Ha, Jimyeong;Lee, Heeyoung;Kim, Sejeong;Lee, Jeeyeon;Lee, Soomin;Choi, Yukyung;Oh, Hyemin;Yoon, Yohan
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제32권2호
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pp.274-281
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2019
Objective: The objective of this study was to estimate the risk of Campylobacter jejuni (C. jejuni) infection from various jerky products in Korea. Methods: For the exposure assessment, the prevalence and predictive models of C. jejuni in the jerky and the temperature and time of the distribution and storage were investigated. In addition, the consumption amounts and frequencies of the products were also investigated. The data for C. jejuni for the prevalence, distribution temperature, distribution time, consumption amount, and consumption frequency were fitted with the @RISK fitting program to obtain appropriate probabilistic distributions. Subsequently, the dose-response models for Campylobacter were researched in the literature. Eventually, the distributions, predictive model, and dose-response model were used to make a simulation model with @RISK to estimate the risk of C. jejuni foodborne illness from the intake of jerky. Results: Among 275 jerky samples, there were no C. jejuni positive samples, and thus, the initial contamination level was statistically predicted with the RiskUniform distribution [RiskUniform (-2, 0.48)]. To describe the changes in the C. jejuni cell counts during distribution and storage, the developed predictive models with the Weibull model (primary model) and polynomial model (secondary model) were utilized. The appropriate probabilistic distribution was the BetaGeneral distribution, and it showed that the average jerky consumption was 51.83 g/d with a frequency of 0.61%. The developed simulation model from this data series and the dose-response model (Beta Poisson model) showed that the risk of C. jejuni foodborne illness per day per person from jerky consumption was $1.56{\times}10^{-12}$. Conclusion: This result suggests that the risk of C. jejuni in jerky could be considered low in Korea.
The railway human reliability analysis(R-HRA) plays a role of identifying and assessing human failure events in the framework of the probabilistic risk assessment(PRA) of the railway systems. This study introduces a case study that was performed to select an appropriate R-HRA method. Three HRA methods were considered in the case study: (1) the K-MRA(THERP/ASEP-based) method, (2) the HEART method, (3) the RSSB-HRA method. Two case events were selected based on the review of the railway incidents/accidents, which include (1) a real-end collision event, which occurred on the railway between the Gomo and Kyungsan stations in 2003, (2) the signal passed at danger(SPAD) events, which are caused from a variety of factors. The three HRA methods were applied to both case events, and then the strengths and limitations of each method were derived and compared with each other from the viewpoint of the applicability of a HRA method to the railway industry.
The safety of nuclear power plants is analyzed by a probabilistic risk assessment, and the fault tree analysis is the most widely used method for a risk assessment with the event tree analysis. One of the well-known disadvantages of the fault tree is that drawing a fault tree for a complex system is a very cumbersome task. Thus, several graphical modeling methods have been proposed for the convenient and intuitive modeling of complex systems. In this paper, the reliability graph with general gates (RGGG) method, one of the intuitive graphical modeling methods based on Bayesian networks, is improved for the reliability analyses of dynamic systems that have various operation modes with time. A reliability matrix is proposed and it is explained how to utilize the reliability matrix in the RGGG for various cases of operation mode changes. The proposed RGGG with a reliability matrix provides a convenient and intuitive modeling of various operation modes of complex systems, and can also be utilized with dynamic nodes that analyze the failure sequences of subcomponents. The combinatorial use of a reliability matrix with dynamic nodes is illustrated through an application to a shutdown cooling system in a nuclear power plant.
Recent analysis results with realistic assumptions provide the variability of operator allowable time for the initiation of aggressive cooldown under small break loss of coolant accident or steam generator tube rupture with total failure of high pressure safety injection. We investigated how plant risk may vary depending on the variability of operators' failure probability of timely initiation of aggressive cooldown. Using a probabilistic safety assessment model of a nuclear power plant, we showed that plant risks had a linear relation with the failure probability of aggressive cooldown and could be reduced by up to 10% as aggressive cooldown is more reliably performed. For individual accident management, we found that core damage potential could be gradually reduced by up to 40.49% and 63.84% after a small break loss of coolant accident or a steam generator tube rupture, respectively. Based on the importance of timely initiation of aggressive cooldown by main control room operators within the success criteria, implications for improvement of emergency operating procedures are discussed. We recommend conducting further detailed analyses of aggressive cooldown, commensurate with its importance in reducing risks in nuclear power plants.
A wide spectrum of risk assessments including qualitative and quantitative approaches and the analyses of its consequence were performed for an environmentally sensitive object such as incineration facility. To find out the major risk concerns, HAZOP(Hazard and Operability) were performed. Then, the frequency of hazardous gas release scenarios was calculated. Finally consequence analyses were performed for the gas release scenarios. On the basis of analyses through evaluation, a more innovative way for making a better control system or the enhancement of operation procedure was given. The results from these analyses would act as a substantial benefits for the incineration facility operator, and giving some measured information for the neighbors and the people involved.
This paper introduces the development of safety assessment technology in Korea, focusing on the activities of the Korea Atomic Energy Research Institute in the areas of system thermal hydraulics, severe accidents and probabilistic safety assessment. In the 1970s and 1980s, safety analysis codes and methodologies were introduced from the United States, France, Canada and other developed countries along with technology related to the construction and operation of nuclear power plants. The main focus was on understanding and utilizing computer codes that were sourced from abroad up to the early 1990s, when efforts to develop domestic safety analysis codes and methodologies became active. Remarkable achievements have been made over the last 15 years in the development and application of safety analysis technologies. In addition, significant experimental work has been performed to verify the safety characteristics of reactors and fuels as well as to support the development and validation of analysis methods.
The human reliability analysis is a method by which, in general terms, the human impact to the safety and risk of a nuclear power plant operation can be modelled, quantified and analysed. It is an indispensable element of the PSA process within the nuclear industry nowadays. The paper herein presents a sensitivity study of the human reliability analysis performed on a real nuclear power plant-specific probabilistic safety assessment model. The analysis is performed on a pre-selected set of post-initiator operator actions. The purpose of the study is to investigate the impact of these operator actions on the plant risk by altering their corresponding human error probabilities in a wide spectrum. The results direct the fact that the future effort should be focused on maintaining the current human reliability level, i.e. not letting it worsen, rather than improving it.
Fennovoima's nuclear power plant, Hanhikivi 1, $Pyh{\ddot{a}}joki$, Finland, is currently in design phase, and its construction is scheduled to begin in 2018 and electricity production in 2024. The objective of this paper is to produce a preliminary list of safety-significant external event combinations including preliminary probability estimates, to be used in the probabilistic risk assessment of Hanhikivi 1 plant. Starting from the list of relevant single events, the relevant event combinations are identified based on seasonal variation, preconditions related to different events, and dependencies (fundamental and cascade type) between events. Using this method yields 30 relevant event combinations of two events for the Hanhikivi site. The preliminary probability of each combination is evaluated, and event combinations with extremely low probability are excluded from further analysis. Event combinations of three or more events are identified by adding possible events to the remaining combinations of two events. Finally, 10 relevant combinations of two events and three relevant combinations of three events remain. The results shall be considered preliminary and will be updated after evaluating more detailed effects of different events on plant safety.
In the development of a Risk Monitor probabilistic safety assessment (PSA) model from the basic PSA model of a nuclear power plant, the modeling of common-cause failure (CCF) is very important. At present, some approximate modeling methods are widely used, but there lacks criterion of modeling accuracy and error analysis. In this paper, aiming at ensuring the accuracy of risk assessment and minimizing the Risk Monitor PSA models size, we present three basic issues of CCF model resulted from the changes of a nuclear power plant configuration, put forward corresponding modeling methods, and derive accuracy criteria of CCF modeling based on minimum cut sets and risk indicators according to the requirements of risk monitoring. Finally, a nuclear power plant Risk Monitor PSA model is taken as an example to demonstrate the effectiveness of the proposed modeling method and accuracy criteria, and the application scope of the idea of this paper is also discussed.
산사태 발생지역에서 측정된 토층심도 자료를 토대로 경험적 내지 통계적으로 토층심도를 예측하기 위하여 지형고도 기반의 Z-model과 확률론적 통계모델을 활용하여 산사태 발생구간에 대한 토층심도를 산정하고, 이를 토대로 강우사상에 따라 토층 내로 강우의 침투특성을 반영하여 분석할 수 있는 토층에 대한 포화깊이비 개념을 접목하여 산사태위험도 분석을 수행하였다. 그 결과, Z-model로 예측된 토층심도가 확률론적 통계모델로 산정된 결과보다는 본 연구지역에서 측정된 토층심도와 비교적 유사하게 산정된 것으로 나타났다. 이를 토대로 산사태 발생지역에 대해 확률론적 통계모델로 예측된 토층심도를 적용해 분석한 결과가 Z-model로 산정된 결과보다 산사태위험도 1등급 분포 비율이 2.5배 이상 높게 나타났다. 이는 토층심도가 직접적으로 산사태위험도 평가에 영향을 주는 것을 의미하는 것으로 산사태위험도 분석을 위해서는 대상지역의 토층심도 자료의 획득 및 적용이 중요함을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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