[논문]국내 원자력발전소의 비계획정지 성능지표 연구

강대일; 박진희; 김길유; 황미정; 양준언; 성게용

가설 설정

이때 v= c-1 자유도이고, c는 표(table)에서 열 (column)의수이다. H0를 고장율이 일정하다는 귀무 가설(null hypothesis)이라고 할 경우, 만일 크기 인 검 정은 X? > x2a 이 면 H0가 거 짓이 라는 증거 가 된다. 예측치가 너무 작으면 카이스퀘어 검정은 추천되지 않는다.
앞의 2장에서 언급했듯이 각 주기별 비계획정지사건 수가 일정한가 여부에 대해 카이스 퀘어 검정을 수행하였다. 귀무가설 H。를 비계획정지 사건수가 일정하다고 가정한다. (식 1)을 이용한 X2=121 이다.
시간에 따른 고장율이 일정치 않을 경우 고장율이 운전시간과 일정 함수관계에 있다고 가정하여 시간에 따른 고장율 함수 관계식을 구하게 된다. 이러한 관계식을 구하는 방법 에는 회귀분석과 시계열분석 등이 있는데 기본적인 원리는 동일하다.

제안 방법

국내 원자력발전소의 정량적 성능지표 가운데 하나인 원자로 비계획정지 사건 계치 를 설정하기 위해 비계획정지 사건 추세를 파악하였다. 이를 위해 국내 원자력발전소의 비계획정지 이력을 검토하고 카이스퀘어 검정과 역배열시험, 회귀분석을 수행하였다.
본 논문에서는 원자로 비계획정지(unplanned reactor scram) 초기사건의 기본 경계 치 설정을 위한 예비작업으로서 비계획정지 사건의 추세(trend)를 파악하기 위해 국내 원자력발전소의 비계획정지 이력을 검토하고 카이스퀘어 검정과(chi~square test), 역배 열시험(reverse arrangement test)을 수행하였다. 또 회귀분석을 수행하여 기본 경계치 를 예비적으로 설정하였다. 2장에서는 분석방법을, 3장에서는 분석 결과를, 4장에서는 결론을 기술하였다.
본 논문에서는 원자로 비계획정지(unplanned reactor scram) 초기사건의 기본 경계 치 설정을 위한 예비작업으로서 비계획정지 사건의 추세(trend)를 파악하기 위해 국내 원자력발전소의 비계획정지 이력을 검토하고 카이스퀘어 검정과(chi~square test), 역배 열시험(reverse arrangement test)을 수행하였다. 또 회귀분석을 수행하여 기본 경계치 를 예비적으로 설정하였다.
앞의 2장에서 언급했듯이 각 주기별 비계획정지사건 수가 일정한가 여부에 대해 카이스 퀘어 검정을 수행하였다. 귀무가설 H。를 비계획정지 사건수가 일정하다고 가정한다.
열배열시험은 표 2의 각 주기에서 발생되는 비계획정지 사건 발생시간을 구해 수행하였다. (식2)와 (식3)을 이용한 역배열 수 평균과 분산은 각각 33과 53.
원자로 비계획정지 사건 성능지표의 기본, 즉 녹색 등급, 경계치의 설정은 국내 원 자력발전소의 비계획정지 사건만을 토대로 설정하지만 하늘색, 노랑색, 주황색 등급의 경계치 설정은 확률론적 안전성평가 결과를 이용하여 설정한다. [ 2 ].
회귀분석은 단순 선형 회귀분석과 단순 대수 선형분석을 수행하였다. 위의 표 2의 자료 로부터 참고문헌 [ 1 ]에서 정의한 원자로 비계획정지 사건 성능지표로 바꾸어 분석을 하였다. 비계획 원자로정지는 다음과 같이 정의된다.
앞의 2장에서 언급한 의미있는 통계분석을 하기위해 이들 데이터를 다시, 적절히 취합하였다. 표 1의 11주기와 12주기의 데이터를 합했고, 13주기에서 19주기까지의 데이터들을 합하였다. 표 2에는 수정된 주기별 비계획정지 사건 발생 수가 나타나 있다.

데이터처리

이 장에서는 평균 비계획정지사건 수의 일정여부를 판단하는 통계적인 방법인 카이 스퀘어 검정과 역배열시험 방법을 기술하였다. 추세분석 방법으로서 선형 회귀분석 방법을 기술하였다.
국내 원자력발전소의 정량적 성능지표 가운데 하나인 원자로 비계획정지 사건 계치 를 설정하기 위해 비계획정지 사건 추세를 파악하였다. 이를 위해 국내 원자력발전소의 비계획정지 이력을 검토하고 카이스퀘어 검정과 역배열시험, 회귀분석을 수행하였다. 카이스퀘어 검정시험 결과 국내 원자력발전소의 년도별 원자로 비계획정지 사건수는 일정치 않음을 확인할 수 있었고, 역배열시험 결과 정지 사건 수가 점차 감소됨을 알 수 있었다.
회귀분석은 단순 선형 회귀분석과 단순 대수 선형분석을 수행하였다. 위의 표 2의 자료 로부터 참고문헌 [ 1 ]에서 정의한 원자로 비계획정지 사건 성능지표로 바꾸어 분석을 하였다.

이론/모형

이 장에서는 평균 비계획정지사건 수의 일정여부를 판단하는 통계적인 방법인 카이 스퀘어 검정과 역배열시험 방법을 기술하였다. 추세분석 방법으로서 선형 회귀분석 방법을 기술하였다.

성능/효과

국내의 원자력 규제 기관인 한국원자력안전기술원은 WANO (world association of nuclear operators)와 미국 핵규제위원회(NRC)의 발전소 종합성능평가 (reactor oversight process)에서 사용하는 성능지표를 토대로 국내 원자력발전소 성능 지표를 개발하여 사용 중이다 [ 1 ]. 개발된 국내 원자력발전소의 성능지표는 초기사건, 안전계통 신뢰도, 방사선 안전 등 11개 지표로 이루어졌다. 각 지표별 등급올 4개(녹색, 하늘색, 노랑색, 주황색)로 나누어 알기 쉽게 표시하였다.
이를 위해 국내 원자력발전소의 비계획정지 이력을 검토하고 카이스퀘어 검정과 역배열시험, 회귀분석을 수행하였다. 카이스퀘어 검정시험 결과 국내 원자력발전소의 년도별 원자로 비계획정지 사건수는 일정치 않음을 확인할 수 있었고, 역배열시험 결과 정지 사건 수가 점차 감소됨을 알 수 있었다. 회귀분석 결과 단순 선형회귀분석 보다 대수 선형 회귀분석이 실제 발생된 정지건수에 더 적합하다는 것이 나타났디.
표 2에는 수정된 주기별 비계획정지 사건 발생 수가 나타나 있다. 표 2를 보면 운전 초기에는 비계획정지 사건 수가 많다가 점차 운전주기가 증가하면서 비계획정지사건 수가 감소되는 것을 알 수가 있다. 하지만 비계획정지 사건수는 5주기, 6주기에서는 4주 기보다 증가하였고, 10주기에서는 9주기보다, 12주기에서는 11주기보다 증가하였다.
엑셀 프로그램을 이용한 단순/대수 선형 회귀분석 결과가 표 3에 나타나 있다. 표본자료 로부터 추정된 회귀선이 그 측정자료에 어느 정도 적합한가를 측정하는 척도인 결정계수 (coefficient of determination)는 단순 선형분석이 0.7349, 대수 선형분석이 0.7664 , 대수 선형분석이 측정자료에 더 적합한 것을 알 수 있었다.
회귀분석을 통해 얻은 경계치가 원자력발전소의 최근 운전이력을 잘 반영하고, 대수 선형분석이 실제 발생된 정지사건 관측치와 잘 부합되므로 기본 경계치를 3으로 설정한다. 한국원자력안전기술원에서 현재 사용 중인 원자로 비계획정지 사건 기본 경계치도 3으로 설정되어 있어 본 연구 결과와 일치됨을 확인할 수 있었다.
카이스퀘어 검정시험 결과 국내 원자력발전소의 년도별 원자로 비계획정지 사건수는 일정치 않음을 확인할 수 있었고, 역배열시험 결과 정지 사건 수가 점차 감소됨을 알 수 있었다. 회귀분석 결과 단순 선형회귀분석 보다 대수 선형 회귀분석이 실제 발생된 정지건수에 더 적합하다는 것이 나타났디..
594로 나타났다. 회귀분석 결과를 이용한 기본 경계치는 단순 선 형분석이 0.57, 대수 선형분석이 1.06으로 나타났다. 그러나 통상 경계치 설정은 95퍼센타 일(percentile) 값을 이용하여 설정하므로[ 2 ], 이를 이용하여 경계치를 설정하면 단순 평균 사건수가 정규분포를 따른다고 할 경우 기본 경 계치는 5.

후속연구

정리된 데이터와 각 발전소별 데이터를 이용한 분석이 필요하리라 판단된다. 또한 비균질 포아송 과정 (non-homogeneous Poission process: NHPP)에서 고장율 추정에 대한 연구도 더 필요하리라 판단된다.
대수 선형회귀분석을 이용한 예비적인 원자 로 비계획정지 기본 경계치는 3으로 설정하였다. 본 논문에서 분석한 원자로 비계획정 지 사건은 주기별로 수집된 데이터를 사용했기에 일성부분 한계점이 있다. 추후 원자로 비계획정지 사건에 대해 연도별로 수집.

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