Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.41
no.3
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pp.259-266
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2015
Among many energy resources, natural gas has recently received a remarkable amount of attention, particularly from the electrical generation industry. This is in part due to increasing shale gas production, providing an environment-friendly fossil fuel, and high risk of nuclear power. Because South Korea, the world's second largest LNG importing nation after Japan, has no international natural gas pipelines and relies on imports in the form of LNG, the natural gas has been traditionally procured by long term LNG contracts at relatively high price. Thus, there is a need of developing an Asian LNG trading hub, where LNG can be traded at more competitive spot prices. In a natural gas spot market, the amount of natural gas to be bought should be carefully determined considering a limited storage capacity and future pricing dynamics. In this work, the problem to find the optimal amount of natural gas in a spot market is formulated as a Markov decision process (MDP) in risk neutral environment and the optimal base stock policy which depends on a stage and price is established. Taking into account price and demand uncertainties, the basestock target levels are simply approximated from dynamic programming. The simulation results show that the basestock policy can be one of effective ways for procurement of LNG in a spot market.
Korean government updated her Nationally Determined Contribution (NDC) in 2021 and announced the target and various measures for reductions. Among the many issues, final energy demand and renewable energy power mix for 17 provinces to achieve the target are being analyzed using GCAM-Korea. Simulation results show that final energy demand of 2030 is approximated at the similar level to that of 2018. This is being enabled by the conservation of coal with higher electrification especially in industry sector. Higher power demand with lower coal consumption in final energy consumption is shown to be provided by 33.1% of renewable, 24.6% of gas, and 18.0% of nuclear power generation in 2030. Meanwhile, the share of coal-fired power generation is expected to be reduced to 12.8%. Major future power provider becomes Gyeongbuk (Nuclear), Gyeonggi (Gas), Jeonnam (Nuclear, Gas) and Gangwon (PV, Wind), compared to one of current major power provider Chungnam (Coal). This analysis is expected to provide a useful insight toward the national and provincial energy and climate change policy.
The paper deals with recent paradigm shift in German environmental policy, fundamentally modifying the German society towards a sustainable future development. Key elements of this development are forceful climate protection measures to contribute to global climate protection strategy and to fulfil international conventions, supplemented by a comprehensive strategy to promote the adaptation to climate change, the nuclear power phase out in the medium term, and innovative landscape and regional planning projects to strengthen regional identity and economic power. All this components are,complemented by a financial support program including incentives, tax reductions, and research funding.
In the Korean electricity supply structure, the role of nuclear power generation is essential. But, the delaying of radioactive waste management program induces negative impact to the stable electricity supply. Despite the continuing endeavors of Korean Government and nuclear power industry, radioactive waste management program of Korea is experiencing a continuing setback. In this background, the study examined the past and current policy and recommends that; Long term safety assurance should be the prime objective of radioactive waste management; Siting process should be transparent and opened to the public with the involvement of safety regulatory authority; A new neutral organization which has no conflicts of interest with any other existing organizations should be established to coordinate and manage the R&D programs.
How is science advice integrated in environmental policymaking? This is an increasingly pertinent question that is being raised since the nuclear catastrophe of Fukushima, Japan, in 2011. Global re-evaluation of energy policies and climate mitigation measures include discussions on how to better integrate science advice in policymaking, and at the same time keeping science independent from political influence. This paper addressed the policy discourse of setting up a national CO2 reduction target in Japanese policymaking between 2009 and 2012. The target proposed by the former DPJ government was turned down, and Japan lacked a clear strategy for long-term climate mitigation. The analysis provides explanations from a quantitative actor-network perspective. Centrality measures from social network analysis for policy actors in an environmental policy network of Japan were calculated to identify those actors that control the discourse. Data used for analysis comes from the Global Environmental Policy Actor Network 2 (GEPON 2) survey conducted in Japan (2012-13). Science advice in Japan was kept independent from political influence and was mostly excluded from policymaking. One of the two largest discourse coalitions in the environmental policy network promoted a higher CO2 reduction target for international negotiations but favored lowering the target after a new international agreement would have been set. This may explain why Japan struggled to commit to long-term mitigation strategies. Applying social network analysis to quantitatively calculate discourse coalitions was a feasible methodology for investigating "discursive power." But limited in discussing the "practice" (e.g. meetings, telephone, or email conversations) among the actors in discourse coalitions.
Seungsoo Jang;Jang Hee Lee;Young-su Kim;Jiseok Kim;Jeen-hyeng Kwon;Song Hyun Kim
Journal of Radiation Industry
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v.17
no.1
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pp.19-32
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2023
The amount of radioactive waste is expected to dramatically increase with decommissioning of nuclear power plants such as Kori-1, the first nuclear power plant in South Korea. Accurate nuclide analysis is necessary to manage the radioactive wastes safely, but research on verification of radionuclide analysis has yet to be well established. This study aimed to develop the technology that can verify the results of radionuclide analysis based on artificial intelligence. In this study, we propose an anomaly detection algorithm for inspecting the analysis error of radionuclide. We used the data from 'Updated Scaling Factors in Low-Level Radwaste' (NP-5077) published by EPRI (Electric Power Research Institute), and resampling was performed using SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) algorithm to augment data. 149,676 augmented data with SMOTE algorithm was used to train the artificial neural networks (classification and anomaly detection networks). 324 NP-5077 report data verified the performance of networks. The anomaly detection algorithm of radionuclide analysis was divided into two modules that detect a case where radioactive waste was incorrectly classified or discriminate an abnormal data such as loss of data or incorrectly written data. The classification network was constructed using the fully connected layer, and the anomaly detection network was composed of the encoder and decoder. The latter was operated by loading the latent vector from the end layer of the classification network. This study conducted exploratory data analysis (i.e., statistics, histogram, correlation, covariance, PCA, k-mean clustering, DBSCAN). As a result of analyzing the data, it is complicated to distinguish the type of radioactive waste because data distribution overlapped each other. In spite of these complexities, our algorithm based on deep learning can distinguish abnormal data from normal data. Radionuclide analysis was verified using our anomaly detection algorithm, and meaningful results were obtained.
This paper evaluated the economic feasibility of the life extension of Kori unit 1 and Wolsong unit 1 according to the types of the nuclear power plants (NPPs) and the life extension period comparing to the levelized costs of energy (LCOE) of the new NPPs, coal-fired plants (CFPs), and combined cycle gas turbine (CCGTs) which proposed in the $7^{th}$ Basic Plan for Electricity Supply and Demand. The economic feasibility of the life extension of NPPs using LCOE method is affected by the types of NPPs, lifetime extension periods, discount rate, and capacity factor. According to the analysis results, the pressurized light water reactor (PWR) is more economical than the pressurized heavy water reactor (PHWR). Comparing the economical efficiency between the life extension of NPPs and other alternatives, the operation of the PWR for 20 years is more economical than the one of new NPPs and CFPs. However, 20 years of life extension of PHWR is more economical than the CCGTs, but less economical than new NPPs and CFPs. In summary, the 20 years of life extension of the NPPs seems to be more, especially for the PWR, which is more cost effective than other generation alternatives. Therefore, the government policy of the life extension of NPPs need to be a selective approach that simultaneously considers both safety and economics rather than closing all NPPs.
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.13
no.4
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pp.271-282
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2015
External cost is cost imposed on a third party when producing or consuming a good or service. Since the 1990s, the external costs of nuclear powered electricity production have been studied. Costs are a very important factor in policy decision and the external cost is considered for cost comparison on electricity production. As for nuclear fuel cycle, a chosen technology will determine the external cost. However, there has been little research on this issue. For this study, methods for external cost on nuclear power production have been surveyed and analyzed to develop an approach for evaluating external cost on nuclear fuel cycles. Before the Fukushima accident, external cost research had focused on damage costs during normal operation of a fuel cycle. However, accident cost becomes a major concern after the accident. Various considerations for external cost including accident cost have been used to different studies, and different methods have been applied corresponding to the considerations. In this study, the results of the evaluation were compared and analyzed to identify methodological applicability to the external cost estimation with nuclear fuel cycles.
Recently, extreme weather due to climate change has become more frequent, and increase of fine dust has worsen air quality in Korea. Therefore, not only negative perception on coal-fired power generation is dominant, but also the social acceptance of nuclear power generation declines. This study aims at deriving consumer preferences on the mid and long term power mix with various energy sources. Willingness to pay for each generation source was estimated and the preference heterogeneity of consumers was examined by using mixed logit and latent class models. Mixed logit estimation results show that the preference heterogeneity of consumers is especially large for the nuclear power relative to renewable or coal energy. According to the estimation results from the latent class model, group 1 prefers renewable energy while group 2 prefers coal energy. Group 3 shows lexicographic preference which means restricted rationality. As for the policy implication, it is necessary to understand the preference heterogeneity of consumer groups in planning the mid to long term power mix.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.38
no.4
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pp.39-44
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2015
The VHTR (Very High Temperature gas-cooled nuclear Reactor) has been considered as a major heat source and the most safe generation IV type reactor for mass hydrogen production to prepare for the hydrogen economy era. The VHTR satisfies goals for the GIF (Generation IV International Forum) policy such as sustainablility, economics, reliability and proliferation resistance and physical protection, and safety. As a part of a VHTR economic analysis, we have studied the VHTR construction cost and operation and maintenance cost. However, it is somewhat difficult to expect the ripple effect on the whole industry due to the lack of information about Inter-industries relationship. In many case, the ripple effect are based on experts' knowledge or uncertain qualitative assumptions. As a result, we propose quantitative analysis techniques for ripple effects such as the production inducement effect, added value inducement effect, and employment inducement effect for VHTR 600MWt${\times}$4 modules construction and operation ripple effect based on NOAK (Nth Of A Kind). Because inducement effect values have been published annually, we predict inducement effect's relation function and estimated values including production inducement effect value, added value inducement effect value, and employment inducement effect value using time series and estimated values are verified with published inducement effects' value. This paper presents a new method for the ripple effect and preliminary ripple effect consequence using a time series analysis and inter-industry table. This ripple effect analysis techniques can be applied to effect expectation analysis as well as other type reactor's ripple effect analysis including VHTR for process heat.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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