Purpose: This study proposes a plan for linking the Severe Accident Punishment Act and the Occupational Health and Safety Management System so that SMEs can meet the requirements of the Severe Accident Punishment Act only by maintaining and implementing the Occupational Health and Safety Management System. Method: Conduct a theoretical approach, such as a literature review. First, as a theoretical approach, the safety and health management system of the Serious Accidents Punishment Act was examined, the requirements of ISO 45001 were analyzed, and the statistics of small and medium-sized enterprises (SMEs) from 5 to 49 to which the 2024 Serious Accidents Punishment Act was applied and the number of accident deaths were investigated. Result: No problems were found in linking with the Serious Accident Punishment Act when constructing Occupational health and safety management systems (ISO 45001). Conclusion: It is judged that the establishment of Occupational health and safety management systems (ISO 45001) and management of implementation performance will be able to satisfy the Act on the Punishment of Serious Disasters.
In the event of a severe accident, the reactor core may melt due to insufficient cooling. the high-temperature core melt will have a strong interaction (FCI) with the coolant, which may lead to steam explosion. Steam explosion would pose a serious threat to the safety of the reactors. Therefore, the study of steam explosion is of great significance to the assessment of severe accidents in nuclear reactors. This research focuses on the development of a two-dimensional steam explosion integrated analysis code called SEINA. Based on the semi-implicit Euler scheme, the three-phase field was considered in this code. Besides, the influence of evaporation drag of melt and the influence of solidified shell during the process of melt droplet fragmentation were also considered. The code was simulated and validated by FARO L-14 and KROTOS KS-2 experiments. The calculation results of SEINA code are in good agreement with the experimental results, and the results show that if the effects of evaporation drag and melt solidification shell are considered, the FCI process can be described more accurately. Therefore, it is proved that SEINA has the potential to be a powerful and effective tool for the analysis of steam explosions in nuclear reactors.
As the link between traffic accidents and social and economic losses has been confirmed, there is a growing interest in developing safety policies based on crash data and a need for countermeasures to reduce severe crash outcomes such as severe injuries and fatalities. In this study, we select Daejeon city where the relative proportion of fatal crashes is high, as a case study region and focus on the severity of pedestrian crashes. After a series of data manipulation process, we run machine learning algorithms for the optimal model selection and variable identification. Of nine algorithms applied, AdaBoost and Random Forest (ensemble based ones) outperform others in terms of performance metrics. Based on the results, we identify major influential factors (i.e., the age of pedestrian as 70s or 20s, pedestrian crossing) on pedestrian crashes in Daejeon, and suggest them as measures for reducing severe outcomes.
Kim, Eung-Cheol;Park, Jee-Hyung;Oh, Ju-Taek;Rho, Jeong-Hyun
International Journal of Highway Engineering
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v.9
no.4
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pp.83-92
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2007
In 2004, the number of traffic crashes and deaths in Korea are 220,755 and 6,563, respectively. Korea Road Traffic Safety Authority reported that the number of traffic accidents occupies over 25% out of total accidents, and found that traffic crash probability is extremely high at intersections since intersections have various traffic conflict points. A Safety study using Traffic Conflict Technique is much more useful than a study using reported traffic accident data. Existing traffic conflict research hardly considered conflict severity occurring at intersections. So, the study developed new criteria considering conflict severity. Analytic methods precisely detecting crashing points using field surveying data, and applied an application of our new criteria. Opposing left-turn conflict criteria was devided by three groups(high severe conflict, middle severe conflict, and less severe conflict) based on conflict boundary by means of a standard vehicle length. After analyzing field surveying data(3hours), we found totally 41 opposing left-turn conflicts. 3 cases are high severe conflict, and another 10 cases are middle severe conflicts, and the other cases are less severe. Studies related in conflict severity are considerably important to evaluate intersection's detailed safety index, and existing studies(purely conflict counting does not consider severity) have a limitation to clearly determine the level of safety of intersections for an application.
Sung-yeop, Kim;Yun Young, Choi;Soo-Yong, Park;Okyu, Kwon;Hyeong Ki, Shin
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.27
no.6
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pp.95-103
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2022
Quick and accurate understanding of the situation in a severe accident is essential for conducting the appropriate accident management and response using the accident diagnosis information. This study employed deep learning technology to diagnose severe accidents through the major safety parameters transferred from a nuclear power plant (NPP) to AtomCARE. After selecting the major accident scenarios to consider, a learning database was established for particular scenarios affiliated with major scenarios by performing a large number of severe accident analyses using MAAP5 code. The severe accident diagnosis technology, which classifies detailed accident scenarios using the major safety parameters from NPPs, was developed by training it with the established database . Verification and validation were conducted by blind test and principal component analysis. The technology developed in this study is expected to be extended and applied to all severe accident scenarios and be utilized as a base technology for quick and accurate severe accident diagnosis.
Most research on medical accidents is related to medical disputes and malpractice of relief system. Therefore, there is a lack of research which explores the psychological experiences of patients injured by medical accidents. The purpose of this study was to investigate Post Traumatic Stress Disorder (PTSD) of patients harmed by medical accidents and to examine the moderating role of social support on the relationship between clinicians' explanation and attitude and PTSD symptoms. A total of 180 patients were drawn from a medical accident organization and online communities related to medical accidents. Results showed that 171 (95%) of the subjects experienced full PTSD symptoms and their severity of the PTSD Symptoms was as high as those who experienced other severe traumatic events. Though the main effect of clinician's explanation and attitude on PTSD symptoms was not significant, the moderating effect of social support was significant in the relationship between clinicians' explanation and attitude and PTSD symptoms. In other words, when the level of social support was low, the poorer the explanation and attitude of clinicians, the more severe the symptoms of PTSD. Drawing from these results, psychological, social, and institutional strategies were suggested to alleviate and prevent PTSD symptoms of patients injured by medical accidents. Finally, limitations of this study and suggestions for future research were discussed.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.36
no.10
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pp.1043-1047
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2012
The European nuclear design requirements, which should be satisfied by nuclear reactors in Europe, usually recommend a so-called core catcher, which is a molten core ex-vessel cooling facility, to manage a severe accident at a nuclear reactor. Two different types of core catcher concepts are compared to determine their abilities to manage severe accidents and cool core melts. The study reveals that direct cooling is better for cooling capacity and is convenient to construct, while indirect cooing is better for the management of a severe accident.
After the Fukushima Daiichi nuclear power plant (NPP) accident, new regulatory requirements were enforced in July 2013 and a backfit was required for all existing nuclear power plants. It is required to take measures to prevent severe accidents and mitigate their radiological consequences. The Regulatory Standard and Research Department, Secretariat of Nuclear Regulation Authority (S/NRA/R) has been conducting numerical studies and experimental studies on relevant severe accident phenomena and countermeasures. This article highlights fission product (FP) release and hydrogen risk as two major areas. Relevant activities in the S/NRA/R are briefly introduced, as follows: 1. For FP release: Identifying the source terms and leak mechanisms is a key issue from the viewpoint of understanding the progression of accident phenomena and planning effective countermeasures that take into account vulnerabilities of containment under severe accident conditions. To resolve these issues, the activities focus on wet well venting, pool scrubbing, iodine chemistry (in-vessel and ex-vessel), containment failure mode, and treatment of radioactive liquid effluent. 2. For hydrogen risk: because of three incidents of hydrogen explosion in reactor buildings, a comprehensive reinforcement of the hydrogen risk management has been a high priority topic. Therefore, the activities in evaluation methods focus on hydrogen generation, hydrogen distribution, and hydrogen combustion.
Nuclear power plants contain several monitoring systems that can identify the in-vessel phenomena of a severe accident (SA). Though a lot of analysis and research is carried out on SA, right from the development of the nuclear industry, not all the possible circumstances are taken into consideration. Therefore, to improve the efficacy of the safety of nuclear power plants, additional analytical studies are needed that can directly monitor severe accident phenomena. This paper presents an interacting multiple model (IMM) based fault detection and diagnosis (FDD) approach for the identification of in-vessel phenomena to provide the accident propagation information using reactor vessel (RV) out-wall temperature distribution during severe accidents in a nuclear power plant. The estimation of wall temperature is treated as a state estimation problem where the time-varying wall temperature is estimated using IMM employing three multiple models for temperature evolution. From the estimated RV out-wall temperature and rate of temperature, the in-vessel phenomena are identified such as core meltdown, corium relocation, reactor vessel damage, reflooding, etc. We tested the proposed method with five different types of SA scenarios and the results show that the proposed method has estimated the outer wall temperature with good accuracy.
Transactions of the Korean Society of Pressure Vessels and Piping
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v.17
no.2
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pp.90-100
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2021
Molten corium-concrete interaction (MCCI) is one of the most important phenomena that can lead to the potential hazard of late containment failure due to basemat penetration during a severe accident. In this study, MCCI analytical models of the CORQUENCH code were prepared through verification calculations of several experiments, which had been performed using concrete types similar to those of the calandria vault floor in CANDU-6 plants. The behaviors of thermal-hydraulic variables related to MCCI phenomena were analyzed under the conditions of dry floor and water flooding during the severe accident stemming from a hypothetic station blackout. Uncertainty analyses on the ablation depth were also carried out. It was estimated that the concrete ablation was not interrupted due to the continuous MCCI process under the dry condition but was terminated within 24 hours under the water flooding condition. It was confirmed that the water flooding as a mitigating action was effective to achieve the quenching and thermal stabilization of the melt discharged from the calandria vessel, showing that the present models are capable of reasonably simulating MCCI phenomena in CANDU-6 plants. This study is expected to provide the technical bases to the accident management strategy during the late-phase severe accidents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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