일본, 중국 등 인접 지진다발 국가에서 큰 지진동이 전파되어 오는 경우, Lg파가 최대 진폭을 갖게 되어 Lg파의 감쇠상수$(Q^{-1})$는 매우 중요한 의미를 갖게 된다. RTSM에서 보다 신뢰성있는 $Q^{-1}$값은 긴 관측점간 혹은 진원간 거리에서 얻어지므로 남한 지역의 지진의 국내관측망 및 일본 큐슈지방을 중심으로 한 일본 지진관측망 자료를 이용하였다. 그러나, 본 해석결과는 현재의 조구조 상황과 달리 한반도의 $Q^{-1}$ 값이 매우 높게 산출되었다. 이는 감쇠상수가 큰 일본 지역의 부지영향인 것으로 추정된다.
Most incidents and accidents involved human during operating NPPs have a tendency to be structured by complicated and various organizational, individual, and environmental factors. The salient feature of the human error in NPP was extremely low frequency, extremely high complicated and extremely serious damage of human life and property. Our research team defined as 'rare human errors'. To prevent the rare human errors, the most researchers and analysts insist invariably that the root causes be made clear. The making them clear, however, is difficult because their root causes are very various and uncertain. However, These tools have limits that they do not adapt all operating situations and circumstances such as design base events. The purpose of this study is to improve the rare human error hazards consider the situational contex. Through this challenging try based on evidences to the human errors could be useful to prevent rare and critical events can occur in the future.
Accidental oil and gas leak is a critical concern for the offshore industry because it can lead to severe consequences and as a result, it is imperative to evaluate the probabilities of occurrence of the consequences of the leakage in order to assess the risk. Event Tree Analysis (ETA) is a technique to identify the consequences that can result from the occurrence of a hazardous event. The probability of occurrence of the consequences is evaluated by the ETA, based on the failure probabilities of the sequential events. Conventional ETA deals with events with crisp failure probabilities. In offshore applications, it is often difficult to arrive at a single probability measure due to lack of data or imprecision in data. In such a scenario, fuzzy set theory can be applied to handle imprecision and data uncertainty. This paper presents fuzzy ETA (FETA) methodology to compute the probability of the outcomes initiated due to oil/gas leak in an actual offshore-onshore installation. Post FETA, sensitivity analysis by Fuzzy Weighted Index (FWI) method is performed to find the event that has the maximum contribution to the severe sequences. It is found that events of 'ignition', spreading of fire to 'equipment' and 'other areas' are the highest contributors to the severe consequences, followed by failure of 'leak detection' and 'fire detection' and 'fire water not being effective'. It is also found that the frequency of severe consequences that are catastrophic in nature obtained by ETA is one order less than that obtained by FETA, thereby implying that in ETA, the uncertainty does not propagate through the event tree. The ranking of severe sequences based on their probability, however, are identical in both ETA and FETA.
In recent years, as human casualties and property damage caused by hazardous waves have increased in the East Sea, precise wave prediction skills have become necessary. In this study, the Simulating WAves Nearshore (SWAN) third-generation numerical wave model was calibrated and optimized to enhance the accuracy of winter storm wave prediction in the East Sea. We used Source Term 6 (ST6) and physical observations from a large-scale experiment conducted in Australia and compared its results to Komen's formula, a default in SWAN. As input wind data, we used Korean Meteorological Agency's (KMA's) operational meteorological model called Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS), the European Centre for Medium Range Weather Forecasts' newest 5th generation re-analysis data (ERA5), and Japanese Meteorological Agency's (JMA's) meso-scale forecasting data. We analyzed the accuracy of each model's results by comparing them to observation data. For quantitative analysis and assessment, the observed wave data for 6 locations from KMA and Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA) were used, and statistical analysis was conducted to assess model accuracy. As a result, ST6 models had a smaller root mean square error and higher correlation coefficient than the default model in significant wave height prediction. However, for peak wave period simulation, the results were incoherent among each model and location. In simulations with different wind data, the simulation using ERA5 for input wind datashowed the most accurate results overall but underestimated the wave height in predicting high wave events compared to the simulation using RDAPS and JMA meso-scale model. In addition, it showed that the spatial resolution of wind plays a more significant role in predicting high wave events. Nevertheless, the numerical model optimized in this study highlighted some limitations in predicting high waves that rise rapidly in time caused by meteorological events. This suggests that further research is necessary to enhance the accuracy of wave prediction in various climate conditions, such as extreme weather.
A flash flood is one of the most hazardous natural events caused by heavy rainfall in a short period of time in mountainous areas with steep slopes. Early warning of flash flood is vital to minimize damage, but challenges remain in the enhancing accuracy and reliability of flash flood forecasts. The forecasters can easily determine whether flash flood is occurred using the flash flood guidance (FFG) comparing to rainfall volume of the same duration. In terms of this, the hydrological model that can consider the basin characteristics in real time can increase the accuracy of flash flood forecasting. Also, the predicted radar rainfall has a strength for short-lead time can be useful for flash flood forecasting. Therefore, using both hydrological models and radar rainfall forecasts can improve the accuracy of flash flood forecasts. In this study, FFG was applied to simulate some flash flood events in the Taehwa river basin by using of SURR model to consider soil moisture, and applied to the flash flood forecasting using predicted radar rainfall. The hydrometeorological data are gathered from 2011 to 2021. Furthermore, radar rainfall is forecasted up to 6-hours has been used to forecast flash flood during heavy rain in August 2021, Wulsan area. The accuracy of the predicted rainfall is evaluated and the correlation between observed and predicted rainfall is analyzed for quantitative evaluation. The results show that with a short lead time (1-3hr) the result of forecast flash flood events was very close to collected information, but with a larger lead time big difference was observed. The results obtained from this study are expected to use for set up the emergency planning to prevent the damage of flash flood.
Recently, there has been an increase in the number of hazardous events, such as fire accidents. Monitoring systems that rely on human resources depend on people; hence, the performance of the system can be degraded when human operators are fatigued or tensed. It is easy to use fire alarm boxes; however, these are frequently activated by external factors such as temperature and humidity. We propose an approach to fire detection using an image processing technique. In this paper, we propose a fire detection method using multichannel information and gray level co-occurrence matrix (GLCM) image features. Multi-channels consist of RGB, YCbCr, and HSV color spaces. The flame color and smoke texture information are used to detect the flames and smoke, respectively. The experimental results show that the proposed method performs better than the previous method in terms of accuracy of fire detection.
At the design stage of a plant, the plausible causes and pathways of release of hazardous materials are not clearly known. Thus there exist large amount of uncertainties on the consequences resulting from the operation of a fusion plant. In order to better handle such uncertain circumstances, we utilize the Probabilistic Risk Assessment(PRA) for the safety analyses on fusion power plant. In this paper, we concentrate on the tritium release accident. We develop a simple model that describes the process and flow of tritium, by which we figure out the locations of tritium inventory and their vulnerability. We construct event tree models that lead to various levels of tritium release from abnormal initiating events. Branch parameters on the event tree are assessed from the fault tree analysis. Based on the event tree models we construct influence diagram models which are more useful for the parameter updating and analysis. We briefly discuss the parameter updating scheme, and finally develop the methodology to obtain the predictive distribution of consequences resulting from the operating a fusion power plant. We also discuss the way to utilize the results of testing on sub-systems to reduce the uncertain ties on over all system.
In offshore structures, fire is one of the most important hazardous events. The concern of fires has recently been reflected in the rules and quantified risk assessment based design practice. Within the framework of quantified risk assessment and the management of offshore installations, therefore, more refined computations of the consequences or hazardous action effects due to fire are required. To mitigate fire risk, passive fire protection(PFP) is widely used on offshore structures. This study presents methods for a nonlinear structural response analysis considering the PFP effects under fires. It is found that a structural response analysis is most likely to use valuable technology for the optimization and design of offshore structures with PFP. Thermal and structural response analyses have been performed using LS-DYNA and FAHTS/USFOS. The results of these structural response analyses are compared with each other.
가뭄은 지속기간과 심도의 두 가지 변량으로 특징지어지는 수문사상이므로 가뭄 지속기간과 심도를 동시에 고려하는 이변량 가뭄빈도해석이 요구된다. 그러나 이변량 결합 확률분포는 3차원의 분포형태를 나타내어 실무에서 분석과 활용이 불편하다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 코플라 함수를 활용하여 이변량 결합 확률분포함수를 추정한 후, 지속기간별 조건부 확률분포함수를 산정하였고, 비초과확률에 따른 임계심도를 결정하였다. 과거 극심했던 가뭄사상들을 바탕으로 95% 비초과확률에 해당하는 임계심도를 갖는 극한 가뭄사상에 대하여 수문학적 위험도를 산정하였다. 10개월 지속기간을 가지는 가뭄사상의 경우, 가뭄위험도가 가장 높은 지역은 광주, 인제, 울진으로 전국 평균에 비해 1.3-2.0배 높은 가뭄발생확률을 나타내었다. 또한, 남부지역이 중부와 북부지역보다 더 높은 가뭄 취약성을 갖는다는 것을 확인하였다.
Adulterated herbal medicine is intentionally added with undeclared improper or inferior ingredients which should not be in herbal medicine. The contamination with potentially hazardous substances such as heavy metal, pesticides, fungus, and microorganism sometimes can be regarded as one of adulteration in a broad sense. The problem of adulteration is that adulterated herbal medicine shows poor quality and/or can cause adverse events. Therefore, it is important to control adulteration issues for quality assurance and qualitative improvement of herbal medicines. This study aims to summarize and make a reference how to control adulterated herbal medicine. In this process, this study is to investigate studies about adulterated herbal medicine via searching Korean and foreign electronic databases such as PubMed, NDSL and OASIS. Finally eighteen papers were included to this study and analyzed according to the type of study, the category and efficacy of adulterants, the type of analysis methodologies and possible adverse events of adulterants. Phosphodiesterase type 5 (PDE-5) inhibitors for male sexual enhancement and anorexic, laxative, diuretic agents for weight loss and treating obesity has been used frequently as adulterants. The range of adverse event caused by adulterated herbal medicine were very wide from mild symptoms such as diarrhea, constipation, dizziness and blurred vision to very severe symptoms such as heart failure, hypoglycemia and renal impairment. This study showed the recent trend on the research of adulterated herbal medicine and this will be the ground to develop more detailed systems to control adulterated herbal medicine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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