A two-dimensional continuum model for the prediction of the hydrogen mixing phenomena in the containment compartment under the severe accident conditions is developed. The model could predict well the distribution of time-dependent hydrogen concentration for selected HEDL Experiment. For a simulation of these experiments, the hydrogen is mixed uniform over the test compartment. To predict the extent of non-uniform distribution, the dominant factors such as the geometrical shape of obstacle and velocity of source injection in mixing phenomena are investigated. If the obstacle disturbing the flow of gas mixture exists in the compartment, the uniform distribution of hydrogen may be not guaranteed. The convective circulation of gas flow is separately formed up and down of the obstacle position, which makes a difference of hydrogen concentration between the upper and lower region of the compartment. The recirculation flow must have a considerable mass flow rate relative to velocity of the source injection to sustain the well-mixed conditions of hydrogen.
In the event of a maritime accident, search plans have traditionally been planned using experiential methods. However, these approaches cannot guarantee safety when the scale of a maritime accident increases. Therefore, this study proposes a model utilizing discrete event simulation (DES) to predict the diving time for compartment searches of a ship located on the seabed. The discrete event simulation model was created by applying the DEVS formalism. The M/V Sewol sinking was used as an example to simulate how to effectively navigate compartments of different sizes. The simulation results showed the optimal dive time with the number of decompression chambers needed to navigate the compartment as a variable. Based on this, we propose a methodology for efficient navigation planning while ensuring diver safety.
Eui-Kyun Park;Jun-Won Park;Yun-Jae Kim;Yukio Takahashi;Kukhee Lim;Eung Soo Kim
Nuclear Engineering and Technology
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제55권11호
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pp.4134-4145
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2023
This paper proposes strain-based failure model of A533B1 pressure vessel steel to simulate failure, followed by application to OECD lower head failure (OLHF) test simulation for experimental validation. The proposed strain-based failure model uses simple constant and linear functions based on physical failure modes with the critical strain value determined either using the lower bound of true fracture strain or using the average value of total elongation depending on the temperature. Application to OECD Lower Head Failure (OLHF) tests shows that progressive deformation, failure time and failure location can be well predicted.
A nuclear power plant can be viewed as a large complex man-machine system where high system reliability is obtained by ensuring that sub-systems are designed to operate at a very high level of performance. The chance of severe accident involving at least partial core-melt is very low but once it happens the consequence is very catastrophic. The prediction of risk in low probability, high-risk incidents must be examined in the contest of general engineering knowledge and operational experience. Engineering knowledge forms part of the prior information that must be quantified and then updated by statistical evidence gathered from operational experience. Recently, Bayesian procedures have been used to estimate rate of accident and to predict future risks. The Bayesian procedure has advantages in that it efficiently incorporates experts opinions and, if properly applied, it adaptively updates the model parameters such as the rate or probability of accidents. But at the same time it has the disadvantages of computational complexity. The predictive distribution for the time to next incident can not always be expected to end up with a nice closed form even with conjugate priors. Thus we often encounter a numerical integration problem with high dimensions to obtain a predictive distribution, which is practically unsolvable for a model that involves many parameters. In order to circumvent this difficulty, we propose a method of approximation that essentially breaks down a problem involving many integrations into several repetitive steps so that each step involves only a small number of integrations.
국민의 안전을 위해 교통사고를 방지하고자 교통 규제는 계속 확대되고 있지만, 교통사고는 여전히 줄어들지 않고 있다. 본 연구에서는 기상청의 날씨 예측 데이터, 도로교통공단의 요일, 시간대, 장소별 교통사고 발생 데이터, 특정 위치 정보 등 다양한 요인들의 연관관계를 인공지능을 활용하여 분석함으로써 특정 시간, 장소에 대한 교통사고 발생 확률을 예측하고자 한다. 본 연구는 이전의 수많은 교통사고 발생에 대한 객관적인 데이터와 기존의 다른 연구들에서 활용되지 않은 다양한 추가 요소들을 접목시켜 더욱 향상된 교통사고 발생 확률 예측 모델을 도출한다. 본 연구 결과는 국민의 안전한 삶을 위한 다양한 교통 관련 서비스에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
Compared to other industries the construction industry experiences more casualties and property damage due to safety accidents. One of the reasons is the increasing number of foreign workers. For this reason, past studies have found that foreign workers at construction sites are more exposed to safety accidents than non-foreign workers. Nevertheless the proportion of foreign workers involved in safety accidents at construction sites is increasing, and there has been a lack of research to predict the risk of safety accidents at construction sites. Additionally, realistic safety management is lacking due to a lack of safety accident risk prediction research. Therefore, in this study, we would like to propose basic research that proposes an AI-based safety accident prediction model framework for predicting safety accidents of foreign workers at construction sites. The framework and results of this study will contribute to reducing and preventing the risk of safety accidents for foreign workers through risk prediction for safety management of foreign workers at construction sites.
Purpose: The purpose of this study is to predict industrial accident rate using time series analysis. Methods: The rates of industrial accident and occupational injury death were analyzed using industrial accident statistics analysis system of the Korea Occupational Safety and Health Agency from 2001 to 2014. Time series analysis was done using the most recent data, such as raw materials of Economically Active Population Survey, Economic Statistics System of the Bank of Korea, and e-National indicators. The best-fit model with time series analysis to predict occupational injury was developed by identifying predictors when the value of Akaike Information Criteria was the lowest point. Variables into the model were selected through a series of expertises' consultations and literature review, which consisted of socioeconomic structure, labor force structure, working conditions, and occupational accidents. Results: Indexes at the meso- and macro-levels predicting well occurrence of occupational accidents and occupational injury death were labor force participation rate for ages 45-49 and budget for small scaled workplace support. The rates of industrial accident and occupational injury death are expected to decline. Conclusion: For reducing industrial accident continuously, we call for safe employment policy of economically active middle aged adults and support for improving safety work environment of small sized workplace.
해양조난사고 발생 시 해상 익수자의 안전과 생명 보장을 위해 구조자산을 활용한 신속한 탐색 및 구조작전은 매우 중요하다. 본 연구는 해양관측부이에서 수집되는 기상정보에 다중선형회귀분석, 의사결정나무, 서포트벡터머신, 벡터자기회귀, 순환신경망의 LSTM을 활용하여 울릉도 북서해역의 표층해류를 분석하고 유향과 유속에 대한 각각의 예측모형을 구축하여 예측된 유향과 유속정보를 통해 해상 익수자의 이동경로를 예측하는 모형들을 제안한다. 본 연구에서 적용한 다양한 기계학습 모형을 MAE와 RMSE의 성능 평가척도로 비교해 볼 때 LSTM이 가장 우수한 성능을 보였다. 또한, 익수자 이동지점과 예측모형의 예측지점 간 거리 차이에 있어서도 LSTM이 다른 모형들에 비해 탁월한 성능을 나타내었다.
Handling the emergency problems such as Chemobyl accident require real time prediction of pollutants dispersion. One-point real time sounding at pollutant source and simple model including turbulent-radiation process are very important to predict dispersion at real time. The stability categories obtained by one-dimensional numerical model (including PBL dynamics and radiative process) are good agreement with observational data (Golder, 1972). Therefore, the meteorological parameters (thermal, moisture and momentum fluxes; sensible and latent heat; Monin-Obukhov length and bulk Richardson number; vertical diffusion coefficient and TKE; mixing height) calculated by this model will be useful to understand the structure of stable boundary layer and to handling the emergency problems such as dangerous gasses accident. Especially, this simple model has strong merit for practical dispersion models which require turbulence process but does not takes long time to real predictions. According to the results of this model, the urban area has stronger vertical dispersion and weaker horizontal dispersion than rural area during daytime in summer season. The maximum stability class of urban area and rural area are "A" and "B" at 14 LST, respectively. After 20 LST, both urban and rural area have weak vertical dispersion, but they have strong horizontal dispersion. Generally, the urban area have larger radius of horizontal dispersion than rural area. Considering the resolution and time consuming problems of three dimensional grid model, one-dimensional model with one-point real sounding have strong merit for practical dispersion model.al dispersion model.
본 연구는 전국 8개 권역(경기, 강원, 충남, 충북, 전남, 전북, 경남, 경북)에 4차로 이상도로(다차로 도로)구간 약 780km(4,372개구간)의 기하구조, 안전시설물, 교통량 및 기상, 토지이용, 도로설계기준 만족여부 등의 변수를 수집하여 사고건수 예측모형을 구축하였다. 모형은 고정모수 모형(fixed parameter model)과 확률모수 모형(random parameter model)을 사용하였다. 확률 모수 음이항 모형의 경우에 계수가 고정된 것이 아닌 특정확률을 가지고 범위로 표현함으로써 부호가 반대가 되는 경우도 일부 나타났다. 고정모수의 음이항 모형은 독립변수가 사고건수에 미치는 영향을 모든 구간에서 하나의 계수로 해석할 수 밖에 없었으나, 확률모수를 이용한 음이항 모형에서는 더욱 다양한 해석이 가능하였다. 특히, 곡선반경, 길 어깨 확보유무, 종단경사 설계기준 만족유무는 특정확률을 가지고 양의영향과 음의영향이 모두 나타났다. 이러한 현상은 모든 구간에서 일률적으로 사고건수 증감에 영향을 미친다기 보다는 일부구간에서는 운전자의 행동특성, 도로구간의 특성에 따라서 반대의 효과가 나타나기도 하는 것을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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