본 발명은 비 접촉방식으로 데이터 정보를 인식하는 RFID(Radio Frequency Identification) 시스템과, 위성으로부터 정확한 시간과 거리를 측정하여 현 위치를 정확히 계산하는 GPS와, 이동통신 분야에서 많이 사용되고 있는 대역확산 기술인 CDMA를 이용하여 원자력발전소 임시저장소로부터 방사성폐기물 처분장까지의 전 과정을 방사성폐기물 개별 드럼 단위로 원격 감시할 수 있는 방사성폐기물 통합 관리 시스템이다.
지정(특수)폐기물로 처리되어야 할 폭발성 폐기물이 일반폐기물 처리장에 잘못 반입되어 폐기물 처리과정에서 폭발사고로 이어졌을 때 많은 인명과 재산피해가 수반되므로 향후 폐기물 배출업체는 처리에 적합 가능한 처리시설로 폐기물을 처리하여야 한다. 본론에서 언급한 바와 같이 화약류 포장재 폐기물(고체부타디엔)의 착화재연실험에서 모두 발화위험성이 확인되었고, 작은 점화원에도 쉽게 착화되어 급속하고 폭발적으로 연소되는 형태를 나타냄을 알 수 있었다. 특히 폐기물처리장에서의 화약류 포장재에 의한 화재 폭발사고 사례와 같이 화약류 포장재 폐기물이 소각폐기물처리장에 대량으로 반입되어 유기화합물 폐기물과 혼재되어 있을 때는 상호 산화반응과 열분해 등으로 가연성, 산화성 가스가 발생되어 스파크 등 점화원에 의해 착화되며 순간적으로 폭발로 이어지는 개연성이 있음을 확인 할 수 있었다. 본연구가 화재현장에서의 현장 감식에 있어서 작은 참고자료가 되었으면 하는 바람과 과학적인 발화원인 판정으로 소방기관이 화재조사 전문기관으로서 대외적인 공신력을 인정받고 신뢰성 향상에 기여하는 계기가 되기를 기대한다.
코로나19 의 여파로 생활 폐기물은 급속도로 늘어나는 반면 재활용 사업장의 여건은 개선되지 않고 있어 재활용 산업의 인력난 해결의 필요성이 떠오르고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 모델을 활용하여 재활용 폐기물을 분류하는 방법을 제시한다. 딥러닝 모델은 최신 객체 탐지 모델인 YOLOv5를 사용하고, 객체 탐지 성능을 향상시키기 위해 실제 환경에서 수집된 학습용 데이터를 직접 라벨링하여 사용한다. 실험 결과 종류별 평균 0.69의 mAP50 스코어를 기록하였으며 이를 통해 딥러닝 모델을 활용하여 재활용 폐기물을 효율적으로 분류하는 것이 가능함을 확인하였다.
방사성 폐기물 처분장의 건설과 안전한 운영을 위해서 정부 관계기관은 인$\cdot$허가를 위한 관련서류를 요구하고 있다. 이러한 인허가 요건을 만족시키기 위해 일반 및 방사선환경영향 보고서, 부지조사 보고서 및 안전성평가 보고서 등의 방대한 자료가 생산된다. 따라서 이들 자료들은 부지조사 단계에서부터 효율적으로 수집되고 관리되어야 할 필요가 있다. 특히 방사성 폐기물 처분장의 경우에는 처분장 폐쇄 후에도 장기적인 안전성 관리가 요구되는바 감시망의 운영이 필요하며 이를 통해 향후에도 환경 관련 자료들의 지속적인 도출과 함께 시설의 효율적인 관리를 위해 이들 data의 체계적인 수집 및 관리가 요구된다. 이러한 필요성에 따라 원자력환경기술원에서는 데이터베이스와 이러한 데이터베이스를 토대로 전산분석을 수행할 수 있는 SITES (Site Information and Total Environmental Data Management System) 프로그램을 개발하고 있다. 본 논문에서는 SITES 개발을 위해 도출된 지리정보 시스템 구축 방안에 대하여 보고하고자 한다. SITES에 포함될 지리정보시스템 개발의 첫 단계로서 SITES의 데이터베이스 연계를 위한 지리정보시스템의 기본 개념 및 기능과 주제도면의 선정, 관리 및 자료 분석 방안과 함께 개발이 진행중인 SITES와의 연계방안에 대해서 기술하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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