Radioactive products generated by long-term operation at NPP can become deposited on the surfaces of the system and equipment, leading to radiation exposure for workers during the decommissioning process. Chemical decontamination is one of the methods to reduce radiation exposure of workers, and there are HP CORD UV, CITROX, CAN-DECON. In the chemical decontamination process, organic acids are generally used, and representative organic acids include oxalic acid and citric acid. There are various methods for removing residual organic acid in decontamination liquid waste, such as using an oxidizing agent and an ion exchange methods. However, there is a problem in that oxidizing agent is used excessively or secondary wastes are generated in excess during organic waste treatment. However, when organic acid is decomposed using a UV lamp, the amount of secondary waste is reduced because it tis decomposed into CO2 and H2O. In this study, organic acid decomposition was evaluated as the contact time of the UV lamp. The experimental equipment consists of a UV reactor, a mixing tank, a circulation pump. The experimental conditions involved preparing 60 L of organic liquid waste containing oxalic acid, hydrogen peroxide and iron chloride. Test A was conducted using one UV reactor, and Test B was performed by connecting two UV reactors in series. As a result of the experiment, a decomposition rate of over 95% was shown after one hour for oxalic acid, and it was confirmed that the initial decomposition rate was faster as the contact time increases. Therefore, in order to increase the initial decomposition rate, it is necessary to increase the contact time of the UV lamp by connecting the UV reactors in series.

수문 시계열의 분석은 수문자료를 활용한 수자원의 효율적인 운영 및 관리에 필수적인 부분이며, 특히 장기적인 수문량 예측에 널리 활용되고 있다. 이러한 수문 시계열 분석은 전통적으로 하나의 자료계열을 하나의 요인으로 파악하여 자료를 분석하고 예측해왔지만 시계열 자료가 여러 가지 요인으로 혼합되 어 하나의 자료계열로 나타내질 수 있다는 가정 하에 각 요인들을 분해하여 분석하는 방법도 널리 연구되고 있다. 본 연구에서는 경험적 모드분해법을 이용하여 주어진 수문 시계열을 다중 성분으로 분해하고 분해된 각 요소를 시계열 모형으로 재구축한 후, 구축된 요소별 시계열 모형으로부터 예측된 값을 합하여 시계열을 예측하는 방법을 이용하였으며 이를 국내 댐 유입량에 적용한 후 그 결과를 나타내었다. 기존 시계열 모형과 경험적 모드분해법을 이용한 방법의 정확도를 비교한 결과, 기존의 시계열 모형을 이용하여 자료를 예측한 결과보다 경험적 모드분해법을 적용하여 자료를 분해한 후 시계열 자료를 예측한 결과가 주어진 시계열 자료를 더 잘 나타내는 것을 알 수 있었다.