 청양지역에서 장수말벌이 많게 조사되었다. 봄철 3개 지역에서 포획된 여왕말벌류의 총개체수(266마리)에 대한 평균 분포 비율은 등검은말 벌 69.5%, 꼬마장수말벌 19.9%, 장수말벌 6.8%, 말벌 2.6%, 그리고 좀말벌 1.1% 순으로 조사되었다.

기후 변화로 인한 서식지 감소는 생물다양성에 대한 중대한 위협 요인 중 하나이다. 생물종의 공간 분포를 이해하는 것은 보호지역에서 멸종 위기 종 관리와 생태계 복원과 같은 다양한 분야에서 매우 중요하다. 본 연구는 남한지역에 서식하는 멸종 위기 종 Ⅱ급인 쌍꼬리부전나비의 기후 변화에 대한 서식지 분포 변화를 분석하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 보전 생물학, 동물 생태학 등 다양한 분야에서 널리 사용되는 MaxEnt 모델을 현재와 미래 기후 조건에 적용하여 잠재적 서식지 분포 변화를 평가하였다. 연구 결과, 미래에 쌍꼬리부전나비의 서식지 가 증가할 것으로 예측되며, 기온과 강수량 모두에 영향이 있을 것으로 나타났다. 특히 더운 시기의 평균기온의 영향이 가장 클 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 국내 생물다양성 보전을 강화하기 위한 중요한 기초 데이터로 활용될 것으로 기대된다.

기후변화에 따른 서식지 감소는 생물다양성의 커다란 위협 요소 중 하나이고 생물종이 서식하는 공간적 분포에 대한 이해는 멸종위기종 관리, 생태계 복원 등 다양한 분야에서 매우 중요하다. 본 연구는 남한지역에서 서식하는 멸종위기종 Ⅰ급으로 지정된 붉은점모시나비를 대상으로 기후변화에 따른 서식분포변화를 분석하고자 한다. 이 를 위해서 최근 보전생물학, 동물생태학 등 다양한 분야에서 널리 활용되는 MaxEnt 모델을 현재시기와 미래시기 의 생물기후변수에 적용하여 잠재적 서식지 분포 변화를 평가하였다. 붉은점모시나비는 미래시기에 서식지가 감소하는 경향으로 예측되었고, 기온보다 강수량에 의한 영향이 크고, 특히 강수량 계절성에 영향이 가장 클 것으 로 분석되었다. 분석결과는 국내 생물다양성 증진에 필요한 기초자료로서 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 남한 지역에서 서식하는 멸종 위기 종 2급인 왕은점표범나비의 기후 변화에 따른 서식지 변화를 분석하고자 한다. 이를 위해 단일모델의 장단점을 보완하기 위해서 생물 보전과 동물 생태학 분야에서 널리 사용 되는 앙상블 모델을 활용하여 기후변화 시나리오 자료를 이용하여 현재와 미래 기후 조건에서의 잠재적 서식지 변화를 평가하였다. 연구 결과에 따르면, 미래에는 왕은점표범나비의 서식지가 줄어들 것으로 예상되며, 이 변화 는 기온과 강수량 모두에 영향을 받을 것으로 나타났다. 특히 강수량의 계절적 변동이 가장 큰 영향을 미칠 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 기후 변화로 인한 생물종의 서식 분포의 이해를 향상시켜 멸종 위기 종 관리와 생태계 복원과 같은 다양한 분야에서 생물다양성 증진을 위한 중요한 기초 데이터로 활용될 것으로 기대된다.