[논문]고리 1호기의 잔류방사능 유도농도(DCGL)를 적용한 회색영역 설정과 핵종농도평가

전여령; 박상준; 안석영; 김용민

doi:10.7742/jksr.2018.12.3.297

초록
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미국의 원전해체 지침서인 MARSSIM과 MARLAP에서는 의사결정 전 부지조사를 계획하고, 계획한 조사를 시행하는데 Data Life Cycle의 사용을 권장하고 있다. 부지조사 계획단계에서 설정되는 데이터품질목표(DQO)는 부지조사 수행 및 설계의 모든 측면에서 얻을 수 있는 데이터를 최선으로 활용하는 방법을 제시하고, 부지조사 계획을 체계화하여 공식적으로 중요한 의사결정을 내리는데 필요한 정보를 얻을 수 있도록 한다. DQO의 일곱 과정 중 5~7단계에서는 앞선 단계에서 수집한 정보를 이용하여 합리적이고 신뢰성있는 의사결정을 내릴 수 있도록 부지조사를 설계하는 과정이다. 이 과정 중 설정되는 회색영역은 관심핵종에 대한 조사단위의 평균농도가 실제로 DCGL을 초과하지 않음에도 불구하고, 초과한다고 판단하여 제염활동과 같은 추가적인 활동을 하도록 결정내리는 Type II 의사결정 오류로 인한 결과가 미약할 것으로 생각되는 농도범위로 정의된다. 회색영역은 부지에서 수집한 Sample에 속한 특정 핵종의 평균농도와, 규제한도로서 설정될 수 있는 잔류방사능 유도농도(DCGL)를 이용하여 정할 수 있다. 회색영역을 설정함으로써 가장 자원효율적으로 부지조사계획을 설정할 수 있으며 의사결정 오류에 대한 영향을 최소화 할 수 있다. 선행연구로 도출된 고리 1호기의 DCGL을 이용하여 회색영역을 설정하고, 이를 이용해 올바른 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 Sample의 농도평가 방법을 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

U.S. nuclear power plant decommissioning guidelines(MARSSIM and MARLAP) are recommends to use DQOs when planning and conducting site surveys. The DQOs which is constructed in the site survey planning stage provide a way to make the best use of data. It helps we can get the important information and ...

U.S. nuclear power plant decommissioning guidelines(MARSSIM and MARLAP) are recommends to use DQOs when planning and conducting site surveys. The DQOs which is constructed in the site survey planning stage provide a way to make the best use of data. It helps we can get the important information and data to make decisions as well. From fifth to seventh steps of DQOs are the process of designing a site survey by using the collected data and information in the previous step to make reasonable and reliable decisions. The gray region that is set up during this process is defined as the range of concentrations where the consequences of type II decision errors are relatively small. The gray region can be set using DCGL and the average concentration of radionuclide in the sample collected at the survey unit. By setting up the gray region, site survey plan can be made most resource-efficient and the consequences on decision errors can be minimized. In this study, we set up the gray region by using the DCGL of Kori-1 which was derived from the previous research. In addition, we proposed a method to assess the concentration of radionuclide in samples for making decisions correctly.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 DQO process의 일부과정으로 부지조사 데이터와 규제한도로 설정되는 DCGL을 이용하여 통계적 가설검정으로 기반으로 부지해제에 대한 정확한 의사결정을 내리는 방법을 제시하였다. 본 연구에서 초점을 맞춘 DQO process 5~6단계에서 의사결정까지의 과정을 요약하면 다음과 같다.

가설 설정

본 연구에서는 방사성핵종의 평균농도분포를 일반적으로 통계적 가설검정 평가에 사용하는 95%의 신뢰구간(x±1.96σ)과 상대표준편차가 10%인 정규분포로 가정하였다.

제안 방법

1에서 회색영역을 설정하기 위해 가장 먼저 관심농도범위를 정하였다. 다음, 의사결정오류가 일어날 수 있는 농도를 확인하고, 마지막으로 회색영역의 범위를 설정하였다. Fig.
회색영역은 실제 측정된 조사단위(survey unit) 특정 방사성핵종의 평균농도 값이 대책준위에 매우 근접할 때 정확한 의사결정의 근거가 되며, 의사결정오류의 허용한계치를 설정하기 위해 반드시 설정되어야 한다. 본 연구에서는 DQO Process의 5,6단계에 초점을 맞추어 현재 해체를 앞두고 있는 고리1호기 부지의 회색영역을 핵종 농도와 DCGL을 이용하여 설정하고 통계적 가설검정을 이용하여 의사결정을 내리는 일련의 과정을 제시하였다.
그러나, 향후 실제 회색영역 지정 시에는 국내의 실정에 맞게 다른 농도범위를 적용할 수도 있을 것이다. 본 연구에서는 MARLAP에서 제시한 두 가지 범위 중 DCGL의 0.5~2배로 관심농도범위를 설정하였다. 둘 중 좁은 농도 범위를 사용한 것은 data수집의 효율을 높이고 회색영역이 될 수 있는 범위를 좁게 잡음으로써 의사결정의 정확성을 높이는데 기여할 수 있도록 하기 위함이다.
이 값은 규제기준에 근거하거나 선량 또는 위험도분석을 통해 도출되는 값이다. 본 연구에서는 MARSSIM에서 사용하는것과 동일하게 DCGL로 설정하였다. 마지막은 관심변수의 값에 따라 의사결정자가 취할 행동이다.
두 번째는 의사결정을 내리는 가장 작은 집단으로 DQO process의 4단계에서 정의된다. 본 연구에서는 조사단위에 잔류하는 특정핵종의 평균농도에 관심이 있으므로, 의사결정의 단위를 조사단위로 설정하였다. 세 번째는 관심변수의 값과 비교되는 임계값으로 DQO process의 3단계에서 정의된다.
본 연구의 선행연구에서는 미국의 PWR (Pressurized-Water Reator)형 원전인 Rancho Seco 원전과 Zion 원전을 참조원전으로 하여 고리 1호기의 잔류방사성핵종 목록을 수립하고, RESRAD-ONSITE 전산코드를 사용하여 표면 토양의 DCGL을 도출하였다.^[6]RESRAD-ONSITE 전산코드는 선량 평가에 있어 부지 특성 정보를 이용하며, 미국의 Argonne 연구소에서 개발했다.
6단계에서는 데이터 수집과 측정과정에서 일어나는 모든 불확실성을 고려하여 이로 인해 발생할 수 있는 의사결정 오류에 대한 허용오차범위를 확인(Specify the Limits on Decision Errors)한다. 최종 7단계에서는 앞서 결정했던 사항들을 최종적으로 검토하고, 확실한 결과를 얻기 위해 현실적으로 요구되는 사항들을 고려하여 sampling 및 분석 설계를 최적화(Optimize the Design for Obtaining Data)한다.

데이터처리

회색영역이 설정되면 Type I, II 오류가 발생할 수 있는 농도에 대한 평가를 위해 sample 측정 평균 농도값에 대한 통계적 가설검정을 수행한다. 본 연구에서는 방사성핵종의 평균농도분포를 일반적으로 통계적 가설검정 평가에 사용하는 95%의 신뢰구간(x±1.

성능/효과

5, 6단계의 대표적인 결과물은 DQO process를 통해 얻은 데이터와 선택된 활동들에 대한 신뢰성을 확보하기 위한 ‘의사결정규칙’과 이를 평가할 수있는 구체적인 ‘농도범위’이다.
8~57 pCi/g으로 정할 수 있다. 본 예시에서 부지조사를 시행할 때 조사단위에서 수집한 ¹³⁷Cs sample의 평균농도가 45.8 pCi/g 미만이 되어야 한다는 사실을 파악하고, 45.8 pCi/g 보다 낮은 측정값을 이용하여 95%로 실제 ¹³⁷Cs의 평균농도가 DCGL 미만이라고 결정할 수 있을 것이다. Table 6은 앞선 통계적 가정을 고려하여 설정한 핵종별 회색영역을 나타낸 것이다.

후속연구

5~2배로 지정할 수 있다고 하였다. 그러나, 향후 실제 회색영역 지정 시에는 국내의 실정에 맞게 다른 농도범위를 적용할 수도 있을 것이다. 본 연구에서는 MARLAP에서 제시한 두 가지 범위 중 DCGL의 0.
^[5] 선행연구에서 도출된 고리 1호기의 DCGL_s 또한 해당 선량을 기준으로 도출된 값이다. 따라서 추후 고리 1호기의 선량을 평가하고자 할 때에는 국내의 부지해제기준인 0.1 mSv/y를 반영해야 할 것이다. 선행연구에서 도출된 고리 1호기의 주요 핵종별 DCGL값은 Table 3과 같다.
본 연구에서 언급한 사항들은 의사결정자와 원전해체 참여자 사이의 협의뿐만 아니라 사용되는 자원이나 시간문제 등 여러 요인들에 의해 변동될 수 있는 사항들이다. 따라서 향후 진행될 원전해체 과정에서 원활한 소통과 자원배분을 통해 가장 효율적인 부지조사계획을 하고, 이를 바탕으로 수집된 결과물을 이용하여 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 해야 할 것이다.
이러한 사항들의 의사결정 시에는 규제기관, 엔지니어, 통계분석전문가, 보건물리학전문가, 방사화학분석가, 현장샘플링전문가, 데이터평가전문가 등 다양한 분야의 전문가들이 참여하게 된다. 향후 원전해체 전과정에서 정확한 의사결정을 위해 다방면의 전문가들의 유연한 소통이 요구될 것이며, 이를 통해 도출된 결과는 부지의 최종상태평가(FSA, Final Status Assessment)에도 반영될 수 있을 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	잘못된 판단으로 부지해제가 결정된다면 어떤 피해가 발생할 수 있는가?	[1] 부지 내 잔류하는 특정 방사성핵종의 평균농도가 규제한도인 DCGL을 초과하지 않는다고 판단되면, 부지를 제한적 혹은 무제한적 이용을 위해 해제할 것인가에 대한 여부를 고려하게 된다. 만일 이 때 잘못된 의사결정으로 해제되어야 할 부지가 해제되지 않거나, 해제 불가한 부지가 해제된다면 전자의 경우 불필요한 복원 및 제염활동 등으로 인한시간, 자원의 낭비를 초래할 수 있으며 후자의 경우 향후 부지를 이용하는 사람들에 대해 보건학적으로 악영향을 미치게 된다. 이러한 사항의 발생을 방지하기 위해 부지조사 시에 필요한 데이터의 수집 및 활용을 최적화하고 이를 이용하여 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 해야 한다.
	미국 EPA에서 정의한 DQO란 무엇인가?	Data Life Cycle의 계획단계에서는 최종의사결정을 내리기 위한 충분한 정성적 및 정량적 데이터를 수집하기 위해 DQO를 이용한다. 미국 EPA에서는 DQO(Data Quality Objective)를 “연구목적을 명확히 하고, 데이터의 적절한 유형을 정의하고, 잠재적 의사결정 오류의 허용수준을 명시하는 DQO process에서 도출된 정성적 및 정량적 진술(Statement)”로 정의한다.[4] DQO는 총 7단계로 구성된다.
	회색영역을 결정하기 위하여 어떤 데이터가 필요하는가?	이 과정 중 설정되는 회색영역은 관심핵종에 대한 조사단위의 평균농도가 실제로 DCGL을 초과하지 않음에도 불구하고, 초과한다고 판단하여 제염활동과 같은 추가적인 활동을 하도록 결정내리는 Type II 의사결정 오류로 인한 결과가 미약할 것으로 생각되는 농도범위로 정의된다. 회색영역은 부지에서 수집한 Sample에 속한 특정 핵종의 평균농도와, 규제한도로서 설정될 수 있는 잔류방사능 유도농도(DCGL)를 이용하여 정할 수 있다. 회색영역을 설정함으로써 가장 자원효율적으로 부지조사계획을 설정할 수 있으며 의사결정 오류에 대한 영향을 최소화 할 수 있다.

참고문헌 (8)

Nuclear Safety and Security Commission, "Nuclear Safety Act," 2017.
United States Nuclear Regulatory Commission, NUREG -1575, Revision 1, Multi-Agency Radiation Survey and Site Investigation Manual, 2000.
United States Nuclear Regulatory Commission, NUREG-1576, Multi-Agency Radiological Laboratory Analytical Protocols Manual, 2004.
United States Environmental Protection Agency, Guidance on Systematic Planning Using the Data Quality Objectives Process, EPA QA/G-4, 2006.
Y. J. Bae, Y. M. Kim, S. Y. Ahn, C. M. Kim, “An Integrative Review on Domestic Site Release Criteria of Nuclear Power Plant based on the Analysis of Foreign Site Release Criteria,” Journal of the Korean Society of Radiology, Vol. 9, No. 5, pp. 269-277, 2015.

원문보기 상세보기
Nuclear Safety and Security Commission, Technology Analysis Report: Regulation of the Residual Radioactivity for NPP License Termination, NSTAR-17NS22-27, 2017.
H. S. Park, S. K. Park, H. G. Jin, J. W. Choi, “A conceptual Design of a Decommissioning Decision Making Support Model Combining Engineering Technology for Decommissioning Information and Requirement Engineering,” Journal of Korean Institute of Information Technology, Vol. 13, No. 11, pp. 159-166, 2015.

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J. S. Song, S. S. Shin, S. H. Lee, “A Study on the Application of EXPERT-CHOICE Technique for Selection of Optimal Decontamination Technology for Nuclear Power Plant of Decommissioning,” Journal of nuclear fuel cycle and waste technology, Vol. 15, No. 3, pp. 231-237, 2017.

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