본 연구는 한국 민간투자사업의 위험배분문제와 화폐적 투자가치를 측정하는 모형을 구축하고 이를 통해 정부의 최소운영수입 보장률 및 보장기간의 변화에 따른 화폐적 투자가치의 변화를 관찰하였다. 모형은 H.Yamaguchi의 위험배분모형(2002)을 기반으로 한국의 민간투자사업 현실에 맞게 2기간 모형으로 변환하고 최소운영수입보장 제도를 포함하도록 수정하였다. 분석결과 정부의 최소운영수입 보장률 및 보장기간이 축소됨에 따라 동일한 수익률을 가정하는 경우 국고보조금이 증가하게 됨으로써 민간투자사업의 화폐적 투자가치는 하락함을 보여주었다.
This paper quantitatively presents the effects of important factors of the probabilistic safety assessment (PSA) of safety-critical digital systems. The result which is quantified using fault tree analysis methodology shows that these factors remarkably affect the system safety. In this paper we list the factors which should be represented by the model for PSA. Based on the PSA experience, we select three important factors which are expected to dominate the system unavailability. They are the avoidance of common cause failure, the coverage of fault tolerant mechanisms and software failure probability. We Quantitatively demonstrate the effect of these three factors. The broader usage of digital equipment in nuclear power plants gives rise to the safety problems. Even though conventional PSA methods are immature for applying to microprocessor-based digital systems, practical needs force us to apply it because the result of PSA plays an important role in proving the safety of a designed system. We expect the analysis result to provide valuable feedback to the designers of digital safety- critical systems.
Educational facilities are more uncertain about maintenance costs due to their comprehensive and long life-cycle compared to commercial buildings. In addition, maintenance of the existing post management system can not maintain the original function of education facilities continuously and economically. In order to overcome this problem, it is necessary to analyze the repair and replacement cost for the uncertainty factor in maintenance. This study propose a model to determine repair and maintenance cost and cycle of educational facility based on probabilistic estimation concept. For the analysis, Monte Carlo simulation, a probabilistic analysis method, was applied based on the repair and maintenance history data of the educational facilities in Florida. The results of this study can be used as a guideline for quantitative facility management and facility management research.
비탈면 혹은 절성토지의 파괴로 사람과 재산에 심각한 피해를 입히기 때문에 미리 산사태 취약성 분석을 수행하여 개발 혹은 자연재해로부터 위험을 대비하는 것이 필요하다. 기존의 산사태 취약성 분석은 휴리스틱, 통계학적, 결정론적 혹은 확률론적 방법을 통해 이뤄졌다. 그러나, 적은 현장정보 등으로 분석의 신뢰도가 떨어지거나, 전문가의 경험과 지식을 기존 정량적인 해석모델에 반영하기 어려웠다. 본 연구는 산사태 취약성 분석에 대한 전문가 지식과 공간입력자료의 시맨틱을 추출하여 온톨로지 모델을 구축하고, 이를 베이시안 네트워크에 반영하여 확률적인 산사태 모델링을 제안하였다. 기존에 전문가 수작업으로 이뤄지던 베이시안 네트워크의 구조 생성을 온톨로지 모델의 지식추론으로 자동화하고, 현장정보뿐만 아니라 전문가 지식을 모델링에 반영하여 조건부 산사태 발생확률분포를 작성하였다. 이 결과를 GIS에 적용하여 산사태 취약성 지도를 작성하였다. 검증을 위해 충남 홍성일원의 오서산 지역에 적용한 결과 기존 산사태 발생흔적과 86.5% 일치하였다. 본 연구를 통해 일반 사용자도 전문가 도움 없이도 광역적인 산사태 취약성 분석이 가능하리라 기대된다.
본 연구는 즉시 패치가 어려운 상용 운영체제 기반의 계측제어시스템의 취약점 평가 방안 및 시간의 경과에 따른 위험의 크기를 정량적으로 파악하는 것이다. 연구 대상은 상용 OS가 탑재된 계측제어시스템의 취약점 발견과 영향의 크기이다. 연구에서는 즉각 취약점 조치가 힘든 디지털 계측제어시스템의 취약점 분석 및 조치방법을 연구함으로써, 계측제어시스템이 존재하는 핵심기반시설의 전체적인 사이버보안 위험과 취약점을 정량적으로 파악하는 것이다. 본 연구에서 제안한 확률론적 취약점 평가 방안은 즉각적인 취약점 패치가 어려운 상용 운영체제 기반의 계측제어시스템에서 취약점 패치 우선 순위 및 패치가 불 가능시 수용 가능한 취약점의 임계값 설정, 공격 경로에 대한 파악을 가능하게 하는 모델링 방안을 제시한다.
본 연구에서는 상수관의 개량사업을 보다 효율적으로 실시 할 수 있는 방법으로 국내 실정에 적합한 상수관로의 노후도 조사방법을 이용하여 매설된 관의 노후도를 예측 근거한 최적 개량 모형을 제시하였다. 노후도 예측 모형은 확률론적 신경망 이론을 바탕으로 관별 노후도 정도를 5개 등급으로 구분하며 산정된 관별 노후도 등급 및 관경을 바탕으로 최대 잔존수명을 산정하였다. 최적 개량 모형은 관의 유지보수, 갱생, 교체의 시기 및 비용을 산정하는 것으로 최단경로흐름을 응용한 정수계획법을 이용하여 제시하였다. 또한 개발된 최적 개량 모형은 보다 현실적인 모형을 구축하기 위해 예산제약 유무에 따라 2가지 구분하여 모형을 제시하였다. 따라서, 본 연구에서 제안된 모형은 상수관로의 관리를 위해 보다 정량적인 방법으로 활용할 수 있을 것이다.
KIM, HYEONMIN;LEE, SANG-HWAN;PARK, JUN-SEOK;KIM, HYUNGDAE;CHANG, YOON-SUK;HEO, GYUNYOUNG
Nuclear Engineering and Technology
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제47권2호
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pp.204-211
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2015
Probabilistic safety assessment (PSA) has had a significant role in quantitative decision-making by finding design and operational vulnerabilities and evaluating cost-benefit in improving such weak points. In particular, it has been widely used as the core methodology for risk-informed applications (RIAs). Even though the nature of PSA seeks realistic results, there are still "conservative" aspects. One of the sources for the conservatism is the assumptions of safety analysis and the estimation of failure frequency. Surveillance, diagnosis, and prognosis (SDP), utilizing massive databases and information technology, is worth highlighting in terms of its capability for alleviating the conservatism in conventional PSA. This article provides enabling techniques to solidify a method to provide time- and condition-dependent risks by integrating a conventional PSA model with condition monitoring and prognostics techniques. We will discuss how to integrate the results with frequency of initiating events (IEs) and probability of basic events (BEs). Two illustrative examples will be introduced: (1) how the failure probability of a passive system can be evaluated under different plant conditions and (2) how the IE frequency for a steam generator tube rupture (SGTR) can be updated in terms of operating time. We expect that the proposed model can take a role of annunciator to show the variation of core damage frequency (CDF) depending on operational conditions.
In this study, we conducted a pilot study on the multiple spurious operations (MSO) analysis in the fire probabilistic safety assessment (PSA) of domestic nuclear power plant (NPP) to identify the degree of influence of the operator actions used in the MSO mitigation strategies. The MSO scenario of the domestic reference NPP selected for this study is refueling water tank (RWT) drain down event. It could be caused by spurious operations of the containment spray system (CSS) of the reference NPP. The RWT drain down event can be stopped by the main control room (MCR) operator actions for stopping the operation of CSS pump or closing the CSS motor operated valve if the containment spray actuation signal (CSAS) is spuriously actuated. Outside the MCR, it can be stopped by operator actions for closing the CSS manual valves or motor operated valve or stopping the operation of CSS pump. The quantification result of a fire PSA model that takes into account all recovery actions for the RWT drain down event lead to risk reduction by about 95%, compared with quantification result of fire PSA model without considering them. Among the various operator actions, the recovery action for the spurious CSAS operations and the operator action for the manual valve are identified as the most important operator actions. This study quantitatively showed the extent to which the operator actions used as MSO countermeasures have affected the fire PSA quantification results. In addition, we can see the rank of importance among the operator recovery actions in quantitative terms.
The purpose of this study is to develop a system dynamics model for the assessment of the organizational and human factors in a nuclear power plant which contribute to nuclear safety. Previous studies can be classified into two major approaches. One is the engineering approach using tools such as ergonomics and Probability Safety Assessment (PSA). The other is the socio-psychology approach. Both have contributed to find organizational and human factors and to present guidelines to lessen human error in plants. However, since these approaches assume that the relationship among factors is independent they do not explain the interactions among the factors or variables in Nuclear Power Plants. To overcome these restrictions, a system dynamics model, which can show cause and effect relationships among factors and quantify the organizational and human factors, has been developed. Handling variables such as the degree of leadership, the number of employees, and workload in each department, users can simulate various situations in nuclear power plant organization. Through simulation, users can get insights to improve safety in plants and to find managerial tools in both organizational and human factors.
본 논문에서는 상선의 운항 사고에 관한 양적 위기평가에 관한 실험적인 접근방법들을 기술했다. 이 연구의 목적은 국제해사기구의 공식 안전성 평가(FSA)를 기반으로 운항 사고에 크게 기여하는 요소들을 분석하고, 양적 위기평가기법에 기반을 둔 운항 사고의 확률적인 위기수준을 평가한 후, 선박 안전을 저해할 수 있는 운항 사고 위기를 예측하는 것이다. 확률지수(PI)와 심각성지수(SI) 구성된 위기지수(RI)에 대한 운항 사고의 확률적인 위기수준은 베이지안 이론을 적용한 베이지안 네트워크를 기반으로 본 연구에서 제안한 운항사고 위기 모델을 이용해서 예측했다. 그리고 355건의 핵심 손상 사고기록으로 구성된 시나리오 그룹을 이용하여 제안한 모델의 적용 가능성을 평가하였다. 평가결과, 예측한 PI의 정답률 $r_{Acc}$은 82.8%로 나타났고, $S_p{\gg}1.0$과 $S_p{\ll}1.0$에 포함되는 PI 변수들의 민감도 초과비율은 10% 이내로 나타났으며, 예측한 SI의 평균 오차 $\bar{d_{SI}}$는 0.0195로 나타났고, 예측한 RI의 정답률은 91.8%로 나타났다. 이러한 결과는 제안한 모델과 방법이 실제 해상운송 현장에 적용 가능함을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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