Compared to operational wastes, nuclear power plant (NPP) decommissioning wastes are generated in larger quantities within a short time and include diverse types with a wider range of radiation characteristics. Currently used 200 L drums and IP-2 type transport containers are inefficient and restrictive in packaging and transporting decommissioning wastes. Therefore, new packaging and transport containers with greater size, loading weight, and shielding performance have been developed. When transporting radioactive materials, radiological safety should be assessed by reflecting parameters such as the type and quantity of the package, transport route, and transport environment. Thus far, safety evaluations of radioactive waste transport have mainly targeted operational wastes, that have less radioactivity and a smaller amount per transport than decommissioning wastes. Therefore, in this study, the possible radiation effects during the transport from NPP to disposal facilities were evaluated to reflect the characteristics of the newly developed containers and decommissioning wastes. According to the evaluation results, the exposure dose to transport workers, handling workers, and the public was lower than the domestic regulatory limit. In addition, all exposure dose results were confirmed, through sensitivity analysis, to satisfy the evaluation criteria even under circumstances when radioactive materials were released 100% from the container.

Background: While efforts have been made to differentiate fall risk in older adults using wearable devices and clinical methodologies, technologies are still infancy. We applied a decision tree (DT) algorithm using inertial measurement unit (IMU) sensor data and clinical measurements to generate high performance classification models of fall risk of older adults. Objects: This study aims to develop a classification model of fall risk using IMU data and clinical measurements in older adults. Methods: Twenty-six older adults were assessed and categorized into high and low fall risk groups. IMU sensor data were obtained while walking from each group, and features were extracted to be used for a DT algorithm with the Gini index (DT1) and the Entropy index (DT2), which generated classification models to differentiate high and low fall risk groups. Model’s performance was compared and presented with accuracy, sensitivity, and specificity. Results: Accuracy, sensitivity and specificity were 77.8%, 80.0%, and 66.7%, respectively, for DT1; and 72.2%, 91.7%, and 33.3%, respectively, for DT2. Conclusion: Our results suggest that the fall risk classification using IMU sensor data obtained during gait has potentials to be developed for practical use. Different machine learning techniques involving larger data set should be warranted for future research and development.

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.

본 연구에서는 우리나라 전역의 설해위험지도를 개발하기 위해 Generalized Extreme Value 확률분포형에 의한 적설심 빈도분석을 수행하여 기상관측소별 100년빈도 확률적설심 및 적설하중을 산정하였다. 여기서, 100년 빈도는 건축구조설계기준에서 제시하는 건축구조물의 설계 빈도이다. 적설하중은 적설의 단위중량을 고려하여 산정하였으며 적설의 단위중량은 눈이 내린 날을 기준으로 강수량과 적설량의 비율에 의해 산정하였다. 산정된 69개 기상관측소별 100년빈도 적설심과 단위중량을 고려하여 적설하중을 산정하고 ArcGIS의 크리깅 기법을 통해 지역별로 보간(interpolation)하여 우리나라 적설하중지도를 개발하였다. 적설하중지도를 기반으로 설해위험지도를 개발하기 위해 본 연구에서 산정된 100년빈도 적설하중과 건축구조설계기준에서 제시하고 있는 설계 적설하중을 비교하고 분석하였다. 설해위험지도는 1등급(안전), 2등급(경계), 3등급(위험), 4등급(매우위험) 4단계로 구분된다. 눈이 내리지 않는 경우는 1등급(안전), 100년빈도 적설하중이 건축구조설계기준에서 제시하고 있는 설계적설하중 보다 작을 경우 2등급(경계), 설계적설하중보다는 크나 200년빈도 적설하중보다 작은 경우는 3등급(위험), 200년빈도 적설하중보다 큰 경우는 4등급(매우위험)으로 구분된다. 이와 같은 구분방법을 적용하여 우리나라 전역에 대한 설해위험지도를 개발하였다. 본 연구의 결과는 구조물적인 대책인 폭설의 적설하중에 대비한 구조물 설계기준 제시와 설해위험지구 선정 및 적정 풍수해 보험요율 산정 등에 기여할 것으로 기대된다.