원전 작업자 방사선량의 효과적인 저감을 위해서는 발전소 내에 축적된 작업자 피폭선량자료들을 분석하는 것이 반드시 필요하다. 자료의 분석을 통해, 발전소에서 수행되는 방사선작업들 중 반복적으로 고피폭을 유발하는 작업들을 파악하는 것이 필요하며, 본 연구에서는 이러한 반복성고피폭작업들을 도출하기 위한 방법론으로 백분위수 순위합 방법을 제안한다. 이는 비모수통계학 이론에 근거한 방법론으로, 본 연구에서는 이 방법을 이용하여 고리 3,4 호기 작업자 피폭선량 자료를 분석, 고피폭작업들을 도출하였다. 도출 결과는 통계적으로 검증되며, 그 결과 백분위수 순위합 방법의 효과 및 타당성을 입증하였다.

In this study, a real-time simulation method for the phenomena, which are too complex to be simulated during real-time computer games, was proposed based on the neural network. The procedure of proposed method is to 1) obtain correlation data between input parameters and output parameters by mathematical modeling, code analyses, and so on, 2) train the neural network with the correlation data, 3) and insert the trained neural network in a game program as a simulation module. For the case that the number of the input and output parameters is too high to be analyzed, a method was proposed to omit parameters of little importance. The method was successfully applied to severe accidents of nuclear power plants, reflecting that the method was very effective in real time simulation of complex phenomena.