• 한국방재학회 논문집
• /
• 제9권3호
• /
• pp.135-142
• /
• 2009

지진해일 초기 수면변위의 형상과 에너지는 지진해일 최대파고에 많은 영향을 주며, 이는 지진 매개변수에 의해 결정된다. 일본 서북부 연안에는 지진해일을 발생시킬 가능성이 높은 지진대가 분포되어 있는데, 이러한 지진의 지진 매개변수를 정확히 예측하는 것은 매우 어려운 일이다. 그러므로 이곳에서 일어나는 지진해일의 거동을 파악하고 가장 위험한 상황을 예측하기 위해서는 다양한 경우에 대한 검토가 필요하다. 그런데 지진 매개변수와 지진해일 최대파고의 상관관계를 명확히 알 수 있다면 이러한 지진해일을 검토하는데 많은 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 이러한 상관관계를 분석하기 위하여 가상의 지진해일을 대상으로 지진 매개변수의 변화에 따른 지진해일 최대파고 변화양상을 검토하였다.

• 한국방재학회 논문집
• /
• 제6권2호
• /
• pp.61-68
• /
• 2006

지진 매개변수에 의해 지진해일의 초기 수면형상이 결정된다. 본 연구에서는 해저지진에 의해 발생하는 지진해 일의 초기 수면형상의 변화에 대한 지진 매개변수의 영향을 연구한다. 대상 지진해일은 지난 수십 년 동안 우리나라에 가장 큰 피해를 입힌 1983년 동해 중부 지진해일이다. 지진 매개변수 중에서는 strike angle(${\theta}$)이 초기수면형상에 가장 큰 영향을 주었다.

• 지질공학
• /
• 제16권2호
• /
• pp.171-178
• /
• 2006

현재 한국의 지진 관측은 1905년도에 시작된 이후로 계속적인 지진 관측망 확충과 새로운 장비의 도입으로 선진국 못지않은 장비를 보유하고 있지만, 지진의 관측과 분석에 있어서는 그 수준이 미흡한 것이 실이다. 특히, 동해안 지진원인자 분석에 있어서 시간이 많이 소요되기 때문에 지진 정보나 지진 해일 경보를 발령하는데 어려움이 있다. 이번 연구에서는 일본에서 사용하는 지진 관측망(JMA), 한국 지진 관측망(KMA), 그리고 국제 관측망(IRIS) 지진 관측소의 파형 포맷을 하나의 공통 파형 포맷으로 변환 합성하고 공유 분석 프로그램인 FESNET(극동 지진 관측망 분석 체계)를 구축하여 2004년 5월 29일과 6월 1일에 발생한 울진 지진과, 2005년 3월 20일에 발생한 일본 후쿠오카 지진의 분석에 응용하였다. 분석결과 어느 한쪽 관측망(KMA, JMA)을 사용하는 것보다 이들 모든 관측망을 활용하는 FESNET을 이용할 때 더 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것을 말 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
• /
• pp.330-330
• /
• 2017

최근 우리나라 주변에 잦은 지진으로 인한 재해위험도 증가 우려가 커지고 있다. 국내 외에서 지진해일 위험도 평가는 시나리오를 기준으로 수치해석을 수행하고 이들 결과를 활용하는 절차로 수행된다. 그러나 위험도 평가는 하중조건 즉, 지진해일을 발생시키는 지진의 발생빈도 및 크기를 종합적으로 고려한 확률 계산이 우선적으로 요구되나, 기존 분석 절차에서는 고려가 되지 않거나 상대적으로 간략화 되어 진행되고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 과거 우리나라 주변에 지진 및 지진해일 자료, 수치해석 모형 결과를 활용하여, 지진의 규모와 발생빈도를 종합적으로 고려할 수 있는 지진해일 위험도 평가 방법을 수립하고자 한다. 본 연구에서는 첫째, 지진 위험도 평가를 위해서 Poisson-Pareto 분포를 이용하였다. 둘째, 지진발생 위치 및 크기를 고려한 지진해일 위험도 평가 모형을 개발하였다. 셋째, 지진발생 위험도 및 지진해일 위험도를 통합한 해석 모형을 개발하고자 하며, 본 연구애서 제시하는 모든 해석 절차는 매개변수의 불확실성을 고려할 수 있도록 Bayesian 해석기법을 도입하여 진행하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제47권1호
• /
• pp.11-25
• /
• 2015

The accident at Japan's Fukushima Daiichi nuclear power plant in March 2011, caused by an earthquake and a subsequent tsunami, resulted in a failure of the power systems that are needed to cool the reactors at the plant. The accident progression in the absence of heat removal systems caused Units 1-3 to undergo fuel melting. Containment pressurization and hydrogen explosions ultimately resulted in the escape of radioactivity from reactor containments into the atmosphere and ocean. Problems in containment venting operation, leakage from primary containment boundary to the reactor building, improper functioning of standby gas treatment system (SGTS), unmitigated hydrogen accumulation in the reactor building were identified as some of the reasons those added-up in the severity of the accident. The Fukushima accident not only initiated worldwide demand for installation of adequate control and mitigation measures to minimize the potential source term to the environment but also advocated assessment of the existing mitigation systems performance behavior under a wide range of postulated accident scenarios. The uncertainty in estimating the released fraction of the radionuclides due to the Fukushima accident also underlined the need for comprehensive understanding of fission product behavior as a function of the thermal hydraulic conditions and the type of gaseous, aqueous, and solid materials available for interaction, e.g., gas components, decontamination paint, aerosols, and water pools. In the light of the Fukushima accident, additional experimental needs identified for hydrogen and fission product issues need to be investigated in an integrated and optimized way. Additionally, as more and more passive safety systems, such as passive autocatalytic recombiners and filtered containment venting systems are being retrofitted in current reactors and also planned for future reactors, identified hydrogen and fission product issues will need to be coupled with the operation of passive safety systems in phenomena oriented and coupled effects experiments. In the present paper, potential hydrogen and fission product issues raised by the Fukushima accident are discussed. The discussion focuses on hydrogen and fission product behavior inside nuclear power plant containments under severe accident conditions. The relevant experimental investigations conducted in the technical scale containment THAI (thermal hydraulics, hydrogen, aerosols, and iodine) test facility (9.2 m high, 3.2 m in diameter, and $60m^3$ volume) are discussed in the light of the Fukushima accident.

• 시스템엔지니어링학술지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.97-109
• /
• 2020

On March 11, 2011, an earthquake followed by a tsunami caused an extended station blackout (SBO) at the Fukushima Dai-ichi NPP Units. The accident was initiated by a total loss of both onsite and offsite electrical power resulting in the loss of the ultimate heat sink for several days, and a consequent core melt in some units where proper mitigation strategies could not be implemented in a timely fashion. To enhance the plant's coping capability, the Diverse and Flexible Strategies (FLEX) were proposed to append the Emergency Operation Procedures (EOPs) by relying on portable equipment as an additional line of defense. To assess the success window of FLEX strategies, all sources of uncertainties need to be considered, using a physics-based model or system code. This necessitates conducting a large number of simulations to reflect all potential variations in initial, boundary, and design conditions as well as thermophysical properties, empirical models, and scenario uncertainties. Alternatively, data-driven models may provide a fast tool to predict the success window of FLEX strategies given the underlying uncertainties. This paper explores the applicability of Artificial Intelligence (AI) to identify the success window of FLEX strategy for extended SBO. The developed model can be trained and validated using data produced by the lumped parameter thermal-hydraulic code, MARS-KS, as best estimate system code loosely coupled with Dakota for uncertainty quantification. A Systems Engineering (SE) approach is used to plan and manage the process of using AI to predict the success window of FLEX strategies under extended SBO conditions.