A GoldSim Total System Performance Assessment has been developed and utilized for assessment of the various conceptual HLW repositories for spent nuclear fuels during last a few decades. Even though, almost all required parameter values associated with the repository system are frequently assumed or sometimes overestimated, they are still far from being highly reliable. Uncertainties nested in nuclide transport modeling around the repository are mainly dominated by these parametric uncertainties aside from intrinsic model uncertainty. Reliable estimate of the parameter values commonly expressed as probability density functions (PDFs) always require a large amount of measured data. Such input distributions are used as input to the probabilistic assessment program through Monte Carlo simulation to quantitatively provide possible uncertainty of the results. However, in most cases, especially in the safety assessment of the repository which is typically related with both long-time span and wide modeling domain, inefficient observed data from the field measurements are common, making conventional probabilistic calculations rather even uncertain. Since Bayesian approach is known to be especially powerful and efficient in the case of lacking of available data measured, such short data could be compensated by coupling with a priori belief, reducing uncertainty. By allowing the a priori knowledge for incorporating insufficient observed data, which include expert’ elicitation, their beliefs and judgment regarding the parameters as well as recent site-specific measurements, based on the Bayes’ theorem, the older parameter distributions, “prior” distribution can be updated to a rather newer and reliable “posterior” distribution. Newer distributions are not necessarily expressed as PDFs for probabilistic calculation. These updates could be done even iteratively as many times as data values are sequentially available, which calls sequential Bayesian updating, making belief of posterior distributions become much higher by reducing parametric uncertainty. To show a possible way to enhance the belief as well as to reduce the uncertainty involved in parameter for the Bayesian scheme, nuclide travel length in the far-field area of a hypothetical deep borehole spent fuel Repository was investigated. The algorithm and module that have been developed and implemented in GSTSPA through current study was shown to work well for all assumed prior, three sequential posterior distributions and likelihoods.

기존의 확률론적 안전성 평가의 신뢰도 제고를 위하여 잘 알려진 입력 파라미터의 일반적인 분포에 새롭게 측정된 신뢰도 있는 데이터를 결합하여 사후분포를 구할 수 있는 베이지안 업데이팅 방법론을 제안하였다. 마코프체인 몬테 칼로 샘플링 기법의 알고리듬을 통한 GoldSim 모듈도 개발하였다. 복수의 입력 파라미터의 사전분포에 대해 연속적으로 사후분포를 구 해낼 수 있는 베이지안 업데이팅이 가능하도록 개발된 이 모듈을 GoldSim 템플릿 형태의 기존의 GSTSPA 프로그램으로 이행하여 보다 신뢰도 있는 확률론적 방사성폐기물 처분 시스템 안전성 평가가 가능하도록 하였다. 이는 기존에 존재하는 사 전분포의 일반적인 형태는 취하되 새롭게 얻어지는 실제 측정치나 전문가들의 의견을 기존의 분포에 적용하여 보다 더 높은 믿음을 갖는 입력 파라미터의 사후분포를 얻을 수 있게 한다. 균열암반 내 핵종 이동에 관련된 몇 개의 입력 파라미터의 사전분포의 세차례의 연속적 업데이팅을 통해 프로그램의 유용성도 예시하였다. 이 연구를 통하여 처분시스템과 같이 장기적 평가가 필요하고 넓은 모델링 지역을 가지며 측정된 입력자료가 부족한 경우 보다 더 믿음직한 방법으로 안전성 평가를 수행할 수 있는 것을 보였다.

기존 건축물의 구조 안전성평가와 보수 보강 시에는 해당 건축물의 상태를 정확히 알기 위해 현장 또는 실험실에서의 실험을 수행하는 경우가 많고 최초설계 단계와 다르게 시공된 건축물의 실제 상태 등을 구조해석 모델에 반영하게 된다. 이 경우, 각종 실험값을 전통적인 통계학적 방법은 구조기술자가 지닌 경험과 지식은 구조모델링 및 해석에서 아무런 가치를 더할 수가 없다. 본 논문은 현장 및 실험실에서 얻은 단순한 실험값을 구조기술자의 축적된 경험과 지식을 변수로 활용하여 보다 유효하게 구조해석 모델에 필요한 데이터로 개선하는 방법으로서 통계학적인 베이스 경신법을 이용한 안전성평가 방법에 대해 살펴보았다. 구조기술자의 적절한 판단이 변수로서 포함되면 적은 개수의 샘플 수로도 비교적 정확한 값의 최종 예측값을 산정할 수 있어 전통적인 통계학적 접근에 비해 보다 실제값에 근접한 예측값을 구할 수 있는 것을 확인하였다.

본 논문에서는 페러데이 법칙을 이용한 진동발전 장치를 지하철의 자갈도상과 콘크리트 도상의 분류에 따른 기전력 량을 분석 하였다. 지하철 2호선 서초～방배 구간의 자갈도상에서 콘크리트 도상 변경으로 동일한 전동차 운행속도로 동일 구간에서 차량운행에 의한 동특성을 분석하고 진동력발전 장치를 이용해 얻어질 수 있는 기전력 량을 분석하였다. 또한 페러데이의 법칙에 의한 유도 기전력 식에 의한 계산 기전력 량과 발전 장치에 의한 관측 기전력 량을 베이지안 회귀 분석 및 상관분석을 통하여 철도에 적용되는 모델에 대한 신뢰구간과 모델식을 각 도상별로 업데이팅하였다. 수정된 식을 이용한 기전력은 한 개의 진동발전 장치 당 콘크리트 도상에서 4mV, 자갈도상에서는 40mV의 전력을 얻을 수 있다.