• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1995.10a
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• pp.248-253
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• 1995

원자력발전소 1차 냉각재내 방사선량을 감소시키기 위한 효과적인 기술로 평가된 고pH기술을 국내에 적용하기 위해 고리1호기를 대상 발전소로 선정하여 11, 12 주기에 modified pH control mode를 이용한 고pH 운전을 수행하고 constant pH control mode로 운전한 10주기의 운전 결과와 비교, 평가함으로서 그 영향을 분석하였다. 종합 평가 결과, 고pH수질관리 기술을 적용함에 따라 1차 냉각재내와 증기발생기 수실내 선량은 평균적으로 약 20 ∼ 30% 정도 감소하였으며 일정 기간동안의 감소추세를 거친 후 안정화단계에 진입하게 될 것으로 평가되었다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.25 no.2
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• pp.285-291
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• 1993

국내 기술로 설계, 제조된 경수로핵연료가 고리 2호기를 시작으로 국내 8기의 경수로형원자력발전소에서 사용되어 경수로핵연료의 국내 기술수준을 향상시킬 수 있게 되었으나 운전중 결함이 발생된 핵연료를 재사용가능케 함으로써 핵연료비를 절감할 수 있는 핵연료수리기술분야의 연구개발은 상대적으로 매우 뒤져 있는 실정이다. 따라서 본 기고문에서는 외국의 핵연료수리기술들과 국내 원자력발전소에서 운전중 발생한 결함핵연료의 수리현황을 정리하여 향후 국내에서 수행할 핵연료수리기술의 연구에 도움이 되고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1995.10a
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• pp.203-208
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• 1995

한국전력공사 전력연구원에서는 최근 영광 ＃3·4, 보령 ＃3·4 및 고리 ＃2 등 원자력 시뮬레이터 2기, 화력 시뮬레이터 1기의 국산화 개발 사업에 착수하였다. 이번에 국산화 개발되는 시뮬레이터는 UNIX 운영체계(OS)를 사용하는 워크스테이션을 채택하므로서 기존의 시뮬레이터 전용 컴퓨터 시스템 사용에 따른 폐쇄성을 극복하게 되며, 발전소 계통 시뮬레이션 모델이 정교하고 사용자 편의성이 대폭 증가된 Graphic User Interface 개발을 그 특징으로 한다. 본 국산화 개발사업은 향후 5년간 단계적으로 진행될 예정인데, 삼성전자(주)를 주 계약자로 하고 미국의 537(Simulation, Systems & Services Tech. Co.)사와 기술제휴로 1단계에서는 영광 ＃3·4호기용 및 보령 ＃3·4호기용 시뮬레이터 개발을 통한 기술전수를, 2단계에서는 전수기술을 활용한 고리 ＃2 시뮬레이터 개발을 통해서 국산화 기술자립을 확보할 예정이다.

• The Science & Technology
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• v.7 no.9 s.64
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• pp.40-43
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• 1974

• The Science & Technology
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• v.7 no.7 s.62
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• pp.20-25
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• 1974

• The Science & Technology
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• v.7 no.8 s.63
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• pp.36-39
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• 1974

• 전기의세계
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• v.43 no.9
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• pp.39-42
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• 1994

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.19 no.2
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• pp.99-106
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• 1987

Comparison study on the radiological effects by radionuclides from hypothetical 1,000MWe coal-fired power station and nuclear power plant is made. This paper describes the radiological effects only for gaseous effluents released in normal operation. Source terms for coal-fired Power station are quoted from foreign data and those for nuclear power plant are calculated for reference power plant. Gaussian plume model is used to assess atmospheric dispersion of radioactive effluents based on one year meteorological data of Kori site and individual doses are calculated at the maximum X/Q point. Doses from nuclear power plant are slightly more than those from coal-fred power plant. In the case of coal-fired power plant, doses by ingestion of contaminated vegetation are 73.5% of total doses.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.14 no.1
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• pp.17-21
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• 1982

In this paper, as a site evaluation technique, SPMF(Site Population-Meteorology Factor) which is modified from SPF(Site Population Factor) of tile USNRC model, is defined from site population and meteorology data in order to consider the radiological impacts to the population at large from the atmospheric dispersion of the radioactive effluents released during routine plant operation as well as accidental conditions. The SPMF model proved its propriety from the comparison of SPMF and SPF for Kori site. The relative suitability of Korean sites to the U.S. sites have been also examined using SPF.

• Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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• v.18 no.2_spc
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• pp.247-260
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• 2020

A multi-regression model was developed to estimate the decommissioning cost for Kori unit 1 using foreign nuclear power plant (NPP) decommissioning cost data. First, the decommissioning cost data were collected for 13 boiling water reactors and 16 pressurized water reactors and converted into the values as of November 2019. Then, for the regression model, the decommissioning cost was chosen as the dependent variable, and two variables were selected as independent variables: a contamination factor that was designed to reflect the operational characteristics of the decommissioned NPP and the decommissioning period. A statistical package in the R language was used to derive the regression model. Finally, the regression model was applied to estimate the decommissioning cost for Kori unit 1. The estimated decommissioning cost for Kori unit 1 was 663.40~928.32 million US dollars (782,812~1,095,418 million Korean won).