최근 원자력 지진 PSA(Probabilistic Safety Assessment)를 토대로 산업시설물의 지진 PSA를 수행하는 연구가 진행되었다. 해당 연 구는 원자력 발전소와 산업시설물의 차이를 파악하고, 최종적으로 운영정지를 목표로 하는 고장수목(Fault Tree)를 구축한 후 시각적 확률도구인 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)으로 변환하였다. 본 연구는 선행연구를 기반으로 지진으로 유발된 구조손상 으로 인해 발생 가능한 화재･폭발에 대해 PSA를 수행하고자 하였다. 이를 위해 화재･폭발을 사건수목(Event Tree)으로 표현하고, BN 으로 변환하였다. 변환된 BN은 화재･폭발 모듈로서 선행연구에서 제시된 고장수목 기반 BN과 연계되어 최종적으로 지진 유발 화재･ 폭발 PSA를 수행할 수 있는 BN 기반 방법론이 개발되었다. 개발된 BN을 검증하기위해 수치예제로서 가상의 가스플랜트 Plot Plan을 생성하였고, 가스플랜트의 설비 종류가 구체적으로 반영된 대규모 BN을 구축하였다. 해당 BN을 이용하여 지진 규모에 따른 전체시 스템의 운영정지 확률 및 하위시스템들의 고장확률 산정과 더불어 역으로 전체시스템이 운영 정지되었을 때 하위시스템들의 영향도 분석과 화재･폭발 가능성을 산정하여 다양한 의사결정을 수행할 수 있음을 제시함으로써 그 우수성을 확인하였다.

지반운동의 입사방향 변화에 따라 구조물의 지진응답도 그 방향에 따라 변화할 것이다. 지반운동의 입사되는 방향에 따른 예제교 량의 지진응답의 영향을 분석하기 위하여 다양한 입사각에 대하여 구한 1초 주기에 대응하는 가속도응답스펙트럼을 구하였다. 이를 이용하여 5가지 종류의 백분위수에 해당하는 1쌍의 직교하는 수평성분 지진파를 40세트 생성하였다. 지반운동의 입사방향에 따른 예 제교량의 지진응답을 구하여 교각에 대한 지진취약도 해석을 수행하였다. 5가지 종류의 백분위수에 대응하는 지진파에 대한 지진취 약도 해석을 분석하여 지진파의 입사방향에 따라서 지진취약도 곡선의 중앙값이 약 1.2~2.6배 정도 차이가 남을 알 수 있었다. 다시 말 하면 지진파의 입사방향에 따라서 교량 구조물의 손상정도가 약 1.2~2.6배 정도 차이가 날 수 있음을 의미한다.

격납건물은 원자력 발전소의 중대 사고 발생시 방사성 물질의 외부 방출을 막는 심층 방어 체계 중 마지막 방벽이다. 중대사고 발생시 격납건물 내부에선 노심 융해와 수소 발생으로 인한 내압 상승과 증기 폭발로 인한 구조적 손상이 일어나며, 이에 대한 구조적 건전성을 평가하기 위해 격납건물에 대 한 극한 내압 성능 평가를 실시한다. 극한 내압 성능 평가 방법 중 확률론적 평가시 현실적인 제약으 로 인해 고신뢰도 유한요소해석 모델을 이용하며 이때에 불확실성 인자들의 확률 분포 특성을 고려한 데이터 셋을 샘플링 기법을 이용하여 구성한 후 비선형 해석을 실시한다. 도출된 비선형 해석 결과는 취약도 곡선을 도출에 사용되며, 취약도 곡선을 이용하여 확률론적인 평가가 실시된다. 샘플링 기법에 따라 적절한 표본 크기가 아닌 데이터셋을 구성하게 되면 통계적 불확실성으로 인한 취약성 분석의 오차가 증대된다. 하지만 유한요소해석시 발생하는 막대한 계산 비용으로 인하여 기존의 방식은 적절 한 샘플링 크기 선정 및 부적절한 샘플링 크기 선정으로 인한 확률론적인 성능평가에 대한 영향에 대 한 정량화 및 평가를 제한적으로 수행하였다. 따라서 본 연구에서는 격납건물의 재료적 특성 및 내압 으로 인한 변위 데이터를 기반으로 생성한 인공신경망 모델을 통해 유한요소 해석에 대한 대리모델을 생성한다. 이후 생성한 대리모델을 기반으로 일반적인 불확실성 분포 샘플링에 사용되는 Monte Carlo method, latin hypercube sampling, Sobol sequence을 이용하여 표본 크기에 따른 격납건물 확률론적 인 극한내압성능 평가에 대한 영향을 정량화 및 평가를 실시하겠다. 이를 통해 제한적으로 탐색되었던 불확실성 공간에 대하여, 그 통계적 불확실성 및 전방위적인 탐색이 가능해 질것으로 기대한다.

본 논문에서는 확률론적 처리기법을 적용하여 플랜트 시설물의 폭발 재현주기에 따른 폭발 위험도를 분석하였다. HSE에서 제공하 는 누출 데이터, DNV에서 제시한 플랜트당 연간 누출 빈도, 다양한 연구진이 제시한 점화 확률을 고려하여 누출량에 따른 폭발 재현 주기를 산정하였다. 산정된 폭발 재현주기를 통해 폭발 위험도를 증기운의 부피 및 반경, 폭발하중에 대하여 평가하였다. 재현주기에 따른 증기운의 반경과 과거 실제 증기운 폭발 사례, 내폭설계 가이드라인을 비교 분석하여 설계폭발하중 모델을 위한 기준거리를 제 시하였다. 멀티에너지법을 통하여 폭발 재현주기에 따른 폭발하중의 범위를 분석하였으며, 설계폭발하중 모델의 기준이 되는 재현주 기를 제안하였다. 본 연구의 결과로 플랜트 시설물에 대한 성능기반 내폭설계의 간략한 표준안으로 활용이 가능하다.

한반도를 포함하는 동아시아 지역에 영향을 미치거나 피해를 발생시킬 수 있는 화산으로는 일본 화산과 백두산을 포함하여 중국의 동부지역에 위치한 수 개의 활화산은 물론 거리는 3,000km 정도 떨어져 있으나 한반도 주변의 항공 운항에 결정적인 영향을 미칠 수 있는 활화산이 러시아의 캄차카반도에도 다수 분포되어 있다. 이에 본 연구에서는 2005년~2013년 기간의 기상 자료를 기반으 로 주요 화산의 가상 분화 시나리오에 의해 수행된 화산재 확산 해석 결과를 이용하여 화산재의 한반도 영향 가능성을 확률적으로 분 석하였다. 그 결과 백두산과 아소산의 경우 화산폭발지수 7로 분화하는 경우, 7월에서 9월에 분화하는 경우 한반도 전역에 영향을 미 칠 가능성이 가장 클 것으로 분석되었으며, 울릉도도 유사한 기간에 분화하는 경우 영향의 가능성이 상대적으로 높을 것으로 분석되 었다, 이는 여름철에 나타나는 동아시아 지역 주변의 압력 배치 때문으로 파악되었다.

원자력발전소 지진 확률론적 안전성 평가인 PSA(Probabilistic Safety Assessment)는 오랜 기간에 걸쳐 확고히 구축되어 왔다. 반면 에 다양한 공정 기반의 산업시설물의 경우 화재, 폭발, 확산(유출) 재난에 대해 주로 연구되어 왔으며, 지진에 대해서는 상대적으로 연 구가 미미하였다. 하지만, 플랜트 설계 당시와 달리 해당 부지가 지진 영향권에 들어갈 경우 지진 PSA 수행은 필수적이다. 지진 PSA 를 수행하기 위해서는 확률론적 지진 재해도 해석(Probabilistic Seismic Hazard Analysis), 사건수목 해석(Event Tree Analysis), 고장수 목 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 일 반적인 사건수목 구축이 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 산업시설물 지진 PSA를 수행하기 위해 고장수목을 바탕으로 확률론적 시각 도구인 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 우수 성을 확인하였다.

강진에 대한 다양한 비선형 거동을 하는 부재요소들로 이루어진 교량시스템의 현재까지의 일반적인 지진취약도 평가방법은 부재- 수준에서 평가하는 것이다. 본 연구의 목적 부재-수준의 지진취약도 평가결과로부터 구조시스템을 대표하는 시스템-수준의 지진취 약도 평가방법을 개발하는 것이다. 교량의 지진 거동을 일반적으로 교축방향과 교축직각방향으로 구분하기 때문에 본 연구에서도 시 스템-수준 지진취약도를 두 방향에 대하여 구분해 평가하였다. 길이 방향에 대한 부재-수준의 지진취약도평가는 교각, 교량받침, 충 돌, 교대, 낙교에 대하여 수행하였다. 교축직각 방향에 대해서는 충돌, 교대, 낙교의 손상이 영향을 주지 않으므로 부재-수준의 지진취 약도평가는 교각과 교량받침에 대하여만 수행하였다. 다양한 구조부재의 비선형모델을 이용한 지진해석은 OpenSEES 프로그램을 사용하여 수행하였다. 시스템-수준의 지진취약도는 부재-수준 사이의 손상이 직렬연결이라고 가정하고 평가하였다. 교각의 손상이 다른 부재-수준의 손상보다 시스템-수준의 지진취약도에 지배적인 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 다시 말하면 가장 취약한 부재-수 준의 지진취약도가 시스템-수준의 지진취약도에 가장 지배적인 영향을 주는 것을 의미한다.

The objective of this study is to estimate the dietary exposure of polychlorinated dibenzo-p-dioxins and dibezofurans (PCDD/Fs) of Korean population via milk and meat using a probabilistic exposure assessment model. Total 319 raw milk and meat samples collected in the period 2006-2008 from nationwide Korea were measured the concentrations of 17 PCDD/Fs. Distributions of dietary exposure of 7 age subgroups to PCDD/Fs from the commodities were estimated probabilistically using Monte Carlo simulations. Dietary exposure groups were divided as lower, medium and high consumer subgroups according to the consumption of each commodity. The amounts of dietary exposures of Korean population subgroups were compared to the provisional maximum tolerable monthly intake (PTMI) recommended by the Joint FAO/WHO Expert Committee on Food Additives and Contaminants (JECFA). The mean PCDD/Fs concentrations in raw milk and meat of beef, prok and chicken were measured as 0.501, and 0.022~0.150pg WHO-TEQ/g, respectively. Dietary exposure of children was significantly higher than that of adults due to their high milk consumption per body weight (BW). Dietary intake of PCDD/Fs of the Korean populations estimated ranged from 0.154 to 1.248 pg WHO- TEQ/kg BW/day for high consumers (the 97.5th percentile) at the upper bound. Dietary intakes of average population of various subgroups were below the half of PTMI, but those of higher consumers were found exceeding or comparable to PTMI at the upper bound level. This study also suggests that the estimated PCDD/Fs concentrations in milk and meat are comparable to those reported in previous studies. Probabilistic assessment model for PCDD/Fs exposure in meat and milk commodities could be used to estimate the exposure of PCDD/Fs in Korean population for the development of risk mangement mesaures for PCDD/Fs in meat and milk.

시각적 데이터는 도처에 존재하며 자연어는 인간이 이해할 수 있는 의사소통 수단이다. VQA(Visual Question Answering)는 이미지를 이미지에 대한 입력과 질문으로 취하고 복잡한 추론을 사용하여 자연어 답변을 생성 하는 시스템이다. 따라서, VQA는 답을 예측하기 위해 이미지에 대한 자세한 이해와 복잡한 이유가 필요하 다. 멀티모달 구조와 가능한 실제 구현을 고려할 때, VQA는 인공지능에게 매우 중요한 과제이다. VQA를 위한 심층 신경망에 사용되는 아키텍처와 하이퍼 파라미터는 결과에 큰 영향을 미친다. 이 프로젝트는 이미 지 특징을 추출하기 위해 사전 훈련된 모델(VGGNet)과 단어를 내장하기 위해 Word2Vec를 도입하고 질문에 서 단어 특징을 얻기 위해 LSTM을 도입하고 결과를 결합한 후 가장 높은 확률을 가진 답을 예측한다.

후쿠시마 원전사고 발생으로 다수기의 지진안전성에 관한 연구의 필요성이 부각되었다. 한 부지에 건설된 원자력발전소의 경우 유 사한 지진응답을 보이기 때문에 적게나마 원자력발전소 SSCs간의 지진손상에 대하여 상관성이 존재하므로 합리적 지진안전성 평가 를 위하여 지진손상 상관성을 고려하여야 한다. 본 연구에서는 쌍둥이 호기의 필수전원상실사건에 대하여 확률론적 지진안전성 평가 를 수행하였다. 적절한 지진손상 상관계수를 도출하기 위하여 확률론적 지진응답해석을 수행하여 적용하였다. External Event Mensuration System 프로그램을 활용하여 다수기의 필수전원상실사건의 고장수목을 구성하여 지진취약도 및 지진리스크를 분석하 였다. 또한 SSCs간의 지진손상 상관성을 완전독립 및 완전종속으로 고려하여 비교 분석을 수행하였다.

원자력시설 SPRA 방법으로서 기기 사이 부분 종속 관계를 정확하게 고려하기 위하여 샘플링기반접근법이 개발된 바 있다. 그러나 이는 샘플링 기반 방법이므로 정확한 지진 리스크 산정을 위하여 많은 수의 샘플을 추출해야 하는 단점이 있다. 이에 따라 본 연구에서 는 기존 방법을 개선하기 위한 효과적인 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법의 주요한 특징은 다음과 같다. 기존 샘플링방법인 몬테카를로샘플링(MCS) 방법을 대신하여 다차원에서 효과적인 샘플링이 가능한 라틴하이퍼큐브샘플링(LHS) 방법을 샘플링기반 SPRA에 도입한다. 또한, 기존 지진세기 세분화 정도를 최종 지진 리스크 결과와 연계하여 결정한다. 제안된 방법이 결합된 샘플링기반 SPRA 접근법을 실제 원전 예제에 적용한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법과 비교하여 결과 정확도에 있어서 거의 비슷하나 총 샘플 추출수 기준에서 효율성을 약 2배 가량 높이 것을 확인하였다. 또한, 샘플링 개수가 적은 영역에서 LHS 기반 방법이 MCS 기반 방법보다는 해의 정확도를 높이는 것을 확인할 수 있었다.

Nuclear power plant’s safety against seismic events is evaluated as risk values by probabilistic seismic safety assessment. The risk values vary by the seismic failure correlation between the structures, systems, and components (SSCs). However, most probabilistic seismic safety assessments idealized the seismic failure correlation between the SSCs as entirely dependent or independent. Such a consideration results in an inaccurate assessment result not reflecting real physical phenomenon. A nuclear power plant’s seismic risk should be calculated with the appropriate seismic failure correlation coefficient between the SSCs for a reasonable outcome. An accident scenario that has an enormous impact on a nuclear power plant’s seismic risk was selected. Moreover, the probabilistic seismic response analyses of a nuclear power plant were performed to derive appropriate seismic failure correlations between SSCs. Based on the analysis results, the seismic failure correlation coefficient between SSCs was derived, and the seismic fragility curve and core damage frequency of the loss of essential power event were calculated. Results were compared with the seismic fragility and core damage frequency of assuming the seismic failure correlations between SSCs were independent and entirely dependent.

In this study, we develop a sampling-based seismic probabilistic risk assessment (SPRA) quantification technique that can accurately consider a partially dependent condition of component seismic fragility information. Specifically, the SPRA quantification method is proposed by combining the advantages of two representative methodologies: EPRI seismic fragility and JAERI seismic fragility input-based quantification. The most important feature of the proposed method is that it performs a SPRA using a sampling technique by transforming the EPRI seismic fragility input into JAERI seismic fragility input. When the proposed sampling-based approach was applied to an example of simple system and to a SPRA problem of a nuclear power plant, it was observed that the proposed method yields approximately similar system seismic fragility and seismic risk results as those of the exact solution. Therefore, it is believed that the approach proposed in this study can be used as a useful tool for accurately assessing seismic risks, considering the partial seismic dependence among the components; the existing SPRA method cannot handle such partial dependencies.

이 연구에서는 입력변수의 확률분포로부터 비선형 구조응답의 확률분포 추정방법을 제안한다. 응답함수를 확률변수들의 평균점과 응답의 꼬리부분 상위 0.01%값에 기여하는 확률변수조합에서 각각 1차 테일러급수로 근사한다. 두 응답함수에 대해 모멘트법을 적용한 후 이를 가우시안 분포로 추정한다. 추정된 두 분포를 결합하기 위해 연결함수를 도입하고, 분포의 연속조건을 적용하여 연결함수의 미정계수를 결정한다. 제안된 방법을 케이블 교량 예제에 적용하고, 카이제곱 검증을 이용하여 추정된 분포의 적합성을 확인한다. 기존의 모멘트법과 제안된 방법의 결과를 비교, 분석한다.

The seismic safety of nuclear power plants has always been emphasized by the effects of accidents. In general, the seismic safety evaluation of nuclear power plants carries out a seismic probabilistic safety assessment. The current probabilistic safety assessment assumes that damage to the structure, system, and components (SSCs) occurs independently to each other or perfect dependently to each other. In case of earthquake events, the failure event occurs with the correlation due to the correlation between the seismic response of the SSCs and the seismic performance of the SSCs. In this study, the EEMS (External Event Mensuration System) code is developed which can perform the seismic probabilistic safety assessment considering correlation. The developed code is verified by comparing with the multiplier n, which is for calculating the joint probability of failure, which is proposed by Mankamo. It is analyzed the changes in seismic fragility curves and seismic risks with correlation. As a result, it was confirmed that the seismic fragility curves and seismic risk change according to the failure correlation coefficient. This means that it is important to select an appropriate failure correlation coefficient in order to perform a seismic probabilistic safety assessment. And also, it was confirmed that carrying out the seismic probabilistic safety assessment in consideration of the seismic correlation provides more realistic results, rather than providing conservative or non-conservative results comparing with that damage to the SSCs occurs independently.

In engineering problems, many random variables have correlation, and the correlation of input random variables has a great influence on reliability analysis results of the mechanical systems. However, correlated variables are often treated as independent variables or modeled by specific parametric joint distributions due to difficulty in modeling joint distributions. Especially, when there are insufficient correlated data, it becomes more difficult to correctly model the joint distribution. In this study, multivariate kernel density estimation with bounded data is proposed to estimate various types of joint distributions with highly nonlinearity. Since it combines given data with bounded data, which are generated from confidence intervals of uniform distribution parameters for given data, it is less sensitive to data quality and number of data. Thus, it yields conservative statistical modeling and reliability analysis results, and its performance is verified through statistical simulation and engineering examples.