고준위 방사성폐기물의 영구 처분 문제는 전 세계 원자력계의 공통된 관심사이자 대단히 어려운 과제이기도 하다. 이와 관련하여 영국원자력공사(UKAEA)에서 핵연료주기 분야 책임자로 근무했던 Bob Burton 박사와 퀸메리대학(Queen Mary College)에서 재무회계학을 강의하고 있는 Colin Haslam 교수가 공동으로 제안한 고준위 방사성폐기물의 새로운 처분 개념에 대해 알아본다.
친환경적 매립장 운영관리 강화, 매립지 기반시설의 최적관리, 매립지 환경개선 및 오염 저감사업 추진, 폐기물 매립기술 선도 및 지원기지 구축, 폐기물 매립기술 해외진출 적극 지원.추진, 폐기물을 활용한 에너지자원화 사업 등 추진, 폐기물매립장의 환경.문화공간화 추진, 주민관계 재정립 및 협력사업을 추진한다. 수도권매립지관리공사는 최근 기자 간담회를 갖고 세계 최고의 폐기물처리 전문기관 구현을 위한 2008년도 주요 역점사업 추진 계획을 설명했다. 수도권매립지 주요 업무계획을 정리한다.
우리나라는 좁은 국토에 많은 인구가 밀집한 관계로 단위면적당 폐기물의 발생량이 세계 최고 수준이며, 해양 오염 방지를 위해 유기성 폐기물 해양 배출을 금지한 런던협약 등 기후변화 관련 규제가 강화되고 있다. 또한 화석연료의 고갈화로 대체에너지 개발이 시급한 현시점에서 폐자원 에너지화 사업의 인프라 구축 및 대응책 수립이 요구되고 있다. 이에 우리나라는 2008년 5월 "폐기물 에너지화 종합대책" 이후 2009년 7월 "폐자원 및 바이오매스 에너지 대책" 실행계획 수립으로 폐기물 에너지화 사업 도입을 적극 추진하고 있다. 폐자원 에너지화 기술은 화석연료 대체로 인한 온실가스 감축효과가 있어 폐기물 처리, 화석연료 대체, 온실가스 감축이라는 일석삼조의 기술이다.
1. 서론 : 산업이 고도로 발달함에 따라 야기되는 환경오염의 심각성이 날로 더해가고 있다. 특히 원자력 관련시설중 핵연료 재활용 공정에서 발생되는 방사성 폐기물의 처리기술에 대한 개발이 무엇보다도 시급한 실정이다. 핵연료 재활용 조작은 고준위 및 중준위 방사능 액체 폐기물을 발생시키며 이러한 방사능 액체 폐기물의 주요핵종은 긴 반감기를 갖는 것들이다. 이러한 방사능 액체 폐기물의 무해한 저장을 위해서 세계적으로 노력해 왔으며 고준위 폐기물은 유리화한후 심층매립을 하는 것이 가장 안전한 방법으로 고려되고 있다.(생략)
방사성폐기물 처분 사업을 둘러싼 논란은 지난 50 여년간 국내외에서 계속되었다. 세계 각국은 뛰어난 과학 기술의 도입과 대규모의 홍보에도 불구하고 많은 경우 처분 사업의 실패를 맛보았다. 그러나 핀란드, 스웨덴 등 일부 유럽 국가들은 다른 나라들에 비해 비교적 적은 예산과 기술 인력을 투입함에도 불구하고 부지 확보 및 안전성 확보에서 괄목할만한 성과를 거두고 있다. 본 논문에서는 이러한 현상에 주목해 방사성폐기물 처분 연구 사업에서 쌍 방향 대화의 중요성을 간파하고 이를 적용하는 방안을 연구한 유럽 연합의 RISCOM II 프로젝트 중 프랑스, 핀란드, 스웨덴 사례에 대해 살펴본다.
미국원자력학회가 주최한 ${\ulcorner}$SPECTRUM '86-폐기물처리처분 및 제염과 폐로회의${\lrcorner}$가 '세계의 방사성폐기물관리 현황과 장래'를 기조테마로 지난 9월 14일부터 18일까지 17개국에서 600여명이 참가한 가운데 열려, 고$\cdot$저준위폐기물처리처분에 대한 경험과 계획, 제염과 폐로 등에 관해서 폭넓게 논의되었다. 다음은 이 회의에서 소개된 선진각국에서의 유리고화플랜트 현황과 처분계획을 요약한 것이다.
폐기물 관리는 전 세계적으로 환경, 사회, 경제 문제를 일으키고 있다. 이러한 문제를 예방하고자 폐기물을 효율적으로 관리하기 위해, 인공지능을 통한 연구를 제안하고 있다. 따라서 본 논문에서는 GAN 기반 데이터 증강을 통한 폐기물 객체 인식모델을 제안한다. Open Images Dataset V6와 AI Hub의 공공 데이터 셋을 융합하여 폐기물 품목에 해당하는 이미지들을 정제하고 라벨링한다. 이때, 실제 배출환경에서 발생할 수 있는 장애물로 인한 일부분만 노출된 폐기물, 부분 파손, 눕혀져 배출, 다양한 색상 등의 인식저해요소를 모델 학습에 반영할 수 있도록 일반적인 데이터 증강과 GAN을 통한 데이터 증강을 병합 사용한다. 이후 YOLOv4 기반 폐기물 이미지 인식 모델 학습을 진행하고, 학습된 이미지 인식 모델에 대한 검증 및 평가를 mAP, F1-Score로 진행한다. 이를 통해 향후 스마트폰 애플리케이션과 융합하여 효율적인 폐기물 관리 체계를 구축할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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