최종연구보고서 KAERIRR-24962004

원자력 험도 리기술 개발Development of Risk Management Technology

험도 정보 활용 기반 기술 개발Development of Risk-Informed Application Technology

연구기

한국원자력연구소

과 학 기 술 부

제 출 문

과 학 기 술 부 장 귀하

본 보고서를 ldquo원자력 험도 리 기술 개발rdquo 과제(세부과제 ldquo 험도 정보

활용 기반 기술 개발rdquo)의 최종보고서로 제출합니다

2005 3 1

연구기 명 한국원자력연구소

연구책임자 양 언

연 구 원 강 일 김길유 안 일

이윤환 정우식 한석

황미정 김승환 김시달

박진희 박창규 임호곤

장승철 정 섭 정원

최선 한상훈 하재주

최종연구보고서 록985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138과제 리번호

해당단계연구기 한국원자력연구소 단계구분 23

연구사업명 사 업 명 원자력연구개발 장기계획사업

세부 사업명

연구과제명 과제명 원자력 험도 리기술개발

세부과제명 험도 정보 활용 기반 기술 개발

연구기 명(연구책임자)

한국원자력연구소

(양 언)

해당단계연구인력

내부 2074 MY연구비

정부 2133000 천원

외부 0 MY 민간 0 천원

계 2074 MY 계 2133000 천원

탁연구 연구기 연구책임자

국제공동연구 상 국명 상 국연구기 명 참여기업

색 인 어(각5개이상)

한 확률론 안 성 평가 최 험도 평가 기술 험도 정보 활용 PSA 표 모델 PSA 품질

어 Probabilistic Safety Assessment Best-estimate Risk Assessment Risk-informed Application PSA Standard Model PSA Quality

요약(연구결과를 심으로 개조식 500자 이내) 면수

1 연구개발목표 내용

∙ 험도 정보 활용에 사용 가능한 품질을 갖는 1단계 PSA 표 모델 개발 ∙기존 PSA 방법의 보수성 감을 한 최 험도 평가 기술 개발 ∙ 험도 정보 활용 의사 결정을 한 체계 험도 리 기반 기술 개발

2 연구결과

∙ 험도 정보 활용을 한 PSA 표 모델 개발 - 표 원 PSA 모델 등 평가 품질 개선 방안 도출 - ASME PSA Standard I+ 등 수 PSA 표 모델(PRiME-U34i) 개발 ∙최 험도 평가 기술 개발 - 1단계 PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법 개발 - 공유 계통을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가 방법 개발 - 12단계 PSA 시범 통합 모델 불확실성 평가 방법 개발 - 화재 분석 코드에 기반한 표 원 화재 험도 평가 수행 ∙ 험도 리 기반 기술 개발 - 험도 기반 구조 계통 기기 순 결정 체제 구축 시범 용 수행

3 기 효과 활용방안∙ 험도 정보 활용 규제를 한 규제 검증용 PSA 모델의 기반 모델로 활용 ∙PSA 모델 구조 계통 기기 순 결정 체제는 산업체 험도 정보 활용 과제에 활용

- i -

요 약 문

Ⅰ 제 목

험도 정보 활용 기반 기술 개발

Ⅱ 연구개발의 목 필요성

험도 정보 활용(Risk-informed Application RIA) 기술은 기존의 결정론 안

성 분석에 더하여 확률론 안 성 평가(Probabilistic Safety Assessment PSA)

장의 운 경험 등을 통하여 도출되는 원 의 정량 험도 정보를 활용하

여 원 의 안 성에 큰 을 미치는 요인들을 악하고 이에 한 효율

처 방안을 도출하여 원 의 안 성을 종합 으로 확보하고자 하는 방안이다

이와 같은 종합 험도 정보 활용을 통하여 원 의 안 에 실제 이 되는

요소에 하여서는 좀 더 강화된 안 조치를 취하며 반면에 원 의 안 에 실

제 향이 은 요소들에 하여서는 투자 재원을 감할 수 있다 따라서 이를

통하여 원 의 안 성과 경제성을 동시에 향상시킬 수 있다

재 미국 등 선진국에서는 이미 원 의 규제 설계 운 등 여러 분야에서

험도 정보를 주요 의사 결정 수단으로 활용하고 있으며 국내의 원자력 산업계

에서도 재 이의 도입을 활발히 추진하고 있는 상황이다

2001년도에 수립된 제2차 원자력 진흥종합계획에서도 험도 정보 활용의 요

성을 인식하여 2006년까지 성능 기 험도 정보를 활용한 규제 제도의 도

입과 PSA 기술의 고도화 종합 데이터베이스 체계 구축을 명시하고 있다

험도 정보 활용의 기본은 원 의 험도를 정확히 평가하고 그 결과를 효율

으로 활용하는 것이다 따라서 본 과제의 목 은 원 의 설계 운 정비 등

원 의 여러 요소를 종합 으로 고려하여 원 의 안 성을 정확히 평가할 수 있

는 (1) 고품질의 PSA 모델의 개발 (2) PSA 기술의 고도화 (3) 험도 정보

- ii -

의 체계 활용을 한 체제 구축 등을 수행하는 것이다 즉 본 과제의 목 은

장기 2단계 연구를 통하여 향후 국내에서 험도 정보 활용 기술을 실제 용

하기 한 기술 기반을 구축하는 것이다

Ⅲ 연구개발의 내용 범

본 과제의 내용 범 는 다음과 같이 크게 세 가지로 분류할 수 있다 (1)

험도 정보 활용을 한 PSA 표 모델 개발 (2) 최 험도 평가 기술 개

발 (3) 험도 정보의 체계 활용을 한 험도 리 기반 기술 개발 각

분야별 연구 내용 범 는 아래에 기술되어 있다

험도 정보 활용을 한 PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 내부사건 1단

계 PSA 표 모델(PRiME-U34i) 개발 검증

- Nuclear Energy Institute (NEI) PSA Peer Review Process Guidances

American Society of Mechanical Engineers (ASME) PSA Standard에

따른 PSA 모델 품질 평가 기존 PSA 모델의 취약 악 보완 방안 도

출

- 미국 최신 기사건 빈도 국내 불시정지 이력 반 기사건 빈도 재평

가

- 발 소 장 운 황에 따른 고장수목 개선

- 기존 고장수목에 모델 되어 있지 않던 제어 부분 고장수목 개발

- 국내 고유 기기 신뢰도 자료 반

- 최신 미국 공통원인고장 자료 평가 방법 반

- 표 인 오류 평가 방법에 따른 인 오류 확률 재평가

- 최 열수력코드 MARS를 이용한 사고경 재분석

- 개발된 PSA 모델의 품질 재평가 외부 문가 독립 검토 시행

- 허용정지시간 재평가를 통한 개발 모델 활용성 검증

최 험도 평가 기술 개발

- iii -

- 계통 배열 변화를 반 할 수 있는 고장수목 기반 기사건 빈도 재계산 방법

개발

- 다 호기 AAC DG(Alternative AC Diesel Generator) 공유 특성을 반 한

SBO(Station Blackout) 향 평가 방법 개발 여러 호기간 AAC DG 공유에

따른 부지 종합 험도 평가

- 1단계 PSA 정량화 결과 불확실성 평가방법 개발

- 12단계 PSA 통합 방법 개발 시범 모델 구축

- 화재 험도 보수성 감을 하여 화재 분석 코드를 이용한 표 원

화재 험도 재평가

험도 리 기반 기술 개발

- 계통 수 요도 평가 방법 개발

- 문가 의견 추출 방법 련 설문지 개발

- 안 주입 계통 냉각수 계통에 한 차등 품질 보증 시범 용

Ⅳ 연구개발결과

본 과제의 첫 번째 연구개발 결과는 험도 정보 활용을 한 ASME PSA

Standard I+ 등 수 의 1단계 PSA 표 모델(PRiME-U34i)을 개발한 것이다

본 연구 과제에서는 먼 울진 3 4호기 PSA 모델에 하여 ASME PSA

Standard와 NEI PSA Peer Review Process Guidances에 기반을 두어

PSA 모델 품질 등 평가를 수행하 다 품질 개선 의 울진 3 4호기 PSA

모델은 ASME PSA Standard를 기 으로 하 을 때 체 검토 항목 약

35 정도가 II 등 미만인 것으로 단되었다 모델 품질 평가 결과를 기반

으로 PSA 모델의 주요 요소별 품질 개선 사항을 도출하고 이에 따라 품질

개선 작업을 수행하 다

품질 개선 후 PRiME-U34i의 품질 재평가 작업을 수행하 다 본 과제를 통

하여 개발된 PRiME-U34i의 품질 향상은 ASME PSA Standard에 기반을 둔

- iv -

것으로 PRiME-U34i의 품질 개선 결과에 하여 국내외 문가의 검토를 통

하여 객 성을 검증 받았다

품질 개선 작업 결과 PRiME-U34i는 ASME PSA Standard을 기 으로

체 항목의 90 이상이 II 등 이상을 만족시키는 것으로 나타났다

본 과제의 두 번째 연구개발 결과는 다양한 최 험도 평가 기술의 개발이다

기존 PSA 에서는 기사건 발생이 고장수목의 형태로 표 된 경우 (1) 기

사건 고장수목들을 미리 정량화하여 발생빈도 값을 구한 후 (2) 노심손상

고장수목에 입하고 (3) 노심손상 고장수목을 정량화하여 발생빈도를 계산

하는 복잡한 계산 과정을 거쳐 왔다 이는 발 소 기기 배열이 변경되는 경

우 여러 번의 정량화가 필요함을 의미하는 것으로 한 하나의 기기 고장이

기사건 고장수목과 노심손상 고장수목 두 곳에 나타나기 때문에 기기

요도 계산에도 문제 을 유발하여 왔다 따라서 본 과제에서는 기사건 고

장수목과 노심손상 고장수목을 동시에 모델링하고 한번에 정량화를 할 수

있는 방법을 개발하 다

기존에는 AAC DG와 같이 여러 원 이 공유하는 기기가 원 의 험도에 미

치는 향을 정확히 모사하지 못하여왔다 따라서 본 과제에서는 여러 호기

간에 AAC DG를 공유함에 따라 발생하는 복잡한 상호 의존성을 고려하여

개별 원 부지 종합 험도를 평가할 수 있는 방법을 개발하 다 본 연

구의 결과는 다 호기 간에 공유되는 다른 기기의 향 평가에도 용될

수 있다

12단계 PSA 통합모델은 2단계 험도 척도(LERF LLRF 등)에 한 발

소 배열 변화의 향을 직 으로 평가하는 데 매우 유용한 모델이다 따라

서 본 연구를 통하여 12단계 PSA 모델을 단일 모델로 통합하기 한 방법

론 차를 개발하 다

기존의 화재 험도 분석 시에는 화재가 발생한 방에 치한 모든 기기의 기

- v -

능이 상실된다는 매우 보수 가정을 사용하여 왔다 따라서 이와 같은 보수

성의 감을 하여 CFAST 화재 분석 코드를 사용하여 표 원 화재

험도를 재평가하 다 평가 결과 CFAST 화재 분석 코드의 사용은 화재

험도 평가에서 나타나는 보수성을 크게 감시킬 수 있는 것으로 나타났다

1단계 PSA의 정량화 결과는 작은 확률 값을 갖는 수많은 사건 집합들의 합

으로부터 구해진다 그러나 PSA가 시작된 이후 정량화 작업을 통하여 구해

진 값이 과연 정확한 값에 수렴된 값인지 아니면 수렴 의 간 값인지에

한 논란이 계속되어 왔었다 본 연구에서는 PSA 정량화 결과의 수렴 여

부를 악할 수 있는 새로운 PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법을 개발

하 다 이는 세계 으로도 요한 연구 결과로 단된다

본 과제의 세 번째 연구개발 결과는 험도 정보의 체계 활용을 한 체제의 구

축이다

재까지는 험도 정보 활용에서 요구되는 주요 SSC(Structure System amp

Component) 선정 시 공통원인고장을 포함하는 경우의 기기 RAW(Risk

Achievement Worth)를 구하는 방법에 하여서는 미국에서도 오랫동안 논

란이 있어온 상황이다 본 연구에서는 RAW=1+(1-P)PFV(P=사건확률

FV=Fussell-Vesley 요도) 식을 사용하여 공통원인고장을 포함하는 경우

에도 미국 산업체에서 사용되는 기존 방법에 비해 해석 RAW 값에 가장

근사한 RAW를 구할 수 있는 방법을 개발하 다

험도 정보를 활용하여 SSC의 요도 순 를 결정하기 해서는 PSA 결과

와 더불어 문가 의견에 의해 결정된 SSC 요도 순 결과도 같이 사용

된다 그러나 기존에는 SSC 요도 순 결정에 참여하는 문가의 구성

수 질문 방식 등에 따라 그 평가 결과에 많은 차이가 있어 왔다 따라

서 본 연구에서는 보다 합리 이고 객 으로 각 문가의 의견을 추출하

고 취합하기 하여 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법의 장 을 결합

한 Delphi 방법을 기반으로 험도 정보 활용을 한 문가 의견 추출취합

- vi -

방법을 개발하 다

에서 개발한 요도 평가 방법 문가 의견 추출취합 방법을 사용하여

차등 품질 보증 시범 용을 수행함으로써 개발된 방법이 실제 용에 타당

함을 검증하 다

Ⅴ 연구개발결과의 활용계획

본 연구에서 개발하고 있는 PRiME-U34i는 2002년 9월에 체결된

KAERI-KINS 연구 력 정을 통하여 이미 KINS에서 규제검증모델의

기반모델로 사용하고 있다

한 연구소와 산업체간의 기술 이 계약을 통하여 PRiME-U34i의 기 모

델이 력연구원의 험도 정보 활용 가동 검사 과제 한수원의 울진 3

4호기 기술 지침서 개선 과제에 사용되고 있으며 향후 이들 모델이

PRiME-U34i의 최종 모델로 치될 것으로 상된다

아울러 본 과제를 수행하며 얻은 PSA 품질 평가 기술과 경험을 기반으로 이

미 고리 3 4호기 PSA 품질 향상 과제에서 독립 평가 탁 과제를 받아 수

행하고 있으며 산업체에서 수행 인 정비 규정 기술 개발 과제에서는 본

과제에서 개발한 문가 의견 추출 방법을 이용하여 련 문가 의견을 추

출통합하고 있는 상황이다

앞에서 보듯이 본 과제의 연구 결과는 이미 다양한 분야에서 활용되고 있으

며 향후 본 연구 결과의 활용성을 더욱 증 하기 하여 3단계 장기 연구

를 통하여 2단계 연구 결과의 확장 활용 연구를 계속 수행할 정이다

- vii -

SUMMARY( 문요약문)

Ⅰ The Project Title

Development of Risk-Informed Application Technology

Ⅱ The Objectives and Importance of Projects

Recently under the de-regulation environment nuclear industry has

attempted various approaches to improve the safety and economics of

Nuclear Power Plants (NPPs) One of these efforts is the risk informed

application (RIA) This approach uses the risk information as a means to

manage the resources for the effective and efficient operation of NPP

In USA the RIA is being already used in the regulation design and

operation of NPPs Japan and France have tried to introduce the RIA into

their countries for the similar purposes In Korea there have been

several attempts to introduce the RIA into NPP operations as well For

instances several projects are on going now such as the extension of

AOT (Allowed Outage Time)STI (Surveillance Test Interval) of RPS

(Reactor Protection System)ESFAS (Engineering Safety Features

Actuation System) RI-ISI (Risk-informed In-service Inspection) etc

In the RIA the PSA quality and the process for the risk-informed

decision making are very essential elements However in Korea there

have been no attempts to evaluate the quality of PSA model itself and

there is no framework for the risk-informed decision making either

Therefore in this research project we aim at developing (1) a PSA

standard model for KSNP (Korea Standard Nuclear Power Plant) (2) new

- viii -

methodologies to reduce the uncertainty of PSA and (3) a risk-informed

decision making framework in order to establish the basis of the RIA in

Korea

Ⅲ The Scope and Contents of the Project

As mentioned before the main purpose of this research project is to develop

(1) a PSA standard model for KSNP (2) new methodologies to reduce the

uncertainty of PSA and (3) a risk-informed decision making framework

To develope a PSA standard model for KSNP we have evaluated the

quality of the PSA model for Ulchin units 3amp4 based on the American

Society of Mechanical Engineers (ASME) PSA Standard and Nuclear

Energy Institute (NEI) PSA Peer Review Process Guidances Based on

the evaluation results of the PSA quality we have derived what items

should be improved to upgrade the quality of the PSA model and how

they can be improved From these we have developed a PSA standard

model for KSNP called PRiME-U34i with the quality of ASME PSA

Standard Capability Category I+

The PSA has various sources of uncertainty To extend the scope of the

RIA such uncertainties must be reduced to a manageable level For this

we have developed some new PSA methodologies in various areas such

as the quantification method of initiating event fault tree the framework

to combine Level 1 and 2 PSA models the re-assessment of fire risk

using the CFAST code etc

We need a systematic decision making framework for the efficient RIA

Without such a decision making framework we cannot introduce the RIA

into the real world So we have developed a risk-informed decision making

- ix -

process and some new importance measures for the classification of

structure system and component (SSC)

Ⅳ The Results of the Study

Development of a PSA standard model with the quality of ASME PSA

Standard Capability Category I+

- Evaluation of the PSA quality based on NEI PSA Peer Review

Process GuidancesASME PSA Standard

- Update of the documentation Development of the detailed quality-control

(QC) procedures for the PSA elements including fault tree analysis

human reliability analysis and common cause failure analysis

- Update of the PSA data

A Implementation of the Korean equipment reliability data

B Implementation of Korean experiences in estimating the

frequencies of initiating events

- Update of the PSA model

A Thermal-hydraulic (TH) analysis of the significant accident

sequences using the new best-estimate TH Code MARS

B Re-analysis of important human errors by applying the

standardized Korean Human Reliability Analysis (HRA) methodology

C Common cause failure (CCF) analysis by using the α-factor

method with new CCF data

D Revision of fault trees based on the updated QC procedures new

HRA and CCF results

Development of new methodologies to reduce the uncertainty of PSA

- Development of a methodology to quantify the fault trees of initiating

- x -

events and mitigation systems simultaneously

- Development of a methodology to assess the effect of systems

shared by several units e g AAC DG (Alternative AC Diesel

Generator)

- Development of a new measure to judge the numerical convergency

of Level 1 PSA results

- Development of a new frame to combine the Level 1 and 2 PSA

model into a unified PSA model

- Re-assessment of fire risk using a fire computer code CFAST

Development of a risk-informed decision making framework

- Development of new method and measures to assess the importances

of systems with common cause failures

- Development of a framework for eliciting and combining the experts

opinions consistently

Ⅴ The Proposal for the Future Applications

The research results of this project are already used in various areas of

the RIA The PRiME-U34i has been already provided to the regulatory

body as the basic model for the development of the regulatory PSA

model This model is being also used in the RIA projects of the Korean

nuclear industries such as the RI-ISI project etc

The developed risk-informed decision making framework has been used to

collect and combine the experts opinions in an industry project for the

implementation of the maintenance rule in Korea

- xi -

CONTENTS( 문 목 차)

Summary (Korean) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot i

Summary middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot vii

Contents middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xi

Contents (Korean) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xv

Contents of Tables middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xix

Contents of Figures middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xxii

Chapter 1 Introduction of the Project middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 1

Section 1 Background and Importance middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 1

Section 2 Objectives and Contents middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 2

Chapter 2 The Current State-of-the-Art of the Related Technology middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 6

Chapter 3 Contents and Results of the Project middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

Section 1 Development of the Level 1 PSA Standard Model middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

1 Introduction middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

2 Quality Assessment of the Ulchin Units 3amp4 PSA Model middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 14

A Quality Assessment of the KSNP PSA Model (Before Improvement)14

B Quality Assessment of the KSNP PSA Model (After Improvement) middot 19

3 Re-estimation of the Initiating Events Frequencies middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 22

4 Improvement of the Event Tree Models middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 37

A Assessment of the Major Accident Sequences and Sucess Criteria 37

B Sensitivity Studies of the Improved Accident Sequences and Sucess

Criteria middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 53

5 Improvement of the Fault Tree Models middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 57

A Supplement of the Documentation middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 57

B Update of the System Fault Trees middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 59

6 Re-estimation of the Human Errors middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 70

- xii -

A Human Reliability Analysis of Pre-Accident Human Errors middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 70

B Human Reliability Analysis of Post-Accident Human Errors middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 73

7 Estimation of the Common Cause Failures middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 81

A Review of the Modeling Approach of the CCF middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 81

B Development of the Procedure Guide for the CCF Estimation middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 83

C Application of the α-factor Method middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 87

Section 2 Development of the Best-estimate Risk Assessment Technologies93

1 Development of the PSA Technology for the Initiating Events middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 93

A Single Quantification of Initiator and System FTs to Reflect System

Arrangement middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 93

B Validation of the Developed Method middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 95

2 Uncertainty Estimation of the Quantified PSA Results middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 96

A Introduction middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 96

B Prediction Method of the Truncation Errors middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 97

C An Application Example middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 104

3 Integrated Risk Estimation of a Site Considering Multi Shared-Systems109

A Introduction middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 109

B Method middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 109

C CDF and SBO Frequency Estimation with the shared AAC DG middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 113

D Integrated Risk Estimation of a Site Considering Shared-Systems 115

4 Development of the Level 2 PSA Technology middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 116

A Development of the Level 2 Uncertainty Assessment Technology 116

B Plant-specific Impact of the Dynamic Pressures on CF Modes middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 122

5 Development of an Integrated Level 1 amp 2 PSA Model middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 126

A Development of the Level 1 amp 2 Integration Technology middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 126

B Development of the Plant-specific Integrated Level 1 amp 2 PSA Model133

6 Fire Code-based Fire Risk Assessment for KSNPs middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 139

A Characteristics Analysis of the Fire Modeling Codes middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 139

- xiii -

B Determination of the Optimal Variables of CFAST middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 140

C Fire Risk Assessments of the Fire Areas Using CFAST middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 145

D Fire Risk Assessment of the HPSI Pump Room Using FDS middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 147

E CCDP Estimations of the Fire Areas middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

Section 3 Development of the Basic Technologies for the Risk-Informed

Management middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

1 Development of the System Level Importance Measure middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

A Components RAW Estimation Method including CCF middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

B ERAW (Expected RAW) Importance middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 161

2 Development of the Standard Elicitation Method of the Expert Opinions162

A Review of the Current Expert Opinions Elicitation middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 162

B Development of an Expert Opinions Elicitation Method middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 164

3 Development of the Systematic Procedure for the SSC Ranking middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 174

A Constitution of the Expert Panel middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 175

B Development of the Question Sheet middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 176

C Detail Description on the Questions middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 177

D Reference Guide for the Assignment of the Estimation Value middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 179

E Deterministic Safety Importance Decision by the Expert Opinion middotmiddot 181

4 An Application Example for the Ranking of the SSC middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 182

A An Application Example of the GQA (Option 2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 182

B An Expansion of the SSCs Prioritization to the Other Areas middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 192

5 Re-estimation of the AOT Extension Using the PRiME-U34i middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 194

A Acceptance Criteria and Risk Estimation Method for the Modification

of the AOT middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 194

B Results middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 195

Chapter 4 Degree of Achievement and Contribution to Related-Areas middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

Section 1 Degree of Achievement middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

1 Development of the PSA Standard Model for the RIA middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

- xiv -

2 Development of the Best-estimate Risk Assessment Technologies middotmiddotmiddot 197

3 Development of the Basic Technologies for the Risk-Informed

Management middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 198

Section 2 Contribution to Related-Areas middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 203

Chapter 5 Proposals for the Applications middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 206

Chapter 6 Scientific and Technical Information Obtained via the Project middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 210

Section 1 Foreign Information middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 210

Section 2 Domestic Information middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 216

- xv -

목 차

요 약 문 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot i

SUMMARY ( 문) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot vii

CONTENTS ( 문) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xi

목 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xv

표 목 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xix

그 림 목 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xxii

제 1 장 연구개발과제의 개요 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 1

제 1 연구배경 필요성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 1

제 2 연구개발의 목 내용 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 2

제 2 장 국내외 기술 개발 황 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 6

제 3 장 연구개발 수행 내용 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

제 1 1단계 PSA 표 모델 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

1 개요 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

2 울진 3 4호기 PSA 모델 품질 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 14

가 표 원 PSA 모델 등 평가(모델 개선 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 14

나 표 원 PSA 모델 등 평가(모델 개선 후) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 19

3 기사건 빈도 재평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 22

4 사건수목 개선 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 37

가 최 열수력 코드를 이용한 주요 사고경 성공기 분석 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 37

나 사고경 성공기 변경에 따른 민감도 분석 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 53

5 고장수목 개선 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 57

가 문서화 보강 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 57

나 계통 고장수목 수정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 59

6 인간 신뢰도 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 70

가 사고 인 오류 인간신뢰도분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 70

나 사고 후 인 오류 인간신뢰도분석 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 73

- xvi -

7 공통원인고장 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 81

가 공통원인고장 모델 방법 조사 방법론 검토 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 81

나 공통원인고장 분석 수행 차서 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 83

다 α-factor 방법 용성 검토 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 87

제 2 최 험도 평가 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 93

1 기사건 PSA 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 93

가 PSA 기사건 재검토 계통 배열 변화 향 평가 방법 개발middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 93

나 배열 변화 반 기사건 빈도 평가 방법 검증middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 95

2 PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법 개발middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 96

가 개요 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 96

나 삭오차 측 방법 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 97

다 개발된 방법의 용middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 104

3 공유 계통을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 109

가 개요 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 109

나 분석 방법 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 109

다 AAC DG 공유 계통의 SBO 발생빈도노심손상 빈도 향 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 113

라 공유 계통을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 115

4 2단계 PSA 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 116

가 2단계 PSA 불확실성 평가 방법 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 116

나 발 소 특징 인 격납건물 동 가압 향 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 122

5 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 126

가 1단계 2단계 PSA 모델 통합 방안 개발middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 126

나 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 133

6 화재분석코드에 기반한 표 원 화재 험도 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 139

가 화재모델링 코드 특성 분석 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 139

나 CFAST 최 변수 설정 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 140

다 CFAST를 이용한 원 화재구역의 안 성 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 145

라 FDS를 이용한 고압안 주입펌 실의 화재 험도 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 147

- xvii -

마 분석 상 구역의 CCDP 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

제 3 험도 리 기반 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

1 계통 수 요도 척도 개발middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

가 공통원인고장 포함시의 기기 RAW 계산 방법 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

나 ERAW (Expected RAW) 요도 제시 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 161

2 문가 의견 추출 표 방법 개발middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 162

가 기존 문가 의견 추출 방법 조사middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 162

나 문가 의견 추출 방법 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 164

3 구조 계통 기기 순 결정 체제 구축 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 174

가 문가 원 구성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 175

나 질문 설문지 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 176

다 질문에 한 상세 설명 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 177

라 평가치 할당 시 참고 지침 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 179

마 문가 단에 의한 결정론 안 요도 결정 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 181

4 구조 계통 기기 순 결정 체제 시범 용 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 182

가 GQA(Option 2) 시범 용 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 182

나 SSC 우선 순 결정 체제의 활용성 확 방안 도출 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 192

5 표 원 PSA 표 모델을 이용한 허용 정지시간 연장 재평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 194

가 허용정지시간 변경에 한 험도 평가 방법과 승인 기 치 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 194

나 험도 평가 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 195

제 4 장 연구개발 목표 달성도 련 분야에의 기여도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

제 1 연구개발 목표 달성도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

1 험도 정보 활용을 한 PSA 표 모델 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

2 최 험도 평가 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

3 험도 리 기반 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 198

제 2 련 분야에의 기여도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 203

제 5 장 연구개발결과의 활용계획 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 206

제 6 장 연구개발과정에서 수집한 과학기술정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 210

- xviii -

제 1 국외 정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 210

제 2 국내 정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 216

- xix -

표 목 차

표 1 ASME PSA StandardNEI PPRP Guidances 검토 분야 요건 수 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 15

표 2 ASME PSA Standard 기반 분야별 개선 검토 결과 등 별 요건수 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 16

표 3 NEI PPRP Guidances 기반 분야별 개선 검토 결과 등 별 요건수 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 16

표 4 EPRI 분류기 에 따른 국내 원 (월성제외) 정지사건 발생수 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 23

표 5 울진 3 4호기의 새로운 기사건 빈도middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 36

표 6 ASC 분석을 한 MARS 21 주요 변수 설정치 가정 사항 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 39

표 7 SGTR 분석을 한 울진 3 4호기 주요 가정 사항(기본 사고경 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

표 8 PSA 모델링을 한 LOCA 그룹 분류의 3가지 주요 안 기능별 분류 특징middotmiddotmiddot 48

표 9 LOCA 사고군에 한 기존 모델과 열수력 분석에 의한 성공기 비교 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 50

표 10 LOCA 사고군 재평가시 노심손상 민감도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 53

표 11 소형 LOCAHPSI 실패 사고경 ASC 운 에 한 민감도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 53

표 12 사고경 성공기 변경에 따른 민감도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 55

표 13 AIMS 입력 황 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 59

표 14 고압안 주입계통의 이용불능도 분석 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 68

표 15 수동밸 의 잠재 사고 인 오류 검토결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 71

표 16 사고 인 오류의 상세 정량화 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 72

표 17 이 PSA 모델에서 변경된 사고 후 인 오류 사건 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 74

표 18 기사건별 충 방출운 의 기본사건과 가압기 개방시간 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 75

표 19 사고 후 인 오류 상세 정량화 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 75

표 20 사고 후 인 오류 상세 정량화 계산서(입력정보) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 76

표 21 사고 후 인 오류 상세 정량화 계산서(출력정보) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 77

표 22 사고 후 인 오류 종속성 상세 평가 계산서 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 80

표 23 공통원인 기본 사건 그룹 분류표middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 84

표 24 α-Factor에 한 일반 자료 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 87

표 25 연계 인자와 기기 연결 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 88

표 26 기기냉각수계통에 한 모수 평가치와 CCF 확률 값 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 88

- xx -

표 27 기기냉각수계통 공통원인고장 정량화 결과 비교 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 89

표 28 CCF Factor 재평가 결과(일부 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 91

표 29 CCF 평가에 따른 민감도 분석 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 92

표 30 계통 상태에 따른 SBO 사건(2 unitssite 1 AAC DGsite) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 110

표 31 AAC DG 공유계통 험도 평가에 사용된 데이터 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 114

표 32 AAC DG 공유에 따른 부지 험도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 115

표 33 불확실성 인자별 특성 구분 지침 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 117

표 34 기존 정형화된 문가 의견 도출방법 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 119

표 35 정량 인 문가 의견 통합방법 주요 고려사항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 120

표 36 12단계 서로 다른 수 의 정량화 입력에 한 통합 지침middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 122

표 37 격납건물 동 향 평가를 한 기존 방법론 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 124

표 38 울진 3 4호기 2단계 PSA에 고려된 격납건물 특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 125

표 39 동 가압의 향 평가를 한 2단계 PSA 모델링 정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 125

표 40 동 가압의 향 평가를 한 울진 3 4 사고경 압력정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 126

표 41 12단계 해도척도 함수개발을 한 단계별 Matrix middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 129

표 42 울진 3 4호기 통합 PSA 모델의 구조(PDSFSTCFLERFLLRF) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 134

표 43 울진 3 4호기 통합 PSA 모델 개발에 사용된 2단계 PSA 모델 정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 135

표 44 기존방식과 통합방식에 의한 정량화 결과 비교(울진 3 4) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 137

표 45 화재모델링 코드 특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 140

표 46 경유(Diesel Oil)의 화재 련 특성값 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 141

표 47 화재 험도 민감도 분석 Case 분류 설정조건 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 142

표 48 각 화재구역별 CCDP 변화 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 150

표 49 NEI의 요도 정 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 153

표 50 13 성공논리 제 계통의 기본사건 확률middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 157

표 51 13 성공논리 제 계통의 각 고장모드들의 RAW와 FV middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 158

표 52 세가지 방법에 따른 안 요 SSC 개수 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 161

표 53 복잡성에 따른 구조화 기법의 필요성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 168

표 54 Sherman Kent의 등 척도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 172

- xxi -

표 55 선정된 질문 설문 양식 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 177

표 56 평가치 할당 기 참고 표 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 180

표 57 최종 안 등 분류기 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 181

표 58 HPSI ESW 계통 평가 상 기능 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 182

표 59 삭치에 따른 요도 정보 제공 기기 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 188

표 60 분류별 소속 기기 수(HPSI) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 189

표 61 분류별 소속 기기 수(ESW) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 190

표 62 Expert Panel 결정에 따른 HPSI 계통의 분류 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 192

표 63 Expert Panel 결정에 따른 ESW 계통의 분류 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 192

표 64 AOT 변경에 한 험도 평가 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 196

- xxii -

그 림 목 차

그림 1 연도별 주요 연구 내용 연계 계 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 5

그림 2 PRiME-U34i 개발 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 13

그림 3 PSA 모델 개선 업무별 CDF 향 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 13

그림 4 ASME PSA Standard 기반 총 평가 결과(개선 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 17

그림 5 NEI PPRP Guidances 기반 총 평가 결과(개선 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 17

그림 6 ASME PSA Standard 기반 요건별 평가 결과(개선 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

그림 7 NEI PPRP Guidances 기반 요건별 평가 결과(개선 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

그림 8 ASME PSA Standard 기반 총 평가 결과(개선 후) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 20

그림 9 NEI PPRP Guidances 기반 총 평가 결과(개선 후) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 20

그림 10 ASME PSA Standard 기반 요건별 평가 결과(개선 후) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 21

그림 11 NEI PPRP Guidances 기반 요건별 평가 결과(개선 후) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 21

그림 12 울진 3 4호기 CDF에서 각 기사건의 비 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 36

그림 13 표 원 소형 LOCA용 수치모델구조의 개념도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 38

그림 14 원자로출력 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 15 가압기 SG 돔 압력 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 16 556degChr 냉각율과 실제 냉각율middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 17 노심 Hottest 노드에서의 Heatup middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 18 SG 노심 강수 수 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 19 ADV 제어에 따른 개구율 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 20 LPSI 주입량 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 41

그림 21 ASC 운 에 한 압력 핵연료 온도 거동특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 41

그림 22 ADV 제어 방식에 따른 향 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 43

그림 23 ASC 개시 시간에 따른 향 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 44

그림 24 HPSI 상실을 동반한 SGTR 세 가지 경우에 한 압력 거동 특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 46

그림 25 형 LOCA 분류를 한 분석 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 48

그림 26 소형 LOCA 분류를 한 분석 결과(2 inch LOCA의 거동 특성) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 49

- xxiii -

그림 27 MSLB 사고시 출력 특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 50

그림 28 울진 3 4호기 MSLB 사건시 가장 심각한 경우의 반응도 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 51

그림 29 표 원 MFLB시 RCS 계통 압력거동 특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 52

그림 30 각 사고경 에 한 민감도(ΔCDF) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 56

그림 31 ESFAS-ARC PCS 모델링 지침 개발 과정 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 62

그림 32 Risk Monitor용 PSA 모델상의 IampC 모델링 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 63

그림 33 일반 인 CCF 분석 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 83

그림 34 CCF 모수 추정 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 83

그림 35 동일 기기가 다른 CCF 그룹에 속하는 경우의 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 85

그림 36 AFW Pump(FTS) CCF의 α3의 후분포 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 90

그림 37 표 원 의 CCW 계통 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 95

그림 38 정 사건 확률과 삭치와의 계 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 102

그림 39 삭치에 따른 정 사건 확률 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 105

그림 40 삭치에 따른 최소단 집합들의 개수 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 105

그림 41 삭치에 따른 삭 오차 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 106

그림 42 삭치에 따른 삭 불확실성 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 106

그림 43 삭치에 따른 요 기본사건들의 갯수 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 107

그림 44 SBO 발생빈도 계산을 한 고장수목middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 113

그림 45 AAC DG 공유에 따른 SBO 험도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 114

그림 46 2단계 PSA 련 연도별 연구수행 항목 연구결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 116

그림 47 서로 다른 불확실성 인자의 통합 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 118

그림 48 제시된 정형 인 5단계 도출방법 비정형 방법 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 121

그림 49 울진 3 4호기 격납건물 손확률에 한 동압의 향 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 124

그림 50 1단계 MCS 를 통한 12단계 PSA 모델 통합체제 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 127

그림 51 험도 Matrix를 이용한 12단계 모델통합 과정 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 130

그림 52 기존 방식으로 정량화된 울진 3 4호기 STC 발생빈도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 136

그림 53 12단계 PSA 통합모델 시범 용 결과(STCFs) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 137

그림 54 12단계 PSA 통합모델 시범 용 결과(LERFLLRF) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 138

- xxiv -

그림 55 온도변화의 비교(Case1) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 143

그림 56 경계층 높이의 변화 비교(Case1) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 143

그림 57 온도변화의 비교(Case2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 144

그림 58 경계층 높이의 변화 비교(Case2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 144

그림 59 온도변화의 비교(Case 3) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 145

그림 60 경계층 높이의 변화 비교(Case 3) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 145

그림 61 주요 안 계통 펌 실의 상부층 가스 온도middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 146

그림 62 HPSI 펌 실의 모델 구성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 147

그림 63 열 A 온도변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

그림 64 열 B 온도변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

그림 65 열 C 온도변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

그림 66 열 D 온도변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

그림 67 각 화재구역별 CCDP 변화 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 150

그림 68 13 성공논리 계통의 고장수목의 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 156

그림 69 문가 의견 추출 Frame middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 166

그림 70 간략화한 고압안 주입계통 PampID middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 185

그림 71 간략화한 기기냉각해수계통 PampID middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 186

그림 72 심층방어(Defence-In-Depth) Matrix middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 187

- 1 -

제 1 장 연구개발과제의 개요

제 1 연구배경 필요성

기존에는 보수 가정에 근거한 결정론 인 분석에 의존하여 원자력 설비의 안

성을 확보하여 왔다 그러나 이와 같은 방법은 지나친 보수 가정의 사용 등으로 인

하여 원자력 산업의 경제성을 하시키는 주요 원인이 되어 왔다

근래에 들어 그동안 원자력 기술의 발 과 더불어 원 의 안 을 하는 주요

원인들에 한 좀 더 실제 인 험도 분석이 가능하게 되었다 이에 따라 원자력 계

는 이와 같은 원 의 정확한 험도 분석 결과를 활용하여 기존의 결정론 분석에서

나타나는 보수성을 임으로써 원 의 안 성과 경제성을 제고하려는 노력을 하게 되

었다

험도 정보 활용(Risk-informed Application RIA) 기술은 기존의 결정론 안

성 분석에 더하여 확률론 안 성 평가(Probabilistic Safety Assessment PSA)

장의 운 경험 등을 통하여 도출되는 원 의 정량 험도 정보를 활용하여

원 의 안 성에 큰 을 미치는 요인들을 악하고 이에 한 효율 처 방안을

도출하여 원 의 안 성을 종합 으로 확보하는 방안이다

이와 같은 종합 험도 정보 활용을 통하여 원 의 안 에 실제 이 되는

요소에 하여서는 좀 더 강화된 안 조치를 취하며 반면에 원 의 안 에 실제

향을 미치지 않는 요소들에 하여서는 투자 재원을 감할 수 있으므로 이를 통하여

원 의 안 성과 경제성을 동시에 향상시킬 수 있다

재 미국 등 선진국에서는 이미 원 의 규제 설계 운 등 여러 분야에서

험도 정보를 주요 의사 결정 수단으로 활용하고 있는 상황이다 국내의 원자력 산업계

에서도 재 이의 도입을 활발히 추진하고 있는 상황이다

이와 같이 험도에 기반을 둔 원 의 설계 운 규제 기술은 원 의 안 성

- 2 -

경제성을 가장 합리 이고도 효율 으로 향상시킬 수 있는 방법으로 향후 기존 원

의 계속 운 신규 원 의 지속 건설에 비하여서도 국내에서 반드시 개발되어야

하는 기술이다

험도 정보 활용의 기본은 원 의 험도를 정확히 평가하는 것으로 이를 해

서는 원 의 설계 운 정비 등 원 의 여러 요소를 종합 으로 고려하여 원 의

안 성을 확률론 으로 평가하는 PSA 기술의 고도화가 가장 시 한 상황이다

2001년도에 수립된 제2차 원자력 진흥종합계획에서도 험도 정보 활용의 요

성을 인식하여 2006년까지 성능 기 험도 정보를 활용한 규제 제도의 도입과

PSA 기술의 고도화 종합 데이터베이스 체계 구축을 명시하고 있다

따라서 장기 2단계 연구를 통하여 향후 국내에서 험도 정보 활용 기술을 실

제 용하기 한 기술 기반을 조속히 구축할 필요가 있다

제 2 연구개발의 목 내용

험도 정보 활용의 성공 도입을 해서는 PSA 모델을 이용한 의사 결정의 정

확성이 확보되어야 한다 미국에서는 이를 하여 미국의 규제 기 인 Nuclear

Regulatory Committee(NRC)와 미국 기계학회(American Society of Mechanical

Engineers ASME)를 심으로 각 활용 목표에 따라 PSA 모델이 갖추어야 하는 품질

을 규정하는 PSA 모델의 기 (PSA Standard)을 개발하고 있다 그러나 국내에서는

아직 험도 정보 활용을 한 PSA 모델의 품질에 한 검토가 이루어진 바가 없었

다 따라서 국내에서도 재 국내에서 사용되고 있는 PSA 모델을 검토하여 재의

PSA 모델이 험도 정보 활용에 사용될 수 있는 범 를 악할 필요가 있으며 아울

러 PSA 모델의 취약 을 악하여 험도 정보 활용의 용 범 에 따라 PSA 모

델의 품질을 히 향상시킬 필요가 있다

향후 험도 정보 활용의 범 는 더욱 확 되어 갈 것으로 상되며 이에 따라

기사건의 정확한 도출과 발생 빈도의 평가 여러 호기가 공유하는 기기 계통의

- 3 -

향 평가 외부 사건 2단계 PSA 방법론의 취약 보완 등 재의 PSA 방법이 갖

고 있는 여러 문제 에 한 해결이 필요한 상황이다 이와 같은 분야에 해서 재

선진국에서는 많은 연구가 진행되고 있는 상황이나 국내에서는 그동안 설계 원 을

심으로 PSA 기술이 개발되어 왔으므로 이와 같은 기본 인 부분에 취약 을 갖고

있는 상태이다 따라서 원자력 산업이 가장 활발한 나라의 하나인 우리로서는 장기

연구 등을 통하여 이와 같은 부분의 기술 개발을 극 으로 추진할 필요가 있다

험도 정보 활용의 다른 요한 요소 의 하나는 험도의 평가 결과를 어

떻게 활용하는가하는 것이다 즉 lsquo 험도 정보를 어떤 방식으로 활용하여 요한 안

문제 이에 한 효과 인 안을 히 도출할 것인가rsquo 하는 문제가 해결되어야

한다 이 문제는 재 국내외 공히 뚜렷한 해결책을 갖고 있지 못한 상태로 미국의 경

우는 주로 문가의 공학 단을 많이 사용하여 왔다 그러나 험도 정보의 활용

범 가 단순히 기기 계통의 검사 주기 연장 등이 아니라 실제 설계 요건의 변경 등 원

자력 안 의 매우 심 인 문제까지 확 되어가고 있음에 따라 좀 더 체계 인 험

도 정보 운용 기술의 개발이 필요한 상황이다

에서 기술한 바와 같이 국내에 험도 정보 활용을 도입하기 해서는 다양한

분야의 기술 개발이 필요하다 이에 따라 본 과제에서는 연구 목 을 다음과 같이 세

가지로 구분하여 설정하 다 (1) 고품질의 PSA 모델의 개발 (2) PSA 기술의 고도화

(3) 험도 정보의 체계 활용을 한 체제 개발 각 분야별 연구 내용 범 는

아래에 기술되어 있다

험도 정보 활용을 한 PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 내부사건 1단

계 PSA 표 모델(PRiME-U34i) 개발 검증

- Nuclear Energy Institute(NEI) PSA Peer Review Process(PPRP)

Guidances[NEI00b]ASME PSA Standard[ASME02]에 따른 PSA 모델

품질 평가 기존 PSA 모델의 취약 악 보완 방안 도출

- 미국 최신 기사건 빈도 국내 불시정지 이력 반 기사건 빈도 재평

- 4 -

가

- 발 소 장 운 황에 따른 고장수목 개선

- 기존 고장수목에 모델되지 않던 제어 부분 고장수목 개발

- 국내 고유 기기 신뢰도 자료 반

- 최신 미국 공통원인고장 자료 평가 방법 반

- 표 인 오류 평가 방법에 따른 인 오류 확률 재평가

- 최 열수력코드 MARS를 이용한 사고경 재분석

- 개발된 PSA 모델의 품질 재평가 외부 문가 독립 검토 시행

- 허용정지시간 재평가를 통한 개발 모델 활용성 검증

최 험도 평가 기술 개발

- 계통 배열 변화를 반 할 수 있는 고장수목 기반 기사건 빈도 재계산 방

법 개발

- 다 호기 AAC DG(Alternative AC Diesel Generator) 공유 특성을 반

한 SBO(Station Blackout) 향 평가 방법 개발 여러 호기간 AAC DG

공유에 따른 부지 종합 험도 평가

- 1단계 PSA 정량화 결과 불확실성 평가방법 개발

- 12단계 PSA 통합 방법 개발 시범 모델 구축

- 화재 험도 보수성 감을 하여 화재 분석 코드를 이용한 표 원

화재 험도 재평가

험도 리 기반 기술 개발

- 5 -

- 계통 수 요도 평가 방법 개발

- 문가 의견 추출 방법 련 설문지 개발

- 안 주입 계통 냉각수 계통에 한 차등 품질 보증 시범 용

본 과제의 연도별 연구 내용 연계 계는 그림 1에 제시되어 있다

그림 1 연도별 주요 연구 내용 연계 계

- 6 -

제 2 장 국내외 기술 개발 황

근래에 들어 력 산업의 비규제화(De-regulation) 환경 하에서 원 의 타 발

원 비 경쟁력을 높이기 한 방안으로 원자력발 소의 안 성과 경제성을 동시에

향상시키고자 하는 다양한 노력이 기울여지고 있다 이와 같은 여러 노력 표

인 것이 원 의 험도(Risk) 정보와 성능(Performance) 정보를 이용하여 원 운

에 사용되는 재원(Resources)을 효율 이고도 효과 으로 사용하고자 하는 험도

정보 활용 운 개념이라고 할 수 있다 험도 정보 활용 운 은 1990년 에 미국

에서 시작된 이후 재는 랑스 스페인 헝가리 일본 등 많은 국가도 극 으

로 도입하고 있는 상황이며 향후 세계 으로도 가장 기본 인 원 의 운 방식

으로 자리 잡을 것으로 상된다

이와 같은 근 방식 미국의 산업체에서 가장 먼 장에 실제 용하기 시

작한 것은 1990년 후반에 시작된 비상 발 기(Emergency Diesel Generator

EDG)와 같은 주요 기기의 허용 정지 시간(Allowable Outage Time AOT)의 연장

에서부터라고 할 수 있다 이후 미국의 원자력 산업계는 험도 정보 활용 가동

검사(Risk-informed In-Service Inspection RI-ISI) 험도 정보 활용 가동 시

험(Risk-informed In-Service Test RI-IST) 등 험도 정보의 활용 범 를 차

확 해 나가기 시작하 으며 근래에 들어서는 차등 품질 보증(Graded Quality

Assurance GQA) 비상노심냉각계통의 설계 요건 재정의(Redefinition) 등 원자력

련 규제 체제 자체를 바꾸려는 시도를 하기에 이르 다

즉 미국에서는 기술지침서의 개정 RI-IST 등 이미 많은 원 에서 험도 정보

활용 기술이 일상 인 수 에서 활용되고 있으며 미국 산업체는 이를 해 원 별로

매우 상세한 수 의 PSA 모델을 개발하고 있는 상황이다 미국에서는 2003년 재

24기의 원 이 RI-ISI에 한 승인을 신청하여 NRC가 이를 심의 이며 8기의 원

이 RI-ISI 도입을 해 타당성 경제성 기술성 등을 분석 인 상황이다 특히

많은 경제 이득을 가져오는 것으로 밝 진 차등 품질 보증은 재 미국의 South

Texas Plants(STPs) 한 개 원 에서만 시행되고 있으나 Southern Company 등 미

- 7 -

국의 다른 원 사업자들도 이의 도입을 하여 차등 품질 보증을 할 수 있는 수

으로 PSA 모델을 개선하는 작업을 꾸 히 추진하고 있다 한 NRC와 산업체를

심으로 형 LOCA(Loss of Coolant Accident)의 재정의(Redefinition)와 같이 기존

안 계통의 설계 기 을 험도 에서 합리화하려는 노력도 꾸 히 계속되고 있

다

험도 정보 활용에서는 PSA 결과가 원 의 운 과 련된 의사 결정

(Decision-Making)의 가장 요한 정보로 사용되고 있다 따라서 원 의 험도 정

보 활용이 효과 으로 사용되기 해서는 의사 결정에 필요한 PSA 결과의 정확성과

일 성 등이 보장되어야만 한다 재 의사 결정에 사용되는 PSA의 품질(Quality)에

한 우려는 특히 미국과 같이 다양한 원자로형 많은 사업자가 있는 상황에서 매우

요한 사안이다 이에 따라 미국 원자력 산업계와 규제 기 에서는 PSA 품질의 등

을 결정할 수 있는 기 을 개발하기 한 노력을 꾸 히 기울여 왔다

재 미국에서 PSA의 품질 검토를 하여 사용되고 있는 지침서는 미국 산업계

(NEI)가 개발한 NEI PSA Peer Review Process Guidances과 NRC가 ASME에

의뢰하여 개발한 ASME PSA Standard가 있다 이들 지침서는 작성된 배경 목

이 상당히 유사하므로 매우 많은 공통 을 갖고 있지만 ASME PSA Standard는

주로 정성 인 선언이 많은 반면에 NEI PSA Peer Review Process Guidances는

실제 검표(Check List) 등을 제공하고 있으므로 실제 검토에 좀 더 유리한 측면이

있다 그러나 미국에서는 ASME PSA Standard가 기본 지침서로 사용될 것으로

상되고 있다

랑스 일본 등 원자력 추진 국가들과 IAEA OECDNEA 등 원자력 련 국제기

구에서는 미국의 험도 정보 활용 추진 동향을 지켜보며 기본 인 험도 정보 활용

기술을 개발하고 있는 상황이다 특히 일본은 2003년 11월에 험도 정보 활용에

한 정책 성명을 발표한 이후 정량 안 목표의 설정을 해 노력하는 등 단기간에

험도 정보 활용을 정착하기 하여 련 연구를 매우 활발히 추진하고 있다

재 원자력 험도 정보 활용 분야의 기술 개발은 미국에 의하여 주도되고 있으며

- 8 -

이들은 다시 NRC 주도 연구와 산업체 주도 연구로 구분할 수 있다

NRC 주도 연구는 다음의 세 가지 방식을 통하여 진행되고 있다 첫 번째 방식은

법령의 개정이 필요 없는 안 계통의 허용 정지 시간 변경 험도 정보를 활용

한 가동 검사 시험을 수행하는 단계로 이미 미국의 많은 원 이 이와 같

은 기술을 실제 활용하고 있다 두 번째 방식은 안 계통 련 품질 보증

(Quality Assurance QA) 규정의 완화와 같이 험도 정보를 활용하여 련 법

령을 부분 으로 개정하는 방식이다 NRC는 2001년도 8월에 최 로 STP 원

에 하여 완화된 품질 보증 요건(GQA)을 인가하 다 NRC는 험도 리 분야

에 있어 두 번째 방식을 기본 입장으로 취하고 있다 세 번째 방식은 미국의 원

규제 법령인 10CFR50을 험도 에서 면 개정하는 방식으로 재 이에

한 연구가 NRC와 산업체에서 활발히 수행되고 있다 이와 같이 미국은 계통

의 검 주기 연장과 같은 단순한 험도 활용 차원이 아니라 규제 체제 자

체를 험도 정보를 활용하여 변경하는 수 에 이르고 있다

미국의 산업체 주도 연구 DOE(Department of Energy)의 후원으로 수행된

NERI-RIA 연구는 험도 리 기술 개발 분야에서 매우 의미 있는 연구이다

이 연구에서는 기존의 심층 방어 원칙 등 기본 안 원칙을 험도 에서 재

조명하여 새로운 원 의 규제 설계 차를 개발하 다 NERI-RIA 연구에서

는 원 의 설계 규제를 처음부터 험도 기반으로 수행하며 험도 평가 결

과에 따라 심층 방어 등 기존의 안 원칙을 보조 수단으로 활용하는 방안을 제

시하고 있다

재 국내에서도 험도 정보 활용을 한 시도가 시작되고 있는 상태이다 산업

체에서는 험도 정보를 활용하여 고리 3 4호기와 1 2호기 발 소 보호 계통의

정기 검 주기를 연장하는 과제를 수행하 으며 한 험도 정보 활용 가동 검

사의 도입을 추진하고 있다 그러나 아직 국내에는 험도 정보 활용 체제가 정립되어

있지 않으며 국내의 PSA 모델이 험도 정보 활용에 한 품질 수 을 갖추고 있

는지에 한 검토가 없었던 등 험도 정보 활용이 본격 으로 도입되기에는 주변

- 9 -

여건이 미비한 상태 다

국내에서 수행된 험도 정보 이용 련 연구로는 장기 1단계를 통하여 한국원

자력연구소에서 수행한 원 의 험도 평가에 기반을 둔 주요 계통의 정지 허용 시간

(AOT)의 연장 기술 시험주기 변경 기술 개발 연구 등이 있다 한 이들 기술을

이용하여 울진 3 4호기 발 소보호계통(Plant Protection System) 즉 원자로보호계

통(Reactor Protection System RPS) 공학 안 설비(Engineering Safety

Features Actuation System ESFAS)의 시험주기 연장이 장기 1단계에서 수행되었

다

아울러 험도 정보 활용의 주요 요소 하나로 요구되는 원 의 성능 감시

(Performance Monitoring) 방안의 일환인 정비 규정(Maintenance Rule)을 국내에 도

입하기 한 연구도 울진 3 4호기를 상으로 장기 1단계에서 수행되었다

- 10 -

제 3 장 연구개발 수행 내용 결과

제 1 1단계 PSA 표 모델 개발

1 개요

험도 정보 활용에서는 PSA 결과가 원 의 운 과 련된 의사 결정

(Decision-Making)의 가장 요한 정보로서 사용되고 있다 따라서 원 의 험도 정보

활용이 효과 으로 운 되기 해서는 의사 결정에 필요한 PSA 결과의 정확성과 일 성

등이 보장되어야만 한다

PSA는 분석자에 따라 매우 다양한 분석 방법이 사용될 수 있으며 이에 사용되는 자

료도 매우 다양한 자료원으로부터 오기 때문에 PSA 결과의 정확성은 분석자 분석의

목 에 따라 매우 다양한 범 에 걸쳐 변할 수 있다 따라서 험도 정보 활용에서 PSA

결과를 사용하기 해서는 재의 PSA 모델이 어느 수 의 의사 결정에 사용될 수 있는가

하는 즉 PSA의 품질(Quality)에 한 어떤 척도(Measure)가 필요한 상황이다

재 의사 결정에 사용되는 PSA의 품질에 한 우려는 특히 미국과 같이 다양한

원자로형과 많은 사업자가 있는 상황에서 매우 요한 사안이었다 이에 따라 미국 원

자력 산업계와 규제 기 에서는 PSA 품질의 등 을 결정할 수 있는 기 을 개발하기

한 노력을 꾸 히 기울여 왔다 재 미국에서 PSA의 품질 검토를 하여 사용되고

있는 지침서로는 미국 NEI가 개발한 lsquoNEI PPRP Guidancesrsquo와 NRC가 ASME에 의뢰

하여 개발한 lsquoASME PSA Standardrsquo가 있다 두 지침서는 작성된 배경 목 이 상당

히 유사하므로 매우 많은 공통 을 갖고 있지만 ASME PSA Standard는 주로 정성

인 선언이 많은 반면에 NEI PPRP Guidances는 실제 검표(Check List) 등을 제공하

고 있으므로 실제 검토에 좀 더 유리한 측면이 있다 그러나 미국에서는 추후에는

ASME PSA Standard가 PSA 품질 검토를 한 기본 지침서로 사용될 것으로 상되고

있다

- 11 -

재 국내에서도 험도 정보 활용에 한 심이 증가하고 있으며 국내 원 원자

로 보호계통의 허용정지시간 연장 험도 정보 활용 가동 검사와 같은 과제가 수행

이다 따라서 국내에 험도 정보 활용을 성공 으로 도입하기 해서는 한 수 의 품

질이 확보된 PSA 모델의 개발이 필수 이다 본 연구에서는 ASME PSA Standard와 NEI

PPRP Guidances를 기 으로 국내 표 원 PSA 모델에 한 품질 평가를 수행하 으

며 ASME PSA Standard의 Capability Category I+ 수 을 목표로 표 원 PSA 모델

의 품질 향상을 한 연구를 수행하 다

PSA 품질 향상의 범 는 기본 으로 상 험도 정보 활용에 따라 결정된다 따라

서 본 연구에서는 기본 으로 고압안 주입계통과 1차 기기 냉각해수계통의 차등 품질 보

증을 잠정 인 상 험도 정보 활용으로 선정하 다

본 연구에서 수행한 연구 내용은 다음과 같다

ASME PSA Standard와 NEI PPRP Guidances를 기 으로 울진 3 4호기 Risk

Monitor 모델에 한 품질 평가 수행 품질 향상 방안 도출

2002년 12월 31일까지 생산된 울진 3 4호기 설계 운 자료 최종안 성분석

보고서(Final Safety Analysis Report FSAR)를 근거로 울진 3 4호기 Risk

Monitor 모델 품질 개선

본 연구 단계에서는 상 PSA 모델을 1단계 PSA 출력 내부사건 분석 모델로 제한

하 다 내부사건 분석이란 출력 운 시 원자로 정지를 유발하는 발 소의 내부 요

인 즉 기계 고장 혹은 인간 오류에 의해 래될 수 있는 주요 노심손상 사고경 들을

악하고 그 발생 빈도를 정량화 하는 것이다

본 모델 개발은 기본 으로는 본 과제에서 개발한 1단계 PSA 수행 차서[정원

03]의 PSA 분석 방법 차를 따라 수행되었으며 사고경 를 악하기 해 사건수

목분석(Event Tree Analysis) 방법과 계통 이용불능도를 추정하기 해 고장수목

(Fault Tree Analysis) 분석 방법을 사용하 다 본 연구에서 수행된 품질 개선 차가

그림 2에 제시되어 있다 본 보고서의 제 1 2에는 품질 평가 결과가 기술되어 있다

- 12 -

본 연구를 통해서 개발된 PSA 표 모델을 PRiME-U34i로 명명하 다

품질 개선 작업에 따른 PSA 주요 요소별 개선 효과는 그림 3에 제시하 다

PRiME-U34i의 노심손상빈도는 개선 의 783E-6yr에서 132E-5yr로 약 69 정

도가 증가하 다 이는 주로 인 오류 확률(Human Error Probability HEP) 재평가

최신 공통원인고장 (Common Cause Failure CCF) 자료의 향이 크며 아울러

기존고장수목에는 모델되어 있지 않았던 제어 계통 등 추가로 모델된 부분이 증가한

것에 따른 것이다 각 개선 업무별 상세 연구 내용은 제 1 3에서 7에 걸쳐 기술되

어 있다 단 국내 고유 기기 신뢰도 자료 련 부분은 재 동일 과제 내 ldquo국내

PSA 종합 DB구축 활용기술 개발rdquo 세부 과제에서 수행되었으므로 본 보고서에서는

련 내용을 제외하 다

울진 3 4호기 Risk Monitor 모델 품질 평가

- ASME PSA Standard 기반 품질 평가 수행 품질 향상 방안 도출

- NEI PPRP Guidances 기반 품질 평가 수행 품질 향상 방안 도출

울진 3 4호기 Risk Monitor 모델 품질 개선 ASME PSA Standard의 Capability

Category I+ 수

- 설계 운 자료 수집 검토

- 기사건 선정 빈도 재평가

- 사건수목 검토 재구성

- 계통 고장수목 재구성

- 데이터 분석

- 계통 신뢰도 노심손상 빈도 평가

- 13 -

울진 34RM 모델

ASME StandardNEI PPRG

등급 평가 결과

품질 보완 사항 PRiME-U3i

국내 PSA 전문가

재외 PSA 전문가

등급 재평가 결과

국내 전문가(현장학계)

재외 PSA 전문가

초기 사건

사고 경위

고장 수목

인간 오류

고장 자료

CCF

국내 표준HRA 방법

국내 고유 기기신뢰도 DB

문서화

BE Code MARS

GQARI-TS

ASMEI+

성과 활용

PSA QA

울진 34RM 모델

ASME StandardNEI PPRG

등급 평가 결과

품질 보완 사항 PRiME-U3i

국내 PSA 전문가

재외 PSA 전문가

등급 재평가 결과

국내 전문가(현장학계)

재외 PSA 전문가

초기 사건

사고 경위

고장 수목

인간 오류

고장 자료

CCF

국내 표준HRA 방법

국내 고유 기기신뢰도 DB

문서화

BE Code MARS

GQARI-TS

ASMEI+

성과 활용

PSA QA

그림 2 PRiME-U34i 개발 차

그림 3 PSA 모델 개선 업무별 CDF 향

- 14 -

2 울진 3 4호기 PSA 모델 품질 평가

본 과제의 1차년도에는 미국 원자력 규제기 인 NRC의 ASME PSA

Standards[ASME02]와 미국 원자력 산업계를 변하는 NEI PPRP Guidances[NEI00b]

에 따라 울진 3 4호기 PSA 모델의 품질을 평가하 으며 그 결과를 기술보고서[양

03a 양 03b]로 발간하 다 이때 도출한 모델의 미비 보완 을 2년간 보완 개

선하여 본 과제의 3차년도에 다시 품질평가를 시행하여 그 결과를 기술보고서[김양05a

김양05b]로 발간하 다 본 에서는 품질 평가 결과를 정리하 다

가 표 원 PSA 모델 등 평가(모델 개선 )

본 연구 과제에서는 먼 국내에서 가장 높은 품질을 갖고 있는 것으로 단된

울진 3 4호기 Risk Monitor용 PSA 모델을 표 원 1단계 PSA 모델의 등 정

을 한 검토 상 PSA 모델로 선정하 다 Risk Monitor용 PSA 모델은 인허가 PSA

모델에 배열 리 효과 등을 볼 수 있도록 개선된 모델이므로 향후 험도 정보 활용

에의 용성이 인허가용 PSA 모델보다 훨씬 뛰어나기 때문이다 재 세계 으로 가

장 많이 사용되고 있는 품질 평가 기 서는 미국의 규제기 (NRC)에서 개발한 ASME

PSA Standard와 미국의 산업체(NEI)가 개발한 NEI PPRP Guidances가 있다 재

PSA 모델 등 평가를 한 국내 기 은 없는 상태이다 ASME PSA Standard는 정

성 인 규정이 많은 반면 NEI PPRP Guidances는 11개 분야에 한 검사 항목

(Check List)를 제공하고 있어 모델의 검토에 유리한 이 있다 비록 미국 NRC에서

는 두 가지 지침서 하나를 이용하여 PSA 모델의 등 정을 하면 그 결과를 인정

하는 방향으로 추진하고 있기는 하나 기본 으로 ASME PSA Standard를 주 기 서

로 사용하려는 동향을 고려하여 울진 3 4호기 PSA 모델의 등 정은 ASME PSA

Standard에 기 하여 수행하 다 반면에 NEI PPRP Guidances에는 ASME PSA

Standard에 포함되어 있지 않은 내용이 있어 NEI PPRP Guidances를 이용한 검토도

보완 에서 수행하 다 다음 표 1에 ASME PSA Standard NEI PPRP

Guidances의 분야 요건 수가 정리되어 있다 표 1에서 보듯이 ASME PSA

Standard에는 구조 종속성 모델의 보수와 개정에 한 별도의 분야가 없다 반면에

- 15 -

NEI PPRP Guidances에는 내부 침수 분야가 없다 본 연구에서는 두 기 서에 근거한

등 평가를 모두 수행하 기 때문에 결과 으로 모든 분야에 한 검토가 수행된 것

으로 볼 수 있다

분야 ASME PSA Standard

NEI PPRP Guidances

기사건 30 21

사고경 21 26

성공 기 (열수력) 16 11

계통 분석 41 27

인간 신뢰도 분석 34 30

자료 분석 28 20

정량화 31 34

량조기방출빈도 37 28

내부침수 28 NA

구조 NA 13

종속성 NA 14

보수개정 NA 15

계 266 239

표 1 ASME PSA StandardNEI PPRP Guidances 검토 분야

요건 수

아래에 ASME PSA Standard NEI PPRP Guidances의 기술 분야에 한 등

평가 결과를 요약하여 놓았다 분야별 등 평가에서 ASME PSA Standard의 내부

침수 분야 량 조기방출빈도 분야 NEI PPRP Guidances의 구조 분야는 제외되어

있다 이는 이번 단계의 연구 목표가 1단계 PSA 표 모델의 개발이므로 이들 분야는

재 연구 범 에 포함되지 않기 때문이다 다음의 표 2sim3 그림 4sim7에 ASME

PSA Standard와 NEI PPRP Guidances에 기반한 총 분야별 등 평가 결과가

요약되어 있다 각 표는 각 분야의 검토 상 항목 각 등 에 속하는 항목이 몇 개

인가를 보여주고 있다 표 2sim3과 그림 4sim5에서 보듯이 기존의 PSA 모델은 ASME

PSA Standard 기 으로는 기술 분야 요건의 849가 IsimII 등 정도를 가지며 NEI

PPRP Guidances 기 으로는 각 기술 분야의 요건 808가 2sim3 등 정도의 수

- 16 -

을 갖고 있는 것으로 단된다 그림 6sim7는 각 분야별로 각 등 에 속하는 요건의 퍼

센트()를 보여주고 있다

그림 4에서 보듯이 품질 개선 의 울진 3 4호기 PSA 모델은 ASME PSA

Standard를 기 으로 하 을 때 체 검토 항목 약 35 정도가 II 등 미만인 것

으로 단되었다

분야 I 등 II 등 III등 기타

기사건 10 20 0 0

사고경 5 16 0 0

성공 기 (열수력) 7 9 0 0

계통 분석 13 15 12 1

인간 신뢰도 분석 19 12 3 0

자료 분석 9 15 0 0

정량화 8 20 2 1

계 68(345) 108(548) 19(96) 2(10)

표 2 ASME PSA Standard 기반 분야별 개선 검토결과 등 별

요건수

분야 2 등 3 등 4등 기타

기사건 3 16 1 1

사고경 4 20 2 0

성공 기 (열수력) 7 3 0 1

계통 분석 6 13 7 1

인간 신뢰도 분석 15 11 2 2

자료 분석 6 13 1 0

정량화 10 18 4 2

종속성 4 10 0 0

보수 개정 0 0 0 15

계 57(288) 107(540) 21(106) 22(111)

표 3 NEI PPRP Guidances 기반 분야별 개선 검토결과 등 별

요건수

- 17 -

그림 4 ASME PSA Standard 기반 총 평가 결과(개선 )

그림 5 NEI PPRP Guidances 기반 총 평가 결과(개선 )

- 18 -

그림 6 ASME PSA Standard 기반 요건별 평가 결과(개선 )

그림 7 NEI PPRP Guidances 기반 요건별 평가 결과(개선 )

- 19 -

나 표 원 PSA 모델 등 평가(모델 개선 후)

모델 품질 평가 결과를 기반으로 PSA 모델의 주요 요소별 품질 개선 작업을 수

행하 다 각 품질 개선 작업의 세부 내용은 본 보고서의 제 1 의 3항부터 기술되어

있다 품질 개선 작업 후 PRiME-U34i의 품질 재평가 작업을 수행하 으며 그 결과

가 다음 그림 6sim11에 제시되어 있다 본 과제를 통하여 개발된 PRiME-U34i의 품질

향상은 ASME PSA Standard에 기반을 둔 것으로 PRiME-U34i의 품질 개선 결과에

하여 국내외 문가의 검토를 통하여 검증을 받았다

그림 8에서 보듯이 품질 개선 작업 결과 PRiME-U34i는 ASME PSA Standard

기 항목의 90 이상이 II 등 이상을 만족시키는 것으로 나타났다 PRiME-U34i에

서 ASME PSA Standard 기 II 등 요건을 만족시키지 못하는 항목들은 주로 국내

원 의 가동 이력이 어 이에 따라 고유 자료가 충분하지 않기 때문인 것으로 명되

었다 따라서 향후 국내에서 PSA 모델의 품질을 더욱 향상시키기 해서는 국내 고유

기기 신뢰도 자료 수집 원 정지 불능 과도 사건과 같은 국내 고유 안에 한

상세 분석이 필요할 것으로 상된다

- 20 -

그림 8 ASME PSA Standard 기반 총 평가 결과(개선 후)

그림 9 NEI PPRP Guidances 기반 총 평가 결과(개선 후)

- 21 -

그림 10 ASME PSA Standard 기반 요건별 평가 결과(개선 후)

그림 11 NEI PPRP Guidances 기반 요건별 평가 결과(개선 후)

- 22 -

3 기사건 빈도 재평가

울진 3 4호기 PSA의 기사건에 해 최신의 국내외 원 자료를 반 하고 미

비한 을 찾아 개선하 다 기사건 빈도 재계산에 한 상세한 내용은 기술보고서

[김길05b]에 있다

기사건 빈도 평가에는 다음과 같은 보완의 원칙을 용하 다

첫째 확률론 안 성평가 수행 차서[정원03]에 따라 기사건 빈도를 재평가하 다

둘째 운 이력을 근거로 기사건 빈도를 평가할 경우 일 성을 하여 최근에 발표

되어 미국의 많은 원 들이 이용하고 있는 NUREGCR-5750 보고서[NRC99]의

기사건 빈도를 기본 값으로 이용하 다 이때 용한 원칙은 다음과 같다

- 울진 3 4호기와 NUREGCR-5750의 기사건 분류기 을 맞춘다

- NUREGCR-5750에서처럼 발생 빈도의 감소 추세가 확인되는 경우는 낮은

값을 용하 다 그러나 국내 원 은 부분 신규 원 이기 때문에 발생 빈

도의 추세는 확인되지 않았다

- 빈도 재평가에는 일반 으로 2단계 Bayesian Update 방법을 용하지만 울

진 3 4호기는 운 년수가 작고 실제 사건의 발생 건수도 울진 3호기의 경우

상업운 이후 2002년까지 3건의 사건만이 있을 뿐이므로 2단계 Bayesian

Update는 의미가 없다 따라서 본 연구에서는 NUREGCR-5750 자료를 사

분포 자료로 하고 노형이 히 다른 월성 원 이력자료를 제외한 국내 원

체 이력 자료를 증거자료로 반 한 1단계 Bayesian Update를 용하

다

- 국내 운 이력자료는 2002년 말까지 수집된 자료를 사용하 다

- 기존 국내 PSA의 기사건 빈도 분포는 Lognormal 분포를 따르므로 보완된

분포도 부분 Lognormal 분포를 따른다 그러나 NUREGCR-5750의 원 자

료가 감마분포를 따르는 경우에는 이를 고려하여 사 분포가 감마분포인 기

사건은 사후분포도 감마분포를 따르는 것으로 처리하 다

- 23 -

EPRI Category 총발생수

EPRI 1-부분 인 RCS 유량상실 Loss of RCS Flow (1 Loop) 5

EPRI 2-제어 인출 Uncontrolled Rod Withdrawal 0

EPRI 3-제어 작동 고장 제어 낙하 CRDM Problems andor Rod Drop 38

EPRI 4-제어 으로 부터의 냉각재 설 Leakage from Control Rods 1

EPRI 5-1차측 냉각재 설 Leakage in Primary System 11

EPRI 6-가압기 압력 Low Pressurizer Pressure 1

EPRI 7-가압기 설 Pressurizer Leakage 1

EPRI 8-가압기 고압력 High Pressurizer Pressure 0

EPRI 9-부 한 안 주입 작동 Inadvertent Safety Injection Signal 2

EPRI 10-격납건물 고압력 Containment Pressure Problems 0

EPRI 11-보론희석 - CVCS 오동작 CVCS Malfunction - Boron Dilution 0

EPRI 12-제어 치에러(압력온도출력 불균형) PressureTemperaturePower Imbalance - Rod Position Error 1

EPRI 13-RCP 이상 기동 Startup of Inactive Coolant Pump 0

EPRI 14- 체 인 RCS 유량 상실 Total Loss of RCS Flow 4

EPRI 15- 수 부분상실(1 Loop) Loss or Reduction in Feedwater Flow (1 loop) 43

EPRI 16-모든 수 완 상실 Total Loss of Feedwater Flow (all loops) 11

EPRI 17-주증기 격리밸 (1개) 부분 완 차단 Full or Partial Closure of MSIV (1 loop) 11

EPRI 18-주증기격리밸 완 차단 Closure of All MSIV 6

EPRI 19- 수유량증가(1 Loop) Increase in Feedwater Flow (1 Loop) 9

EPRI 20- 수유량증가(All Loop) Increase in Feedwater Flow (All Loop) 0

EPRI 21- 수유량 불안정(운 원 오류) Feedwater Flow Instability-Operator Error 5

EPRI 22- 수유량 불안정(기기고장) Feedwater Flow Instability-Miscellaneous Mechanical Causes 4

EPRI 23-부분 인 복수펌 상실(1 Loop) Loss of Condensate Pumps (1 Loop) 0

EPRI 24-모든 복수펌 상실 Loss of Condensate Pumps (All Loops) 0

EPRI 25-복수기 진공상실 Loss of Condenser Vacuum 6

EPRI 26-증기발생기 설 Steam Generator Leakage 5

EPRI 27-복수기 설 Condenser Leakage 2

EPRI 28-2차측 설 Miscellaneous Leakage in Secondary System 7

EPRI 29-증기방출밸 개방 Sudden Opening of Steam Relief Valves 0

EPRI 30-순환수 상실 Loss of Circulating Water 15

EPRI 31-기기냉각수 상실 Loss of Component Cooling 2

EPRI 32-필수용수 상실 Loss of Service Water System 0

EPRI 33-터빈트립 조 밸 닫힘이나 구동기 고장 Turbine Trip Throttle Valve Closure EHC Problems 47

EPRI 34-주발 기 트립 고장 Generator Trip or Generator Caused Faults 51

EPRI 35-소외 원 상실 Loss of All Offsite Power 8

EPRI 36-가압기 살수고장 Pressurizer Spray Failure 0

EPRI 37-발 소 운 에 필요한 원상실

Loss of Power to Necessary Plant Systems-138KV 12건-416kV 10건-125V DC 1건-120V AC 10건-480V AC 3건

36

EPRI 38-발 소 정지(Unknown Cause) Spurious Trips-Cause Unknown 0

EPRI 39-발 소 자동정지(No Transient Condition) Automatic Trip-No Transient Condition 20

EPRI 40-발 소 수동정지(No Transient Condition) Manual Trip-No Transient Condition 11

EPRI 41-소내 화재 Fire Within Plant 2

EPRI 42-기타(발 소 외 인 요인으로 인한 발 소 정지) Others 14

EPRI 43-정기계획정지 131

표 4 EPRI 분류기 에 따른 국내 원 (월성제외) 정지사건 발생수

- 24 -

빈도 평가에 있어 시간단 로 많이 사용되는 Critical Year(cryr)와 Calendar

Year(calyr)는 다음과 같이 정의된다 Critical Year는 원자로 는 해당 기기를 실제

가동한 기간이 1년인 것을 의미하며 Calendar Year는 원자로 는 해당 기기의 가동

률과 계없는 달력상의 1년을 의미한다 를 들어 어떤 사건이 4년 동안에 1번 일

어났다고 이때 가동률이 50이면 동 사건의 빈도는 14 = 025(calyr)이지만 실제

가동률을 고려하면 Critical Year가 2년이므로 사건 빈도는 12 = 05(cryr)이다 즉

빈도 평가용 시간단 인 Critical Year와 Calendar Year 사이에는 다음과 같은 계

가 성립한다 Calendar Year 단 의 빈도 = Critical Year 단 의 빈도 x 가동률

한편 EPRI 분류기 [EPRI82]에 따른 국내 원 (월성 원 제외)의 2002년까지

정지사건 발생 수는 다음 표 4와 같다 이들의 발생 수를 반 하여 국내 원 고유의

기사건 빈도를 재평가하 다

(1) 형 냉각재상실사고(Large LOCA LLOCA)

NUREGCR-5750에서 사용한 LOCA(Loss of Coolant Accident) 배 열 빈

도 평가식은 다음과 같다

형 LOCA 빈도 = (FTW)(PRTW) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (312-1)

여기서

FTW = 주 배 의 통 균열(Through-wall Crack) 빈도

PRTW = 통 균열이 있을 경우의 배 단 평균 확률

= 배관직경 직경 sim 인치 sim 배관일 때 직경 인치 넘는 배관일 때

지 까지 세계 으로 형 LOCA가 발생한 가 없었고 세계 원 3362

calyr(VVER과 CANDU 제외) 운 이력에 8 inch(203mm) 배 에서 1번의 설 사건

이 있었으므로 FTW=13362 PRTW=25203이다 따라서 형 LOCA 빈도는 다음과

같이 계산된다

형 LOCA 빈도= (FTW)(PRTW) = (25203)(13362) = 36E-6(calyr)

- 25 -

이때 가동률을 075로 가정하면 형 LOCA 빈도는 약 50E-6(cryr)이다

세계 원 운 이력인 3362 calyr은 1997년까지의 PWR 원자로 운 년수이

므로 1998년부터 2002년까지의 국내 원 (월성원 제외)의 운 년수 574 calyr

사고가 없었던 것을 감안하여 식 (312-1)로 재계산을 하면 형 LOCA 빈도는

36E-6(calyr)이 된다

따라서 울진 3 4호기의 형 LOCA 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFLognormal 50E-6(cryr) 10

(2) 형 냉각재상실사고(Medium LOCA MLOCA)

형 LOCA 빈도 평가는 형 LOCA 빈도 평가 방법과 동일하게

NUREGCR-5750의 LOCA 배 열 빈도 평가식을 용하 다

지 까지 세계 으로 형 LOCA도 발생한 가 없었고 세계 원 3362

calyr(VVER과 CANDU 제외) 운 이력에 26 inch(64mm) Crack 1번 6

inch(150mm) Crack이 4번 있었다 형 LOCA와 같은 방법으로 식 (312-1)을 용

하면

64mm 경우 (2564)(13362) = 11E-5(calyr)

150mm 경우(25150)(43362) = 19E-5(calyr)

따라서

형 LOCA 빈도 = 11E-5 + 19E-5 = 30E-5(calyr)

이때 가동률을 075로 가정하여 형 LOCA 빈도를 40E-5(cryr)로 평가하 다 이때

빈도 분포는 Lognormal 분포(EF=10)이다

세계 원 3362 calyr는 1997년까지의 PWR 원자로 운 년수이므로 1998년

부터 2002년까지의 국내 원 (월성원 제외)의 운 년수 574 calyr 사고가 없었

던 것을 감안하여 식 (312-1)로 재계산하여도 변함이 없이 40E-5(cryr) 평균의

Lognormal 분포(EF=10)가 된다

- 26 -

한편 별도로 구분한 Single SafetyRelief Valve Stuck Open Pressurizer

PORV Stuck Open Two or More SafetyRelief Valves Stuck Open 기사건들은

모두 울진 3 4호기 PSA에서는 형 LOCA에 해당한다 NUREGCR-5750에서는 이

들의 빈도를 기사건 빈도에 반 하 으나 본 연구에서는 이들 기사건은 다른 사건

의 간과정에서 발생하는 사건으로 가정하여 형 LOCA 빈도로 고려하지 않았다 따

라서 최종 인 형 LOCA 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFLognormal 40E-5(cryr) 10

(3) 소형 냉각재상실사고(Small LOCA SLOCA)

NUREGCR-5750에서 소형 LOCA 빈도는 다음과 같이 평가되었다 미국

WASH-1400을 사 분포로 정하고(5값=1E-4 평균=3E-3 95값=1E-2) 그 동안

미국 원 의 2102 calyr 동안에 소형 LOCA가 발생한 이 없었으므로 이를 기반으

로 Bayesian Update를 하면 소형 LOCA의 빈도는 5값=1E-4 앙값

=4E-4(calyr) 95값=1E-3 평균값=5E-4(cryr)로 평가된다

2002년까지의 국내 원 의 운 년수 13524 cryr 소형 LOCA가 없었던 것을

고려하여 한국원자력연구소에서 개발한 Baysian Update 코드인 BURD[박장01]을 이

용하여 소형 LOCA 빈도를 재평가하면 그 값은 48E-4(cryr)(EF=3)가 된다

분포함수 평균값 EFLognormal 48E-4(cryr) 3

(4) 원자로냉각재펌 손 냉각재상실사고(RCP Seal LOCA)

울진 3 4호기 PSA에서는 비 기사건 분류 시 원자로냉각재펌 손

(RCP Seal Failure)을 소형 LOCA로 분류하 다 따라서 원자로냉각재펌 손

LOCA를 별도의 기사건으로 구분하지 않고 소형 LOCA 빈도에 추가할 수 있다 그

러나 원자로냉각재펌 손 LOCA를 LOCCW나 SBO 기사건 내에서도 다룰 수

있으므로 일단 원자로냉각재펌 손 LOCA를 분리하여 계산하 다 따라서

- 27 -

본 연구에서 도출된 소형 LOCA 빈도에는 원자로냉각재펌 손 LOCA 빈도가

반 되어 있지 않다

NUREGCR-5750에서는 1969sim1997년 자료를 이용하여 원자로냉각재펌

손 LOCA 평균 빈도를 25E-3(cryr)로 구하 다 즉 해당 사건이 2회 일어난 경

우 5값=56E-4 95값=54E-3으로 계산된다 따라서 2002년까지의 국내 원 의

운 년수 13524 cryr 원자로냉각재펌 손 LOCA가 없었던 것을 고려하

면 원자로냉각재펌 손 LOCA 빈도 분포는 Gamma(25 115401)가 된다 따

라서 원자로냉각재펌 손 LOCA 기사건 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 217E-3(cryr) 50E-4 sim 48E-3

(5) 증기발생기 열 단(Steam Generator Tube Rupture SGTR)

NUREGCR-5750의 SGTR과 울진 3 4호기의 SGTR의 분류기 이 같음이 확인

되었다 SGTR 경우는 NUREGCR-5750 보고서에서 조사된 미국의 사고이력과 국내

에서의 사고이력이 존재하므로 두 운 이력을 합하여 기사건 빈도를 평가하 다 평

가 방법은 NUREGCR-5750 보고서의 평가 방법을 사용하 다

NUREGCR-5750에서는 운 이력에 기 하여 미국 PWR 499 cryr 동안 3회

의 SGTR 사고가 있었으므로 Jeffreys Non-informative[NRC03] 사 분포를 사용하

여 SGTR 빈도 분포는 평균값이 70E-3(cryr)(=35499)인 감마분포로 평가하 으

며 이 경우 90 신뢰도 구간은 다음과 같이 주어진다

[χ2005(2n+1)2T χ2

095(2n+1)2T] = [22E-3 14E-2]

여기서 n은 발생한 사건의 수 T는 총 측시간을 뜻한다

2002년 말까지의 국내 PWR 13524 cryr 동안 1번의 SGTR이 발생하 다 미

국에서의 SGTR 사고이력과 국내의 사고이력을 합하여 국내 SGTR의 사고 발생 빈도

를 구하면 평균값은 710x10-3(cryr)(=4563424)로 평가된다

- 28 -

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 710E-3(cryr) 262E-3 sim 133E-2

(6) 형이차측 단(Large Secondary Side Break LSSB)

울진 3 4호기 PSA의 LSSB에 해당하는 기사건 분류를 NUREGCR-5750과 비

교하면 NUREGCR-5750의 High Energy Line Steam BreakLeaks(Combined)이 이

에 해당된다 High Energy Line Steam BreakLeaks(Combined)는 다시 Steam Line

BreakLeak Outside Containment Steam Line BreakLeak Inside Containment

Feedwater Line BreakLeak를 포함하기 때문에 울진 3 4호기 PSA의 LSSB 분류 기

과 차이가 없으며 발생빈도는 13E-2(cryr)로 계산되었다 1987sim1995 기간내 미

국 원 가동 이력 72829(PWR 49855 + BWR 22974) cryr 에 9번의 LSSB 사건

이 일어났으므로(PWR에서 7번 BWR에서 2번) Jeffreys Non-informative Prior를 사

용하여 Bayesian Update를 수행하면 LSSB의 빈도는 9572829 =13E-2(cryr)으로

평가된다 High Energy Line Steam BreakLeaks(Combined) 빈도 분포는 감마분포로

90 신뢰도 구간의 5값과 95값이 각각 70E-3과 21E-2로 주어지게 된다

국내 원 에서도 2002년 말까지도 Main Feedwater Line Steam Line

BreakLeak가 없었으므로 이 사실을 반 하여 LSSB 빈도를 재계산하 다 즉 PWR

체 측정 연수가 13524 cryr이고 단사고가 없었으므로 이를 근거로 하여

Bayesian Update 방법으로 새로운 사후 분포를 구하면 LSSB의 평균 빈도가

110E-2(cryr)(5값=586E-3 95값=175E-2)으로 주어진다 따라서 최종 LSSB

빈도는 다음과 같이 평가된다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 110E-2(cryr) 586E-3 sim 175E-2

(7) 소외 원상실(Loss of Offsite Power LOOP)

NUREGCR-5750에 의하면 소외 원상실 빈도는 Gamma(1978335) 분포로 평균

값이 237E-2(175729) cryr로 주어진다 NUREGCR-5750에 의하면 실제 LOOP의 발

- 29 -

생 횟수는 17회이고 운 년수는 729 cryr이다 한편 지난 국내 원 의 소외 원 상실

사고 횟수를 보면 2002년 말까지 13524 cryr(월성원 제외)동안 8회가 발생하 다

따라서 사 분포 Gamma(175 729)가 사후분포 Gamma(175+8 729+13524) =

Gamma(255 86424)로 바 어야 한다 즉 새로운 평균값은 30x10-2(cryr)이다

이의 신뢰도 구간을 구하면 5값=21E-2 95값=40E-2이다 따라서 최종 국내 소

외 원상실 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 30E-2(cryr) 21E-3 sim 40E-2

(8) 발 소정 (Station Blackout SBO)

NUREGCR-5750에서는 SBO를 기사건으로 다루지 않았으므로

NUREGCR-5750 값을 사 분포 값으로 이용하지 않았다 따라서 본 연구에서는

기사건 빈도 계산을 해 SBO 빈도 계산을 한 별도의 고장수목을 구성하 다 이

의 울진 3 4호기 PSA 분석에서는 EDG와 AAC DG의 공통 원인 고장 처리가 부정확

하 다 즉 EDG 4 와 AAC DG 1 의 공통 원인 고장을 고려하지 않고 EDG 2 와

AAC DG 1 에 한 공통 원인 고장만 고려하 는데 본 연구에서는 이를 개선한 논

문[JY03]을 참조하여 재계산하 다 계산 결과 국내 SBO 빈도는 다음과 같이 평가되

었다

분포함수 평균값 EFGamma 366E-5(cryr) 109

(9) 주 수상실(Loss of Main Feedwater LOMF)

NUREGCR-5750에서는 주 수 상실 기사건 빈도는 감소 경향이 있는 것으로

분석되어 00544(cryr)로 분석하 다( 앙값 = 303E-2 EF = 594를 갖는 Lognormal

분포) NUREGCR-5750에서는 PWR의 Inadvertent Closure of All MSIVs 빈도도

감소 경향이 있는 것으로 분석되어 LOMF 빈도는 0011(cryr)로 분석하 다

(Gamma(55 49855)) 울진 3 4호기에서는 Inadvertent Closure of All MSIVs도 주

수상실사고로 분류하 으므로 NUREGCR-5750 자료를 활용한 주 수상실 기사건

- 30 -

빈도는 00654(cryr)(00544 + 0011)로 주어지게 된다 즉 Gamma(325 49855)

로 볼 수 있다

월성 원 을 제외한 국내 원 의 이력을 살펴보면 상업운 에서부터 2002년까지

13524 cryr 동안에 주 수상실 횟수는 21회이다 따라서 Bayesian Update를 통한

사후분포는 Gamma(325+21 49855+13524) = Gamma(535 6338)로 주어진다

즉 주 수상실 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 0084(cryr) 0066 sim 01

(10) 복수기진공상실(Loss of Condenser Vacuum LOCV)

NUREGCR-5750의 LOCV와 Turbine Bypass 이용불능이 울진 3 4호기 PSA의

복수기진공상실 기사건에 해당된다 Turbine Bypass 이용불능은 EPRI 분류나 울진

3 4호기에 없었던 것으로 NUREGCR-5750에 새로이 구분한 기사건이다 그러나

Turbine Bypass 이용불능은 흔히 일어나지 않는 사건으로 복수기진공상실 기사건과

합쳐도 무방한 것으로 단하 다 NUREGCR-5750에서의 LOCV 빈도(Gamma(13

49855))와 Turbine Bypass 이용불능 빈도(Gamma(15 72829))를 고려하여 사

분포를 구하면 평균값은 00421이고 Gamma(205 72829) 분포를 갖는다 (여기서

LOCV 빈도분포를 Gamma(19 72829)로 변경하여 가동 연도를 맞추었다)

표 4에서 월성 원 을 제외한 국내 원 의 이력을 반 하면 상업운 에서부터

2002년까지 13524 cryr 동안에 표 4의 EPRI-25 EPRI-27 EPRI-30에 속한 사건

의 발생 횟수는 23회이다 따라서 Bayesian Update를 통하여 얻어진 LOCV 사후분포

는 다음과 같은 Gamma(42 86353) 분포로 주어진다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 0049(cryr) 0037 sim 0062

(11) 일반과도사건(General Transient GTRN)

만일 표 4의 EPRI 과도사건 12 15 17 23 33 34인 경우 원자로 출력 감발계통

- 31 -

(Reactor Power Cutback System RPCS)과 증기우회제어계통(Steam Bypass Control

System SBCS)이 정상 으로 작동한다면 원자로 정지를 방지할 수 있다(이를 완 부

하 방출운 이라 부른다) 따라서 일반과도사건 기사건 빈도 계산에서 이들 과도사

건에 한 완 부하 방출운 의 성공 가능성을 고려하 다 완 부하 방출운 의 실패

확률은 System 80 PSA를 근거로 01로 가정하 다 기존 울진 3 4호기 PSA에서

Boolean 수식으로 표 한 일반과도사건에 본 연구에서는 EPRI-2 EPRI-3 EPRI-37

EPRI-42 계측용공기상실사건(Loss of Instrument Air LOIA)을 추가하여 다음과 같

이 표 하 다 여기서 RPCS는 완 부하 방출운 실패사건을 의미한다

GTRN = LOIA + EPRI-1 + EPRI-2 + EPRI-3+ EPRI-4 + EPRI-5 +

EPRI-6 + EPRI-7 + EPRI-8 + EPRI-9 + EPRI-10 + EPRI-11

+ EPRI-19 + EPRI-20 + EPRI-26 + EPRI-28 + EPRI-29 +

EPRI-36 + EPRI-37 + EPRI-38 + EPRI-39 + EPRI-40 +

EPRI-42 + RPCS(EPRI-12 + EPRI-15 + EPRI-17 + EPRI-23

+ EPRI-33 + EPRI-34)

NUREGCR-5750의 Table D-4에 나와 있는 QC4 QC5 등 PWR 일반과도사건

횟수를 의 GTRN 식에 연계하면 다음과 같이 GTRN의 발생횟수를 얻을 수 있다

GTRN5750횟수 = LOIA + QC4 + QC5 + QC10 + QK4 + QP5 + QR0 +

QR1 + QR2 + QR4 + QR6 + QR8 + QR9 + RPCS (

QR3 + QP2 + QL5 + QP4 + QL6 + QR5 + QR7)

= 15 + 19 + 20 + 2 + 2 + 4 + 61 + 8 + 40 +

12 + 48 + 154 + 22 + 01 (36 + 4 + 240 +

22 + 88 + 234 + 68)

= 411 + 01 742

= 4852

따라서 GTRN의 빈도는 다음과 같이 평가된다

GTRN5750 = 4852499 = 0972(cryr) (EF asymp187)

- 32 -

한편 NUREGCR-5750에서의 극소형 LOCA도 일반과도사건으로 분류하 으므

로 그 빈도 000618을 합쳐야 하지만 이 값은 다른 일반과도사건 빈도보다 매우 작음

으로 무시하 다

울진 3 4호기의 특성에 따라 QC9 QL4 QP3는 울진 3 4호기 기사건으로 분

류하 다 울진 3 4호기의 이력자료를 분석하면 EPRI-37을 고려하지 않을 경우 GTRN

의 빈도는 13524 cryr 동안 1403회의 발생횟수로부터 104(cryr)로 평가된다 이

를 증거 자료로 이용하여 NUREGCR-5750 자료의 사후분포를 구하면 다음과 같다

사 분포 Lognormal Mean = 0972(cryr) (EF asymp 2)

증거 13524 cryr 동안 1403회의 발생횟수

따라서 일반과도사건 빈도는 다음과 같이 평가된다

분포함수 평균값 EFLognormal 0946(cryr) 108

(12) 기기냉각수상실(Loss of a CCW LOCCW)

울진 3 4호기 PSA에서의 기기냉각수상실 기사건은 발 소 특정 기사건

하나로 트 인 A에서 기기냉각수 공 이 상실되는 사건을 말한다 이 기사건에는 물

론 보조계통인 필수냉수계통 필수해수계통의 련 트 인 고장도 포함된다 따라서

기기냉각수상실 기사건 빈도를 평가하기 한 기기냉각수계통 고장수목이 개발되어

기기냉각수상실 기사건 빈도를 계산하고 있다 개선된 모델에서는 공통 원인 고장

계산을 보다 정확히 묘사하 으나 기사건 빈도에 미치는 향은 별로 없었다 다만

각 기기들의 고유 신뢰도 자료를 이용하므로 기사건 빈도 값은 이 값과는 다르게

나타났다 울진 3 4호기의 LOCCW 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFLognormal 513E-1(cryr) 13

(13) 416KV 교류모선상실(Loss of a 416KV AC Bus)

- 33 -

NUREGCR-5750에서는 600V이상 10KV 이하의 교류모선상실사건을 기사건

으로 구분하 다 NUREGCR-5750에서 416KV 교류모선 상실사건에 해당하는 사건

은 Loss of Vital Medium Voltage AC Bus이다 NUREGCR-5750에 의하면 Loss

of Vital Medium Voltage AC Bus의 빈도는 Gamma(105 72829) 분포로 평균값이

144E-2(cryr)이다

국내 원 (월성원 제외)에서 상업운 이후 2002년간의 13524 cryr 동안 10건

의 416KV 교류모선상실 사건이 일어났으므로 울진 3 4호기 PSA의 416KV 교류모선

상실 사건의 빈도 분포는 다음과 같은 Gamma(105+10 86353) 분포로 주어진다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 0024(cryr) 0016 sim 0033

(14) 125V 직류모선상실(Loss of a 125V DC Bus)

NUREGCR-5750에서 125V 직류모선상실 사건에 해당하는 사건은 Loss of

Vital DC Bus이다 NUREGCR-5750에 의하면 Loss of Vital DC Bus 빈도는

Gamma(05 72829) 분포로 평균값이 687E-4(cryr)이다

국내 원 (월성원 제외)에서 상업운 이후 2002년간의 13524 cryr 동안 1건

의 125V직류모선 상실사건이 일어났으므로 울진 3 4호기 PSA의 416KV 교류모선상

실 사건의 빈도 분포는 Gamma(15 86353)이며 최종 값은 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 17E-3(cryr) 20E-4 sim 45E-3

(15) 120V AC 필수 력상실(Loss of a 120V AC Bus)

NUREGCR-5750에서는 600V이하의 교류모선상실사건을 기사건으로 구분하

다 NUREGCR-5750에서 120V AC 필수 력상실 사건에 해당하는 사건은 Loss

of Vital Low Voltage AC Bus이다 NUREGCR-5750에 의하면 Loss of Vital Low

Voltage AC Bus 빈도는 Gamma(15 72829) 분포로 평균값이 206E-3(cryr)이다

이 값은 1E 480V AC 력상실도 포함한 것인지 불분명하나 보수 으로 모두 120V

- 34 -

AC 필수 력상실 사건 빈도로 간주하 다

국내 원 (월성 원 제외)에서 상업운 이후 2002년간의 13524 cryr동안 10

건의 120V AC 필수 력 상실사건이 일어났으므로 울진 3 4호기 PSA의 120V AC

필수 력상실 사건의 빈도 분포는 Gamma(115 86353)이며 최종 값은 다음과 같이

평가되었다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 0013(cryr) 76E-3 sim 0020

(16) 정지불능 과도사건(Anticipated Transient Without Scram ATWS)

정지불능 과도사건은 NUREGCR-5750에서 기사건으로 취 하지 않으며 울진

3 4호기 PSA에서는 고장수목으로 모델링되어 있다 재 본 연구에서 사용한 ATWS

의 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFGamma 90E-6(cryr) 61

(17) 연계계통 LOCA(Interfacing System LOCA ISLOCA)

ISLOCA 빈도를 재평가하기 하여 NUREGCR-5750에서 참조한 참고문헌

[KE92]의 방법을 검토하 다 참고문헌[KE92] 방법은 CE 원 을 상으로 하 기

때문에 표 원 과 매우 유사한 기기 배열을 가지고 있다 [KE92]에서는 압안 주

입계통을 통한 ISLOCA가 가장 일어나기 쉬운 경우로 분석되었다 즉 3개월 주기의

IST(In-Service Test) 시 MOV 개방과 함께 2개의 역지밸 가 동시에 고장나 있을

때 ISLOCA가 발생한다 표 원 의 경우는 동시에 3개의 역지밸 가 고장나 있어야

하므로 참고문헌[KE92]의 ISLOCA 빈도보다는 훨씬 작으나 보수 으로 3개의 역지

밸 가 동일한 것으로 가정하면 압안 주입계통에서 일어나는 ISLOCA 빈도의 평균

값은 215E-8(cryr)로 계산되었다 한편 정지 출력계통을 통한 ISLOCA 빈도는 참

고문헌[김길04]에서 계산된 바 있으나 참고문헌[KE92]에서 사용한 MOV의 내부

손빈도를 이용하여 재계산하면 ISLOCA 빈도는 32E-8(cryr)로 주어진다 따라서 최종

- 35 -

ISLOCA 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFLognormal 535E-8(cryr) 1000

(18) 원자로용기 손(Reactor Vessel Rupture RVR)

기존 울진 3 4호기 PSA에서의 원자로용기 손은 비상노심냉각계통의 냉각재 보

충 용량을 넘는 원자로냉각재상실사고를 의미한다 이 사고는 WASH-1400에서 분석

된 결과를 인용하 다 원자로용기 손 기사건 빈도는 266E-7(cryr)이며 오차인

자(EF)는 100으로 가정하 다

NUREGCR-5750에는 원자로용기 손 사건을 기사건으로 다루지 않았다 따라

서 WASH-1400의 값을 사 분포로 하고 2002년 말까지 13524 cryr 동안 국내 원

에서의 원자로용기 손은 없었으므로 이를 증거로 사후분포를 구할 수 있다 최종

원자로용기 손 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFLognormal 266E-7(cryr) 10

(19) 기사건 빈도 재계산 결과

이상 앞에서 살펴본 것처럼 각 기사건빈도를 재계산한 결과를 표 5에 요약 제

시하 다

새로운 기사건으로 울진 3 4호기 PSA를 재계산하면 CDF에 향을 미치는 각

기사건별 비 은 그림 12와 같이 변한다 그림 12에서 보듯이 LOCA 기사건 비

이 어든 반면 LSSB 기사건 비 이 증가하는 경향을 보여주고 있다

- 36 -

No 기 사 건PRiME-U34i 울진3 4 Old NUREGCR‐5750

평균값 EF 는90 신뢰도구간

평균값 EF 평균값 EF 는90 신뢰도구간

1 Large Loss of Coolant

Accident50E-6 10 170E-4 50 50E-6 10

2 Medium Loss of

Coolant Accident40E-5 10 170E-4 50 40E-5 10

3 Small Loss of Coolant

Accident48E-4 30 300E-3 50 50E-4 30

4 Steam Generator Tube

Rupture710E-3 262E-3sim133E-2 450E-3 50 70E-3 22E-3sim14E-2

5Interfacing Systems

LOCA535E-8 1000 120E-9 1690 20E-6 1000 이상

6 Reactor Vessel

Rupture266E-7 100 266E-7 100 NA NA

7 Large Secondary Side

Break110E-2 586E-3sim175E-2 150E-3 50 13E-2 700E-3sim210E-2

8 Loss of Main

Feedwater0084 0066sim01 540E-1 43 0065 0048sim0085

9 Loss of Condenser

Vacuum0049 0037sim0062 236E-1 44 0028 0019sim0039

10 Loss of a CCW Train 513E-1 13 153E-1 13 97E-4 114E-4sim253E-3

11 Loss of a 416KV AC

bus0024 0016sim0033 175E-3 33 0014 0008sim0022

12 Loss of a 125V DC

bus17E-3 20E-4sim45E-3 354E-3 24 69E-4 270E-6sim264E-3

13 Loss of Offsite Power 30E-2 21E-2sim40E-2 615E-2 50 24E-2 412E-3sim563E-2

14 Station Blackout 366E-5 109 111E-5 109 NA NA

15 General Transients 0946 11 300 25 12 061sim21

16 Anticipated Transient

Without Scram90E-6 61 207E-5 61 NA NA

17Loss of a 120V AC

bus13E-2 76E-3sim20E-2 NA NA 21E-3 242E-4sim537E-3

18 RCP Seal LOCA 217E-3 50E-4sim48E-3 NA NA 25E-3 56E-4sim54E-3

표 5 울진 3 4호기의 새로운 기사건 빈도

그림 12 울진 3 4호기 CDF에서 각 기사건의 비

- 37 -

4 사건수목 개선

기존 PSA 모델에서 추가 인 상세 열수력 분석이 필요한 분야를 찾아 추가 분석

을 수행하고 이를 통해 확인된 사고경 성공 기 을 고려하여 사건수목 개선을 수

행하 다 한 이외에 최신 정보를 검토하여 확인된 내용에 한 민감도 분석 사

건수목 개선 작업을 수행하 다

가 최 열수력 코드를 이용한 주요 사고경 성공기 분석

표 원 PSA 모델 개선을 하여 상세 열수력 분석이 필요한 주요 사고경 로

다음과 같은 분석 상을 선정하 다

1 소형 LOCA시 속감압(ASC)운 에 한 분석

2 SGTR시 단 증기계통 격리 안 계통에 작동에 따른 향 분석

3 단크기(Break Size) 변화에 따른 LOCA 세부 분류

4 ATWS시 UET(Unfavorable Exposure Time)에 한 분석

5 LSSB시 Return to Power에 한 분석

선정된 사고경 에 한 검토 상세 분석을 수행하 다 상세 열수력 분석 코

드로는 원자력연구소에서 개발 인 최 열수력 해석 코드인 MARS 21을 이용하

다[이원99] 동 코드는 상세 열수력 분석이 가능한 최 해석 코드로 RELAP 코드를

기반으로 개발되었으며 분석결과에 한 검증이 용이하고 분석 경험이 풍부한 장 이

있다 한 국내에서 개발 인 코드가 갖는 장 즉 다양한 경우에 해서 충분한

문가 활용 자문이 가능하다 다음과 같은 작업을 통하여 MARS21 코드의 입력

자료를 입수하 다

MARS21 코드는 RELAP 코드와 입력 일의 공유가 가능하기 때문에 기존에

분석경험이 풍부한 RELAP 코드의 표 원 입력 일을 확보하 으며 이를 근거로

분석에 필요한 자료들을 수집검토하 다 표 원 RELAP 입력은 한국원자력연구소

열수력코드개발과제 KOPEC 안 해석그룹의 열수력안 해석 부산동의 기계공

학과 등에 자문 력을 통해서 확보했다

- 38 -

아래의 그림 13은 표 원 에 한 MARS 코드의 기본 인 입력 일의 수치모델

구조(Nodalization)를 보여주고 있다 본 연구에서는 사고경 별로 분석에 필요한 추가

인 모델을 작성하여 기존 입력 일에 추가하 지만 기본 모델은 그림 13을 기본으

로 하여 진행하 다

그림 13 표 원 소형 LOCA용 수치모델구조의 개념도

(1) 소형 LOCA 속감압(ASC)에 한 상세 열수력 분석

소형 LOCA 발생시 속감압(Aggressive Secondary Cooldown ASC)운 은 소

형 LOCA 발생 후 고압안 주입(HPSI)이 작동하지 않으면 2차 측의 증기를 덤 하여

556degChr의 냉각율로 속 감압하여 안 주입탱크나 압안 주입 작동압력까지 1차

계통 압력을 낮춤으로써 1차 계통의 냉각재 재고량을 유지하여 노심손상을 방지하는

운 차이다 고압안 주입의 완 실패를 동반한 소형 LOCA 사고경 는 노심손상에

주는 향이 크고 운 원의 조치 시 에 따라 향이 크기 때문에 이에 한 분석이

필요하다[한임03a 한임03b HA03]

소형 LOCA시 속감압에 한 사고경 분석을 수행하 으며 한 련 계통에

한 성공기 을 평가하 다 분석 상의 선정은 기본 으로 속감압운 의 불확실성이

- 39 -

크며 열수력 거동 상이 잘 알려지지 않았기 때문에 기존의 표 원 PSA에서는 보수

으로 평가된 경향이 있는 것을 상으로 하 다 소형 LOCA 발생시 ASC의 상세 열수

력 분석은 기본 시나리오에 한 선정 분석 열수력 거동의 이해 그리고 주요 민감

변수를 확인과 이에 한 민감도 분석 등으로 수행하 다

기본 사고 시나리오는 다음과 같이 가정하 다 즉 소형 LOCA의 한계인 2

inch　 온 단 LOCA HPSI 작동 불능 SIT 작동불능 LPSI 50 작동(12) SG

2계통 정상 운 원자로 정지 15분 내 주증기 기덤 밸 (ADV)를 이용한 증기 방

출 운 개시 등이다 SIT의 작동은 계통 성공기 분석에는 필요하지만 이는 민감도

분석으로도 확인이 가능하기 때문에 기본 사건의 경우에서는 제외하 다

(가) 분석 결과

주요 입력 기 설정치 가정 사항이 표 6에 제시되어 있다 본 분석에서는 확

인 가능한 경우 설계해석에서 사용되는 보수 인 설정 치보다 실제 값에 가까운 최

치를 사용하 다

　주요 변수 설정치 가정 사항

Rx Power 2815 MWth (100)　Break location amp Size 2 inch Coldleg Break　Decay Heat Model ANS73 Decay Heat Model　주요 Trip 설정치 LoPZR Pr signal Trip

Turbine amp MFW trip 연동

　RCP Trip Rx Trip 연동

　주요 안 계통 작동 상태 No HPSI no SIT LPSI (2)　2차 계통 상태 SG (2) AFW (2) MSSV　주증기 제어 MSSV (4) ADV (4)　 속 감압 제어 15min 55Chr　격납용기 경계조건 Fixed atm

표 6 ASC 분석을 한 MARS21 주요 변수 설정치 가정 사항

입력 일에는 ASC 운 을 모의하기 해서 ADV를 모델하고 연결된 주증기배

에 한 모델을 교체하 다 최 피복 온도 측을 한 노심 Hottest Node

ADV 제어 논리 보조 수(AFW) 제어 등을 추가하 다 기본 사고경 에 한 주요

변수별 결과를 그림 14sim20에 나타내었다

- 40 -

그림 14 원자로출력 그림 15 가압기 SG 돔 압력

그림 16 556degChr 냉각율과

실제 냉각율

그림 17 노심 Hottest

노드에서의 열상승

그림 18 SG 노심 강수

수

그림 19 ADV 제어에 따른

개구율

- 41 -

그림 20 LPSI 주입량

본 연구의 일차 인 심사인 최 노심열상승은 노심손상 제한치인 1477K

(2200degF)보다 낮은 약 970K로 나타났다 다른 심사인 냉각율은 후반부에

556degChr의 냉각율보다 소형 LOCA의 자체 상에 의한 냉각율이 빠른 것으로 나타

났다 이는 LPSI 작동으로 20degC의 찬물이 노심내로 유입되기 때문에 나타나는 상으

로 단된다

그림 21 ASC 운 에 한 압력 핵연료 온도 거동특성

HPSI 상실을 동반한 소형 LOCA에서 ASC 운 에 한 반 인 거동 특성은

그림 21에 요약하 다 사고후 15분에 556degChr의 냉각율로 증기방출운 을 수행하면

- 42 -

노심 노출에 의해서 핵연료 온도가 증가하지만 략 1시간 후에는 RCS의 압력이 압

안 주입계통의 작동 압력까지 떨어지므로 압안 주입계통의 작동으로 노심의 온도

상승은 효과 으로 지된다

한 가지 주목할 은 기본 사고경 분석결과 ADV 제어 방식에 따라 매우 민감

함을 보여 다는 것이다 한 ADV 제어의 실제 운 방식에서 참조하는 RCS의 Tav

변수가 장과는 다르게 코드 상에서는 몇 가지 온도 변수로 표 되고 이 온도 변수의

기본 값에 따라 다른 결과가 나타날 수 있음을 확인하 다

(나) 민감도 분석

① ADV 제어방식 민감도 분석

ADV 제어방식에 따른 향이 크므로 이에 한 민감도 분석을 수행하여 향

정도를 확인하고자 하 다 이는 속감압운 은 운 원에 의한 수동운 차로 열수

력 분석을 해서는 ADV 제어방식의 향에 한 평가가 필요하기 때문이다 운 방

식에 따른 향을 평가하기 해서 다음 세 가지 방식에 따른 향 분석을 수행하

다

- 보수 제어

- 비례 분(PI) 제어

- 최 제어

그림 22에서 ADV의 세 가지 제어 방식별로 노심 열상승에 민감한 향이 있는

것이 확인된다 그림 22의 아래 그림에서 각 제어방식에 따라 노심온도의 양상이 달라

지지만 최종 으로 노심손상 제한치(1450K)까지 상승하지는 않았다 그러나 운 원에

의한 냉각운 은 의 단순 제어 방식에 비해서 변수가 많기 때문에 운 원의 운 방

식이 노심 열상승에 미치는 향이 클 것으로 상된다

- 43 -

그림 22 ADV 제어 방식에 따른 향

② ADV 제어 개시시간 민감도 분석

ADV 제어 개시 시간은 ASC 운 에 한 성공실패를 규정하는 요한 변수이

다 기본 경우로 선정한 ADV 제어 개시시간 15분에 해서 민감도 분석을 수행하

으며 실 인 운 개시시간을 고려하기 해서 운 개시시간 30분에 해서 민감

도 분석을 수행하 다 분석 결과 그림 23과 같이 운 개시시간을 30분으로 연장하

여도 성공조건은 기본 경우와 동일하다는 것을 확인할 수 있었다 이때 노심 최고 온

도는 략 1250K를 넘지 않았다 그러나 이 경우는 ADV 제어 방식이 최 화되어 있

는 경우만을 고려한 것이다 술한 바와 같이 운 원의 제어 방식에 따라 노심 최고

온도에 향을 있음을 주의할 필요가 있다고 단된다

- 44 -

그림 23 ASC 개시 시간에 따른 향

(30분 시작시 압력 핵연료 온도 거동특성)

(2) 고압안 주입상실을 동반한 SGTR 거동 특성 분석

HPSI 상실을 동반한 SGTR 사고는 기존의 PSA에서 보수 으로 평가되던 사고

경 로 추가 인 운 원 조치가 없는 경우 노심손상 사고경 로 간주하 다 SGTR 사

고 발생시 단 증기계통의 격리 유무는 안 계통 특히 HPSI의 성공 여부와 한

련이 있다 이러한 이유로 동 사고경 는 PSA 결과에 미치는 향이 큰 사고경

의 하나로 평가되었다 때문에 상세 열수력 분석을 통해서 해당 사고경 의 특성을 이

해하고 기존 PSA 모델에 반 하고자 하 다 동 사고경 에 한 열수력 분석을 수행

하기 해서 코드의 입력 일을 수정하 으며 표 7과 같은 기본 가정을 용하 다

[한양03 한양04c HA04]

용된 사고 시나리오는 HPSI의 완 상실을 동반한 증기발생기 열 1개가

완 히 단된 경 이다 사고 진행과정을 이해하기 해서 동 사고의 경우 운 원의

행 는 고려하지 않았다 SGTR시 용되는 비상운 차(EOP)의 일반 인 조치 사항

의 하나인 손 증기발생기에 한 격리 조치 냉각 조치 등은 고려하지 않았다

다만 표 원 에서 운 원 조치없이 자동 으로 이루어지는 조치만을 고려하 다 이

- 45 -

러한 자동 조치로는 원자로 정지 안 계통의 기동 보조 수 기동 터빈 정지 그리고

터빈 정지에 따른 증기발생기 압력 유지를 한 우회계통 자동 기동 등이 있다 이외

에 SGTR 사고는 2차 측으로 원자로 냉각재의 설로 인한 냉각재를 보충하기 한

조치 에서 HPSI는 완 상실로 가정하 기 때문에 이용할 수 없다 충 계통을 이

용한 충 유량은 보수 가정을 이용할 경우 비안 계통으로 고려되지 않지만 최

해석을 해서 최 유량으로 충 하는 것으로 가정하 다 충 유량이 없는 경우는

민감도 분석의 하나로 추가하 다 분석 시간은 PSA에서 일반 으로 용하는 24시간

을 용하 다[ASME02] 그리고 보조 수가 기동되지 않는 경우를 민감도 분석으로

추가하 다

HPSI 상실을 동반한 SGTR 사고에 하여 의 가정 사항을 고려하여 세 가지

사고 시나리오에 한 분석을 수행하 다 주요 분석 결과는 그림 24에 제시되어 있

다

- 경우 1 운 원 조치 없음 보조 수자동작동 충 유량 고려

- 경우 2 운 원 조치 없음 보조 수자동작동 충 유량 미고려

- 경우 3 운 원 조치 없음 보조 수 미작동 충 유량 미고려

변 수 설 명

Break Location amp Size Steam Generator 1 tube guillotine break at hotleg side in loop A

Decay Heat Model ANS79 Decay Heat Model

Reactor Trip Signal SetpointLo PZR Pr Trip Signal (1215MPa) amp CPC Aux Trip Signal (Hotleg Saturation Temp Trip)

Turbine amp MFW Trip Linked with Reactor Trip Signal

RCP Trip Setpoint Linked with Reactor Trip Signal

Availability of ECCS No HPSI No SITLPSI(12)

Availability of Secondary-Side All SG (2)

SG Control System AFW(2)MSSV(4)ADV(4)

표 7 SGTR 분석을 한 울진 34호기 주요 가정 사항(기본 사고경 )

- 46 -

그림 24 HPSI 상실을 동반한 SGTR 세 가지

경우에 한 압력 거동 특성

분석 결과 그림 24와 같이 경우 1과 2에서는 노심손상이 발생하지 않았다 그러

나 경우 3에서와 같이 충 유량이 없고 이차계통이 작동하지 않는 상황에서는 략 4

시간 후에 노심노출 노심 온도 상승으로 노심손상이 발생하는 것으로 나타났다 이

결과를 바탕으로 다음과 같은 결론을 유도할 수 있었다 즉 HPSI 상실을 동반한

SGTR 사고는 기본 으로 노심손상에 이르지 않는 사고이다 SGTR 사고에서는 무엇

보다 단 SG의 격리가 우선되어야 한다 한 격리의 성공은 HPSI의 향을 최소

화 한다

다른 분석 결과 운 원의 개입이 없는 조건에서 1 단계 PSA 분석 요건인 24

시간 동안 노심손상에 이르지 않고 일정한 고압상태를 유지하는 것을 확인할 수 있었

다 기존 PSA에서 동 사고경 에 해서 노심손상 사고경 로 평가한 것은 본 결과를

근거로 하 을 때 보수 임을 확인할 수 있다 이번 분석 결과는 동 사고경 발생 시

원 이 안정한 상태에 이르기 해서는 운 원의 개입 추가 인 조치가 필요하다는

것을 의미한다

충 계통은 비안 계통으로 일반 으로 열수력 분석시 보수 인 입장에서 고려되

- 47 -

지 않지만 최 평가를 해서는 이에 한 고려가 필요하다 충 유량을 고려하 을

경우와 고려하지 않았을 경우에 차이가 발생하 지만 장시간 분석에서는 후반기에

한 결과의 신뢰성이 크지 않음에도 불구하고 두 경우 모두 노심의 열상승에 주는 향

이 미미함을 확인할 수 있었다

보조 수계통이 작동하지 않는 경우는 사고 발생시 열제거원의 완 상실을 의미하

는 사고경 로 노심손상이 발생하는 것을 확인할 수 있었다 이 사고경 는 앞에서 언

된 사고경 와 다르게 PSA 모델에서 취 되어야 함을 보여주고 있다

본 분석을 통하여 기존 PSA에 일반 으로 채용되고 있는 SGTR에 한 분석은

보수 으로 평가되었으며 상세 열수력 분석을 통해서 최 분석이 수행될 수 있음을

알 수 있다 그러나 이러한 잠정 인 결과는 실제 PSA 모델에 있어서 비상운 차에

따른 운 원의 조치들이 고려되지 않고 있기 때문에 이에 한 추가 인 분석이 필요

할 것으로 단된다 즉 본 사고경 에 한 최 의 PSA를 수행하기 해서는 추가

인 열수력 분석을 통해서 SGTR 사고에 한 열수력 거동에 한 충분한 이해가 선행

되어야 하며 여기에 따른 운 원 조치의 합성에 한 평가 SGTR 사건수목의 개선

성공기 의 재분석 운 원 행 에 한 인간 신뢰도 평가 등에 한 개선 작업이

수행되어야 할 것으로 단된다

(3) LOCA 단 크기 분류에 한 민감도 분석

LOCA시 단크기 변화에 따라 PSA 모델 방식이 분류된다 LOCA는 단크기에

따라 열수력 거동 양상이 상당히 다르게 나타나기 때문에 이에 한 거동 변화는

LOCA 후 주요 계통의 성공기 사고경 의 변화를 유발하므로 사건수목의 작성에

도 많은 향을 주기 때문이다 따라서 열수력 거동을 반 한 LOCA 분석이 필요하

며 특히 단크기의 변화에 따른 거동 양상을 확인하고 그 결과에 따른 합한 사건

수목의 재구성이 필요하다 이를 해서 단크기에 따른 상세 열수력 분석을 수행하

다 PSA에서 LOCA 사고군은 략 형 형소형의 3가지 유형으로 분류한다 이

때 고려되는 분류기 은 단크기에 따른 거동 특성 련 안 계통의 성공기 변

화를 근거로 한다[방정99] 표 8은 PSA 모델링을 한 LOCA 그룹 분류의 3가지 주요

- 48 -

안 기능별 분류 특징을 보여 주고 있다 이러한 기 에 근거하여 형의 분류를

한 열수력 분석과 소형 분류를 한 열수력 분석을 수행하 다[한양04a한양04b 한

양04e]

LOCA 그룹 Reactor Trip Safety Injection Systems 2ndary Heat Removal

형 NA SIT LPSI NA

형 NA HPSI NA

소형 A HPSI Applicable

표 8 PSA 모델링을 한 LOCA그룹분류의 3가지 주요 안 기능별 분류 특징

형 LOCA 분류를 해서 형 단 크기에서 단 크기 변화에 따른 거동

특성 민감도 분석을 수행하 다 그림 25에서와 같이 HPSI 한 계통이 작동하는 조건

에서 단 크기별로 분석한 결과 형 형 LOCA는 FSAR 분석과 유사한 13 inch 크

기에서 노심손상 제한치 1456K (2200degF)에 도달하는 것으로 나타났다 따라서 형

형 LOCA를 분류하는 단 크기는 FSAR의 95 inch (유효 단면 05ft2)가 합

한 것으로 단할 수 있다

그림 25 형 LOCA 분류를 한 분석 결과

형소형 LOCA는 2 inch까지는 LOCA의 형 인 특성을 보이나 그 이하의

- 49 -

단크기에서는 일반과도사건과 유사한 거동 특성을 보인다 그림 26에서 쪽 2개의 그

림은 2 inch 단크기에서 일반 인 거동 특성을 보여주고 있으며 HPSI 한 계통의 작

동에 의해서 RCS의 냉각재 재고량이 서서히 회복하고 있는 것을 보여주고 있었다 그

림 26의 하단의 그림은 HPSI가 작동하지 않는 경우를 보여주고 있었다 이 경우 RCS

냉각재 재고량의 고갈로 노심 열상승이 발생하고 결국 노심손상에 이르는 것으로 악

된다

그림 26 소형 LOCA분류 분석 결과

(2 inch LOCA의 거동 특성)

의 분석 결과를 기 로 기존 모델에서의 LOCA 사고군 분류 기 과 비교하면

표 9와 같다 이상의 성공 기 을 PSA 모델에 직 용하기에는 다른 조건들도 동시

에 비교해야 하므로 유용한 정보로 활용되는 것이 바람직하다고 단된다

- 50 -

　기존 모델 새 기

분류기 성공기 분류기 성공기형 gt 6 SITLPSI gt 13 SITLPSI형 - - lt 13 HPSISITLPSI형 2sim6 HPSI 3sim13 HPSISIT

소형 lt 2 RTSGHPSI lt 3 HPSI + SGSIT소형 - - lt 1 RTHPSISG

표 9 LOCA 사고군에 한 기존 모델과 열수력 분석에 의한 성공기 비교

주 = inch

(4) 기타 최신 정보 검토

LSSB 사고경 와 ATWS 사고경 는 기존의 FSAR KOPEC에서의 분석 결과

를 활용하여도 충분하다고 단되어 추가 인 열수력 분석은 진행하지 않았다 각각의

사고경 의 분석결과에 해서는 해당 문가의 자문과 검토를 거쳤다 각 사고경 에

한 검토 결과를 요약하면 다음과 같다

그림 27 MSLB 사고시 출력 특성

(FSAR 참조[한 96])

(가) LSSB 성공 기 분석

표 원 에서 형이차측 단(LSSB) 사건은 하나의 기사건 유형으로 분류하여

모델하 다[한 97] LSSB 사건은 이차계통의 주요 배 인 증기발생기의 주증기 형

- 51 -

단(MSLB)과 주 수배 단(MFLB) 사건을 통칭한다 최종안 성분석보고서(FSAR)

에 의하면 MSLB와 MFLB 사건은 다른 거동 특성을 보이다[한 96] 따라서 이러한

분석 결과를 반 하여 표 원 PSA 모델에 한 검토 개선이 필요하다 이는

MSLB는 노심 거동 특성이 요하고 MFLB는 RCS 압력 거동 특성이 요하기 때문

이다[한 96] 그러나 FSAR에서 분석한 MFLB 사고 분석의 경우 매우 보수 인 가정

을 용한 경우로 보다 실제 인 특성에 한 이해 검토가 필요하다고 단된다[한

석04b]

그림 28 울진 34호기 MSLB 사건시 가장

심각한 경우의 반응도 변화[한 96]

MSLB 사고는 노심 재출력의 발생(Return to Power) 여부가 PSA 사고경 평

가에 가장 요한 향을 다 즉 MSLB 사고의 경우 노물리 특성에 따라 노심 정지

후에 재임계 가능성에 제기된다(그림 27) 노심 재임계의 발생은 원자로의 안 한 정

지를 하므로 이에 따른 열수력 거동의 분석 성공 기 을 분석할 필요가 있다

LSSB 설계 안 해석 문가 자문에 의하면 LSSB가 발생하여도 노심손상에 미치

는 향은 작은 것으로 단된다(그림 28)[이철03]

MFLB의 경우 FSAR의 분석에 의하면 주 수배 단은 수공 능력을 상실하

고 증기발생기에서의 출유량은 한정되기 때문에 열제거 능력 상실에 해당하는 거동

- 52 -

특성을 보인다고 기술하고 있다 그림 29는 표 원 MFLB 사고시 RCS 계통의 압력

거동 특성을 보여주고 있다 그림 29에 의하면 MFLB 사고시에는 RCS 압력 상승에

의해서 PSV가 작동하는 것으로 분석하고 있다 따라서 MFLB 사고는 MSLB 사고와

분리하여 개별 인 사고경 모델을 작성하는 것이 필요한 것으로 단된다

그림 29 표 원 MFLB시 RCS 계통

압력거동 특성[한 96]

(5) ATWS시 감속재온도계수(MTC)의 향

정지불능과도 사건의 사고경 에서 가장 요하게 고려해야 하는 요인 의 하나

는 원 의 MTC(Moderator Temperature Coefficient)의 UET(Unfavorable

Exposure Time)를 평가하는 것이다 기존의 표 원 PSA에서는 CE(Combustion

Engineering)의 System 80 평가를 이용하여 UET를 핵연료 주기의 001 값을 이용하

다 최근 표 원 인 신규 원 울진 5 6호기의 인허가가 진행되면서 한국원자력안

기술원의 요청을 받아 KOPEC에서 울진 5 6호기에 한 UET 평가 보고서를 제출

하 다 참고문헌 [이상03]과 [이상04]는 신규 원 에 한 UET 평가 내용을 담고

있다 참고문헌 [이상03]에 의하면 표 원 으로 설계되고 있는 울진 5 6호기의 경우

CESEC-III 코드를 이용하여 최 해석을 수행한 결과 100 출력(Full Power) 운

으로 가정할 경우 UET가 37 정도 되는 것으로 평가되었다 울진 3 4호기의 경우는 울

진 5 6호기와 핵설계 특성이 정확하게 일치하지는 않지만 동일한 설계를 용한 원 이기

때문에 유사한 UET를 보일 것으로 상된다[이상03] 따라서 UET 평가 사고 시나리오

- 53 -

를 고려한 PSA 모델 개선 작업이 필요할 것으로 단된다[한석04c]

나 사고경 성공기 변경에 따른 민감도 분석

(1) LOCA 사고경 민감도 분석

표 10은 LOCA 단 크기 분류에 한 열수력 민감도 분석 결과를 반 한

LOCA 사고경 에 한 민감도 분석 결과를 보여 다 LOCA 모델군 재평가 결과를

반 할 경우 략 형 LOCA에서 21 소형 LOCA 사고군에서 93의 CDF 감 효

과가 있었다 재평가시 상당한 험도 개선 효과가 있으므로 방법의 합성 분석 근거

의 합성을 검토하기 한 추가 연구가 필요하다

신평가(Ry) 행모델(Ry) CDF 변화율LLOCA 8312E-07 105E-06 -21MLOCA 8219E-07 633E-07 30SLOCA 1270E-07 186E-06 -93CDF(LOCA) 1780E-06 354E-06 -50

표 10 LOCA 사고군 재평가시 노심손상 민감도

(2) 소형 LOCAHPSI 실패 사고경 ASC 임무시간에 따른 민감도

표 11은 HPSI 상실을 동반한 소형 LOCA시 ASC 운 에 한 특성을 반 한 민

감도 분석 결과를 보여 다 하드웨어(표 11의 SIT)의 성공기 변경보다 노심손상에

미치는 향이 크다 ASC 임무시간에 여유가 생길 경우 운 원의 운 오류를 일 수

있기 때문에 노심손상에 미치는 향이 어든다

운 원 임무시간 계통성공기 변경부분 HRA CDF CDF 변화율

향받는 사고경 15분 경우 SIT (44) 포함 035 7369E-07 1000

(SLOCA-ET 29 30 30분 경우 SIT (44) 포함 015 3948E-07 536

31 32) SIT (04) 포함 015 3888E-07 528

SLOCA 체 15분 경우 SIT (44) 포함 035 1121E-06 1000

SIT (04) 포함 035 1115E-06 995

30분 경우 SIT (44) 포함 015 7790E-07 695

SIT (04) 포함 015 7730E-07 690

표 11 소형 LOCAHPSI 실패 사고경 ASC 운 에 한 민감도

- 54 -

(3) ATWS의 감속재온도계수(MTC)에 따른 압력 거동 특성 민감도

ATWS 사고 발생 시 MTC에 기인한 UET의 최신 평가 결과를 반 할 경우 체

CDF에 미치는 향이 매우 크다 즉 이때의 CDF 변화값은 3200E-06yr로 가장 큰

향을 보여주고 있다(표 12) 그러나 ATWS시 MTC의 향에 한 근거는 PSA 모

델에서 보수 으로 용되고 있다 즉 ATWS 사고 에서 MTC의 향으로 RCS 압

력이 ASME Level C 규격(3200Psi)을 넘는 경우는 사고 유발자 에서 RCS의 건

성이 보장되는 경우만 발생하므로 이를 고려해야 한다[한석04f]

(4) 소형 LOCA의 고압안 주입 재순환 운 시간 변경에 따른 민감도

LOCA시 RCS 냉각재 재고량는 기에 고압안 주입 운 으로 충당하다가 RWT

수원의 고갈 후에는 재순환 운 으로 환된다 소형 LOCA은 형 LOCA에서와 달리

재순환 개시까지 상당한 여유시간이 있다 이를 고려할 경우 소형 LOCA 사고경 의

CDF가 3585E-08yr정도 감소하는 효과가 있다(표 12) 따라서 동 사고경 에 해

서 행 모델에서 최 모델로 개선할 경우의 CDF의 변화가 크므로 PSA 모델에 이를

반 할 필요가 있다[한석04d 한석04j]

(5) SGTR시 단 증기발생기 격리에 따른 민감도

SGTR 사고 발생시 단 SG의 격리 유무는 사고경 에 미치는 향이 크다 이

를 고려할 경우 기존 모델에 비해서 CDF가 7304E-07yr 감소 효과가 있었다(표 1

2) 이 경우도 행 모델과 최 모델로 개선하 을 경우의 CDF의 차이가 크므로 이

를 고려한 모델 개선 작업 추가 인 연구가 필요하다고 단된다[한석04i]

(6) LSSB 특성에 따른 MSLB MFLB 사고로 분리시 민감도

MSLB는 기존에 이미 LSSB로 모델되어 있어서 그 향이 크지 않다 그러나

MFLB의 경우에는 기존의 LSSB 기사건에서 이의 빈도를 고려하지 않았으므로 이에

한 향이 크게 나타났다 즉 기존 모델에 비해서 CDF가 8491E-08yr로 증가하는

- 55 -

경향을 보이고 있다(표 12) 한 FSAR 분석을 근거로 할 경우 MFLB는 RCS 압력 거

동 특성을 보이므로 이에 한 향을 평가해야 한다 이 경우 유도된 사고경 는

형 LOCA의 사고 유형과 유사하므로 이를 이하여 처리하여야 한다

MFLB의 경우 가압기안 밸 (PSV) 개방고착에 기인한 유도 형 LOCA를 래

할 수 있다 MFLB에 따른 PSV 개방고착에 의한 유도 형 LOCA의 기사건 빈도가

상당히 큰 것으로 나타났다 한 이 경우에 한 민감도 분석에 의하면 표 12에 제시

된 것과 같이 MFLB시 PSV 개방고착에 의한 유도 형 LOCA에 의한 CDF 향은

3916E-07yr 정도 추가되는 것으로 평가되었다 따라서 이 경우도 주요 사고경 로

행 모델에 한 개선 작업이 필요하며 이에 한 상세 평가를 한 추가 인 연구가

필요하다[한석04g 한석04h]

민감도 분석 유형 MTC 개별 CDF(yr) 총 CDF (yr) ΔCDF (yr) 변화율

PRiME (Rev10) 0010 - 1315E-05

ATWS 0370 - 1696E-05 3200E-06 290

SLOCAHPR - 4452E-08 1311E-05 -3585E-08 -03

SGTRISLL - 7649E-08 1242E-05 -7304E-07 -56

LSSBMSLB - 4988E-06 1315E-05 -1000E-09 -00

LSSBMFLB - 8491E-08 1361E-05 8491E-08 06

MLOCA (MFLB 기인) - 4625E-07 1361E-05 3916E-07 30

표 12 사고경 성공기 변경에 따른 민감도

그림 30에 주요 상 사고경 에 한 CDF 민감도를 나타내었다 그림 30에서

각 사고경 CDF에 향이 큰 요인을 쉽게 구분할 수 있다 ATWS의 UET가 가장

향이 크고 다음으로 SGTR 사고 시 단 SG 격리로 인한 요인이 두 번째로 크다

세 번째는 MFLB에서 유도되는 유도 형 LOCA의 향이 나타난다 최종 으로

MFLB를 새로 고려하 기 때문에 이에 한 향도 큰 것으로 나타났다

주요 사고경 에 한 상세 열수력 분석 사고경 민감도 평가를 통해서

ATWS MFLB 등의 향은 행 PSA 평가보다 노심손상빈도 상승을 래하여 기존

평가가 상 으로 낙 인 모델임을 보여주고 있다 반면에 소형 LOCAHPR 등의

LOCA 사고군과 SGTRISLL 등의 향은 행 PSA 평가보다 노심손상빈도의 감소를

- 56 -

보여주므로 기존 평가가 상 으로 보수 인 모델임을 보여주고 있다

그림 30 각 사고경 에 한

민감도(ΔCDF)

ATWS 사고경 에 한 UET 향이 체 CDF에 미치는 향은 매우 크나

UET에 의한 향은 과도하게 보수 으로 평가되어 있는 것으로 보인다 따라서

ATWS에 한 한 평가를 유도할 수 있는 추가 인 연구가 필요하다고 단된다

LSSB 사고경 에서 MFLB 사고경 는 FSAR를 근거로 평가하 다 그러나

FSAR의 MFLB는 매우 보수 으로 분석되어서 PSV 개방고착에 의한 유도 형

LOCA 이빈도가 매우 높게 나타난다 따라서 MFLB에 한 한 열수력 분석을

통해서 MFLB 사고 특성을 이해하고 이를 반 하는 연구가 필요하다고 단된다

- 57 -

5 고장수목 개선

가 문서화 보강

본 과제의 1차 년도에 수행된 ASME PSA Standard[ASME02] NEI PSA

Peer Review Process Guidances[NEI02]에 기반을 둔 국내 PSA 모델 품질 평가 결

과 국내 PSA의 가장 큰 취약 은 기술 인 측면보다는 PSA 련 근거 지침 자료

등의 문서화가 미비한 으로 나타났다 이와 같은 취약 의 보완을 하여 본 과제에

서는 다음과 같은 5개의 지침서를 개발하 다 기존에도 이와 유사한 지침서가 국내에

존재하기는 하 으나 기존의 지침서가 PSA 품질 보증을 하여 필요한 수 을 만족시

키지 못하고 있기 때문에 새로이 본 과제를 통하여 지침서 차서를 개발하고 보완

하 다

1단계 PSA 수행 차서 본 차서는 향후 PSA 수행 시 수행 차의 기 을 제

공하는 것을 목 으로 1단계 PSA 수행을 한 일반 차를 기술[정원03]

고장수목 련 계통 모델링 지침서 본 차서는 일 된 고장수목을 작성할

수 있도록 계통의 고장수목 작성을 한 상세 모델링 지침을 기술[이윤04a]

공통원인고장 련 계통 모델링 지침서 본 차서는 PSA에 가장 큰 향을

미치는 공통원인고장을 모델링할 때 각 경우에 따른 모델링 지침 방법에

해 기술[황미04a](기기 고장 자료로부터 CCF 자료를 도출하는 지침서는

재 동일 과제 내 ldquo국내 PSA 종합 DB구축 활용기술 개발rdquo 세부 과제에

서 개발)

인간오류 련 계통 모델링 지침서 본 차서는 일 성 있는 인간 오류 모델

을 하여 어느 경우에 인간 오류를 어떻게 모델할 것인가에 한 상세 지침

을 기술[강 04]

ESFAS-ARC(ESFAS-Auxiliary Relay Cabinet) amp PCS(Plant Control

System) 모델링 지침서 본 차서는 일 성 있는 ESFAS-ARC PCS 모델

- 58 -

링을 수행하기 해서 모델링 시 고려해야 할 사항 모델링 방법 등에 해 기

술[이윤05a]

각 계통의 기능 운 계통 연계 종속성 계통 모델링 모델 시 가정사항 데

이터 설계 변경 추가 모델링 는 모델 변경 등에 한 사항을 문서화하기 해 각

계통별로 18개 System Notebook [SN-AFWS] [SN-CCWS] [SN-CSS]

[SN-CVCS] [SN-ECWS] [SN-EPS] [SN-HPSI] [SN-HVAC] [SN-IAS]

[SN-LPSI] [SN-MFWS] [SN-MSS] [SN-RCGVS] [SN-SDCS] [SN-SDS]

[SN-SGBDS] [SN-SIT] [SN-SWS] 등을 작성하 다

그 밖에 ASME PSA Standard에 기반을 둔 계통분석(SY) 품질 평가에서 도출된

미비사항을 보완하기 해서 모델 확인 후 Interlock 모델링[이윤04c] 고장수목 명명

법[이윤04d] 고장모드 선별 기 [이윤04e] 장 제어반 모델링 지침[양 04a] 결합

고장수목[양 04b] Alternating System에서의 OOS(Out of Service)[한상04] 모델

링 등에 하여 문서화를 수행하 다

본 과제에서 수행된 문서화 보완에 있어 가장 요한 개선 사항의 하나는 PSA

련 문서의 산화 작업이다 본 과제와 동일 과제에서 수행되고 있는 ldquo국내 PSA

종합 DB 구축 활용 기술 개발rdquo 세부 과제에서는 PSA 정보 Database인 AIMS를

개발하고 있으며 AIMS는 PSA 수행과 계되는 모든 자료를 Database 형태로 장

하여 검색이 가능하도록 하고 있다 본 과제는 과제 수행 작성된 다음과 같은 PSA

련 문서를 AIMS에 입력하 으며 자료 입력 황은 표 13에 나타낸 바와 같다

PSA 기본 자료 기존에 수행된 PSA 보고서와 PSA 수행 지침서 수행 방법론

등에 한 문서 자료를 자 일로 장

발 소 장 자료 발 소에 한 개요부터 시작하여 PampID(Piping amp

Instrumentation Diagram) CLD(Control Logic Diagram) CampID(Control amp

Instrumentation Diagram) 등 각종 도면은 물론 종합 경보 계기 비상운

정기 검 등의 입수 가능한 모든 차서를 Database화하여 필요시 즉각 인

- 59 -

참조가 가능하도록 장

특히 계통 System Notebook에서는 각종 자료간의 상호 참조가 가능하도록

하이퍼링크를 제공

PSA 수행에 부가 으로 필요한 열수력 분석 자료 PSA 분야별 등 평가 자

료 등 내부 문서와 함께 PSA 산코드 수행을 한 소 트웨어 입출력도

Database로 장되어 있다

구 분 내 용 비고

PSA보고서

서론방법론발 소개요기사건

사건수목( 기사건별)계통분석(계통별) 계통별 System Notebook신뢰도자료 사고경 정량분석 결과요약 PSA Model DB에 포함부록 1(Naming-Convention) 4(CCF) 5(HEP)부록 2(계통FT) 3(GDB) 6(S계통MCS) 7(ASQ-MCS) PSA Model DB에 포함

PSA 련보고서 PSA 수행지침서 수행방법론FSAR FSAR 외부 인터넷 일

발 소 자료

경보 계기 계통 기행 비상 비정상 정기 검 정비 종합 표 기행 가동 시험계획서(총 886 건)(도면) PampID (298 장)(도면) CampID (469 장)(도면) CLD (1017 장)

신뢰도자료분석결과 PSA보고서 신뢰도 자료Raw Data KIND DB

기타 보조 자료 TH Analysis PSA 한 열수력분석 자료

표 13 AIMS 입력 황

나 계통 고장수목 수정

(1) 고장수목 수정 상 계통

개발된 지침서 국내 고유 기기 신뢰도 자료의 용성을 검증하기 하여 PSA

모델링 상 계통인 총 20개 계통의 모델을 수정하 다

수정 상 계통은 고압안 주입계통(HPSI) 안 주입탱크(SIT) 압안 주입계통

(LPSI) 정지냉각계통(SDCS) 격납건물살수계통(CSS) 안 감압계통(SDS) 화학 체

제어계통(CVCS) 원자로냉각재 배기계통(RCS) 보조 수계통(AFWS) 주 수계통

- 60 -

(MFWS) 주증기계통(MSS) 증기발생기 취출계통(SGBDS) 력공 계통 1차 기기냉

각수계통(CCWS) 1차 기기냉각해수계통(SWS) 필수냉방수계통(ECWS) 공기조화계통

(HVAC) 압축공기계통(IAS) 공학 안 설비 작동계통(ESFAS) 원자로보호계통(RPS)

등 총 20개 계통이다

(2) 장 자료 조사

계통 고장수목 개정을 수행하기 에 장 변경 자료를 조사하 다 본 과제에서

개발하는 PSA 표 모델의 Data Freezing Date를 2002년 12월 31일로 설정하여 기

존 PSA 모델의 Data Freezing Date인 2000년 7월 이후 변경된 계통 운 보수 차

서 PampID CampID CLD 변경 사항 목록 등 총 18종의 장 자료 수집과 이의 분석

을 수행하 다

(3) 주요 개정 사항

계통 고장수목 개정은 의 장 자료 분석 결과 새로 작성된 지침서에 따라

주요 계통의 고장수목을 검토하고 고장수목을 개정하 으며 주요 개정 사항은 다음과

같다

고장모드 추가 계통 모델링 지침서에 따라 동력구동밸 기 닫힘

(Transfer Closed) 모델을 추가

공통원인고장 모델 추가 설계 단계에 수행된 기존의 울진 3 4호기 PSA에서

는 AFWS TDP(Turbine Driven Pump)와 MDP(Motor Driven Pump) 사이에

는 모터와 펌 특성이 상이해 CCF가 발생하지 않는다고 가정하여 이를 모델

링하지 않았으며 CCWS에서도 가동 펌 와 기 인 펌 는 상태가 다르

기 때문에 CCF가 발생하지 않는다고 가정하여 모델링하지 않았으나

NUREGCR-5500 Vol1[NRC97]에 따르면 펌 후단의 문제로 4개 펌

모두가 고장 난 사건이 발생한 사례가 있는 것으로 나타나 AFWS와 CCWS의

4개 펌 모두가 고장나는 CCF 모델(기동실패(FTS) 가동 실패(FTR))을

- 61 -

추가

증기발생기로부터 역지밸 를 통한 증기 출로 인해 보조 수계통 배 내에

증기막이 형성(Steam Binding)되어 보조 수펌 기동하지 못하게 될 경우를

모델

고압안 주입계통의 안 주입모드 운 Spurious RAS(Recirculation

Actuation Signal) 발생으로 인해 최소우회유로의 밸 가 닫 펌 에 손상이

가는 경우를 추가 모델

사고 인 오류 변경

1) AFWS 펌 의 불시정비로 인해 펌 후단 수동밸 련 인 오류의 발생

가능성이 있는 것으로 단되어 이를 고장수목에 추가 모델

2) CCWS 펌 후단 압력 스 치의 교정 시 사고 인 오류 발생 가능성이

있는 것으로 단되어 이를 고장수목에 추가 모델

3) CCWS 펌 후단의 수동밸 의 경우 펌 보수나 시험 후 운 가능성 시

험 시 밸 치의 확인 과정을 거치므로 이와 련한 인 오류 발생 가능

성이 없는 것으로 단하여 련 인 오류 모델을 제거

시험주기 변경 AFWS MSS를 상으로 3개월마다 수행되는 정기 시험으

로는 각 계통의 펌 후단의 밸 고장을 탐지하는 것이 불가능한 것으로

악되어 계획 방정비 시한인 18개월로 시험주기를 변경하여 모델을 수정

ESFAS-ARC(ESFAS-Aux Relay Cabinet) PCS(Plant Control System)

상세 모델링

(4) ESFAS-ARC PCS 모델링 지침서 개발

계통 고장수목 개정 사항 가장 많은 시간과 인력이 투입된 부분은

ESFAS-ARC PCS 모델링 지침서 개발 련 모델 개정 분야이다 보다 일 성

- 62 -

있는 모델링 지침을 계통 분석자에게 제공하기 해서 그림 31과 같은 과정을 통해서

ESFAS-ARC PCS 모델링 지침서를 개발[이윤05a]하 으며 주요 내용은 다음과

같다

그림 31 ESFAS-ARC PCS 모델링 지침 개발 과정

(가) 추가 모델링 필요성

재 울진 3 4호기 Risk Monitor용 PSA 모델에는 그림 32에 나타낸 바와 같이

PPS에서 ESFAS를 받는 부분까지만 모델링 되어 있고 한 각 기기에 해서는

ESFAS를 받는 여부를 이게이트로 처리하고 있다 따라서 신호가 ESFAS-ARC를 거

쳐 PCS에서 동작 신호를 내는 간 과정은 모델링에서 생략되어 있다 이 부분의 모

델링 요성은 만약 기기에 해당하는 PCS 카드가 기능 상실할 경우 해당 기기에는 열

림 닫힘 구동 등의 신호 달이 불가능하며 운 원 회복 조치 한 주제어실에서

- 63 -

불가능하게 되어 발 소 안 성 측면에서 매우 요하다고 볼 수 있다 따라서 락

된 이 부분을 모델링함으로써 ESFAS-ARC PCS의 향을 평가하고 한 의

Risk Monitor용 PSA 모델보다 좀 더 상세하고 실 인 모델을 만들기 해

ESFAS-ARC PCS 모델링 지침서를 작성하 다

그림 32 Risk Monitor용 PSA 모델상의 IampC 모델링

(나) 모델링 상 기기

ESFAS-ARC 모델링을 해야 할 기기는 ESFAS를 받는 기기로 한정하며 ESFAS

에는 다음과 같은 신호가 포함된다

SIAS(Safety Injection Actuation Signal) 계열 AB

CIAS(Containment Isolation Actuation Signal) 계열 AB

CSAS(Containment Spray Actuation Signal) 계열 AB

RAS(Recirculation Actuation Signal) 계열 AB

MSIS(Main Steam Isolation Signal) 계열 AB

AFAS(Auxiliary Feedwater Actuation Signal) 계열 AB

한 PCS를 모델링을 해야 할 기기는 다음과 같다

ESFAS를 받는 기기

- 64 -

주제어실에서 핸드스 치로 원격 조정이 가능한 기기(PampID 상에서 확인가능)

수 스 치나 압력 스 치 등에 의해 상호 연동(Interlock)이 걸려 있는 기기

(다) 모델링 제외 상 기기

ESFAS-ARC 모델링 시 모델링 상 기기에 해당하는 기기 계통 성공기 에

따라 계통 고장수목에서 자동 작동신호 모델링이 불필요한 기기는 모델링에서 제외한

다 PCS 모델링 시 모델링 하지 않아도 되는 경우는 다음과 같다

정상 운 시 열린 채 잠겨 있고 동기의 원이 제거되어 있는 기기( 안

주입탱크 모터구동밸 SI-614624634644)와 같은 경우는 모델링에서 제외

정상 운 의 재 기기 치로 사고 완화 기능을 수행하는데 문제가 없는

기기( 고압안 주입계통의 경우 ESFAS를 받지 않는 기기이나 열림 상태를

유지하고 있는 모터구동 밸 와 같은 경우 해당 PCS 카드의 고장임에도 불구

하고 재의 기기 치상 안 주입 기능을 수행하는데 문제가 되는 않

는 경우)

(라) 부계 기 PCS 카드 모델링

울진 3 4호기에서 부계 기(Subgroup Relay)로 사용되고 있는 계 기(Relay)는

C형 (C+Y)형 총 2가지를 사용하고 있다 (C+Y)형은 총 6단의 계 기가 하나의

몸체로 구성되어 있으며 상단 3개는 C형 그리고 하단 3개는 Y형으로 이루어져있다

주로 펌 와 같은 용량 기기는 하단에 치한 Y형 계 기를 사용하도록 되어 있다

재 일반 모터구동 밸 와 같은 기기에는 C형이 사용되고 있으며 장 경험상 C형

의 고장은 거의 발생하지 않으나 펌 와 같은 기기에 사용되는 (C+Y)형은 C형에 비

하여 상 으로 고장이 많이 발생하는 것으로 나타났다 상기 두 가지 형태의 계 기

에 한 고장률 데이터가 재 분리하여 사용이 불가능하고 조만간 울진 3 4호기에서

도 (C+Y)형을 모두 C형으로 교체할 정에 있으므로 한 가지 형태의 계 기로 간주하

여 모델링한다 각 기기에 해당하는 ESFAS-ARC 계 기 번호는 울진 3 4호기 운 차

- 65 -

서 공학 안 설비 작동계통 부계 기 기능시험(운 상온정지 ) 정기-계

-16[한수00a] 17[한수00b]를 기 으로 하 다 ESFAS-ARC의 계 기는 ESFAS

계통에 포함하는 것으로 단하여 계통 약어는 FS를 사용하 으며 부품약어는 일반

계 기와의 구분을 하여 RS를 사용하 다 한 고장모드는 Fails to Provide

OutputFails to ActuateGenerate Actuation Signal을 나타내는 A를 사용하 다

그 뒤에는 해당 기기의 계통약어를 그 다음에는 각 기기약어와 번호 그리고 트 인

구분을 나타내는 약어를 기입하 다( 고압안 주입펌 01A는 FSRSAHSMP01A

모터구동밸 SI-637인 경우에는 FSRSAHSMV0367A)

재 장에는 각 기기별로 각기 번호가 부여된 PCS 카드를 가지고 있으나 각

카드별 고장률을 달리 부여하는 것이 실 으로 어렵기 때문에 모델링 시에는 각 카

드의 고장률은 동일하다고 가정하 다 PCS 카드 고장 시 각 기기의 상태 변화는 아

래 (마)에 자세하게 설명되어 있다 단 운 인 펌 의 PCS 카드가 고장 났을 경우

과연 운 인 펌 가 계속 운 을 할 것인가 아니면 정지할 것인가에 한 문제는

장에 문의한 결과 가장 보수 으로 평가하자면 정지할 수도 있다는 의견이었다 이

는 FR2 계 기가 어떤 오동작으로 인해 이 붙음으로 인해 발생 가능하다 그러나

임무수행시간 24시간 동안의 고장 확률 값은 매우 낮게 나타나므로 이를 모델링에서

생략하 다 기기의 PCS 카드는 각 해당 기기가 속한 계통에 포함하는 것으로 단하

여 계통 약어는 각 기기가 속하는 계통 약어를 사용하 으며 부품약어는 PCS 카드를

의미하는 IS를 사용하 다 한 고장모드는 Fails to Provide OutputFails to

ActuateGenerate Actuation Signal를 나타내는 A를 사용하 다 그 뒤에는 해당

기기를 나타내는 약어 번호 트 인 구분약어를 기입하 다( 고압안 주입계통

펌 01A는 HSISAMP01A 모터구동밸 SI-637은 HSISAMV0367A)

(마) 원상실 모델링

ESFAS-ARC 계 기에 공 되는 원은 120V AC이며 정상 운 시 ARC 계

기는 원이 공 되어 여자된(Energized) 상태를 유지하도록 되어 있다 신호가 달되

면 해당 계 기는 비여자되면서(De-energized) 신호가 달되도록 설계되어 있다 원

- 66 -

상실 시에는 해당 계 기가 비여자되어 최종 기기들을 작동할 수 있도록 되어 있으므로

원 상실에 따른 문제는 고려하지 않아도 된다 따라서 원상실로 인한 기기의 작동

불능은 모델링하지 않아도 된다

PCS 캐비닛에는 두 의 원공 장치(Power Supply)가 설치되어 있으며 각

원공 장치에 공 되는 원은 서로 다른 기 채 에서 공 받도록 설계되어 있다

두 개 한 개의 원공 장치는 120V AC Vital Bus에서 원을 공 받고 다른

원공 장치는 상기 원공 장치와 같은 Division 내 다른 채 의 모터제어반(Motor

Control Center MCC)에서 원을 공 받도록 설계되어 있다 따라서 두 개의 원을

받는 상 모선인 416KV Bus가 원 공 에 실패하지 않는 한 두 개 한 개의

원공 장치는 PCS 카드에 원이 공 가능하도록 되어 있다 PCS 카드에 원을 공

하는 원공 장치의 원 상실 시 모터구동 밸 펌 솔 노이드 밸 는 다음

과 같은 조건에 의해 모델링 하 다 여기서 원상실이라는 의미는 두 개의 원공

장치에 공 되는 각기 다른 원이 모두 상실될 경우를 말한다 단 기본 조건은 각 기

기에 신호가 달되지 못하여 최종 인 기기의 상태가 사고 완화 기능을 수행하지 못

하는 상태에 있을 경우 이를 모델링하 다

모터구동 밸 와 펌 의 경우 원 상실 시 상태를 유지하게 설계되어 있

다 따라서 기기의 재 상태에 따라서 120V AC 원 상실과 480V MCC

원 상실을 모델링해야 한다( 고압안 주입펌 인 경우 정상 운 기

상태이므로 펌 구동을 한 신호를 보내기 해서는 120V AC 는 480 V

MCC가 필요하므로 모델링 함)

솔 노이드 밸 의 경우는 원 상실 시 밸 의 Fail Position에 따라 모델링

여부가 결정된다 를 들면 고압안 주입계통의 SI-659660은 RAS를 받아

서 닫히게 되는 밸 로서 Lock Open이며 Fail Closed이다 따라서 이 밸

는 원 상실임에도 불구하고 원하는 방향 즉 닫히는 방향으로 가게 되어 있

으므로 원 상실을 모델링 하지 않아도 된다 만약 이 밸 가 Fail Open일 경우

에는 원 상실 시 해당 밸 가 열림 상태를 유지하므로 120V AC 원 상실

- 67 -

480V MCC 원 상실을 모델링 하 다

(바) 시험 보수로 인한 이용불능 모델링

ESFAS-ARC 기능 시험 시 밸 는 구동 원이 들어간 상태에서 기능 시험을 수

행한다 따라서 기능 시험 ESFAS가 실제 발생하더라도 련 기능을 수행하는 데에

는 문제가 없으므로 밸 와 같은 기기는 시험으로 인한 이용불능을 모델링할 필요가

없다 펌 와 같은 경우에는 ESFAS-ARC 기능 시험 시 실제 펌 의 작동을 하지 않

게 하기 해서 해당 펌 의 구동 원을 스 치기어실의 련 캐비닛에서 Breaker를

사용하여 차단하게 되며 따라서 실제 ESFAS가 발생하게 되면 해당 기기가 작동하지

않게 된다 그러므로 시험으로 인한 펌 의 이용불능은 모델링하여야 한다 그러나 실

제 기능 시험 수행으로 인한 이용불능 시간은 울진 34호기 장에 확인한 결과 최

5분 정도이며 이용불능도를 계산해 보면 (5min61days) = 57E-05 정도로 매우 낮

은 값이므로 모델링에서 생략하 다 여기에서 말한 5분이라 함은 ESFAS-ARC 신호

를 발생하여 주제어실에서 해당 기기의 작동 여부를 단하고 한 펌 와 같은 경우

는 Breaker를 빼고 투입하는 모든 시간을 더한 값이므로 상기와 같은 이유로 PCS 모

델링 시에도 기기 시험으로 인한 이용불능도는 모델링하지 않아도 된다

보수로 인한 이용불능도는 보수 빈도와 평균 수리시간을 알아야 하는데 실 으

로 부계 기에 한 데이터를 얻기 힘들며 수리의 방법에 있어서 개의 경우 계 기

카드는 비품으로 교체하기 용이하므로 수리 시간이 상 으로 매우 짧다 한

장 경험상 부계 기와 PCS 카드의 고장이 매우 드물다는 문가의 의견을 참고하여

모델링 시 제외하 다

(아) PCS Network

PCS는 서로 데이터를 주고받기 해서 양방향 Token Ring 방식의 네트워크로

연결되어 있으며 하나의 통신은 시계 방향으로 다른 하나는 시계 반 방향으로 통신

을 수행하도록 설계되어 있다 이 통신은 각 기기에 해서 작동 신호를 보내기 한

목 이 아니라 각 PCS의 상태를 컴퓨터에서 일 으로 알기 해서 설치되어 있다

- 68 -

정 사건 설명 변경 이용불능도

변경 후 이용불능도

이용불능도 증가율 ()

GHSIGTOP Failure of HPSI Injection 14 626e-04 642e-04 26

GHSIHTOP-ML Failure of HPSI Injection 24 396e-03 406e-03 25

GHSRGTOP Failure of HPSI Recirculation 14 105e-03 109e-03 41

GHSRGTOP-LampML

Failure of Recirculation 14 (Broken Loop) 419e-03 437e-03 41

GHSHBTOP-LampML

Failure of Hot and Cold Leg Recirculation 309e-03 332e-03 68

표 14 고압안 주입계통의 이용불능도 분석 결과

따라서 양방향 Token Ring 방식으로 연결된 통신 네트워크가 끊어진다 하여도

ESFAS 련 기기에 달되는 신호에는 아무런 지장이 없으므로 모델링에서 고려할

필요는 없다

(5) ESFAS-ARC PCS 모델링 향 평가

고압안 주입계통에 ESFAS-ARC PCS 모델링을 추가하여 고압안 주입계통

의 이용불능도 분석을 수행하 다 모델 추가 과 추가 후의 이용불능도 차이를 알아

보았으며 자세한 내용은 표 14에 나타낸 바와 같다

분석 결과를 보면 알 수 있듯이 ESFAS-ARC PCS를 추가 모델링함으로서 고

압안 주입계통의 이용불능도는 정 사건별로 약 3에서 7정도 증가되는 것을 알

수 있었다

먼 정 사건 GHSIGTOP인 경우에는 (HCCQMHPPA HSISAMP01B)

(HCCQMHPPB HSISAMP01A) 등의 최소단 집합이 발생되어 모델 변경 과의 이

용불능도 차이를 나타내었다 여기에서 HCCQMHPPAB는 고압안 펌 A B의 공

간냉각기의 시험 보수로 인한 이용불능을 의미하며 HSISAMP01AB는 고압안 주

입펌 의 PCS 카드 고장으로 인한 펌 의 이용불능을 나타낸다

정 사건 GHSIHTOP-ML 역시 (HCCQMHPPA HSISAMP01B)

- 69 -

(HCCQMHPPB HSISAMP01A) 등의 최소단 집합이 발생되어 모델 변경 과의 이

용불능도 차이를 나타내었다

정 사건 GHSRGTOP인 경우에는 (HSMVO0675A HSISAMV0676B)

(HSISAMVO0676B HSISAMP01A) 등의 최소단 집합이 발생되어 모델 변경 과

의 이용불능도 차이를 나타내었다 여기에서 HSMVO0675A는 모터구동밸 SI-675

밸 의 열림 실패로 인한 이용불능 HSISAMV0676B는 모터구동밸 SI-676 밸 의

PCS 카드 고장으로 인한 이용불능을 HSISAMP01A는 고압안 주입펌 의 PCS 카드

고장으로 인한 펌 의 이용불능을 나타낸다

GHSRGTOP-LampML의 경우에는 (HSMVO0676B HSISAMV0675A)

(HSMVO0675A HSISAMP01B) 등의 최소단 집합이 발생되어 모델 변경 과의

이용불능도 차이를 나타내었다

GHSHBTOP-LampML의 경우에는 (HSMVC0699A HSISAMV0331B)

(HSMVO0603A HSISAMV0604B) 등의 최소단 집합이 발생되어 모델 변경 과의

이용불능도 차이를 나타내었다 여기에서 HSMVO0699A는 모터구동밸 SI-699 밸

의 열림 실패로 인한 이용불능 HSISAMV0331B는 모터구동밸 SI-331 밸 의 PCS

카드 고장으로 인한 이용불능을 HSMVO0603A은 모터구동밸 SI-603 밸 의 열림

실패로 인한 이용불능 HSISAMV0604B는 모터구동밸 SI-604 밸 의 PCS 카드 고

장으로 인한 이용불능을 나타낸다

표 14를 보면 알 수 있듯이 RWT(Refueling Water Storage Tank)로부터 원자

로냉각재계통의 온 으로 주입되는 주입운 인 경우의 정 사건보다 재순환 운 인

경우의 정 사건 이용불능도 증가율이 다소 크며 고온 온 재순환 운 의 정

사건 이용불능도 증가율이 가장 큰 것을 알 수 있다 이는 재순환 운 인 경우 격납

건물 재순환 집수조의 방출 밸 의 PCS 카드 고장으로 인한 이용불능이 향을 미친

것으로 나타났으며 한 고온 온 재순환 운 인 경우에는 고온 격리밸

의 PCS 카드 고장으로 인한 이용불능이 상 으로 큰 향을 미친 것으로 나타났다

- 70 -

6 인간 신뢰도 평가

PSA에 모델링되는 인 오류는 크게 2가지로 사고 인 오류(Pre-accident

Human Errors)와 사고 후 인 오류(Post-accident Human Errors)가 있다 사고

인 오류는 보수나 시험 교정작업 등의 직무 수행과 련되어 있고 사고 후 인 오류

는 이상사태나 사고 발생시 이에 응하는 운 원 행 와 련되어 있다 아래의 6가

에서는 사고 인 오류를 6나 에서는 사고 후 인 오류의 인간신뢰도분석 연구

결과를 기술하 다

가 사고 인 오류 인간신뢰도분석

표 원 PSA에서의 사고 인 오류 인간신뢰도분석에 해 ASME PSA

Standard를 이용해 등 을 평가한 결과 사고 인 오류 HRA(Human Reliability

Analysis) 요건 15개 항목 10개 항목이 ASME PSA Standard Category II 이하로

평가되었다[양 03a 강 03] 이들 10개 항목 50이상이 사고 인 오류의

악과 선별분석 등과 련이 있는 것으로 나타났다 이에 본 연구에서는 사고 인

오류 모델링 지침[강 04 KA04]을 개발하여 표 원 PSA 모델링 상 계통에

용하 다

표 원 PSA에서 고려하는 계통 RPSESFAS를 제외한 모든 수동밸 와 계

측제어기기에 잠재 인 사고 인 오류 가능성을 고려하 다 사고 인 오류 모

델링 지침에 따라 모델링할 인 오류를 악하고 정성 으로 선별된 인 오류는 그 근

거를 문서화하 다[강 05d 강 05e] 표 15에 문서화 가 나타나 있다

정비나 시험 작업 등의 원인에 의해 사고 인 오류가 발생될 수 있는 기기는

밸 나 펌 등 여러 가지 기기이지만 수동밸 를 제외한 동력구동밸 와 펌 의 상태

는 정상운 주제어실(MCR)에서 기기상태가 확인 가능하여 정성 으로 선별가능하

다 따라서 수동밸 만이 실질 인 사고 인 오류 고려 상 기기이다 표 원

PSA 모델링 상계통에서 모두 160 의 수동밸 에 잠재 인 사고 인 오류를 고

려해 최종 정비시험작업 련 사고 인 오류 64건을 악하고 이를 련 계통에

- 71 -

모델링하 다 이 PSA 모델에서는 수동밸 련 사고 인 오류가 22건이었지만

새로이 46건의 인 오류를 악하여 모델링하 다[강 05d 강 05a]

계 통 밸 브 명 정 상 위 치 에 있 지

않 게 되 는 원 인 선 별 이 유 (모 델 링 불 필 요 ) 비 고

H PS IS S I 957958 O H 중 이 웃

역 지 밸 브 시 험 또 는

분 해 정 비 시

모 델 링 불 필 요 - O H 중 전

유 량 시 험 확 인 가 능

V 1039 1040

1013 1014

열 교 환 기 정 비 선 별 안 됨 C SS

S I460 464

S I298

역 지 밸 브 V10071008

V 1037 1038 시 험

모 델 링 불 필 요 ndash 전 단 의 M O V

닫 혀 있 는 상 태

SC S에 영 향

C H 793796

797 798

O H 중 정 화 운 전 으 로

열 려 있 을 가 능 성

모 델 링 불 필 요 -H PS I H EAD ER

연 결 부 잠 김 수 동 밸 브 충 전 유 량

연 속 잠 금

2개 밸 브

C V C S

C H 754755

756 757

C VC S 펌 프 정 비 선 별 안 됨

표 15 수동밸 의 잠재 사고 인 오류 검토결과

계측제어 기기의 사고 인 오류는 이들 기기에 한 교정(Calibration)작업시

발생할 수 있다 교정오류가 있으면 정 압력이나 수 등에 따라 발생될 신호가 발생

되지 않거나 계측제어 기기와 련된 기기가 작동이 안된다 교정오류가 있더라도 주

제어실내에서 확인 가능한 계측제어 기기의 교정오류 부분은 계측제어 기기의 다

성 설계로 회복오류의 정정이 가능하다 동력구동밸 들의 밸 스템 이동 거리(Stroke

Distance)를 정하는 Limiting Switch 등에 해서도 교정작업을 수행하나 이와 련된

교정작업은 자주 수행되지 않고 이 교정 련 인 오류 부분이 동력구동 밸 고장율

에 일반 으로 포함되어 있어 본 연구에서는 다루지 않았다 본 연구에서는 PSA 모델

링 상 기기와 연 된 계측제어기기 56 에 교정 작업으로 인한 잠재 인 사고 인

오류 가능성을 검토하 다 이 PSA 모델에서는 RPSESFAS를 제외한 계통에 교정

작업 인 오류가 없다고 가정하 지만 새로이 교정오류 독립사건 33건 그리고 공통원

인 사건 12건을 악하여 련 계통에 모델링하 다[강 05e 강 05a]

모델링된 사고 인 오류는 재 동일 과제 내 ldquo인 수행도 분석 차세

HRA 방법 개발rdquo 과제에서 개발한 표 HRA 방법[정강05]에 따라 정량화하 다 정

성 선별에 한 근거의 문서화와 상세 정량화를 한 입력정보의 악을 해 분석

상 계통의 차서(시험운 등) PampID CampID 등을 검토하고 발 소 직원과의 면담

그리고 장 답사를 수행하 다 상세 정량화시 사용된 입력정보와 그 근거는 모두 문

서화하 다[강 05f] 상세 정량화의 한 가 표 16에 나타나 있다

- 72 -

과 제 명

과 제 수 행 기 간

사 건 명 과 사 건 설 명 A FO P U V1005A A

모 델 링 위 치 P O S 전 출 력 FT A F

동 일 또 는 유 사 상 황 하에 평 가 될 사 건 명

관 련 작 업관 련 절 차 서

관 련 작 업 자잠 재 적 오 류 발 생 원

인 과 유 형

잠 재 적 오 류 발 생 주 기 (T)(h r) 1 19E+04 근 거

절 차 서 복 잡 성 상 (12 ) 판 단 근 거

절 차 서 관 리 정 도 하 (2 ) 판 단 근 거

M M I 수 준 중 (1 ) 판 단 근 거

없 음 1 o 근 거 임 시 절 차 서 라 점 검 항 목 없 음

경 보 지 시 등 깜 박 인 적 오 류 무 시 가 능 근 거

위 치 지 시 계 인 적 오 류 무 시 가 능 근 거정 비 교 정 작 업 후 오 류 확 인

위 한 기 능 시 험 (func tio n a l

tes tin g )

인 적 오 류 무 시 가 능

(161E -2 E F 5 ) 근 거

어 깨 너 머 점 검 -동 일 기 관 동일 부 서

5 8E- 1 EF 5 근 거

어 깨 너 머 점 검 -다 른 기 관 유

사 부 서 2 8E- 1 EF 5 근 거

어 깨 너 머 점 검 -다 른 부 서 2 03E- 1 EF 5 근 거

작 업 후 점 검 (독 립 또 는 다 른시 간

1 61E- 1 EF 5 근 거

교 대 조 또 는 일 일 점 검 1 61E- 1 EF 5 근 거

기 타

확 인 안 함 근 거

확 인 작 업 주 기 1달 근 거

확 인 작 업 유 형 육 안 점 검 근 거

기 본 P 계 산 500E- 03 근 거

보 정 인 자 알 파 계 산 1 근 거

회 복 인 자 R 계 산 1 근 거

H ER (h r) 4 21E- 07 근 거확 인 사 이 시 간 (H ih r)

기 기 조 작 사 이 확 인 수(TH )

17 근 거

확 인 실 패 확 률 161E- 02 근 거

M D T(h r) 731 7 근 거

최 종 확 률 계 산 H ER M D T 308E- 04 오 차 인 자

분 석 일 및 분 석 자

검 토 일 및 검 토 자

정 비 직 원 운 전 원

한 s tep 누 락 시 오 류 발 생

M C R 밖 의 비 교 적 단 순 작 업

정 비 시 임 시 절 차 서 사 용

정 비 전 열 렸 던 수 동 밸 브 원 위 치 회 복 하 는 누 락 오 류

울 진 3amp 4 P S A 보 고 서

정 기 -발 -52 안 전 기 기 점 검 절 차 서

10

기 본 인 적오 류 에대 한

회 복 인 자정 보

인 적 오 류확 인 정 보

정 기 -발 -52 안 전 기 기 점 검 절 차 서

1 221

고 려 할 회 복 인 자 없 음

aP R T= 0 005110000084

S hee t N o 1 20

평 균 정 지시 간 (M ean

D ow nT im e

M D T) 계 산

H 1= H 2= H 3= hellip hellip = 1달 = 720h r

T H = 11876720

H 1+C 1H 2+C 2H 3hellip hellip hellip =

720+0 0161720+0 01610 01720+hellip

TH ER P T20- 6 item 1

P S Fs 판 단정 보 (알 파

계 산 )

인 적 오 류발 생

원 인 과주 기

인 적 오 류 발생 율 (H um anE rro r R a te H E R ) 계 산

표 준 H R A 방 법 기 본 H EP

분 석 자 검 토 자 2004 12 20 정 원 대

2004 12 13 강 대 일

분 석 자 의 특 기 사 항

비 고검 토 자 의 특 기 사 항

불 시 정 비 로 인 해 발 생 되 는 인 적 오 류 이 기 에 다 른 계 열 과 의C C F 가 능 성 없 음

H FE 개 요

VV 1005A is no t res to red a fte rm a in tenance o f M D P 01A

C om ponen t V1005A

A FO P U V1005B B A FO P U V1006B A A FO P U V1006A B

기타

과 제 명 과수 행 기 간

표 준 원 전 R M 모 델 개 발

20023 1 ~ 20052 28

상세

정량화

상세평가

위한

입력정보

과제

사건명

A FW S 펌 프 불 시 정 비 작 업 임 시 절 차 서

표 16 사고 전 인적오류의 상세 정량화 결과 예

새로이 악된 사고 인 오류는 모두 91건으로 시험정비 련 46건 교정오

류 련 45건이다 새로이 악된 사고 인 오류로 노심손상 빈도가 181 증가한

것으로 나타났다 노심손상 빈도 증가분 보조계통(Supporting System)과 교정오류

의 기여가 큰 것으로 나타났다[강 05a]

본 연구를 통해 본 연구의 1차 년도에 ASME PSA Standard 등 평가에서 II

- 73 -

등 미만으로 평가된 항목 80 정도가 II 등 이상을 만족하는 수 으로 개선되

어 사고 오류 평가 분야에서는 체 으로는 ASME PSA Standard Category I+

를 만족하는 것을 명되었다

나 사고 후 인 오류 인간신뢰도분석

동일 과제 내 ldquo인 수행도 분석 차세 HRA 방법 개발rdquo 과제에서 개발한

표 HRA 방법[정강05]에 따라 사고 후 인 오류를 재평가하 다 재평가한 인 오

류는 모두 92건으로 이를 좀 더 분류하면 개별 인 오류 55건 종속성 있는 인 오류

37건이었다[강 05b] 개별 인 오류 55건 상세분석 수행한 인 오류는 32건(회복

행 포함) 선별분석 수행한 인 오류는 23건이었다 이 의 (1)에서는 개별 사고 후

인 오류의 악과 선별 상세분석을 기술하 고 (2)에서는 종속성 평가 결과를 (3)에

서는 민감도 분석 결과와 ASME PSA Standard Category I+ 등 만족을 한 보완

사항에 해 기술하 다

(1) 개별 사고 후 인 오류 평가

기존에 분석된 사고 후 인 오류에 해 사건수목과 고장수목의 검토 련 차

서의 검토와 운 원 면담 등을 수행하여 사고 후 인 오류가 히 정의되었는지 확

인하 다 어떤 사고 후 인 오류는 기기 에서 보면 개별사건이지만 계통 체로

보면 종속성이 아주 높게 나타나는 행 가 있는데 이들 행 는 표 HRA 방법의 종

속성 평가 규칙에 따라 완 종속으로 평가될 경우 단일 행 로 모델링하 다 표 16에

는 설계단계 PSA에서 모델링되었던 인 오류와 이름이 변경된 인 오류 없어진 인

오류 그리고 새롭게 악된 인 오류가 일부 나타나 있다[강 05b]

부분의 인 오류들은 상세 분석하 지만 보조계통에 모델링되는 운 원 행

부분은 체교류 원(AAC DG) 연결을 제외하고 선별분석을 하 다 선별치는 기본

으로 01을 사용했지만 운 원 여유시간이 무 짧은 경우에는 1을 사용하 다

- 74 -

Name Description

AFOPHPPSTARTOPERATOR FAILS TO RESTART AFW

PUMPS

MXOPHMSHR로 변경 MFOPHSUFWPL과

완전종속가정

CCOPVMP01PA Operator fails to start CC MP 01PA

CCOPVMP01B Operator fails to start CC MP 01PB

CCOPVMP02A Operator fails to start CC MP 02PA

CCOPVMP02B Operator fails to start CC MP 02PB

FSOPVAFAS1 Operator fails to manually generate AFAS1

FSOPVAFAS2 Operator fails to manually generate AFAS2

LSOPHRECIRC Operator fails to perform recirculation 이전 모델에서는 고려하지 않은 새로운 사건

변경된 이전 PSA 모델의 사고 후 인적오류 사건변동 사건과 이유

CCOPVMP12로 변경 완전종속가정

FSOPVAFAS로 변경 완전종속가정

표 17 이 PSA 모델에서 변경된 사고 후 인 오류 사건

상세분석은 표 HRA 방법에 따라 수행하 다 상세 분석 상 인 오류의 정보

악을 해 다음사항을 수행하 다

사건수목과 고장수목 검토

각종 차서(비상비정상경보계통운 등)의 검토

기 수집된 운 원 들의 모의제어반 훈련 비디오 검토

3차례의 운 원 면담(분석 상 행 의 Cue 악 차서 해석 정량화 결과

비교 등을 해)

장에서 수행되는 행 에 해 장답사( 기방출밸 보조 수 펌 흡입원

환 기기냉각수 계통 수동밸 압축공기계통 등)

충 방출운 (Feed amp Bleed FampB)에 한 기존의 PSA에서는 모든 기사

건에 동일 인 오류 확률을 용해 분석하 으나 이번 연구에서는 열수력학 분석 결

과를 토 로 표 17처럼 기사건 별로 5가지로 나 어 상세 분석을 하 다[강 05b]

상세 분석한 사고 후 인 오류 가 표 18에 요약되어 나타나 있다 상세 정량화 단계

에서 사용한 입력정보와 정량화 과정을 모두 문서화하 는데 그 문서화의 가 표 19

과 20에 나타나 있다[강 05g]

- 75 -

기본사건 명 기동급수펌프 사용 유무

관련 초기사건

보조급수작동과 가압기개방시간

비고

SDOPHE-LOFW불가 LOFW AFAS발생 원자로정지

(30초) 직후증기발생기 낮은 수위로 인한원자로 정지

SDOPHE-FW

불가 LSSBLOOPLODC

PSV 개방 1394초 SDOPHE-LOFW 경우는 절차서의 상태에따라 SDOPH-FW와 구분

SDOPHE-SL불가 Small

LOCA

SDOPHE-SG사용 SGTR

RCS 저압사고

AFAS 발생 원자로 정지후 10분PSV 개방 AFAS 발생후20분

AFAS발생원자로정지후30분PSV 개방 AFAS발생후30분

SDOPHEARLY

사용 일반 고압사고 사건

수목

RCS 고압사고 증기발생기 저수위와 관련안된 원자로정지

표 18 기사건별 충 방출운 의 기본사건과 가압기 개방시간

설계단계 PSA PRiME-U3i

최종 HEP 최종 HEP

SDOPHEARLY 초기 FampB 운전 146E-01 196E-01 134

SDOPHE-FWLOFW제외한 기동급수 이

용불능사고 사용적용안됨 163E-01 112

SDOPHE-LOFW LOFW 사고 적용안됨 121E-01 083

SDOPHE-SL small LOCA 사고 적용 적용안됨 320E-02 022

SDOPHE-FW SGTR 사고 적용 적용안됨 463E-02 032

MSOPHSR 이차측냉각운전Transient) 778E-04 108E-03 139

AFOPHALTWT 보조급수 대체수원 전환 145E-03 419E-03 289

MXOPHDPLILPSI운전 위한 급속 냉각

감압운전150E-01 590E-01 393

MFOPHSUFWP 기동급수 펌프운전 130E-02 259E-03 020

SDOPHLATE 후기 FampB 운전 569E-03 965E-03 170

HSOPHHLCLR 고온amp저온관 재순환 운전 935E-04 975E-04 104

SCOPHSDCOP 정지냉각운전 848E-04 116E-03 137

MXOPHMSHR 정지냉각실패후 AFWS재기

동142E-03 118E-03 083

FSOPVSIAS SIAS 수동조작 187E-03 110E-03 059

EGOPHDG01E AAC DG 기동연결 136E-03 102E-02 750

PRiME-U3i설계단계 PSA

사건명 사건설명

표 19 사고 후 인 오류 상세 정량화 결과

- 76 -

과제명

대상호기

사건명

사건설명

관련 IE

가정 IE

시나리오 설명

직무 성공기준

시나리오상의 가능한 선행행위

기타 (상황 특성 또는 직무 제한조건 등)

관련 절차서 및 해당 절차 번호

관련 작업자

직무빈도 (실제 또는 교육훈련)

작업자 근무연수보직 경력 (참조)

조직 관리 수준 (참조)

HRA worksheet (입력)

No 1 page 1 3

과제 개요

표준 원전 RM 모델 개발 과제기간 200241 - 2005228

울진34호기 운전모드 전출력 L1 PSA

HFE 개요

SDOPHE-FW 사건유형 (H U V) H (사고후 절차서 대응 직무)

사고 초기에 이차측 열제거 완전 상실시 SDS 밸브를 통한 일방관류냉각운전 실패 사건 (초기 FampB 운전 실패)

LSSB LODC LOOP 관련 표제(heading) BDE

시나리오및 상황 정보

LSSB 시나리오 전개 (표제 eq) LSSB RT AFW

별도 보고서(KAERITR-29502005) 기술

원자로 정지 후 23분 이내(PSV open 확인후) SDS 밸브(12 train)를 통한 일방관류냉각운전

AFAS 수동 조작 보조급수계통 복구상황심각성 (LOCA 안전계통고장Auto 실패 등)

심각

직무 일반정보

회복 06 HR03 Step 1 ~ 9 관련 계통기기 SDS (안전감압계통)

SRORO 작업장소 MCR

1번2년 기술근거(강의실시뮬레이터) 모두 (LOAF 교육시 시뮬레이터 실습)

6월이상 기술근거 운전원 면담과 기본가정사항

기술근거

표 20 사고 후 인 오류 상세 정량화 계산서(입력정보)

- 77 -

표 21 사고 후 인적오류 상세 정량화 계산서(출력정보) 예

No 1

과제 개요

진단여유시간 (분)

기본진단오류확률(mean)

주관심작업 여부

절차서 수준

진단 기본 보정값

진단 HEP 최종 보정값

기본 수행 HEP

최종 수행HEP

단위작업복잡

도

절차서수준

시간충분 친

숙한 직무

단위작업유형

시간긴급성

상황심각성

단위작업 위험

성

교육훈련 수준

스트레스 수준

기본 수행오류확률

시간긴급성

MMI 제공수준(피드백)

감독자유무

복구실패 HEP

최종 수행오류 확률

if-then 상 SBS lt29 EH 005 lt29 1 005

if-then 상 SBS lt29 EH 005 lt29 1 005

01

EF Distn

HRA worksheet (출력)

특기사항

분석자 20041221

최종 결과

HEP 163E-01 343

검토자 정원대 검토일강대일 최종분석일

기동급수펌프가 사용못하는 것에 적용

20041228

단위직무 수행오류 HEP 합계

Remark HPSI 펌프 기동 실패 고려 여부 단위직무 구분 원칙

직무성공기준 시간을 PSV 최초 open 시점으로 가정한 것이 타당한가 혹시 PSV open 후 10분 20분 후 SDS 밸브를 개방했을 때 노심손상이 일어나는지 추가 분석 필요

수행오류확률

작업유형 스트레스 수준 오류복구 가능성

단위작업(세부수행절차)

SDS 제어전원 복구

HPSI 펌프 수동 기동

SDS 차단 및 제어밸브 개방

2

100

최종 진단오류 확률(mean) 631E-02

상

중 교육훈련 수준 중 (FRG에 기술되었지만 잘 알려진 시나리오)

Ta=23-1-1=21분 Td=21-3=18분

631E-02 기술근거 THERP의 평균(표값을 평균 전환)

진단오류확률

기본진단오류

18분 기술근거

진단오류보정값

예 MMI 수준(AlarmCue)

05 직무부담감 보정값

비고

표준 원전 RM 모델 개발 대상 호기 및 운전모드 울진34호기 전출력

HFE 개요

사건명 SDOPHE-FW

사건설명 초기 FampB 운전실패

비고 start up feedwater 사용못하는 사고 경위 MFLB LSSB LODC LOOP

page 33

과제명

- 78 -

(2) 사고 후 인 오류 종속성 평가

표 HRA방법에 따라 종속성 수 을 악하고 평가하여 정량화를 수행하 다

사고후 인 오류의 종속성 악 상은 다음과 같다

사건수목과 고장수목의 검토로 연속 으로 실패인 표제와 연 된 사고 후 인

오류만을 종속성 검토 상 행 로 선정

검토 상행 에는 보조계통에 모델링되어 있는 행 도 포함

결합인 오류 확률이 10E-6이상인 사고경

종속성을 단지 단 집합을 통해서 악하면 일부 운 원 행 들이 락될 우려가

있다 본 연구에서는 종속성 악시 단 집합도 검토하 지만 가능한 사건수목과 고장

수목을 통해 종속성을 악하 다 울진 원 의 PSA에 모델링된 사고 후 인 오류

종속성이 존재할 수 있는 경우는 다음과 같다

수공 상실 실패후 기 충 방출운 실패

이차측 냉각 감압 실패후 기 충 방출운 실패

정지냉각운 실패후 이차측 열제거 유지 실패 는 이후 후기 충 방출

운 실패

증기발생기 단사고시 일차측 압력제어 실패후 증기발생기 격리실패 는 이

후 RWT 재충수 실패

의 행 들의 종속성 수 을 평가하기 해 평가 상 행 들의 동일 단서

(cues)와 동일 시간 동일 차서 동일 운 원 행 여부 등을 악하 다 종속성

상세 평가 가 표 20에 나타나 있다[강 05h]

(3) 민감도 분석 ASME PSA Standard Category I+ 보완

- 79 -

사고 후 인 오류의 노심손상빈도(CDF)에 미치는 향을 악하기 해 민감도

분석을 수행하 다 설계단계 PSA의 사고 후 인 오류 정량화 결과를 이용한

PRiME-U3i의 정량화는 PRiME-U3i에서 종속성을 이유로 기존 일부 사건들을 동일

사건으로 모델링되거나 새로이 추가로 모델링된 사건이 많아 수행하지 않았다 사고

후 인 오류의 종속성을 고려하지 않을 경우의 CDF는 기본 CDF에 비해 386가 감

소한 것으로 나타났다 사건별로 기 충 방출(FampB) 운 을 모델링하지 않고 하

나의 사건으로 모델링하여 정량화한 인 오류 확률 사용한 경우의 CDF는 기본 CDF

보다 1345 증가한 것으로 나타났다

ASME PSA Standard를 이용하여 새로이 수행한 사고 후 인 오류의 인간신뢰도

분석을 평가한 결과 동 지침서의 Supporting Requirements Category II를 80이상

만족한 것으로 나타나 ASME PSA Standard Category I+는 충분히 만족한 것으로

나타났다 ASME PSA Standard Category I+는 만족하지만 Category II를 일부 만족

하지 못한 항목은 다음과 같다

일부 운 원 행 의 운 원 여유시간과 운 원에게 제시되는 단서 등에 한

상세정보 부족시 가정사항 사용

수정규분포만을 사용함으로써 불확실성분석 결과 오차인자가 높게 평가되더

라도 낮은 오차인자 할당

- 80 -

과제명 과제기간

대상호기 운전모드

관련 표제

수행HEP 전체 HEP 진단 HEP 수행 HEP

200E-03 209E-03 176E-01 200E-02

수행HEP 전체 HEP 진단 HEP 전체 HEP

연속행위 종속

성 no

평가대상 인적

오류

　Yes 　NA

　Yes No NA

gt 10E-4 　No

gt 10E-4 　 No

표시

정량화

비고

검토자

정원대 비고

　FampB 운전의 경우 PSV 개방을 단서로 볼수 있으나 이 경우 FampB 운전

의 개별 HEP는 고려 불가

분석자 및 검토

자

분석자 분석일 검토일

강대일 2005110 2005114

종속성 행위 정

량화

종속성 행위 1

표시와 정량화

표시 SDOPHEARLY-DEP lt =SDOPHEARLY

정량화

[886e-51 + 20e-3176e-1+ 886e-5002 + 20e-

3(1+19002)20] 209e-3=278e-1

종속성 행위 2

표시와 정량화

결합인적오류

정량화

종속성 평가전 결합

HEP

제한치 적용 여부

(lt10E-6)

종속성 평가후 결합

HEP

제한치 적용 여부

(lt10E-6)

　No 　E9

MF 조치 시

간 기준 　낮은 종속

동일시간대

　Low SG Level or

AFAS 신호 　완전 종속

수행오류 종속

성 판정과 근거

동일운전

원 동일 절차서 동일 위치 판정

MFWS

TO

판정

　 Yes 　D1

동일시간대

종속성 수준

상세 평가

3번째행위 종속성 여부

(중간종속)

4번째행위 종속성 여부

(높은종속) no

　 MFOPHSTUP와 SDOPHEARLY

진단오류 종속

성 판정과 근거

유사 또는 동일단서 동일 절차서

196E-01

진단 HEP 수행HEP종속성 평가대

상 인적오류 기

본 정보

　급수운전실패초기 충전 및 방출운전 ndash 일반 사건수목 결합인적오류

들 조합 　MFOPHSTUPSDOPHEARLY

개별 인적오류

확률

　 MFOPHSTUP SDOPHEARLY

진단 HEP 전체 HEP

866E-05

과제개요

표준원전 RM 모델 개

발 200241 - 2005228

울진 3amp4 호기 전출력 운전

표 22 사고 후 인 오류 종속성 상세 평가 계산서

- 81 -

7 공통 원인 고장 평가

가 공통원인고장 모델 방법 조사 방법론 검토

(1) 공통 원인 고장 모델 방법 조사

공통원인고장(Common Cause Failure CCF)은 PSA 결과에 큰 향을 미치는

요인 하나이다 따라서 정확한 CCF의 모델은 PSA 품질 향상에 있어 매우 요한

요소이다 본 과제에서는 KAERICM-16496[임태97] NUREGCR-5485[NRC98c]

NUREGCR-5497[NRC98a] NUREGCR-4780[NRC98g]

NUREGCR-5801[NRC93] 등의 문헌 조사를 통해 Basic Parameter(BP) 모델 Beta

Factor(BF) 모델 C-Factor(CF) 모델 MGL(Multi-Greek Letter) 모델 α

-Factor(AF) 모델 Binomial Failure Rate (BFR) 모델 등의 다양한 공통원인 고장

모델 방법에 한 검토를 수행하 다 이 기존 울진 3 4호기 모델에서 사용한

MGL 모델과 표 모델에서 채택한 α-Factor 모델의 장∙단 을 다음과 같이 비교 정리

하 다

- MGL 모델 단일 모수인 Beta Factor 모델을 다모수로 확장하여 다 도의 효과를

잘 반 할 수 있다 그러나 모수 자체가 고장 사건 수에 근거하지 않고 고장 기기 수

에 근거함으로 기기 시험 차 등의 정보에 따라서 추정치가 변해야 한다 그러나

여러 다른 계통의 자료로부터 자료가 수집된 경우에는 필요 정보가 없는 경우가 많

으므로 MGL 모수의 추정 방법의 타당성에 논란이 있다

- α-Factor 모델 MGL의 문제 보완을 해 개발되어 모수 자체가 고장 사건 수에 근

거하고 있으며 다 도 공통원인 고장 상을 자세히 반 할 수 있다 α-Factor

방법은 계통 내에서의 CCF 고장 수에 근거하기 때문에 모수 추정에 있어 MGL 방법

과는 달리 시험 차의 향을 받지 않으며 고장 자료로부터 별 문제 없이 모수의 추

정이 가능하다 그러나 기기 수가 증가함에 따라 평가하여야하는 모수의 수도 증가하

므로 모수 추정 용이 복잡하고 재 직 이용 가능한 데이터베이스가 많지 않

다는 단 이 있다

- 82 -

(2) CCF 방법론의 용상 차 검토

본 과제에서는 기존 PSA 모델의 CCF 모델에서 문제 으로 지 되었던 비순차

시험(Non-Staggered Test) 순차 시험(Staggered Test) 시의 CCF 사건 확률 값

계산 방법을 검토하 다 α-Factor의 모수 자체는 시험 방법에 향을 받지 않지만 α

-Factor로부터 기본 모수를 추정하는 방법은 상 기기의 시험 방법에 따라 변수가

달라진다 기존의 울진 3 4호기 PSA 모델에서는 모든 상 기기가 순차 시험을 하는

것으로 가정하고 모델을 하여왔다 따라서 이런 기존의 오류를 수정하기 해서는

상 기기의 시험 방법에 따라 α-Factor로부터 기본 모수의 추정을 다르게 수행하여야

한다 α-Factor의 기본 모수 추정 식은 다음과 같다(NUREGCR-4780의 Appendix

C)[NRC98g]

- 비순차 시험 시 Q NSk = (k m- 1 C k- 1 )(α kα t)Q t

- 순차 시험 시 Q Sk= (α km- 1Ck- 1)Q t

Q NSk

비순차 시험 시의 m개의 공통원인 기기 집단에서 특정한 k개의 기기가 동

시에 고장 날 기본사상의 확률

Q sk 순차 시험 시의 m개의 공통원인 기기 집단에서 특정한 k개의 기기가 동시

에 고장 날 기본사상의 확률

Qt 어느 한 기기의 총 고장확률

m- 1 C k- 1 특정 기기가 고장 났을 때 나머지 m-1개의 기기 k-1개의 기기가

같이 고장 날 수 있는 경우의 수

αk= n k sum

m

k= 1n k 계통 내에서 발생하는 고장사상의 총 빈도에 하여 k개의 기기

가 고장 난 사상이 차지하는 비율

- 83 -

αt= sum

m

k= 1[kα

k ]

나 공통 원인 고장 분석 수행 차서 개발

본 과제에서 작성한 일반 인 CCF 분석 차는 KAERITR-24442003[황미03]

에 기술되어 있으며 고장수목에 모델 되는 공통원인 기본 사건에 한 모수 추정 지

침은 KAERITR-26782004[황미04a]에 자세히 설명되어 있다[황미05c]

(1) 일반 인 CCF 분석 차

CCF의 일반 인 분석 차는 다음 그림 33과 같다 그림 34는 고장수목에 모델

되는 공통원인 기본 사건에 한 모수 추정 차를 보여 주고 있다

논 리 모 델 개 발논 리 모 델 개 발

공 통 원 인 기 기 군 식 별공 통 원 인 기 기 군 식 별

공 통 원 인 고 장 모 델구 성 및 자 료 분 석

공 통 원 인 고 장 모 델구 성 및 자 료 분 석

정 량 화 및 결 과 분 석정 량 화 및 결 과 분 석

CCF 연 계 구 조 파 악

일 반 적 기 기 수 준 의 논 리 모 델 개 발

기 기 를 대 상 으 로 한 정 성 적 분 석

원 인 에 근 거 한 정 성 적 분 석 정 량 적 선 별

공 통 원 인 기 본 사 건 에 대 한 확 률 모 델 선 택자 료 분 류 및 선 별 모 수 추 정

결 과 평 가 및 민 감 도 분 석

그림 33 일반 인 CCF 분석 차

Impact VectorDB

새로운 Impact Vector DB

Plant 특성에 따른 IV 변경Train 수 변경 (Mapping-UpDown)

CCF Parameter 도출

CCF 방법론

FT에서의 CCF Event 모델

계통(Train 수)

CCF 방법론및 절차서

CCF 값

CCF Event 값 계산 방법

고장자료로부터 CCF Parameter 계산하는 예제

Impact Vector 변경

CCF Event 모델방법

그림 34 CCF 모수 추정 차

- 84 -

CCF 그룹 분류를 해서는 다음과 같은 각 요소별 공통성을 확인 한다

설비에 근거한 공통성 운 모드 고장모드 운 기간 설계 내역 등

제조상의 공통성 작업자 방법 차 설치

운 상의 공통성 운 자 경 차 시험정비 스 차

환경 공통성 동일한 치 동일한 운 매체(Operating Medium)

다음 표 21은 WOG(Westinghouse Owners Group)의 Common Cause Failure

Analysis Improvements Project [WO01]에서 추천된 공통원인 기본 사건을 기반으

로 분류한 공통원인 기본 사건 분류 이다

기기 고장모드 포함 는 불포함 단 근거()

펌Fail to start 포함 1

Fail to run 포함 1

모터 구동 밸

Fail to open 포함 1

Fail to close 포함 1

Spurious Transfer 불포함 4

공기 구동 밸

Fail to open 포함 1

Fail to close 포함 1

Spurious Transfer 불포함 4

체크 밸

Fail to open 포함 1

Fail to close 포함 1

Spurious Transfer 불포함 4

솔 노이드 밸

Fail to open 포함 1

Fail to close 포함 1

Spurious Transfer 불포함 24

가압기 안 밸 Fail to open 포함 1

가압기 PORV 차단밸 Fail to close 포함 1

가압기 PORVsFail to open 포함 1

Fail to Remain open 불포함 24

증기발생기 안 밸 Fail to open 포함 1

주증기 차단밸 Fail to close 포함 1

FanBlowersFail to Start 포함 1

Fail to run 포함 1

공기 필터 Plugged 포함 1

열교환기 Fail to transfer heat 불포함 3

표 23 공통원인 기본 사건 그룹 분류표

단근거 1 같은 사양의 복 기기와 다양성 있는 기기

2 피동 기기

3 하된 성능

4 피동 고장 모드

- 85 -

(2) 다양한 Train 구성에 한 CCF 고장수목 모델 방법 개발[황한03]

고장수목에서 CCF를 모델 하는 방법은 기기들에 해 모든 조합 가능한 공통원

인고장을 각기 기본사건으로 모델 하는 것이다 그러므로 다양한 Train 구성에 한

모델 방법을 개발하여야 한다 즉 한 계통 내의 같은 기기들이라 하더라도 각기

Train 수가 다른 여러 가지 CCF 그룹에 속할 수가 있다 를 들어 다음 그림 35에

서와 같이 안 주입 계통에 4 개의 Train이 있으면서 주입모드에서는 4개의 Train

으로부터 Cold Leg으로 주입되다가 순환모드에서는 2개의 Train만 Hot Leg으로 주

입하는 경우가 있다

Cold Leg

Hot Leg

B

A

C

D

그림 35 동일 기기가 다른 CCF 그룹에

속하는 경우의

이와 같은 경우 주입모드에서 기기 A B C D에 한 고장수목은 다음과 같은

Boolean식으로 표시될 수 있다

GA(I) = IA + IAB + IAC + IAD + IABC + IABD + IACD + IABCD

GB(I) = IB + IAB + IBC + IBD + IABC + IABD + IBCD + IABCD

GC(I) = IC + IAC + IBC + ICD + IABC + IACD + IBCD + IABCD

GD(I) = ID + IAD + IBD + ICD + IABD + IACD + IBCD + IABCD

여기서 IABCD는 주입모드에서 기기 A B C D가 동시에 고장 나는 사건을 의미한다

주입모드에 한 모델을 고려하지 않을 경우에 순환모드의 기기 C D에

- 86 -

한 고장수목은 다음과 같은 Boolean식으로 표시될 수 있다

GC(R) = RC + RCD

GD(R) = RD + RCD

여기서 RCD는 순환모드에서 기기 C D가 동시에 고장 나는 사건을 의미한다

만일 주입모드 순환모드에서 하나의 Train만 주입되면 성공이라고 가정할 때

각 주입 순환 실패 정 사건 T(I) T(R) 은 다음과 같은 Boolean식으로 표시된다

T(I) = GA(I) GB

(I) GC(I) GD

(I)

T(R) = GC(R) GD

(R)

와 같은 계통의 경우 주입모드 순환모드에 한 고장수목이 각각 따로 사용

되는 경우에는 문제가 없지만 두 고장수목이 같이 사용되는 경우에는 모델상의 문제

가 발생한다 로서 T(I) T(R)가 곱해지는 경우에 GD(I) GD

(R)이 곱해지는 항이 나타나는

데 이 때 GD(I) GD

(R)은 실제 으로는 동일한 항이나 세부 기본 사건들이 다른 사건인

것처럼 처리되어 있어 서로 곱해지거나 더해지는 경우가 발생하여 최종 결과에 오류를

발생시킨다

이러한 문제가 발생하는 것을 방지하기 해서는 GC(R) GD

(R)을 다음과 같이 주입

모드의 Event들을 이용하여 같은 이름을 가지도록 모델 하는 방법을 이용할 수 있다

GC(R) = IC + IAC + IBC + ICD + IABC + IACD + IBCD + IABCD

GD(R) = ID + IAD + IBD + ICD + IABD + IACD + IBCD + IABCD

여기서 다음과 같은 계가 성립한다

RC = IC + IAC + IBC + IABC

RD = ID + IAD + IBD + IABD

- 87 -

RCD = ICD + IACD + IBCD + IABCD

다 α-factor 방법 용성 검토

(1) CCF 모수 자료 조사

여러 문헌으로부터 다양한 CCF 모수를 조사하여 개발된 CCF 분석 차서[황미

05c]에 정리하 다 다음 표 22는 α-Factor에 한 일반 자료의 이다

Size α1 α2 α3 α4 α5 α6 α7 α8

2 0953 00473 095 00242 002584 095 00213 00101 001865 095106 00182 00103 000584 001466 095231 00147 00102 00059 000459 001237 095559 00127 000874 000627 000377 000263 00103

8 095736 00109 000776 000613 000433 000253 000193 000906

표 24 α-Factor에 한 일반 자료

(2) 계통 수 시범 용

α-factor 방법 용성 검토를 하여 울진 34호기의 기기냉각수계통의 CCF 평

가에 α-factor 방법을 시범 용하 다

(가) 공통원인고장 그룹 확인

공통원인고장 그룹 분류를 해 운 모드 고장모드 운 기간 설계 내역 등의

설비상의 공통성과 운 자 경 차 시험정비 스 차 등의 운 상의 공통성

그리고 동일한 치 동일한 운 매체(Operating Medium) 등의 환경 공통성을 확

인하 다 확인 결과는 다음의 표 23과 같다

- 88 -

연계 요인 향 받는 기기 No

설비상의 요인

- CCW 펌- 펌 출구 역지 밸- SDC CS DG 열교환기와 ECW Condenser 차단 모터 구동밸

- ECW Condenser 차단 공기 구동 밸

123

4

운 상의 요인

- 차서 11) CCW 펌 펌 출구 역지 밸- 차서 22) CCW 펌 SDC CS DG 열교환기와

ECW Condenser 차단 모터 구동밸 펌 출구 역지 밸

- 차서 33) CCW 펌 SDC CS DG 열교환기와 ECW Condenser 차단 모터 구동밸 펌 출구 역지 밸

56

7

환경 요인 - CCW 펌 8

표 25 연계 인자와 기기 연결

1) 차서 1 1차기기 냉각수 펌 운 가능성 안 등 련 밸 시험 (정기-발-50 개정2)2) 차서 2 회 기기 교체운 검 (주기-39 개정0)3) 차서 3 1차 기기냉각수 상실 (비정상-50 개정4)

(나) 모수 평가와 CCF 확률 값 계산

재 국내 공통원인고장 데이터의 수집이 어려우므로 본 분석에서는

NUREGCR-5497에 제공하는 공통원인 고장 모수를 사용하여 모수를 평가하 다 다

음 표 24에 각 공통원인고장 그룹에 한 변수 평가치와 CCF 확률 값이 정리되어 있

다

기기 고장모드 고장확률(Qt) 변수 MLE CCF 확률 값

펌

FTR

FTS

261e-4

12e-4

α1

α2

α1

α2

0967938300320933410700666

384e-6

8658e-5

MOV FTO 40e-3 α1

α2

09678347003215

1284e-4

AOV FTO 20e-3 α1

α2

09477453005225

1045e-4

CV

FTO

FTC

20e-4

10e-3

α1

α2

α1

α2

0819545400180950757900492

36e-5

6396e-5

Generic α1

α2

09530047

표 26 기기냉각수계통에 한 모수 평가치와 CCF 확률 값

(다) 계통 정량화 결과 해석

계통 정량화 수행 결과에서는 α-factor 방법을 이용한 정량화 결과가 MGL 방법

- 89 -

을 이용한 정량화 결과 보다 다소 낮을 뿐 큰 차이를 보이지는 않았다 이는 모수 평

가를 해 사용된 자료가 서로 다르므로 나온 결과로 단된다 시범 용 결과 체

으로 α-factor 방법을 사용하는데 있어 큰 문제는 없으나 모수 평가를 해 필요한

한 최근 공통원인고장 자료의 확보가 가장 필요할 것으로 단된다 다음 표 25에

기기냉각수계통의 정량화 결과를 정리하 다

정 사건정량화 결과

MGL 사용 α-factor 사용

GCCCSHX1A 467E-3 450E-3

GCCCSHX1B 467E-3 450E-3

GCCDG01A 467E-3 450E-3

GCCDG01B 467E-3 450E-3

GCCECWC1A 129E-6 1288E-6

GCCECWC1B 129E-6 1288E-6

GCCECWC2A 680E-3 661E-3

GCCECWC2B 680E-3 661E-3

GCCSDHX1A 467E-3 450E-3

GCCSDHX1B 467E-3 450E-3

표 27 기기 냉각수 계통 공통원인고장 정량화 결과 비교

(3) 국내 고유 데이터 활용성 검증 불확실성 분석

(가) 국내 고유 데이터 활용성 검증

PSA 품질 향상을 해서는 국내 고유 CCF 자료의 사용이 필수 이므로 국내

CCF 자료의 활용성을 검토하 다 CCF 련 국내 자료는 재 수집 에 있으나 발

생 가 극히 드문 상태이다 2발 소와 울진 3발 소의 기기 고장 자료 분석 결

과 재까지는 디젤 발 기에서 CCF가 한 건 발생한 것으로 나타나고 있다 그러나

이와 같은 국내 CCF 자료만으로는 CCF 확률 값 계산이 불가능한 상황이다 따라서

추후 동일 과제 내 ldquo국내 PSA 종합 DB구축 활용기술 개발rdquo 세부 과제에서 수행

인 ICDE(International CCF Data Exchange) 국제 공동연구를 통해 얻는 해외 CCF

자료(Root Data)를 획득하여야만 국내 데이터와 더불어 국내 고유 CCF 분석에 활용이

- 90 -

CaseE[α3] Var[α3] α3

평균 분산 P5 P50 P95

종속 37e-2 38e-4 76e-3 35e-2 73e-2

독립 37e-2 34e-4 12e-2 35e-2 73e-2

Data평균 34e-2 27e-4 12e-2 32e-2 65e-2

사건 Impact Vector

1

2

3

4

5

6

7

8

(01 0 0 09)

(01 0 0 09)

(09 0 005 005)

(0 0 10 0)

(0 10 0 0)

(03 0 035 035)

(0 0 10 0)

(01 0 0 09)

가능할 것으로 상된다

(나) 불확실성 분석

기존에 CCF 분석에 사용되던 MGL 방법은 자료 해석에 한 불확실성 분석이

어려운 것으로 알려져 있는 반면에 α-factor 방법은 불확실성 분석이 용이한 것으로

알려져 있다 본 연구에서는 AFW 펌 의 기동실패(Fail to Start FTS) 사건에 하

여 α-factor 계산 시에 Impact Vector 사이의 종속독립 가정에 따른 후분포 변화를

평가하 다 여기서 선분포는 Uniform 가정하 으며 종속과 독립은 사건 1 2와 8의

Impact Vector들 사이에서 고려하 다 평가 결과가 다음 그림 36에 나와 있다

그림 36 AFW Pump(FTS) CCF의 α3의 후분포 평가

(4) α-factor 방법 최신 CCF Database를 이용한 공통원인고장 사건 확률

재평가

본 과제에서 개발된 CCF 분석 차서(KAERITR-24442003) 최근 CCF 자료

(NUREGCR-5497)와 해외 문가 자문에 근거한 CCF 모수[황미04b]에 근거하여 울진

- 91 -

3 4호기 PSA 표 모델의 CCF 확률 값을 α-factor 방법으로 재평가하 다

(KAERITR-29162005)[황미05c] 이 평가에서는 MLE(Maximum Likelihood

Estimate) 값을 사용하여 평가하 는데 MLE 값보다는 평균값을 사용하는 것이 더 바

람직한 것으로 단된다 뿐만 아니라 이 평가에서는 시험 방법에 따른 향을 고려

하지 않았으므로 이번 평가에서는 시험 방법에 따라 CCF 모수 평가 계산식을 다르게

용하 다 CCF Factor 재평가 결과의 일부 가 다음 표 26에 정리되어 있다

Event NameCCF

Factor시험 방법 Event Name

CCF

Factor시험 방법

AFCVW1003A3B 258E-02 Staggered AFMPW01A2B 797E-03 Staggered

AFCVW1003AB4A

B221E-03 Staggered AFMVW0043456Q 269E-02 Non-Stag

AFLVW003538 898E-02 Non-Stag AFMVW004345T 237E-03 Non-Stag

AFLVW0035678Q 678E-02 Non-Stag AFMVW004346 408E-02 Non-Stag

AFLVW003567T 920E-03 Non-Stag AFMVW00434D 964E-03 Non-Stag

AFLVW00356D 156E-02 Non-Stag AFTPK01B2A 300E-03 Staggered

AFMPK01A2B 300E-03 Staggered AFTPW01B2A 797E-02 Staggered

표 28 CCF Factor 재평가 결과(일부 )

울진 3 4호기의 설계 운 기기 특성을 고려하여 NUREGCR-5497[NRC98a]

해외 문가 자문 결과를 결합하여 개발한 CCF 모수[황미05c]를 사용하여 평가한

회복조치 후 노심손상빈도(CDF)는 132e-5yr로 평가되었다 CCF 자료의 민감도 분석

을 해 다음 세 가지의 경우를 상으로 민감도 분석을 수행하 다 민감도 분석으로

는 (1) 사용이 가능한 NUREG 자료를 모두 사용한 경우 (2) KAERITR-29162005

[황미05c]에서 제공한 기본 CCF 모수를 사용하고 체크 밸 자료만을 NUREG 제공

데이터를 사용한 경우 (3) 해외 문가 자문 자료를 모두 사용한 경우를 비교하

다 민감도 분석 결과가 표 27에 정리되어 있다 NUREG 자료를 그 로 사용할 경우

CDF가 약 60 정도 증가하고 있다 Case 3의 결과에 의하면 체크밸 자료에 따른

향이 가장 큰 것으로 나타나고 있다 재 기본으로 사용한 체크밸 의 CCF 모수는

Water Line과 Steam Line을 분류하여 평가한 해외 문가 자문 자료 즉 Water Line

Check Valve Factor에 근거하고 있다 그러나 NUREGCR-5497[NRC98a]에 제공한

자료는 매질의 구분이 없이 통합하여 체크밸 에 한 CCF Factor를 평가한 결과이다

- 92 -

Case Description CDF 1 Base(재평가 모수 자료 KAERITR-29162005 ) 1315e-5yr2 NUREG 자료 2207e-5yr3 Base(Check Valve CCF Factor만 NUREG 자료사용) 1960e-5yr4 해외 문가 제공 자료 1369e-5yr

표 29 CCF 평가에 따른 민감도 분석 결과

- 93 -

제 2 최 험도 평가 기술 개발

1 기사건 PSA 기술 개발

가 PSA 기사건 재검토 계통 배열 변화 향 평가 방법 개발

기존 PSA에서는 기사건 발생이 고장수목의 형태로 표 된 경우 다음과 같은 복

잡한 계산 차를 사용해 왔다

기사건 고장수목들을 미리 정량화하여 발생빈도 값을 구한 후

노심손상 고장수목에 입하고

노심손상 고장수목을 정량화하여 발생빈도를 계산한다

이는 발 소 기기 배열이 변경되는 경우 여러 번의 정량화가 필요함을 의미한다

한 기사건에 련된 기기 고장이 기사건 고장수목과 노심손상 고장수목 두 곳에

나타나며 이 두 고장수목을 별도로 정량화하기 때문에 기기 요도 계산의 문제 을

가지고 있다 따라서 본 과제에서는 기사건 고장수목과 노심손상 고장수목을 동시에

정량화 하기 한 방법을 개발하 다[정우04a]

본 보고서에서는 기기냉각수상실 기사건(Loss of Component Cooling Water

LOCCW)의 를 들어 개발된 방법을 설명하 다 본 방법을 유도하기 해 다음과 같

이 정의를 하 다

=xf 기사건 혹은 기사건 고장수목(발생빈도)

=xg 사고 완화계통 고장수목(이용불능도)

이 정의에 따라 LOCCW와 CCW 련 고장수목을 다음과 같이 정의할 수 있다

=LOCCWf LOCCW 기사건 고장수목(발생빈도)

- 94 -

=CCWg CCW 계통 고장수목(이용불능도)

한 LOCCW가 아닌 기사건과 CCW 계통이 아닌 다른 계통들을 다음과 같이 정의

한다

=Otherf LOCCW가 아닌 기사건 혹은 기사건 고장수목(발생빈도)

=Otherg CCW 계통이 아닌 고장수목(이용불능도)

노심손상빈도 정량화 시 LOCCW 기사건 고장수목과 노심손상 고장수목을 동시

에 정량화하기 해 노심손상 고장수목의 사고 완화계통 고장수목에 연결된 CCW 계

통 고장수목 CCWg 을 모두 LOCCWCCW fg + 로 교체한다

CCWg rarr LOCCWCCW fg + middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (321-1)

(321-1)식의 증명은 다음과 같다 CCW 계통 LOCCW 련 사고경 는 식

(321-2)와 (321-3)처럼 두 가지 경우가 가능하다 기사건이 LOCCW인 경우와

기사건이 LOCCW가 아닌 경우의 표 식은 다음과 같다

OtherLOCCW gf middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (321-2)

OtherCCWOther ggf middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (321-3)

첫 번째 기사건이 LOCCW인 경우 사고경 는 다음과 같이 정량화 과정 에

OtherLOCCW gf 의 하부집합 OtherCCWLOCCW ggf 은 제거되어 식 (321-2)의 OtherLOCCW gf

만이 정량화된다

OtherLOCCWOtherLOCCWCCWLOCCW gfgfgf )( rarr+ middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (321-4)

두 번째 기사건이 LOCCW가 아닌 경우 사고경 는 다음과 같이 정량화 과정 에

발생빈도의 곱인 LOCCWOther ff 은 자동으로 제거되어 식 (321-3)의 OtherCCWOther ggf 만

- 95 -

이 정량화된다

OtherCCWOtherOtherLOCCWCCWOther ggfgfgf )( rarr+ middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (321-5)

나 배열 변화 반 기사건 빈도 평가 방법 검증

계통 배열 변화에 따른 기사건 빈도 변화는 크게 다음의 두 가지로 구분할 수

있다

기기 이용불능으로(배열 변화)에 의한 기사건 빈도 변화

체교류 원(Alternative AC Power AAC 원)과 같이 호기 간의 공유

기기의 배열이 변화됨에 따라 야기되는 기사건 빈도 변화

본 연구에서는 첫 번째 경우의 로 LOCCW에 한 분석을 수행하 다 표 원

의 CCW 계통은 그림 37과 같이 A계열 펌 (1A와 2A)와 B계열 펌 (1B와 2B)로 구

성되어 있으며 각 트 인의 두 펌 가 주기 으로 교 운 을 한다

그림 37 표 원 의 CCW 계통

기존의 LOCCW 고장수목을 재분석한 결과 주요 변경 사항은 다음과 같다

펌 의 기동고장 CCF를 기 인 모든 펌 (2A와 2B)에 해 모델링

펌 의 운 고장 CCF를 모든 펌 (1A 2A 1B 2B)에 해 모델링

- 96 -

CCW 펌 실 냉각실패(Loss of CCW Pump Room Cooling) 사건 모델링

은 극단 으로 보수 인 가정이기 때문에 제외

의 사항들을 모두 최신의 표 모델에 반 되었다 LOCCW 고장수목 재평가

결과 한쪽 트 인 이용불능 시 기사건 빈도는 487E-2yr으로 노심손상빈도 변화에

크게 향을 미치지 않았다

두 번째로 AAC 원 배열 변화에 따른 발 소정 (SBO) 기사건 빈도를 재평

가하 다 SBO는 소외 원상실 비상디젤발 기 ACC 원 실패 등 모든 AC 원

상실 사고이다

부지에 AAC DG가 한 이지만 AAC DG가 각 호기당 1개가 있는 것처럼 이

의 PSA 분석이 수행되었다 그러나 여러 호기에서 동시에 LOOP이 발생한 경우 한 호

기에만 AAC DG가 사용될 수 있으므로 기존 분석은 매우 낙 인 가정을 사용한 것

이다 이런 이유로 SBO의 빈도를 재평가하 다(평가 방법은 3장 2 3의 ldquo공유 계통

을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가rdquo 참조) SBO 기사건 빈도를 재평가한

결과 기사건 빈도가 111E-5년에서 1491E-5년으로 343 증가하는 결과를 보

여 주어 기존의 분석이 매우 낙 이었음을 보여 다

2 PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법 개발

가 개요

삭오차(Truncation Error)에 의한 고장수목 정량화 불확실성이 원자력발 소

PSA의 형 고장수목 정량화시 큰 심사 다 삭치(Truncation Limit)는 고장수목

정량화 에 삭치보다 작은 확률을 갖는 단 집합(Cut Sets)들을 삭하는 데 사용

된다 이 삭에 의해 삭확률(Truncated Probability)이 발생하며 이 삭오차를

정 수 이내로 유지해야 한다

본 연구에서 삭확률을 측하기 한 척도들을 개발[JY05 정양04a 정양04b]

하여 고장수목정량화 소 트웨어 FTREX(Fault Tree Reliability Evaluation eXpert)

- 97 -

[JH04a JH04b 정우04b]에 계산 모듈을 추가하고 이 척도들의 유용성을 보이기

해 Benchmark 시험을 수행하 다

본 연구에서 제시한 삭치오차를 측하기 한 척도들은 단 한번의 고장수목

정량화만으로 계산할 수 있다 본문의 Benchmark 시험결과에서 보여 것처럼

LBTP(Lower Bound of Truncated Probability)와 ATP(Approximate Truncation

Probability) 척도는 삭오차 즉 삭확률을 측하고 동시에 정확한 정 사건 확률

(Top Event Probability)을 측할 수 있다 이 척도들을 근거로 재의 삭치에서

삭오차를 단하고 한 삭오차들이 일정 값 이하로 오도록 삭치를 설정할 수

있다 한 신뢰도 분석자나 신뢰도 분석 결과에 한 검토자들이 고장수목 정량화가

얼마나 정확하게 수행되었는지를 단하기 해 본 연구의 척도들을 사용할 수 있다

본 연구의 척도들은 기존의 정량화 소 트웨어에 쉽게 구 할 수 있고 추가 계산 시간

한 짧다

나 삭오차 측 방법

(1) 정의

정 사건 확률의 삭오차를 측하기 한 본 연구의 방법을 설명하기 해 다

음을 정의하 다

iC i번째 최소단 집합(Minimal Cut Set MCS)

kiC 삭치 kminustimes101 보다 큰 확률을 갖는 최소단 집합

kiC 모듈 개시 삭치 kminustimes101 보다 작은 확률을 갖는 최소단 집합

kiC 모듈화된 고장수목 정량화 시 삭치 kminustimes101 보다 작은 확률을 갖

는 최소단 집합

kP 최소단 집합들 k

iC 의 확률 ( )21 ++ kk CCP

kP 최소단 집합들 k

iC 의 확률 ( )21 ++ kk CCP

kP 최소단 집합들 k

iC 의 확률 ( )ˆˆ21 ++ kk CCP

- 98 -

kP∆ 정 사건 확률의 차이 1minusminus kk PP

TP 정확한 정 사건 확률

STP 정 사건 확률 희귀사건 근사를 사용

MTP 정 사건 확률 Minimal Cut set Upper Bound(MCUB)를 사용

UTP TP 의 상한치로서 kP kP 그리고 kP 의 합

kTP 삭된 확률로서 kP 와 kP 의 합

kLBTP 삭된 확률의 하한치로서 kP

kATP 삭된 확률의 근사치로서 kP 와 kP∆ 의 합

kTU 삭 불확실성

kLBTU kLBTP 불확실성

kATU kATP 불확실성

(2) 최소단 집합에 기 한 정 사건 확률

Coherent 고장수목의 정량화시 삭된 최소단 집합이 없이 n개의 최소단 집합

이 생성되었을 때 정확한 정 사건확률 TP 는 다음의 Inclusion Exclusion Expansion

(IEE)에의해 얻어진다

)()1()()()(

)(

211

111

1

nn

nkjikji

njiji

n

ii

nT

CCCPCCCPCCPCP

CCPPminus

leltltleleltle=

minus+minus+minus=

++=

sumsumsum (322-1)

다음의 계는 쉽게 증명할 수 있다

)()()(111sumsumsum=leltle=

leleminusn

iiT

njiji

n

ii CPPCCPCP

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-2)

최소단 집합 수의 증가에 따라 지수 으로 식 (322-1)의 계산량이 증가하기

때문에 다음 식과 같은 희귀사건 근사(Rare Event Approximation)나 MCUB 계산이 수

- 99 -

행된다 이들은 최소단 집합들이 서로 독립 이라는 가정을 사용한다 기본사건들의 확

률이 아주 작을 때(희귀사건 근사) 최소단 집합 확률들의 합으로 정 사건 확률을 표

할 수 있다

)(1sum=

=len

ii

STT CPPP

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-3)

여기에서 식 (322-1)의 나머지 값들은 아주 작은 확률 값을 갖고 있으므로 생략되었

다(희귀사건 근사) 식 (322-3)의 S

TP 는 정 사건 확률을 과 평가하는 경향이 있기

때문에 다음의 MCUB를 사용한다

( ) )(111prod=

minusminus=len

ii

MTT CPPP

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-4)

원 의 PSA 수행 시 정 사건 확률 계산식으로 (322-4)의 MCUB M

TP 의 사용

이 추천되고 있다 의 정 사건 확률 계산식들 간의 계는 다음과 같다

ST

MTT PPP lele middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-5)

(3) 최소단 집합의 분류

형 인 고장수목 정량화 차는 다음과 같다 아래의 단계 2와 3에서

Bottom-up 방법으로 주어진 게이트의 단 집합들을 계산하고 삭치보다 작은 확률

을 갖는 단 집합들을 삭하고(Truncation) 그리고 하부집합들을 지운다

(Subsuming)

단계 1 고장수목을 재구성(Restructure)하고 독립된 모듈을 찾아낸다

단계 2 각 모듈에 해당하는 게이트를 풀어 최 최소단 집합 확률을 모듈에

할당하고 이후 모듈은 기본사건으로 취 한다

단계 3 모듈화된 고장수목을 푼다 즉 정 사건의 최소단 집합을 구한다

- 100 -

단계 4 정 사건의 최소단 집합 내의 모듈들을 모듈의 최소단 집합들로

체한다

단계 5 최종 최소단 집합으로 정 사건의 확률을 구한다

큰 크기를 갖는 많은 수의 독립된 모듈을 얻기 해서 고장수목을 풀기 에 각

고장수목에 한 재구성이 수행된다 이 고장수목의 처리(Pre-processing)에 의해

고장수목의 정량화는 가속된다

단 집합들은 단계 2 3 그리고 4에서 삭된다 삭치가 kminustimes101 인 경우 모든

최소단 집합들은 다음과 같이 세 개의 그룹으로 나 수 있다

kiC = 확률이 삭치 kminustimes101 보다 큰 최소단 집합

kiC = 단계 4에서 삭된 최소단 집합

kiC = 단계 2와 3에서 삭된 최소단 집합

최소단 집합 k

iC 는 삭치 kminustimes101 를 사용하여 고장수목을 푼 경우 얻어지는 최종 결

과이다 최소단 집합 k

iC 경우와는 달리 최소단 집합 k

iC 는 기존 고장수목 정량화

소 트웨어의 간단한 수정으로 얻을 수 있다

의 세 가지 최소단 집합에 기 한 정 사건 확률을 다음과 같이 정의할 수 있

다

kkkU

TT PPPPP ˆ++=le middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-6)

여기에서

( )21 ++= kkk CCPP middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-7)

- 101 -

( )21 ++= kkk CCPP middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-8)

( ) ˆˆˆ21 ++= kk

k CCPP middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-9)

식 (322-7)에서 (322-9)까지의 확률들은 식 (322-1) (322-3) 혹은 (322-4)에

의해 계산될 수 있다 식 (322-7)에서 (322-9)까지의 확률들의 단순합인 식 (322-6)

의 U

TP 는 TP 보다 항상 크거나 같다 그 이유는 식 (322-7)에서 (322-9)까지의 최소 단

집합들은 서로 독립이라는 가정 하에 최소 단 집합간의 조합을 무시하기 때문이다 최

소단 집합 k

iC 는 기존 고장수목 정량화 소 트웨어의 간단한 수정으로 얻을 수 있기 때

문에 식 (322-8)의 kP 는 쉽게 계산할 수 있다 그러나 최소단 집합 k

iC 는 얻을 수 없기

때문에 식 (322-9)의 kP 한 계산할 수 없다

(4) 삭오차

삭치가 kminustimes101 인 경우 삭오차는 단계 2에서 4까지에서 삭된 최소단 집합

확률들의 합이다 삭오차로서 삭확률(Truncated Probability TP)은 다음과 같이

정의된다

kkk PPTP += middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-10)

삭확률 TP는 쉽게 계산할 수 없다 그 이유는 최소단 집합 k

iC 와 그 확률 kP 는 기

존 고장수목 정량화 소 트웨어의 간단한 수정으로 얻을 수 있지만 최소단 집합 k

iC

와 그 확률 kP 는 얻을 수 없기 때문이다 삭치를 낮추면 삭확률 TP는 소멸된다

즉 0lim =

infinrarr kkTP

을 만족한다

삭확률 TP의 하한치(Lower Bound of Truncated Probability LBTP)는 다음

과 같이 정의할 수 있다

- 102 -

kk PLBTP = middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-11)

그림 38 정 사건 확률과 삭치와의 계

식 (322-11)의 kP 를 얻을 수 없기 때문에 삭확률 TP를 계산할 수 없다 이

러한 이유로 삭확률 TP의 근사치를 구하려면 kP 신에 다른 값을 사용해야 한다

본 연구에서는 kP 신 1minusminus=∆ kkk PPP 를 사용하 다 그림 38에서와 같이 kP∆ 는 삭

치 )1(101 minusminustimes k 와 kminustimes101 사이의 최소단 집합 확률들의 합이다 이 경우 근사 삭확률

(Approximate Truncated Probability ATP)는 다음과 같이 정의하면 실제 용에서

근사 삭확률 ATP가 삭확률 TP의 근사치로 사용할 수 있음을 보 다

kkk PPATP ∆+= middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-12)

한 kk ATPP + 는 1+kP 의 측치로서 사용될 수 있다 삭치의 변화에 따른 정 사건의

변화 모양이 Concave 혹은 Convex 모양에 따라 다음의 계가 성립한다

kkk PPP ∆+le+1 (Concave 범 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-13)

- 103 -

kkk PPP ∆+ge+1 (Convex 범 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-14)

여기에서 kk PP ∆+ 는 1+kP 의 측치이다 kk ATPP + 은 더 보수 인 1+kP 의 측치이다

kk ATPP + 는 Concave 범 에서 1+kP 의 상한치를 제공한다

정 사건 확률의 Concave 범 에서 다음의 크기 계가 성립한다

kkk ATPTPLBTP lele (Concave 범 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-15)

삭치를 낮출수록 kk LBTPP + 와 kk ATPP + 는 정 사건 확률 U

TP 에 수렴하고

( ) UTkkk

PLBTPP =+infinrarr

lim그리고

( ) UTkkk

PATPP =+infinrarr

limmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-16)

LBTP와 ATP는 소멸한다

0lim =infinrarr kk

LBTP 그리고

0lim =infinrarr kk

ATPmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-17)

식 (322-11)과 (322-12)의 LBTP와 ATP는 kminustimes101 의 삭치에서 한번의 정량

화 만으로 계산된다 고장수목 정량화 시 최 크기의 많은 모듈을 얻기 해 고장수목

재구성이 수행된다 이 재구성능력은 고장수목 정량화 소 트웨어에 따라 달라진다 모

듈의 수와 크기에 따라 정량화 마지막 단계에서 삭되는 최소단 집합들이 달라지기

때문에 고장수목 정량화 소 트웨어의 재구성능력에 따라 LBTP와 ATP의 크기가 달

라진다(주의 TP는 정량화 소 트웨어와 계없이 항상 일정)

(5) 삭 불확실성

본 연구에서 정량화 불확실성(Truncation Uncertainty)의 척도로서 TU

(Truncation Uncertainty) LBTU(Lower Bound of Truncation Uncertainty) 그리고

ATU(Approximate Truncation Uncertainty)가 다음과 같이 정의되었다

- 104 -

kk

kU

T

kk TPP

TPPTP

TU+

==middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-18)

kk

kk LBTPP

LBTPLBTU

+=

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-19)

kk

kk ATPP

ATPATU

+=

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-20)

식 (322-19)와 (322-20)의 분모는 정 사건 확률 U

TP 가 되어야 하지만 각각

kk LBTPP + 와 kk ATPP + 가 사용되었다 그 이유는 한 번의 정량화만으로 kLBTU 와

kATU 를 계산하기 해서이다

다 개발된 방법의 용

2 에서 정의된 척도들의 효율성을 보이기 해 고장수목 정량화 소 트웨어

FTREX[JH04a JH04b 정우04b]를 일부 수정하여 울진 3 4호기 원 [한 97]의 노

심손상 빈도 고장수목을 정량화하 다 노심손상 빈도 고장수목은 울진 3 4호기 원

노심손상 고장수목은 험도감시 산 시스템의 입력으로 개발된 것으로 49개의 기

사건과 3477의 게이트와 2501개의 기본사건을 가지고 있다

정량화 결과는 그림 39에서 43까지에 있다 그림 39 41 그리고 42에서와 같이

삭치를 낮출수록 정 사건 확률은 U

TP 에 수렴한다

- 105 -

그림 39 삭치에 따른 정 사건 확률 변화

그림 40 삭치에 따른 최소단 집합들의 개수 변화

- 106 -

그림 41 삭치에 따른 삭오차 변화

그림 42 삭치에 따른 삭불확실성 변화

- 107 -

그림 43 삭치에 따른 요 기본사건들의 갯수 변화

그림 40은 삭치를 낮출수록 최소단 집합 k

iC 혹은 k

iC 의 숫자가 지수증가함을

보인다(주의 그림의 세로축은 로그 스 일임) 삭치가 16101 minustimes 이하 인 경우 최소단

집합 k

iC 의 숫자가 32 bit 정수형 변수의 상한치보다 커지기 때문에 삭치를

16101 minustimes 이하로 낮출 수 없었다

그림 41은 삭치를 낮출수록 LBTP와 ATP가 소멸함을 보여 다 그림 40과 41

은 기존에 고장수목 정량화시에 많은 숫자의 최소단 집합 k

iC 가 삭됨을 보여 다

즉 가치 있는 정보를 버리고 있음을 알 수 있다

결과에 보이는 것처럼 ATP는 삭확률 TP의 바람직한 근사치이고 TP의 상한치

로서 행동한다 한 LBTP와 ATP는 삭확률 TP의 바람직한 측치임을 보여 다

그림 43은 삭치가 큰 경우 요도 척도 RAW(Risk Achievement Worth)가 많

이 평가됨을 보여 다 요도 척도 RAW와 FV(Fussell-Vesley 요도)는 험도

에서 요한 SSC를 고르는데 사용된다

LBTU와 ATU가 미리 설정된 범 안에 오도록 하여 삭치를 결정할 수 있다

를 들어 LBTU와 ATU가 1보다 작아지도록 하면 삭치는 11101 minustimes 과 13101 minustimes 으로

- 108 -

각각 설정할 수 있다 이와 같이 LBTP ATP LBTU 그리고 ATU는 삭치 선정에

사용될 수 있다

본 연구에서 정의된 척도들은 기존의 고장수목 정량화 소 트웨어의 간단한 수정

으로 계산할 수 있다 한 LBTP ATP LBTU 그리고 ATU 추가 계산은 02 내

에 수행할 수 있다

삭오차1)의 양은 고장수목의 크기보다 계통이나 기기 사이의 종속성의 크기 등

의 고장수목의 복잡성(Fault Tree Complexity)에 더 많이 향을 받는다 이 고장수

목의 복잡성은 큰 삭오차를 유발하는 고장수목 정량화의 난이도로 표 할 수 있다

만일 많은 수의 최소단 집합들이 그룹별로 특정 확률에 몰려 있을 때 삭치는 이들

특정 확률보다 작아야한다

본 연구는 삭치를 사용한 고장수목정량화 시 삭치 오차를 측하기 한 척

도들을 제시하 다 Benchmark 시험결과 개발된 척도들은 삭확률을 잘 측하고

있다 삭확률 측치인 LBTP와 ATP 척도는 정확한 정 사건 확률 측에도 사용

할 수 있다

지정된 삭치에서 단 한 번의 고장수목 정량화만으로 본 연구의 삭오차 척도

들을 계산할 수 있다 이 삭오차들이 일정 값 이하로 오도록 삭치를 설정할 수 있

음을 Benchmark 시험에서 보 다 신뢰도 분석자나 신뢰도 분석 결과에 한 검토자

들이 고장수목 정량화 시 삭치가 바람직하게 설정되었는지를 단하기 해 본 연구

의 척도들을 사용할 수 있다 한 본 연구의 척도들은 기존의 정량화 소 트웨어에

쉽게 구 할 수 있고 추가 계산 시간 한 짧다

고장수목 정량화 소 트웨어의 고장수목 재구성능력에 따라 LBTP와 ATP의 크

기가 달라지지만 본 연구의 척도를 유용하게 사용할 수 있다

1) 삭오차는 형 고장수목의 신뢰도분석에서 요한 심사이다 본 연구는 최소단 집합 방법에 기

한 신뢰도 분석방법의 단 을 보완하기 해 수행되었다 즉 삭확률을 측하여 바람직한 삭

치를 선정하기 해 본 연구가 수행되었다

- 109 -

3 공유 계통을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가

가 개요

공유 체교류 원(Shared Alternate AC (AAC) Power Source)을 가진 다 호

기 원 의 발 소정 사고(SBO) 빈도를 히 평가하기 해 여러 호기에서 동시에

외부 원상실사고(Loss of Offsite Power LOOP)시 호기간의 체교류 원의 복잡한

상호의존성을 고려할 수 있는 방법을 개발하 다[JY03 JY04 정양03] 2호기를 가진

원 각각에 한 발 소정 사고 빈도 계산 방법을 유도하 고 N호기를 가진 다 호

기 원 에 한 일반식을 유도하 다 한 2호기의 경우에 해 발 소정 사고 빈도

계산을 수행하 다

다 호기간의 상호의존성을 히 모델하지 않을 경우 발 소정 사고 빈도를

평가할 수 있고 공유 체교류 원과 비상 원의 비상디젤발 기들 사이의 공통원

인고장의 특성에 따라 이 상호의존성이 발 소정 사고 빈도에 크게 향을 미칠 수

있음을 본 연구에서 보여주었다

공유 체교류 원을 가진 다 호기 원 의 발 소정 사고 빈도와 이에 의한 노

심손상 빈도를 본 연구의 방법으로 효율 으로 계산할 수 있다 한 본 연구의 방법

은 다 호기간의 일반 공유기기의 신뢰도 평가에 확 용될 수 있다

나 분석 방법

N 호기간의 SBO 빈도를 정량화하기 한 공식을 유도하기 해 다음을 정의하

다

Si = 이용가능한 i호기의 AC 원(최소한 한 개 이상의 EDG 이용가능)

Fi = 이용불가능한 i호기의 AC 원(호기내의 모든 EDG 이용불능)

SAAC = 이용가능한 AAC 원

- 110 -

FAAC = 이용불능한 AAC 원

Li = i호기만의 LOOP 사건

miiL 1 = m 개의 호기에 동시에 LOOP 사건

(1) 부지당 2호기의 경우

표 원 과 같이 한 부지에 2개의 호기가 있고 각 호기는 2개의 EDG를 AC

원으로 가지고 있고 두호기는 하나의 AAC 원을 공유한다고 가정하 다 가능한 계

통상태는 표 28에 나열되어 있다 공식 유도를 해 다음의 세 경우를 분석하 다

1호기에 LOOP 사건 (2호기에 LOOP 사건 없음) L1

2호기에 LOOP 사건 (1호기에 LOOP 사건 없음) L2

1호기와 2호기에 동시에 LOOP 사건 L12

F(L1) = F(L2)인 경우 LOOP 발생빈도는 다음과 같다

F(L) = F(L1orL12 )= F(L1) + F(L12)

= F(L2orL12 )= F(L2) + F(L12)

Index AAC AC 1 AC 2 L 1 L 2 L 12 (a)1 S F F - - SBO 1

2 F F S SBO 1 - SBO 1

3 F S F - SBO 2 SBO 2

4 F F F SBO 1 SBO 2 SBO 1 SBO 2

a AAC is aligned to unit 2 in case of the simultaneous LOOP event AC n Dedicated AC power at unit n

System states SBO event

표 30 계통 상태에 따른 SBO 사건 (2 unitssite 1 AAC DGsite)

표 28에 보이는 것처럼 1호기 험도의 보수 인 평가를 해 두호기에 LOOP

사건이 일어나는 경우 2호기에 AAC 원이 연결됨을 가정하 다

- 111 -

표 28의 계통상태 1의 경우(두호기에 동시에 LOOP 사건이 일어나는 경우)에는

AAC 원이 2호기에 연결되기 때문에 1호기에는 이용가능한 AC 원이 없다 한

계통상태 2와 4의 경우에도 1호기는 이용가능한 AC 원이 없다

1호기에만 LOOP 사건이 일어나는 경우 계통상태 2와 4에서 1호기에 이용가능

한 AC 원이 없다 그러므로 1호기의 SBO 발생빈도는 다음과 같이 정리된다

F(L1)timesP(FAACF1S2 orFAACF1F2)= F(L1)timesP(FAACF1) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-1)

두호기에 동시에 LOOP 사건이 일어나는 경우 계통상태 1 2 그리고 4에서 1호

기에 이용가능한 AC 원이 없다 그러므로 1호기의 SBO 발생빈도는 다음과 같이 정

리된다

F(L12)timesP(SAACF1F2 orFAACF1S2 orFAACF1F2)

= F(L12)timesP(SAACF1F2) + P(FAACF1) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-2)

1호기의 총 SBO 발생빈도는 의 두식의 합으로 다음과 같다(F(L)=F(L1)+F(L12))

F(SBO1) = F(L)timesP(FAACF1) + F(L12)timesP(SAACF1F2)

le F(L)timesP(FAACF1) + F(L)timesP(SAACF1F2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-3)

유사한 과정으로 2호기의 SBO 발생빈도를 구해보면 다음과 같다

F(SBO2) = F(L)timesP(FAACF2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-4)

각 호기의 CDF는 식 (323-3)과 (323-4)에 조건부 노심손상확률 CCDPSBO를

곱하면 얻어진다 한 부지 험도는 다음과 같이 계산된다

R(SBO)= F(SBO1) + F(SBO2)timesCCDPSBO middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-5)

여기에서

F(SBO1) + F(SBO2)

- 112 -

= F(L)timesP(FAACF1) + P(FAACF2) + F(L12)timesP(SAACF1F2)

le F(L)timesP(FAACF1) + P(FAACF2) + F(L)timesP(SAACF1F2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-6)

(2) 부지당 N호기의 경우

의 한 부지에 두호기가 AAC 원을 공유한 경우를 한 부지에 N호기가 있는

경우로 일반화하면 i호기의 SBO 발생빈도는 다음과 같이 유도된다

sumne=

times+timesleN

ijjjiAACiAACi FFSPLFFFPLFSBOF

1)()()()()(

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-7)

여기에서 P(FAACFi)는 AAC 원이 이용불가능하고 i호기의 AC 원도 이용불가

능한 상태의 확률을 의미한다 P(SAACFiFj)는 AAC 원은 이용가능하고 i호기와 j호기

의 AC 원이 이용불가능함을 의미한다 의 식에 조건부 노심손상확률 CCDPSBO 를

곱하면 i호기의 SBO 노심손상빈도를 얻을 수 있다

SBO

N

ijjjiAACiAACi CCDPFFSPFFPLFSBOCDF times⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛+timesle sum

ne= 1)()()()(

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-8)

한 SBO 부지 험도 한 두호기가 AAC 원을 공유한 경우를 확 하면 다음

과 같다

SBO

N

NjijiAAC

N

iiAACSBO CCDPFFSPFFPLFR times⎟⎟

⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛+timesle sumsum

leltle= 11)()()(

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-9)

부지 험도에서 계산된 호기당 평균 SBO 험도는 다음과 같이 정의할 수 있

다

RSBO = RSBO N middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-10)

- 113 -

다 AAC DG 공유 계통의 SBO 발생빈도노심손상 빈도 향 평가

에서 개발된 수식을 이용하여 표 원 과 같이 원 2호기가 1 의 AAC DG

를 공유하고 각 호기당 2 의 EDG를 갖는 경우에 한 SBO 험도를 평가하 다 5

의 EDG(1 AAC DG 호기당 2 의 EDG)가 다음의 3가지 기동실패 CCF 그룹 모델

로 구성되는 경우에 해 민감도 분석을 수행하 다

Case 1 One CCF group=DG1ADG1BDG2ADG2BAAC

Case 2 One CCF group=DG1ADG1BDG2ADG2B

Case 3 Two CCF group=DG1ADG1B DG2ADG2B

SBO frequencyF(L) times P(FAACF1)

LOOP event unavailable AC power of unit 1

Power unavailable from AAC to unit 1

(a) F(L) times P(FAACF1)

SBO frequencyF(L) times P(FAACF1)

LOOP event unavailable AC power of unit 1

Power unavailable from AAC to unit 1

(a) F(L) times P(FAACF1)

SBO frequencyF(L) times P(SAACF1 F2)

LOOP event unavailable AC power of unit 1

Power available from AAC to unit 2

unavailable AC power of unit 2

Power unavailable from AAC to unit 2

(b) F(L) times P(SAACF1 F2)

SBO frequencyF(L) times P(SAACF1 F2)

LOOP event unavailable AC power of unit 1

Power available from AAC to unit 2

unavailable AC power of unit 2

Power unavailable from AAC to unit 2

(b) F(L) times P(SAACF1 F2)

그림 44 SBO 발생빈도 계산을 한 고장수목

- 114 -

1호기에 한 SBO 고장수목은 그림 44과 같고 울진 3 4호기 PSA 보고서[한

97]의 고장 데이터를 사용하 다 사용된 주 데이터는 표 29와 같다 Multiple Greek

Letter(MGL) 방법의 DG 공통원인고장 데이터[NRC98a]가 사용되었다

DG demand failure probability of fail-to-start 140E-02

Conditional core-damege probability CCDP SBO 432E-02

표 31 AAC DG 공유계통 험도 평가에 사용된 데이터

계산된 결과는 그림 45와 같다 그림 45에서 보듯이 AAC DG 공유는 Case 3에

서 가장 낮은 SBO 노심손상빈도를 보이고 있다 울진 3 4호기 5 6호기

PSA는 Case 3의 경우가 아님에도 불구하고 AAC DG 공유 효과를 무시하여 SBO에

의한 CDF가 평가 되어 있는 것으로 분석되었다

그림 45 AAC DG 공유에 따른 SBO 험도

- 115 -

라 공유 계통을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가

앞에서 개발한 기술을 기반으로 AAC DG 공유시의 부지 종합 험도 평가를 수

행하 다 표 30에서 보듯이 CCF Group 설정에 따라 결과에 많은 차이를 보여주고

있다 즉 부지 종합 험도는 Case 1의 경우가 가장 나쁘며 Case 3에서 가장 낮은

값을 보 다 Case 1은 공유효과가 상 으로 고(116E-6 gt 663E-8) Case 2는

공유효과가 크고(162E-7 lt 417E-7) Case 3의 경우는 공유효과가 미미한 것으로

분석되었다(186E-7 gtgt 154E-9) 분석 결과에서 알 수 있듯이 Case 3의 경우와 같

은 CCF 특성에서는 공유 계통이 미치는 향을 무시해도 된다

Average CDFs(CDsyearunit)

a b (a+b) (a+b)2

1 116E-06 663E-08 122E-06 612E-07

2 162E-07 417E-07 579E-07 289E-07

3 186E-07 154E-09 187E-07 936E-08

Case 1 1 CCF group=DG1ADG1BDG2ADG2BAAC

Case 2 1 CCF group=DG1ADG1BDG2ADG2B

Case 3 2 CCF group=DG1ADG1B DG2ADG2B

a F(L) P(F AAC F 1 )+ P(F AAC F 2 ) CCDP SBO

b F(L) P(S AAC F 1 F 2 ) CCDP SBO

CCF groupSite risks

(CDsyearsite)

표 32 AAC DG 공유에 따른 부지 험도

- 116 -

4 2단계 PSA 기술 개발

2단계 PSA 최 평가기술 개발은 2단계 PSA 수행 시 요구되는 요소기술 개발과

기존 2단계 방법론의 개선이 주요 목 이며 연구 수행결과 ① 불확실성 분석 방법론

체제 그리고 지침 개발과 ② 험도 정보의 규제활용을 한 12단계 PSA 모델 통합

체제 시범 모델 개발이 이루어졌다 그림 46은 연도별 연구 수행항목 연구결과

를 보여 다

그림 46 2단계 PSA 련 연도별 연구수행 항목 연구결과

가 2단계 PSA 불확실성 평가 방법 개발

(1) 2단계 PSA 불확실성 평가 지침 개발

2단계 PSA에서 다루는 불확실성은 주로 노심손상 후 원자로 압력용기를 포함한

노내 1차 계통의 열수력 상 원자로 용기로부터 격납건물로 방출된 노심용융물

의 거동 등 사고 진행에 향을 주는 물리 상에 한 이해 지식의 부족으

로 인하여 야기되는 인지 불확실성(Epistemic Uncertainty)이 주된 인자이며 이들은

사고진행 과정의 모델링 사고 상에 한 모델링 그리고 사고 모델에 한

입력 값 추정 등 다양한 단계에서 내재될 수 있다 반면 1단계 PSA에서 다루어지는

불확실성은 주로 데이터의 랜덤(Random)성으로부터 야기되는 랜덤추계 불확실성

(Aleatroy Uncertainty)으로 특성화 되며 2단계 PSA의 경우 데이터의 랜덤성으로 인한

- 117 -

불확실성은 인지 불확실성에 비하여 무시할 정도로 작기 때문에 거의 고려하지 않고

있다 불확실성 평가는 2단계 PSA 결과에 한 신뢰성을 확보하기 한 수단의 하나

이며 모델링 정량화 과정에서 구체 으로 다루어져야 하는 가장 요한 항목의 하

나이다

한편 2단계 PSA에서 사고 진행과정을 모사하기 한 논리구조가 거의 표

화되어 있는 반면 사고 진행과정에 한 확률론 불확실성 입력의 추정 불확실성

분석을 수행하는 방법에 있어서는 간단명료한 표 방법이 존재하지 않으며 불확실성

분석의 내용 정량화 방법 수 은 수행기 는 분석가마다 차이 을 보여 주고

있다 2단계 PSA 불확실성 분석방법론에 한 표 화 작업은 2단계 PSA를 수행을 보

다 편리하고 체계 으로 수행할 수 있는 주요 수단을 제공하며 불확실성 정량화 결과

들에 한 보다 명료한 해석을 이끌어 낼 수 있는 기술 근거를 제공한다 본 연구의

목 은 2단계 PSA 수행 시 요구되는 불확실성 분석과 련된 기존 방법론을 검토하

고 이를 기반으로 2단계 PSA 표 화된 불확실성 분석 방법론 수행 차를 제시하

는 것이다

항 목 랜덤추계적 (Aleatory Portion) 인지적 [Epistemic Portion (Paremeter Model]

구분 인자 Level of modeling detailsKnowledge about the laws governing the occurrence of an eventDegree of the sensitivity to the initial conditions or environment

유사 용어 RandomStochastic Irreducible Observable Inherent Uncertainty

State-of-knowledge Reducible Unobservable Cognitive Uncertainty

불확실성 요인 Randomnessvariability of an eventCircumstance variability

Inaccurate knowledge of a fixed quantityAlternative representations of

a true but unknown value

불확실성 척도 Probability model of random variability or circumstance variability among

unspecified values in the population

Subjective probability model of a fixed but unknown quantity or different

distribution or model assumptions

불확실성 관리 We donrsquot know and understand the underlying reasons and behaviors governing randomness so it is not practically reducible

As we know more about the underlying problem it can be effectively reduced

분석 목적 Answer the question on what might actually happen and with what probability

Answer the question on how well we know and how much our knowledge about it might

change with additional information

항 목 랜덤추계적 (Aleatory Portion) 인지적 [Epistemic Portion (Paremeter Model]

구분 인자 Level of modeling detailsKnowledge about the laws governing the occurrence of an eventDegree of the sensitivity to the initial conditions or environment

유사 용어 RandomStochastic Irreducible Observable Inherent Uncertainty

State-of-knowledge Reducible Unobservable Cognitive Uncertainty

불확실성 요인 Randomnessvariability of an eventCircumstance variability

Inaccurate knowledge of a fixed quantityAlternative representations of

a true but unknown value

불확실성 척도 Probability model of random variability or circumstance variability among

unspecified values in the population

Subjective probability model of a fixed but unknown quantity or different

distribution or model assumptions

불확실성 관리 We donrsquot know and understand the underlying reasons and behaviors governing randomness so it is not practically reducible

As we know more about the underlying problem it can be effectively reduced

분석 목적 Answer the question on what might actually happen and with what probability

Answer the question on how well we know and how much our knowledge about it might

change with additional information

항 목항 목 랜덤추계적 (Aleatory Portion)랜덤추계적 (Aleatory Portion) 인지적 [Epistemic Portion (Paremeter Model]인지적 [Epistemic Portion (Paremeter Model]

구분 인자구분 인자 Level of modeling detailsKnowledge about the laws governing the occurrence of an eventDegree of the sensitivity to the initial conditions or environment

Level of modeling detailsKnowledge about the laws governing the occurrence of an eventDegree of the sensitivity to the initial conditions or environment

유사 용어유사 용어 RandomStochastic Irreducible Observable Inherent UncertaintyRandomStochastic Irreducible Observable Inherent Uncertainty

State-of-knowledge Reducible Unobservable Cognitive Uncertainty

State-of-knowledge Reducible Unobservable Cognitive Uncertainty

불확실성 요인불확실성 요인 Randomnessvariability of an eventCircumstance variability

Randomnessvariability of an eventCircumstance variability

Inaccurate knowledge of a fixed quantityAlternative representations of

a true but unknown value

Inaccurate knowledge of a fixed quantityAlternative representations of

a true but unknown value

불확실성 척도불확실성 척도 Probability model of random variability or circumstance variability among

unspecified values in the population

Probability model of random variability or circumstance variability among

unspecified values in the population

Subjective probability model of a fixed but unknown quantity or different

distribution or model assumptions

Subjective probability model of a fixed but unknown quantity or different

distribution or model assumptions

불확실성 관리불확실성 관리 We donrsquot know and understand the underlying reasons and behaviors governing randomness so it is not practically reducible

We donrsquot know and understand the underlying reasons and behaviors governing randomness so it is not practically reducible

As we know more about the underlying problem it can be effectively reducedAs we know more about the underlying

problem it can be effectively reduced

분석 목적분석 목적 Answer the question on what might actually happen and with what probability

Answer the question on what might actually happen and with what probability

Answer the question on how well we know and how much our knowledge about it might

change with additional information

Answer the question on how well we know and how much our knowledge about it might

change with additional information

표 33 불확실성 인자별 특성 구분 지침

연구 수핼 결과 12단계 PSA 수행 시 통상 으로 다루어질 수 있는 3가지 종류

의 불확실성 인자(데이터 불확실성 변수 불확실성 모델 불확실성)에 한 분석방법론

- 118 -

정량화 지침을 개발하고 2단계 PSA 불확실성 분석에 활용하는 지침을 제시하 다

불확실성 인자별 특성과 구분 방법은 표 31에 요약되어 있으며 2단계 PSA 정량화시

이들 불확실성 인자에 한 처리 방법은 그림 47에 제시되어 있다 상기 연구결과는

기술보고서[안김02]로 발간되었고 J of KNS에 게재[안양03a]되었으며 ICONE-11에

발표[AY03a]되었다

그림 47 서로 다른 불확실성 인자의 통합

(2) 문가의견 도출을 한 기존방법 개선

2단계 PSA 수행 는 사고 상에 한 불확실성 입력의 추정 시 다음과 같

은 상황에서 문가 의견이 사용될 수 있다 ① 심 있는 사건 는 상들의 발생가

능성이 매우 희박하거나 이용 가능한 통계 인 데이터가 거의 존재하지 않는 경우 ②

기존 실험결과 코드해석 결과의 범 를 과하는 값들을 외삽(Extrapolation)에 의

하여 추정하고자 하는 경우 ③ 충분한 양 는 양질의 데이터를 수집하고자 하나 가

용한 조건(Resource Constraints)이 제한되어 있는 경우 ④ 충분한 데이터의 수집

분석 최종 인 결론을 내리기에는 주어진 시간이 매우 제한되어 있는 경우

- 119 -

문가 의견으로부터 주어진 문제에 한 확률론 평가를 수행하는 방법은 크게

3가지 방법이 있다 첫 번째 방법인 직 방법(Direct Method)은 주어진 문제에 하여

독립 인 문가의 의견을 여과 는 수정 없이 그 로 사용하는 방법이고 두 번째

방법인 반복 인 방법(Iterative Method)은 주어진 문제에 하여 여러 문가들의 의

견을 독립 으로 수집한 다음 이를 평균하고 그 결과를 다시 문가들에게 보내 각

문가가 자신의 의견을 수정할 기회를 주는 방식이며 표 인 로 Delphi 방법이 있

다 세 번째 방법인 상호작용 방법(Interactive Method)은 문가가 자신의 의견을 수

정할 수 있는 기회를 제공한다는 에서는 Delphi 방법과 유사하나 이를 하여 문

가와 문가 문가와 분석가 간에 여러 단계에 걸친 반복 인 의견수렴 과정을 거치

는 것이 주요 차이 이다 세 번째 방법은 Delphi 방식을 보다 확장한 것으로 표

인 로 NUREG-1150 문가의견 도출 차(Expert Opinion Elicitation Process)를

들 수 있다

표 34 기존 정형화된 문가 의견도출방법

본 연구의 목 은 2단계 PSA 불확실성 분석 시 실 으로 제한된 재원

(Resources 필요한 문가 수 경비 시간 등) 하에서 상학 불확실성 분포를 도출

하기 한 문가의견을 활용하는 체제를 구축하는 것이다 상기 목 을 하여 불확

- 120 -

실성 분포의 도출을 하여 기존에 사용되어 온 5가지 표 인 정형화된 문가 의견

도출 방법론 차(Delphi Method SRI Encoding Process NUREG-1150 Expert

Opinion Elicitation Process Keeney amp Von Winterfelt Approach VTT-STUK

Approach)에 한 장단 을 비교검토하고 개선 을 악하 으며 그 결과는 표 33에

정리되어 있다

Approaches Capable Items Weights Dependence Judgment Bias

Statistical approach O O X

Simple weighted average

Fixed valueWeighted probabilities

O X X

Fixed probabilityWeighted values

O X X

Geometric averaging technique

Fixed valueWeighted probabilities

O X X

Fixed probabilityWeighted values

O X X

Bayesian approach O O O

Approaches Capable Items Weights Dependence Judgment Bias

Statistical approach O O X

Simple weighted average

Fixed valueWeighted probabilities

O X X

Fixed probabilityWeighted values

O X X

Geometric averaging technique

Fixed valueWeighted probabilities

O X X

Fixed probabilityWeighted values

O X X

Bayesian approach O O O

Approaches Capable ItemsApproaches Capable Items WeightsWeights DependenceDependence Judgment BiasJudgment Bias

Statistical approachStatistical approach OO OO XX

Simple weighted average

Simple weighted average

Fixed valueWeighted probabilitiesFixed valueWeighted probabilities

OO XX XX

Fixed probabilityWeighted valuesFixed probabilityWeighted values

OO XX XX

Geometric averaging technique

Geometric averaging technique

Fixed valueWeighted probabilitiesFixed valueWeighted probabilities

OO XX XX

Fixed probabilityWeighted valuesFixed probabilityWeighted values

OO XX XX

Bayesian approachBayesian approach OO OO OO

표 35 정량 인 문가 의견 통합방법 주요 고려사항

정형 이고 구조화된(FormalStructured) 방법과 비정형 이고 단순화된

(InformalSimplified) 방법의 기 은 의견도출을 한 문가 훈련 의견 도출 상에

한 명확한 정보 제시 추가 인 정보제공을 한 문가 사이의 회의 정도 문가

사이의 불필요한 종속성(Unnecessary Dependency)을 회피하기 한 노력 문가

단에 내재된 편차(Judgmental Bias)를 최소화하기 한 노력의 반 여부로 결정된다

상기 인자들은 정량 인 문가 의견의 최종 통합 시 반 되었다

확률분포로 주어진 문가 의견 통합모델(Simple or Weighted Average Method

Statistical Approach Bayesian Aggregation Method)을 비교평가하 다 비교평가

시 각 문가에 한 상 가 치(Weights) 문가 사이의 종속성(Dependency)

문가 단의 불확실성에 내재된 편차 오류(Judgmental Bias and Error)를 고려한

다 표 32에 정량 인 문가 의견 통합방법 주요 고려사항이 정리되어 있다

최종 결과로 2단계 PSA 불확실성 분석 시 실 으로 제한된 재원의 최 사용

- 121 -

을 하여 문가 의견도출을 한 정형 비정형 방법론 사이의 균형 인 사용

지침의 필요성 련 방안을 새로이 제시하 다 본 연구를 통하여 제시된 정형 인

5단계(Five-step) 도출방법 비정형 방법의 기본 개념은 그림 48에 제시되어 있다

상기 연구결과는 J of KNS에 게재[안양03b] ICAPP 03에 발표[AY03b]되었다

그림 48 제시된 정형 인 5단계 도출방법 비정형 방법

(3) 12단계 PSA 통합 불확실성 정량화 지침 개발

본 연구의 목 은 1단계 불확실성의 2단계 모델로의 방법과 1-2단계 PSA

불확실성 통합방안을 제시하고 12단계 통합모델에서 이들을 다룰 수 있는 분석체제를

구축하는 것이다

본 연구를 통하여 1단계 PSA ETFT 사건의 발생확률에 한 랜덤 는 추계

불확실성과 2단계 PSA CET(Containment Event Tree)DET(Decomposition Event

Tree) 사건의 모델 정량화 시 도입되는 모델 상학 불확실성을 개념 으로 특성

화하고 2단계 PSA 수행 시 련사건의 모델링 불확실성 평가 정량화 결과 해석

등에 사용 가능한 지침을 개발하 다

한 2단계 PSA CETDET 분기 확률의 추정 시 문가의견을 활용하는 경우

- 122 -

와 불확실성 분포를 사용하는 경우에 한 구분지침 상학 불확실성 분포 유무

에 따른 향을 반 하는 지침을 작성하 으며 한 12단계에서 서로 다른 수 의

정량화 입력이 될 때 이에 한 통합방법론 수행지침을 작성하 다(표 33 참조)

상기 연구결과는 J of KNS에 게재[안양04]되었다

사건 불확실성 유형

2단계 PSA 최종결과

(CFBSTC 발생빈도)

사건유형 11E Level 1 Event

사건유형 2

2E Level 2 Event

불확실성 유형 1(상 빈도 확률)0lt 1Ep lt1U‐distribution (PDF)

1f )( 1Epfequiv

불확실성 유형 2 (주 확률)

⎪⎩

⎪⎨⎧

=minus

=equiv

0E if 1

1E if

2

22

2

2

E

E

p

pf

⎩⎨⎧

==

equiv01

22

212 E

EE

U‐distribution (DUD)

추정치 (Point estimate)1p = ][ 1EpE

추정치 (Point estimate)

⎪⎩

⎪⎨⎧

=minustimes+times

=minustimes+timesequiv

0E if )1(10

1E if )1(01

2

22

22

22

EE

EE

pp

ppp

추정치 (Point estimate)

21 pppstc times=

추정치 (Point estimate)1p = ][ 1EpE

불확실성분포 ( j th 표본)

⎪⎩

⎪⎨⎧

=

=equiv

2

2

E2

E22 p-1by weighted0E if 1

pby weighted1E if 1jp

2단계 불확실성의 향

jjstc ppp 21 times=

불확실성분포 ( i ‐th 표본)

ip1 = iEp

1

추정치 (Point estimate)

⎪⎩

⎪⎨⎧

=minustimes+times

=minustimes+timesequiv

0E if )1(10

1E if )1(01

2

22

22

22

EE

EE

pp

ppp

1단계 불확실성의 향

21 ppp iistc times=

불확실성분포 ( i ‐th 표본)

ip1 = iEp

1

불확실성분포 ( j th 표본)

⎪⎩

⎪⎨⎧

=

=equiv

2

2

E2

E22 p-1by weighted0E if 1

pby weighted1E if 1jp

12단계 불확실성 향의합성

jikstc ppp 21 times=

1E = 1단계 randomstochastic 사건 2E = 2단계 결정론 사건 1Ep = 1E 에 한 상

빈도 확률 2Ep = 2E 에 한 주 확률 ][ 1EpE = 1Ep 에 한 기 치 1f 2f = 1E and 2E 에 한 불확실성 분포 stcp = CFBSTC 확률 는 발생빈도 DUD= double‐delta

불확실성 분포 (주 확률의 상 빈도 불확실성 표 )

표 36 12단계 서로 다른 수 의 정량화 입력에 한 통합 지침

나 격납건물 동 가압 향 평가

2단계 PSA 주요 결과인 격납건물 손확률은 격납건물에 가해지는 압력의 크기

뿐만 아니라 압력 방식(정압 동압)에 의해서도 향을 받는다 하지만 울진 3

4호기를 포함한 부분의 국내외 2단계 PSA에서는 이를 간과하여 왔었다 본 연구의

- 123 -

목 은 기존 2단계 PSA 수행 시 간과되었던 격납건물 압력을 사고경 특성에 따라

정압(Static pressure)과 동압(Dynamic pressure)으로 분류하고 이를 바탕으로 격납

건물 손확률에 한 동 가압율의 향을 평가하는 체제를 구축하는 것이다 여기

서 동압이란 수소 는 증기폭발 등에 의하여 발생된 압력 에 의하여 격납건물이 순

간 으로 가압될 때의 압력으로 정의되며 정압이란 격납건물이 온도 압력에 의하

여 서서히 가압될 때의 압력으로 정의된다

상기 목 을 하여 첫째 격납건물 손모드를 설(Leak) 형 손(Rupture)

형 손(Catastrophic Rupture) 등 세 가지 종류로 구분하고 격납건물에 가해지

는 압력을 정압 동압으로 구분하여 격납건물 손모드별 손확률을 보다 실제 으

로 평가하기 한 손모드 조건부확률 추정을 한 기존방법(NUREG-1150 EPRI

PLPM 국내 2단계 PSA에서 고려된 격납건물 성능평가 방법론)을 비교하고 평가하

다(표 34 참조) NUREG-1150에서 사용된 방법은 정 가압에 하여 문가로부터

도출된 격납건물 손모드별 확률분포를 확장하여 동 향을 평가하는 방법이고

EPRI PLPM 방법은 정 압력에 한 확률분포를 문가로부터 구하지 않고 여러 가

지 손 치 크기에 한 확률을 추정한 다음 이들을 통계 으로 조합하여 격납건

물 손모드별 확률분포를 구하는 방법이다 국내 2단계 PSA에서 사용된 부분의 방

법은 격납건물 손모드를 정 동 으로 따로 구분하지 않고 보수 으로 동

향만을 고려한 방법으로 악되었다 동압 향 평가를 하여 상기 방식들에 사용된

공통 인 개념은 격납건물에 가해지는 압력이 모든 사고시나리오에 하여 정압으로

주어지고 동압 특성을 갖는 특정 사고경 에 해서는 정압으로부터 동압의 효과를 확

률론 으로 추정하는 방법을 사용하여 동압에 한 격납건물 손확률을 구하는 것이

다

격납건물 정 동 가압의 향을 사고 시나리오별로 구분하고 울진 3 4호

기 2단계 PSA의 CETDET를 활용하여 울진 3 4호기 격납건물 손별 확률에 한

향을 평가하 다 최종 결과로 격납건물 손모드별 손 확률에 한 동압의 향

을 평가하고 격납건물 손모드 각각에 한 동압과 격납건물 손확률간의 상 계

를 도출하 다(그림 49 참조) 격납건물 손확률 계산 시 정 동 시나리오를 명

- 124 -

시 으로 구분하고 이를 선택 으로 사용할 수 있는 기능을 2단계 PSA 산코드

CONPAS 20에 추가하 다

No explicit treatment of slow and fast pressure

Global containment responses for fixed locationsIndependent slow PDFs for leak and rupture modesNo extrapolation of slow P-curves into fast P-curves

UCN 3amp4

Replacement of the NUREG-1150 expert elicitation approach

Local effects for the pressure and locationsStatistical P-curves of the liner tearing vs pressureLeakage precludes larger failure modes under a slow P

EPRI PLPM

Independent PDFs amp NUREG-1150 probability type

Comparison of different sources of failure curve Extrapolation of slow failure curves into fast curvesLeakage precludes larger failure modes under a fast P

Helton et al

Explicit treatment of slow and fast pressure

Global containment responses for fixed locations Elicitation of conditional slow P-curves from expertsExtrapolation of slow P curves into fast P curves

NUREG-1150

주요 특징분석범위 및 가정방법론

No explicit treatment of slow and fast pressure

Global containment responses for fixed locationsIndependent slow PDFs for leak and rupture modesNo extrapolation of slow P-curves into fast P-curves

UCN 3amp4

Replacement of the NUREG-1150 expert elicitation approach

Local effects for the pressure and locationsStatistical P-curves of the liner tearing vs pressureLeakage precludes larger failure modes under a slow P

EPRI PLPM

Independent PDFs amp NUREG-1150 probability type

Comparison of different sources of failure curve Extrapolation of slow failure curves into fast curvesLeakage precludes larger failure modes under a fast P

Helton et al

Explicit treatment of slow and fast pressure

Global containment responses for fixed locations Elicitation of conditional slow P-curves from expertsExtrapolation of slow P curves into fast P curves

NUREG-1150

주요 특징분석범위 및 가정방법론

표 37 격납건물 동 향 평가를 한 기존 방법론

(a) 특정 동압의 크기에 따른 상 오차 (b) 동압의 크기에 따른 손확률곡선

그림 49 울진 3 4호기 격납건물 손확률에 한 동압의 향

- 125 -

54 psig격 납 건 물

설 계 압 력

reinforced concrete in thea hem ispherical dom e

A large-dry pre-stressed shape of a cylindrical w ith

격 납건 물 유 형

A conta inm ent breach that w ould arrest a gradual p ressure bu ildup and w ould depressurize the conta inm ent w ith in 2 hours

A conta inm ent breach that w ould arrest a g radua l pressure bu ildup but w ould not depressurize in less than 2 hours

정 적 가압 에 대 한파 손 정 의

10 ~ 2 0 ft20 04 ft2 (6 in2)파 손크 기 (N om inal break size)

C onta inm ent hoop fa ilure due to m em brane stresses in the cylindrica l w all

E quipm ent hatch ringThe liner p la te tearing

파 손위 치 및 형태

대 형파 손 (R upture m ode)누 설파 손 (Leak m ode) 격 납건 물 특 성

54 psig격 납 건 물

설 계 압 력

reinforced concrete in thea hem ispherical dom e

A large-dry pre-stressed shape of a cylindrical w ith

격 납건 물 유 형

A conta inm ent breach that w ould arrest a gradual p ressure bu ildup and w ould depressurize the conta inm ent w ith in 2 hours

A conta inm ent breach that w ould arrest a g radua l pressure bu ildup but w ould not depressurize in less than 2 hours

정 적 가압 에 대 한파 손 정 의

10 ~ 2 0 ft20 04 ft2 (6 in2)파 손크 기 (N om inal break size)

C onta inm ent hoop fa ilure due to m em brane stresses in the cylindrica l w all

E quipm ent hatch ringThe liner p la te tearing

파 손위 치 및 형태

대 형파 손 (R upture m ode)누 설파 손 (Leak m ode) 격 납건 물 특 성

표 38 울진 3 4호기 2단계 PSA에 고려된 격납건물 특성

격납건물 손확률은 격납건물에 가해지는 압력 유형에 의하여 결정되는 데

향평가 결과 울진 3 4호기의 경우 몇몇 특징 인 사고 시나리오의 경우 압력크기가

최 150 psig정도 인데 비하여 격납건물 부하 수용력(Capacity) 이 타 발 소에 비하

여 매우 높은(Leak 모드의 경우 평균 169 psig Rupture 모드의 경우 178 psig) 계

로 동 효과의 향이 무시할 정도로 미미하게 나타났다 참고로 울진 3 4호기 2단

계 PSA 수행 시 고려된 격납건물 특성은 표 35 격납건물 동 가압의 향 평가를

한 2단계 PSA 모델링 정보는 표 36 동 가압의 향 평가를 한 울진 3 4회기

사고경 압력정보 표 37에 요약되어 있다 상기 연구결과는 J of KNS[안양03c]

RESS에 게재[AY04a]되었으며 ICAPP 04에도 발표[AYH04b]되었다

MAAP4CONPAS

Accident sequence dependent (DET)PDSCETSTC-gt ECFPLERF LLRF

Peak pressures- Estimation

Quantification

DET ModelingM ean Log standard deviation

Leak mode 169 psig 015Rupture mode 178 psig 013

PDF Types- S low mode - Lognormal

DET ModelingHelton et alrsquos FormulationHelton et alrsquos (or UCN 3amp4) Formulation

- Slow type- Fast type

Pressure types

분석대상CETDET 모델링 및 정량화 정보분석항목

MAAP4CONPAS

Accident sequence dependent (DET)PDSCETSTC-gt ECFPLERF LLRF

Peak pressures- Estimation

Quantification

DET ModelingM ean Log standard deviation

Leak mode 169 psig 015Rupture mode 178 psig 013

PDF Types- S low mode - Lognormal

DET ModelingHelton et alrsquos FormulationHelton et alrsquos (or UCN 3amp4) Formulation

- Slow type- Fast type

Pressure types

분석대상CETDET 모델링 및 정량화 정보분석항목

표 39 동 가압의 향 평가를 한 2단계 PSA 모델링 정보

- 126 -

The criterion for energetic ex-vessel steam explosion (to direct rupture failure) 2500

Higher value assumption for fast pressure load during accident progression2000

Median pressures for the leak and rupture containment failures respectively1690 1780

Maximum pressure for the early and late accident phases respectively1270 1500

Intermediate pressures imposed by the H-burn during the early accident phase880 1170

Low limit for the H-burn pressure during the early accident phase660

Corresponding accident sequences (loads imposed to the containment)

P-pressures(psig)

The criterion for energetic ex-vessel steam explosion (to direct rupture failure) 2500

Higher value assumption for fast pressure load during accident progression2000

Median pressures for the leak and rupture containment failures respectively1690 1780

Maximum pressure for the early and late accident phases respectively1270 1500

Intermediate pressures imposed by the H-burn during the early accident phase880 1170

Low limit for the H-burn pressure during the early accident phase660

Corresponding accident sequences (loads imposed to the containment)

P-pressures(psig)

표 40 동 가압의 향 평가를 한 울진 3 4호기 사고경 압력정보

5 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발

가 1단계 2단계 PDSCET 모델 통합 방안 개발

PSA 방법 결과를 기반으로 하는 험도 정보활용[NRC98d] 분야는 1단계

PSA로 부터 제공되는 노심손상빈도(CDF)와 2단계 PSA로부터 계산되는 량조기방출

빈도(Large Early Release Frequency LERF)를 발 소 험도를 표하는 두 가지

척도로 사용하고 있다 본 연구의 목 은 2단계로 확장된 On-line PSA 모델 개발을

하여 2단계 험도척도에 한 발 소배열변화의 직 인 향을 평가할 수 있는

12단계 모델의 통합방식(모델연계정량화논리) 차를 개발하는 것이다

통 으로 1단계 PSA와 2단계 PSA는 발 소 손상군(Plant Damage State

PDS)으로 표되는 12단계 연계부분에서만 상호 목되고 나머지 부분은 각각의 독

립 인 평가모델을 사용하여 수행되어 왔다 이는 2단계 PSA는 1단계 PSA의 확장개

념으로 다루던지 독립 인 개념으로 다루던지 1단계 PSA의 최종 결과인 노심손상 사

고경 를 PDS에 반 하면 이후로는 1단계 PSA와 독립 인 체제 내에서 분석이 가능

하기 때문이다 결과 으로 1단계 PSA의 분석방법과 무 하게 노심손상 사고경 정

보만 PDS로 달되면 2단계 PSA는 PDS를 기조건으로 사고 상학 진행과정

을 확률론 으로 평가할 수 있는 독립 인 평가모델을 구성하여 분석할 수 있음을 의

미한다

- 127 -

하지만 1단계 사건수목( 는 PDS ET)로 부터 특정 PDS로 할당이 된 노심손상

사고경 를 명시 으로 처리하지 않는 한 이들 사고경 들은 개별 인 고유 정보를 잃

게 되므로 2단계 격납건물 사건수목(Containment Event Tree CET) 는 방사선원

항 방출분류(Source Term Category STC) 모델에서 개별 으로 처리할 수 없게 된

다 결국 PDS에 의한 상기 1단계 2단계 PSA 연계방법은 PSA를 수행단계별로 독

립 으로 분석할 수 있는 논리를 제공하는 반면 12단계 PSA 모델은 험도 정보 활

용이나 On-Line PSA 목 으로 12단계 정보를 동시에 이용하고자 하는 경우 기존 방

식은 한계를 가진다 12단계 PSA 수행에서 제기되는 상기 단 은 12단계 PSA 모델

의 보다 정교한 결합을 통하여 해결할 수 있는 데 본 연구에서 고려하고 있는

ET-PDS-CET 통합체제는 2단계 PSA 시작 으로 PDS를 사용하되 PDS에 속하는 노

심손상 사고경 와 PDS와의 계 PDS와 CET와의 계를 명시 으로 표 하고 최종

으로 2단계 험도 척도를 노심손상 사고경 와 격납건물 사건수목 사고진행 경로

(Accident Pathway)에 한 불리안식(Boolean Equation)을 구성하는 것이다

Note CDF = PDSF = PDS Frequency STCF = STC Frequency LERF = Large Early

Release Frequency MCS=Minimal Cutsets FT = Fault Tree ET= Event Tree

그림 50 1단계 MCS 를 통한 12단계 PSA 모델 통합체제

- 128 -

상기 12단계 통합모델에 한 기본 요건은 12단계 단일모델(Single Operation

Model) 구성에 의한 12단계 험도 척도의 동시평가 1단계 PSA 정보의 2단계

PDSCETSTC 2단계 PSA 해도 척도인 LERFLLRF(Large Late Release

Frequency) 등으로 완 한 이 1단계 기본사건수 에서 PDS 2단계 험도 척도

에 한 요도 평가 그리고 1단계 불확실성 정보의 2단계로 등과 같은 다양한

분석을 가능하게 하는 것이다(그림 50 참조)

상기 방식에 의한 1단계 PSA ETFT와 CETDET 모델과의 직 인 통합방법

은 아직 국내외에서 제시된 바가 없으며 재 험도 정보활용 목 으로 사용되고 있

는 부분의 12단계 통합모델은 1단계 PSA 모델과 단순 LERF(Simplified LERF) 모

델을 1단계 ET( 는 PDS ET) 사고경 수 에서 통합하지 않고 노심손상 기사건

수 에서 상호 연계하고 있다 이 경우 LERF에 한 부정확한 값을 래할 뿐만 아니

라 2단계 험도 정보활용 On-line PSA 모델 개발 시 1단계 상세 정보의 활용

인 측면에서 다음에 기술된 바와 같은 문제가 추가 으로 제기될 수 있다

(가) 1단계 ETFT 모델 기본사건 변경에 따른 2단계 LERF 변화

노심손상 기사건 수 에서 1단계 모델과 2단계 LERF 모델이 연계되는 경우 1

단계 ETFT 기본사건의 변화가 LERF에 정확히 반 되지 않는다 를 들면 1단계

ETFT 정보의 변경은 련 MCS(Minimal Cut Set)의 변경을 래하게 되고 이는 다

시 LERF 사고경 를 구성하는 MCS에 향을 주게 된다 기사건 수 에서 이루어지

는 12단계 통합모델의 경우 1단계 노심사고경 를 2단계 특정 PDS로 정확히 일치시

킬 수 없다

(나) 1단계 노심손상 사고경 빈도의 변화에 따른 2단계 CETDET

분기 확률의 변화

1단계 ET 정보가 변하는 경우 련 PDS 정보가 변하게 되고 이는 다시 새로운

LERF를 결정하게 된다 통상 PDS가 결정되면 특정 PDS 조건부 인 CET가 결정되는

데 이 경우 CET 각 분기 확률은 PDS 사건에만 의존할 뿐 PDS 발생빈도와는 무

- 129 -

하게 결정된다 즉 CET 모델 자체나 CETDET 입력(조건부 확률 분기 분류규칙)

이 변하지 않는 한 PDS 조건에 의하여 결정되는 CET 분기 확률( 는 CET 사고경

확률)은 변하지 않는다 결국 통합모델에 PDS 사고경 가 명시 으로 사용되는 경우

CET 사고경 확률은 기존 PDS 사고경 구조(모델 분류규칙)가 그 로 유지되는

한 1단계 ET( 는 PDS ET)나 PDS 사고경 빈도의 변화와는 무 하게 된다 하지만

1단계 모델과 2단계 LERF 모델이 연계되어 PDS 각 사고경 빈도와 이에 응되는

CET 사고경 확률의 가 평균으로 LERF의 사건수목 분기 확률이 결정되는 기존

방식의 경우 1단계 ET( 는 PDS ET) 사고경 빈도의 변화로 인한 PDS 빈도의 변

화는 LERF 사건수목 조건부 분기 확률 자체에 향을 주게 되므로 기존 LERF 분기

확률을 그 로 사용할 수 없고 PDS 빈도에 의하여 새롭게 변경된 가 평균 값을

사용하여야 한다 기존 통합방식의 경우 ET 사고경 발생빈도가 변할 때마다 응되

는 LERF 사건수목 분기 확률을 변경시켜야 하는 단 이 있다

MIP times= CPR times= CMIR timestimes=

I = [ it ]=초기사건 (IE) Vector (발생빈도)

E = [ me ]=기본사건 (BE) Vector (기본사건 이용불능도확률)

S = [ inis | ]= 사건수목 (ET)사고경위 Vector (i‐th IE에 대한 노심손상사고경위의 확률)

M = [ jim ]=발전소계통 Matrix (j‐th PDS에 대한 i‐th IE 의 조건부확률)

P = [ jp ]=발전소손상군 (PDS) Vector (발전소손상군 경위 발생빈도)

Q = [ jnjq | ]=사고진행군 (APB) Vector (j‐th PDS에 대한 CET 최종사고경위 확률)

C = [ kjc ]=격납건물 Matrix (j‐th PDS에 대한 k‐th CFBSTC의 조건부확률) R = [ kr ]=격납건물파손군 (CFB) 또는 방사선원항방출군 (STC) Vector (발생빈도)

표 41 12단계 해도척도 함수개발을 한 단계별 Matrix

새로운 통합모델 개발의 기본 방식은 1단계 ET 노심손상 사고경 를 구성하는

MCS를 2단계 PDSCETSTC 모델로 차례로 시켜 최종 으로 2단계 PSA 척도를

1단계 MCS정보와 2단계 사고경 정보의 함수로 표 하는 것이다 상기 방법은 독립

으로 개발된 1단계 2단계 PSA 모델을 별 다른 수정 없이 사용할 수 있기 때문

에 통합모델 개발 차가 간편하며 노심손상 사고시 발 소 격납건물 계통의 기상태

- 130 -

즉 PDS 정보 이외에도 PSA 험도 정보활용시 추가 인 분석을 한 정보도 포함할

수 있다 통합모델의 함수 표 은 12단계 PSA 단계별 험도 행렬(Matrix)에 의하

여 12단계 PSA 정보 결합방식을 활용하여 구 하 다(표 38 그림 51 참조)

I=[ it ] IE vector S=[ ils | ] ETPDS ET sequence vector (lth PDS ET sequences of the

ith IE) M=[ jim ] Plant matrix (conditional probability of the jth PDS on ith IE) P=[ jp ]

PDS vector Q =[ jnq | ] CET sequence vector (nth CET sequence of the jth PDS) C=

[ kjc ] Containment matrix (conditional probability of the kth STC on jth PDS) R=[ kr ] Containment failure bin (CFB) or STC vector MCS=Level 1 core damage sequence

cutsets as function of IEs and basic events) )( YM1 gtminusX and )( YC1 gtminusX = transition

matrix for X and Y whose elements are conditional probabilities )(2 YM gtminusX and

)(2 YC gtminusX = transition matrix for X and Y whose elements are 0 or 1 f = function

그림 51 험도 Matrix를 이용한 12단계 모델통합 과정

PSA 단계별 매트릭스를 이용한 12단계 PSA 모델통합 과정의 가장 핵심 인 부

분은 PDS의 경우 노심손상 사고경 와 PDS로 구성된 PDS 매트릭스를 이용하여 1단

계 사건수목분석 결과로 주어지는 노심손상 사고경 들의 함수로 표 하는 것이고 방

- 131 -

사선원항 방출분류 빈도 는 2단계 험도척도의 경우 격납건물 매트릭스를 사용하여

PDS 사고경 CET 사고경 의 함수로 표 하는 것이다 통상 PDS 각 사고경 는

해당 PDS에 속하는 노심손상 사고경 는 PDS ET 사고경 로부터 결정되고 노심

손상 사고경 각각에 한 MCS는 1단계 PSA 결과가 명시 으로 주어지므로 PDS를

노심손상 사고경 는 련 최소단 집합의 함수로 표 할 수 있다 최종 으로

PDS 매트릭스와 격납건물 매트릭스를 상호 결합하면 노심손상 사고경 련

MCS 그리고 CET 각 사고경 의 명시 인 함수로 방사선원항 방출분류빈도(STCF)

LERFLLRF를 표 할 수 있다

PSA 단계별 매트릭스의 결합에 의하여 PDS STC LERFLLRF에 한 최종

인 함수 표 은 다음과 같이 주어진다

(가) 노심손상 사고경 MCS의 함수로써 PDS의 명시 표

노심손상 기사건과 이에 응되는 PDS ET 사고경 에 한 이행렬

(Transition Matrix)에 기 하여 PDS는 노심손상 사고경 련 MCS의 함수로 주

어진다

p j=[ t i ]times[mi j]=sumit im

( 2)i j = sum

i=1 l=1s l|im

( 2)l|i j= sum

i=1 l=1f l|i(MCS 1 MCS 2)m

( 2)l|i j

p j= sum

i= 1 l= 1f l|i( t 1 t 2e 1e 2)m

( 2)l|i j

mi j= sum

lisinjs l|i sum

l= 1s l|i

sumjm i j| i=10

여기서 e m은 1단계 ET ( 는 PDS ET) 사고경 에 응되는 FT의 기본사건

MCS 1MCS 2는 PDS ET 사고경 에 응되는 MCSs를 나타내며 l- th PDS ET 사고

경 가 i- th PDS에 속하는 경우 m( 2)l|i j=10 그 지 않으면 m ( 2)

l|i j=0

(나) PDS CET 사고경 의 함수로써 STC의 명시 표

PDS와 이에 응되는 CET 사고경 에 한 이행렬 그리고 CET 사고경 와

이에 응되는 STC 사고경 사이의 이행렬에 기 하여 STC는 PDS와 CET 사고

경 의 함수로 주어진다

- 132 -

r k= [p j ]times[c j k]=sumjp jc j k= sum

j=1 n= 1p jc

( 1)jnc

( 2)nk

r k= sumj= 1n= 1

sumi= 1l= 1

f l|i( t 1 t 2e 1e 2)c( 1 )jnc

( 2 )nk

c j k= sumnisinkp jq n|j sum

j= 1p j

sumkc j k| i=10

여기서 j- th PDS의 n-th CET 사고경 가 k- th STC에 속하는 경우 c( 2 )nk= 10 그 지

않으면 c ( 2 )nk= 0

(다) 12단계 사건의 함수로써 LERFLLRF의 명시 표

2단계 험도 척도 LERFLLRF는 이들 각각을 구성하는 STC 사고경 와 응되

는 특정 해도 기여계수(Risk factor RF k)와의 가 평균으로 주어진다

R(LERF) = sumkisinLERF

r ksdotRFk

R(LLRF) = sumkisinLLRF

r ksdotRFk

여기서 RF k는 3단계 PSA 는 결말분석(Consequence Analysis)을 통하여 평가되며 0

과 1사이의 값을 가진다

상기 방식에 의하여 구성된 새로운 통합모델은 PDS 사고경 정보와 각 PDS에

조건부 인 CET 사고경 확률을 명시 으로 다루기 때문에 2단계 PSA 모델 는

CETDET 분기 확률이 변경되지 않는 한 기기 운 조건의 변화로 야기되는 1단

계 기본사건 확률 값 변화로 인하여 ET( 는 PDS ET) 노심손상 사고경 발생빈도가

변하더라도 기존 통합모델의 2단계 정보는 그 로 유지할 수 있다 한 기존 통합방

식에서 다루기 힘들었던 2단계 상세모델을 12단계 통합모델에 그 로 사용할 수 있

는 장 이 있다 한 통합모델에서도 상세 PDS의 구조가 그 로 유지되기 때문에 2

단계 기조건인 노심손상 시 발 소 격납건물 계통의 상태에 한 상세정보가 그

로 제공되며 12단계 독립 으로 수행된 1단계 2단계 PSA 결과를 그 로 사용

- 133 -

할 수 있기 때문에 통합모델 구성이 용이하고 기존 PSA 결과의 활용 인 측면에서 매

우 효과 인 반면 12단계 모델통합이 단일 사건수목에서 이루어지지 않고 1단계

2단계 PSA 모델이 독립 으로 개발된 후 정량화 단계에서 이루어지기 때문에 통합 모

델 개발을 하여 1단계 모델과 2단계 모델을 구조 으로 연계하기 한 작업이 요구

된다 상기 연구결과는 기술보고서로 발간[안김04]되었다

나 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발

본 연구의 목 은 1단계 ET( 는 PDS ET) 노심손상사고경 에 응되는 MCS

의 2단계로의 험도 행렬을 이용한 12단계 정보 결합을 통한 12단계 PSA

통합모델 개발방식의 타당성을 검증하기 하여 표 원 울진 3 4호기 인허가용 1단

계 2단계 PSA 모델에 용하고 2단계 험도 척도에 한 시범 통합모델을 개발

하여 그 결과를 정량 으로 평가하는 것이다

표 39은 본 연구를 통하여 개발된 표 원 (울진 3 4호기) 12단계 통합모델의

2단계 PSA 정보 일부분을 요약하여 보여주고 있으며 표 40은 12단계 PSA 모델

통합에 사용된 2단계 PSA 모델에 한 요약된 정보를 보여주고 있다 표 40에 제시된

PDS ET는 1단계 PSA 산코드 KIRAP[한상93]을 통하여 정량화 되었고 그 이외의

2단계 모델 즉 PDSCETSTC LERFLLRF는 모두 2단계 PSA 산코드

CONPAS [안 96]를 통하여 구 되었다 통합모델의 12단계 연계부분 PDS ET

PDS ET 사고경 MCS는 KIRAP 수행 결과로서 명시 으로 주어진다 그림 56은 기

존 방식으로 정량화된 STC 발생빈도(STCF)를 제시하고 있다

- 134 -

Level 2 Target 12단계 통합 PSA 모델에 한 명시 표

ilPDSET | = ils | For ils | = )( 21| sdotsdotsdotMCSMCSf il MCS = a function of IEs and basic events i= the ith Initiating events (IEs) l = the lth PDS ET sequence for the ith IE

jPDS = jp =sumisinisin jljl

ils

|

PDS_1 = hellipPDS_5 = 789710E-12 Matched SEQ_ = 6 sbopds-s35 + sbopds-s37 + sbopds-s80 + sbopds-s82 + sbopds-s93 + sbopds-s95 PDS_20 =253666E-09 Matched SEQ_ = 45 atws1pds-s23 + atws1pds-s35 + atws1pds-s66 + atws2pds-s22 + atwspds-s22 + atwspds-s34 + gtrnpds-s22 + gtrnpds-s54 + gtrnpds-s85 + gtrnpds-s116 + loccwpds-s22 + loccwpds-s54 + loccwpds-s85 + loccwpds-s116 + locvpds-s22 + locvpds-s54 + locvpds-s85 + locvpds-s116 + lodcpds-s22 + lodcpds-s54 + lodcpds-s85 + lodcpds-s116 + lofwpds-s22 + lofwpds-s54 + lofwpds-s85 + lofwpds-s116 + lokvpds-s22 + lokvpds-s54 + lokvpds-s85 + lokvpds-s116 + looppds-s22 + looppds-s54 + looppds-s85 + looppds-s116 + lssbpds-s22 + lssbpds-s54 + lssbpds-s85 + lssbpds-s116 + lssbpds-s128 + sbo1pds-s23 + sbo1pds-s55 + sbo1pds-s67 + sbo1pds-s79 + sbopds-s22 + sbopds-s67 PDS_45 =

kSTC = kr

= )( jnjk CETPDSf

STC_1 =

STC_3 = 113814E-08 Matched SEQ_ = 171 pds_3 (p3_cet-s16 + p3_cet-s18 + p3_cet-s38 + p3_cet-s39 + p3_cet-s40 + p3_cet-s41 + p3_cet-s60 + p3_cet-s61 + pds_4 (p4_cet-s18 + p4_cet-s40 + p4_cet-s41 + p4_cet-s62 + p4_cet-s63) + pds_5 (p5_cet- s16 + p5_cet-s18 + p5_cet-s38 + p5_cet-s39 + p5_cet-s40 + p5_cet-s41 + p5_cet-s60 + p5_cet-s61) + pds_6 (p6_cet-s18 + p6_cet-s40 + p6_cet-s41 + p6_cet-s62 + p6_cet-s63) + STC_4 = 178779E-08 Matched SEQ_ = 221 pds_3 (p3_cet-s20 + p3_cet-s22 + p3_cet-s42 + p3_cet-s43 + p3_cet-s44 + p3_cet-s45 + p3_cet-s64 + p3_cet-s65 + p3_cet-s66 + p3_cet-s67 + p3_cet-s89 + p3_cet-s90 + p3_cet-s91 + p3_cet-s92) + pds_4 (p4_cet-s22 + p4_cet-s44 + p4_cet-s45 + p4_cet-s66 + p4_cet-s67 + p4_cet-s91 + p4_cet-s92) + pds_5 (p5_cet-s20 + p5_cet-s22 + p5_cet-s42 + p5_cet-s43 + p5_cet-s44 + p5_cet-s45 + p5_cet-s64 + p5_cet-s65 + p5_cet-s66 + p5_cet-s67 + p5_cet-s89 + p5_cet-s90 + p5_cet-s91 + p5_cet-s92) + pds_6 (p6_cet-s22 + p6_cet-s44 + p6_cet-s45 + p6_cet-s66 + p6_cet-s67 + p6_cet-s91 + p6_cet-s92) + STC_18 = 120000E-09 Matched SEQ_ = 1 pds_44 p44_cet-s01STC_19 = 119371E-06 Matched SEQ_ = 25 pds_3 p3_cet-s95 + pds_4 p4_cet-s95 + pds_5 p5_cet-s95 + pds_6 p6_cet-s95 + pds_7 p7_cet-s95 + pds_8 p8_cet-s95 + pds_9 p9_cet-s95 + pds_10 p10_cet-s95 + pds_11 p11_cet-s95 + pds_12 p12_cet-s95 + pds_13 p13_cet-s95 + pds_14 p14_cet-s95 + pds_15 p15_cet-s95 + pds_16 p16_cet-s95 + pds_17 p17_cet-s95 + pds_18 p18_cet-s95 + pds_19 p19_cet-s95 + pds_20 p20_cet-s95 + pds_21 p21_cet-s95 + pds_22 p22_cet-s95 + pds_23 p23_cet-s95 + pds_24 p24_cet-s95 + pds_25 p25_cet-s95 + pds_26 p26_cet-s95 + pds_45 p45_cet-s01

sumisin

sdot=LERFk

kk RFrLERF

sumisin

sdot=LLRFk

kk RFrLLRF

LERF= STC_3 + STC_4 ++ STC_14 + STC_16+ STC_17+ STC_18+ STC_19 LLRF = STC_5 + STC_6 ++ STC_7 + STC_8+ STC_9+ STC_10+ STC_11 + STC_12+ STC_13

Here 01=kRF for all k

표 42 울진 3 4호기 통합 PSA 모델의 구조(PDSFSTCFLERFLLRF)

Note [PDS 5] = (Initiating Event Slow SBO) (Failure of Power Recovery) (Failure of Invessel Injection) (Success of Containment Spray Recirculation) (Success of Cavity Flooding for External Vessel Cooling)

[PDS 20] = (Initiating Event Transient) (Success of Low Pressure Invessel Injection) (Failure of Containment Spray Recirculation) (Success of Cavity Flooding for External Vessel Cooling)

[Sbopds-s35] = 35th sequence of the PDS ET sbopds [Pds_3] = 3rd PDS sequence considered in the PDS logic diagram [P3_cet-s16] = 16th sequence of the quantified CET corresponding to pds_3

- 135 -

2단계 사건수목 사건수목 내용 구성

PDS ET

21 PDS ETs for 16 internal IEs (Large LOCA Medium LOCA Small LOCA Reactor Vessel Rupture Steam Generator Tube Rupture Interfacing System LOCA Large Secondary Side Break Loss of Main Feedwater Loss of Condenser Vacuum Loss of Component Cooling water Loss of 416KV AC Bus Loss of 125V DC Bus Loss of Offsite Power Station Blackout General Transient Anticipated Transient Without Scram)

PDS Logic Tree45 PDS sequences generated by 9 PDS parameters (containment bypass containment isolation type of accidents like SBO and LOCA power recovery in-vessel injection containment recirculation cooling containment fan cooling RCS pressure during core damage and reactor cavity condition)

CETDET Logic A general CET covering PDS 3 through PDS 42 (9 CET Top Events resulting 95 CET end points) and two PDS-specific CETs 9 DETs corresponding CET Top Event

STC Logic Tree

19 STC sequences generated by 8 STC parameters (containment bypass containment isolation core melt progression stopped before RV failure no alpha mode containment failure time of containment failure mode of containment failure debris cooled ex-vessel and no recirculation sprays failure)

LERF Contributors

STC_3 (early containment leak) and STC_4 (early containment rupture) STC_14 (alpha mode containment failure) STC_16 (containment isolation failure with spray operation) and STC_17 (containment isolation failure without spray operation) STC_18 (interfacing system LOCA) and STC_19 (SGTR + temperature-induced SGTR)

LLRF Contributor Late Leak (STC_5 sim STC_8) Late Rupture (STC_9 sim STC_13) Basemat Melt-through (STC_13

표 43 울진 3 4호기 통합 PSA 모델개발에 사용된 2단계 PSA 모델 정보

표 41는 울진 3 4호기 인허가용 모델에 한 두 가지 수행방식 즉 2단계 PSA

정량화를 하여 1단계 노심손상 사고경 빈도 값을 취하는 기존 2단계 PSA 수행방

식(Method 1)과 본 연구에서 제시된 12단계 통합방식(Method 2)에 의한 2단계 두

가지 험도 척도(LERFLLRF) 계산결과를 비교하여 보여주고 있다 Method 1은 2단

계 PSA용 산코드 CONPAS를 통하여 Method 2는 1단계 PSA용 산코드 KIRAP

의 Cutset 계산용 모듈 KCUT을 통하여 구 되었다 한 그림 53은 Method 1과

Method 2 각각에 한 울진 3 4호기 19개 STC 발생빈도와 이들의 CDF에 한 상

인 차이를 보여주고 있으며 그림 54는 LERF LLRF에 한 계산결과를 서로

비교하여 보여주고 있다

- 136 -

그림 52 기존 방식으로 정량화된 울진 3 4호기 STC 발생빈도

표 44에 제시된 바와 같이 LERF와 LLRF의 CDF에 한 상 인 차이는 단지

002와 004로 매우 작으며 19개의 STCF의 총합(이론 으로 STFC 총합은

PDSF의 총합 는 CDF와 같아야 함)의 경우에도 상 인 차이는 016 정도로 나

타났다 Method 1과 Method 2에 한 상 인 차이가 가장 큰 부분은 041로 나

타난 LLRF 경우이다 상기 결과는 2단계 험도 척도계산에 사용된 두 종류의 방법

(기존 방식으로 수행된 Method 1과 통합방식으로 수행된 Method 2) 사이에 본질 인

차이가 없음을 보여 다 물론 상기 두 가지 방법에 의한 계산결과의 차이는 사용된

Cutset 계산용 코드나 계산에 사용된 삭치(Cutoff Value)에 따라 약간 달라질 수 있

다 상기 연구결과는 PSA05에 발표[AY05]할 정으로 있다

- 137 -

Metrics(ry)

Method 1(기존방식)

Method 2( 통합방식)

Percent Difference(wrt CDF)

CDF 8265E-06

PDSF 8265E-06 8261E-06 004 (004)

STCF 8267E-06 8257E-06 013 (013)

LERF 1251E-06 1249E-06 016 (002)

LLRF 8393E-07 8359E-07 041 (004)

표 44 기존방식과 통합방식에 의한 정량화 결과 비교(울진 3 4)

상기 12단계 통합모델 시범 용 결과 본 연구를 통하여 제안된 12단계 통합방

식은 기존 방식과 유사한 결과를 제공하는 반면 통합모델의 경우 험도 정보 활용 시

기존 방식이 갖는 여러 가지 한계 을 해결할 수 있다는 에서 통합모델의 유용성을

입증하고 있다

(a) 19개 STC 빈도 값(19 STCFs)

(b) CDF에 한 퍼센트 차이

그림 53 12단계 PSA 통합모델 시범 용 결과(STCFs)

- 138 -

그림 54 12단계 PSA 통합모델 시범 용 결과(LERFLLRF)

- 139 -

6 화재분석코드에 기반한 표 원 화재 험도 평가

가 화재모델링 코드 특성 분석

이제까지 국내의 화재 PSA에서는 FIVE 방법론[EPRI92]이나 COMPBRN 산코

드[EPRI91]를 이용하여 화재 시나리오별로 열 환경을 측하 으나 FIVE나

COMPBRN은 화재의 다양한 실제 인 복잡성을 나타내지 못하는 것으로 알려져 있다

따라서 본 연구에서는 세계 으로 많이 사용되며 미국 력연구원에서 추천하고 있는

Zone Model을 심으로 그 특성을 비교 분석하 다

먼 CFAST[NIST92]와 MAGIC은 임시 장물의 질량 보존 다양한 압력 에

지 보존 법칙을 사용하여 다 격실 다 화원을 다루며 COMPBRN과 FIVE는 질

량 에 지 보존을 해 비교 간단한 Quasi-steady Equation을 사용하여 단일 격

실 단일 화원을 다룰 수 있도록 설계되어 있다 상기 표 은 CFAST와 MAGIC이 다

른 모델보다 더 정확하다는 것을 의미하는 것은 아니다 를 들면 다른 모델은

PlumeCeiling Jet Sublayer를 고려하지 않는 두 개의 Zone을 평가할 수 있는 반면

FIVE 방법론은 PlumeCeiling Jet Sublayer를 고려한 한 개의 Zone을 평가할 수 있

다 Two-Zone Model에 PlumeCeiling Jet Sublayer를 고려할 수 있다면 상 으로

우수하겠으나 아직 두 개의 Zone을 평가할 수 있는 모델 어느 것도 이를 고려하지

못하고 있다 재 그러한 노력은 MAGIC의 경우 진행 인 것으로 악되었다

다른 차이 도 논의의 상일 것이다 를 들면 화재구역 경계로의 열 달 처리

시 다른 모델에서는 일정한 열 성격을 지닌 Slab으로 열 달 되는 것을 일차원으로

계산하는 한편 FIVE 방법론에서는 사용자가 열 손실 변수를 지정하여 사용할 수 있

도록 되어 있다 경계에 달되는 열 달을 계산하는 것은 열 달로 인한 경계면의

향을 좀 더 정확하게 표 할 수 있겠으나 그것이 공간 내 장치에 달되는 열을 의미

하는 것은 아니다

각 모델의 고려 가능 요소들은 차이가 있으나 무조건 그 범 가 넓다고 우수한

것이 아니며 필요에 합한 모델을 선정하는 것이 요하다고 할 수 있다 한 각 모

- 140 -

델의 이론 구성에 의한 제한 범 를 악하여 결과에 한 해석을 정확하게 하는 것

한 요하다

먼 표 42에 나타난 바와 같이 상 구획공간의 숫자나 환기조건의 고려 그리

고 다 화원의 고려 등에서 CFAST와 MAGIC이 우수한 것으로 나타났다 그러나

상 공간의 숫자가 증가할수록 측의 정확도가 떨어진다는 것은 꼭 고려해야 할 사실

이다 환기 특성에 한 고려 벽면 재료특성에 의한 열손실 등의 사항에 있어서도 두

모델이 다른 모델에 비하여 우수하다고 할 수 있다

Parameter CFAST COMPBRN FIVE MAGIC Number of rooms 15 1 1 24 Number of floor levels Multi 1 1 Multi Number of floorceing vents Multi 1 1 Multi Number of wall vents Multi 1 1 Multi Mechanical ventilation Yes Yes Yes Yes Sloped ceilings No No No No Number of fires Multi 1 1 Multi Number of layers per room 2 2 1 2

표 45 화재모델링 코드 특성

결과 으로 많은 연구자료 결과가 존재하며 매뉴얼과 로그램을 무료로 제공

받을 수 있다는 그리고 사용자가 모델을 이용하기 편하도록 만들어진 FAST가 개

발되어 무료로 보 이라는 에서 CFAST 모델의 사용이 가장 타당하다는 결론을

내릴 수 있었다[이윤04a]

나 CFAST 최 변수 설정

(1) 분석 상의 설정

본 연구의 분석 상은 원자력 발 소의 고압안 주입 펌 실이며 내부에는 펌

1 가 설치되어있고 상부에는 이블이 통하고 있다 본 화재구역에서의 표 인

화재 시나리오는 펌 에 사용되는 윤활유의 출과 펌 과열에 의한 윤활유의 연소이

다 공간의 크기는 814m(W) x 429m(D) x 846m(H)의 규모이며 바닥에서 53m 높

이에 10m(W) x 20m(H) 크기의 방화문이 설치되어 있다 내부에는 철재 계단과 Waffle

- 141 -

Slab으로 만들어진 구조물이 있으나 Zone Model에서는 공간 내부 구조물인 철제 계

단 Waffle Slab에 한 고려는 하지 않았다

(2) 분석 입력 변수와 범 의 설정

(가) 화재에 한 설정

원자력 발 소의 고압안 주입 펌 실에서 발생가능한 화재 시나리오는 펌 의

이상에 의하여 윤활유가 출되고 펌 의 과열로 인하여 화되면서 화재가 시작되는

것이다 가연성 액체가 특정 공간에 출되는 경우 연료량과 바닥 면 의 비교에 의하

여 화재의 크기가 결정된다 재 윤활유(Lubricants)에 한 연소열(Heat of

Combustion)과 질량 소모율(Mass Loss Rate)에 한 데이터가 국내외에는 없는 계

로 매우 보수 인 가정으로 표 43과 같은 경유(Diesel Oil)의 데이터를 사용하여 내부

화재의 규모와 지속시간 등을 설정하 다

Type Heat of Combustion (MJkg) Mass Loss Rate (kgm2-s)

Diesel Oil 40 0039

표 46 경유(Diesel Oil)의 화재 련 특성값 [WHC96]

(나) 입력 변수에 의한 Case 분류

Zone model CFAST의 입력 변수는 크게 공간의 크기 벽면 재질 개구부 화재

련 특성으로 나 어 생각할 수 있다 우리가 용의 상으로 하는 공간은 이미 결

정되어 있으므로 공간의 크기와 벽면의 재질 등은 모든 분석 항목에서 공통으로 한다

본 상 공간은 가연성 액체에서 발생되는 에 지가 매우 클 것으로 상되므로 환기

지배형 화재(Ventilation-Limited Fire)가 될 것으로 단하 다 그러므로 먼 화재

입력데이터 설정 기 제한 화재(Constrained Fire) 부분과 최소 산소 제한농도

(Lower Oxygen Limit LOL)의 설정에 한 부분을 비교하 다 이 LOL은 연소

단 산소농도를 10일 때와 0일 때로 구분하여 설정하 다 두 번째는 화재에서

발생하는 에 지는 류 열 달과 복사 열 달로 손실된다고 가정하는데 이때 복사열

- 142 -

방출 비율(Radiative Fraction RF)이 체 화재 측에 미치는 향을 알아보고자 하

으며 일반 으로 제시되는 02에서 04의 값을 설정하 다 세 번째 분석은 공간 개

구부가 실제 개구부 면 의 0 50 100등으로 설정하 을 경우 각각의 변화를

알아보았으며 이는 기가 화재 형태에 미치는 향을 알아보고자 한 것이다 분석 조

건은 표 44에 나타낸 바와 같다 결과 값으로는 상부층 온도와 상부 고온층의 높이를

그래 로 비교 분석하 다 이는 그래 결과로부터 상부 고온가스층에 치한 이블

의 건 성 여부를 단할 수 있기 때문이다

No Case Fixed Value

Case 1

1 Constrained Fire - LOL 10 Radiative Fraction 032 Unconstrained Fire - LOL 10 Radiative Fraction 033 Constrained Fire - LOL 10 Radiative Fraction 034 Unconstrained Fire - LOL 10 Radiative Fraction 03

Case 25 Radiative Fraction 04 Constrained Fire - LOL 106 Radiative Fraction 03 Constrained Fire - LOL 107 Radiative Fraction 02 Constrained Fire - LOL 10

Case 38 Door - Close RF - 03 CF LOL-109 Door - half open RF - 03 CF LOL-1010 Door - Fully Open RF - 03 CF LOL-10

표 47 화재 험도 민감도 분석 Case 분류 설정조건

(다) 분석 수행 결과

에서 언 한 조건에 의한 설정으로 화재모델링 코드를 사용하여 분석을 수행하

다 각 Case의 결과는 다음과 같다

① Case 1 - 기제한 설정 최소 산소 제한농도

기제한은 Constrained Fire와 Unconstrained Fire로 설정한다 이는 화재 발

생시 공간 내부로의 산소 유입이 제한을 받는지 여부를 설정하는 것이다 한 최소

산소 제한 농도(LOL)는 설정농도 이하로 공기 산소의 비율이 떨어질 경우 연소가

단되는 농도를 의미한다

이에 한 분석은 표 47에서 보는 바와 같이 4가지 세부경우에 해서 분석을 수

- 143 -

행하 다

그림 55 온도변화의 비교(Case1) 그림 56 경계층 높이의 변화 비교(Case1)

먼 그림 60을 보면 C2-UF-L10와 C4-UF-L0의 곡선이 일치함을 볼 수 있다

이는 기 제한이 없다고 가정되는 경우 즉 Unconstrained Fire인 경우 산소 농도의

설정은 향을 주지 않음을 알 수 있다 그러나 기 제한을 설정하는 경우 산소농도

의 설정에 따라 차이가 발생하는데 산소농도를 10로 설정하는 경우가 연소로 인한

온도 상승이 좀 더 일 단되는 것을 알 수 있다 각 경우에 있어서 모두 개구부가

닫 있기 때문에 외부로의 연기 방출이 되지 않는 상황이기 때문에 연기층 하강은 그

림 61에 나타난 바와 같이 동일한 것으로 나타났다 실 으로 볼 때 실제와 가장 유

사한 상황은 기 제한이 고려되고 최소 산소 제한 농도(LOL)가 10로 설정된 경우

라 할 수 있다

② Case 2 - 복사열 방출 비율

복사열 방출비율(RF)은 화재로부터 방출되는 에 지에서 어느 정도 비율이 복사

열의 형태로 발산되는가에 한 설정이다 일반 으로 30를 설정하나 공간이 소한

경우에 해서는 설정을 분석해 볼 필요가 있다 그림 62와 그림 63에서 보듯이 복사

열 방출비율의 설정에 따라 온도의 상승이나 연기층의 하강이 미세한 차이를 보이기는

하나 매우 유사한 결과를 보여 다 그러므로 복사열 방출비율에 한 설정은 화재로

인한 결과에 큰 향을 주지 않는 것을 알 수 있다

- 144 -

그림 57 온도변화의 비교(Case2) 그림 58 경계층 높이의 변화 비교(Case2)

③ Case 3 - 방화문 개방 비율

본 분석 상 공간의 방화문은 바닥 면에 있는 것이 아니라 53m 높이에 있으며

높이 2m 폭 1m의 크기를 가지고 있다 재 분석 인 상의 경우 다량의 가연성

액체가 바닥에서 격히 연소하면서 성장하기 때문에 환기제한 화재

(Ventilation-Controlled Fire)로 상되므로 개구부인 방화문의 설정은 매우 요하

다 그러므로 이에 하여 개방 비율을 0 50 100로 설정한 후 분석을 수행하여

보았다 그림 64에서 보듯이 개방 비율이 0인 경우가 가장 온도가 낮으며 그 다음

이 100 가장 높은 경우가 50로 나타났다 이러한 결과는 개구부가 폐쇄되면 기

제한을 받아 온도 상승이 게 나타나지만 개구부가 열려 공기 유입이 이루어지면 온

도 상승이 크게 나타나게 된다 그러나 개구부가 크면 유입 유출량이 많아지기 때

문에 오히려 온도의 상승은 작게 나타난 것으로 단된다 이 결과로 볼 때 화재구역

에서 화재 발생 시 방화문 등을 포함한 개구부가 완 히 차단되지 않은 상태에서는 상

부층 가스 온도가 개구부가 차단된 경우에 비하여 매우 높게 형성되므로 원 운

시 방화문 등의 닫힘 상태 유지는 매우 요하다고 볼 수 있다 그림 65에 방화문의

개방이 없는 경우 연기층은 하강하여 그 상태를 유지하나 방화문의 개방이 있는 경우

는 발화원의 화재가 종료된 후 개방된 문으로 연기가 배출되어 연기층이 상승하는 결

과를 보여주고 있다

- 145 -

그림 59 온도변화의 비교(Case 3) 그림 60 경계층 높이의 변화 비교(Case 3)

CFAST 최 변수 설정을 하여 화재 입력데이터 기 제한 화재

(Constrained Fire) 부분 최소 산소 제한농도(LOL) 복사열 방출 비율(RF) 공간

개구부가 실제 개구부 면 의 0 50 100로 설정하 을 경우 등 총 10가지 경우

에 해서 분석을 수행하 으며 이들 조건 에서 가장 실 인 조건은 기 제한

화재 최소 산소 제한농도 10 복사열 방출 비율 03 그리고 방화문이 닫힌 상태로

분석되었다[이양04]

다 CFAST를 이용한 원 화재구역의 안 성 평가

상기 lsquo나rsquo에서 수행한 여러 가지 조건 에서 가장 실 인 조건은 기 제한 화

재 최소 산소 제한농도 10 복사열 방출 비율 03 그리고 방화문이 닫힌 상태이다

원자력발 소 운 시 방화문은 닫힌 상태를 유지하도록 설계되어 있으며 한 주요

화재구역에서의 방화문 열림은 주제어실에서 확인할 수 있도록 설계되어 있다 따라서

본 연구에서는 상기와 같은 조건으로 아래와 같이 원 화재구역 총 8개 구역에 해

서 화재 안 성 평가를 수행하 다

먼 안 성 평가를 수행한 화재구역은 다음과 같다

고압안 주입펌 실 AB

압안 주입펌 실 AB

격납건물살수펌 실 AB

모터구동 보조 수 펌 실 AB

- 146 -

평가 결과에 의하면 다음 그림 66에 나타난 바와 같이 총 8개 화재구역 내 최고

온도는 470˚C 이하인 것으로 나타났다 여기에서는 화재구역별로 상부층 온도결과를

바탕으로 각 화재구역에 치한 이블의 건 성 여부를 확인하고 그 결과를 바탕으

로 각 화재구역별 조건부 노심손상확률(Conditional Core Damage Probability

CCDP)을 계산하 다

재 원자력발 소에 설치된 안 등 이블의 외피 재질은 CSP

(Chloro-Sulfonated Polyethylene)이며 화재시 불에 잘 안타는 성질을 지닌 난연성

이블로 구성되어 있다 상부층 온도에 따른 상부층에 치한 이블의 건 성 여부

를 단하기 해서 미국 원자력규제 원회(NRC)에서 발간한 Fire Protection

Significance Determination Process(SDP) 자료[NRC04] 미국 력연구원(EPRI)

에서 발간한 ldquoFire PRA Implementation Guide 자료[EPRI95]를 사용하 으며 건

성 여부는 아래 기술된 바와 같이 총 8개의 화재구역의 상부 이블이 건 성을 유지

하는 것으로 분석되었다 따라서 기존 화재 험도 분석시 상부에 치한 모든 이블

이 기능상실을 한다는 가정 사항은 매우 보수 인 것임이 확인되었다

그림 61 주요 안 계통 펌 실의 상부층 가스 온도

- 147 -

라 FDS를 이용한 고압안 주입펌 실의 화재 험도 평가

고압안 주입펌 실을 상으로 Field Model FDS(Fire Dynamic

Simulator)[NIST03]를 사용하여 상부 가스층 온도를 분석하 다 그림 67에 분석

상인 고압안 주입펌 실의 모델 구성을 나타내었다

그림 62 HPSI 펌 실의 모델 구성

각 치에 설치된 열 (Thermocouple)를 통한 온도 측정의 결과도 단면을 통

한 내부온도의 변화분석과 거의 유사한 경향을 보여 다 각 치에 설치된 열 들

은 하부에 설치된 것이 상부에 설치된 것에 비하여 온도가 높은 경향을 보여주었다

이는 하부의 열 가 화원으로부터 가까워 상승하는 열기류에 신속히 감열되고 한

하부에서 올라오는 복사열에 의한 열 달도 상부의 열 보다 많이 받기 때문이다

그림 68에 나타난 바와 같이 설치된 열 에 측정된 최고온도는 148 에 A4

치의 지 에서 3818degC으로 나타났으며 기타 열 의 온도는 그 이하를 기록하 다

한 각 부분에서 200degC 이상이 유지되는 시간은 그림 68에서 71에 나타난 바와 같

이 A1에서 39 로 가장 짧은 시간동안 유지되는 것으로 나타났으며 B4에서 73 로

가장 길게 유지되는 것으로 나타났다 기타 치에 설치된 C1에서 56 를 기록하 고

D1에서 61 로 나타난 결과를 알 수 있었다

따라서 CFAST결과와 마찬가지로 상부 이블의 건 성은 유지되는 것으로 확인

되었다

- 148 -

그림 63 열 A 온도변화 그림 64 열 B 온도변화

그림 65 열 C 온도변화 그림 66 열 D 온도변화

마 분석 상 구역의 CCDP 평가

화재 PSA 방법론에 의하면 화재가 발생한 구역에서의 기기 손상과 화재가

되었을 때의 추가 기기 손상을 고려하여 화재로 인한 조건부 노심손상확률(CCDP)을

계산하도록 되어 있다[EPRI95]

화재구역 CCDP 평가에는 원자력연구소 종합안 평가부에서 개발한 KIRAP

(KAERI Integrated Reliability Assessment Code Package) 코드를 사용하 다[한상

93]

일반 으로 화재 PSA에서는 각 화재구역별 노심손상빈도(CDF)를 CCDP와 해당

- 149 -

화재구역의 화재발생빈도 값을 사용하여 구하게 된다 안 펌 실의 화재발생빈도 값

은 의 값 그 로 사용하고 있으므로 CDF 값의 증가에 향을 미치지 않는다 따

라서 CCDP만을 분석하 으며 화재사건 분석을 해 구성된 고장수목을 사용하여 안

펌 실 사고경 에 해서 그림 72와 같이 CCDP를 구하 다 상기 결과에 의하면

화재가 발생한 해당 펌 를 제외하고는 상부에 치한 이블은 모두 건 성을 유지하

는 것으로 나타났으므로 KIRAP를 사용한 정량화시 각 분석 상 화재구역에 치한

기기만이 기능 상실한다는 조건으로 분석을 수행하 다 한 정량화 단계에서 한

시간 내에 계산되면서도 의미 있는 모든 최소단 집합을 도출하기 하여 CCDP에

향이 극히 미미한 일부 최소단 집합을 제외하기 한 삭값(Cutoff Value) 10E-11

을 용하 다

CFAST 결과를 이용하여 안 펌 실의 CCDP를 평가한 결과 표 45 그림

72에 나타난 바와 같이 고압안 주입펌 실 A의 경우 CCDP값이 219E-06에서

925E-07로 약 24배 감소 압안 주입펌 실 A의 경우 208E-06에서 984E-07

로 약 21배 감소 격납건물살수펌 실 A의 경우는 218E-06에서 921E-07로 약 24

배 감소 그리고 보조 수 모터구동 펌 실 A의 경우 441E-06에서 441E-06로 약

14배 감소하는 결과를 나타내었다 단 압안 주입펌 실 A와 B의 CCDP 감소율이

차이가 나는 이유는 A실과 B실에 포설된 이블에 련된 기기가 완 칭을 이루지

못하고 있기 때문이며 이로 인해서 화재 발생시 상부 이블이 소할 경우를 평가한

기존의 CCDP값에서 차이가 발생하게 된다 그러나 CFAST 결과를 사용하여 상부

이블이 건 하다고 평가된 경우에는 A실 B실 모두 해당 화재구역에 치한 기기만

기능상실하게 되고 상부 이블은 건 성을 유지하므로 각 화재구역에 포설된 이블

과는 무 하게 같은 CCDP값을 보여주고 있다

따라서 CCFAST FDS 결과를 화재 험도평가에 활용할 시 기존 화재 험도

평가 결과보다 실 이고 불확실성이 감소한 결과를 도출할 수 있었으며 좀 더 정확

한 상부 가스층 온도를 확인하기 해서는 Zone Model보다는 FDS와 같은 Field

Model을 사용하는 것이 바람직할 것으로 단된다[이윤05b]

- 150 -

　 Old CCDP New CCDP 비고 고압안 주입펌 실 A 219E-06 925E-07 24배 감소 고압안 주입펌 실 B 219E-06 926E-07 24배 감소 압안 주입펌 실 A 208E-06 984E-07 21배 감소 압안 주입펌 실 B 100E-06 985E-07 11배 감소 격납건물살수펌 실 A 218E-06 921E-07 24배 감소 격납건물살수펌 실 B 217E-06 927E-07 23배 감소 보조 수 모터구동 펌 실 A 441E-06 307E-06 14배 감소 보조 수 모터구동 펌 실 B 426E-06 309E-06 14배 감소

표 48 각 화재구역별 CCDP 변화 결과

그림 67 각 화재구역별 CCDP 변화 결과

- 151 -

제 3 험도 리 기반 기술 개발

1 계통 수 요도 척도 개발

가 공통원인고장 포함시의 기기 RAW 계산 방법

최근에 국내외 으로 활발한 험도 정보 활용 원 규제 응용에서 핵심부분

은 원 의 안 에 미치는 향의 순 에 따라 구조물계통기기(Structures Systems

Components SSC)를 안 에 요한 SSC와 요하지 않은 SSC로 구분하는 것이다

안 에 요한 SSC를 구분할 때 요도 척도가 사용되며 이 Fussell-Vesely(FV)

값과 험달성가치(Risk Achievement Worth RAW)가 많이 이용되고 있다[김길03a]

험도 정보 활용(RIA)에서 요도 척도가 요한 역할을 하는 는 차등 품질

보증(Graded Quality Assurance GQA)[NRC98f]과 Option 2[NRC98e]를 들 수가

있다 GQA에서는 안 련 품목이지만 안 성에 요하지 않은 기기(RISC-3 기기라

한다)는 QA 요건을 면제한다 GQA의 확장 이라고 할 수 있는 Option 2에서는

RISC-3 기기에 해서는 기존의 안 련 기기에 부과하 던 규제요건들( QA 내

지진 내 환경 화재 정비규정 등)을 완화할 수 있다 RISC-3 기기에의 포함 여부를

결정하는 요 요소는 해당기기의 FV와 RAW 값이다 즉 FVgt0005 이거나 RAWgt2

를 만족시키는 기기가 RISC-3 기기 후보로 선정된다

그런데 GQA와 Option 2에서 다루는 기기들의 갯수가 워낙 많기 때문에 각 기

기들의 FV와 RAW를 고장수목사건수목 모델로부터 다시 정확히 계산하기 보다는

PSA에서 이미 구해 놓은 해당 기기의 고장모드 사건들의 FV와 RAW를 이용하여 해

당 기기의 FV와 RAW를 계산하는 방법을 사용한다 즉 기기라는 그룹의 FV와 RAW

를 그룹의 구성요소인 고장모드 사건들의 FV와 RAW를 이용하여 구하는 방식이다 그

런데 지 까지 사용하여 온 이와 같은 방법의 문제 은 공통원인고장 사건이 있는 기

기의 경우에는 기기 RAW를 비교 정확하게 구하는 방법이 없었다는 것이다

[NRC02b]

- 152 -

1997년 인허가를 받은 South Texas 원 의 GQA의 경우에는 CCF 사건이 있는

기기의 RAW를 보수 으로 평가하 다[NRC02b] 이는 South Texas 원 이 다 성

이 매우 높은 원 이므로 보수 으로 기기 RAW를 구하여도 그 부담이 었기 때문이

었다 그러나 다 성이 은 타 원 인 South Texas 원 의 GQA 인허가 방법 로

보수 인 기기 RAW를 구할 경우 GQA와 Option 2 시행 시 산업체의 부담이 매우 커

지게 된다 즉 타 원 이 Option 2에서 South Texas의 GQA 인허가 방법 로 기기

RAW를 구하면 CCF 고장모드를 가진 기기는 큰 값의 RAW 값을 가지게 되어

RISC-3 기기로 분류하기 쉽지 않게 된다 따라서 체 으로 RISC-3 기기가 어져

서 Option 2 시행으로 규제 요건이 경감되는 기기가 어지게 된다 이에 따라 미국

원자력 산업체를 표하는 NEI는 NEI-00-04 보고서[NEI00a NEI03]를 통하여 다음

에 기술한 NEI 방법을 제안하여 산업체의 부담을 이고자 노력하 다

NRC와 상 의사결정 기 인 미국원자력안 원회인 ACRS도 South Texas 원

의 GQA에서 사용한 기기 RAW 계산 방법이 과도하게 보수 인 것으로 단하 으

나 NEI가 제안하는 방법 한 변칙 이고 미흡한 이 많은 것으로 지 하 다

[NRC02b] 따라서 CCF 사건을 포함하는 기기의 RAW를 실용 으로 구하는 방법을

찾는 것이 Option 2 시행의 주요 안 에 하나이다

이에 따라 본 연구에서는 CCF 사건을 포함하는 기기의 RAW를 구하는 새로운

방법을 제시하 다 먼 NEI가 제안하는 방법과 본 연구의 새로운 방법을 기술하

고 마지막에 두 방법을 비교 검토하 다

(1) 기존 방법

여기서 소개하는 NEI 방법은 NEI 00-04 Revision D[NEI03]에서 제시하는 방

법으로 다음과 같다

한 기기의 고장 모드별 RAW 에 CCF RAW는 별도로 평가하여 CCF RAW의

최 값이 20보다 큰가를 검토한다 20보다 커야 안 요 SSC로 정한다 그 기

기의 고장 모드별 RAW CCF RAW를 제외한 고장모드별 RAW 가장 큰 것이 2

- 153 -

보다 큰가를 정하여 2보다 크면 안 요 SSC로 평가한다 표 46에 계산 가 나

타나 있다 표 46에서 밸 A는 FV 측면에서 그리고 CCF RAW가 20보다 큼으로

안 요기기로 평가된다

Component Failure Mode FV RAW CCF RAWValve A fails to Open 0002 17 NAValve A fails to Remain Closed 000002 11 NAValve A in Maintenance 00035 17 NACommon Cause Failure of Valves A B amp C to Open 0004 NA 54

Common Cause Failure of Valves A amp B to Open 00007 NA 56

Common Cause Failure of Valves A amp C to Open 00006 NA 49

Component Importance 00108 17 54Criteria gt 0005 gt 2 gt 20Candidate Safety Significant Yes No Yes

표 49 NEI의 요도 정

표 46에서 기기의 FV는 CCF 고장 모드의 FV를 포함하여 각 고장 모드 FV의 합으

로 계산된다 즉 기기 FV는 00108(0002+000002+00035+0004+00007+00006)

로서 기 치 0005보다 크므로 안 에 요한 기기이다 이 기기의 RAW는 기기 고

장 모드 CCF를 제외한 고장 모드의 RAW들 에 제일 큰 값(즉 17)을 취한다 이

기기의 RAW가 17로서 RAW 기 치 2보다 작으므로 이 경우에는 RAW 에서는 안

에 요한 기기가 아니다 기기의 고장모드 CCF RAW는 별도로 떼어 내어 CCF

RAW들 에서 제일 큰 값을 취하고(즉 여기서는 54) 이 값이 기 치 20보다 크므로

안 에 요한 기기로 구분한다

South Texas가 GQA 허가 요청시 사용하 던 방법은 기기 RAW 계산시 CCF

고장모드 RAW도 같이 고려하여 각 고장 모드들의 최 값을 기기 RAW로 선정하는

것이다 이 경우 CCF RAW의 값으로 해당 기기의 RAW로 정해지는 경우가 부분이

다 왜냐하면 CCF 고장모드 RAW 계산시 CCF가 일어났다 가정하므로 CCF가 미치는

다른 기기까지 이용불능이 되어 험도가 증가하게 된다 그러므로 CCF 고장모드에

의한 RAW가 다른 고장모드들의 RAW 보다 일반 으로 크게 나타난다 따라서 NEI

- 154 -

방법론에서는 CCF 고장모드 RAW가 다른 기기들의 이용불능까지 포함되어 해당 기기

RAW를 고평가하게 되므로 CCF 고장모드 RAW는 기기 고장 모드 RAW에서 분리하

여 별도로 다루고 CCF 고장모드 RAW의 험심각도 기 을 기존의 ldquoRAWgt2rdquo 신

에 ldquoRAWgt20rdquo으로 할 것을 제안하 다 그러나 NRC나 미국 원자력안 원회(ACRS)

에서는 이 방법이 반 로 기기 RAW를 평가할 수 있으며 비논리 인 방식으로 단

하여 인정하지 않고 있다[NRC02b] South Texas가 GQA 허가 요청시 사용하 던 방

법 로 하면 표 49에서 기기 RAW는 54이다 따라서 이 방법은 사업자 입장에서는 매

우 보수 인 것으로 많은 기기가 요한 기기로 선정되어 RISC-3에 해당하는 기기 수

가 어지는 불리한 방법이다

(2) Balancing 방법

Balancing 방법은 본 연구를 통하여 개발된 방법으로서 CCF 고장 모드가 있는

SSC의 RAW를 구할 때 NEI 방법이 매우 특이한 방법으로 기 치 20을 사용하는 반

면 Balancing 방법은 수학 으로 납득이 가고 정통 인 기 치인 2를 사용하는 방법

이다[KK05 김길03b]

험도( 를 들면 CDF)를 R이라고 하면 Base 험도는 Ro 특정 기기 i의 이용

불능에 의한 증가된 험도는 Ri+ 특정 기기 i 의 완벽 작동에 의한 감소된 험도는

Ri- 라고 표시한다 험도 R은 최소단 집합들의 합으로 표 할 수 있으며 이 험도

를 특정 기기의 사건 확률 P가 속한 최소단 집합과 속하지 않은 최소단 집합들로 표

하면 다음과 같다

R = aP + b middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-1)

여기서 P = 한 기기의 사건 확률

a = P를 포함한 최소단 집합들의 P이외의 확률들

b = P를 포함하지 않은 최소단 집합들

험도 R을 Binary Decision Diagram(BBD)의 Shannon Decomposition 형식으로

- 155 -

기술하면 다음 식과 같다[DR01 MA96]

R = PR+ + (1 - P)R- middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-2)

식 (331-2)에 식 (331-1)을 입하면 식 (331-2)가 성립함을 쉽게 알 수 있다

식 (331-2)의 양변을 R로 나 고 RAW와 FV의 정의를 사용하면

RAW= 1 + FV(1 - P)P middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-3)

Balancing 방법에서는 식 (331-3)에서 구하는 RAW를 해당기기의 RAW로 사용

한다 왜냐하면 기기의 FV는 고장모드 사건 FV로부터 비교 정확히 구해지고 그

기기의 사건 확률 P도 쉽게 구해지기 때문에 식 (331-3)을 이용하는 것이 기기 FV

가 평가나 과도하게 고평가되지 않고 비교 정확하게 구할 수 있다 두 사건의 그

룹 FV 값을 각 사건들의 FV 값들의 합으로 계산하는 방법은 약간 보수 이며 식

(331-3)에서 기기 FV가 약간 고평가 되면 기기 RAW도 약간 고평가된다

(3) Balancing 방법과 NEI 방법의 비교

본 에서는 제를 통하여 NEI 방법과 Balancing 방법을 비교하 다 다음 제

는 참고문헌[NEI02]에서 발췌 참조한 것이다

제 13 성공논리 계통

한 계통이 기기 A B C의 병렬구조로 이루어져 있고 이 계통의 고장수목이 그

림 73과 같다고 가정하자 그리고 기기 A의 고장모드에 그림 73처럼 공통원인 고장모

드도 포함되어 있다고 가정하자 기기 B C도 기기 A와 유사하게 공통원인 고장모드

를 포함한 고장수목을 이룬다고 가정한다 그러면 다음과 같이 정의하면

AI = 기기 A의 단독 독립고장

CAB = 공통원인으로 인한 기기 A와 B의 고장

CAC = 공통원인으로 인한 기기 A와 C의 고장 그리고

- 156 -

CABC = 공통원인으로 인한 기기 A B와 C의 고장

기기 A의 모든 고장은 다음과 같은 Boolean 식으로 표 할 수 있다

AT = AI + CAB + CAC + CABC

System Failed

SYSTEM

A-Failed

A

A independent fail

A-Indepnt CCF-AB

B-Failed

B C

C-Failed

A fail due to ABCCF

A fail due to ACCCF

A fail due to ABCCCF

CCF-AC CCF-ABC

그림 68 13 성공논리 계통의 고장수목의

그림 73에서 기기 B와 C도 기기 A처럼 공통원인고장모드를 포함한다고 가정하면

의 제 계통의 고장은 다음과 같은 Boolean 식으로 표 할 수 있다

SYSfail = AIBICI + AICBC + BICAC + CICAB + CABC

희소사상근사를 용하면 의 식은 다음과 같은 계통 고장확률로 표 할 수 있다

QSYS = QI-AQI-BQI-C + QI-AQC-BC + QI-BQC-AC + QI-CQC-AB + QC-ABC

(331-4)

여기서

QI-X 기기 X의 독립고장확률

QC-XY 공통원인으로 인한 기기 X와 Y의 고장확률

- 157 -

QC-ABC 공통원인으로 인한 기기 A B C의 고장확률

만일 MGL 방법으로 CCF를 묘사하면 다음과 같다

QI-A = QI-B = QI-C = (1-β)QT middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-5)

QC-AB = QC-BC = QC-AC = (1-γ)2 QT middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-6)

QC-ABC = βγQT middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-7)

식 (331-4)에서 표 47의 기본사건 확률 값을 이용하여 계산하면 계통고장확률

QSYS는 285E-4이다 마찬가지로 식 (331-5)sim(331-7)에서 QT=0004 β=00734

γ=09712가 구해진다

기기 고장 모드기본사건

확률평균값

Component lsquoArsquo Fail to open QI-A 3706 x10-3

Component lsquoBrsquo Fail to open QI-B 3706 x10-3

Component lsquoCrsquo Fail to open QI-C 3706 x10-3

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo to open QC-AB 423 x10-6

CCF of lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-BC 423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoCrsquo to open QC-AC 423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-ABC 285 x10-4

기기 고장 모드기본사건

확률평균값

Component lsquoArsquo Fail to open QI-A 3706 x10-3

Component lsquoBrsquo Fail to open QI-B 3706 x10-3

Component lsquoCrsquo Fail to open QI-C 3706 x10-3

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo to open QC-AB 423 x10-6

CCF of lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-BC 423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoCrsquo to open QC-AC 423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-ABC 285 x10-4

기기 고장 모드기기 고장 모드기기 고장 모드기본사건

확률기본사건

확률기본사건

확률평균값평균값평균값

Component lsquoArsquo Fail to openComponent lsquoArsquo Fail to open QI-AQI-A 3706 x10-33706 x10-3

Component lsquoBrsquo Fail to openComponent lsquoBrsquo Fail to open QI-BQI-B 3706 x10-33706 x10-3

Component lsquoCrsquo Fail to openComponent lsquoCrsquo Fail to open QI-CQI-C 3706 x10-33706 x10-3

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo to openCCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo to open QC-ABQC-AB 423 x10-6423 x10-6

CCF of lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to openCCF of lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-BCQC-BC 423 x10-6423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoCrsquo to openCCF of lsquoArsquo amp lsquoCrsquo to open QC-ACQC-AC 423 x10-6423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to openCCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-ABCQC-ABC 285 x10-4285 x10-4

표 50 13 성공논리 제 계통의 기본사건 확률

기기 A의 독립고장에 의한 계통의 RAW를 구할 때 RAW식의 분자 항에 해당하

는 계통의 증가되는 이용불능도 Q+sys는 식 (331-4)에서 QI-A를 1로 처리하면 구해진

다 즉

Q+sys = QI-BQI-C + QC-BC + QI-BQC-AC + QI-CQC-AB + QC-ABC

- 158 -

= 00003

따라서

RAWI-A = Q+sysQsys = 00003285x10-4 = 106

마찬가지로 다른 기본사건들의 RAW를 구하면 표 47와 같이 구해진다 표 50에는

기본사건들의 FV도 있는데 일례로 기본사건 AI의 FV를 구하는 방법은 다음과 같다

FVI-A = (QI-AQI-BQI-C + QI-AQC-BC)QSYS

= [(371x10-3)3 + (371x10-3)(423x10-6)]285x10-4

= 23x10-4

표 48에서 기기 A의 FV는 기기 A 련 고장모드들의 합이다 여기서는 약 1이

다

표 51 13 성공논리 제 계통의 각 고장모드들의 RAW와 FV

기존 방법과 Balancing 방법을 통하여 기기 A의 RAW를 구한 결과가 아래에 기

술되어 있다

- 159 -

(가) STP 방법

13 성공논리 제 계통에서 RAWA는 2918이다 왜냐하면 STP 방법은 기기

A의 모든 기본사건들(CCF 포함)의 RAW를 더한 것이기 때문이다(표 48 참조) 이

방법은 앞에서 설명한 바와 같이 매우 보수 인 값을 얻게 된다

(나) NEI 00-04 Rev D 방법

NEI 00-04 Rev D 방법은 CCF를 포함하지 않고 기기 A 연 고장모드 RAW

들의 최 값을 RAWA로 간주한다 따라서 표 48에서 RAWA는 lsquo106rsquo이다 그리고 별도

로 CCF에 의한 RAW는 따로 비교하여 이들 최 값이 기 치 20을 넘었나를 평가

한다

(다) Balancing 방법

표 48에서

QA = QT = sumQi(A) = QI-A + QC-AB + QC-AC + QC-ABC = 400x10-3

FVA = sumFVi(A) = 1

따라서 식 (331-3)에서 RAWA = 1 + FVA(1 - QA)QA = 1QA = 2500이 된다

(라) Balancing 방법의 검증

NEI 00-04 Rev D 방법은 실제 기기 RAW를 PSA 모델에서 구할 때 기기가

Out-of-Service인 것을 그 기기가 애 에 없었던 것과 같다고 가정한다 즉 앞의 13

성공논리 제 계통에서 기기 A가 애 에 없었다고 한다면 단지 두 기기만 남게 되

어

Q+sys = QI-BQI-C + QC-BC = 307x10-4

즉

- 160 -

RAWA = Q+sysQsys = 307x10-4285x10-4 = 1077

따라서 의 값은 NEI 00-04 Rev D 방법의 106과 유사하게 나왔다 즉 NEI

00-04 Rev D 방법의 근본 아이디어는 CCF 련 RAW를 별도로 떼어서 별도의 기

으로 평가하자는 생각이므로 이 경우 해당 기기의 RAW를 구할 때 그 기기가 그

계통에 없을 때의 증가되는 험도를 평가하는 것과 같다 이는 다음의 Balancing 방

법과는 다른 매우 낙 인 방식이다

Balancing 방법은 한 기기가 Out-of-Service된 것에도 요한 정보가 있다는 것

이다 즉 한 기기가 Out-of-Service된 것이 그 기기가 독립고장으로 인한 것일 수도

있지만 공통원인고장으로 인한 것일 수도 있다는 것이다 이를 식으로 표 하면 다음

과 같다

기기 A가 Out-of-Service되면 식 (331-5)sim(331-7)는 다음과 같이 변한다

Q+I-A = (1 - β) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-8)

Q+C-AB = Q+

C-AC = β(1 - γ)2 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-9)

Q+C-ABC = βγ middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-10)

여기서 + 표시는 기기 A가 Out-of-Service 된 것을 뜻한다 식 (331-8)sim

(331-10)을 식 (331-4)에 입하면

Q+SYS = (1 - β)QI-BQI-C + (1 - β)QC-BC + QI-Bβ(1 - γ)2

+ QI-Cβ(1 - γ)2 + βγ middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-11)

한 식 (331-5)sim(331-7)을 식 (331-4)에 입하면

QSYS = [(1 - β)QI-BQI-C + (1 - β)QC-BC + QI-Bβ(1 - γ)2

+ QI-Cβ(1 - γ)2 + βγ]QT middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-12)

- 161 -

식 (331-11)과 (331-12)로부터 실제 RAWA는

RAWA = Q+SYSQSYS = 1QT = 2500

그러므로 Balancing 방법으로 구한 RAWA(=250)이 고장수목에서 구한 실제

RAWA(=250)와 같다 다시 언 하면 Balancing 방법은 한 기기가 Out-of-Service

될 때 그 기기가 애 에 그 계통에 없다고 가정하는 것이 아니라 그 기기가 어쩌면

공통원인고장으로 Out-of-Service 되었을 가능성도 고려한다는 것이다

앞에서 기술한 Balancing 방법의 타당성 검토를 하여 차등 품질 보증(Graded

Quality Assurance GQA) 시범 용에 본 방법을 활용하 다 기존의 GQA(STP) 방법

NEI 00-04 Rev D 방법과 Balancing 방법을 용하 을 때의 안 요 SSC 도출 결과

가 표 48에 나와 있다 표 48에 나온 것과 같이 Balancing 방법을 사용할 때 RAWgt2 이상

인 SSC의 숫자가 밸 펌 의 경우 약 50로 감소하 다

NEI 00-04 Rev D 방법 로 1차 으로 CCF로 인한 RAW를 제외하고 기기 RAW

를 구하면 매우 은 수의 안 요 SSC가 도출되겠지만 2차 으로 CCF로 인한 RAW

를 별도로 평가하고 표 48에서는 실제 CCF가 모델링된 개수가 많으므로 NEI 방법도

Balancing 방법에 비하면 보수 인 결과를 가져온다

PSA 모델링된갯수 a

모델링된 CCF갯수 b STP 방법

NEI 00-04Rev D 방법

Balancing 방법

펌프 21 20 17 11 7

밸브 189 140 159 102 81

PSA 모델링된갯수 a

모델링된 CCF갯수 b STP 방법

NEI 00-04Rev D 방법

Balancing 방법

펌프 21 20 17 11 7

밸브 189 140 159 102 81

PSA 모델링된갯수 a

PSA 모델링된갯수 a

PSA 모델링된갯수 a

모델링된 CCF갯수 b

모델링된 CCF갯수 b

모델링된 CCF갯수 b STP 방법STP 방법STP 방법

NEI 00-04Rev D 방법NEI 00-04Rev D 방법NEI 00-04Rev D 방법

Balancing 방법

Balancing 방법

Balancing 방법

펌프펌프 2121 2020 1717 1111 77

밸브밸브 189189 140140 159159 102102 8181

표 52 세 가지 방법에 따른 안 요 SSC 개수 변화

a 울진 3호기 PSA에 모델링된 총 펌 밸 수 b CCF사건이 모델링된 펌 밸 수

나 ERAW (Expected RAW) 요도 제시

본 연구에서는 기기 요도를 평가함에 있어 단순한 RAW 값만을 이용할 때 발생하

는 문제 을 해결하기 하여 새로운 요도 척도로 ERAW를 제시하 다 RAW 요도

- 162 -

척도는 기기가 이미 고장 났다고 가정했을 때의 향을 볼 수 있는 조건부 요도 척도이

다 그러므로 실제로 기기가 고장 날 가능성을 고려하면 RAW 요도 척도에 고장날 확률

을 곱해야 하고 이 때의 요도 척도도 기기의 고장 가능성을 포함한 척도인 기 치 요

도 척도(Expected Importance)이며 이 경우에 해당하는 것이 새로 도출한 ERAW에 해

당한다 즉 ERAW는 다음 식으로 표시된다

ERAW = P RAW

본 연구에서 ERAW의 단 기 을 도출하려고 하 다 재 험도 정보 활용에

서 안 성에 요한 향을 미치는 계통을 선정하는 기 으로 RAWgt2 FVgt0005를

사용하고 있다 ERAW를 사용하는 경우 기존의 기 치와 등가의 기 치는

ERAWgt001을 사용하는 것이 한 것으로 분석되었으나 참고문헌 [KH03]보다 충

분한 검증이 필요하다

2 문가 의견 추출 표 방법 개발

과거 원자력 발 소의 규제는 결정론 방식에 의해 이루어져 왔다 그러나 PSA

수행 결과에 따르면 결정론 방법에 의해 요하게 여겨왔던 어떤 기기들은 안 이

나 험성에 미치는 향이 크지 않은 것으로 명되었고 반 로 요치 않게 여겨졌

던 기기들이 안 성에 미치는 향이 큰 것으로 명되었다 그러므로 험도 정보를

활용하여 발 소의 기기 등 을 재분류하여 리하는 방안에 한 심과 연구가 계속

되어 오고 있다[NRC02a NEI03] 그러나 구조 계통 기기(SSCs) 등 을 재분류하

는데 있어 험도 정보의 활용은 SSCs 등 분류를 한 보조 수단일 뿐 모든 것을

결정할 수 있는 수단은 아니다 이에 따라 공학 단이나 결정론 평가 결과도

한 활용해야 한다 그러므로 문가 의견에 의존을 해야 하는 부분이 많고 최종 인

결정은 결국 문가의 단을 따라야 한다 따라서 보다 합리 으로 문가 의견을 추

출할 수 있는 방법이 필요하다 이에 본 연구에서는 원자력 발 소 기기 등 재분류

를 해 체계 인 문가 의견 추출 방법을 제시하 다[HA05]

가 기존 문가 의견 추출 방법 조사

- 163 -

문가 의견을 추출하는 다양한 방법들이 있는데 본 연구에서는 Delphi 방법과

AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 심으로 한 문가 의견 추출 기법을 제

시하 다[AY01]

(1) Delphi 방법

Delphi 방법은 문가 의견을 체계 으로 수집하고 종합 으로 다루기 한 방법

으로 가장 리 알려졌다 그러나 일 성과 결과의 신뢰성을 확인하기 해 수행지침

서 개발이 필요하다

기본 인 Delphi 방법의 수행 차는 다음 단계로 구성된다[AY01]

- 해결해야 할 문제(Issue)나 질문의 선정과 설문서 개발

- 해결해야 할 문제나 질문에 한 지식이 풍부한 문가 선정

- 설문서에 해결해야 할 문제에 한 상세 정보를 제공하여 문가로 하여

문제 에 친숙해지도록 한다

- 문제 에 한 문가의 의견 취합 단 문가들이 다른 문가의 응답에

해 알지 못하도록 한다

- 취합된 의견을 앙치 형태의 결과로 25와 75 Percentile 값으로 계산

한다

- 문가들로 하여 1차 결과를 검토하게 하고 각 문가의 1차 응답에 한

수정의 기회를 제공한다 문제에 한 반복 인 재계산을 통해 결과의 정확

성을 향상시킬 수 있다 4분 (Interquartile) 범 의 밖- 앙값에 해 25

이하와 75 이상의 값-의 응답을 제공한 응답자는 설문의 완 성을 해 2

차 설문에서 응답에 한 근거의 문서화나 토론을 제공할 필요가 있다

- 완 한 합의가 이루어질 때까지 반복하여 결과를 검토하고 개정한다 일반

으로 Delphi 기법에서는 2번 정도의 반복을 요구한다

- 164 -

- 4분 범 밖의 값에 한 토론 결과를 포함한 결과 요약을 비한다

(2) AHP 기법

AHP 기법은 복잡한 기술 경제 사회 정치 문제를 다루는 이론이며 수학

기 는 단순하다 이 이론의 주요 가정 사항은 우리가 추구하는 어떤 지식은 결국 상

이라는 것이다 AHP는 다목 다기 결정 근 방법으로 문제 해결을 해 우선

순 의 문제를 단계 으로 분류하고 이에 한 가 치를 고려한다 상되는 답을 얻

을 수 있는 질문을 함으로써 문가들의 의견을 추출하므로 질문 개발에 신 해야 한

다

AHP의 3가지 기본 원칙은 다음과 같다

- 문제를 더 작은 요소로 분해

- 상 인 요도로 문제의 순 결정

- 문제들이 논리 인 표 에 따라 논리 으로 그룹화 되고 일 으로 순 가

결정되었음을 확인

나 문가 의견 추출 방법 개발[황미05a]

합리 인 여론 도출 과정은 다음의 요건을 만족시켜야 한다[AY01]

- 재생산성(Reproducibility) 문가 의견에 근거한 결과에 한 상세 수집

자료 계산에 해 다른 검토 문가가 그 자료를 가지고 다시 결과를 도

출할 수 있을 정도로 상세히 기록

- 설명 가능성(Accountability) 문가 의견과 근거 자료는 참고 자료로 확인

가능

- 경험 제어가능성(Empirical Control) 문가 의견은 가능하면 최소의 실

제 사건을 가지고 의견 추출 결과를 검증할 수 있는 것이 좋다

- 165 -

- 립성(Neutrality) 문가 의견의 추출 평가 결합 방법은 문가들이 꾸

미지 않은 의견을 응답할 수 있도록 고무하여야 한다

- 공정성(Fairness) 의견 추출 기간 동안 문가를 동등하게 우해야 한다

성공 인 문가 의견 추출(Elicitation)을 해 Cooke[AY01]은 실행 경험

(Practices)와 지침서(Guidelines)를 제공했다 이는 다음과 같이 요약할 수 있고 각

목 에 맞게 수정할 수 있다

- 제기된 문제나 질문 사항은 모호성이 없이 분명해야 한다 모호성 제거를

해 제기된 문제나 질문에 하여 다른 사람들이 하게 해석하는지를 시

험해도 된다

- 의견 추출과 배 과정을 쉽고 신속하게 수행하기 해 질문이나 문제 을

정리된 답변을 가진 한 형태를 사용하여 설명한다

- 모의 수행을 통해 수행과정을 시험하는 것이 좋다

- 분석자는 문가 의견 추출과 배 과정 동안 참석해 있어야 한다

- 문가에 한 교육과 조정이 수행되어야 한다

- 문가 의견 추출 기간은 길지 않아야 한다

상기 내용을 기반으로 하여 다음과 같이 문가 의견 추출 취합 표 방법을 개발

하 다

(1) 문가 의견 추출 Frame 구축

문가 의견 추출을 한 체계 인 방법은 Delphi 기법을 근간으로 하고 질문이

나 문제에 한 모호성을 이기 해 AHP 기법을 활용하여 개발되었다 문가 의견

추출을 한 단계는 크게 과제 목표 설정 문가 원 선정 설문양식 개발 문가

의견 추출 단계로 구분할 수 있다 다음 그림 75는 개발된 문가 의견 추출 방법의

- 166 -

기본 인 틀을 보여주고 있다

전 문 가 위 원 선 정 전 문 가 선 정 기 준

D e c is io n P ro b le m 설 정 과 P ro b le m 제 공

A H P 기 법

전 문 가 개 개 인 의 의 견 취 합P S A Im p o rta n c e

결 과

의 견 일 치 를 보 인 부 분 에 대 해 서 만 추 출 하 고 R e tu rn

개 인 적 의 견 에 대 한 타 당 성 요 구

재 취 합

전 문 가 위 원 회 구 성

D e lp h i 기 법

그림 69 문가 의견 추출 Frame

(2) 과제 목표 설정 질문 역 선정

상 문가는 작업할 과제의 목표에 하여 명확하게 알지 못하는 경우가 종종

있으며 이로 인하여 세부 내용을 다룰 때 문제가 생길 여지가 있다 따라서 이를 피하

기 하여 첫 단계로 과제의 목표를 가능한 한 명확하게 기술하여야 한다

질문 역은 조사의 상이 되는 특정 이슈이다 이들 질문 역은 과제의 목표

과제 주체의 요구 사항 그리고 그 주제에 하여 문가의 단을 수집할 때 발생하는

실질 문제들과 같은 정보를 고려해서 개발된다

질문은 질문 역 내에서 문가가 답해야 할 구체 이고 상세한 사항이다 질

문이 하게 만들어진 것을 정하는 방법은 그 질문이 문가가 답할 수 있을 정

도로 충분히 구체 이고 명확한가를 보는 것이다 질문 확인 작업은 설문 양식 개발

시에 수행한다

(3) 문가 원 선정

- 167 -

문가로부터 지식을 추출하는 두 가지 형태가 있는데 첫 번째 형태는 문가로

부터 답을 구하는 것이고 두 번째 형태는 문가의 문제 해결 과정에 한 자료를 구

하는 것이다 이들 두 가지 형태는 서로 다르기 때문에 각기 서로 다른 근방법을 선

택해야 한다 문가의 답을 구하는 경우에는 일반 으로 4명에서 40명 정도의 문가

로부터 정량 형태의 답을 구하고 문가의 문제 해결 과정에 한 자료를 구하는

경우에는 몇 명의 문가에게 집 으로 을 맞추는 방법을 사용하는 것이다

기본 인 문가 원 선정 기 은 다음과 같다

- 교육 문 인 업무 수행과 경험 그리고 출 물 검토를 통해 련 문 기

술을 가져야 함

- 심 상이 되는 문제와 련된 다방면의 지식을 갖고 친숙해야 함

- 제안 는 공평한 평가를 기꺼이 행해야 함

- 필요한 시간과 노력을 기꺼이 제공해야 함

- 심 상이 되는 문제에 한 특정 련 지식과 문기술을 가져야 함

- 토의를 해 필요한 데이터를 비하고 필요한 평가와 설명을 기꺼이 제공

할 수 있어야 함

문가 원 선정 시 가능하면 배제되어야 하는 제외 기 은 다음과 같다

- 특정한 이론이나 기술 옹호론자

- 어떤 특정 데이터 문제 방법 는 평가 결과사용에 해 자세하고 깊은 지

식을 가진 기술 문가

(4) 설문 양식 개발

설문 양식 개발 시에 질문의 확인 그리고 질문을 정련하기 한 문가는 나 에

질문에 답할 자문 문가와 복되지 않도록 한다

- 168 -

(가) 질문의 정련

한 질문 목록 작성을 해서는 앞 단계에서 만들어진 질문 역을 문가가

쉽게 이해하고 처리할 수 있는 질문들로 만드는 정련 작업이 필요하다 정련 작업을

통해 문가의 인식에 부정 으로 향을 미치는 요인들을 최소화하여 보다 높은 품질

의 문가 단을 이끌어 낼 수 있다

질문의 정련은 구조화를 통해 이루어지는데 질문들을 구조화한다는 것은 조직

이고 제어된 방법으로 질문하는 것이다 질문들을 구조화는 방법으로는 규칙 인 방법

으로 정보를 제공하고 보다 쉽게 답할 수 있는 부분으로 나 는 것이다

어떤 구조화 기술이 필요하고 어느 정도 필요한지는 질문의 성질에 따라 달라지

는데 특히 질문의 복잡성에 의해 결정된다 여기서 복잡성이란 질문을 풀기 해 요구

되는 정보의 양과 질문에 한 답을 검증하는 방안이 있는지 여부를 의미한다 다음

표 49은 질문의 복잡성에 따른 구조화 기법의 필요성 정도를 요약한 것이다

질문의 복잡도질문의 정보 양 질문의 분해 질문의 표 질문의 어법

단순 낮음 낮음 낮음 높음

복잡 높음 높음 높음 높음

표 53 복잡성에 따른 구조화 기법의 필요성

(나) 질문의 구조화

1) 질문에 련된 정보의 제시

질문을 정교하게 만들수록 그에 한 더 많은 정보가 필요하고 그런 정보의

제시를 계획하기 해서는 많은 시간을 요하게 된다 그러므로 정보의 제시를 해 정

보의 형태 정보 제시의 최 순서를 결정한다

2) 질문의 분해

- 169 -

질문의 분해는 정보 처리의 부담을 이고 정확성을 높이기 해서 질문들을

나 는 것인데 분해된 질문에 응답한 사람들이 보다 정확한 단을 내리는 경향이 있

다 질문 분해 단계에서 AHP 기법을 활용한다

질문 분해 시 고려 사항들은 다음과 같다

- 복잡한 내용의 질문일 경우에는 분해가 거의 필수 이다

- 구해야 할 자료의 상세 정도도 질문의 분해 시 고려해야 할 사항 의 하나

이다 상세한 벨의 자료를 구하고자 한다면 그에 상응하는 정도로 질문을

분해해야 한다

- 외부 문가가 이 작업에 어느 시 에서 어느 정도까지 참여할 지를 고려하

고 만약 참여하게 된다면 가능한 이른 시 에 참여하도록 한다

3) 질문의 표

질문의 분해가 완료되면 그 상세 정도에 계없이 그들을 표 하는 것이 효과

이다 여기서의 표 은 질문들에 내포된 여러 요인들이나 그들 상호간의 계를 보여

주는 그림이나 수식들을 말한다

질문의 표 시 고려해야 할 사항들은 질문의 분해 시 고려사항들과 유사하다 가

장 요한 은 표 의 구성이 질문의 분해 내용 분석 계획 그리고 문가가 문제를

해결하는 방법과 호환성이 있어야 한다는 이다 만약 기존의 표 기법들이 합하

지 않다면 해단 경우에 맞는 특수한 기법을 만들 필요가 있다 본 연구에서는 자주 사

용되는 여러 표 기법들 AHP 기법을 사용하 다

4) 질문의 어법

질문의 구조화를 한 하나의 요소는 질문의 어법으로 이것은 질문의 어법과

문가의 응답 모드를 말한다 신 한 질문 어법은 문가가 문제를 제 로 이해하는

것을 도와주고 편견에 빠지거나 부당하게 향을 받는 것을 최소화한다 이에 한

- 170 -

한 가지 는 다음과 같다

질문 A X사건이 Y번 일어날 것이라고 생각합니까

질문 B X사건이 Y번 일어날 것이라고 생각합니까 는 안 일어날 것으로 생각

합니까

여기서 질문 B가 보다 균형 있는 질문이다 왜냐하면 이 질문이 모든 가능성에

하여 언 하고 있기 때문이다

불명확한 질문 어법으로부터 발생하는 다른 문제는 문가들이 질문을 다르게

해석하여 다른 응답을 하는 것이다 질문의 명쾌함에 련된 하나의 요인은

질문의 길이이다 Payne[PA51]에 의하면 한 문장에 포함된 단어의 수가 25개를 넘으

면 이해력이 감소하는 것으로 나타났다 따라서 문장은 가능하면 짧게 하는 것이 효과

이다

질문의 어법에서 고려할 사항 가장 요한 것은 명쾌성과 편향성이다 명쾌성

은 지식추출 담당자와 자문 문가의 검토를 통해 향상시킬 수 있다 반면 질문의 어법

에서 편향성을 제거하기 한 손쉬운 방법은 없다 가장 좋은 략은 이 문제에 충분

한 주의를 기울이고 질문 구 을 세 히 검사하는 것이다 질문의 어법에 있어서

하나의 고려사항은 복수의 문가들에게 공통 으로 이해될 수 있는 것을 작성하는 일

이다 어법이 단지 몇 명의 자문 문가에 의하여 검토되고 시험되었다면 그것은 왜곡

된 어법을 포함할 가능성이 많다 그리고 단지 한 사람의 자문 문가만이 이 작업에

활용되었다면 어법에 왜곡이 있을 가능성은 훨씬 더 높아진다[NRC90]

(5) 문가 의견 취합

의견 추출을 통해 얻은 문가 의견들은 동일한 수치 기 으로 통계 인 분석 방

법을 사용하여 정량화되어야 한다 그러나 이런 정량화 과정이 항상 필요한 것은 아니

다 같은 문가가 같은 질문에 해 항상 같은 형태로 답하지는 않기 때문이다 오히

려 문가의 참여 동기를 유발하는 요인을 극 화하고 참여 동기를 축시키는 요인은

- 171 -

최소화하여 문가들이 원활하게 의견을 제시할 수 있도록 해야 한다 문가의 참여

동기를 축시키는 요인은 작업에 필요한 시간과 두려움이다 특히 자신들이 제공한

값이 틀렸을지도 모른다는 두려움을 가질 수 있는데 이를 완화시키는 방법은 과제의

목 을 히 설명해 주고 그 결과물의 유용성을 인지시키는 것이다 한 이런

분야에서 완 한 답이란 있을 수 없으며 본 작업은 문가에 한 시험이 아님을 주

지시켜 두려움을 완화시키는 것이다

(가) 추출 구성 요소의 선택

과제의 본질 에 한 화를 통한 동기 부여가 필요하다 즉 과제의 본질

이 문가에게 어떤 방식으로 달되는가 하는 것이 문가의 참여 여부에

한 향을 미친다 따라서 문가에게 처음 참여를 요청할 때는 간단한 메모를 비

하는 것이 좋다 부분의 사람들은 메일보다는 사람을 통해서 달된 요구 사항에

해 보다 응답을 잘하는 경향이 있으므로 직 문가를 만나서 이 메모를 달하는

것이 바람직하다 그러나 여건이 허락하지 않는 경우는 화나 이메일을 이용해도 된

다

화 이론에서 요약된 지침에 따르면 다음과 같은 정보의 사항은 화가 필요한

것으로 되어 있다

- 문가와 하게 된 이유

- 가 그 연구를 지휘하고 후원 하는가 설명

- 연구에 소용되는 시간 자원 기간 시작 시기 등

- 본인이 선정된 경 와 가 추천했는지를 설명

- 연구에서 수행되어야 할 내용

- 문가의 단은 익명으로 리되는지 만약 그 다면 어떤 방법으로 리되는

지 여부

- 172 -

- 상 결과물과 그에 한 근 여부

- 강제 참여인지 는 자원 형식인지에 한 정보

(나) 문가 교육 의견 표 지침 달

선정된 문 원을 상으로 반 인 과제의 목 을 주지시키고 의견 표 방

법에 한 지침을 달한다 즉 질문에 한 수 부여 방법을 설명한다 이는 문가

들이 동일한 등 을 서로 다르게 해석할 가능성을 이기 해서인데 Sherman

Kent[NRC90]가 개발한 등 척도(표 54)를 기반으로 한다

Order of Likelihood Synonyms Chances in 10

Nearly Certain

Virtually certainWe are convincedHighly probableHighly likely

9

8

99

80

Probable

LikelyWe believeWe estimateChances are goodIt is probable

77776 60

Even Chance

Chances slightly better than evenChances about even Chances slightly less than even

554 40

ImprobableProbably notUnlikelyWe believe not

332 20

Nearly ImpossibleAlmost impossibleOnly a slight chanceHighly doubtful

110

표 54 Sherman Kent의 등 척도

(다) 추출의 설계와 맞춤

추출 구성 요소들과 그에 한 기법들이 결정되면 다음 단계는 이들을 특정 분야

에 합하도록 맞추어야 한다 문가의 단을 얻기 한 기본 추출 환경이 결정되

었다 할지라도 다른 기법들을 추가하거나 보완할 필요가 있다 비용 문제 문가

소집의 어려움을 감안하여 Delphi 기법을 활용한다

- 173 -

추출 과정의 구조화는 추출 과정에 제어 리를 부과하는 것을 의미한다 여기에

는 앞에서 기술된 질문의 구조화 외에도 (1) 추출을 가이드하기 해 사 에 설계된

질문 세트 (2) 문가들 간에 특정 종류의 화만 허용 (3) 문가에게 응답 모드

하나만 요구 하는 것 등이 포함된다 그리고 의견의 치우침이 발생하지 않도록 주의를

기울인다

(라) 문서화

문서화에 포함되어야 할 내용은 다음과 같다

- 문제의 설명과 그 마지막 버

- 문가 이력

- 문가가 자료를 구한 방법

- 문가의 응답

(마) 추출 작업의 연습과 조직 내 교육

추출 작업에 최종 으로 들어가기 에 추출 설계 단계에서 작성된 모든 내용을

마지막으로 검하고 연습과 일럿 테스트 등을 통하여 실제 추출 작업 과정에서 생

길 수 있는 문제 들을 확인하는 것이 필요하다

사내 과제 련자는 문가의 단 분야에 익숙하지 못한 경우가 많으므로 추출

방법론에 한 교육이 필요하다 문가의 단 추출에 경험이 있는 사람일지라도 그

들이 특정 방법론에 익숙하지 못하다면 교육이 필요하다 교육은 그들에게 방향방침

을 제공하고 그들이 일에 익숙해질 때까지 연습할 수 있는 기회를 제공한다

교육이 필요한 분야는 연습이 필요한 분야와 동일하며 아래와 같다

- 문가에게 추출 과정을 소개하는 것

- 174 -

- 추출 차

- 문서화 차

- 문가의 응답을 수학 으로 결합할 경우 이에 한 연습

- 연습 결과로 얻어진 자료가 사용하고자 하는 모델에 합한 지 검토

(바) 추출 작업의 지휘지도 리

추출 작업을 한 계획과 연습 그리고 시범 용이 끝나면 실제의 추출 작업이

수행된다 이 단계는 일정 리에 련된 내용과 실제 작업의 수행으로 나 어진다

일정 리에서 가장 요한 것은 선정된 문가들과 좋은 계를 유지하고 매

끄럽게 작업이 진행되도록 하는 것이다 추출 환경이 메일 조사 Delphi 화 인터뷰

등으로 정해진 경우에는 다음 회합 계획 수립 화합 일정 확인에 한 내용은 생략 가

능하다

일반 으로 추출작업은 문가에게 추출 작업을 소개 자료를 수집하고 기록 추

출 작업 치우침의 감시로 나 어진다 그러나 실제로 추출 작업을 수행할 때는

의 일반 단계를 참고하는 것뿐 아니라 단계의 연습과 시범 용에서 얻어진 결과

들을 충분히 활용하는 것이 바람직하다

3 구조 계통 기기 순 결정 체제 구축

험도 정보를 활용하여 SSC 요 순 를 결정하기 해서는 PSA 결과와 더불

어 문가 의견에 의해 결정된 SSC 험도 순 결과를 같이 사용한다 본 연구에서

는 보다 합리 이고 객 으로 각 문가의 의견을 추출하고 취합하기 해 AHP 기

법의 질문 세분화 기법을 결합한 Delphi 방법을 사용한다 개발된 방법은 Delphi 방법

에서 가장 요한 부분인 설문지(Questionnaire) 개발을 해 AHP 기법을 활용하여

문가가 단해야 할 결정 인자(Decision Factor)를 상 수 에서 하 수 으로 세

분화하여 작성하고 각 질문에 한 가 치를 부여하여 각 문가가 평가 지침(표 56)

- 175 -

에 따라 평가하도록 한 후 이를 취합하여 험도 순 를 결정하도록 하 다

(KAERITR-29112005[황미05a] KAERITR-29122005[황미05b]) 그리고 최종 험

도 순 결정에서는 PSA 요도 척도 결과와 문가 의견 추출에 의한 요도 결과를

종합하여 험도 순 를 결정한다 즉 2개 기 상 순 를 결정 기 으로 한다

가 문가 원 구성

문가 원은 다음과 같은 분야 문가들로 최소 5인 이상으로 구성 한다

- 운 련 문가(Operations)

- 계통 엔지니어(System Engineer)

- 확률론 안 성 평가(PSA) 문가

- 심층방어(Defense-In-Depth DID) 문가

- 사고 해석 분야 문가 열수력 분석 분야 문가 결정론 안 성 평가 분야

문가

- 계통 설계자

문가 원구성원은 DID와 PSA 분야의 지식을 겸비하면 더욱 좋다

문가 그룹 구성원의 요건은 다음과 같은 분야에 한 지식이 있는 사람으로

련 분야 경력이 최소 5년 이상이어야 한다

- 발 소 계통 운 에 한 이해를 잘 할 수 있는 사람 를 들면 재 는

과거에 SRO(Senior Reactor Operator) 자격증 소지자

- PSA에 한 지식이 풍부한 사람

- DID 개념에 한 지식이 풍부한 사람

- 사고해석에 한 지식이 풍부한 사람

- 176 -

- 결정론 안 성 평가에 한 이해를 하는 사람

- 정비효율성 감시 요건을 잘 이해하는 사람

- 발 소 계통 수 의 고장 경향에 한 지식이 풍부한 사람

- 발 소 계통 설계에 한 지식이 많은 사람

나 질문 설문지 개발

격납용기 건 성과 LERF 인자 인 오류 비상사태 비를 해 사용되는 발 소

기기 요도와 발 소 모니터링 기능 심층방어 철학 그리고 안 여유도 등을 완 히

고려하여 질문을 개발한다

다음과 같이 발 소의 안정 운 을 해 필요한 기능 평가를 해 고려하는 기

능이다

- 필수 안 기능에 한 고려 사고완화 기능과 안 기능 수행을 가능하게 하는

계통 기능

- 정상 출력 운 되고 있는 동안 계통 기능이 고장 날 경우 사고나 과도사건을

유발시킬 수 있는 계통 기능

본 연구에서는 STP(South Texas Project)[ST01]에서 사용한 질문을 토 로 하

고 정상 출력 운 기간 동안의 기능에 해서는 세분화된 기능을 참고로 추가하 다

선정된 질문 사항 설문 양식은 다음 표 55과 같다

- 177 -

Delphi(델 이) 평가 기

계통 엔지니어 ( O ) 정비 기술자계획자 ( ) PSA 엔지니어 ( ) 계통 설계자 ( ) 기타 ( )운 경험 ( ) 응답자 이름 xxx

발 소 기능 가 치 수 가 치 수

1 평가 상 기능이 사고나 과도사건을 완화하는데 사용되는 기능인가 5 5 25

2 평가 상 기능이 비상 운 차에서 필요한 기능인가 5 2 10

3 평가 상 기능 상실이 다른 험도에 미치는 향이 큰 계통 기능의 상실을 직 으로 래하나 4 4 16

4 평가 상 기능 상실로 인해 발 소 정지(Fast and slow insertion 기능 제공) 는 운 모드 변경에 큰 향(Safety Significant)을 주는가

3 4 12

5 평가 상 기능 상실로 인해 기사건을 유발하나 (아래 기능 상실 측면에서 고려)

일차측 열제거 기능 력 변환 기능 일이차측 격납용기의 압력제어 기기 는 기기실 냉각을 한 냉각수 공 기능 력 공 기능 구동 제어 력 공 기능

3 2 6

합계 69

근거 설명

표 55 선정된 질문 설문 양식

다 질문에 한 상세 설명

(1) 사고 는 과도 사건을 완화하는 기능

- 원자로를 정지시키고 안 정지 상태로 유지하는 기능 반응도 제어 측면을 의

미(Fast Insertion(Reactor Protection)과 Slow Insertion(ECCS) 기능)

- 원자로냉각재계통 압력경계의 건 성을 유지하는 기능 능동 수동 측면에서

압력 유지를 해 필요한 기능

- 격납용기 기의 열 방사성 물질 제거와 건 성 유지 기능 능동 수동

측면에서 격납용기 내의 열제거 련 기능과 방사성 물질의 기 방출 방지

기능

- 원자로의 열제거 기능 일차측 이차측 열제거 기능과 열제거를 한 보조기

능 포함

- 178 -

(2) EOP에서 특별히 요구되는 기능

비상운 차서(EOP)나 설계 기 Configuration 이상에 해 특별하게 필요로

하는 기능

(3) 다른 Risk-significant 기능의 상실을 래하는 기능

평가 상 기능 상실로 인해 직 으로 다른 Risk-significant 기능의 상실을

래하는 기능

(4) 발 소 정지 는 운 모드 변경에 큰 향을 주는 기능

기능 상실로 인해 발 소 정지를 불가능하게 하거나 운 모드의 변경을 불가능

하게 하는 기능

(5) 기사건 유발 기능

사고 유발 측면 발 소 정지를 요하는 사고 는 발 소의 안 계통의 불능을

래하는 과도사건 유발 측면 즉 평가 상 기능 상실이 다음 기능들 의 일부 상실을

유발하는가

- 일차측 열제거 기능 원자로 냉각계통과 화학 체 제어계통을 통한 열제거 기

능

- 력 변환 기능 수계통 증기발생기 터빈 등의 력 생산을 한 력 변환

기능

- 일차측 이차측 격납용기의 압력제어 기능 가압기 PSV 증기발생기 등을 이

용한 압력 제어 기능

- 기기 는 기기실 냉각을 한 냉각수 공 기능 기기냉각수 기기냉각해수

순환수 계통 등을 이용한 냉각 기능

- 179 -

- 력 공 기능 AC DC 원 공 기능

- 기타 구동 제어 력 공 기능 압축 공기 등

라 평가치 할당 시 참고 지침

각 Expert Panel이 상 기능에 한 평가치 할당 시 고려해야 할 참고 사항은

다음과 같다

- PSA 모델에 포함되어 있든 아니든 기사건에 반응해서 동작되는 모든 계통을

숙지하고 이들 계통을 수행하는데 직 인 연 이 있거나 이들 계통을 보조하

는 기능인지 고려

- 별로 요하지 않은 계통의 부품이어서 PSA 모델에서 선별 제거된 기기의 실

패가 기사건에 반응하는 계통에 향을 수 있는지를 고려해 보고 그 기

기가 포함된 기능을 평가

- 평가 상 기능이 이용 불능인 경우 질문에서 필요한 기능 수행과의 연 정

도와 기능 상실 빈도를 고려하여 질문에 한 수를 부여

- 평가치 할당 숫자가 낮을수록 요도가 낮은 것임 0sim5까지의 번호 에서 할

당 지침을 참고하여 할당

- 상 기능의 다 성 다양성 등의 개념을 함께 고려하여 평가치를 할당

- 평가 상 기능이 발 소 기능 수행에 어느 정도의 향을 주는지 고려하여 평

가치 할당 즉 평가 상 기능이 실패할 경우 발 소 기능에 어느 정도의 향

이 있는지를 고려

- 평가하고자 하는 기능에 한 수집 자료 검토 후 평가

- 평가 상 기능 상실에 따른 사고 유발인자( 기사건) 악

다음의 표 52을 참고로 각 문가가 느끼는 험 정도를 고려하여 평가치를 할당

- 180 -

한다

질문에 한 수 수 할당을 한 정의 설명

0 (0) 부정 연 가능성 없음

1 (1 sim 9)

- 별로 요하지 않은 향을 주고주거나 발생 가능성이 매우 희박함- 매우 희박한 발생 발 소 수명 기간 동안 한 번 정도의 작동 요구- 요하지 않은 향 계통 기능 수행에 문제가 있더라도 이로 인해 노심손상이 발생하지 않거나 의 안 과 건강에 미치는 향이 없다

2 (10 sim 39)

- 아주 미미한 향을 주고주거나 드물게 발생함- 드물게 발생 작동 요구 lt 한 주기당 한 번- 미미한 향 계통 기능이 차 으로 떨어지지만 노심손상이 발생하지 않고

의 안 과 건강에 미치는 향이 없다

3 (40 sim 59)

- 은 향을 주고주거나 가끔 발생- 가끔 발생 한 주기당 1-2 번의 작동 요구- 은 향 계통의 기능이 아주 낮은 노심손상 가능성을 가지고 심각하지 않게 떨어지고 의 건강과 안 에 좋지 않은 향을 주지 않음

4 (60 sim 89)

- 보통의 향을 주고주거나 일정하게 발생- 일정하게 발생 5년에 한번 보다 더 자주 발생- 보통의 향 발생할지도 모르지만 거의 있음직하지 않은 계통의 기능 상실로 노심 손상이 발생할 수 있고있거나 의 건강과 안 에 좋지 않은 향을 것 같지는 않음

5 (90 sim 100)

- 큰 향을 주고주거나 자주 발생 - 자주 발생 지속 는 일상 으로 작동 - 큰 향 있음직한 계통 기능의 상실로 인해 노심손상이 발생할 수 있고

있거나 의 안 과 건강에 좋지 않은 향을 미친다

표 56 평가치 할당 기 참고 표

상기 표 52에서 퍼센타일은 평가자가 느끼는 향 정도를 의미한다

평가 상 기능에 한 평가치 할당이 후 각 질문의 가 치와 각 문가가 부여

한 평가치를 곱하여 모두 더한다 평가 상 기능에 한 최종 수가 40 이하가 되

는 경우 다음 요건을 만족하는 기능인지 다시 검토한다

- 상 기능이 안 기능을 수행하지 않거나 안 기능의 보조 기능을 수행하지

않거나 는 안 기능을 보완하지 않음

- 상 기능이 어떤 차 는 회복을 해 PSA에서 고려되는 운 원 조치를 보

조하지 않음

- 상 기능의 실패가 PSA 기사건의 발생과 연 이 없음

- 상 기능이 사고 동안 핵분열 물질의 확산 방벽 기능의 일부분 아님

- 181 -

- 상 기능의 실패가 사고 동안 방사능 물질의 확산과 연 없음

상기 기능 하나라도 연 이 있는 기능이면 다시 한 번 평가를 한다

마 문가 단에 의한 결정론 안 요도 결정

SSC가 PSA 모델에 포함되어 있는지 여부와 상 없이 모든 SSC에 해 결정론

험도 순 결정 과정을 거치도록 한다 PSA에 모델된 SSC의 요도는 결정론

평가 결과와 확률 평가 결과 상 에 있는 것을 최종 으로 선정한다

계통 기능 확인 계통 내 각 기기에 의해 수행되는 기능을 확인 이를 문서화(

험도 요 기 문서) 기기에 한 기 험도는 해당 계통 기능 실패에 의한 험

도로 할당한다 이를 문가 그룹이 의견의 합일 에 도달하면 더 이상의 문서화는 요

구되지 않는다

하나의 기기가 여러 기능 수행을 해 사용되는 경우 그 기기의 안 요도는

가장 높은 안 요 기능의 순 를 따른다

질문 사항에 하여 문가들이 부여한 수와 각 질문사항에 한 가 치를 곱

한 합으로 요 순 를 결정한다 요도 분류를 한 수 범 는 다음 표 53과 같

다 5개의 질문 하나에서 만이라도 높은 수를 부여 받으면 체 수에 계없이

더 높은 범주로 분류할 수 있다

안 요도 범주 Safety-Related Non-Safety Related

HSS(High Safety Significant 71sim100)I 등 II 등MSS(Medium Safety Significant 41sim

70)

LSS(Low Safety Significant 21sim40)III 등 IV 등

NRS(NonsimRisk Significant 0sim20)

표 57 최종 안 등 분류기

- 182 -

4 구조 계통 기기 순 결정 체제 시범 용

가 GQA(Option 2) 시범 용

본 연구를 통하여 개발된 기술의 효용성 증 타당성 평가를 하여 험도

기반 구조 계통 기기(SSC) 순 결정 체제-즉 Option 2-의 시범 용에 본 연구

에서 개발한 계통 요도 척도와 문가 의견 추출 방법 등을 사용하 다 본 시범

용에서는 기본 으로 미국에서 개발된 방법론(NEI-00-04[NEI03] 10CFR5069)을

용하 으며 CCF가 있는 기기의 RAW 계산에는 본 연구에서 개발한 Balancing 방

법[KK05]을 사용하 다 미국에서 개발된 방법에서는 PSA에 모델되지 않은 기기의

요도 여부를 결정하기 하여 심층방어(Defense-in-depth DID) 방법을 용하 으

나 본 연구에서는 문가 의견을 활용하여 미국의 방법론과 결과를 비교하 다

계통 기능 ID 계통 기능

고압안주입계통

HS-01 RWT로부터 고압안 주입수(붕산수) 공

HS-02 재순환 집수조로부터 온 안 주입수 공 (단기 재순환)

HS-03 재순환 집수조로부터 고온 안 주입수 공 (장기 재순환)

HS-04 원자로냉각재 압력경계 건 성 유지

HS-05 최소유량 운 (요구 시 닫힘 기능 포함)

HS-06 RWT와 Refueling Cavity 간 붕산수 이송

HS-07 RCS 압력경계 역지밸 설 시험 수단 제공

HS-08 시료 채취 수단 제공

HS-09 앙 제어실에 지시 경보 신호 제공

HS-10 장 지시 기능

HS-11 격납건물 격리 기능

1차 기기냉각해수계통

SX-01 기기냉각수 열교환기에 충분한 냉각 해수 공

SX-02 데 리 필터 여과 역세척 기능

SX-03 앙 제어실에 지시 경보 신호 제공

SX-04 계열간 교차 운 기능

SX-05 계열간 격리 기능

SX-06 CCW 열교환기 Room ESW Intake Structure 지역 체 소방수 공

SX-07 장 지시 기능

표 58 HPSI ESW 계통 평가 상 기능

- 183 -

본 연구의 시범 용 상으로는 울진 원 3 4호기 고압안 주입(HPSI)계통과 1차

기기냉각해수(ESW)계통을 선정하 다 상세한 평가 내용은 기술보고서 [김길05a]에 기

술되어 있다 평가 상 계통 즉 HPSI 계통과 ESW 계통은 표 54에 제시한 것과 같이

HPSI 11개 기능과 ESW 7개 기능이 있다 그림 76과 71에 각 평가 상 계통에 한 간

략한 PampID를 수록하 다

본 연구에서 사용한 Option 2의 안 주요 기기 분류 방법은 다음과 같다

① 계통의 모든 기능을 정의한 후 그 계통에 속한 기기들과 연계(Mapping)한다

를 들면 HPSI의 경우에는 11개 기능이 있다(표 54 참조) 이들 기능과

HPSI 기기들과 연계를 한다 즉 모든 HPSI 계통에 속한 기기는 최소한 한

가지 이상의 기능을 가지고 있도록 구분한다

② 다음에 각 기기들을 안 에 요한 기기와 요하지 않은 기기로 구분한다

PSA에서 모델링된 기기는 각 기기 고장 모드의 FV와 RAW 요도를 사용하

여 평가한다

③ 어떤 기기가 안 에 요한 기기로 명되면 그 기기와 연계된 계통기능을 안

에 요한 계통 기능으로 정한다

④ 어떤 계통기능이 안 에 요한 기능이면 그 계통 기능을 지원하는 기기는 모

두 안 에 요한 기기로 정한다

를 들면 계통의 안 요 기능을 하는 유로(Path)에 있는 기기들은 모두

안 련 기기로 정하는 것이다 물론 같은 유로에 있어도 요하지 않은

기기가 있겠지만 일일이 따져 보지 않고 빠르게 정할 수 있는 장 이 있는

방법이다

Mini Flow Line으로 별도로 유로가 있는 경우 그 유로상의 기기가 요하지

않는 경우에는 비안 련 기기로 취 한다( HPSI V-219)

⑤ 그러나 일부 기기는 다 기능을 수행하므로 그 기기가 안 에 요한 기기일

- 184 -

지라도 그 기기가 수행하는 모든 기능이 원자로안 정지에 필요한 것은 아니

다 따라서 이를 염두에 두고 기능의 요도를 구분하여야 한다 를 들면

표 54에서 HPSI의 SI-02 기능을 수행하는 기기들은 부분 안 에 요한

기기이다 HPSI SI-05 기능으로 고온 주입에만 사용하는 SI-603 SI-321

SI-523 SI-957 밸 등은 이들의 RAW와 FV가 작게 나왔으므로 상

으로 안 에 요한 기기들이 아니라 할 수 있다 그러나 SI-05 기능뿐만 아

니라 SI-02 SI-04 기능도 함께 수행하는 고압주입펌 (PP02A)와 일부 밸

가 안 에 요한 기기로 정되었으며 이들 기기들의 안 요도 에

SI-05 기능의 차지하는 비 이 얼마인지 알 필요가 있다 그러나 기존에 구한

기본사건들의 요도 가지고는 알 수가 없으므로 고장수목에서 SI-05 기능에

해당하는 게이트(GHSHLA-LampML Failure of Injection Through Hot Leg

Loop-A)를 찾아서 SI-05 기능의 요도(RAW FV)를 구한 후 SI-05 기능의

요도를 정하 다 정 결과 이 기능은 안 에 요한 기능이 아니었으므

로 SI-603 SI-321 SI-523 SI-957 등은 안 에 요하지 않은 기기들

로 구분되었다 마찬가지 방법으로 다른 계열의 SI-604 SI-331 SI-533

SI-958 밸 등도 안 에 요하지 않은 기기들로 구분되었다(그림 70 참조)

⑥ 에서 게이트의 요도는 다음과 같이 구한다

해당 게이트를 True로 놓고 증가된 CDF를 CDF+라 하면 RAW는 다음 식으

로 구하고

RAW = CDF+CDF

해당 게이트를 False로 놓고서 구한 값을 y라고 하면 FV는 다음 식으로

구해진다

FV = (CDF - y)CDF

물론 다 기능을 갖는 기기에서 고장 모드가 기능별로 구분이 되면 그 기능

별로 고장모드를 모아서 기능별 기기의 요도를 구할 수 있다

- 185 -

그림 70 간략화한 고압안 주입계통 PampID

- 186 -

그림 71 간략화한 기기냉각해수계통 PampID

- 187 -

Frequency Design Basis Eventgt3 diverse trainsOR2 redundant systems

1 train + 1 system with redundancy

2 diverse trains

1 redundant automatic system

gt 10-0sim10-1yr

Reactor TripLoss of Condenser

10-1 sim 10-2yr

Loss of Offsite Power Total loss of Main FWStuck open SRV (BWR)MSLB (outside cntmt)Loss of 1 SR AC BusLoss of InstrCntrl Air

POTENTIALLY

SAFETY

SIGNIFICANT

10-2 sim 10-3yr

SGTRStuck Open PORVSVRCP Seal LOCAMFLB MSLB InsideLoss of 1 SR DC bus

LOW SAFEY

SIGNIFICANCE

CONFIRMED

lt 10-3yrLOCAs Other Design Basis Accidents

그림 72 심층방어(Defence-In-Depth) Matrix

한편 Balancing 방법을 사용하여 각 기기들의 FV와 RAW를 이용하여 그 게

이트의 FV와 RAW를 구하여 평가할 수도 있다

를 들면 SI-603 SI-321 SI-523 SI-957 SI-522 각각의 P와 FV를

구한 값을 이용하여 이들의 상 게이트의 P와 FV를 구하면 P=443E-3

FV=506E-4이다 Balancing 방법을 사용하여 RAW를 구하면 RAW는 111

이다 따라서 SDC LOOP1을 통한 Hot Leg Injection Line으로 냉각수를 넣

는 기능은 안 에 요한 것이 아니다

⑦ 요하지 않은 기기로 정된 기기들에 해서 민감도 분석을 수행한다

⑧ 민감도 분석으로도 요하지 않은 기기기능으로 정되면 심층방어

(Defense-In-Depth DID) 평가를 한다

⑨ 그림 78의 DID Matrix를 사용하여 평가하면 HPSI SI-05 기능은 2

Diversed Train이 있으므로 안 에 요하지 않은 기기기능이다

- 188 -

(1) GQA 평가-미국 방법론 용

본 연구에서 개발된 PRiME-U34i(Rev0)를 세 가지 삭치 10-11 10-12 10-13

을 사용하여 정량화하 다 삭치에 따라 정량화 하는데 걸리는 시간 계산된 CDF

값 요도 정보를 제공하는 HPSI 계통 ESW 계통 기기의 갯수를 다음의 표 55로

정리하 다

삭치 10E-11 10E-12 10E-13CDF 1386E-05 1407E-05 1413E-05요도 정보 제공 체 기기수 684 910 1143요도 정보 제공 HPSI 계통 기기 개수 57 71 79 (95)요도 정보 제공 ESW 계통 기기 개수 38 50 56 (78)

표 59 삭치에 따른 요도 정보 제공 기기

표 55에서 알 수 있듯이 삭치가 작을수록 정량화 시간이 많이 걸리고 요

도 정보가 더 많이 나오게 된다 10-13으로 삭할 경우에는 95개의 HPSI 계통 기기

에 79개가 ESW 계통에서는 78개 에 56개가 삭되지 않고 남아서 요도 정보

를 제공하 다 따라서 Option 2는 많은 요도 정보가 남을수록 더 정확한 평가를 할

수 있으므로 삭치 10-13으로 설정하고 요도를 평가하 다

(가) HPSI 계통 평가

울진 3 4호기에서 사용 인 기기들의 품질등 을 살펴보면 다음과 같다

품질등 Q (안 련 품목)

안 련 SSC로서 10CFR5055a 규제지침서 126에 따라 품질등 Q로 분류되며

10CFR50 부록 B의 품질보증요건을 용받는다

품질등 T (안 향 품목)

품질등 T는 ANSIANS 511의 3314 과 규제지침서 129의 C2 에 기술되어 있는

비안 련 보조설비계통의 SSC에 용된다 계속 인 기능 수행이 요구되지 않지만 기능

- 189 -

상실시 안 련 기기의 안 기능을 허용범 를 과한 정도까지 하시키거나 주제어실

의 운 원에게 치명 인 손상을 수 있는 SSC에도 품질등 T가 용된다

품질등 R(신뢰성 품목)

품질등 R은 발 소 정상운 신뢰도에 요한 향을 미치는 기기에 용한다

품질등 S (일반 산업 품목)

품질등 Q T R이 아닌 SSC는 품질보증요건을 용받지 않는다 따라서 Q T를 안

련 기기로 취 하여 다음 표 56과 같이 평가하 다

안 련 기기 비 안 련 기기 합계

안 요 116 20 136

안 비 요 161 10 171

합계 277 30 307

표 60 분류별 소속 기기 수(HPSI)

HPSI 계통은 총 307개 식별번호를 갖는 기기가 있다 이 에서 Q=105 T=11

S=20으로 136개가 안 요(Risk Significant) 기기이며 Q=148 T=13 S=10으로

171개가 안 비 요(Non-Risk Significant) 기기로 평가되었다 따라서 안 련 기

기 277개 161개는 완화된 기 이 용 가능하고 그리고 비 안 련 기기 20

개는 오히려 강화된 기 용이 필요한 것으로 나타났다

PSA 모델링된 기기 HPSI 계통에서 요하지 않은 기기로 정된 것은 SDC

LOOP 1과 LOOP 2로 가는 고온 주입배 으로 SI-603 SI-321 FE-391 SI-523

SI-957 SI-522 SI-604 SI-331 FE-390 SI-533 SI-958 SI-532이다(그림 76 참

조) 이들 고온 주입배 은 형 형 냉각재 상실사고 후 4시간 이내에 정지냉각

개시 조건에 도달할 수 없는 경우에는 2sim3시간 이내에 고온 온 동시 주입운

을 수동으로 개시할 때 사용하도록 설계되어 있다

- 190 -

(나) ESW 계통 평가

ESW PCS 카드 자체만으로는 RAW나 FV가 기 치보다 낮아서 안 에 요한

기기로 분류되지 않는다 그러나 실제로 펌 의 작동 여부를 묻는 것이기 때문에 PCS

를 펌 의 범주로 넣어서 계산하는 것이 타당하다

ESW 계통에서 안 에 요한 기기로 도출된 기기는 4 의 펌 와 밸 067

068 1019 1020 이다 이들과 연 된 계통 기능과 그들을 지원하는 기기들을 고려하

면 그림 77 상에 있는 모든 기기가 안 요 기기에 포함된다

ESW 계통 식별번호가 부여된 기기 285개에 해 평가를 수행하 다 계기 기

기계 등의 에서 한 기기에 해 여러 개의 식별번호가 도출되었다 이 에서

Q=86 T=31 S=4로 121개가 안 요기기로 평가되었으며 Q=41 T=80 S=43으로

164개가 안 비 요기기로 평가되었다 따라서 Q T를 안 련 기기로 취 하면 다음

표 57와 같이 평가할 수 있다

안 련 기기 비 안 련 기기 합계

안 요 117 4 121

안 비 요 121 43 164

합계 238 47 285

표 61 분류별 소속 기기 수(ESW)

따라서 안 련 기기 238개 121 기기는 완화된 기 이 용 가능하며 비 안

련 기기 4개는 강화된 기 의 용이 필요한 것으로 나타났다

(2) 문가 의견 활용 용

앞서 사용된 미국의 방법론 NEI 00-04 10CFR5069은 PSA에서 모델이 안

된 기기의 요도 여부를 DID 개념으로 충분히 악할 수 있다고 가정하 으나 본 연

구에서는 문가 의견을 활용하여 PSA에서 모델이 안 된 기기의 요도 여부를 정하

- 191 -

여 미국의 방법론과 결과를 비교하 다

HPSI 계통과 ESW 계통의 기능을 각각 11개와 7개 기능으로 분류하여 평가하고 각

기기와 연계시켰다 평가 상 계통의 기능은 표 54와 같다

어떤 기능의 안 요도가 표 57의 I과 II등 에 해당되면 그 기능에 연계된 모든

기기를 I과 II등 으로 분류하 다

개발된 차등 품질 보증(GQA)을 한 문가 의견 추출 지침(KAERITR-2912

2005)[황미05b]에 따라 HPSI 계통과 ESW 계통에 한 시범 용 결과 HPSI 계통의

경우 HS-1 2 3 4 5 9 11 기능 ESW 계통의 경우 SX-1 3 기능이 안 요 기능으

로 평가되었다 이에 따라 이 기능 수행과 연 있는 기기들은 안 요 기기로 분류하

다 사용된 계통 기능 안 요도 평가표와 최종 안 등 분류 기 은 각각 앞에 나온

표 56 57와 같다

표 62와 표 63에 문가 평가 결과에 따른 HPSI ESW 계통의 안 요 기기

수를 표시하 다 문가 의견 취합 결과에 따르면 HPSI 계통의 경우 총 307개의 기기

177개의 기기가 안 요 등 으로 분류되었고 ESW계통은 총 285개의 기기

190개의 기기가 안 요 등 으로 분류되었다

앞의 미국 방법론을 용한 결과와 문가 의견 취합 결과를 활용한 험도 기반 기

기 안 등 분류 결과를 보면 문가 의견을 활용한 결과가 일반 으로 더 보수 인 것

을 알 수 있다 를 들면 HPSI의 경우 미국 방법론은 안 요 기기가 136개 문가

의견 활용한 결과는 177개로 나타나고 있다(표 62 참조) 따라서 보수 인 방법인 미국

방법론이나 문가 의견을 활용한 방법을 사용하여 안 등 기기를 선정할 경우 HPSI

계통의 경우 총 307개의 기기 186개의 기기가 안 요등 으로 분류되고 ESW 계통

은 총 285개의 기기 190개의 기기가 안 요등 으로 분류되었다

그러나 T Class로 분류되었던 기기가 실제 모두 안 련 기기로 분류되는 것

이 아니었으며 이번 시범 용에서 분류한 계통 기능에 정확히 연계할 수 없는 기기

도 있었으므로 향후 계통 기기의 요도 정 때에서는 이를 고려하여야 할 것이다

- 192 -

한 ESW 계통의 경우 기능 분류를 상세하게 나 지 않아서 다수의 기기가 안

요등 으로 분류된 것으로 악된다 계통 기능 분류를 좀 더 상세히 하면 안 요기

기가 더 감소될 것으로 상된다

안 련 기기 비 안 련 기기 합계

안 요 HSS 81 20

177MSS 70 6

안 비 요LSS 31

130NRS 95 4

합계 277 30 307

표 62 Expert Panel 결정에 따른 HPSI 계통의 분류 결과

안 련 기기 비 안 련 기기 합계

안 요 HSS

190MSS 186 4

안 비 요LSS 4

95NRS 48 43

합계 238 47 285

표 63 Expert Panel 결정에 따른 ESW 계통의 분류 결과

나 SSC 우선 순 결정 체제의 활용성 확 방안 도출

2001년 9월 11일 미국에서 세계무역센터 테러 사건이 발생한 이후 원자력 설비의

물리 방호를 험도 에서 재조명하는 험도 정보 활용 물리 방호 체제의 구축

이 IAEA와 미국을 심으로 시작되었다 이와 같은 활동 역시 험도 정보를 이용하여

시설의 방호에 요한 SSC를 선정하는 작업으로 기존의 험도 정보 활용과 같은 맥락

의 응용 분야이다

본 연구에서는 SSC 우선 순 결정 체제 활용성 확 방안의 하나로 화재 PSA 결

과에 기 하여 시설의 방호에 요한 SSC를 선정하는 방법을 개발하 으며 이를 이용

하여 국내 표 원 을 상으로 시범 용을 수행하 다 이 방법은 IAEA의 련 문가

- 193 -

회의에서 발표 되어 IAEA에서 이 방법을 필수 보호 구역 악 방법의 기 방법으로 채

택하려 하고 있다[PA03]

- 194 -

5 표 원 PSA 표 모델을 이용한 허용 정지시간 연장 재평가

새로 개발된 PRiME-U34i의 험도 정보 활용에의 사용 타당성을 검증하기 하

여 허용정지시간(Allowed Outage Time AOT) 연장 재평가를 수행하 다[강 05c]

이를 하여 표 원 의 주요 안 계통인 고압안 주입계통과 압안 주입계통의

재 허용정지시간 3일을 7일로 변경시의 험도를 평가하 다 험도는 CDF(발 소

변경으로 인한 험도 증가)와 ICCDP(Incremental Conditional Core Damage

Probability)를 평가하 다

가 허용정지시간 변경에 한 험도 평가 방법과 승인 기 치

허용정지시간 변경과 련된 NRC의 규제문서는 RG 1174[NRC98b] 와 RG

1177[NRC98d]이다 이들 문서에서는 허용정지시간 변경시 용되는 험도 평가척

도가 CDF 량 기 출빈도 증가(LERF) ICCDP 증가된 조건부 량 출확률

(Incremental Conditional Large Early Release Probability ICLERP)이다 이들

험도 척도의 기 치 모두는 기본 으로 인 측면이 강하지만 상 인 성격도 있

다 NRC 기 치는 기술지침서 변경과 같이 구 인 변경만을 그 용 상으로 하고

있다 험도 증가와 증가된 조건부 확률에 한 정의는 각각 다음과 같다[NRC98b

NRC98d]

험도(노심손상빈도 는 량 기 출빈도) 증가

R= RB - RB middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (335-1)

R 발 소 변경으로 인한 험도 증가

RB 발 소 변경으로 인한 험도

RB 발 소 변경이 의 기본 험도

증가된 조건부 확률(노심손상확률이나 량 기 출확률)

r = Rlsquo d = (R1 - RB) d middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (335-2)

- 195 -

r 증가된 조건부 험도 확률

Rlsquo 허용정지시간 변경시 기기 이용불능으로 인한 험도 증가

R1 허용정지시간 변경시 기기 이용불능으로 인한 험도

RB 허용정지시간 변경시 기본 험도

d 허용정지시간 변경과 련된 기기 이용불능시간으로 보통은 기기 평균

수리시간(Mean Time To Repair MTTR)

안 계통의 허용정지시간을 변경하는 경우 험도 측면에서 기본 으로 다음의

조건을 만족해야 허용정지시간 변경이 승인될 수 있다

CDFlt10E-6(년)

ICCDPlt50E-7

LERFlt10E-7(년)

ICLERPlt50E-8

식 (335-2)에서 기기 이용불능으로 인한 험도 평가시 개별 기기의 이용불능

뿐만 아니라 공통원인으로 인한 기기 불능도 고려해야 한다 이 경우 공통원인고장확

률은 기기 이용불능시의 공통원인고장 확률로 변경이 된다 본 연구에서는 분석 상

계통의 허용정지시간 증가 기 을 CDF 척도 측면에서 CDF가 10E-6(년) 미만

ICCDP는 50E-7 미만인 경우로 제한하 다

나 험도 평가 결과

앞에서 기술한 로 본 연구에서는 CDF 척도와 연 이 있는 CDF와 ICCDP만을

평가하 다 험도 평가시 불확실성 분석을 수행하여 평균 값을 구해야 하지만 본 분

석에서는 수행하지 않았다

- 196 -

PRiME-U34i를 이용한 허용정지시간 변경 향 평가 결과 CDF 증가는 미미한

것으로 나타나고 있다 이는 허용정지시간 련 이용불능도가 다른 기기들의 고장모드

에 비해 매우 작기 때문인 것으로 단된다 최종 으로는 압안 주입계통의 허용정

지시간 변경은 가능하지만 고압안 주입계통의 허용정지시간 변경은 ICCDP가 50E-7

을 넘게 되어 불가능한 것으로 단되었다 표 60에는 PRiME-U34i와 인허가 PSA 모

델을 이용한 허용정지시간 변경에 한 험도 평가 결과가 요약되어 나타나 있다

PRiME-U34i와 인허가 PSA 모델을 이용하여 허용정지시간 변경에 한 험도 평가

결과는 동일한 경향을 나타내고 있다[강 01] CDF는 PRiME-U34i를 사용하는 경

우가 이 의 인허가 PSA 모델을 이용한 경우보다 높게 나타났고 반면에 ICCDP는

PRiME-U34i를 사용하는 경우가 더 작게 평가되었다 이는 PRiME-U34i의 기본 노심

손상빈도가 상 으로 인허가 PSA 모델보다 크고 조건부 공통원인 고장확률이 작기

때문인 것으로 단되었다

기본정보와 AOT 변경시의 노심손상빈도 증가와 조건부

노심손상확률계통 PRiME-

U34i인허가

PSA 모델 비고

기본 정보

노심손상빈도 1315E-5

8624E-6

각 계통의 펌 이용불능도

압안 주입계통176E-3 176E-3 일반데이터고압안 주입계통176E-3 176E-3

펌 조건부 공통원인 고장확률

압안 주입계통

요구 321E-2 593E-2 PRiME는 알 인자 설계단계는 MGL 방법 사용

가동 155E-3 80E-2

고압안 주입계통

요구 321E-2 89E-2

가동 126E-2 71E-2

AOT변경시 노심손상빈도

증가와 ICCDP

이용불능도 압안 주입계통 34E-3 34E-3 일반데이터고압안 주입계통 34E-3 34E-3

노심손상빈도 증가 압안 주입계통 10E-8 60E-9고압안 주입계통 10E-7 87E-8

증가된 조건부 노심손상확률

압안 주입계통292E-8 126E-7고압안 주입계통104E-6 234E-6

변경 AOT와 MTTR이 동일시

노심손상빈도 증가와 ICCDP

이용불능도 압안 주입계통141E-2 141E-2 일반데이터

노심손상빈도 증가 압안 주입계통80E-8 48E-8증가된 조건부 노심손상확률 압안 주입계통288E-8 8667E-

7

표 64 AOT 변경에 한 험도 평가 결과

- 197 -

제 4 장 연구개발 목표 달성도 련 분야에의 기여도

제 1 연구개발 목표 달성도

본 과제의 2단계 연구 목표는 다음과 같다

험도 정보 활용을 한 1단계 PSA 표 모델 개발

최 험도 평가 기술 개발

의 단계 목표를 달성하기 하여 본 연구에서는 (1) 험도 정보 활용을 한

PSA 표 모델 개발 (2) 최 험도 평가 기술 개발 (3) 험도 리 기반 기술

개발의 세 분야로 나 어 연구를 수행하 다

1 험도 정보 활용을 한 PSA 표 모델 개발 (목표 달성도 100)

1단계 PSA 표 모델 개발을 하여 울진 3 4호기 PSA 모델을 기반으로 품질

개선 작업을 수행하 다 이를 하여 재 미국에서 수행되고 있는 방식에 따라

lsquoASME PSA Standardrsquo lsquoNEI PSA Peer Review Process Guidancesrsquo에 따라

PSA 모델 등 평가를 수행하 으며 품질 개선을 한 보완 방안을 도출하 다 도출

된 보완 방안에 따라 3년의 연구 기간에 걸쳐 PSA 품질 보완 작업을 수행하 다

PSA 모델의 품질 개선 결과 ASME PSA Standard 기 Capability Category I+를

충족하는 1단계 PSA 표 모델(PRiME-U34i)의 개발을 완료하 다 PRiME-U34i는

이미 규제 기 의 규제 검증 모델 개발의 기반 모델로 제공되었다

2 최 험도 평가 기술 개발 (목표 달성도 100)

기존에 원 의 인허가를 한 PSA에서는 보수 가정에 따라 분석이 수행되어도

그 결과가 용인되어 왔다 그러나 근래에 들어 험도 정보 활용이 활성화됨에 따라

좀 더 정확한 PSA가 요구되고 있다 이와 같은 문제를 해결하기 하여 본 연구에서

는 다양한 최 험도 평가 기술을 개발하 다 즉 공유 계통을 고려한 다 호기 부

- 198 -

지 종합 험도 평가 기술 2단계 PSA 불확실성 분석 평가 방법 개발 격납건물 동

가압 향 평가 1단계 사건수목 2단계 PDSCET 모델 통합 방안 개발 화재

분석 코드에 기반한 표 원 화재 험도 평가 등이 수행되었다 특히 1단계 PSA

정량화 결과의 불확실성 평가 방법은 기존 PSA에서 오랫동안 논란이 있었던 PSA 결

과의 수렴 여부를 악할 수 있는 세계 으로도 새로운 연구 결과라고 할 수 있다

3 험도 리 기반 기술 개발 (목표 달성도 100)

본 과제의 세 번째 연구개발 결과는 험도 정보의 체계 활용을 한 의사 결

정 체제의 구축이다 본 연구에서는 이를 하여 계통 요도 척도 개발 문가 의

견 수렴 체제를 구축하 다 재까지 미국에서도 오랫동안 논란이 있어온 공통고장원

인을 포함하는 경우에 하여도 효과 인 기기 RAW(Risk Achievement Worth)를 구

하는 방법을 개발하 다 이 방법은 미국 산업체에서 사용되는 기존 방법에 비해 해석

RAW 값에 가장 근사한 RAW를 구할 수 있다

험도 정보를 활용하여 SSC(Structure System amp Component)의 요 순 를

결정하기 해서는 PSA 결과와 더불어 문가 의견에 의해 결정된 SSC 요도 순

결과가 같이 사용된다 그러나 SSC 요도 순 결정에 참여하는 문가의 구성 수

질문 방식 등에 따라 그 평가 결과에 많은 차이가 있어왔다 따라서 본 연구에서는

보다 합리 이고 객 으로 각 문가의 의견을 추출하고 취합하기 하여

AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법의 장 을 결합한 Delphi 방법을 기반으로

SSC 요도 결정을 한 문가 의견 추출취합 방법을 개발하 다

본 과제를 통하여 총 16편의 논문을 Journal에 게재하 다 한 국제 학술회의

에서 총 19편 국내 학술회의에서 총 41편의 논문을 발표하여 연구 개발 성과의

에 많은 노력을 하 다 아울러 국내 최 로 PSA 련 서를 발간하여 국내 PSA 기

술 확산에 많은 기여를 하 다 주요 연구 개발 실 발표 논문이 아래 표에 정리

되어 있다

- 199 -

세부연구목표 주요 연구개발 실가치()

연구목표

달성도()

비고

∙ 험도 정보 활용을 한 1단계 PSA

표 모델 개발(ASME Category I+)

∙ ASME I+ 등 을 만족하는 울진 3 4호기 내부사건 1단계 PSA 표 모델 PRiME-U34i 개발 45 100

PRiME-U34i는 ASME 기 II 등 항목이 체 90로 I+ 등 달성연구 결과를 기반으로 국내 산업체 PSA 품질 향상 과제 참여

∙최 험도 평가 기술 개발

∙ 계통 배열 변화 반 기사건 빈도 평가 방법 개발

∙ PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법 개발

∙ 공유 계통을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가

∙ 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발∙ 화재 분석 코드에 기반을 둔 표

원 화재 험도 평가

35 100

SCI 에 5편의 논문을 발표하는 등 세계으로도 미해결 안이었던 문제에 한 해결 방법론 제공

∙ 험도 리 기반 기술 개발

∙ 계통 수 요도 척도 개발∙ 문가 의견 추출 표 방법 개발∙ 구조 계통 기기 순 결정 체제 구축

시범 용 20 100

미국 험도 정보 활용 경험에서 문제로 나타난 계통 요도 평가 척도 개발 등 미해결 안에 한 방법론 제공 국내

산업체 정비 규정 과제에 방법론 제공

총계 100 100

- 200 -

구분 연번 논문제목 학술지

(회의)년도권

호

주 기

(단체)

주연구(발표)자

국내

게재

1Importance Analysis of In-Service Testing Components for Ulchin Unit 3 using Risk-Informed In-Service Testing Approach

J KNS 200234권4호

한국원자력학회 강 일

2 모터구동 밸 주기 안 성 확인을 한 요도 분류

산업안 학회지200217권2

호산업안 학

회강 일

3The Explicit Treatment of Model Uncertainties in the Presence of Aleatory and Epistemic Parameter Uncertainties in Risk and Reliability Analysis

J of KNS 200335권1호

한국원자력학회

안 일

4The Plant-specific Impact of Different Pressurization Rates in the Probabilistic Estimation of Containment Failure Modes

J of KNS 200335권2호

한국원자력학회

안 일

5 Present Status of Fire PSA Methodology for Risk-Informed Application 화재소방학회지

200317권1호

한국화재소방학회 이윤환

6Evaluation of Human Reliability Analysis Results in Probabilistic Safety Assessment for Korea Standard Nuclear Power Plants

산업안 학회지200318권2

호산업안 학

회강 일

7

On the Balanced Blending between Formally Structured and Simplified Approaches for Utilizing Judgments of Experts in the Assessment of Uncertain Issues

J KNS 200335권4호

한국원자력학회 안 일

8 A Formal Guidance for Handling Different Uncertainty Sources Employed in the Level 2 PSA J KNS 200436권1

호한국원자력

학회 안 일

9 확률론 안 성 평가 개요 한국방재학회지 20044권3호 한국방재학회

양 언

10화재모델 CFAST를 이용한 원 화재구역의 CCDP 평가

화재소방학회지200418권3

호화재소방학

회이윤환

발표

1 험도 정보 가동 시험 방법을 이용한 울진 3호기 역지밸 의 시험주기 최 화 연구

춘계 원자력학술발표

회2002년 5월 한국원자력

학회강 일

2 정비효율성감시 수행을 한 상 비용 평가 편익항목 조사 춘계원자력학회 2002년 5월 KNS 황미정

3Categorization of Safety Related Motor Operated Valves Safety Significance for Ulchin Unit 3 sing PSA approach

제4차 KINS MOVAOV Workshop

2002년 5월 KINS 강 일

4 A Study of On-Line Maintenance for UCN 3 4 춘계원자력학회 2002년 5월 한국원자력학회

김길유

5 A Study of Conditional RAW Importance Measure 추계원자력학회 2002년 10월 한국원자력학회

김길유

6The treatment of model uncertainties under the presence of parametric uncertainty sources in risk and reliability analysis

추계원자력학회 2002년 10월 한국원자력학회

안 일

7 험도정보활용을 한 국내 PSA표 모델 개발방향 추계원자력학회 2002년 10월 한국원자력학회 황미정

8 PSA 기법을 이용한 원자력 설비의 필수 보호 지역 악 방법

추계원자력학회 2002년 10월 한국원자력학회

양 언

9 험도정보활용을 한 량조기방출빈도 추정의 단순화 방법

추계원자력학회 2002년 10월 한국원자력학회

한석

10화재 PSA 방법론에 한 고찰 추계산업안 학회 2002년 산업안 학

회 이윤환

11화재 PSA 방법론을 이용한 원자력발 소의 안 성 평가

추계화재소방학회

2002년 화재소방학회

이윤환

12An Approach to Evaluate Alternate AC Power Source Effects on SBO Events in Multi-Unit Nuclear Power Plants

춘계원자력학회 2003년 4월 한국원자력학회 정우식

13고압안 주입 완 상실을 동반한 소형 단 냉각재상실사고시 속감압운 에 한 열수력 분석

춘계원자력학회 2003년 4월 한국원자력학회

한석

14Present Status of Fire Events Analysis Methodology for Risk-Informed Application

산업안 학회 춘계학술발표회 2003년 5월 산업안 학

회 이윤환

15A Study of Performance Indicator for Unplanned Reactor Scram of Domestic Nuclear Power Plants

산업안 학회 춘계학술발표회

2003년 5월 산업안 학회

강 일

16 기사건의 험달성가치(RAW) 요도 척도 계산 방법에 한 연구

산업안 학회 춘계학술발표회

2003년 5월 산업안 학회

김길유

171단계 PSA에서의 열수력 분석 황제1회 원자력 안 해석 심포

지엄2003년 6월

원자력안기술원 (KINS)

양 언

18Characteristic Analysis of File Modeling Codes 추계원자력학회 2003년 10월 한국원자력학회

이윤환

19Success Criteria of Probabilistic Safety Assessment 추계원자력학회 2003년 10월 한국원자력 한석

- 201 -

구분 연번 논문제목 학술지

(회의)년도권

호

주 기

(단체)

주연구(발표)자

for Steam Generator Tube Rupture Accident with Total Loss of High Pressure Safety Injection 학회

20A Study of Calculation Method for RAW Including CCF 추계원자력학회 2003년 10월 한국원자력

학회 김길유

21A Formal Treatment of Uncertainty Sources in a Level 2 PSA 추계원자력학회 2003년 10월 한국원자력

학회안 일

22Development and Applications of Guidance for Modeling Pre-Accident Human Errors to Improve the Quality of PSA

추계원자력학회 2003년 10월 한국원자력학회 강 일

23 험도 정보 활용에서의 기기 이용불능시 험도 계산 춘계원자력학회 2004년 5월 KNS 강 일

24Modelling and Quantification of Pre-Accident Human Error Dependency 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 강 일

25울진3 4호기 주요 기사건 보완 연구 춘계원자력학회 2004년 5월 KNS 김길유

26울진3 4호기 기 사건 빈도 보완 연구 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 김길유

27A Formal Integration of the Level 1 and Level 2 PSA Models for Risk-informed Application 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 안 일

28Development of Measures for the Truncation Uncertainty in Fault Tree Analysis 춘계원자력학회 2004년 5월 KNS 정우식

29Vital Area Identification Software VIP for the Physical Protection of Nuclear Power Plants 추계원자력학회 2004년 5월 KNS 정우식

30 험도 정보를 활용한 SSC 분류 체계 기기건 성학회 2004년 　 황미정

31국내 공통원인고장 데이터베이스개발 필요성 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 황미정

32

The Establishment of Weighting Factors and Threshold for Screening Safety-Significant SSC to Implement the Maintenance Rule Using Delphi Process

추계원자력학회 2004년 10월 KNS 황미정

33한국표 형원 PSA 품질 개선 추계원자력학회 2004년 KNS 양 언

34 험도 정보 활용과 PSA 품질제11회

원 기기건정성 심포지엄

2004년 KINS　 양 언

35PSA 사고경 분석을 한 LOCA 사고군 최 열수력 분석

원자력 안 해석심포지

움2004년 6월 KINS 한석

36A Re-estimation of the Accident Sequence of the LOCA Groups for the PSA Model of the KSNP 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 한석

37화재모델 CFAST의 변수 분석 춘계원자력학회 2004년 5월 KNS 이윤환

38화재모델 CFAST를 이용한 원 화재구역의 안 성 평가

산업안 학회 춘계학술발표회

2004년 산업안 학

회 이윤환

39PSA 품질 향상을 한 ESFAS-ARC PCS 모델링 지침 개발과 용 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 이윤환

40원자력발 소의 화재안 성평가 한국 험통제학회

2004년 한국 험통제학회　 이윤환

41화재 PSA 방법론에 한 고찰제8회

원자력안 기술 정보회의

2003년 KINS 이윤환

국외 게재

1 Periodic Safety Review Program Nuclear Plant Journal

20023-4월호

김길유

2 A PSA-based Vital Area Identification Methodology Development

Reliability Engineering and System

Safety

200382권2호

Elsevier Science 박창규

3 A New Method to Evaluate Alternate AC Power Source Effects in Multi-Unit Nuclear Power Plants

Reliability Engineering and System

Safety

200382권2호

Elsevier Science 정우식

4On the Plant-specific Impact of Different Pressurization Rates in the Estimation of Containment Failure Mode Probabilities

Reliability Engineering and System

Safety

200484권2호

Elsevier Science 안 일

5 Development of Measures to Estimate Truncation Error in Fault Tree Analysis

Reliability Engineering and System

Safety

2004accepted 2005 in press

Elsevier Science 정우식

6On the Use of the Balancing Method for Calculating Component RAW involving CCFs in SSC Categorization

Reliability Engineering and System

Safety

200587권2호

Elsevier Science 김길유

- 202 -

구분 연번 논문제목 학술지

(회의)년도권

호

주 기

(단체)

주연구(발표)자

발표

1 Importance Analysis of In-Service Testing Components for Ulchin Unit 3

10th International Conference on Nuclear Engineering

2002년 ASME 강 일

2Pilot Study on the Applications of Risk-Informed In-Service Testing Method to Check Valves for Ulchin Unit 3

7th Korea-Japan

PSA Workshop

2002년 PSA 연구회 강 일

3 Adoption of the Maintenance Rule Concept under Periodic Safety Review in Korea PSA 02 2002년 　 김길유

4 Adoption of Maintenance Rule Concept at Wolsong Unit 1 Periodic Safety Review KJPSA 2002년 PSA

연구회 황미정

5A Study on the Performance-Based Regulation System Construction Considering the Specific Situation at Korean NPPs

ANS Meeting 2002년 6월 ANS 황미정

6Guidance for the Explicit Treatment of Model Uncertainties in the Presence of Aleatory and Epistemic Parameter Uncertainties

ICONE11 2003년 4월 JSMEASME 안 일

7On the Balanced Use between Formally Structured and Simplified Approaches for Reflecting Subjective Judgments of Experts

ICAPP03 2003년 5월 SNEANS 안 일

8 A Study of an Expected RAW Importance Measure ESREL2003 2003년 6월 ESRA 김길유

9 A Pilot Study of RI-IST Applications to IST Check Valves for Ulchin Unit 3 SMiRT17 2003년 8월 IASMiRT 강 일

10

Thermal hydraulic analysis of aggressive secondary cooldown in a small break loss of coolant accident with a total loss of high pressure safety injection

NURETH-10 2003년 10월 KNSANS 한석

11A sensitivity study on a risk model for the reactor protection system in Korea Standard nuclear power plants

KORAS2003 2003년 11월 한국신뢰성학회

한석

12사고 인 오류 인간신뢰도분석에서의PSA 품질 향상

Canadian Nuclear

Societys 25th Annual

Conference

2004년 CNS 강 일

13A Balancing Method for Calculating a Component RAW involving CCFs ICONE 12 2004년 4월 　 김길유

14The Influence of Dynamic Pressures in the Estimation of Large Early Release Frequency (LERF)

ICAPP04 2004년 6월 ANS 안 일

15Development of a PSA-based Vital Area Identification Methodology for the Physical Security of Nuclear Power Plants

PSAM7 2004년 6월 　 박창규

16An Approach to Estimate SBO Risks in Multi-unit Nuclear Power Plants with a Shared Alternate AC Power Source

PSAM7 2004년 6월 　 정우식

17Application of PSA to the Physical Protection of Nuclear Power Plants

The 8th Korea-Japan

PSA Workshop

2004년 11월 JAERI 박창규

18A Study on Expert Elicitation for Risk-Informed Regulations and Applications Using Delphi Process

The 8th Korea-Japan

PSA Workshop

2004년 11월 JAERI 황미정

19Thermal Hydraulic Behavior of a Steam Generator Tube Rupture Accident with a Total Loss of The High Pressure Safety Injection

NUTHOS-6 2004년 10월 JNSANS 한석

- 203 -

제 2 련 분야에의 기여도

울진 3 4호기는 국내 최 의 표 원 으로 많은 험도 정보 활용 과제의 시범

상 호기로 선정되어 있다 따라서 본 연구를 통하여 개발된 PRiME-U34i와 련 기

술은 모든 표 원 상 험도 정보 활용의 기반 모델로 활용이 가능하다 본 연구

에서 개발한 PRiME-U34i는 2002년 9월에 체결된 KAERI-KINS 연구 력 정을

통하여 이미 KINS에서 규제검증모델의 기반모델로 사용하고 있다 한 연구소와 산업

체간의 기술 이 계약을 통하여 PRiME-U34i의 기 모델이 력연구원의 험도 정

보 활용 가동 검사 과제 한수원의 울진 3 4호기 기술지침서 개선 과제에 사용되고

있으며 향후 이들 기 모델이 PRiME-U34i 최종모델로 치될 것으로 상된다

아울러 본 과제를 수행하며 얻은 PSA 품질 평가 기술과 경험을 기반으로 이미

고리 3 4호기 PSA 품질 향상과제에서 PSA 품질 독립 평가 탁 과제를 받아 수행하

고 있으며 산업체에서 수행 인 정비 규정 기술 개발 과제에서는 본 과제에서 개발

한 문가 의견 추출 방법을 이용하여 련 문가 의견의 추출통합 작업을 수행하

다

에서 보듯이 본 과제를 통하여 개발된 PSA 모델 최 평가 기술 험도

리 기술 등은 이미 국내 험도 정보 활용과 련된 많은 분야에서 활발히 활용되고

있다

한 연구 성과의 확산을 하여 2002년 8월에는 한수원 본사에서 과제 설명회

를 가진 바가 있으며 2002년 5월에는 제7차 한일 PSA Workshop을 주 하여 한국

일본 국 등 국내외 110여명의 PSA 문가가 참석하는 등 성공 으로 국제 인

Workshop을 개최한 바가 있다 2003년 10월에는 제3차 PSA Workshop을 개최하여

국내 PSA 문가 100여명이 참여한 바 있으며 2002년 9월에는 험도 정보를 활용

한 물리 방호 련 한-IAEA Workshop을 공동 개최한 바가 있다

본 과제에서는 산업체를 상으로 한 1주간의 PSA 교육을 2003년도와 2004년

도에 걸쳐 한국원자력연구소에서 개최한 바 있으며 매년 국내에서 개최되고 있는 IAEA

- 204 -

험도 정보 활용 Workshop에도 강사진으로 참여하여 왔다 한 총 30여건의 국내외

산업체를 상으로 탁과제 수행 자문 세미나 교육 등을 수행하여 국내 산업체에

련 기술을 극 으로 이 하 다 주요 외 기술 이 내용이 아래 표에 정리되어

있다

2001년도에 수립된 제2차 원자력 진흥종합계획에서는 2006년까지 성능 기

험도 정보를 활용한 규제 제도의 도입과 PSA 기술의 고도화 종합 데이터베이스

체계 구축을 명시하고 있으며 2002년도에는 험도 정보 활용의 기반이 되는 정비 규

정의 도입이 원자력안 원회에서 결의되었다 한 2004년부터 한국원자력학회에서

작성 인 국가원자력기술지도(Nuclear Technology Roadmap)에서도 험도 정보 활

용 기술을 향후 원자력 안 분야에서 개발하여야 할 주요 략 제품기술 하나로 선

정하 다

이에 따라 험도 정보 활용 기술에 한 국내 수요는 더욱 늘어날 것으로 단되

며 본 연구에서 연구 개발된 PRiME-U34i 최 평가 기술 험도 정보 활용 체

제 등은 험도 정보 활용 가동 검사 험도 정보 활용 기술 지침서 개선 정

비 규정 등 다양한 험도 정보 활용 시 항상 요구되는 기반 요소 기술이므로 국내

에서 험도 정보 활용 련 업무 증가에 따라 본 연구에서 개발한 PSA 모델 평가

기술 활용 체제의 외 기여도가 더욱 증 될 것으로 단된다

- 205 -

이 기술내용 업체명 방법(용역자문수탁) 경비(기술료) 기간 비고

험도 기반 성능지표 국내 용 연구 KINS 수탁 50000천원 2002sim2004 장기 과제 탁

MR Weighting Factor Threshold 설정 KEPRI 수탁 19500천원 2003 산자부 과제

탁

울진 3 4호기 험도 평가용 모델 KAIST 기술 실시 2002

울진 3 4호기 험도 평가용 모델 KEPRI 기술 실시 2002sim 산업체 행정 처리

울진 3 4호기 험도 평가용 모델 KOPEC 기술 실시 2002sim 산업체 행정 처리

기술지침서 개정 련 KOPEC 자문 2002

정비규정 Delphi 방법의 가 치 설정 KERPI 자문 2004

MR APC RPC 설정 KEPRI 자문 2004630

험도 정보 활용 일반 한국가스공사 자문 2003515

정비규정 설명 국내 도입 방안 KINS 자문 2003612

정비규정 설명 국내 도입 방안 한수원 자문 20034

정비규정 로그램과 국내 정비규정 용 연구 KOPEC 자문 2003126

PSR에의 MR 용 KEPRI 자문 2002

PSA 개요 한기공 세미나 2003

정비 규정 일반 KEPRI 세미나 2002

정비 규정 일반 KOPEC 세미나 2003

정비 규정 일반 한기공 세미나 2003

DynaRM 데모 KINS 세미나 2004

정비규정 개요 국내 도입 방안 한수원 울진 2발 세미나 2003424sim

25

정비규정 개요 국내 도입 방안 과기부 세미나 200327

정비규정 개요 국내 도입 방안 KINS 세미나 200315

정비규정 지원 로그램 한수원 세미나 2002517

험도 정보 활용 일반 한수원 고리연수원 교육 2002 한수원 교육

로그램

험도 정보 활용 일반 한수원 고리연수원 교육 2003 한수원 교육

로그램

험도 정보 활용 일반 한수원 고리연수원 교육 2004 한수원 교육

로그램

험도 정보 활용 개요한수원 KEPRI 한기공

교육 2003 연구소 PSA 교육 로그램

험도 정보 활용 개요한수원 KEPRI 한기공

교육 2004 연구소 PSA 교육 로그램

험도 정보 활용 개요한수원 KEPRI 한기공

교육 2002 IAEA WS 강사

험도 정보 활용 개요한수원 KEPRI 한기공

교육 2003 IAEA WS 강사

험도 정보 활용 개요한수원 KEPRI 한기공

교육 2004 IAEA WS 강사

PSA 개요 산업안 공단 교육 2003

PSA 개요 산업안 공단 교육 2004

PSA 모델 검토 루마니아 SNN

IAEA Expert Mission 2003

- 206 -

제 5 장 연구개발결과의 활용계획

PSA 표 모델

- WOG(Westinghouse Owners Group)의 평가에 따르면 차등 품질 보증을

수행함으로써 호기 당 연간 25억 원 정도를 감하는 것으로 나타나고 있

다 이와 같이 험도 정보 활용을 통하여 원 의 안 성을 하하지 않으면

서도 많은 경제 이득을 얻을 수 있으나 이와 같은 험도 정보 활용을

해서는 일정 품질 수 이상을 갖는 PSA 모델의 개발이 필수 이다 본 연

구를 통하여 개발된 PRiME-U34i는 ASME PSA Standard I+ 등 의 품질

을 갖는 PSA 모델로 향후 국내 표 원 상 험도 정보 활용의 기반

모델로 사용될 수 있을 것으로 상된다

- 2002년 9월에 KAERI-KINS는 안 분야 연구 력 정을 체결한 바 있으며

이 정을 통하여 PRiME-U34i를 규제 검증 모델 개발을 한 기반 모델로 사

용하기로 합의하여 과제 기간 동안 지속 으로 연구 력을 수행하여 왔다

- 한 이미 연구소와 산업체간의 기술 이 계약을 통하여 PRiME-U34i의

기 모델이 력연구원의 험도 정보 활용 가동 검사 과제 한수원의

울진 3 4호기 기술 지침서 개선 과제에 사용되고 있으며 향후 이들 모델이

PRiME-U34i 최종 모델로 치될 것으로 상된다

최 험도 평가 기술

- 기존에는 보수 가정과 방법을 이용하여 험도를 평가하여 오던 분야에서도

험도 정보 활용 범 의 확 에 따라 좀 더 정확한 최 평가에 한 요구가

증 되고 있다

- 본 연구에서 개발한 기사건 빈도 평가 방법은 기존 PSA 방법에서 보수

으로 처리하던 기사건의 빈도 평가를 계통 상태에 따라 정확히 평가하는

기술로서 Risk Monitor에 사용되는 PSA 모델 구축에 필수 인 기술이다

- 207 -

따라서 본 연구의 결과물은 향후 국내 원 에 설치할 모든 Risk Monitor에

서 활용될 수 있을 것으로 기 된다

- 국내는 한 부지 내에 많은 호기의 원 이 가동하고 있음에 따라 기 등의 설

비들이 몇 호기에 걸쳐 공유되는 경우가 있으나 기존에는 이와 같은 공유 기

기나 계통의 향을 고려하지 않고 PSA를 단일 호기별로 수행함에 따라 개별

원 의 험도가 과소평가되는 경우가 있었다 한 미국 등에서 이제는 개별

원 의 험도가 아니라 부지(Site) 내 체 원 이 야기하는 험도에 한 우

려가 나오고 있으며 이에 따라 향후 부지 험도 평가가 요구될 것으로 상

된다 따라서 본 연구에서 개발한 공유 기기 계통의 향 평가 방법은 향후

산업체가 PSA를 수행 시 개별 원 험도의 정확한 평가를 가능하게 하여 주

며 한 향후 부지 험도 평가 시에도 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기

된다

- 본 연구를 통하여 PSA 분야의 오랜 과제 하나 던 1단계 PSA 정량화 불확

실성 문제를 해결하 다 이는 PSA 결과 신뢰성 향상에 매우 요한 기술로

본 과제에서 개발된 기술을 기반으로 KIRAPFT-REX 로그램에 개발 기술을

목하여 이제 PSA 정량화와 동시에 정량화에 따른 불확실성을 평가할 수 있

게 되었다

- 미국 NRC는 험도 정보 활용을 하여 2단계 PSA까지 수행하기를 요구하고

있다 그러나 재 2단계 PSA는 많은 상학 불확실성을 갖고 있으며 한

2단계 PSA 수행에 많은 재원을 필요로 하고 있다 본 연구를 통하여 개선된 2

단계 PSA 방법은 국내 산업체에서 험도 정보 활용을 하고자 할 때 2단계

PSA의 간편한 수행을 가능하게 해 것으로 기 되며 아울러 2단계 PSA 평

가 결과의 불확실성을 감소시킴으로써 불필요한 보수성을 이는 데에도 매우

유용하게 사용될 것으로 상된다 2단계 장기 연구 결과를 기반으로 3단계

장기 연구에서 12단계 PSA 통합 모델을 개발할 것이며 이 모델 역시 규제

검증 모델 개발을 한 기반 모델로 제공될 것으로 상된다

- 208 -

- 재까지 원 에서 발생하는 화재의 험도 평가는 매우 보수 으로 이루어져

왔다 이는 특히 화재의 성장 에 한 정확한 측이 어렵기 때문이었

다 따라서 본 연구를 통하여 개발한 화재의 성장 평가 코드를 사용한

화재 험도 방법은 향후 국내 원 의 화재 험도 평가 시 보수성을 크게 감

소시킬 수 있을 것으로 기 된다

- 에서 기술한 여러 최 험도 평가 기술들은 향후 모든 험도 평가에 있

어 불확실성이 감소된 최 험도 평가를 가능하게 해 으로써 험도 정

보에 기반한 규제 운 의 합리화에 범 하게 사용될 것으로 단된다

험도 리 기반 기술

- 험도 정보 활용 기술은 (1) 정확한 험도의 평가를 한 평가 기술과 (2)

험도 평가 결과를 어떻게 활용하는가하는 험도 정보 운용 기술로 이루

어진다 험도 정보 운용 기술의 가장 기반이 되는 기술은 험도 평가 결과

를 이용하여 원 의 안 에 요한 SSC를 선정하고 그 순 를 결정하는 방

법이다

- 원 의 안 에 요한 SSC를 선정하고 그 순 를 결정하기 해서는 기기나

계통의 요도를 평가하여야 하나 기존의 PSA에서는 기기의 개별 고장 모드

별로 요도가 평가되기 때문에 이로부터 기기나 계통 수 의 요도를 평가하

는 데 문제가 있어 왔다 따라서 험도 정보를 정확히 사용하기 해서는 기

기나 계통 수 의 요도를 평가하는 이론 방법을 개발할 필요가 제기되어

왔다 이는 SSC 순 결정에 가장 기본 인 기술로 향후 모든 험도 정보 활

용에서 많이 활용될 것으로 기 되고 있다 본 연구를 통하여 선진국에서도 문

제가 되어 왔던 계통 수 의 요도 평가 공통 원인 고장을 포함하는 경우의

요도 평가를 할 수 있는 새로운 척도를 개발하 다 이는 향후 국내외 험

도 정보 활용에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 단된다

- 한 선진국에서는 PSA 모델에 포함되지 않는 기기나 계통의 요도를 평가하

- 209 -

기 하여서 주로 련 문가들로 구성된 회의를 통하여 요도를 평가하는 방

식을 사용하여 왔다 그러나 이 방식은 회의에 참여하는 문가의 자질 회의의

진행 방식 등에 따라 다른 결론이 나올 수 있다는 문제 을 갖고 있었다 따라

서 본 연구에서 요도 평가 문가 회의를 해 개발한 표 화된 요도 결정

방법은 문가의 의견 수렴에 있어 일 성을 제공할 수 있는 매우 요한 기술

이다 본 연구에서 개발된 기술을 근거로 이미 산업체에서 수행 인 정비규정

과제에서 수탁을 받아 문가 의견수렴 업무를 수행하고 있으며 향후 다른

험도 정보 활용에서도 많이 사용될 것으로 상된다

- 210 -

제 6 장 연구개발과정에서 수집한 과학기술정보

제 1 국외 정보

[ASME02] ASME Standard for Probabilistic Risk Assessment for Nuclear Power

Plant Applications ASME RA-S-2002 2002

[AY01] Ayyub Bilal M Elicitation of Expert Opinions for Uncertainty and Risks

CRC Press 2001

[AY03a] KIAhn JEYang JJHa ldquoGuidance for the Explicit Treatment of Model

Uncertainties in the Presence of Aleatory and Epistemic Parameter

Uncertaintiesrdquo International Conference on Nuclear Engineering

(ICONE-11) Tokyo Japan April 20sim23 2003

[AY03b] KIAhn JEYang JJHa ldquoOn the Balanced Use between Formally

Structured and Simplified Approaches for Reflecting Subjective Judgments

of Expertsrdquo International Congress on Advanced Nuclear Power Plant

(ICAPP 03) Cordoba Spain May 4sim7 2003

[AY04a] KIAhn JEYang ldquoOn the Plant-specific Impact of Different

Pressurization Rates in the Estimation of Containment Failure Mode

Probabilitiesrdquo Reliability Engineering and System Safety Vol84(2)

pp129sim139 2004

[AY04b] KIAhn JEYang JJHa ldquoThe Influence of Dynamic Pressures in the

Estimation of Large Early Release Frequency (LERF)rdquo International

Congress on Advanced Nuclear Power Plant (ICAPP 04) Pittsburgh USA

June 13sim17 2004

[AY05] KIAhn JEYang ldquoFormulation of a Single Operational Model for Risk-

- 211 -

informed Applications from the Decoupled Level 1 and 2 PSA Modelsrdquo

International Topical Meeting on Probabilistic Safety Analysis (PSA lsquo05)

San Francisco CA US 11sim15 September 2005

[DR01] Y Dutuit A Rauzy Efficient algorithms to assess component and gate

importance in fault tree analysis Reliability Engineering and System

Safety Vol 72 2001

[EPRI91] Ho V Chien S and Apostolakis GE UCLA School of Engineering and

Applied Science COMPBRN IIIe An Interactive Computer Program Code

for Fire Risk Analysis EPRI Report TR-7282 May 1991

[EPRI92] Professional Loss Control Inc Fire-Induced Vulnerability Evaluation

(FIVE) EPRI TR-100370 1992

[EPRI95] EPRI Fire PRA Implementation Guide Electric Power Research Institute

TR-105928 December 1995

[HA03] Seok-Jung Han Ho-Gon Lim amp Joon-Eon Yang Thermal hydraulic

analysis of aggressive secondary cooldown in a small break loss of

coolant accident with a total loss of high pressure safety injection The

10th International Topical Meeting on Nuclear Reactor Thermal

Hydraulics (NURETH-10) Seoul Korea October 5sim9 2003

[HA04] Seok-Jung Han amp Joon-Eon Yang Thermal hydraulic behavior of a steam

generator tube rupture accident with a total loss of the high pressure

safety injection The 6th International Conference on Nuclear Thermal

Hydraulics Operations and Safety (NUTHOS-6) Nara Japan October

4sim8 2004

[HW05] M Hwang ldquoA Study on an Expert Elicitation for the Risk-Informed

- 212 -

Regulations and Applications Using the Delphi Processrdquo Japan amp Korea

Joint Workshop on PSA 2005

[JH04a] WS Jung SH Han JJ Ha A Fast BDD Algorithm for Large Coherent

Fault Trees Analysis Reliability Engineering and System Safety Vol 83

pp 369sim374 2004

[JH04b] WS Jung SH Han JJ Ha Development of an Efficient BDD Algorithm

to Solve Large Fault Trees Proceedings of the 7th International

Conference on Probabilistic Safety Assessment and Management June

Berlin Germany 2004

[JY03] WS Jung JE Yang and JJ Ha A new method to evaluate alternate AC

power source effects in multi-unit nuclear power plants Reliability

Engineering and System Safety Vol 82 pp 165sim172 2003

[JY04] WS Jung JE Yang and JJ Ha An Approach to Estimate SBO Risks in

Multi-unit Nuclear Power Plants with a Shared Alternate AC Power

Source PSAM7 Berlin June 12sim19 2004

[JY05] WS Jung JE Yang JJ Ha ldquoDevelopment of Measures to Estimate

Truncation Error in Fault Tree Analysisrdquo Reliability Engineering amp

System Safety 2005 (인쇄 )

[KA04] Kang et al Improving the PSA Quality in the Human Reliability Analysis

of Pre-Accident Human Errors CNS Canadian Nuclear Societys 25th

Annual Conference Toronto 2004

[KE92] DI Kelly et al Assessment of ISLOCA Risk-Methodology and

Application to Combustion Engineering Plant NUREGCR-5745

EGG-2650 April 1992

- 213 -

[KH03] Kilyoo Kim MJ Hwang DI Kang ldquoA Study of Expected RAW Importance

Measurerdquo ESREL03 2003

[KK05] Kilyoo Kim DI Kang JE Yang ldquoOn the Use of the Balancing Method for

Calculating Component RAW involving CCFs in SSC Categorizationrdquo

Reliability Engineering amp System Safety Vol 87(2) 2005

[MA96] S Martorell etal ldquoSafety-related equipment prioritization for reliability

centered maintenance purposes based on a plant specific level 1 PSA

Reliability Engineering amp System Safety Vol 52 1996

[NEI00a] NEI Industry Guideline for Risk-Informed Categorization and Treatment

of Structures Systems and Components NEI-00-04 Draft March 2000

[NEI00b] NEI Probabilistic Risk Assessment Peer Review Process Guidance

Risk-based Applications Task Force 2000

[NEI02] NEI PRA Peer Review Process Guidance NEI-00-02 Aug 2002

[NEI03] NEI 10 CFR 5069 SSC Categorization Guideline NEI-00-04

(Draft-Revision D) May 2003

[NIST03] NISTIR 6784 Fire Dynamic Simulator (Version 4) - Users Guide NIST

2003

[NIST92] A Users Guide for CFAST Version16 Building and Fire Research

Laboratory National Institute of Standards and Technology December

1992

[NRC02a] USNRC Risk-Informed Categorization and Treatment of SSCs for

Nuclear Power Reactors 10CFR5069 2002

[NRC02b] USNRC Official Transcript of Proceedings of ACRS Reliability and

- 214 -

Probabilistic Risk Assessment Subcommittee 2002

[NRC03] USNRC Handbook of Parameter Estimation for Probabilistic Risk

Assessment NUREGCR-6823 2003

[NRC04] USNRC Supporting Guidance for Implementation of IMC 0609 Appendix

F-Fire Protection Significance Determination Process (SDP) U S NRC

2004

[NRC90] USNRC Eliciting and Analyzing Expert Judgment NUREGCR-5424

1990

[NRC93] USNRC Procedures for Analysis Common Cause Failures in Safety

Analysis NUREGCR-5801 April 1993

[NRC97] USNRC Reliability Study System Studies AuxiliaryEmergency

Feedwater System 1987sim1995 NUREGCR-5500 Vol 1 USNRC 1997

[NRC98a] USNRC Common-Cause Failure Parameter Estimations

NUREGCR-5497 INELEXT-97-01328 1998

[NRC98b] USNRC An Approach for Using PRA in Risk-Informed Decisions on

Plant Specific Changes to the Licensing Basis Plant Specific RG 1174

NRC 1998

[NRC98c] USNRC Guidelines on Modeling Common-Cause Failures in

Probabilistic Risk Assessment NUREGCR-5485 November 1998

[NRC98d] USNRC An Approach for Plant-Specific Risk-Informed

Decision-making Technical Specifications Regulatory Guide 1177

NRC 1998

[NRC98e] USNRC Options for Risk-Informed Revisions to 10 CFR Part 50 -

- 215 -

Domestic Licensing of Production and Utilization Facilities

SECY-98-300 1998

[NRC98f] USNRC An Approach for Plant-Specific Risk-Informed

Decision-making Graded Quality Assurance Regulatory Guide 1176

1998

[NRC98g] USNRC Procedures for Treating Common Cause Failures in Safety and

Reliability Studies Procedural Framework and Examples

NUREGCR-4780 EPRI NP-5613 Vol1 January 1998

[NRC99] USNRC Rates of Initiating Events at US Nuclear Power Plants 1987sim

1995 NUREGCR-5750 (INEELEXT-98-00401) Feb 1999

[PA03] CK Park ldquoA PSA-based Vital Area Identification Methodology

Developmentrdquo Reliability Engineering amp System Safety Vol 82 No 2

2003

[PA51] S Payne The Art of Asking Questions Princeton University Press 1951

[ST01] South Texas Plants STP Nuclear Operating Company Exemption

Requests Proof-of-Concept for Risk-Informing 10 CFR Part 50 Option2

2001

[WHC96] Fire Protection Guide for Waste Drum Storage Array

WHC-SD-SQA-ANAL-501 September 1996

[WO01] WOG(Westinghouse Owners Group) Common Cause Failure Analysis

Improvements Project 2001

- 216 -

제 2 국내 정보

[강 01] 강 일 외 험도 정보를 이용한 울진 3 4호기의 허용정지시간 변경

KAERITR-17722001 2001

[강 03] 강 일 외 ldquo표 원 확률론 안 성 평가의 인간신뢰도분석 평가rdquo

산업안 학회지 18권 2호 2003

[강 04a] 강 일 외 계통모델링 지침 사고 인 오류 KAERITR-26792004 2004

[강 05a] 강 일 외 표 원 PSA에서의 사고 인 오류 악과 정량화

KAERITR-29492005 2005

[강 05b] 강 일 외 표 원 PSA에서의 사고 후 인 오류 인간신뢰도분석

KAERITR-29502005

[강 05c] 강 일 허용정지시간 변경에 한 험도 평가

U34-1FI-MM-SA-1-R0-2005 2005

[강 05d] 강 일 외 수동밸 인 오류 모델링 U34-F1-MM-HR-2-R1-2005 2005

[강 05e] 강 일 외 교정작업 인 오류 모델링 U34-F1-MM-HR-3-R1-2005 2005

[강 05f] 강 일 사고 인 오류 정량화 U34-1FI-MM-HR-4-R1-2005 2005

[강 05g] 강 일 사고후 인 오류 상세 정량화 계산서

U34-1FI-MM-HR-5-R0-2005 2005

[강 05h] 강 일 사고 후 인 오류 종속성 상세 평가 계산서

U34-1F1-MM-HR-6-R0-2005 2005

[김길03a] 김길유 외 험도 정보 활용 원 규제 응용을 한 요도 척도 연구

KAERITR-24322003 2003

- 217 -

[김길03b] 김길유 외 ldquo기기 험달성가치 계산시 공통원인고장 처리 방법 연구rdquo

추계원자력학술발표회 한국원자력학회 2003

[김길04] 김길유 외 울진 3 4호기 주요 기사건 보완 연구 춘계원자력학술발표회

한국원자력학회 2004

[김길05a] 김길유 외 울진 3 4호기 두 계통 Option2 시범 용 연구 -

고압안 주입계통 기기냉각 해수계통 KAERITR-29562005 2005

[김길05b] 김길유 외 울진 3 4호기 PSA의 기사건 빈도 보완 연구

KAERITR-29572005 2005

[김양05a] 김길유 양 언 외 ASME PSA Standard 기반 국내 표 원 PSA 모델 검토

2005

[김양05b] 김길유 양 언 외 NEI Peer Review Process Guidance 기반 국내 표 원

PSA 모델 검토 2005

[박장01] 박진균 장승철 Bayesian 분석용 BURD 소 트웨어 개발

Memo-ART-2001-024 한국원자력연구소 종합안 평가부 내부 기술 메모

2001

[방정99] 방 석 정재원 설 원 한국 표 형 원 의 LOCA 후 장기냉각성능 검증 계산

한국원자력안 기술원 KINSAR-665 1999

[안 96] 안 일 외 CONPAS 10 Code Package 사용자 설명서 KAERITR-65196

한국원자력연구소 1996

[안김02] 안 일 김동하 양 언 Level 2 PSA 불확실성 분석방법론 수행 차

KAERITR-215102 2002

[안김04] 안 일 김시달 양 언 1단계 2단계 PSA 모델의 통합방안에 한 연구

KAERITR-27572004 2004

- 218 -

[안양03a] KIAhn JEYang The Explicit Treatment of Model Uncertainties in the

Presence of Aleatory and Epistemic Parameter Uncertainties in Risk and

Reliability Analysis Journal of the Korean Nuclear Society Vol35(1)

pp64sim79 2003

[안양03b] KIAhn JEYang JJHa ldquoOn the Balanced Blending of Formally

Structured and Simplified Approaches for Utilizing Judgments of Experts

in the Assessment of Uncertain Issuesrdquo Journal of the Korean Nuclear

Society Vol35(4) pp318sim335 2003

[안양03c] KIAhn JEYang JJHa ldquoThe Plant-specific Impact of Different

Pressurization Rates in the Probabilistic Estimation of Containment

Failure Modesrdquo Journal of the Korean Nuclear Society Vol35(2)

pp154sim164 2003

[안양04] KIAhn JEYang JJHa ldquoA Formal Guidance for Handling Different

Uncertainty Sources Employed in the Level 2 PSArdquo Journal of the Korean

Nuclear Society Vol36(1) 2004

[양 03a] 양 언 외 ASME PSA Standard 기반 국내 표 원 PSA 모델 검토 Rev 0

KAERITR-25092003 2003

[양 03b] 양 언 외 NEI Peer Review Process Guidance 기반 국내 표 원 PSA

모델 검토 Rev 0 KAERITR-25102003 2003

[양 04a] 양 언 Local Control Panel 모델 기본 지침

U34-1FI-MM-FT-002-R0-2004 2004

[양 04b] 양 언 결합 고장수목 U34-1FI-MM-FT-013-R0-2004 2004

[이상03] 이 상일 ATWS Analysis for UCN 5 amp 6 제 1회 원자력 안 해석 심포지움

2003 6 26sim27 천 한화콘도 2003

- 219 -

[이상04] 이 상일 ATWS Analysis for SKN 5 amp 6 제 2회 원자력 안 해석 심포지움

2004 6 24sim25 천 한화콘도 2004

[이양04] 이윤환 양 언 김종훈 화재모델 CFAST를 이용한 원 화재구역의 CCDP

평가 한국화재소방학회지 Vol 18 No 4 pp 64sim71 2004

[이원02] 이원재 외 24인 최 열수력계통분석코드개발 원자력 열수력 실증실험

평가기술 개발 KAERIRR-22352001 한국원자력연구소 과학기술부 2002

[이윤04a] 이윤환 계통 모델링 지침 고장수목 KAERITR-26772004

[이윤04b] 이윤환 화재모델링 코드의 특성 분석 KAERIAR-699200 2004

[이윤04c] 이윤환 Interlock 모델링 U34-1FI-MM-FT-007-R0-2004 2004

[이윤04d] 이윤환 계통 이름 계통 약어 U34-1FI-MM-FT-006-R0-2004 2004

[이윤04e] 이윤환 ASME SY-A13A14 검토 근거

U34-1FI-MM-FT-012-R0-2004 2004

[이윤05a] 이윤환 화재모델 CFAST를 이용한 원 화재구역의 화재 안 성 평가

KAERITR-29192005 2005

[이윤05b] 이윤환 ESFAS-ARC amp PCS 모델링 지침서 KAERITR-29202005 2005

[이철03] 이철신 국내 MSLB 안 해석 황과 경험 내부세미나 자료 한국 력기술

안 해석처 2003

[임태97] Lim T PSA 수행용 기기 독립고장 자료 공통원인고장 자료 분석

KAERICM-16496 1997

[정강05] 정원 강 일 원자력발 소 인간신뢰도분석 표 방법 ( 출력 PSA) 개발

KAERITR-29612005 2005

- 220 -

[정양03] 정우식 양 언 다 호기 원 에서 공유 체교류 원 향 평가 방법 개발

KAERITR-2555 2003

[정양04a] WS Jung JE Yang JJ Ha Development of Measures for the

Truncation Uncertainty in Fault Tree Analysis ldquoProceedings of the

Korean Nuclear Society Spring Meeting Korea Gyeongju Korea May

2004

[정양04b] 정우식 양 언 원자력발 소의 확률론 안 성평가시 고장수목분석 정량화

불확실성 KAERITR-2820 2004

[정우04a] 정우식 LOCCW 기사건 고장수목 작성 정량화 방법 U34-1FI-MM-IE-

R0-003 2004

[정우04b] 정우식 FTREX 기본 내용 사용법 U34-1FI-MM-QU-004-R0-2004

2004

[정원03] 정원 외 확률론 안 성평가(PSA) 수행 차서- 1단계 출력

내부사건분석 한국원자력연구소 KAERITR-25482003 2003

[한상04] 한상훈 Alternating System에서의 OOS 모델 방법

U34-1FI-MM-FT-004-R0-2004 2004

[한상93] 한상훈 외 KAERI Integrated Reliablity Analysis Code Package (KIRAP)

Relaease 20 Users Manual KAERITR-36193 KAERI 1993

[한석04a] 한석 CST 가용 시간 평가 U34-1FI-MM-SC-001-R0-2004 2004

[한석04b] 한석 LSSB 최신 검토 결과 U34-1FI-MM-SC-002-R0-2004 2004

[한석04c] 한석 MTC 최신 검토 결과 U34-1FI-MM-SC-003-R0-2004 2004

[한석04d] 한석 소형 LOCA시 RWT 재장 수 가용시간에 따른 재순환 운 개시

- 221 -

시간 평가 근거 U34-1FI-MM-SC-004-R0-2004 2004

[한석04e] 한석 LOCA 사고 유형 분류 U34-1FI-MM-AS-001-R0-2004 2004

[한석04f] 한석 MTC 민감도 분석 U34-1FI-MM-SA-002-R0-2004 2004

[한석04g] 한석 MFLB 민감도 분석 U34-1FI-MM-SA-003-R0-2004 2004

[한석04h] 한석 MSLB 민감도 분석 U34-1FI-MM-SA-004-R0-2004 2004

[한석04i] 한석 SGTR 격리에 따른 민감도 분석 U34-1FI-MM-SA-005-R0-2004

2004

[한석04j] 한석 소형 LOCA HPR 임무시간에 따른 민감도 분석

U34-1FI-MM-SA-006-R0-2004 2004

[한수00a] 한국수력원자력주식회사 공학 안 설비 작동계통 부계 기 기능시험(상온

정지 )ldquo 정기-계-16 2000

[한수00b] 한국수력원자력주식회사 공학 안 설비 작동계통 부계 기 기능시험(운

) 정기-계-17 2000

[한양03] 한석 양 언 고압안 주입 완 상실을 동반한

증기발생기 열 단사고시 PSA 성공기 2003추계학술발표회

한국원자력학회 2003

[한양04a] 한석 양 언 PSA 사고경 분석을 한 LOCA 사고군 최 열수력 분석

제 2 회 원자력안 해석심포지움 천 2004 6

[한양04b] 한석 양 언 ldquoA Re-estimation of the Accident Sequence of the LOCA

Groups for the PSA Model of the KSNPrdquo Korea Atomic Energy Research

Institute 2004 추계원자력학술발표회 한국원자력학회 2004

[한양04c] 한석 양 언 고압안 주입 완 상실을 동반한 증기발생기 열 단

- 222 -

사고에 한 열수력 분석 KAERITR-27312004 한국원자력연구소 2004

[한임03a] 한석 임호곤 양 언 ldquo고압안 주입 완 상실을 동반한 소형 단

냉각재상실사고시 속감압운 에 한 열수력 분석rdquo 2003

춘계원자력학술발표회 한국원자력학회 2003

[한임03b] 한석 임호곤 양 언 고압안 주입 완 상실을 동반한 소형 단

냉각재상실사고시 속감압운 에 한 열수력 분석 KAERITR-24452002

한국원자력연구소 2003

[한 02] 한국 력공사 울진 3 4호기 비상운 차서 Rev 4 amp 일부 5 2002

[한 96] 한국 력공사 울진 3 4호기 최종안 성 분석 보고서 1515 1528

부록15A 15장 63 1996

[한 97] 한국 력공사 Ulchin Units 3 4 Final Probabilistic Safety Assessment

Report 1997

[황미04a] 황미정 계통 모델링 지침 공통원인고장(Rev 0) KAERITR-26782004

2004

[황미04b] 황미정 계통 모델링 지침 공통원인고장 KAERITR-26782004

[황미04c] 황미정 CCF Factor 선정 방안 U34-1FI-MM-CC-002-R1-2004 2004

[황미05a] 황미정 험도 정보 SSCs 안 등 분류를 한 문가 의견 추출 방법 개발

KAERITR-29112005 2005

[황미05b] 황미정 Delphi 방법을 이용한 문가 의견 취합 차서 차등 품질

보증(GQA)용 KAERITR-29122005 2005

[황미05c] 황미정 계통 모델링 지침 공통원인고장(Rev 1) KAERITR-29162005

2005

- 223 -

[황한03] 황미정 한상훈 공통원인고장 분석 지침 KAERITR-24442003 2003

[SN-AFWS] 강 일 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Auxiliary Feedwater System U34-1FI-SN-AFWS-R0-2004 2004

[SN-CCWS] 황미정 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Component Cooling Water System U34-1FI-SN-CCWS-R0-2004 2004

[SN-CSS] 황미정 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Containment Spray System U34-1FI-SN-CSS-R0-2004 2004

[SN-CVCS] 정원 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Chemical

amp Volume Control System U34-1FI-SN-CVCS-R0-2004 2004

[SN-ECWS] 한상훈 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Essential Chilled Water System U34-1FI-SN-ECWS-R0-2004 2004

[SN-EPS] 박진희 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Electrical

Power System U34-1FI-SN-EPS-R1-2004 2004

[SN-HPSI] 이윤환 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 High

Pressure Safety Injection System U34-1FI-SN-HPSI-R0-2004 2004

[SN-HVAC] 한상훈 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Heating

Ventilation and Air Conditioning System U34-1FI-SN-HVAC-R0-2004

2004

[SN-IAS] 김길유 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Instrument

Air System U34-1FI-SN-IAS-R0-2004 2004

[SN-LPSI] 황미정 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Low

Pressure Safety Injection System U34-1FI-SN-LPSI-R0-2004 2004

- 224 -

[SN-MFWS] 최선 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Main

Feedwater System U34-1FI-SN-MFWS-R0-2004 2004

[SN-MSS] 강 일 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Main

Steam System U34-1FI-SN-MSS-R0-2004 2004

[SN-RCGVS] 김승환 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Reactor Coolant Gas Vent System U34-1FI-SN-RCGVS-R0-2004 2004

[SN-SDCS] 황미정 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Shutdown Cooling System U34-1FI-SN-SDCS-R0-2004 2004

[SN-SDS] 김길유 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Safety

Depressurization System U34-1FI-SN-SDS-R0-2004 2004

[SN-SGBDS] 양 언 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Steam

Generator Blowdown System U34-1FI-SN-SGBDS-R0-2004 2004

[SN-SIT] 김길유 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Safety

Injection Tanks U34-1FI-SN-SIT-R0-2004 2004

[SN-SWS] 황미정 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Essential

Service Water System U34-1FI-SN-SWS-R0-2004 2004

서 지 정 보 양 식

수행기 보고서번호 탁기 보고서번호 표 보고서번호 INIS 주제코드

KAERIRR-2496200

4

제목 부제 험도 정보 활용 기반 기술 개발

연구책임자 부서명 양 언 종합안 평가부

연 구 자 부 서 명강 일 김길유 안 일 이윤환 정우식 한석 황미정 김승환

김시달 박진희 박창규 임호곤 장승철 정 섭 정원 최선

한상훈 하재주 (종합안 평가부)

출 지 발행기 한국원자력연구소 발행년 20053

페 이 지 p 224 도 표 있음( O ) 없음( ) 크 기 21x297Cm

참고사항

공개여부 공개( O ) 비공개( ) 보고서종류 RR

비 여부 외비 ( ) __ 비

연구 탁기 계약 번호

록 (15-20 내외)본 연구의 목 은 종합 험도 정보 활용을 통하여 원 의 안

에 실제 이 되는 요소에 하여서는 좀 더 강화된 안

조치를 취하며 반면에 원 의 안 에 실제 향을 미치지 않는 요소들에 하여서는 투

자 재원을 감함으로써 원 의 안 성과 경제성을 동시에 향상시킬 수 있는 험도 정

보 활용 기반 기술을 개발하는 것이다 이를 하여 본 연구에서는 (1) ASME PSA

Standard I+ 등 을 만족하는 울진 3 4호기 내부사건 1단계 PSA 표 모델

(PRiME-U34i) 개발 (2) 최 험도 평가 기술 개발(계통 배열 변화 반 기사건 빈

도 평가 방법 개발 PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법 개발 공유 계통을 고려한 다

호기 부지 종합 험도 평가 기술 개발 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발 화재 분

석 코드에 기반을 둔 표 원 화재 험도 평가) (3) 험도 리 기반 기술 개발

(계통 수 요도 척도 개발 문가 의견 추출 표 방법 개발 구조계통기기 순

결정 체제 구축 시범 용)을 수행하 다 본 연구의 성과는 험도 정보 활용 규제

를 한 규제 검증용 PSA 모델의 기반 모델로 활용이 가능하며 한 산업체 험도 정

보 활용 과제에서 험도 평가용 모델 구조 계통 기기 순 결정 체제로 활용이 가

능하다

주제명키워드

(10단어내외)

확률론 안 성 평가 최 험도 평가 기술 험도 정보 활

용 PSA 표 모델 PSA품질

BIBLIOGRAPHIC INFORMATION SHEET

Performing Org

Report No

Sponsoring Org

Report No Standard Report No INIS Subject Code

KAERIRR-2496200

4

Title Subtitle Development of Risk-Informed Application Technology

Project Manager

and Department Yang Joon-Eon (Integrated Safety Assessment Team)

Researcher and

Department

DI Kang KYKim KIAhn YH Lee WS Jeong SJ Han

MJHwang SH Kim SD Kim JH Park CK Park HG

Lim SC Jang KS Jeong WD Jung SY Choi SH Han

JJ Ha (Integrated Safety Assessment Division)

Publication

Place

Daejeon Publisher KAERI Publication

Date20053

Page p 224 Ill amp Tab Yes( O ) No ( ) Size 21x297C

m

Note

Open Open(O) Closed( )

Report Type RRClassified

Restricted( )___Class

Document

S p o n s o r i n g

Org Contract No

Abstract (15-20

Lines)

This project aims at developing a risk-informed application

technology to enhance the safety and economy of nuclear

power plant altogether For this the PSA standard model is

developed which meets the ASME PSA Standard Capability Category I+ In

addition to reduce the uncertainty of PSA several new PSA technologies are

developed A methodology is developed to quantify the fault trees of initiating

events and mitigation systems simultaneously and a new measure is developed

to judge the convergency of PSA results A new frame is proposed to combine

the Level 1 and 2 PSA models into a unified PSA model The fire risk is

re-assessed using a fire analysis computer code To develope a risk-informed

decision making framework a new method to derive the importances of systems

with common cause events is proposed And it is proposed that a framework for

eliciting and combining the experts opinions consistently The research results

can be used in the regulatory body and the industry projects for risk-informed

applications

Subject Keywords

(About 10 words)

Probabilistic Safety Assessment Best-estimate Risk

Assessment Risk-informed Application PSA Quality

주 의

1 이 보고서는 과학기술부에서 시행한 원자력연구개발사업의 연구

보고서입니다

2 이 보고서 내용을 발표할 때에는 반드시 과학기술부에서 시행한

원자력연구개발사업의 연구결과임을 밝 야 합니다

3 국가 과학기술 기 유지에 필요한 내용은 외 으로 발표 는

공개 하여서는 아니됩니다

• 표제지
• 제출문
• 최종연구보고서 초록
• 요약문
• SUMMARY
• CONTENTS
• 목차
• 표목차
• 그림목차
• 제 1 장 연구개발과제의 개요
• • 제 1 절 연구배경 및 필요성
  • 제 2 절 연구개발의 목적 및 내용
  • • 제 2 장 국내외 기술 개발 현황
    • 제 3 장 연구개발 수행 내용 및 결과
    • • 제 1 절 1단계 PSA 표준 모델 개발
      • • 1 개요
        • 2 울진 3 4호기 PSA 모델 품질 평가
        • 3 초기사건 빈도 재평가
        • 4 사건수목 개선
        • 5 고장수목 개선
        • 6 인간 신뢰도 평가
        • 7 공통 원인 고장 평가
        • • 제 2 절 최적 위험도 평가 기술 개발
          • • 1 초기사건 PSA 기술 개발
            • 2 PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법 개발
            • 3 공유 계통을 고려한 다중 호기 부지 종합 위험도 평가
            • 4 2단계 PSA 기술 개발
            • 5 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발
            • 6 화재분석코드에 기반한 표준원전 화재 위험도 평가
            • • 제 3 절 위험도 관리 기반 기술 개발
              • • 1 계통 수준 중요도 척도 개발
                • 2 전문가 의견 추출 표준 방법 개발
                • 3 구조 계통 및 기기 순위 결정 체제 구축
                • 4 구조 계통 및 기기 순위 결정 체제 시범 적용
                • 5 표준원전 PSA 표준 모델을 이용한 허용 정지시간 연장 재평가
                • • 제 4 장 연구개발 목표 달성도 및 관련 분야에의 기여도
                  • • 제 1 절 연구개발 목표 달성도
                    • • 1 위험도 정보 활용을 위한 PSA 표준 모델 개발
                      • 2 최적 위험도 평가 기술 개발
                      • 3 위험도 관리 기반 기술 개발
                      • • 제 2 절 관련 분야에의 기여도
                        • • 제 5 장 연구개발결과의 활용계획
                          • 제 6 장 연구개발과정에서 수집한 과학기술정보
                          • • 제 1 절 국외 정보
                            • 제 2 절 국내 정보
                            • • 서지정보양식
                              • BIBLIOGRAPHIC INFORMATION SHEET

제 출 문

과 학 기 술 부 장 귀하

본 보고서를 ldquo원자력 험도 리 기술 개발rdquo 과제(세부과제 ldquo 험도 정보

활용 기반 기술 개발rdquo)의 최종보고서로 제출합니다

2005 3 1

연구기 명 한국원자력연구소

연구책임자 양 언

연 구 원 강 일 김길유 안 일

이윤환 정우식 한석

황미정 김승환 김시달

박진희 박창규 임호곤

장승철 정 섭 정원

최선 한상훈 하재주

최종연구보고서 록985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138과제 리번호

해당단계연구기 한국원자력연구소 단계구분 23

연구사업명 사 업 명 원자력연구개발 장기계획사업

세부 사업명

연구과제명 과제명 원자력 험도 리기술개발

세부과제명 험도 정보 활용 기반 기술 개발

연구기 명(연구책임자)

한국원자력연구소

(양 언)

해당단계연구인력

내부 2074 MY연구비

정부 2133000 천원

외부 0 MY 민간 0 천원

계 2074 MY 계 2133000 천원

탁연구 연구기 연구책임자

국제공동연구 상 국명 상 국연구기 명 참여기업

색 인 어(각5개이상)

한 확률론 안 성 평가 최 험도 평가 기술 험도 정보 활용 PSA 표 모델 PSA 품질

어 Probabilistic Safety Assessment Best-estimate Risk Assessment Risk-informed Application PSA Standard Model PSA Quality

요약(연구결과를 심으로 개조식 500자 이내) 면수

1 연구개발목표 내용

∙ 험도 정보 활용에 사용 가능한 품질을 갖는 1단계 PSA 표 모델 개발 ∙기존 PSA 방법의 보수성 감을 한 최 험도 평가 기술 개발 ∙ 험도 정보 활용 의사 결정을 한 체계 험도 리 기반 기술 개발

2 연구결과

∙ 험도 정보 활용을 한 PSA 표 모델 개발 - 표 원 PSA 모델 등 평가 품질 개선 방안 도출 - ASME PSA Standard I+ 등 수 PSA 표 모델(PRiME-U34i) 개발 ∙최 험도 평가 기술 개발 - 1단계 PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법 개발 - 공유 계통을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가 방법 개발 - 12단계 PSA 시범 통합 모델 불확실성 평가 방법 개발 - 화재 분석 코드에 기반한 표 원 화재 험도 평가 수행 ∙ 험도 리 기반 기술 개발 - 험도 기반 구조 계통 기기 순 결정 체제 구축 시범 용 수행

3 기 효과 활용방안∙ 험도 정보 활용 규제를 한 규제 검증용 PSA 모델의 기반 모델로 활용 ∙PSA 모델 구조 계통 기기 순 결정 체제는 산업체 험도 정보 활용 과제에 활용

- i -

요 약 문

Ⅰ 제 목

험도 정보 활용 기반 기술 개발

Ⅱ 연구개발의 목 필요성

험도 정보 활용(Risk-informed Application RIA) 기술은 기존의 결정론 안

성 분석에 더하여 확률론 안 성 평가(Probabilistic Safety Assessment PSA)

장의 운 경험 등을 통하여 도출되는 원 의 정량 험도 정보를 활용하

여 원 의 안 성에 큰 을 미치는 요인들을 악하고 이에 한 효율

처 방안을 도출하여 원 의 안 성을 종합 으로 확보하고자 하는 방안이다

이와 같은 종합 험도 정보 활용을 통하여 원 의 안 에 실제 이 되는

요소에 하여서는 좀 더 강화된 안 조치를 취하며 반면에 원 의 안 에 실

제 향이 은 요소들에 하여서는 투자 재원을 감할 수 있다 따라서 이를

통하여 원 의 안 성과 경제성을 동시에 향상시킬 수 있다

재 미국 등 선진국에서는 이미 원 의 규제 설계 운 등 여러 분야에서

험도 정보를 주요 의사 결정 수단으로 활용하고 있으며 국내의 원자력 산업계

에서도 재 이의 도입을 활발히 추진하고 있는 상황이다

2001년도에 수립된 제2차 원자력 진흥종합계획에서도 험도 정보 활용의 요

성을 인식하여 2006년까지 성능 기 험도 정보를 활용한 규제 제도의 도

입과 PSA 기술의 고도화 종합 데이터베이스 체계 구축을 명시하고 있다

험도 정보 활용의 기본은 원 의 험도를 정확히 평가하고 그 결과를 효율

으로 활용하는 것이다 따라서 본 과제의 목 은 원 의 설계 운 정비 등

원 의 여러 요소를 종합 으로 고려하여 원 의 안 성을 정확히 평가할 수 있

는 (1) 고품질의 PSA 모델의 개발 (2) PSA 기술의 고도화 (3) 험도 정보

- ii -

의 체계 활용을 한 체제 구축 등을 수행하는 것이다 즉 본 과제의 목 은

장기 2단계 연구를 통하여 향후 국내에서 험도 정보 활용 기술을 실제 용

하기 한 기술 기반을 구축하는 것이다

Ⅲ 연구개발의 내용 범

본 과제의 내용 범 는 다음과 같이 크게 세 가지로 분류할 수 있다 (1)

험도 정보 활용을 한 PSA 표 모델 개발 (2) 최 험도 평가 기술 개

발 (3) 험도 정보의 체계 활용을 한 험도 리 기반 기술 개발 각

분야별 연구 내용 범 는 아래에 기술되어 있다

험도 정보 활용을 한 PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 내부사건 1단

계 PSA 표 모델(PRiME-U34i) 개발 검증

- Nuclear Energy Institute (NEI) PSA Peer Review Process Guidances

American Society of Mechanical Engineers (ASME) PSA Standard에

따른 PSA 모델 품질 평가 기존 PSA 모델의 취약 악 보완 방안 도

출

- 미국 최신 기사건 빈도 국내 불시정지 이력 반 기사건 빈도 재평

가

- 발 소 장 운 황에 따른 고장수목 개선

- 기존 고장수목에 모델 되어 있지 않던 제어 부분 고장수목 개발

- 국내 고유 기기 신뢰도 자료 반

- 최신 미국 공통원인고장 자료 평가 방법 반

- 표 인 오류 평가 방법에 따른 인 오류 확률 재평가

- 최 열수력코드 MARS를 이용한 사고경 재분석

- 개발된 PSA 모델의 품질 재평가 외부 문가 독립 검토 시행

- 허용정지시간 재평가를 통한 개발 모델 활용성 검증

최 험도 평가 기술 개발

- iii -

- 계통 배열 변화를 반 할 수 있는 고장수목 기반 기사건 빈도 재계산 방법

개발

- 다 호기 AAC DG(Alternative AC Diesel Generator) 공유 특성을 반 한

SBO(Station Blackout) 향 평가 방법 개발 여러 호기간 AAC DG 공유에

따른 부지 종합 험도 평가

- 1단계 PSA 정량화 결과 불확실성 평가방법 개발

- 12단계 PSA 통합 방법 개발 시범 모델 구축

- 화재 험도 보수성 감을 하여 화재 분석 코드를 이용한 표 원

화재 험도 재평가

험도 리 기반 기술 개발

- 계통 수 요도 평가 방법 개발

- 문가 의견 추출 방법 련 설문지 개발

- 안 주입 계통 냉각수 계통에 한 차등 품질 보증 시범 용

Ⅳ 연구개발결과

본 과제의 첫 번째 연구개발 결과는 험도 정보 활용을 한 ASME PSA

Standard I+ 등 수 의 1단계 PSA 표 모델(PRiME-U34i)을 개발한 것이다

본 연구 과제에서는 먼 울진 3 4호기 PSA 모델에 하여 ASME PSA

Standard와 NEI PSA Peer Review Process Guidances에 기반을 두어

PSA 모델 품질 등 평가를 수행하 다 품질 개선 의 울진 3 4호기 PSA

모델은 ASME PSA Standard를 기 으로 하 을 때 체 검토 항목 약

35 정도가 II 등 미만인 것으로 단되었다 모델 품질 평가 결과를 기반

으로 PSA 모델의 주요 요소별 품질 개선 사항을 도출하고 이에 따라 품질

개선 작업을 수행하 다

품질 개선 후 PRiME-U34i의 품질 재평가 작업을 수행하 다 본 과제를 통

하여 개발된 PRiME-U34i의 품질 향상은 ASME PSA Standard에 기반을 둔

- iv -

것으로 PRiME-U34i의 품질 개선 결과에 하여 국내외 문가의 검토를 통

하여 객 성을 검증 받았다

품질 개선 작업 결과 PRiME-U34i는 ASME PSA Standard을 기 으로

체 항목의 90 이상이 II 등 이상을 만족시키는 것으로 나타났다

본 과제의 두 번째 연구개발 결과는 다양한 최 험도 평가 기술의 개발이다

기존 PSA 에서는 기사건 발생이 고장수목의 형태로 표 된 경우 (1) 기

사건 고장수목들을 미리 정량화하여 발생빈도 값을 구한 후 (2) 노심손상

고장수목에 입하고 (3) 노심손상 고장수목을 정량화하여 발생빈도를 계산

하는 복잡한 계산 과정을 거쳐 왔다 이는 발 소 기기 배열이 변경되는 경

우 여러 번의 정량화가 필요함을 의미하는 것으로 한 하나의 기기 고장이

기사건 고장수목과 노심손상 고장수목 두 곳에 나타나기 때문에 기기

요도 계산에도 문제 을 유발하여 왔다 따라서 본 과제에서는 기사건 고

장수목과 노심손상 고장수목을 동시에 모델링하고 한번에 정량화를 할 수

있는 방법을 개발하 다

기존에는 AAC DG와 같이 여러 원 이 공유하는 기기가 원 의 험도에 미

치는 향을 정확히 모사하지 못하여왔다 따라서 본 과제에서는 여러 호기

간에 AAC DG를 공유함에 따라 발생하는 복잡한 상호 의존성을 고려하여

개별 원 부지 종합 험도를 평가할 수 있는 방법을 개발하 다 본 연

구의 결과는 다 호기 간에 공유되는 다른 기기의 향 평가에도 용될

수 있다

12단계 PSA 통합모델은 2단계 험도 척도(LERF LLRF 등)에 한 발

소 배열 변화의 향을 직 으로 평가하는 데 매우 유용한 모델이다 따라

서 본 연구를 통하여 12단계 PSA 모델을 단일 모델로 통합하기 한 방법

론 차를 개발하 다

기존의 화재 험도 분석 시에는 화재가 발생한 방에 치한 모든 기기의 기

- v -

능이 상실된다는 매우 보수 가정을 사용하여 왔다 따라서 이와 같은 보수

성의 감을 하여 CFAST 화재 분석 코드를 사용하여 표 원 화재

험도를 재평가하 다 평가 결과 CFAST 화재 분석 코드의 사용은 화재

험도 평가에서 나타나는 보수성을 크게 감시킬 수 있는 것으로 나타났다

1단계 PSA의 정량화 결과는 작은 확률 값을 갖는 수많은 사건 집합들의 합

으로부터 구해진다 그러나 PSA가 시작된 이후 정량화 작업을 통하여 구해

진 값이 과연 정확한 값에 수렴된 값인지 아니면 수렴 의 간 값인지에

한 논란이 계속되어 왔었다 본 연구에서는 PSA 정량화 결과의 수렴 여

부를 악할 수 있는 새로운 PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법을 개발

하 다 이는 세계 으로도 요한 연구 결과로 단된다

본 과제의 세 번째 연구개발 결과는 험도 정보의 체계 활용을 한 체제의 구

축이다

재까지는 험도 정보 활용에서 요구되는 주요 SSC(Structure System amp

Component) 선정 시 공통원인고장을 포함하는 경우의 기기 RAW(Risk

Achievement Worth)를 구하는 방법에 하여서는 미국에서도 오랫동안 논

란이 있어온 상황이다 본 연구에서는 RAW=1+(1-P)PFV(P=사건확률

FV=Fussell-Vesley 요도) 식을 사용하여 공통원인고장을 포함하는 경우

에도 미국 산업체에서 사용되는 기존 방법에 비해 해석 RAW 값에 가장

근사한 RAW를 구할 수 있는 방법을 개발하 다

험도 정보를 활용하여 SSC의 요도 순 를 결정하기 해서는 PSA 결과

와 더불어 문가 의견에 의해 결정된 SSC 요도 순 결과도 같이 사용

된다 그러나 기존에는 SSC 요도 순 결정에 참여하는 문가의 구성

수 질문 방식 등에 따라 그 평가 결과에 많은 차이가 있어 왔다 따라

서 본 연구에서는 보다 합리 이고 객 으로 각 문가의 의견을 추출하

고 취합하기 하여 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법의 장 을 결합

한 Delphi 방법을 기반으로 험도 정보 활용을 한 문가 의견 추출취합

- vi -

방법을 개발하 다

에서 개발한 요도 평가 방법 문가 의견 추출취합 방법을 사용하여

차등 품질 보증 시범 용을 수행함으로써 개발된 방법이 실제 용에 타당

함을 검증하 다

Ⅴ 연구개발결과의 활용계획

본 연구에서 개발하고 있는 PRiME-U34i는 2002년 9월에 체결된

KAERI-KINS 연구 력 정을 통하여 이미 KINS에서 규제검증모델의

기반모델로 사용하고 있다

한 연구소와 산업체간의 기술 이 계약을 통하여 PRiME-U34i의 기 모

델이 력연구원의 험도 정보 활용 가동 검사 과제 한수원의 울진 3

4호기 기술 지침서 개선 과제에 사용되고 있으며 향후 이들 모델이

PRiME-U34i의 최종 모델로 치될 것으로 상된다

아울러 본 과제를 수행하며 얻은 PSA 품질 평가 기술과 경험을 기반으로 이

미 고리 3 4호기 PSA 품질 향상 과제에서 독립 평가 탁 과제를 받아 수

행하고 있으며 산업체에서 수행 인 정비 규정 기술 개발 과제에서는 본

과제에서 개발한 문가 의견 추출 방법을 이용하여 련 문가 의견을 추

출통합하고 있는 상황이다

앞에서 보듯이 본 과제의 연구 결과는 이미 다양한 분야에서 활용되고 있으

며 향후 본 연구 결과의 활용성을 더욱 증 하기 하여 3단계 장기 연구

를 통하여 2단계 연구 결과의 확장 활용 연구를 계속 수행할 정이다

- vii -

SUMMARY( 문요약문)

Ⅰ The Project Title

Development of Risk-Informed Application Technology

Ⅱ The Objectives and Importance of Projects

Recently under the de-regulation environment nuclear industry has

attempted various approaches to improve the safety and economics of

Nuclear Power Plants (NPPs) One of these efforts is the risk informed

application (RIA) This approach uses the risk information as a means to

manage the resources for the effective and efficient operation of NPP

In USA the RIA is being already used in the regulation design and

operation of NPPs Japan and France have tried to introduce the RIA into

their countries for the similar purposes In Korea there have been

several attempts to introduce the RIA into NPP operations as well For

instances several projects are on going now such as the extension of

AOT (Allowed Outage Time)STI (Surveillance Test Interval) of RPS

(Reactor Protection System)ESFAS (Engineering Safety Features

Actuation System) RI-ISI (Risk-informed In-service Inspection) etc

In the RIA the PSA quality and the process for the risk-informed

decision making are very essential elements However in Korea there

have been no attempts to evaluate the quality of PSA model itself and

there is no framework for the risk-informed decision making either

Therefore in this research project we aim at developing (1) a PSA

standard model for KSNP (Korea Standard Nuclear Power Plant) (2) new

- viii -

methodologies to reduce the uncertainty of PSA and (3) a risk-informed

decision making framework in order to establish the basis of the RIA in

Korea

Ⅲ The Scope and Contents of the Project

As mentioned before the main purpose of this research project is to develop

(1) a PSA standard model for KSNP (2) new methodologies to reduce the

uncertainty of PSA and (3) a risk-informed decision making framework

To develope a PSA standard model for KSNP we have evaluated the

quality of the PSA model for Ulchin units 3amp4 based on the American

Society of Mechanical Engineers (ASME) PSA Standard and Nuclear

Energy Institute (NEI) PSA Peer Review Process Guidances Based on

the evaluation results of the PSA quality we have derived what items

should be improved to upgrade the quality of the PSA model and how

they can be improved From these we have developed a PSA standard

model for KSNP called PRiME-U34i with the quality of ASME PSA

Standard Capability Category I+

The PSA has various sources of uncertainty To extend the scope of the

RIA such uncertainties must be reduced to a manageable level For this

we have developed some new PSA methodologies in various areas such

as the quantification method of initiating event fault tree the framework

to combine Level 1 and 2 PSA models the re-assessment of fire risk

using the CFAST code etc

We need a systematic decision making framework for the efficient RIA

Without such a decision making framework we cannot introduce the RIA

into the real world So we have developed a risk-informed decision making

- ix -

process and some new importance measures for the classification of

structure system and component (SSC)

Ⅳ The Results of the Study

Development of a PSA standard model with the quality of ASME PSA

Standard Capability Category I+

- Evaluation of the PSA quality based on NEI PSA Peer Review

Process GuidancesASME PSA Standard

- Update of the documentation Development of the detailed quality-control

(QC) procedures for the PSA elements including fault tree analysis

human reliability analysis and common cause failure analysis

- Update of the PSA data

A Implementation of the Korean equipment reliability data

B Implementation of Korean experiences in estimating the

frequencies of initiating events

- Update of the PSA model

A Thermal-hydraulic (TH) analysis of the significant accident

sequences using the new best-estimate TH Code MARS

B Re-analysis of important human errors by applying the

standardized Korean Human Reliability Analysis (HRA) methodology

C Common cause failure (CCF) analysis by using the α-factor

method with new CCF data

D Revision of fault trees based on the updated QC procedures new

HRA and CCF results

Development of new methodologies to reduce the uncertainty of PSA

- Development of a methodology to quantify the fault trees of initiating

- x -

events and mitigation systems simultaneously

- Development of a methodology to assess the effect of systems

shared by several units e g AAC DG (Alternative AC Diesel

Generator)

- Development of a new measure to judge the numerical convergency

of Level 1 PSA results

- Development of a new frame to combine the Level 1 and 2 PSA

model into a unified PSA model

- Re-assessment of fire risk using a fire computer code CFAST

Development of a risk-informed decision making framework

- Development of new method and measures to assess the importances

of systems with common cause failures

- Development of a framework for eliciting and combining the experts

opinions consistently

Ⅴ The Proposal for the Future Applications

The research results of this project are already used in various areas of

the RIA The PRiME-U34i has been already provided to the regulatory

body as the basic model for the development of the regulatory PSA

model This model is being also used in the RIA projects of the Korean

nuclear industries such as the RI-ISI project etc

The developed risk-informed decision making framework has been used to

collect and combine the experts opinions in an industry project for the

implementation of the maintenance rule in Korea

- xi -

CONTENTS( 문 목 차)

Summary (Korean) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot i

Summary middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot vii

Contents middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xi

Contents (Korean) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xv

Contents of Tables middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xix

Contents of Figures middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xxii

Chapter 1 Introduction of the Project middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 1

Section 1 Background and Importance middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 1

Section 2 Objectives and Contents middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 2

Chapter 2 The Current State-of-the-Art of the Related Technology middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 6

Chapter 3 Contents and Results of the Project middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

Section 1 Development of the Level 1 PSA Standard Model middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

1 Introduction middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

2 Quality Assessment of the Ulchin Units 3amp4 PSA Model middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 14

A Quality Assessment of the KSNP PSA Model (Before Improvement)14

B Quality Assessment of the KSNP PSA Model (After Improvement) middot 19

3 Re-estimation of the Initiating Events Frequencies middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 22

4 Improvement of the Event Tree Models middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 37

A Assessment of the Major Accident Sequences and Sucess Criteria 37

B Sensitivity Studies of the Improved Accident Sequences and Sucess

Criteria middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 53

5 Improvement of the Fault Tree Models middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 57

A Supplement of the Documentation middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 57

B Update of the System Fault Trees middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 59

6 Re-estimation of the Human Errors middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 70

- xii -

A Human Reliability Analysis of Pre-Accident Human Errors middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 70

B Human Reliability Analysis of Post-Accident Human Errors middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 73

7 Estimation of the Common Cause Failures middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 81

A Review of the Modeling Approach of the CCF middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 81

B Development of the Procedure Guide for the CCF Estimation middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 83

C Application of the α-factor Method middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 87

Section 2 Development of the Best-estimate Risk Assessment Technologies93

1 Development of the PSA Technology for the Initiating Events middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 93

A Single Quantification of Initiator and System FTs to Reflect System

Arrangement middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 93

B Validation of the Developed Method middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 95

2 Uncertainty Estimation of the Quantified PSA Results middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 96

A Introduction middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 96

B Prediction Method of the Truncation Errors middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 97

C An Application Example middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 104

3 Integrated Risk Estimation of a Site Considering Multi Shared-Systems109

A Introduction middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 109

B Method middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 109

C CDF and SBO Frequency Estimation with the shared AAC DG middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 113

D Integrated Risk Estimation of a Site Considering Shared-Systems 115

4 Development of the Level 2 PSA Technology middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 116

A Development of the Level 2 Uncertainty Assessment Technology 116

B Plant-specific Impact of the Dynamic Pressures on CF Modes middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 122

5 Development of an Integrated Level 1 amp 2 PSA Model middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 126

A Development of the Level 1 amp 2 Integration Technology middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 126

B Development of the Plant-specific Integrated Level 1 amp 2 PSA Model133

6 Fire Code-based Fire Risk Assessment for KSNPs middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 139

A Characteristics Analysis of the Fire Modeling Codes middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 139

- xiii -

B Determination of the Optimal Variables of CFAST middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 140

C Fire Risk Assessments of the Fire Areas Using CFAST middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 145

D Fire Risk Assessment of the HPSI Pump Room Using FDS middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 147

E CCDP Estimations of the Fire Areas middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

Section 3 Development of the Basic Technologies for the Risk-Informed

Management middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

1 Development of the System Level Importance Measure middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

A Components RAW Estimation Method including CCF middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

B ERAW (Expected RAW) Importance middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 161

2 Development of the Standard Elicitation Method of the Expert Opinions162

A Review of the Current Expert Opinions Elicitation middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 162

B Development of an Expert Opinions Elicitation Method middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 164

3 Development of the Systematic Procedure for the SSC Ranking middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 174

A Constitution of the Expert Panel middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 175

B Development of the Question Sheet middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 176

C Detail Description on the Questions middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 177

D Reference Guide for the Assignment of the Estimation Value middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 179

E Deterministic Safety Importance Decision by the Expert Opinion middotmiddot 181

4 An Application Example for the Ranking of the SSC middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 182

A An Application Example of the GQA (Option 2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 182

B An Expansion of the SSCs Prioritization to the Other Areas middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 192

5 Re-estimation of the AOT Extension Using the PRiME-U34i middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 194

A Acceptance Criteria and Risk Estimation Method for the Modification

of the AOT middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 194

B Results middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 195

Chapter 4 Degree of Achievement and Contribution to Related-Areas middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

Section 1 Degree of Achievement middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

1 Development of the PSA Standard Model for the RIA middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

- xiv -

2 Development of the Best-estimate Risk Assessment Technologies middotmiddotmiddot 197

3 Development of the Basic Technologies for the Risk-Informed

Management middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 198

Section 2 Contribution to Related-Areas middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 203

Chapter 5 Proposals for the Applications middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 206

Chapter 6 Scientific and Technical Information Obtained via the Project middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 210

Section 1 Foreign Information middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 210

Section 2 Domestic Information middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 216

- xv -

목 차

요 약 문 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot i

SUMMARY ( 문) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot vii

CONTENTS ( 문) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xi

목 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xv

표 목 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xix

그 림 목 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xxii

제 1 장 연구개발과제의 개요 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 1

제 1 연구배경 필요성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 1

제 2 연구개발의 목 내용 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 2

제 2 장 국내외 기술 개발 황 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 6

제 3 장 연구개발 수행 내용 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

제 1 1단계 PSA 표 모델 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

1 개요 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

2 울진 3 4호기 PSA 모델 품질 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 14

가 표 원 PSA 모델 등 평가(모델 개선 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 14

나 표 원 PSA 모델 등 평가(모델 개선 후) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 19

3 기사건 빈도 재평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 22

4 사건수목 개선 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 37

가 최 열수력 코드를 이용한 주요 사고경 성공기 분석 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 37

나 사고경 성공기 변경에 따른 민감도 분석 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 53

5 고장수목 개선 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 57

가 문서화 보강 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 57

나 계통 고장수목 수정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 59

6 인간 신뢰도 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 70

가 사고 인 오류 인간신뢰도분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 70

나 사고 후 인 오류 인간신뢰도분석 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 73

- xvi -

7 공통원인고장 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 81

가 공통원인고장 모델 방법 조사 방법론 검토 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 81

나 공통원인고장 분석 수행 차서 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 83

다 α-factor 방법 용성 검토 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 87

제 2 최 험도 평가 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 93

1 기사건 PSA 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 93

가 PSA 기사건 재검토 계통 배열 변화 향 평가 방법 개발middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 93

나 배열 변화 반 기사건 빈도 평가 방법 검증middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 95

2 PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법 개발middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 96

가 개요 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 96

나 삭오차 측 방법 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 97

다 개발된 방법의 용middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 104

3 공유 계통을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 109

가 개요 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 109

나 분석 방법 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 109

다 AAC DG 공유 계통의 SBO 발생빈도노심손상 빈도 향 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 113

라 공유 계통을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 115

4 2단계 PSA 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 116

가 2단계 PSA 불확실성 평가 방법 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 116

나 발 소 특징 인 격납건물 동 가압 향 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 122

5 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 126

가 1단계 2단계 PSA 모델 통합 방안 개발middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 126

나 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 133

6 화재분석코드에 기반한 표 원 화재 험도 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 139

가 화재모델링 코드 특성 분석 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 139

나 CFAST 최 변수 설정 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 140

다 CFAST를 이용한 원 화재구역의 안 성 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 145

라 FDS를 이용한 고압안 주입펌 실의 화재 험도 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 147

- xvii -

마 분석 상 구역의 CCDP 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

제 3 험도 리 기반 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

1 계통 수 요도 척도 개발middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

가 공통원인고장 포함시의 기기 RAW 계산 방법 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

나 ERAW (Expected RAW) 요도 제시 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 161

2 문가 의견 추출 표 방법 개발middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 162

가 기존 문가 의견 추출 방법 조사middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 162

나 문가 의견 추출 방법 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 164

3 구조 계통 기기 순 결정 체제 구축 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 174

가 문가 원 구성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 175

나 질문 설문지 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 176

다 질문에 한 상세 설명 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 177

라 평가치 할당 시 참고 지침 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 179

마 문가 단에 의한 결정론 안 요도 결정 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 181

4 구조 계통 기기 순 결정 체제 시범 용 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 182

가 GQA(Option 2) 시범 용 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 182

나 SSC 우선 순 결정 체제의 활용성 확 방안 도출 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 192

5 표 원 PSA 표 모델을 이용한 허용 정지시간 연장 재평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 194

가 허용정지시간 변경에 한 험도 평가 방법과 승인 기 치 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 194

나 험도 평가 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 195

제 4 장 연구개발 목표 달성도 련 분야에의 기여도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

제 1 연구개발 목표 달성도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

1 험도 정보 활용을 한 PSA 표 모델 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

2 최 험도 평가 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

3 험도 리 기반 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 198

제 2 련 분야에의 기여도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 203

제 5 장 연구개발결과의 활용계획 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 206

제 6 장 연구개발과정에서 수집한 과학기술정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 210

- xviii -

제 1 국외 정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 210

제 2 국내 정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 216

- xix -

표 목 차

표 1 ASME PSA StandardNEI PPRP Guidances 검토 분야 요건 수 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 15

표 2 ASME PSA Standard 기반 분야별 개선 검토 결과 등 별 요건수 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 16

표 3 NEI PPRP Guidances 기반 분야별 개선 검토 결과 등 별 요건수 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 16

표 4 EPRI 분류기 에 따른 국내 원 (월성제외) 정지사건 발생수 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 23

표 5 울진 3 4호기의 새로운 기사건 빈도middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 36

표 6 ASC 분석을 한 MARS 21 주요 변수 설정치 가정 사항 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 39

표 7 SGTR 분석을 한 울진 3 4호기 주요 가정 사항(기본 사고경 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

표 8 PSA 모델링을 한 LOCA 그룹 분류의 3가지 주요 안 기능별 분류 특징middotmiddotmiddot 48

표 9 LOCA 사고군에 한 기존 모델과 열수력 분석에 의한 성공기 비교 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 50

표 10 LOCA 사고군 재평가시 노심손상 민감도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 53

표 11 소형 LOCAHPSI 실패 사고경 ASC 운 에 한 민감도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 53

표 12 사고경 성공기 변경에 따른 민감도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 55

표 13 AIMS 입력 황 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 59

표 14 고압안 주입계통의 이용불능도 분석 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 68

표 15 수동밸 의 잠재 사고 인 오류 검토결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 71

표 16 사고 인 오류의 상세 정량화 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 72

표 17 이 PSA 모델에서 변경된 사고 후 인 오류 사건 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 74

표 18 기사건별 충 방출운 의 기본사건과 가압기 개방시간 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 75

표 19 사고 후 인 오류 상세 정량화 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 75

표 20 사고 후 인 오류 상세 정량화 계산서(입력정보) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 76

표 21 사고 후 인 오류 상세 정량화 계산서(출력정보) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 77

표 22 사고 후 인 오류 종속성 상세 평가 계산서 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 80

표 23 공통원인 기본 사건 그룹 분류표middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 84

표 24 α-Factor에 한 일반 자료 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 87

표 25 연계 인자와 기기 연결 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 88

표 26 기기냉각수계통에 한 모수 평가치와 CCF 확률 값 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 88

- xx -

표 27 기기냉각수계통 공통원인고장 정량화 결과 비교 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 89

표 28 CCF Factor 재평가 결과(일부 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 91

표 29 CCF 평가에 따른 민감도 분석 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 92

표 30 계통 상태에 따른 SBO 사건(2 unitssite 1 AAC DGsite) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 110

표 31 AAC DG 공유계통 험도 평가에 사용된 데이터 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 114

표 32 AAC DG 공유에 따른 부지 험도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 115

표 33 불확실성 인자별 특성 구분 지침 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 117

표 34 기존 정형화된 문가 의견 도출방법 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 119

표 35 정량 인 문가 의견 통합방법 주요 고려사항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 120

표 36 12단계 서로 다른 수 의 정량화 입력에 한 통합 지침middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 122

표 37 격납건물 동 향 평가를 한 기존 방법론 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 124

표 38 울진 3 4호기 2단계 PSA에 고려된 격납건물 특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 125

표 39 동 가압의 향 평가를 한 2단계 PSA 모델링 정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 125

표 40 동 가압의 향 평가를 한 울진 3 4 사고경 압력정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 126

표 41 12단계 해도척도 함수개발을 한 단계별 Matrix middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 129

표 42 울진 3 4호기 통합 PSA 모델의 구조(PDSFSTCFLERFLLRF) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 134

표 43 울진 3 4호기 통합 PSA 모델 개발에 사용된 2단계 PSA 모델 정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 135

표 44 기존방식과 통합방식에 의한 정량화 결과 비교(울진 3 4) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 137

표 45 화재모델링 코드 특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 140

표 46 경유(Diesel Oil)의 화재 련 특성값 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 141

표 47 화재 험도 민감도 분석 Case 분류 설정조건 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 142

표 48 각 화재구역별 CCDP 변화 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 150

표 49 NEI의 요도 정 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 153

표 50 13 성공논리 제 계통의 기본사건 확률middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 157

표 51 13 성공논리 제 계통의 각 고장모드들의 RAW와 FV middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 158

표 52 세가지 방법에 따른 안 요 SSC 개수 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 161

표 53 복잡성에 따른 구조화 기법의 필요성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 168

표 54 Sherman Kent의 등 척도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 172

- xxi -

표 55 선정된 질문 설문 양식 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 177

표 56 평가치 할당 기 참고 표 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 180

표 57 최종 안 등 분류기 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 181

표 58 HPSI ESW 계통 평가 상 기능 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 182

표 59 삭치에 따른 요도 정보 제공 기기 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 188

표 60 분류별 소속 기기 수(HPSI) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 189

표 61 분류별 소속 기기 수(ESW) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 190

표 62 Expert Panel 결정에 따른 HPSI 계통의 분류 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 192

표 63 Expert Panel 결정에 따른 ESW 계통의 분류 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 192

표 64 AOT 변경에 한 험도 평가 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 196

- xxii -

그 림 목 차

그림 1 연도별 주요 연구 내용 연계 계 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 5

그림 2 PRiME-U34i 개발 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 13

그림 3 PSA 모델 개선 업무별 CDF 향 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 13

그림 4 ASME PSA Standard 기반 총 평가 결과(개선 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 17

그림 5 NEI PPRP Guidances 기반 총 평가 결과(개선 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 17

그림 6 ASME PSA Standard 기반 요건별 평가 결과(개선 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

그림 7 NEI PPRP Guidances 기반 요건별 평가 결과(개선 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

그림 8 ASME PSA Standard 기반 총 평가 결과(개선 후) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 20

그림 9 NEI PPRP Guidances 기반 총 평가 결과(개선 후) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 20

그림 10 ASME PSA Standard 기반 요건별 평가 결과(개선 후) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 21

그림 11 NEI PPRP Guidances 기반 요건별 평가 결과(개선 후) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 21

그림 12 울진 3 4호기 CDF에서 각 기사건의 비 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 36

그림 13 표 원 소형 LOCA용 수치모델구조의 개념도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 38

그림 14 원자로출력 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 15 가압기 SG 돔 압력 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 16 556degChr 냉각율과 실제 냉각율middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 17 노심 Hottest 노드에서의 Heatup middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 18 SG 노심 강수 수 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 19 ADV 제어에 따른 개구율 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 20 LPSI 주입량 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 41

그림 21 ASC 운 에 한 압력 핵연료 온도 거동특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 41

그림 22 ADV 제어 방식에 따른 향 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 43

그림 23 ASC 개시 시간에 따른 향 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 44

그림 24 HPSI 상실을 동반한 SGTR 세 가지 경우에 한 압력 거동 특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 46

그림 25 형 LOCA 분류를 한 분석 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 48

그림 26 소형 LOCA 분류를 한 분석 결과(2 inch LOCA의 거동 특성) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 49

- xxiii -

그림 27 MSLB 사고시 출력 특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 50

그림 28 울진 3 4호기 MSLB 사건시 가장 심각한 경우의 반응도 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 51

그림 29 표 원 MFLB시 RCS 계통 압력거동 특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 52

그림 30 각 사고경 에 한 민감도(ΔCDF) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 56

그림 31 ESFAS-ARC PCS 모델링 지침 개발 과정 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 62

그림 32 Risk Monitor용 PSA 모델상의 IampC 모델링 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 63

그림 33 일반 인 CCF 분석 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 83

그림 34 CCF 모수 추정 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 83

그림 35 동일 기기가 다른 CCF 그룹에 속하는 경우의 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 85

그림 36 AFW Pump(FTS) CCF의 α3의 후분포 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 90

그림 37 표 원 의 CCW 계통 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 95

그림 38 정 사건 확률과 삭치와의 계 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 102

그림 39 삭치에 따른 정 사건 확률 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 105

그림 40 삭치에 따른 최소단 집합들의 개수 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 105

그림 41 삭치에 따른 삭 오차 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 106

그림 42 삭치에 따른 삭 불확실성 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 106

그림 43 삭치에 따른 요 기본사건들의 갯수 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 107

그림 44 SBO 발생빈도 계산을 한 고장수목middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 113

그림 45 AAC DG 공유에 따른 SBO 험도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 114

그림 46 2단계 PSA 련 연도별 연구수행 항목 연구결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 116

그림 47 서로 다른 불확실성 인자의 통합 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 118

그림 48 제시된 정형 인 5단계 도출방법 비정형 방법 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 121

그림 49 울진 3 4호기 격납건물 손확률에 한 동압의 향 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 124

그림 50 1단계 MCS 를 통한 12단계 PSA 모델 통합체제 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 127

그림 51 험도 Matrix를 이용한 12단계 모델통합 과정 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 130

그림 52 기존 방식으로 정량화된 울진 3 4호기 STC 발생빈도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 136

그림 53 12단계 PSA 통합모델 시범 용 결과(STCFs) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 137

그림 54 12단계 PSA 통합모델 시범 용 결과(LERFLLRF) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 138

- xxiv -

그림 55 온도변화의 비교(Case1) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 143

그림 56 경계층 높이의 변화 비교(Case1) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 143

그림 57 온도변화의 비교(Case2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 144

그림 58 경계층 높이의 변화 비교(Case2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 144

그림 59 온도변화의 비교(Case 3) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 145

그림 60 경계층 높이의 변화 비교(Case 3) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 145

그림 61 주요 안 계통 펌 실의 상부층 가스 온도middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 146

그림 62 HPSI 펌 실의 모델 구성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 147

그림 63 열 A 온도변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

그림 64 열 B 온도변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

그림 65 열 C 온도변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

그림 66 열 D 온도변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

그림 67 각 화재구역별 CCDP 변화 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 150

그림 68 13 성공논리 계통의 고장수목의 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 156

그림 69 문가 의견 추출 Frame middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 166

그림 70 간략화한 고압안 주입계통 PampID middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 185

그림 71 간략화한 기기냉각해수계통 PampID middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 186

그림 72 심층방어(Defence-In-Depth) Matrix middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 187

- 1 -

제 1 장 연구개발과제의 개요

제 1 연구배경 필요성

기존에는 보수 가정에 근거한 결정론 인 분석에 의존하여 원자력 설비의 안

성을 확보하여 왔다 그러나 이와 같은 방법은 지나친 보수 가정의 사용 등으로 인

하여 원자력 산업의 경제성을 하시키는 주요 원인이 되어 왔다

근래에 들어 그동안 원자력 기술의 발 과 더불어 원 의 안 을 하는 주요

원인들에 한 좀 더 실제 인 험도 분석이 가능하게 되었다 이에 따라 원자력 계

는 이와 같은 원 의 정확한 험도 분석 결과를 활용하여 기존의 결정론 분석에서

나타나는 보수성을 임으로써 원 의 안 성과 경제성을 제고하려는 노력을 하게 되

었다

험도 정보 활용(Risk-informed Application RIA) 기술은 기존의 결정론 안

성 분석에 더하여 확률론 안 성 평가(Probabilistic Safety Assessment PSA)

장의 운 경험 등을 통하여 도출되는 원 의 정량 험도 정보를 활용하여

원 의 안 성에 큰 을 미치는 요인들을 악하고 이에 한 효율 처 방안을

도출하여 원 의 안 성을 종합 으로 확보하는 방안이다

이와 같은 종합 험도 정보 활용을 통하여 원 의 안 에 실제 이 되는

요소에 하여서는 좀 더 강화된 안 조치를 취하며 반면에 원 의 안 에 실제

향을 미치지 않는 요소들에 하여서는 투자 재원을 감할 수 있으므로 이를 통하여

원 의 안 성과 경제성을 동시에 향상시킬 수 있다

재 미국 등 선진국에서는 이미 원 의 규제 설계 운 등 여러 분야에서

험도 정보를 주요 의사 결정 수단으로 활용하고 있는 상황이다 국내의 원자력 산업계

에서도 재 이의 도입을 활발히 추진하고 있는 상황이다

이와 같이 험도에 기반을 둔 원 의 설계 운 규제 기술은 원 의 안 성

- 2 -

경제성을 가장 합리 이고도 효율 으로 향상시킬 수 있는 방법으로 향후 기존 원

의 계속 운 신규 원 의 지속 건설에 비하여서도 국내에서 반드시 개발되어야

하는 기술이다

험도 정보 활용의 기본은 원 의 험도를 정확히 평가하는 것으로 이를 해

서는 원 의 설계 운 정비 등 원 의 여러 요소를 종합 으로 고려하여 원 의

안 성을 확률론 으로 평가하는 PSA 기술의 고도화가 가장 시 한 상황이다

2001년도에 수립된 제2차 원자력 진흥종합계획에서도 험도 정보 활용의 요

성을 인식하여 2006년까지 성능 기 험도 정보를 활용한 규제 제도의 도입과

PSA 기술의 고도화 종합 데이터베이스 체계 구축을 명시하고 있다

따라서 장기 2단계 연구를 통하여 향후 국내에서 험도 정보 활용 기술을 실

제 용하기 한 기술 기반을 조속히 구축할 필요가 있다

제 2 연구개발의 목 내용

험도 정보 활용의 성공 도입을 해서는 PSA 모델을 이용한 의사 결정의 정

확성이 확보되어야 한다 미국에서는 이를 하여 미국의 규제 기 인 Nuclear

Regulatory Committee(NRC)와 미국 기계학회(American Society of Mechanical

Engineers ASME)를 심으로 각 활용 목표에 따라 PSA 모델이 갖추어야 하는 품질

을 규정하는 PSA 모델의 기 (PSA Standard)을 개발하고 있다 그러나 국내에서는

아직 험도 정보 활용을 한 PSA 모델의 품질에 한 검토가 이루어진 바가 없었

다 따라서 국내에서도 재 국내에서 사용되고 있는 PSA 모델을 검토하여 재의

PSA 모델이 험도 정보 활용에 사용될 수 있는 범 를 악할 필요가 있으며 아울

러 PSA 모델의 취약 을 악하여 험도 정보 활용의 용 범 에 따라 PSA 모

델의 품질을 히 향상시킬 필요가 있다

향후 험도 정보 활용의 범 는 더욱 확 되어 갈 것으로 상되며 이에 따라

기사건의 정확한 도출과 발생 빈도의 평가 여러 호기가 공유하는 기기 계통의

- 3 -

향 평가 외부 사건 2단계 PSA 방법론의 취약 보완 등 재의 PSA 방법이 갖

고 있는 여러 문제 에 한 해결이 필요한 상황이다 이와 같은 분야에 해서 재

선진국에서는 많은 연구가 진행되고 있는 상황이나 국내에서는 그동안 설계 원 을

심으로 PSA 기술이 개발되어 왔으므로 이와 같은 기본 인 부분에 취약 을 갖고

있는 상태이다 따라서 원자력 산업이 가장 활발한 나라의 하나인 우리로서는 장기

연구 등을 통하여 이와 같은 부분의 기술 개발을 극 으로 추진할 필요가 있다

험도 정보 활용의 다른 요한 요소 의 하나는 험도의 평가 결과를 어

떻게 활용하는가하는 것이다 즉 lsquo 험도 정보를 어떤 방식으로 활용하여 요한 안

문제 이에 한 효과 인 안을 히 도출할 것인가rsquo 하는 문제가 해결되어야

한다 이 문제는 재 국내외 공히 뚜렷한 해결책을 갖고 있지 못한 상태로 미국의 경

우는 주로 문가의 공학 단을 많이 사용하여 왔다 그러나 험도 정보의 활용

범 가 단순히 기기 계통의 검사 주기 연장 등이 아니라 실제 설계 요건의 변경 등 원

자력 안 의 매우 심 인 문제까지 확 되어가고 있음에 따라 좀 더 체계 인 험

도 정보 운용 기술의 개발이 필요한 상황이다

에서 기술한 바와 같이 국내에 험도 정보 활용을 도입하기 해서는 다양한

분야의 기술 개발이 필요하다 이에 따라 본 과제에서는 연구 목 을 다음과 같이 세

가지로 구분하여 설정하 다 (1) 고품질의 PSA 모델의 개발 (2) PSA 기술의 고도화

(3) 험도 정보의 체계 활용을 한 체제 개발 각 분야별 연구 내용 범 는

아래에 기술되어 있다

험도 정보 활용을 한 PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 내부사건 1단

계 PSA 표 모델(PRiME-U34i) 개발 검증

- Nuclear Energy Institute(NEI) PSA Peer Review Process(PPRP)

Guidances[NEI00b]ASME PSA Standard[ASME02]에 따른 PSA 모델

품질 평가 기존 PSA 모델의 취약 악 보완 방안 도출

- 미국 최신 기사건 빈도 국내 불시정지 이력 반 기사건 빈도 재평

- 4 -

가

- 발 소 장 운 황에 따른 고장수목 개선

- 기존 고장수목에 모델되지 않던 제어 부분 고장수목 개발

- 국내 고유 기기 신뢰도 자료 반

- 최신 미국 공통원인고장 자료 평가 방법 반

- 표 인 오류 평가 방법에 따른 인 오류 확률 재평가

- 최 열수력코드 MARS를 이용한 사고경 재분석

- 개발된 PSA 모델의 품질 재평가 외부 문가 독립 검토 시행

- 허용정지시간 재평가를 통한 개발 모델 활용성 검증

최 험도 평가 기술 개발

- 계통 배열 변화를 반 할 수 있는 고장수목 기반 기사건 빈도 재계산 방

법 개발

- 다 호기 AAC DG(Alternative AC Diesel Generator) 공유 특성을 반

한 SBO(Station Blackout) 향 평가 방법 개발 여러 호기간 AAC DG

공유에 따른 부지 종합 험도 평가

- 1단계 PSA 정량화 결과 불확실성 평가방법 개발

- 12단계 PSA 통합 방법 개발 시범 모델 구축

- 화재 험도 보수성 감을 하여 화재 분석 코드를 이용한 표 원

화재 험도 재평가

험도 리 기반 기술 개발

- 5 -

- 계통 수 요도 평가 방법 개발

- 문가 의견 추출 방법 련 설문지 개발

- 안 주입 계통 냉각수 계통에 한 차등 품질 보증 시범 용

본 과제의 연도별 연구 내용 연계 계는 그림 1에 제시되어 있다

그림 1 연도별 주요 연구 내용 연계 계

- 6 -

제 2 장 국내외 기술 개발 황

근래에 들어 력 산업의 비규제화(De-regulation) 환경 하에서 원 의 타 발

원 비 경쟁력을 높이기 한 방안으로 원자력발 소의 안 성과 경제성을 동시에

향상시키고자 하는 다양한 노력이 기울여지고 있다 이와 같은 여러 노력 표

인 것이 원 의 험도(Risk) 정보와 성능(Performance) 정보를 이용하여 원 운

에 사용되는 재원(Resources)을 효율 이고도 효과 으로 사용하고자 하는 험도

정보 활용 운 개념이라고 할 수 있다 험도 정보 활용 운 은 1990년 에 미국

에서 시작된 이후 재는 랑스 스페인 헝가리 일본 등 많은 국가도 극 으

로 도입하고 있는 상황이며 향후 세계 으로도 가장 기본 인 원 의 운 방식

으로 자리 잡을 것으로 상된다

이와 같은 근 방식 미국의 산업체에서 가장 먼 장에 실제 용하기 시

작한 것은 1990년 후반에 시작된 비상 발 기(Emergency Diesel Generator

EDG)와 같은 주요 기기의 허용 정지 시간(Allowable Outage Time AOT)의 연장

에서부터라고 할 수 있다 이후 미국의 원자력 산업계는 험도 정보 활용 가동

검사(Risk-informed In-Service Inspection RI-ISI) 험도 정보 활용 가동 시

험(Risk-informed In-Service Test RI-IST) 등 험도 정보의 활용 범 를 차

확 해 나가기 시작하 으며 근래에 들어서는 차등 품질 보증(Graded Quality

Assurance GQA) 비상노심냉각계통의 설계 요건 재정의(Redefinition) 등 원자력

련 규제 체제 자체를 바꾸려는 시도를 하기에 이르 다

즉 미국에서는 기술지침서의 개정 RI-IST 등 이미 많은 원 에서 험도 정보

활용 기술이 일상 인 수 에서 활용되고 있으며 미국 산업체는 이를 해 원 별로

매우 상세한 수 의 PSA 모델을 개발하고 있는 상황이다 미국에서는 2003년 재

24기의 원 이 RI-ISI에 한 승인을 신청하여 NRC가 이를 심의 이며 8기의 원

이 RI-ISI 도입을 해 타당성 경제성 기술성 등을 분석 인 상황이다 특히

많은 경제 이득을 가져오는 것으로 밝 진 차등 품질 보증은 재 미국의 South

Texas Plants(STPs) 한 개 원 에서만 시행되고 있으나 Southern Company 등 미

- 7 -

국의 다른 원 사업자들도 이의 도입을 하여 차등 품질 보증을 할 수 있는 수

으로 PSA 모델을 개선하는 작업을 꾸 히 추진하고 있다 한 NRC와 산업체를

심으로 형 LOCA(Loss of Coolant Accident)의 재정의(Redefinition)와 같이 기존

안 계통의 설계 기 을 험도 에서 합리화하려는 노력도 꾸 히 계속되고 있

다

험도 정보 활용에서는 PSA 결과가 원 의 운 과 련된 의사 결정

(Decision-Making)의 가장 요한 정보로 사용되고 있다 따라서 원 의 험도 정

보 활용이 효과 으로 사용되기 해서는 의사 결정에 필요한 PSA 결과의 정확성과

일 성 등이 보장되어야만 한다 재 의사 결정에 사용되는 PSA의 품질(Quality)에

한 우려는 특히 미국과 같이 다양한 원자로형 많은 사업자가 있는 상황에서 매우

요한 사안이다 이에 따라 미국 원자력 산업계와 규제 기 에서는 PSA 품질의 등

을 결정할 수 있는 기 을 개발하기 한 노력을 꾸 히 기울여 왔다

재 미국에서 PSA의 품질 검토를 하여 사용되고 있는 지침서는 미국 산업계

(NEI)가 개발한 NEI PSA Peer Review Process Guidances과 NRC가 ASME에

의뢰하여 개발한 ASME PSA Standard가 있다 이들 지침서는 작성된 배경 목

이 상당히 유사하므로 매우 많은 공통 을 갖고 있지만 ASME PSA Standard는

주로 정성 인 선언이 많은 반면에 NEI PSA Peer Review Process Guidances는

실제 검표(Check List) 등을 제공하고 있으므로 실제 검토에 좀 더 유리한 측면이

있다 그러나 미국에서는 ASME PSA Standard가 기본 지침서로 사용될 것으로

상되고 있다

랑스 일본 등 원자력 추진 국가들과 IAEA OECDNEA 등 원자력 련 국제기

구에서는 미국의 험도 정보 활용 추진 동향을 지켜보며 기본 인 험도 정보 활용

기술을 개발하고 있는 상황이다 특히 일본은 2003년 11월에 험도 정보 활용에

한 정책 성명을 발표한 이후 정량 안 목표의 설정을 해 노력하는 등 단기간에

험도 정보 활용을 정착하기 하여 련 연구를 매우 활발히 추진하고 있다

재 원자력 험도 정보 활용 분야의 기술 개발은 미국에 의하여 주도되고 있으며

- 8 -

이들은 다시 NRC 주도 연구와 산업체 주도 연구로 구분할 수 있다

NRC 주도 연구는 다음의 세 가지 방식을 통하여 진행되고 있다 첫 번째 방식은

법령의 개정이 필요 없는 안 계통의 허용 정지 시간 변경 험도 정보를 활용

한 가동 검사 시험을 수행하는 단계로 이미 미국의 많은 원 이 이와 같

은 기술을 실제 활용하고 있다 두 번째 방식은 안 계통 련 품질 보증

(Quality Assurance QA) 규정의 완화와 같이 험도 정보를 활용하여 련 법

령을 부분 으로 개정하는 방식이다 NRC는 2001년도 8월에 최 로 STP 원

에 하여 완화된 품질 보증 요건(GQA)을 인가하 다 NRC는 험도 리 분야

에 있어 두 번째 방식을 기본 입장으로 취하고 있다 세 번째 방식은 미국의 원

규제 법령인 10CFR50을 험도 에서 면 개정하는 방식으로 재 이에

한 연구가 NRC와 산업체에서 활발히 수행되고 있다 이와 같이 미국은 계통

의 검 주기 연장과 같은 단순한 험도 활용 차원이 아니라 규제 체제 자

체를 험도 정보를 활용하여 변경하는 수 에 이르고 있다

미국의 산업체 주도 연구 DOE(Department of Energy)의 후원으로 수행된

NERI-RIA 연구는 험도 리 기술 개발 분야에서 매우 의미 있는 연구이다

이 연구에서는 기존의 심층 방어 원칙 등 기본 안 원칙을 험도 에서 재

조명하여 새로운 원 의 규제 설계 차를 개발하 다 NERI-RIA 연구에서

는 원 의 설계 규제를 처음부터 험도 기반으로 수행하며 험도 평가 결

과에 따라 심층 방어 등 기존의 안 원칙을 보조 수단으로 활용하는 방안을 제

시하고 있다

재 국내에서도 험도 정보 활용을 한 시도가 시작되고 있는 상태이다 산업

체에서는 험도 정보를 활용하여 고리 3 4호기와 1 2호기 발 소 보호 계통의

정기 검 주기를 연장하는 과제를 수행하 으며 한 험도 정보 활용 가동 검

사의 도입을 추진하고 있다 그러나 아직 국내에는 험도 정보 활용 체제가 정립되어

있지 않으며 국내의 PSA 모델이 험도 정보 활용에 한 품질 수 을 갖추고 있

는지에 한 검토가 없었던 등 험도 정보 활용이 본격 으로 도입되기에는 주변

- 9 -

여건이 미비한 상태 다

국내에서 수행된 험도 정보 이용 련 연구로는 장기 1단계를 통하여 한국원

자력연구소에서 수행한 원 의 험도 평가에 기반을 둔 주요 계통의 정지 허용 시간

(AOT)의 연장 기술 시험주기 변경 기술 개발 연구 등이 있다 한 이들 기술을

이용하여 울진 3 4호기 발 소보호계통(Plant Protection System) 즉 원자로보호계

통(Reactor Protection System RPS) 공학 안 설비(Engineering Safety

Features Actuation System ESFAS)의 시험주기 연장이 장기 1단계에서 수행되었

다

아울러 험도 정보 활용의 주요 요소 하나로 요구되는 원 의 성능 감시

(Performance Monitoring) 방안의 일환인 정비 규정(Maintenance Rule)을 국내에 도

입하기 한 연구도 울진 3 4호기를 상으로 장기 1단계에서 수행되었다

- 10 -

제 3 장 연구개발 수행 내용 결과

제 1 1단계 PSA 표 모델 개발

1 개요

험도 정보 활용에서는 PSA 결과가 원 의 운 과 련된 의사 결정

(Decision-Making)의 가장 요한 정보로서 사용되고 있다 따라서 원 의 험도 정보

활용이 효과 으로 운 되기 해서는 의사 결정에 필요한 PSA 결과의 정확성과 일 성

등이 보장되어야만 한다

PSA는 분석자에 따라 매우 다양한 분석 방법이 사용될 수 있으며 이에 사용되는 자

료도 매우 다양한 자료원으로부터 오기 때문에 PSA 결과의 정확성은 분석자 분석의

목 에 따라 매우 다양한 범 에 걸쳐 변할 수 있다 따라서 험도 정보 활용에서 PSA

결과를 사용하기 해서는 재의 PSA 모델이 어느 수 의 의사 결정에 사용될 수 있는가

하는 즉 PSA의 품질(Quality)에 한 어떤 척도(Measure)가 필요한 상황이다

재 의사 결정에 사용되는 PSA의 품질에 한 우려는 특히 미국과 같이 다양한

원자로형과 많은 사업자가 있는 상황에서 매우 요한 사안이었다 이에 따라 미국 원

자력 산업계와 규제 기 에서는 PSA 품질의 등 을 결정할 수 있는 기 을 개발하기

한 노력을 꾸 히 기울여 왔다 재 미국에서 PSA의 품질 검토를 하여 사용되고

있는 지침서로는 미국 NEI가 개발한 lsquoNEI PPRP Guidancesrsquo와 NRC가 ASME에 의뢰

하여 개발한 lsquoASME PSA Standardrsquo가 있다 두 지침서는 작성된 배경 목 이 상당

히 유사하므로 매우 많은 공통 을 갖고 있지만 ASME PSA Standard는 주로 정성

인 선언이 많은 반면에 NEI PPRP Guidances는 실제 검표(Check List) 등을 제공하

고 있으므로 실제 검토에 좀 더 유리한 측면이 있다 그러나 미국에서는 추후에는

ASME PSA Standard가 PSA 품질 검토를 한 기본 지침서로 사용될 것으로 상되고

있다

- 11 -

재 국내에서도 험도 정보 활용에 한 심이 증가하고 있으며 국내 원 원자

로 보호계통의 허용정지시간 연장 험도 정보 활용 가동 검사와 같은 과제가 수행

이다 따라서 국내에 험도 정보 활용을 성공 으로 도입하기 해서는 한 수 의 품

질이 확보된 PSA 모델의 개발이 필수 이다 본 연구에서는 ASME PSA Standard와 NEI

PPRP Guidances를 기 으로 국내 표 원 PSA 모델에 한 품질 평가를 수행하 으

며 ASME PSA Standard의 Capability Category I+ 수 을 목표로 표 원 PSA 모델

의 품질 향상을 한 연구를 수행하 다

PSA 품질 향상의 범 는 기본 으로 상 험도 정보 활용에 따라 결정된다 따라

서 본 연구에서는 기본 으로 고압안 주입계통과 1차 기기 냉각해수계통의 차등 품질 보

증을 잠정 인 상 험도 정보 활용으로 선정하 다

본 연구에서 수행한 연구 내용은 다음과 같다

ASME PSA Standard와 NEI PPRP Guidances를 기 으로 울진 3 4호기 Risk

Monitor 모델에 한 품질 평가 수행 품질 향상 방안 도출

2002년 12월 31일까지 생산된 울진 3 4호기 설계 운 자료 최종안 성분석

보고서(Final Safety Analysis Report FSAR)를 근거로 울진 3 4호기 Risk

Monitor 모델 품질 개선

본 연구 단계에서는 상 PSA 모델을 1단계 PSA 출력 내부사건 분석 모델로 제한

하 다 내부사건 분석이란 출력 운 시 원자로 정지를 유발하는 발 소의 내부 요

인 즉 기계 고장 혹은 인간 오류에 의해 래될 수 있는 주요 노심손상 사고경 들을

악하고 그 발생 빈도를 정량화 하는 것이다

본 모델 개발은 기본 으로는 본 과제에서 개발한 1단계 PSA 수행 차서[정원

03]의 PSA 분석 방법 차를 따라 수행되었으며 사고경 를 악하기 해 사건수

목분석(Event Tree Analysis) 방법과 계통 이용불능도를 추정하기 해 고장수목

(Fault Tree Analysis) 분석 방법을 사용하 다 본 연구에서 수행된 품질 개선 차가

그림 2에 제시되어 있다 본 보고서의 제 1 2에는 품질 평가 결과가 기술되어 있다

- 12 -

본 연구를 통해서 개발된 PSA 표 모델을 PRiME-U34i로 명명하 다

품질 개선 작업에 따른 PSA 주요 요소별 개선 효과는 그림 3에 제시하 다

PRiME-U34i의 노심손상빈도는 개선 의 783E-6yr에서 132E-5yr로 약 69 정

도가 증가하 다 이는 주로 인 오류 확률(Human Error Probability HEP) 재평가

최신 공통원인고장 (Common Cause Failure CCF) 자료의 향이 크며 아울러

기존고장수목에는 모델되어 있지 않았던 제어 계통 등 추가로 모델된 부분이 증가한

것에 따른 것이다 각 개선 업무별 상세 연구 내용은 제 1 3에서 7에 걸쳐 기술되

어 있다 단 국내 고유 기기 신뢰도 자료 련 부분은 재 동일 과제 내 ldquo국내

PSA 종합 DB구축 활용기술 개발rdquo 세부 과제에서 수행되었으므로 본 보고서에서는

련 내용을 제외하 다

울진 3 4호기 Risk Monitor 모델 품질 평가

- ASME PSA Standard 기반 품질 평가 수행 품질 향상 방안 도출

- NEI PPRP Guidances 기반 품질 평가 수행 품질 향상 방안 도출

울진 3 4호기 Risk Monitor 모델 품질 개선 ASME PSA Standard의 Capability

Category I+ 수

- 설계 운 자료 수집 검토

- 기사건 선정 빈도 재평가

- 사건수목 검토 재구성

- 계통 고장수목 재구성

- 데이터 분석

- 계통 신뢰도 노심손상 빈도 평가

- 13 -

울진 34RM 모델

ASME StandardNEI PPRG

등급 평가 결과

품질 보완 사항 PRiME-U3i

국내 PSA 전문가

재외 PSA 전문가

등급 재평가 결과

국내 전문가(현장학계)

재외 PSA 전문가

초기 사건

사고 경위

고장 수목

인간 오류

고장 자료

CCF

국내 표준HRA 방법

국내 고유 기기신뢰도 DB

문서화

BE Code MARS

GQARI-TS

ASMEI+

성과 활용

PSA QA

울진 34RM 모델

ASME StandardNEI PPRG

등급 평가 결과

품질 보완 사항 PRiME-U3i

국내 PSA 전문가

재외 PSA 전문가

등급 재평가 결과

국내 전문가(현장학계)

재외 PSA 전문가

초기 사건

사고 경위

고장 수목

인간 오류

고장 자료

CCF

국내 표준HRA 방법

국내 고유 기기신뢰도 DB

문서화

BE Code MARS

GQARI-TS

ASMEI+

성과 활용

PSA QA

그림 2 PRiME-U34i 개발 차

그림 3 PSA 모델 개선 업무별 CDF 향

- 14 -

2 울진 3 4호기 PSA 모델 품질 평가

본 과제의 1차년도에는 미국 원자력 규제기 인 NRC의 ASME PSA

Standards[ASME02]와 미국 원자력 산업계를 변하는 NEI PPRP Guidances[NEI00b]

에 따라 울진 3 4호기 PSA 모델의 품질을 평가하 으며 그 결과를 기술보고서[양

03a 양 03b]로 발간하 다 이때 도출한 모델의 미비 보완 을 2년간 보완 개

선하여 본 과제의 3차년도에 다시 품질평가를 시행하여 그 결과를 기술보고서[김양05a

김양05b]로 발간하 다 본 에서는 품질 평가 결과를 정리하 다

가 표 원 PSA 모델 등 평가(모델 개선 )

본 연구 과제에서는 먼 국내에서 가장 높은 품질을 갖고 있는 것으로 단된

울진 3 4호기 Risk Monitor용 PSA 모델을 표 원 1단계 PSA 모델의 등 정

을 한 검토 상 PSA 모델로 선정하 다 Risk Monitor용 PSA 모델은 인허가 PSA

모델에 배열 리 효과 등을 볼 수 있도록 개선된 모델이므로 향후 험도 정보 활용

에의 용성이 인허가용 PSA 모델보다 훨씬 뛰어나기 때문이다 재 세계 으로 가

장 많이 사용되고 있는 품질 평가 기 서는 미국의 규제기 (NRC)에서 개발한 ASME

PSA Standard와 미국의 산업체(NEI)가 개발한 NEI PPRP Guidances가 있다 재

PSA 모델 등 평가를 한 국내 기 은 없는 상태이다 ASME PSA Standard는 정

성 인 규정이 많은 반면 NEI PPRP Guidances는 11개 분야에 한 검사 항목

(Check List)를 제공하고 있어 모델의 검토에 유리한 이 있다 비록 미국 NRC에서

는 두 가지 지침서 하나를 이용하여 PSA 모델의 등 정을 하면 그 결과를 인정

하는 방향으로 추진하고 있기는 하나 기본 으로 ASME PSA Standard를 주 기 서

로 사용하려는 동향을 고려하여 울진 3 4호기 PSA 모델의 등 정은 ASME PSA

Standard에 기 하여 수행하 다 반면에 NEI PPRP Guidances에는 ASME PSA

Standard에 포함되어 있지 않은 내용이 있어 NEI PPRP Guidances를 이용한 검토도

보완 에서 수행하 다 다음 표 1에 ASME PSA Standard NEI PPRP

Guidances의 분야 요건 수가 정리되어 있다 표 1에서 보듯이 ASME PSA

Standard에는 구조 종속성 모델의 보수와 개정에 한 별도의 분야가 없다 반면에

- 15 -

NEI PPRP Guidances에는 내부 침수 분야가 없다 본 연구에서는 두 기 서에 근거한

등 평가를 모두 수행하 기 때문에 결과 으로 모든 분야에 한 검토가 수행된 것

으로 볼 수 있다

분야 ASME PSA Standard

NEI PPRP Guidances

기사건 30 21

사고경 21 26

성공 기 (열수력) 16 11

계통 분석 41 27

인간 신뢰도 분석 34 30

자료 분석 28 20

정량화 31 34

량조기방출빈도 37 28

내부침수 28 NA

구조 NA 13

종속성 NA 14

보수개정 NA 15

계 266 239

표 1 ASME PSA StandardNEI PPRP Guidances 검토 분야

요건 수

아래에 ASME PSA Standard NEI PPRP Guidances의 기술 분야에 한 등

평가 결과를 요약하여 놓았다 분야별 등 평가에서 ASME PSA Standard의 내부

침수 분야 량 조기방출빈도 분야 NEI PPRP Guidances의 구조 분야는 제외되어

있다 이는 이번 단계의 연구 목표가 1단계 PSA 표 모델의 개발이므로 이들 분야는

재 연구 범 에 포함되지 않기 때문이다 다음의 표 2sim3 그림 4sim7에 ASME

PSA Standard와 NEI PPRP Guidances에 기반한 총 분야별 등 평가 결과가

요약되어 있다 각 표는 각 분야의 검토 상 항목 각 등 에 속하는 항목이 몇 개

인가를 보여주고 있다 표 2sim3과 그림 4sim5에서 보듯이 기존의 PSA 모델은 ASME

PSA Standard 기 으로는 기술 분야 요건의 849가 IsimII 등 정도를 가지며 NEI

PPRP Guidances 기 으로는 각 기술 분야의 요건 808가 2sim3 등 정도의 수

- 16 -

을 갖고 있는 것으로 단된다 그림 6sim7는 각 분야별로 각 등 에 속하는 요건의 퍼

센트()를 보여주고 있다

그림 4에서 보듯이 품질 개선 의 울진 3 4호기 PSA 모델은 ASME PSA

Standard를 기 으로 하 을 때 체 검토 항목 약 35 정도가 II 등 미만인 것

으로 단되었다

분야 I 등 II 등 III등 기타

기사건 10 20 0 0

사고경 5 16 0 0

성공 기 (열수력) 7 9 0 0

계통 분석 13 15 12 1

인간 신뢰도 분석 19 12 3 0

자료 분석 9 15 0 0

정량화 8 20 2 1

계 68(345) 108(548) 19(96) 2(10)

표 2 ASME PSA Standard 기반 분야별 개선 검토결과 등 별

요건수

분야 2 등 3 등 4등 기타

기사건 3 16 1 1

사고경 4 20 2 0

성공 기 (열수력) 7 3 0 1

계통 분석 6 13 7 1

인간 신뢰도 분석 15 11 2 2

자료 분석 6 13 1 0

정량화 10 18 4 2

종속성 4 10 0 0

보수 개정 0 0 0 15

계 57(288) 107(540) 21(106) 22(111)

표 3 NEI PPRP Guidances 기반 분야별 개선 검토결과 등 별

요건수

- 17 -

그림 4 ASME PSA Standard 기반 총 평가 결과(개선 )

그림 5 NEI PPRP Guidances 기반 총 평가 결과(개선 )

- 18 -

그림 6 ASME PSA Standard 기반 요건별 평가 결과(개선 )

그림 7 NEI PPRP Guidances 기반 요건별 평가 결과(개선 )

- 19 -

나 표 원 PSA 모델 등 평가(모델 개선 후)

모델 품질 평가 결과를 기반으로 PSA 모델의 주요 요소별 품질 개선 작업을 수

행하 다 각 품질 개선 작업의 세부 내용은 본 보고서의 제 1 의 3항부터 기술되어

있다 품질 개선 작업 후 PRiME-U34i의 품질 재평가 작업을 수행하 으며 그 결과

가 다음 그림 6sim11에 제시되어 있다 본 과제를 통하여 개발된 PRiME-U34i의 품질

향상은 ASME PSA Standard에 기반을 둔 것으로 PRiME-U34i의 품질 개선 결과에

하여 국내외 문가의 검토를 통하여 검증을 받았다

그림 8에서 보듯이 품질 개선 작업 결과 PRiME-U34i는 ASME PSA Standard

기 항목의 90 이상이 II 등 이상을 만족시키는 것으로 나타났다 PRiME-U34i에

서 ASME PSA Standard 기 II 등 요건을 만족시키지 못하는 항목들은 주로 국내

원 의 가동 이력이 어 이에 따라 고유 자료가 충분하지 않기 때문인 것으로 명되

었다 따라서 향후 국내에서 PSA 모델의 품질을 더욱 향상시키기 해서는 국내 고유

기기 신뢰도 자료 수집 원 정지 불능 과도 사건과 같은 국내 고유 안에 한

상세 분석이 필요할 것으로 상된다

- 20 -

그림 8 ASME PSA Standard 기반 총 평가 결과(개선 후)

그림 9 NEI PPRP Guidances 기반 총 평가 결과(개선 후)

- 21 -

그림 10 ASME PSA Standard 기반 요건별 평가 결과(개선 후)

그림 11 NEI PPRP Guidances 기반 요건별 평가 결과(개선 후)

- 22 -

3 기사건 빈도 재평가

울진 3 4호기 PSA의 기사건에 해 최신의 국내외 원 자료를 반 하고 미

비한 을 찾아 개선하 다 기사건 빈도 재계산에 한 상세한 내용은 기술보고서

[김길05b]에 있다

기사건 빈도 평가에는 다음과 같은 보완의 원칙을 용하 다

첫째 확률론 안 성평가 수행 차서[정원03]에 따라 기사건 빈도를 재평가하 다

둘째 운 이력을 근거로 기사건 빈도를 평가할 경우 일 성을 하여 최근에 발표

되어 미국의 많은 원 들이 이용하고 있는 NUREGCR-5750 보고서[NRC99]의

기사건 빈도를 기본 값으로 이용하 다 이때 용한 원칙은 다음과 같다

- 울진 3 4호기와 NUREGCR-5750의 기사건 분류기 을 맞춘다

- NUREGCR-5750에서처럼 발생 빈도의 감소 추세가 확인되는 경우는 낮은

값을 용하 다 그러나 국내 원 은 부분 신규 원 이기 때문에 발생 빈

도의 추세는 확인되지 않았다

- 빈도 재평가에는 일반 으로 2단계 Bayesian Update 방법을 용하지만 울

진 3 4호기는 운 년수가 작고 실제 사건의 발생 건수도 울진 3호기의 경우

상업운 이후 2002년까지 3건의 사건만이 있을 뿐이므로 2단계 Bayesian

Update는 의미가 없다 따라서 본 연구에서는 NUREGCR-5750 자료를 사

분포 자료로 하고 노형이 히 다른 월성 원 이력자료를 제외한 국내 원

체 이력 자료를 증거자료로 반 한 1단계 Bayesian Update를 용하

다

- 국내 운 이력자료는 2002년 말까지 수집된 자료를 사용하 다

- 기존 국내 PSA의 기사건 빈도 분포는 Lognormal 분포를 따르므로 보완된

분포도 부분 Lognormal 분포를 따른다 그러나 NUREGCR-5750의 원 자

료가 감마분포를 따르는 경우에는 이를 고려하여 사 분포가 감마분포인 기

사건은 사후분포도 감마분포를 따르는 것으로 처리하 다

- 23 -

EPRI Category 총발생수

EPRI 1-부분 인 RCS 유량상실 Loss of RCS Flow (1 Loop) 5

EPRI 2-제어 인출 Uncontrolled Rod Withdrawal 0

EPRI 3-제어 작동 고장 제어 낙하 CRDM Problems andor Rod Drop 38

EPRI 4-제어 으로 부터의 냉각재 설 Leakage from Control Rods 1

EPRI 5-1차측 냉각재 설 Leakage in Primary System 11

EPRI 6-가압기 압력 Low Pressurizer Pressure 1

EPRI 7-가압기 설 Pressurizer Leakage 1

EPRI 8-가압기 고압력 High Pressurizer Pressure 0

EPRI 9-부 한 안 주입 작동 Inadvertent Safety Injection Signal 2

EPRI 10-격납건물 고압력 Containment Pressure Problems 0

EPRI 11-보론희석 - CVCS 오동작 CVCS Malfunction - Boron Dilution 0

EPRI 12-제어 치에러(압력온도출력 불균형) PressureTemperaturePower Imbalance - Rod Position Error 1

EPRI 13-RCP 이상 기동 Startup of Inactive Coolant Pump 0

EPRI 14- 체 인 RCS 유량 상실 Total Loss of RCS Flow 4

EPRI 15- 수 부분상실(1 Loop) Loss or Reduction in Feedwater Flow (1 loop) 43

EPRI 16-모든 수 완 상실 Total Loss of Feedwater Flow (all loops) 11

EPRI 17-주증기 격리밸 (1개) 부분 완 차단 Full or Partial Closure of MSIV (1 loop) 11

EPRI 18-주증기격리밸 완 차단 Closure of All MSIV 6

EPRI 19- 수유량증가(1 Loop) Increase in Feedwater Flow (1 Loop) 9

EPRI 20- 수유량증가(All Loop) Increase in Feedwater Flow (All Loop) 0

EPRI 21- 수유량 불안정(운 원 오류) Feedwater Flow Instability-Operator Error 5

EPRI 22- 수유량 불안정(기기고장) Feedwater Flow Instability-Miscellaneous Mechanical Causes 4

EPRI 23-부분 인 복수펌 상실(1 Loop) Loss of Condensate Pumps (1 Loop) 0

EPRI 24-모든 복수펌 상실 Loss of Condensate Pumps (All Loops) 0

EPRI 25-복수기 진공상실 Loss of Condenser Vacuum 6

EPRI 26-증기발생기 설 Steam Generator Leakage 5

EPRI 27-복수기 설 Condenser Leakage 2

EPRI 28-2차측 설 Miscellaneous Leakage in Secondary System 7

EPRI 29-증기방출밸 개방 Sudden Opening of Steam Relief Valves 0

EPRI 30-순환수 상실 Loss of Circulating Water 15

EPRI 31-기기냉각수 상실 Loss of Component Cooling 2

EPRI 32-필수용수 상실 Loss of Service Water System 0

EPRI 33-터빈트립 조 밸 닫힘이나 구동기 고장 Turbine Trip Throttle Valve Closure EHC Problems 47

EPRI 34-주발 기 트립 고장 Generator Trip or Generator Caused Faults 51

EPRI 35-소외 원 상실 Loss of All Offsite Power 8

EPRI 36-가압기 살수고장 Pressurizer Spray Failure 0

EPRI 37-발 소 운 에 필요한 원상실

Loss of Power to Necessary Plant Systems-138KV 12건-416kV 10건-125V DC 1건-120V AC 10건-480V AC 3건

36

EPRI 38-발 소 정지(Unknown Cause) Spurious Trips-Cause Unknown 0

EPRI 39-발 소 자동정지(No Transient Condition) Automatic Trip-No Transient Condition 20

EPRI 40-발 소 수동정지(No Transient Condition) Manual Trip-No Transient Condition 11

EPRI 41-소내 화재 Fire Within Plant 2

EPRI 42-기타(발 소 외 인 요인으로 인한 발 소 정지) Others 14

EPRI 43-정기계획정지 131

표 4 EPRI 분류기 에 따른 국내 원 (월성제외) 정지사건 발생수

- 24 -

빈도 평가에 있어 시간단 로 많이 사용되는 Critical Year(cryr)와 Calendar

Year(calyr)는 다음과 같이 정의된다 Critical Year는 원자로 는 해당 기기를 실제

가동한 기간이 1년인 것을 의미하며 Calendar Year는 원자로 는 해당 기기의 가동

률과 계없는 달력상의 1년을 의미한다 를 들어 어떤 사건이 4년 동안에 1번 일

어났다고 이때 가동률이 50이면 동 사건의 빈도는 14 = 025(calyr)이지만 실제

가동률을 고려하면 Critical Year가 2년이므로 사건 빈도는 12 = 05(cryr)이다 즉

빈도 평가용 시간단 인 Critical Year와 Calendar Year 사이에는 다음과 같은 계

가 성립한다 Calendar Year 단 의 빈도 = Critical Year 단 의 빈도 x 가동률

한편 EPRI 분류기 [EPRI82]에 따른 국내 원 (월성 원 제외)의 2002년까지

정지사건 발생 수는 다음 표 4와 같다 이들의 발생 수를 반 하여 국내 원 고유의

기사건 빈도를 재평가하 다

(1) 형 냉각재상실사고(Large LOCA LLOCA)

NUREGCR-5750에서 사용한 LOCA(Loss of Coolant Accident) 배 열 빈

도 평가식은 다음과 같다

형 LOCA 빈도 = (FTW)(PRTW) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (312-1)

여기서

FTW = 주 배 의 통 균열(Through-wall Crack) 빈도

PRTW = 통 균열이 있을 경우의 배 단 평균 확률

= 배관직경 직경 sim 인치 sim 배관일 때 직경 인치 넘는 배관일 때

지 까지 세계 으로 형 LOCA가 발생한 가 없었고 세계 원 3362

calyr(VVER과 CANDU 제외) 운 이력에 8 inch(203mm) 배 에서 1번의 설 사건

이 있었으므로 FTW=13362 PRTW=25203이다 따라서 형 LOCA 빈도는 다음과

같이 계산된다

형 LOCA 빈도= (FTW)(PRTW) = (25203)(13362) = 36E-6(calyr)

- 25 -

이때 가동률을 075로 가정하면 형 LOCA 빈도는 약 50E-6(cryr)이다

세계 원 운 이력인 3362 calyr은 1997년까지의 PWR 원자로 운 년수이

므로 1998년부터 2002년까지의 국내 원 (월성원 제외)의 운 년수 574 calyr

사고가 없었던 것을 감안하여 식 (312-1)로 재계산을 하면 형 LOCA 빈도는

36E-6(calyr)이 된다

따라서 울진 3 4호기의 형 LOCA 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFLognormal 50E-6(cryr) 10

(2) 형 냉각재상실사고(Medium LOCA MLOCA)

형 LOCA 빈도 평가는 형 LOCA 빈도 평가 방법과 동일하게

NUREGCR-5750의 LOCA 배 열 빈도 평가식을 용하 다

지 까지 세계 으로 형 LOCA도 발생한 가 없었고 세계 원 3362

calyr(VVER과 CANDU 제외) 운 이력에 26 inch(64mm) Crack 1번 6

inch(150mm) Crack이 4번 있었다 형 LOCA와 같은 방법으로 식 (312-1)을 용

하면

64mm 경우 (2564)(13362) = 11E-5(calyr)

150mm 경우(25150)(43362) = 19E-5(calyr)

따라서

형 LOCA 빈도 = 11E-5 + 19E-5 = 30E-5(calyr)

이때 가동률을 075로 가정하여 형 LOCA 빈도를 40E-5(cryr)로 평가하 다 이때

빈도 분포는 Lognormal 분포(EF=10)이다

세계 원 3362 calyr는 1997년까지의 PWR 원자로 운 년수이므로 1998년

부터 2002년까지의 국내 원 (월성원 제외)의 운 년수 574 calyr 사고가 없었

던 것을 감안하여 식 (312-1)로 재계산하여도 변함이 없이 40E-5(cryr) 평균의

Lognormal 분포(EF=10)가 된다

- 26 -

한편 별도로 구분한 Single SafetyRelief Valve Stuck Open Pressurizer

PORV Stuck Open Two or More SafetyRelief Valves Stuck Open 기사건들은

모두 울진 3 4호기 PSA에서는 형 LOCA에 해당한다 NUREGCR-5750에서는 이

들의 빈도를 기사건 빈도에 반 하 으나 본 연구에서는 이들 기사건은 다른 사건

의 간과정에서 발생하는 사건으로 가정하여 형 LOCA 빈도로 고려하지 않았다 따

라서 최종 인 형 LOCA 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFLognormal 40E-5(cryr) 10

(3) 소형 냉각재상실사고(Small LOCA SLOCA)

NUREGCR-5750에서 소형 LOCA 빈도는 다음과 같이 평가되었다 미국

WASH-1400을 사 분포로 정하고(5값=1E-4 평균=3E-3 95값=1E-2) 그 동안

미국 원 의 2102 calyr 동안에 소형 LOCA가 발생한 이 없었으므로 이를 기반으

로 Bayesian Update를 하면 소형 LOCA의 빈도는 5값=1E-4 앙값

=4E-4(calyr) 95값=1E-3 평균값=5E-4(cryr)로 평가된다

2002년까지의 국내 원 의 운 년수 13524 cryr 소형 LOCA가 없었던 것을

고려하여 한국원자력연구소에서 개발한 Baysian Update 코드인 BURD[박장01]을 이

용하여 소형 LOCA 빈도를 재평가하면 그 값은 48E-4(cryr)(EF=3)가 된다

분포함수 평균값 EFLognormal 48E-4(cryr) 3

(4) 원자로냉각재펌 손 냉각재상실사고(RCP Seal LOCA)

울진 3 4호기 PSA에서는 비 기사건 분류 시 원자로냉각재펌 손

(RCP Seal Failure)을 소형 LOCA로 분류하 다 따라서 원자로냉각재펌 손

LOCA를 별도의 기사건으로 구분하지 않고 소형 LOCA 빈도에 추가할 수 있다 그

러나 원자로냉각재펌 손 LOCA를 LOCCW나 SBO 기사건 내에서도 다룰 수

있으므로 일단 원자로냉각재펌 손 LOCA를 분리하여 계산하 다 따라서

- 27 -

본 연구에서 도출된 소형 LOCA 빈도에는 원자로냉각재펌 손 LOCA 빈도가

반 되어 있지 않다

NUREGCR-5750에서는 1969sim1997년 자료를 이용하여 원자로냉각재펌

손 LOCA 평균 빈도를 25E-3(cryr)로 구하 다 즉 해당 사건이 2회 일어난 경

우 5값=56E-4 95값=54E-3으로 계산된다 따라서 2002년까지의 국내 원 의

운 년수 13524 cryr 원자로냉각재펌 손 LOCA가 없었던 것을 고려하

면 원자로냉각재펌 손 LOCA 빈도 분포는 Gamma(25 115401)가 된다 따

라서 원자로냉각재펌 손 LOCA 기사건 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 217E-3(cryr) 50E-4 sim 48E-3

(5) 증기발생기 열 단(Steam Generator Tube Rupture SGTR)

NUREGCR-5750의 SGTR과 울진 3 4호기의 SGTR의 분류기 이 같음이 확인

되었다 SGTR 경우는 NUREGCR-5750 보고서에서 조사된 미국의 사고이력과 국내

에서의 사고이력이 존재하므로 두 운 이력을 합하여 기사건 빈도를 평가하 다 평

가 방법은 NUREGCR-5750 보고서의 평가 방법을 사용하 다

NUREGCR-5750에서는 운 이력에 기 하여 미국 PWR 499 cryr 동안 3회

의 SGTR 사고가 있었으므로 Jeffreys Non-informative[NRC03] 사 분포를 사용하

여 SGTR 빈도 분포는 평균값이 70E-3(cryr)(=35499)인 감마분포로 평가하 으

며 이 경우 90 신뢰도 구간은 다음과 같이 주어진다

[χ2005(2n+1)2T χ2

095(2n+1)2T] = [22E-3 14E-2]

여기서 n은 발생한 사건의 수 T는 총 측시간을 뜻한다

2002년 말까지의 국내 PWR 13524 cryr 동안 1번의 SGTR이 발생하 다 미

국에서의 SGTR 사고이력과 국내의 사고이력을 합하여 국내 SGTR의 사고 발생 빈도

를 구하면 평균값은 710x10-3(cryr)(=4563424)로 평가된다

- 28 -

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 710E-3(cryr) 262E-3 sim 133E-2

(6) 형이차측 단(Large Secondary Side Break LSSB)

울진 3 4호기 PSA의 LSSB에 해당하는 기사건 분류를 NUREGCR-5750과 비

교하면 NUREGCR-5750의 High Energy Line Steam BreakLeaks(Combined)이 이

에 해당된다 High Energy Line Steam BreakLeaks(Combined)는 다시 Steam Line

BreakLeak Outside Containment Steam Line BreakLeak Inside Containment

Feedwater Line BreakLeak를 포함하기 때문에 울진 3 4호기 PSA의 LSSB 분류 기

과 차이가 없으며 발생빈도는 13E-2(cryr)로 계산되었다 1987sim1995 기간내 미

국 원 가동 이력 72829(PWR 49855 + BWR 22974) cryr 에 9번의 LSSB 사건

이 일어났으므로(PWR에서 7번 BWR에서 2번) Jeffreys Non-informative Prior를 사

용하여 Bayesian Update를 수행하면 LSSB의 빈도는 9572829 =13E-2(cryr)으로

평가된다 High Energy Line Steam BreakLeaks(Combined) 빈도 분포는 감마분포로

90 신뢰도 구간의 5값과 95값이 각각 70E-3과 21E-2로 주어지게 된다

국내 원 에서도 2002년 말까지도 Main Feedwater Line Steam Line

BreakLeak가 없었으므로 이 사실을 반 하여 LSSB 빈도를 재계산하 다 즉 PWR

체 측정 연수가 13524 cryr이고 단사고가 없었으므로 이를 근거로 하여

Bayesian Update 방법으로 새로운 사후 분포를 구하면 LSSB의 평균 빈도가

110E-2(cryr)(5값=586E-3 95값=175E-2)으로 주어진다 따라서 최종 LSSB

빈도는 다음과 같이 평가된다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 110E-2(cryr) 586E-3 sim 175E-2

(7) 소외 원상실(Loss of Offsite Power LOOP)

NUREGCR-5750에 의하면 소외 원상실 빈도는 Gamma(1978335) 분포로 평균

값이 237E-2(175729) cryr로 주어진다 NUREGCR-5750에 의하면 실제 LOOP의 발

- 29 -

생 횟수는 17회이고 운 년수는 729 cryr이다 한편 지난 국내 원 의 소외 원 상실

사고 횟수를 보면 2002년 말까지 13524 cryr(월성원 제외)동안 8회가 발생하 다

따라서 사 분포 Gamma(175 729)가 사후분포 Gamma(175+8 729+13524) =

Gamma(255 86424)로 바 어야 한다 즉 새로운 평균값은 30x10-2(cryr)이다

이의 신뢰도 구간을 구하면 5값=21E-2 95값=40E-2이다 따라서 최종 국내 소

외 원상실 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 30E-2(cryr) 21E-3 sim 40E-2

(8) 발 소정 (Station Blackout SBO)

NUREGCR-5750에서는 SBO를 기사건으로 다루지 않았으므로

NUREGCR-5750 값을 사 분포 값으로 이용하지 않았다 따라서 본 연구에서는

기사건 빈도 계산을 해 SBO 빈도 계산을 한 별도의 고장수목을 구성하 다 이

의 울진 3 4호기 PSA 분석에서는 EDG와 AAC DG의 공통 원인 고장 처리가 부정확

하 다 즉 EDG 4 와 AAC DG 1 의 공통 원인 고장을 고려하지 않고 EDG 2 와

AAC DG 1 에 한 공통 원인 고장만 고려하 는데 본 연구에서는 이를 개선한 논

문[JY03]을 참조하여 재계산하 다 계산 결과 국내 SBO 빈도는 다음과 같이 평가되

었다

분포함수 평균값 EFGamma 366E-5(cryr) 109

(9) 주 수상실(Loss of Main Feedwater LOMF)

NUREGCR-5750에서는 주 수 상실 기사건 빈도는 감소 경향이 있는 것으로

분석되어 00544(cryr)로 분석하 다( 앙값 = 303E-2 EF = 594를 갖는 Lognormal

분포) NUREGCR-5750에서는 PWR의 Inadvertent Closure of All MSIVs 빈도도

감소 경향이 있는 것으로 분석되어 LOMF 빈도는 0011(cryr)로 분석하 다

(Gamma(55 49855)) 울진 3 4호기에서는 Inadvertent Closure of All MSIVs도 주

수상실사고로 분류하 으므로 NUREGCR-5750 자료를 활용한 주 수상실 기사건

- 30 -

빈도는 00654(cryr)(00544 + 0011)로 주어지게 된다 즉 Gamma(325 49855)

로 볼 수 있다

월성 원 을 제외한 국내 원 의 이력을 살펴보면 상업운 에서부터 2002년까지

13524 cryr 동안에 주 수상실 횟수는 21회이다 따라서 Bayesian Update를 통한

사후분포는 Gamma(325+21 49855+13524) = Gamma(535 6338)로 주어진다

즉 주 수상실 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 0084(cryr) 0066 sim 01

(10) 복수기진공상실(Loss of Condenser Vacuum LOCV)

NUREGCR-5750의 LOCV와 Turbine Bypass 이용불능이 울진 3 4호기 PSA의

복수기진공상실 기사건에 해당된다 Turbine Bypass 이용불능은 EPRI 분류나 울진

3 4호기에 없었던 것으로 NUREGCR-5750에 새로이 구분한 기사건이다 그러나

Turbine Bypass 이용불능은 흔히 일어나지 않는 사건으로 복수기진공상실 기사건과

합쳐도 무방한 것으로 단하 다 NUREGCR-5750에서의 LOCV 빈도(Gamma(13

49855))와 Turbine Bypass 이용불능 빈도(Gamma(15 72829))를 고려하여 사

분포를 구하면 평균값은 00421이고 Gamma(205 72829) 분포를 갖는다 (여기서

LOCV 빈도분포를 Gamma(19 72829)로 변경하여 가동 연도를 맞추었다)

표 4에서 월성 원 을 제외한 국내 원 의 이력을 반 하면 상업운 에서부터

2002년까지 13524 cryr 동안에 표 4의 EPRI-25 EPRI-27 EPRI-30에 속한 사건

의 발생 횟수는 23회이다 따라서 Bayesian Update를 통하여 얻어진 LOCV 사후분포

는 다음과 같은 Gamma(42 86353) 분포로 주어진다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 0049(cryr) 0037 sim 0062

(11) 일반과도사건(General Transient GTRN)

만일 표 4의 EPRI 과도사건 12 15 17 23 33 34인 경우 원자로 출력 감발계통

- 31 -

(Reactor Power Cutback System RPCS)과 증기우회제어계통(Steam Bypass Control

System SBCS)이 정상 으로 작동한다면 원자로 정지를 방지할 수 있다(이를 완 부

하 방출운 이라 부른다) 따라서 일반과도사건 기사건 빈도 계산에서 이들 과도사

건에 한 완 부하 방출운 의 성공 가능성을 고려하 다 완 부하 방출운 의 실패

확률은 System 80 PSA를 근거로 01로 가정하 다 기존 울진 3 4호기 PSA에서

Boolean 수식으로 표 한 일반과도사건에 본 연구에서는 EPRI-2 EPRI-3 EPRI-37

EPRI-42 계측용공기상실사건(Loss of Instrument Air LOIA)을 추가하여 다음과 같

이 표 하 다 여기서 RPCS는 완 부하 방출운 실패사건을 의미한다

GTRN = LOIA + EPRI-1 + EPRI-2 + EPRI-3+ EPRI-4 + EPRI-5 +

EPRI-6 + EPRI-7 + EPRI-8 + EPRI-9 + EPRI-10 + EPRI-11

+ EPRI-19 + EPRI-20 + EPRI-26 + EPRI-28 + EPRI-29 +

EPRI-36 + EPRI-37 + EPRI-38 + EPRI-39 + EPRI-40 +

EPRI-42 + RPCS(EPRI-12 + EPRI-15 + EPRI-17 + EPRI-23

+ EPRI-33 + EPRI-34)

NUREGCR-5750의 Table D-4에 나와 있는 QC4 QC5 등 PWR 일반과도사건

횟수를 의 GTRN 식에 연계하면 다음과 같이 GTRN의 발생횟수를 얻을 수 있다

GTRN5750횟수 = LOIA + QC4 + QC5 + QC10 + QK4 + QP5 + QR0 +

QR1 + QR2 + QR4 + QR6 + QR8 + QR9 + RPCS (

QR3 + QP2 + QL5 + QP4 + QL6 + QR5 + QR7)

= 15 + 19 + 20 + 2 + 2 + 4 + 61 + 8 + 40 +

12 + 48 + 154 + 22 + 01 (36 + 4 + 240 +

22 + 88 + 234 + 68)

= 411 + 01 742

= 4852

따라서 GTRN의 빈도는 다음과 같이 평가된다

GTRN5750 = 4852499 = 0972(cryr) (EF asymp187)

- 32 -

한편 NUREGCR-5750에서의 극소형 LOCA도 일반과도사건으로 분류하 으므

로 그 빈도 000618을 합쳐야 하지만 이 값은 다른 일반과도사건 빈도보다 매우 작음

으로 무시하 다

울진 3 4호기의 특성에 따라 QC9 QL4 QP3는 울진 3 4호기 기사건으로 분

류하 다 울진 3 4호기의 이력자료를 분석하면 EPRI-37을 고려하지 않을 경우 GTRN

의 빈도는 13524 cryr 동안 1403회의 발생횟수로부터 104(cryr)로 평가된다 이

를 증거 자료로 이용하여 NUREGCR-5750 자료의 사후분포를 구하면 다음과 같다

사 분포 Lognormal Mean = 0972(cryr) (EF asymp 2)

증거 13524 cryr 동안 1403회의 발생횟수

따라서 일반과도사건 빈도는 다음과 같이 평가된다

분포함수 평균값 EFLognormal 0946(cryr) 108

(12) 기기냉각수상실(Loss of a CCW LOCCW)

울진 3 4호기 PSA에서의 기기냉각수상실 기사건은 발 소 특정 기사건

하나로 트 인 A에서 기기냉각수 공 이 상실되는 사건을 말한다 이 기사건에는 물

론 보조계통인 필수냉수계통 필수해수계통의 련 트 인 고장도 포함된다 따라서

기기냉각수상실 기사건 빈도를 평가하기 한 기기냉각수계통 고장수목이 개발되어

기기냉각수상실 기사건 빈도를 계산하고 있다 개선된 모델에서는 공통 원인 고장

계산을 보다 정확히 묘사하 으나 기사건 빈도에 미치는 향은 별로 없었다 다만

각 기기들의 고유 신뢰도 자료를 이용하므로 기사건 빈도 값은 이 값과는 다르게

나타났다 울진 3 4호기의 LOCCW 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFLognormal 513E-1(cryr) 13

(13) 416KV 교류모선상실(Loss of a 416KV AC Bus)

- 33 -

NUREGCR-5750에서는 600V이상 10KV 이하의 교류모선상실사건을 기사건

으로 구분하 다 NUREGCR-5750에서 416KV 교류모선 상실사건에 해당하는 사건

은 Loss of Vital Medium Voltage AC Bus이다 NUREGCR-5750에 의하면 Loss

of Vital Medium Voltage AC Bus의 빈도는 Gamma(105 72829) 분포로 평균값이

144E-2(cryr)이다

국내 원 (월성원 제외)에서 상업운 이후 2002년간의 13524 cryr 동안 10건

의 416KV 교류모선상실 사건이 일어났으므로 울진 3 4호기 PSA의 416KV 교류모선

상실 사건의 빈도 분포는 다음과 같은 Gamma(105+10 86353) 분포로 주어진다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 0024(cryr) 0016 sim 0033

(14) 125V 직류모선상실(Loss of a 125V DC Bus)

NUREGCR-5750에서 125V 직류모선상실 사건에 해당하는 사건은 Loss of

Vital DC Bus이다 NUREGCR-5750에 의하면 Loss of Vital DC Bus 빈도는

Gamma(05 72829) 분포로 평균값이 687E-4(cryr)이다

국내 원 (월성원 제외)에서 상업운 이후 2002년간의 13524 cryr 동안 1건

의 125V직류모선 상실사건이 일어났으므로 울진 3 4호기 PSA의 416KV 교류모선상

실 사건의 빈도 분포는 Gamma(15 86353)이며 최종 값은 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 17E-3(cryr) 20E-4 sim 45E-3

(15) 120V AC 필수 력상실(Loss of a 120V AC Bus)

NUREGCR-5750에서는 600V이하의 교류모선상실사건을 기사건으로 구분하

다 NUREGCR-5750에서 120V AC 필수 력상실 사건에 해당하는 사건은 Loss

of Vital Low Voltage AC Bus이다 NUREGCR-5750에 의하면 Loss of Vital Low

Voltage AC Bus 빈도는 Gamma(15 72829) 분포로 평균값이 206E-3(cryr)이다

이 값은 1E 480V AC 력상실도 포함한 것인지 불분명하나 보수 으로 모두 120V

- 34 -

AC 필수 력상실 사건 빈도로 간주하 다

국내 원 (월성 원 제외)에서 상업운 이후 2002년간의 13524 cryr동안 10

건의 120V AC 필수 력 상실사건이 일어났으므로 울진 3 4호기 PSA의 120V AC

필수 력상실 사건의 빈도 분포는 Gamma(115 86353)이며 최종 값은 다음과 같이

평가되었다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 0013(cryr) 76E-3 sim 0020

(16) 정지불능 과도사건(Anticipated Transient Without Scram ATWS)

정지불능 과도사건은 NUREGCR-5750에서 기사건으로 취 하지 않으며 울진

3 4호기 PSA에서는 고장수목으로 모델링되어 있다 재 본 연구에서 사용한 ATWS

의 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFGamma 90E-6(cryr) 61

(17) 연계계통 LOCA(Interfacing System LOCA ISLOCA)

ISLOCA 빈도를 재평가하기 하여 NUREGCR-5750에서 참조한 참고문헌

[KE92]의 방법을 검토하 다 참고문헌[KE92] 방법은 CE 원 을 상으로 하 기

때문에 표 원 과 매우 유사한 기기 배열을 가지고 있다 [KE92]에서는 압안 주

입계통을 통한 ISLOCA가 가장 일어나기 쉬운 경우로 분석되었다 즉 3개월 주기의

IST(In-Service Test) 시 MOV 개방과 함께 2개의 역지밸 가 동시에 고장나 있을

때 ISLOCA가 발생한다 표 원 의 경우는 동시에 3개의 역지밸 가 고장나 있어야

하므로 참고문헌[KE92]의 ISLOCA 빈도보다는 훨씬 작으나 보수 으로 3개의 역지

밸 가 동일한 것으로 가정하면 압안 주입계통에서 일어나는 ISLOCA 빈도의 평균

값은 215E-8(cryr)로 계산되었다 한편 정지 출력계통을 통한 ISLOCA 빈도는 참

고문헌[김길04]에서 계산된 바 있으나 참고문헌[KE92]에서 사용한 MOV의 내부

손빈도를 이용하여 재계산하면 ISLOCA 빈도는 32E-8(cryr)로 주어진다 따라서 최종

- 35 -

ISLOCA 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFLognormal 535E-8(cryr) 1000

(18) 원자로용기 손(Reactor Vessel Rupture RVR)

기존 울진 3 4호기 PSA에서의 원자로용기 손은 비상노심냉각계통의 냉각재 보

충 용량을 넘는 원자로냉각재상실사고를 의미한다 이 사고는 WASH-1400에서 분석

된 결과를 인용하 다 원자로용기 손 기사건 빈도는 266E-7(cryr)이며 오차인

자(EF)는 100으로 가정하 다

NUREGCR-5750에는 원자로용기 손 사건을 기사건으로 다루지 않았다 따라

서 WASH-1400의 값을 사 분포로 하고 2002년 말까지 13524 cryr 동안 국내 원

에서의 원자로용기 손은 없었으므로 이를 증거로 사후분포를 구할 수 있다 최종

원자로용기 손 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFLognormal 266E-7(cryr) 10

(19) 기사건 빈도 재계산 결과

이상 앞에서 살펴본 것처럼 각 기사건빈도를 재계산한 결과를 표 5에 요약 제

시하 다

새로운 기사건으로 울진 3 4호기 PSA를 재계산하면 CDF에 향을 미치는 각

기사건별 비 은 그림 12와 같이 변한다 그림 12에서 보듯이 LOCA 기사건 비

이 어든 반면 LSSB 기사건 비 이 증가하는 경향을 보여주고 있다

- 36 -

No 기 사 건PRiME-U34i 울진3 4 Old NUREGCR‐5750

평균값 EF 는90 신뢰도구간

평균값 EF 평균값 EF 는90 신뢰도구간

1 Large Loss of Coolant

Accident50E-6 10 170E-4 50 50E-6 10

2 Medium Loss of

Coolant Accident40E-5 10 170E-4 50 40E-5 10

3 Small Loss of Coolant

Accident48E-4 30 300E-3 50 50E-4 30

4 Steam Generator Tube

Rupture710E-3 262E-3sim133E-2 450E-3 50 70E-3 22E-3sim14E-2

5Interfacing Systems

LOCA535E-8 1000 120E-9 1690 20E-6 1000 이상

6 Reactor Vessel

Rupture266E-7 100 266E-7 100 NA NA

7 Large Secondary Side

Break110E-2 586E-3sim175E-2 150E-3 50 13E-2 700E-3sim210E-2

8 Loss of Main

Feedwater0084 0066sim01 540E-1 43 0065 0048sim0085

9 Loss of Condenser

Vacuum0049 0037sim0062 236E-1 44 0028 0019sim0039

10 Loss of a CCW Train 513E-1 13 153E-1 13 97E-4 114E-4sim253E-3

11 Loss of a 416KV AC

bus0024 0016sim0033 175E-3 33 0014 0008sim0022

12 Loss of a 125V DC

bus17E-3 20E-4sim45E-3 354E-3 24 69E-4 270E-6sim264E-3

13 Loss of Offsite Power 30E-2 21E-2sim40E-2 615E-2 50 24E-2 412E-3sim563E-2

14 Station Blackout 366E-5 109 111E-5 109 NA NA

15 General Transients 0946 11 300 25 12 061sim21

16 Anticipated Transient

Without Scram90E-6 61 207E-5 61 NA NA

17Loss of a 120V AC

bus13E-2 76E-3sim20E-2 NA NA 21E-3 242E-4sim537E-3

18 RCP Seal LOCA 217E-3 50E-4sim48E-3 NA NA 25E-3 56E-4sim54E-3

표 5 울진 3 4호기의 새로운 기사건 빈도

그림 12 울진 3 4호기 CDF에서 각 기사건의 비

- 37 -

4 사건수목 개선

기존 PSA 모델에서 추가 인 상세 열수력 분석이 필요한 분야를 찾아 추가 분석

을 수행하고 이를 통해 확인된 사고경 성공 기 을 고려하여 사건수목 개선을 수

행하 다 한 이외에 최신 정보를 검토하여 확인된 내용에 한 민감도 분석 사

건수목 개선 작업을 수행하 다

가 최 열수력 코드를 이용한 주요 사고경 성공기 분석

표 원 PSA 모델 개선을 하여 상세 열수력 분석이 필요한 주요 사고경 로

다음과 같은 분석 상을 선정하 다

1 소형 LOCA시 속감압(ASC)운 에 한 분석

2 SGTR시 단 증기계통 격리 안 계통에 작동에 따른 향 분석

3 단크기(Break Size) 변화에 따른 LOCA 세부 분류

4 ATWS시 UET(Unfavorable Exposure Time)에 한 분석

5 LSSB시 Return to Power에 한 분석

선정된 사고경 에 한 검토 상세 분석을 수행하 다 상세 열수력 분석 코

드로는 원자력연구소에서 개발 인 최 열수력 해석 코드인 MARS 21을 이용하

다[이원99] 동 코드는 상세 열수력 분석이 가능한 최 해석 코드로 RELAP 코드를

기반으로 개발되었으며 분석결과에 한 검증이 용이하고 분석 경험이 풍부한 장 이

있다 한 국내에서 개발 인 코드가 갖는 장 즉 다양한 경우에 해서 충분한

문가 활용 자문이 가능하다 다음과 같은 작업을 통하여 MARS21 코드의 입력

자료를 입수하 다

MARS21 코드는 RELAP 코드와 입력 일의 공유가 가능하기 때문에 기존에

분석경험이 풍부한 RELAP 코드의 표 원 입력 일을 확보하 으며 이를 근거로

분석에 필요한 자료들을 수집검토하 다 표 원 RELAP 입력은 한국원자력연구소

열수력코드개발과제 KOPEC 안 해석그룹의 열수력안 해석 부산동의 기계공

학과 등에 자문 력을 통해서 확보했다

- 38 -

아래의 그림 13은 표 원 에 한 MARS 코드의 기본 인 입력 일의 수치모델

구조(Nodalization)를 보여주고 있다 본 연구에서는 사고경 별로 분석에 필요한 추가

인 모델을 작성하여 기존 입력 일에 추가하 지만 기본 모델은 그림 13을 기본으

로 하여 진행하 다

그림 13 표 원 소형 LOCA용 수치모델구조의 개념도

(1) 소형 LOCA 속감압(ASC)에 한 상세 열수력 분석

소형 LOCA 발생시 속감압(Aggressive Secondary Cooldown ASC)운 은 소

형 LOCA 발생 후 고압안 주입(HPSI)이 작동하지 않으면 2차 측의 증기를 덤 하여

556degChr의 냉각율로 속 감압하여 안 주입탱크나 압안 주입 작동압력까지 1차

계통 압력을 낮춤으로써 1차 계통의 냉각재 재고량을 유지하여 노심손상을 방지하는

운 차이다 고압안 주입의 완 실패를 동반한 소형 LOCA 사고경 는 노심손상에

주는 향이 크고 운 원의 조치 시 에 따라 향이 크기 때문에 이에 한 분석이

필요하다[한임03a 한임03b HA03]

소형 LOCA시 속감압에 한 사고경 분석을 수행하 으며 한 련 계통에

한 성공기 을 평가하 다 분석 상의 선정은 기본 으로 속감압운 의 불확실성이

- 39 -

크며 열수력 거동 상이 잘 알려지지 않았기 때문에 기존의 표 원 PSA에서는 보수

으로 평가된 경향이 있는 것을 상으로 하 다 소형 LOCA 발생시 ASC의 상세 열수

력 분석은 기본 시나리오에 한 선정 분석 열수력 거동의 이해 그리고 주요 민감

변수를 확인과 이에 한 민감도 분석 등으로 수행하 다

기본 사고 시나리오는 다음과 같이 가정하 다 즉 소형 LOCA의 한계인 2

inch　 온 단 LOCA HPSI 작동 불능 SIT 작동불능 LPSI 50 작동(12) SG

2계통 정상 운 원자로 정지 15분 내 주증기 기덤 밸 (ADV)를 이용한 증기 방

출 운 개시 등이다 SIT의 작동은 계통 성공기 분석에는 필요하지만 이는 민감도

분석으로도 확인이 가능하기 때문에 기본 사건의 경우에서는 제외하 다

(가) 분석 결과

주요 입력 기 설정치 가정 사항이 표 6에 제시되어 있다 본 분석에서는 확

인 가능한 경우 설계해석에서 사용되는 보수 인 설정 치보다 실제 값에 가까운 최

치를 사용하 다

　주요 변수 설정치 가정 사항

Rx Power 2815 MWth (100)　Break location amp Size 2 inch Coldleg Break　Decay Heat Model ANS73 Decay Heat Model　주요 Trip 설정치 LoPZR Pr signal Trip

Turbine amp MFW trip 연동

　RCP Trip Rx Trip 연동

　주요 안 계통 작동 상태 No HPSI no SIT LPSI (2)　2차 계통 상태 SG (2) AFW (2) MSSV　주증기 제어 MSSV (4) ADV (4)　 속 감압 제어 15min 55Chr　격납용기 경계조건 Fixed atm

표 6 ASC 분석을 한 MARS21 주요 변수 설정치 가정 사항

입력 일에는 ASC 운 을 모의하기 해서 ADV를 모델하고 연결된 주증기배

에 한 모델을 교체하 다 최 피복 온도 측을 한 노심 Hottest Node

ADV 제어 논리 보조 수(AFW) 제어 등을 추가하 다 기본 사고경 에 한 주요

변수별 결과를 그림 14sim20에 나타내었다

- 40 -

그림 14 원자로출력 그림 15 가압기 SG 돔 압력

그림 16 556degChr 냉각율과

실제 냉각율

그림 17 노심 Hottest

노드에서의 열상승

그림 18 SG 노심 강수

수

그림 19 ADV 제어에 따른

개구율

- 41 -

그림 20 LPSI 주입량

본 연구의 일차 인 심사인 최 노심열상승은 노심손상 제한치인 1477K

(2200degF)보다 낮은 약 970K로 나타났다 다른 심사인 냉각율은 후반부에

556degChr의 냉각율보다 소형 LOCA의 자체 상에 의한 냉각율이 빠른 것으로 나타

났다 이는 LPSI 작동으로 20degC의 찬물이 노심내로 유입되기 때문에 나타나는 상으

로 단된다

그림 21 ASC 운 에 한 압력 핵연료 온도 거동특성

HPSI 상실을 동반한 소형 LOCA에서 ASC 운 에 한 반 인 거동 특성은

그림 21에 요약하 다 사고후 15분에 556degChr의 냉각율로 증기방출운 을 수행하면

- 42 -

노심 노출에 의해서 핵연료 온도가 증가하지만 략 1시간 후에는 RCS의 압력이 압

안 주입계통의 작동 압력까지 떨어지므로 압안 주입계통의 작동으로 노심의 온도

상승은 효과 으로 지된다

한 가지 주목할 은 기본 사고경 분석결과 ADV 제어 방식에 따라 매우 민감

함을 보여 다는 것이다 한 ADV 제어의 실제 운 방식에서 참조하는 RCS의 Tav

변수가 장과는 다르게 코드 상에서는 몇 가지 온도 변수로 표 되고 이 온도 변수의

기본 값에 따라 다른 결과가 나타날 수 있음을 확인하 다

(나) 민감도 분석

① ADV 제어방식 민감도 분석

ADV 제어방식에 따른 향이 크므로 이에 한 민감도 분석을 수행하여 향

정도를 확인하고자 하 다 이는 속감압운 은 운 원에 의한 수동운 차로 열수

력 분석을 해서는 ADV 제어방식의 향에 한 평가가 필요하기 때문이다 운 방

식에 따른 향을 평가하기 해서 다음 세 가지 방식에 따른 향 분석을 수행하

다

- 보수 제어

- 비례 분(PI) 제어

- 최 제어

그림 22에서 ADV의 세 가지 제어 방식별로 노심 열상승에 민감한 향이 있는

것이 확인된다 그림 22의 아래 그림에서 각 제어방식에 따라 노심온도의 양상이 달라

지지만 최종 으로 노심손상 제한치(1450K)까지 상승하지는 않았다 그러나 운 원에

의한 냉각운 은 의 단순 제어 방식에 비해서 변수가 많기 때문에 운 원의 운 방

식이 노심 열상승에 미치는 향이 클 것으로 상된다

- 43 -

그림 22 ADV 제어 방식에 따른 향

② ADV 제어 개시시간 민감도 분석

ADV 제어 개시 시간은 ASC 운 에 한 성공실패를 규정하는 요한 변수이

다 기본 경우로 선정한 ADV 제어 개시시간 15분에 해서 민감도 분석을 수행하

으며 실 인 운 개시시간을 고려하기 해서 운 개시시간 30분에 해서 민감

도 분석을 수행하 다 분석 결과 그림 23과 같이 운 개시시간을 30분으로 연장하

여도 성공조건은 기본 경우와 동일하다는 것을 확인할 수 있었다 이때 노심 최고 온

도는 략 1250K를 넘지 않았다 그러나 이 경우는 ADV 제어 방식이 최 화되어 있

는 경우만을 고려한 것이다 술한 바와 같이 운 원의 제어 방식에 따라 노심 최고

온도에 향을 있음을 주의할 필요가 있다고 단된다

- 44 -

그림 23 ASC 개시 시간에 따른 향

(30분 시작시 압력 핵연료 온도 거동특성)

(2) 고압안 주입상실을 동반한 SGTR 거동 특성 분석

HPSI 상실을 동반한 SGTR 사고는 기존의 PSA에서 보수 으로 평가되던 사고

경 로 추가 인 운 원 조치가 없는 경우 노심손상 사고경 로 간주하 다 SGTR 사

고 발생시 단 증기계통의 격리 유무는 안 계통 특히 HPSI의 성공 여부와 한

련이 있다 이러한 이유로 동 사고경 는 PSA 결과에 미치는 향이 큰 사고경

의 하나로 평가되었다 때문에 상세 열수력 분석을 통해서 해당 사고경 의 특성을 이

해하고 기존 PSA 모델에 반 하고자 하 다 동 사고경 에 한 열수력 분석을 수행

하기 해서 코드의 입력 일을 수정하 으며 표 7과 같은 기본 가정을 용하 다

[한양03 한양04c HA04]

용된 사고 시나리오는 HPSI의 완 상실을 동반한 증기발생기 열 1개가

완 히 단된 경 이다 사고 진행과정을 이해하기 해서 동 사고의 경우 운 원의

행 는 고려하지 않았다 SGTR시 용되는 비상운 차(EOP)의 일반 인 조치 사항

의 하나인 손 증기발생기에 한 격리 조치 냉각 조치 등은 고려하지 않았다

다만 표 원 에서 운 원 조치없이 자동 으로 이루어지는 조치만을 고려하 다 이

- 45 -

러한 자동 조치로는 원자로 정지 안 계통의 기동 보조 수 기동 터빈 정지 그리고

터빈 정지에 따른 증기발생기 압력 유지를 한 우회계통 자동 기동 등이 있다 이외

에 SGTR 사고는 2차 측으로 원자로 냉각재의 설로 인한 냉각재를 보충하기 한

조치 에서 HPSI는 완 상실로 가정하 기 때문에 이용할 수 없다 충 계통을 이

용한 충 유량은 보수 가정을 이용할 경우 비안 계통으로 고려되지 않지만 최

해석을 해서 최 유량으로 충 하는 것으로 가정하 다 충 유량이 없는 경우는

민감도 분석의 하나로 추가하 다 분석 시간은 PSA에서 일반 으로 용하는 24시간

을 용하 다[ASME02] 그리고 보조 수가 기동되지 않는 경우를 민감도 분석으로

추가하 다

HPSI 상실을 동반한 SGTR 사고에 하여 의 가정 사항을 고려하여 세 가지

사고 시나리오에 한 분석을 수행하 다 주요 분석 결과는 그림 24에 제시되어 있

다

- 경우 1 운 원 조치 없음 보조 수자동작동 충 유량 고려

- 경우 2 운 원 조치 없음 보조 수자동작동 충 유량 미고려

- 경우 3 운 원 조치 없음 보조 수 미작동 충 유량 미고려

변 수 설 명

Break Location amp Size Steam Generator 1 tube guillotine break at hotleg side in loop A

Decay Heat Model ANS79 Decay Heat Model

Reactor Trip Signal SetpointLo PZR Pr Trip Signal (1215MPa) amp CPC Aux Trip Signal (Hotleg Saturation Temp Trip)

Turbine amp MFW Trip Linked with Reactor Trip Signal

RCP Trip Setpoint Linked with Reactor Trip Signal

Availability of ECCS No HPSI No SITLPSI(12)

Availability of Secondary-Side All SG (2)

SG Control System AFW(2)MSSV(4)ADV(4)

표 7 SGTR 분석을 한 울진 34호기 주요 가정 사항(기본 사고경 )

- 46 -

그림 24 HPSI 상실을 동반한 SGTR 세 가지

경우에 한 압력 거동 특성

분석 결과 그림 24와 같이 경우 1과 2에서는 노심손상이 발생하지 않았다 그러

나 경우 3에서와 같이 충 유량이 없고 이차계통이 작동하지 않는 상황에서는 략 4

시간 후에 노심노출 노심 온도 상승으로 노심손상이 발생하는 것으로 나타났다 이

결과를 바탕으로 다음과 같은 결론을 유도할 수 있었다 즉 HPSI 상실을 동반한

SGTR 사고는 기본 으로 노심손상에 이르지 않는 사고이다 SGTR 사고에서는 무엇

보다 단 SG의 격리가 우선되어야 한다 한 격리의 성공은 HPSI의 향을 최소

화 한다

다른 분석 결과 운 원의 개입이 없는 조건에서 1 단계 PSA 분석 요건인 24

시간 동안 노심손상에 이르지 않고 일정한 고압상태를 유지하는 것을 확인할 수 있었

다 기존 PSA에서 동 사고경 에 해서 노심손상 사고경 로 평가한 것은 본 결과를

근거로 하 을 때 보수 임을 확인할 수 있다 이번 분석 결과는 동 사고경 발생 시

원 이 안정한 상태에 이르기 해서는 운 원의 개입 추가 인 조치가 필요하다는

것을 의미한다

충 계통은 비안 계통으로 일반 으로 열수력 분석시 보수 인 입장에서 고려되

- 47 -

지 않지만 최 평가를 해서는 이에 한 고려가 필요하다 충 유량을 고려하 을

경우와 고려하지 않았을 경우에 차이가 발생하 지만 장시간 분석에서는 후반기에

한 결과의 신뢰성이 크지 않음에도 불구하고 두 경우 모두 노심의 열상승에 주는 향

이 미미함을 확인할 수 있었다

보조 수계통이 작동하지 않는 경우는 사고 발생시 열제거원의 완 상실을 의미하

는 사고경 로 노심손상이 발생하는 것을 확인할 수 있었다 이 사고경 는 앞에서 언

된 사고경 와 다르게 PSA 모델에서 취 되어야 함을 보여주고 있다

본 분석을 통하여 기존 PSA에 일반 으로 채용되고 있는 SGTR에 한 분석은

보수 으로 평가되었으며 상세 열수력 분석을 통해서 최 분석이 수행될 수 있음을

알 수 있다 그러나 이러한 잠정 인 결과는 실제 PSA 모델에 있어서 비상운 차에

따른 운 원의 조치들이 고려되지 않고 있기 때문에 이에 한 추가 인 분석이 필요

할 것으로 단된다 즉 본 사고경 에 한 최 의 PSA를 수행하기 해서는 추가

인 열수력 분석을 통해서 SGTR 사고에 한 열수력 거동에 한 충분한 이해가 선행

되어야 하며 여기에 따른 운 원 조치의 합성에 한 평가 SGTR 사건수목의 개선

성공기 의 재분석 운 원 행 에 한 인간 신뢰도 평가 등에 한 개선 작업이

수행되어야 할 것으로 단된다

(3) LOCA 단 크기 분류에 한 민감도 분석

LOCA시 단크기 변화에 따라 PSA 모델 방식이 분류된다 LOCA는 단크기에

따라 열수력 거동 양상이 상당히 다르게 나타나기 때문에 이에 한 거동 변화는

LOCA 후 주요 계통의 성공기 사고경 의 변화를 유발하므로 사건수목의 작성에

도 많은 향을 주기 때문이다 따라서 열수력 거동을 반 한 LOCA 분석이 필요하

며 특히 단크기의 변화에 따른 거동 양상을 확인하고 그 결과에 따른 합한 사건

수목의 재구성이 필요하다 이를 해서 단크기에 따른 상세 열수력 분석을 수행하

다 PSA에서 LOCA 사고군은 략 형 형소형의 3가지 유형으로 분류한다 이

때 고려되는 분류기 은 단크기에 따른 거동 특성 련 안 계통의 성공기 변

화를 근거로 한다[방정99] 표 8은 PSA 모델링을 한 LOCA 그룹 분류의 3가지 주요

- 48 -

안 기능별 분류 특징을 보여 주고 있다 이러한 기 에 근거하여 형의 분류를

한 열수력 분석과 소형 분류를 한 열수력 분석을 수행하 다[한양04a한양04b 한

양04e]

LOCA 그룹 Reactor Trip Safety Injection Systems 2ndary Heat Removal

형 NA SIT LPSI NA

형 NA HPSI NA

소형 A HPSI Applicable

표 8 PSA 모델링을 한 LOCA그룹분류의 3가지 주요 안 기능별 분류 특징

형 LOCA 분류를 해서 형 단 크기에서 단 크기 변화에 따른 거동

특성 민감도 분석을 수행하 다 그림 25에서와 같이 HPSI 한 계통이 작동하는 조건

에서 단 크기별로 분석한 결과 형 형 LOCA는 FSAR 분석과 유사한 13 inch 크

기에서 노심손상 제한치 1456K (2200degF)에 도달하는 것으로 나타났다 따라서 형

형 LOCA를 분류하는 단 크기는 FSAR의 95 inch (유효 단면 05ft2)가 합

한 것으로 단할 수 있다

그림 25 형 LOCA 분류를 한 분석 결과

형소형 LOCA는 2 inch까지는 LOCA의 형 인 특성을 보이나 그 이하의

- 49 -

단크기에서는 일반과도사건과 유사한 거동 특성을 보인다 그림 26에서 쪽 2개의 그

림은 2 inch 단크기에서 일반 인 거동 특성을 보여주고 있으며 HPSI 한 계통의 작

동에 의해서 RCS의 냉각재 재고량이 서서히 회복하고 있는 것을 보여주고 있었다 그

림 26의 하단의 그림은 HPSI가 작동하지 않는 경우를 보여주고 있었다 이 경우 RCS

냉각재 재고량의 고갈로 노심 열상승이 발생하고 결국 노심손상에 이르는 것으로 악

된다

그림 26 소형 LOCA분류 분석 결과

(2 inch LOCA의 거동 특성)

의 분석 결과를 기 로 기존 모델에서의 LOCA 사고군 분류 기 과 비교하면

표 9와 같다 이상의 성공 기 을 PSA 모델에 직 용하기에는 다른 조건들도 동시

에 비교해야 하므로 유용한 정보로 활용되는 것이 바람직하다고 단된다

- 50 -

　기존 모델 새 기

분류기 성공기 분류기 성공기형 gt 6 SITLPSI gt 13 SITLPSI형 - - lt 13 HPSISITLPSI형 2sim6 HPSI 3sim13 HPSISIT

소형 lt 2 RTSGHPSI lt 3 HPSI + SGSIT소형 - - lt 1 RTHPSISG

표 9 LOCA 사고군에 한 기존 모델과 열수력 분석에 의한 성공기 비교

주 = inch

(4) 기타 최신 정보 검토

LSSB 사고경 와 ATWS 사고경 는 기존의 FSAR KOPEC에서의 분석 결과

를 활용하여도 충분하다고 단되어 추가 인 열수력 분석은 진행하지 않았다 각각의

사고경 의 분석결과에 해서는 해당 문가의 자문과 검토를 거쳤다 각 사고경 에

한 검토 결과를 요약하면 다음과 같다

그림 27 MSLB 사고시 출력 특성

(FSAR 참조[한 96])

(가) LSSB 성공 기 분석

표 원 에서 형이차측 단(LSSB) 사건은 하나의 기사건 유형으로 분류하여

모델하 다[한 97] LSSB 사건은 이차계통의 주요 배 인 증기발생기의 주증기 형

- 51 -

단(MSLB)과 주 수배 단(MFLB) 사건을 통칭한다 최종안 성분석보고서(FSAR)

에 의하면 MSLB와 MFLB 사건은 다른 거동 특성을 보이다[한 96] 따라서 이러한

분석 결과를 반 하여 표 원 PSA 모델에 한 검토 개선이 필요하다 이는

MSLB는 노심 거동 특성이 요하고 MFLB는 RCS 압력 거동 특성이 요하기 때문

이다[한 96] 그러나 FSAR에서 분석한 MFLB 사고 분석의 경우 매우 보수 인 가정

을 용한 경우로 보다 실제 인 특성에 한 이해 검토가 필요하다고 단된다[한

석04b]

그림 28 울진 34호기 MSLB 사건시 가장

심각한 경우의 반응도 변화[한 96]

MSLB 사고는 노심 재출력의 발생(Return to Power) 여부가 PSA 사고경 평

가에 가장 요한 향을 다 즉 MSLB 사고의 경우 노물리 특성에 따라 노심 정지

후에 재임계 가능성에 제기된다(그림 27) 노심 재임계의 발생은 원자로의 안 한 정

지를 하므로 이에 따른 열수력 거동의 분석 성공 기 을 분석할 필요가 있다

LSSB 설계 안 해석 문가 자문에 의하면 LSSB가 발생하여도 노심손상에 미치

는 향은 작은 것으로 단된다(그림 28)[이철03]

MFLB의 경우 FSAR의 분석에 의하면 주 수배 단은 수공 능력을 상실하

고 증기발생기에서의 출유량은 한정되기 때문에 열제거 능력 상실에 해당하는 거동

- 52 -

특성을 보인다고 기술하고 있다 그림 29는 표 원 MFLB 사고시 RCS 계통의 압력

거동 특성을 보여주고 있다 그림 29에 의하면 MFLB 사고시에는 RCS 압력 상승에

의해서 PSV가 작동하는 것으로 분석하고 있다 따라서 MFLB 사고는 MSLB 사고와

분리하여 개별 인 사고경 모델을 작성하는 것이 필요한 것으로 단된다

그림 29 표 원 MFLB시 RCS 계통

압력거동 특성[한 96]

(5) ATWS시 감속재온도계수(MTC)의 향

정지불능과도 사건의 사고경 에서 가장 요하게 고려해야 하는 요인 의 하나

는 원 의 MTC(Moderator Temperature Coefficient)의 UET(Unfavorable

Exposure Time)를 평가하는 것이다 기존의 표 원 PSA에서는 CE(Combustion

Engineering)의 System 80 평가를 이용하여 UET를 핵연료 주기의 001 값을 이용하

다 최근 표 원 인 신규 원 울진 5 6호기의 인허가가 진행되면서 한국원자력안

기술원의 요청을 받아 KOPEC에서 울진 5 6호기에 한 UET 평가 보고서를 제출

하 다 참고문헌 [이상03]과 [이상04]는 신규 원 에 한 UET 평가 내용을 담고

있다 참고문헌 [이상03]에 의하면 표 원 으로 설계되고 있는 울진 5 6호기의 경우

CESEC-III 코드를 이용하여 최 해석을 수행한 결과 100 출력(Full Power) 운

으로 가정할 경우 UET가 37 정도 되는 것으로 평가되었다 울진 3 4호기의 경우는 울

진 5 6호기와 핵설계 특성이 정확하게 일치하지는 않지만 동일한 설계를 용한 원 이기

때문에 유사한 UET를 보일 것으로 상된다[이상03] 따라서 UET 평가 사고 시나리오

- 53 -

를 고려한 PSA 모델 개선 작업이 필요할 것으로 단된다[한석04c]

나 사고경 성공기 변경에 따른 민감도 분석

(1) LOCA 사고경 민감도 분석

표 10은 LOCA 단 크기 분류에 한 열수력 민감도 분석 결과를 반 한

LOCA 사고경 에 한 민감도 분석 결과를 보여 다 LOCA 모델군 재평가 결과를

반 할 경우 략 형 LOCA에서 21 소형 LOCA 사고군에서 93의 CDF 감 효

과가 있었다 재평가시 상당한 험도 개선 효과가 있으므로 방법의 합성 분석 근거

의 합성을 검토하기 한 추가 연구가 필요하다

신평가(Ry) 행모델(Ry) CDF 변화율LLOCA 8312E-07 105E-06 -21MLOCA 8219E-07 633E-07 30SLOCA 1270E-07 186E-06 -93CDF(LOCA) 1780E-06 354E-06 -50

표 10 LOCA 사고군 재평가시 노심손상 민감도

(2) 소형 LOCAHPSI 실패 사고경 ASC 임무시간에 따른 민감도

표 11은 HPSI 상실을 동반한 소형 LOCA시 ASC 운 에 한 특성을 반 한 민

감도 분석 결과를 보여 다 하드웨어(표 11의 SIT)의 성공기 변경보다 노심손상에

미치는 향이 크다 ASC 임무시간에 여유가 생길 경우 운 원의 운 오류를 일 수

있기 때문에 노심손상에 미치는 향이 어든다

운 원 임무시간 계통성공기 변경부분 HRA CDF CDF 변화율

향받는 사고경 15분 경우 SIT (44) 포함 035 7369E-07 1000

(SLOCA-ET 29 30 30분 경우 SIT (44) 포함 015 3948E-07 536

31 32) SIT (04) 포함 015 3888E-07 528

SLOCA 체 15분 경우 SIT (44) 포함 035 1121E-06 1000

SIT (04) 포함 035 1115E-06 995

30분 경우 SIT (44) 포함 015 7790E-07 695

SIT (04) 포함 015 7730E-07 690

표 11 소형 LOCAHPSI 실패 사고경 ASC 운 에 한 민감도

- 54 -

(3) ATWS의 감속재온도계수(MTC)에 따른 압력 거동 특성 민감도

ATWS 사고 발생 시 MTC에 기인한 UET의 최신 평가 결과를 반 할 경우 체

CDF에 미치는 향이 매우 크다 즉 이때의 CDF 변화값은 3200E-06yr로 가장 큰

향을 보여주고 있다(표 12) 그러나 ATWS시 MTC의 향에 한 근거는 PSA 모

델에서 보수 으로 용되고 있다 즉 ATWS 사고 에서 MTC의 향으로 RCS 압

력이 ASME Level C 규격(3200Psi)을 넘는 경우는 사고 유발자 에서 RCS의 건

성이 보장되는 경우만 발생하므로 이를 고려해야 한다[한석04f]

(4) 소형 LOCA의 고압안 주입 재순환 운 시간 변경에 따른 민감도

LOCA시 RCS 냉각재 재고량는 기에 고압안 주입 운 으로 충당하다가 RWT

수원의 고갈 후에는 재순환 운 으로 환된다 소형 LOCA은 형 LOCA에서와 달리

재순환 개시까지 상당한 여유시간이 있다 이를 고려할 경우 소형 LOCA 사고경 의

CDF가 3585E-08yr정도 감소하는 효과가 있다(표 12) 따라서 동 사고경 에 해

서 행 모델에서 최 모델로 개선할 경우의 CDF의 변화가 크므로 PSA 모델에 이를

반 할 필요가 있다[한석04d 한석04j]

(5) SGTR시 단 증기발생기 격리에 따른 민감도

SGTR 사고 발생시 단 SG의 격리 유무는 사고경 에 미치는 향이 크다 이

를 고려할 경우 기존 모델에 비해서 CDF가 7304E-07yr 감소 효과가 있었다(표 1

2) 이 경우도 행 모델과 최 모델로 개선하 을 경우의 CDF의 차이가 크므로 이

를 고려한 모델 개선 작업 추가 인 연구가 필요하다고 단된다[한석04i]

(6) LSSB 특성에 따른 MSLB MFLB 사고로 분리시 민감도

MSLB는 기존에 이미 LSSB로 모델되어 있어서 그 향이 크지 않다 그러나

MFLB의 경우에는 기존의 LSSB 기사건에서 이의 빈도를 고려하지 않았으므로 이에

한 향이 크게 나타났다 즉 기존 모델에 비해서 CDF가 8491E-08yr로 증가하는

- 55 -

경향을 보이고 있다(표 12) 한 FSAR 분석을 근거로 할 경우 MFLB는 RCS 압력 거

동 특성을 보이므로 이에 한 향을 평가해야 한다 이 경우 유도된 사고경 는

형 LOCA의 사고 유형과 유사하므로 이를 이하여 처리하여야 한다

MFLB의 경우 가압기안 밸 (PSV) 개방고착에 기인한 유도 형 LOCA를 래

할 수 있다 MFLB에 따른 PSV 개방고착에 의한 유도 형 LOCA의 기사건 빈도가

상당히 큰 것으로 나타났다 한 이 경우에 한 민감도 분석에 의하면 표 12에 제시

된 것과 같이 MFLB시 PSV 개방고착에 의한 유도 형 LOCA에 의한 CDF 향은

3916E-07yr 정도 추가되는 것으로 평가되었다 따라서 이 경우도 주요 사고경 로

행 모델에 한 개선 작업이 필요하며 이에 한 상세 평가를 한 추가 인 연구가

필요하다[한석04g 한석04h]

민감도 분석 유형 MTC 개별 CDF(yr) 총 CDF (yr) ΔCDF (yr) 변화율

PRiME (Rev10) 0010 - 1315E-05

ATWS 0370 - 1696E-05 3200E-06 290

SLOCAHPR - 4452E-08 1311E-05 -3585E-08 -03

SGTRISLL - 7649E-08 1242E-05 -7304E-07 -56

LSSBMSLB - 4988E-06 1315E-05 -1000E-09 -00

LSSBMFLB - 8491E-08 1361E-05 8491E-08 06

MLOCA (MFLB 기인) - 4625E-07 1361E-05 3916E-07 30

표 12 사고경 성공기 변경에 따른 민감도

그림 30에 주요 상 사고경 에 한 CDF 민감도를 나타내었다 그림 30에서

각 사고경 CDF에 향이 큰 요인을 쉽게 구분할 수 있다 ATWS의 UET가 가장

향이 크고 다음으로 SGTR 사고 시 단 SG 격리로 인한 요인이 두 번째로 크다

세 번째는 MFLB에서 유도되는 유도 형 LOCA의 향이 나타난다 최종 으로

MFLB를 새로 고려하 기 때문에 이에 한 향도 큰 것으로 나타났다

주요 사고경 에 한 상세 열수력 분석 사고경 민감도 평가를 통해서

ATWS MFLB 등의 향은 행 PSA 평가보다 노심손상빈도 상승을 래하여 기존

평가가 상 으로 낙 인 모델임을 보여주고 있다 반면에 소형 LOCAHPR 등의

LOCA 사고군과 SGTRISLL 등의 향은 행 PSA 평가보다 노심손상빈도의 감소를

- 56 -

보여주므로 기존 평가가 상 으로 보수 인 모델임을 보여주고 있다

그림 30 각 사고경 에 한

민감도(ΔCDF)

ATWS 사고경 에 한 UET 향이 체 CDF에 미치는 향은 매우 크나

UET에 의한 향은 과도하게 보수 으로 평가되어 있는 것으로 보인다 따라서

ATWS에 한 한 평가를 유도할 수 있는 추가 인 연구가 필요하다고 단된다

LSSB 사고경 에서 MFLB 사고경 는 FSAR를 근거로 평가하 다 그러나

FSAR의 MFLB는 매우 보수 으로 분석되어서 PSV 개방고착에 의한 유도 형

LOCA 이빈도가 매우 높게 나타난다 따라서 MFLB에 한 한 열수력 분석을

통해서 MFLB 사고 특성을 이해하고 이를 반 하는 연구가 필요하다고 단된다

- 57 -

5 고장수목 개선

가 문서화 보강

본 과제의 1차 년도에 수행된 ASME PSA Standard[ASME02] NEI PSA

Peer Review Process Guidances[NEI02]에 기반을 둔 국내 PSA 모델 품질 평가 결

과 국내 PSA의 가장 큰 취약 은 기술 인 측면보다는 PSA 련 근거 지침 자료

등의 문서화가 미비한 으로 나타났다 이와 같은 취약 의 보완을 하여 본 과제에

서는 다음과 같은 5개의 지침서를 개발하 다 기존에도 이와 유사한 지침서가 국내에

존재하기는 하 으나 기존의 지침서가 PSA 품질 보증을 하여 필요한 수 을 만족시

키지 못하고 있기 때문에 새로이 본 과제를 통하여 지침서 차서를 개발하고 보완

하 다

1단계 PSA 수행 차서 본 차서는 향후 PSA 수행 시 수행 차의 기 을 제

공하는 것을 목 으로 1단계 PSA 수행을 한 일반 차를 기술[정원03]

고장수목 련 계통 모델링 지침서 본 차서는 일 된 고장수목을 작성할

수 있도록 계통의 고장수목 작성을 한 상세 모델링 지침을 기술[이윤04a]

공통원인고장 련 계통 모델링 지침서 본 차서는 PSA에 가장 큰 향을

미치는 공통원인고장을 모델링할 때 각 경우에 따른 모델링 지침 방법에

해 기술[황미04a](기기 고장 자료로부터 CCF 자료를 도출하는 지침서는

재 동일 과제 내 ldquo국내 PSA 종합 DB구축 활용기술 개발rdquo 세부 과제에

서 개발)

인간오류 련 계통 모델링 지침서 본 차서는 일 성 있는 인간 오류 모델

을 하여 어느 경우에 인간 오류를 어떻게 모델할 것인가에 한 상세 지침

을 기술[강 04]

ESFAS-ARC(ESFAS-Auxiliary Relay Cabinet) amp PCS(Plant Control

System) 모델링 지침서 본 차서는 일 성 있는 ESFAS-ARC PCS 모델

- 58 -

링을 수행하기 해서 모델링 시 고려해야 할 사항 모델링 방법 등에 해 기

술[이윤05a]

각 계통의 기능 운 계통 연계 종속성 계통 모델링 모델 시 가정사항 데

이터 설계 변경 추가 모델링 는 모델 변경 등에 한 사항을 문서화하기 해 각

계통별로 18개 System Notebook [SN-AFWS] [SN-CCWS] [SN-CSS]

[SN-CVCS] [SN-ECWS] [SN-EPS] [SN-HPSI] [SN-HVAC] [SN-IAS]

[SN-LPSI] [SN-MFWS] [SN-MSS] [SN-RCGVS] [SN-SDCS] [SN-SDS]

[SN-SGBDS] [SN-SIT] [SN-SWS] 등을 작성하 다

그 밖에 ASME PSA Standard에 기반을 둔 계통분석(SY) 품질 평가에서 도출된

미비사항을 보완하기 해서 모델 확인 후 Interlock 모델링[이윤04c] 고장수목 명명

법[이윤04d] 고장모드 선별 기 [이윤04e] 장 제어반 모델링 지침[양 04a] 결합

고장수목[양 04b] Alternating System에서의 OOS(Out of Service)[한상04] 모델

링 등에 하여 문서화를 수행하 다

본 과제에서 수행된 문서화 보완에 있어 가장 요한 개선 사항의 하나는 PSA

련 문서의 산화 작업이다 본 과제와 동일 과제에서 수행되고 있는 ldquo국내 PSA

종합 DB 구축 활용 기술 개발rdquo 세부 과제에서는 PSA 정보 Database인 AIMS를

개발하고 있으며 AIMS는 PSA 수행과 계되는 모든 자료를 Database 형태로 장

하여 검색이 가능하도록 하고 있다 본 과제는 과제 수행 작성된 다음과 같은 PSA

련 문서를 AIMS에 입력하 으며 자료 입력 황은 표 13에 나타낸 바와 같다

PSA 기본 자료 기존에 수행된 PSA 보고서와 PSA 수행 지침서 수행 방법론

등에 한 문서 자료를 자 일로 장

발 소 장 자료 발 소에 한 개요부터 시작하여 PampID(Piping amp

Instrumentation Diagram) CLD(Control Logic Diagram) CampID(Control amp

Instrumentation Diagram) 등 각종 도면은 물론 종합 경보 계기 비상운

정기 검 등의 입수 가능한 모든 차서를 Database화하여 필요시 즉각 인

- 59 -

참조가 가능하도록 장

특히 계통 System Notebook에서는 각종 자료간의 상호 참조가 가능하도록

하이퍼링크를 제공

PSA 수행에 부가 으로 필요한 열수력 분석 자료 PSA 분야별 등 평가 자

료 등 내부 문서와 함께 PSA 산코드 수행을 한 소 트웨어 입출력도

Database로 장되어 있다

구 분 내 용 비고

PSA보고서

서론방법론발 소개요기사건

사건수목( 기사건별)계통분석(계통별) 계통별 System Notebook신뢰도자료 사고경 정량분석 결과요약 PSA Model DB에 포함부록 1(Naming-Convention) 4(CCF) 5(HEP)부록 2(계통FT) 3(GDB) 6(S계통MCS) 7(ASQ-MCS) PSA Model DB에 포함

PSA 련보고서 PSA 수행지침서 수행방법론FSAR FSAR 외부 인터넷 일

발 소 자료

경보 계기 계통 기행 비상 비정상 정기 검 정비 종합 표 기행 가동 시험계획서(총 886 건)(도면) PampID (298 장)(도면) CampID (469 장)(도면) CLD (1017 장)

신뢰도자료분석결과 PSA보고서 신뢰도 자료Raw Data KIND DB

기타 보조 자료 TH Analysis PSA 한 열수력분석 자료

표 13 AIMS 입력 황

나 계통 고장수목 수정

(1) 고장수목 수정 상 계통

개발된 지침서 국내 고유 기기 신뢰도 자료의 용성을 검증하기 하여 PSA

모델링 상 계통인 총 20개 계통의 모델을 수정하 다

수정 상 계통은 고압안 주입계통(HPSI) 안 주입탱크(SIT) 압안 주입계통

(LPSI) 정지냉각계통(SDCS) 격납건물살수계통(CSS) 안 감압계통(SDS) 화학 체

제어계통(CVCS) 원자로냉각재 배기계통(RCS) 보조 수계통(AFWS) 주 수계통

- 60 -

(MFWS) 주증기계통(MSS) 증기발생기 취출계통(SGBDS) 력공 계통 1차 기기냉

각수계통(CCWS) 1차 기기냉각해수계통(SWS) 필수냉방수계통(ECWS) 공기조화계통

(HVAC) 압축공기계통(IAS) 공학 안 설비 작동계통(ESFAS) 원자로보호계통(RPS)

등 총 20개 계통이다

(2) 장 자료 조사

계통 고장수목 개정을 수행하기 에 장 변경 자료를 조사하 다 본 과제에서

개발하는 PSA 표 모델의 Data Freezing Date를 2002년 12월 31일로 설정하여 기

존 PSA 모델의 Data Freezing Date인 2000년 7월 이후 변경된 계통 운 보수 차

서 PampID CampID CLD 변경 사항 목록 등 총 18종의 장 자료 수집과 이의 분석

을 수행하 다

(3) 주요 개정 사항

계통 고장수목 개정은 의 장 자료 분석 결과 새로 작성된 지침서에 따라

주요 계통의 고장수목을 검토하고 고장수목을 개정하 으며 주요 개정 사항은 다음과

같다

고장모드 추가 계통 모델링 지침서에 따라 동력구동밸 기 닫힘

(Transfer Closed) 모델을 추가

공통원인고장 모델 추가 설계 단계에 수행된 기존의 울진 3 4호기 PSA에서

는 AFWS TDP(Turbine Driven Pump)와 MDP(Motor Driven Pump) 사이에

는 모터와 펌 특성이 상이해 CCF가 발생하지 않는다고 가정하여 이를 모델

링하지 않았으며 CCWS에서도 가동 펌 와 기 인 펌 는 상태가 다르

기 때문에 CCF가 발생하지 않는다고 가정하여 모델링하지 않았으나

NUREGCR-5500 Vol1[NRC97]에 따르면 펌 후단의 문제로 4개 펌

모두가 고장 난 사건이 발생한 사례가 있는 것으로 나타나 AFWS와 CCWS의

4개 펌 모두가 고장나는 CCF 모델(기동실패(FTS) 가동 실패(FTR))을

- 61 -

추가

증기발생기로부터 역지밸 를 통한 증기 출로 인해 보조 수계통 배 내에

증기막이 형성(Steam Binding)되어 보조 수펌 기동하지 못하게 될 경우를

모델

고압안 주입계통의 안 주입모드 운 Spurious RAS(Recirculation

Actuation Signal) 발생으로 인해 최소우회유로의 밸 가 닫 펌 에 손상이

가는 경우를 추가 모델

사고 인 오류 변경

1) AFWS 펌 의 불시정비로 인해 펌 후단 수동밸 련 인 오류의 발생

가능성이 있는 것으로 단되어 이를 고장수목에 추가 모델

2) CCWS 펌 후단 압력 스 치의 교정 시 사고 인 오류 발생 가능성이

있는 것으로 단되어 이를 고장수목에 추가 모델

3) CCWS 펌 후단의 수동밸 의 경우 펌 보수나 시험 후 운 가능성 시

험 시 밸 치의 확인 과정을 거치므로 이와 련한 인 오류 발생 가능

성이 없는 것으로 단하여 련 인 오류 모델을 제거

시험주기 변경 AFWS MSS를 상으로 3개월마다 수행되는 정기 시험으

로는 각 계통의 펌 후단의 밸 고장을 탐지하는 것이 불가능한 것으로

악되어 계획 방정비 시한인 18개월로 시험주기를 변경하여 모델을 수정

ESFAS-ARC(ESFAS-Aux Relay Cabinet) PCS(Plant Control System)

상세 모델링

(4) ESFAS-ARC PCS 모델링 지침서 개발

계통 고장수목 개정 사항 가장 많은 시간과 인력이 투입된 부분은

ESFAS-ARC PCS 모델링 지침서 개발 련 모델 개정 분야이다 보다 일 성

- 62 -

있는 모델링 지침을 계통 분석자에게 제공하기 해서 그림 31과 같은 과정을 통해서

ESFAS-ARC PCS 모델링 지침서를 개발[이윤05a]하 으며 주요 내용은 다음과

같다

그림 31 ESFAS-ARC PCS 모델링 지침 개발 과정

(가) 추가 모델링 필요성

재 울진 3 4호기 Risk Monitor용 PSA 모델에는 그림 32에 나타낸 바와 같이

PPS에서 ESFAS를 받는 부분까지만 모델링 되어 있고 한 각 기기에 해서는

ESFAS를 받는 여부를 이게이트로 처리하고 있다 따라서 신호가 ESFAS-ARC를 거

쳐 PCS에서 동작 신호를 내는 간 과정은 모델링에서 생략되어 있다 이 부분의 모

델링 요성은 만약 기기에 해당하는 PCS 카드가 기능 상실할 경우 해당 기기에는 열

림 닫힘 구동 등의 신호 달이 불가능하며 운 원 회복 조치 한 주제어실에서

- 63 -

불가능하게 되어 발 소 안 성 측면에서 매우 요하다고 볼 수 있다 따라서 락

된 이 부분을 모델링함으로써 ESFAS-ARC PCS의 향을 평가하고 한 의

Risk Monitor용 PSA 모델보다 좀 더 상세하고 실 인 모델을 만들기 해

ESFAS-ARC PCS 모델링 지침서를 작성하 다

그림 32 Risk Monitor용 PSA 모델상의 IampC 모델링

(나) 모델링 상 기기

ESFAS-ARC 모델링을 해야 할 기기는 ESFAS를 받는 기기로 한정하며 ESFAS

에는 다음과 같은 신호가 포함된다

SIAS(Safety Injection Actuation Signal) 계열 AB

CIAS(Containment Isolation Actuation Signal) 계열 AB

CSAS(Containment Spray Actuation Signal) 계열 AB

RAS(Recirculation Actuation Signal) 계열 AB

MSIS(Main Steam Isolation Signal) 계열 AB

AFAS(Auxiliary Feedwater Actuation Signal) 계열 AB

한 PCS를 모델링을 해야 할 기기는 다음과 같다

ESFAS를 받는 기기

- 64 -

주제어실에서 핸드스 치로 원격 조정이 가능한 기기(PampID 상에서 확인가능)

수 스 치나 압력 스 치 등에 의해 상호 연동(Interlock)이 걸려 있는 기기

(다) 모델링 제외 상 기기

ESFAS-ARC 모델링 시 모델링 상 기기에 해당하는 기기 계통 성공기 에

따라 계통 고장수목에서 자동 작동신호 모델링이 불필요한 기기는 모델링에서 제외한

다 PCS 모델링 시 모델링 하지 않아도 되는 경우는 다음과 같다

정상 운 시 열린 채 잠겨 있고 동기의 원이 제거되어 있는 기기( 안

주입탱크 모터구동밸 SI-614624634644)와 같은 경우는 모델링에서 제외

정상 운 의 재 기기 치로 사고 완화 기능을 수행하는데 문제가 없는

기기( 고압안 주입계통의 경우 ESFAS를 받지 않는 기기이나 열림 상태를

유지하고 있는 모터구동 밸 와 같은 경우 해당 PCS 카드의 고장임에도 불구

하고 재의 기기 치상 안 주입 기능을 수행하는데 문제가 되는 않

는 경우)

(라) 부계 기 PCS 카드 모델링

울진 3 4호기에서 부계 기(Subgroup Relay)로 사용되고 있는 계 기(Relay)는

C형 (C+Y)형 총 2가지를 사용하고 있다 (C+Y)형은 총 6단의 계 기가 하나의

몸체로 구성되어 있으며 상단 3개는 C형 그리고 하단 3개는 Y형으로 이루어져있다

주로 펌 와 같은 용량 기기는 하단에 치한 Y형 계 기를 사용하도록 되어 있다

재 일반 모터구동 밸 와 같은 기기에는 C형이 사용되고 있으며 장 경험상 C형

의 고장은 거의 발생하지 않으나 펌 와 같은 기기에 사용되는 (C+Y)형은 C형에 비

하여 상 으로 고장이 많이 발생하는 것으로 나타났다 상기 두 가지 형태의 계 기

에 한 고장률 데이터가 재 분리하여 사용이 불가능하고 조만간 울진 3 4호기에서

도 (C+Y)형을 모두 C형으로 교체할 정에 있으므로 한 가지 형태의 계 기로 간주하

여 모델링한다 각 기기에 해당하는 ESFAS-ARC 계 기 번호는 울진 3 4호기 운 차

- 65 -

서 공학 안 설비 작동계통 부계 기 기능시험(운 상온정지 ) 정기-계

-16[한수00a] 17[한수00b]를 기 으로 하 다 ESFAS-ARC의 계 기는 ESFAS

계통에 포함하는 것으로 단하여 계통 약어는 FS를 사용하 으며 부품약어는 일반

계 기와의 구분을 하여 RS를 사용하 다 한 고장모드는 Fails to Provide

OutputFails to ActuateGenerate Actuation Signal을 나타내는 A를 사용하 다

그 뒤에는 해당 기기의 계통약어를 그 다음에는 각 기기약어와 번호 그리고 트 인

구분을 나타내는 약어를 기입하 다( 고압안 주입펌 01A는 FSRSAHSMP01A

모터구동밸 SI-637인 경우에는 FSRSAHSMV0367A)

재 장에는 각 기기별로 각기 번호가 부여된 PCS 카드를 가지고 있으나 각

카드별 고장률을 달리 부여하는 것이 실 으로 어렵기 때문에 모델링 시에는 각 카

드의 고장률은 동일하다고 가정하 다 PCS 카드 고장 시 각 기기의 상태 변화는 아

래 (마)에 자세하게 설명되어 있다 단 운 인 펌 의 PCS 카드가 고장 났을 경우

과연 운 인 펌 가 계속 운 을 할 것인가 아니면 정지할 것인가에 한 문제는

장에 문의한 결과 가장 보수 으로 평가하자면 정지할 수도 있다는 의견이었다 이

는 FR2 계 기가 어떤 오동작으로 인해 이 붙음으로 인해 발생 가능하다 그러나

임무수행시간 24시간 동안의 고장 확률 값은 매우 낮게 나타나므로 이를 모델링에서

생략하 다 기기의 PCS 카드는 각 해당 기기가 속한 계통에 포함하는 것으로 단하

여 계통 약어는 각 기기가 속하는 계통 약어를 사용하 으며 부품약어는 PCS 카드를

의미하는 IS를 사용하 다 한 고장모드는 Fails to Provide OutputFails to

ActuateGenerate Actuation Signal를 나타내는 A를 사용하 다 그 뒤에는 해당

기기를 나타내는 약어 번호 트 인 구분약어를 기입하 다( 고압안 주입계통

펌 01A는 HSISAMP01A 모터구동밸 SI-637은 HSISAMV0367A)

(마) 원상실 모델링

ESFAS-ARC 계 기에 공 되는 원은 120V AC이며 정상 운 시 ARC 계

기는 원이 공 되어 여자된(Energized) 상태를 유지하도록 되어 있다 신호가 달되

면 해당 계 기는 비여자되면서(De-energized) 신호가 달되도록 설계되어 있다 원

- 66 -

상실 시에는 해당 계 기가 비여자되어 최종 기기들을 작동할 수 있도록 되어 있으므로

원 상실에 따른 문제는 고려하지 않아도 된다 따라서 원상실로 인한 기기의 작동

불능은 모델링하지 않아도 된다

PCS 캐비닛에는 두 의 원공 장치(Power Supply)가 설치되어 있으며 각

원공 장치에 공 되는 원은 서로 다른 기 채 에서 공 받도록 설계되어 있다

두 개 한 개의 원공 장치는 120V AC Vital Bus에서 원을 공 받고 다른

원공 장치는 상기 원공 장치와 같은 Division 내 다른 채 의 모터제어반(Motor

Control Center MCC)에서 원을 공 받도록 설계되어 있다 따라서 두 개의 원을

받는 상 모선인 416KV Bus가 원 공 에 실패하지 않는 한 두 개 한 개의

원공 장치는 PCS 카드에 원이 공 가능하도록 되어 있다 PCS 카드에 원을 공

하는 원공 장치의 원 상실 시 모터구동 밸 펌 솔 노이드 밸 는 다음

과 같은 조건에 의해 모델링 하 다 여기서 원상실이라는 의미는 두 개의 원공

장치에 공 되는 각기 다른 원이 모두 상실될 경우를 말한다 단 기본 조건은 각 기

기에 신호가 달되지 못하여 최종 인 기기의 상태가 사고 완화 기능을 수행하지 못

하는 상태에 있을 경우 이를 모델링하 다

모터구동 밸 와 펌 의 경우 원 상실 시 상태를 유지하게 설계되어 있

다 따라서 기기의 재 상태에 따라서 120V AC 원 상실과 480V MCC

원 상실을 모델링해야 한다( 고압안 주입펌 인 경우 정상 운 기

상태이므로 펌 구동을 한 신호를 보내기 해서는 120V AC 는 480 V

MCC가 필요하므로 모델링 함)

솔 노이드 밸 의 경우는 원 상실 시 밸 의 Fail Position에 따라 모델링

여부가 결정된다 를 들면 고압안 주입계통의 SI-659660은 RAS를 받아

서 닫히게 되는 밸 로서 Lock Open이며 Fail Closed이다 따라서 이 밸

는 원 상실임에도 불구하고 원하는 방향 즉 닫히는 방향으로 가게 되어 있

으므로 원 상실을 모델링 하지 않아도 된다 만약 이 밸 가 Fail Open일 경우

에는 원 상실 시 해당 밸 가 열림 상태를 유지하므로 120V AC 원 상실

- 67 -

480V MCC 원 상실을 모델링 하 다

(바) 시험 보수로 인한 이용불능 모델링

ESFAS-ARC 기능 시험 시 밸 는 구동 원이 들어간 상태에서 기능 시험을 수

행한다 따라서 기능 시험 ESFAS가 실제 발생하더라도 련 기능을 수행하는 데에

는 문제가 없으므로 밸 와 같은 기기는 시험으로 인한 이용불능을 모델링할 필요가

없다 펌 와 같은 경우에는 ESFAS-ARC 기능 시험 시 실제 펌 의 작동을 하지 않

게 하기 해서 해당 펌 의 구동 원을 스 치기어실의 련 캐비닛에서 Breaker를

사용하여 차단하게 되며 따라서 실제 ESFAS가 발생하게 되면 해당 기기가 작동하지

않게 된다 그러므로 시험으로 인한 펌 의 이용불능은 모델링하여야 한다 그러나 실

제 기능 시험 수행으로 인한 이용불능 시간은 울진 34호기 장에 확인한 결과 최

5분 정도이며 이용불능도를 계산해 보면 (5min61days) = 57E-05 정도로 매우 낮

은 값이므로 모델링에서 생략하 다 여기에서 말한 5분이라 함은 ESFAS-ARC 신호

를 발생하여 주제어실에서 해당 기기의 작동 여부를 단하고 한 펌 와 같은 경우

는 Breaker를 빼고 투입하는 모든 시간을 더한 값이므로 상기와 같은 이유로 PCS 모

델링 시에도 기기 시험으로 인한 이용불능도는 모델링하지 않아도 된다

보수로 인한 이용불능도는 보수 빈도와 평균 수리시간을 알아야 하는데 실 으

로 부계 기에 한 데이터를 얻기 힘들며 수리의 방법에 있어서 개의 경우 계 기

카드는 비품으로 교체하기 용이하므로 수리 시간이 상 으로 매우 짧다 한

장 경험상 부계 기와 PCS 카드의 고장이 매우 드물다는 문가의 의견을 참고하여

모델링 시 제외하 다

(아) PCS Network

PCS는 서로 데이터를 주고받기 해서 양방향 Token Ring 방식의 네트워크로

연결되어 있으며 하나의 통신은 시계 방향으로 다른 하나는 시계 반 방향으로 통신

을 수행하도록 설계되어 있다 이 통신은 각 기기에 해서 작동 신호를 보내기 한

목 이 아니라 각 PCS의 상태를 컴퓨터에서 일 으로 알기 해서 설치되어 있다

- 68 -

정 사건 설명 변경 이용불능도

변경 후 이용불능도

이용불능도 증가율 ()

GHSIGTOP Failure of HPSI Injection 14 626e-04 642e-04 26

GHSIHTOP-ML Failure of HPSI Injection 24 396e-03 406e-03 25

GHSRGTOP Failure of HPSI Recirculation 14 105e-03 109e-03 41

GHSRGTOP-LampML

Failure of Recirculation 14 (Broken Loop) 419e-03 437e-03 41

GHSHBTOP-LampML

Failure of Hot and Cold Leg Recirculation 309e-03 332e-03 68

표 14 고압안 주입계통의 이용불능도 분석 결과

따라서 양방향 Token Ring 방식으로 연결된 통신 네트워크가 끊어진다 하여도

ESFAS 련 기기에 달되는 신호에는 아무런 지장이 없으므로 모델링에서 고려할

필요는 없다

(5) ESFAS-ARC PCS 모델링 향 평가

고압안 주입계통에 ESFAS-ARC PCS 모델링을 추가하여 고압안 주입계통

의 이용불능도 분석을 수행하 다 모델 추가 과 추가 후의 이용불능도 차이를 알아

보았으며 자세한 내용은 표 14에 나타낸 바와 같다

분석 결과를 보면 알 수 있듯이 ESFAS-ARC PCS를 추가 모델링함으로서 고

압안 주입계통의 이용불능도는 정 사건별로 약 3에서 7정도 증가되는 것을 알

수 있었다

먼 정 사건 GHSIGTOP인 경우에는 (HCCQMHPPA HSISAMP01B)

(HCCQMHPPB HSISAMP01A) 등의 최소단 집합이 발생되어 모델 변경 과의 이

용불능도 차이를 나타내었다 여기에서 HCCQMHPPAB는 고압안 펌 A B의 공

간냉각기의 시험 보수로 인한 이용불능을 의미하며 HSISAMP01AB는 고압안 주

입펌 의 PCS 카드 고장으로 인한 펌 의 이용불능을 나타낸다

정 사건 GHSIHTOP-ML 역시 (HCCQMHPPA HSISAMP01B)

- 69 -

(HCCQMHPPB HSISAMP01A) 등의 최소단 집합이 발생되어 모델 변경 과의 이

용불능도 차이를 나타내었다

정 사건 GHSRGTOP인 경우에는 (HSMVO0675A HSISAMV0676B)

(HSISAMVO0676B HSISAMP01A) 등의 최소단 집합이 발생되어 모델 변경 과

의 이용불능도 차이를 나타내었다 여기에서 HSMVO0675A는 모터구동밸 SI-675

밸 의 열림 실패로 인한 이용불능 HSISAMV0676B는 모터구동밸 SI-676 밸 의

PCS 카드 고장으로 인한 이용불능을 HSISAMP01A는 고압안 주입펌 의 PCS 카드

고장으로 인한 펌 의 이용불능을 나타낸다

GHSRGTOP-LampML의 경우에는 (HSMVO0676B HSISAMV0675A)

(HSMVO0675A HSISAMP01B) 등의 최소단 집합이 발생되어 모델 변경 과의

이용불능도 차이를 나타내었다

GHSHBTOP-LampML의 경우에는 (HSMVC0699A HSISAMV0331B)

(HSMVO0603A HSISAMV0604B) 등의 최소단 집합이 발생되어 모델 변경 과의

이용불능도 차이를 나타내었다 여기에서 HSMVO0699A는 모터구동밸 SI-699 밸

의 열림 실패로 인한 이용불능 HSISAMV0331B는 모터구동밸 SI-331 밸 의 PCS

카드 고장으로 인한 이용불능을 HSMVO0603A은 모터구동밸 SI-603 밸 의 열림

실패로 인한 이용불능 HSISAMV0604B는 모터구동밸 SI-604 밸 의 PCS 카드 고

장으로 인한 이용불능을 나타낸다

표 14를 보면 알 수 있듯이 RWT(Refueling Water Storage Tank)로부터 원자

로냉각재계통의 온 으로 주입되는 주입운 인 경우의 정 사건보다 재순환 운 인

경우의 정 사건 이용불능도 증가율이 다소 크며 고온 온 재순환 운 의 정

사건 이용불능도 증가율이 가장 큰 것을 알 수 있다 이는 재순환 운 인 경우 격납

건물 재순환 집수조의 방출 밸 의 PCS 카드 고장으로 인한 이용불능이 향을 미친

것으로 나타났으며 한 고온 온 재순환 운 인 경우에는 고온 격리밸

의 PCS 카드 고장으로 인한 이용불능이 상 으로 큰 향을 미친 것으로 나타났다

- 70 -

6 인간 신뢰도 평가

PSA에 모델링되는 인 오류는 크게 2가지로 사고 인 오류(Pre-accident

Human Errors)와 사고 후 인 오류(Post-accident Human Errors)가 있다 사고

인 오류는 보수나 시험 교정작업 등의 직무 수행과 련되어 있고 사고 후 인 오류

는 이상사태나 사고 발생시 이에 응하는 운 원 행 와 련되어 있다 아래의 6가

에서는 사고 인 오류를 6나 에서는 사고 후 인 오류의 인간신뢰도분석 연구

결과를 기술하 다

가 사고 인 오류 인간신뢰도분석

표 원 PSA에서의 사고 인 오류 인간신뢰도분석에 해 ASME PSA

Standard를 이용해 등 을 평가한 결과 사고 인 오류 HRA(Human Reliability

Analysis) 요건 15개 항목 10개 항목이 ASME PSA Standard Category II 이하로

평가되었다[양 03a 강 03] 이들 10개 항목 50이상이 사고 인 오류의

악과 선별분석 등과 련이 있는 것으로 나타났다 이에 본 연구에서는 사고 인

오류 모델링 지침[강 04 KA04]을 개발하여 표 원 PSA 모델링 상 계통에

용하 다

표 원 PSA에서 고려하는 계통 RPSESFAS를 제외한 모든 수동밸 와 계

측제어기기에 잠재 인 사고 인 오류 가능성을 고려하 다 사고 인 오류 모

델링 지침에 따라 모델링할 인 오류를 악하고 정성 으로 선별된 인 오류는 그 근

거를 문서화하 다[강 05d 강 05e] 표 15에 문서화 가 나타나 있다

정비나 시험 작업 등의 원인에 의해 사고 인 오류가 발생될 수 있는 기기는

밸 나 펌 등 여러 가지 기기이지만 수동밸 를 제외한 동력구동밸 와 펌 의 상태

는 정상운 주제어실(MCR)에서 기기상태가 확인 가능하여 정성 으로 선별가능하

다 따라서 수동밸 만이 실질 인 사고 인 오류 고려 상 기기이다 표 원

PSA 모델링 상계통에서 모두 160 의 수동밸 에 잠재 인 사고 인 오류를 고

려해 최종 정비시험작업 련 사고 인 오류 64건을 악하고 이를 련 계통에

- 71 -

모델링하 다 이 PSA 모델에서는 수동밸 련 사고 인 오류가 22건이었지만

새로이 46건의 인 오류를 악하여 모델링하 다[강 05d 강 05a]

계 통 밸 브 명 정 상 위 치 에 있 지

않 게 되 는 원 인 선 별 이 유 (모 델 링 불 필 요 ) 비 고

H PS IS S I 957958 O H 중 이 웃

역 지 밸 브 시 험 또 는

분 해 정 비 시

모 델 링 불 필 요 - O H 중 전

유 량 시 험 확 인 가 능

V 1039 1040

1013 1014

열 교 환 기 정 비 선 별 안 됨 C SS

S I460 464

S I298

역 지 밸 브 V10071008

V 1037 1038 시 험

모 델 링 불 필 요 ndash 전 단 의 M O V

닫 혀 있 는 상 태

SC S에 영 향

C H 793796

797 798

O H 중 정 화 운 전 으 로

열 려 있 을 가 능 성

모 델 링 불 필 요 -H PS I H EAD ER

연 결 부 잠 김 수 동 밸 브 충 전 유 량

연 속 잠 금

2개 밸 브

C V C S

C H 754755

756 757

C VC S 펌 프 정 비 선 별 안 됨

표 15 수동밸 의 잠재 사고 인 오류 검토결과

계측제어 기기의 사고 인 오류는 이들 기기에 한 교정(Calibration)작업시

발생할 수 있다 교정오류가 있으면 정 압력이나 수 등에 따라 발생될 신호가 발생

되지 않거나 계측제어 기기와 련된 기기가 작동이 안된다 교정오류가 있더라도 주

제어실내에서 확인 가능한 계측제어 기기의 교정오류 부분은 계측제어 기기의 다

성 설계로 회복오류의 정정이 가능하다 동력구동밸 들의 밸 스템 이동 거리(Stroke

Distance)를 정하는 Limiting Switch 등에 해서도 교정작업을 수행하나 이와 련된

교정작업은 자주 수행되지 않고 이 교정 련 인 오류 부분이 동력구동 밸 고장율

에 일반 으로 포함되어 있어 본 연구에서는 다루지 않았다 본 연구에서는 PSA 모델

링 상 기기와 연 된 계측제어기기 56 에 교정 작업으로 인한 잠재 인 사고 인

오류 가능성을 검토하 다 이 PSA 모델에서는 RPSESFAS를 제외한 계통에 교정

작업 인 오류가 없다고 가정하 지만 새로이 교정오류 독립사건 33건 그리고 공통원

인 사건 12건을 악하여 련 계통에 모델링하 다[강 05e 강 05a]

모델링된 사고 인 오류는 재 동일 과제 내 ldquo인 수행도 분석 차세

HRA 방법 개발rdquo 과제에서 개발한 표 HRA 방법[정강05]에 따라 정량화하 다 정

성 선별에 한 근거의 문서화와 상세 정량화를 한 입력정보의 악을 해 분석

상 계통의 차서(시험운 등) PampID CampID 등을 검토하고 발 소 직원과의 면담

그리고 장 답사를 수행하 다 상세 정량화시 사용된 입력정보와 그 근거는 모두 문

서화하 다[강 05f] 상세 정량화의 한 가 표 16에 나타나 있다

- 72 -

과 제 명

과 제 수 행 기 간

사 건 명 과 사 건 설 명 A FO P U V1005A A

모 델 링 위 치 P O S 전 출 력 FT A F

동 일 또 는 유 사 상 황 하에 평 가 될 사 건 명

관 련 작 업관 련 절 차 서

관 련 작 업 자잠 재 적 오 류 발 생 원

인 과 유 형

잠 재 적 오 류 발 생 주 기 (T)(h r) 1 19E+04 근 거

절 차 서 복 잡 성 상 (12 ) 판 단 근 거

절 차 서 관 리 정 도 하 (2 ) 판 단 근 거

M M I 수 준 중 (1 ) 판 단 근 거

없 음 1 o 근 거 임 시 절 차 서 라 점 검 항 목 없 음

경 보 지 시 등 깜 박 인 적 오 류 무 시 가 능 근 거

위 치 지 시 계 인 적 오 류 무 시 가 능 근 거정 비 교 정 작 업 후 오 류 확 인

위 한 기 능 시 험 (func tio n a l

tes tin g )

인 적 오 류 무 시 가 능

(161E -2 E F 5 ) 근 거

어 깨 너 머 점 검 -동 일 기 관 동일 부 서

5 8E- 1 EF 5 근 거

어 깨 너 머 점 검 -다 른 기 관 유

사 부 서 2 8E- 1 EF 5 근 거

어 깨 너 머 점 검 -다 른 부 서 2 03E- 1 EF 5 근 거

작 업 후 점 검 (독 립 또 는 다 른시 간

1 61E- 1 EF 5 근 거

교 대 조 또 는 일 일 점 검 1 61E- 1 EF 5 근 거

기 타

확 인 안 함 근 거

확 인 작 업 주 기 1달 근 거

확 인 작 업 유 형 육 안 점 검 근 거

기 본 P 계 산 500E- 03 근 거

보 정 인 자 알 파 계 산 1 근 거

회 복 인 자 R 계 산 1 근 거

H ER (h r) 4 21E- 07 근 거확 인 사 이 시 간 (H ih r)

기 기 조 작 사 이 확 인 수(TH )

17 근 거

확 인 실 패 확 률 161E- 02 근 거

M D T(h r) 731 7 근 거

최 종 확 률 계 산 H ER M D T 308E- 04 오 차 인 자

분 석 일 및 분 석 자

검 토 일 및 검 토 자

정 비 직 원 운 전 원

한 s tep 누 락 시 오 류 발 생

M C R 밖 의 비 교 적 단 순 작 업

정 비 시 임 시 절 차 서 사 용

정 비 전 열 렸 던 수 동 밸 브 원 위 치 회 복 하 는 누 락 오 류

울 진 3amp 4 P S A 보 고 서

정 기 -발 -52 안 전 기 기 점 검 절 차 서

10

기 본 인 적오 류 에대 한

회 복 인 자정 보

인 적 오 류확 인 정 보

정 기 -발 -52 안 전 기 기 점 검 절 차 서

1 221

고 려 할 회 복 인 자 없 음

aP R T= 0 005110000084

S hee t N o 1 20

평 균 정 지시 간 (M ean

D ow nT im e

M D T) 계 산

H 1= H 2= H 3= hellip hellip = 1달 = 720h r

T H = 11876720

H 1+C 1H 2+C 2H 3hellip hellip hellip =

720+0 0161720+0 01610 01720+hellip

TH ER P T20- 6 item 1

P S Fs 판 단정 보 (알 파

계 산 )

인 적 오 류발 생

원 인 과주 기

인 적 오 류 발생 율 (H um anE rro r R a te H E R ) 계 산

표 준 H R A 방 법 기 본 H EP

분 석 자 검 토 자 2004 12 20 정 원 대

2004 12 13 강 대 일

분 석 자 의 특 기 사 항

비 고검 토 자 의 특 기 사 항

불 시 정 비 로 인 해 발 생 되 는 인 적 오 류 이 기 에 다 른 계 열 과 의C C F 가 능 성 없 음

H FE 개 요

VV 1005A is no t res to red a fte rm a in tenance o f M D P 01A

C om ponen t V1005A

A FO P U V1005B B A FO P U V1006B A A FO P U V1006A B

기타

과 제 명 과수 행 기 간

표 준 원 전 R M 모 델 개 발

20023 1 ~ 20052 28

상세

정량화

상세평가

위한

입력정보

과제

사건명

A FW S 펌 프 불 시 정 비 작 업 임 시 절 차 서

표 16 사고 전 인적오류의 상세 정량화 결과 예

새로이 악된 사고 인 오류는 모두 91건으로 시험정비 련 46건 교정오

류 련 45건이다 새로이 악된 사고 인 오류로 노심손상 빈도가 181 증가한

것으로 나타났다 노심손상 빈도 증가분 보조계통(Supporting System)과 교정오류

의 기여가 큰 것으로 나타났다[강 05a]

본 연구를 통해 본 연구의 1차 년도에 ASME PSA Standard 등 평가에서 II

- 73 -

등 미만으로 평가된 항목 80 정도가 II 등 이상을 만족하는 수 으로 개선되

어 사고 오류 평가 분야에서는 체 으로는 ASME PSA Standard Category I+

를 만족하는 것을 명되었다

나 사고 후 인 오류 인간신뢰도분석

동일 과제 내 ldquo인 수행도 분석 차세 HRA 방법 개발rdquo 과제에서 개발한

표 HRA 방법[정강05]에 따라 사고 후 인 오류를 재평가하 다 재평가한 인 오

류는 모두 92건으로 이를 좀 더 분류하면 개별 인 오류 55건 종속성 있는 인 오류

37건이었다[강 05b] 개별 인 오류 55건 상세분석 수행한 인 오류는 32건(회복

행 포함) 선별분석 수행한 인 오류는 23건이었다 이 의 (1)에서는 개별 사고 후

인 오류의 악과 선별 상세분석을 기술하 고 (2)에서는 종속성 평가 결과를 (3)에

서는 민감도 분석 결과와 ASME PSA Standard Category I+ 등 만족을 한 보완

사항에 해 기술하 다

(1) 개별 사고 후 인 오류 평가

기존에 분석된 사고 후 인 오류에 해 사건수목과 고장수목의 검토 련 차

서의 검토와 운 원 면담 등을 수행하여 사고 후 인 오류가 히 정의되었는지 확

인하 다 어떤 사고 후 인 오류는 기기 에서 보면 개별사건이지만 계통 체로

보면 종속성이 아주 높게 나타나는 행 가 있는데 이들 행 는 표 HRA 방법의 종

속성 평가 규칙에 따라 완 종속으로 평가될 경우 단일 행 로 모델링하 다 표 16에

는 설계단계 PSA에서 모델링되었던 인 오류와 이름이 변경된 인 오류 없어진 인

오류 그리고 새롭게 악된 인 오류가 일부 나타나 있다[강 05b]

부분의 인 오류들은 상세 분석하 지만 보조계통에 모델링되는 운 원 행

부분은 체교류 원(AAC DG) 연결을 제외하고 선별분석을 하 다 선별치는 기본

으로 01을 사용했지만 운 원 여유시간이 무 짧은 경우에는 1을 사용하 다

- 74 -

Name Description

AFOPHPPSTARTOPERATOR FAILS TO RESTART AFW

PUMPS

MXOPHMSHR로 변경 MFOPHSUFWPL과

완전종속가정

CCOPVMP01PA Operator fails to start CC MP 01PA

CCOPVMP01B Operator fails to start CC MP 01PB

CCOPVMP02A Operator fails to start CC MP 02PA

CCOPVMP02B Operator fails to start CC MP 02PB

FSOPVAFAS1 Operator fails to manually generate AFAS1

FSOPVAFAS2 Operator fails to manually generate AFAS2

LSOPHRECIRC Operator fails to perform recirculation 이전 모델에서는 고려하지 않은 새로운 사건

변경된 이전 PSA 모델의 사고 후 인적오류 사건변동 사건과 이유

CCOPVMP12로 변경 완전종속가정

FSOPVAFAS로 변경 완전종속가정

표 17 이 PSA 모델에서 변경된 사고 후 인 오류 사건

상세분석은 표 HRA 방법에 따라 수행하 다 상세 분석 상 인 오류의 정보

악을 해 다음사항을 수행하 다

사건수목과 고장수목 검토

각종 차서(비상비정상경보계통운 등)의 검토

기 수집된 운 원 들의 모의제어반 훈련 비디오 검토

3차례의 운 원 면담(분석 상 행 의 Cue 악 차서 해석 정량화 결과

비교 등을 해)

장에서 수행되는 행 에 해 장답사( 기방출밸 보조 수 펌 흡입원

환 기기냉각수 계통 수동밸 압축공기계통 등)

충 방출운 (Feed amp Bleed FampB)에 한 기존의 PSA에서는 모든 기사

건에 동일 인 오류 확률을 용해 분석하 으나 이번 연구에서는 열수력학 분석 결

과를 토 로 표 17처럼 기사건 별로 5가지로 나 어 상세 분석을 하 다[강 05b]

상세 분석한 사고 후 인 오류 가 표 18에 요약되어 나타나 있다 상세 정량화 단계

에서 사용한 입력정보와 정량화 과정을 모두 문서화하 는데 그 문서화의 가 표 19

과 20에 나타나 있다[강 05g]

- 75 -

기본사건 명 기동급수펌프 사용 유무

관련 초기사건

보조급수작동과 가압기개방시간

비고

SDOPHE-LOFW불가 LOFW AFAS발생 원자로정지

(30초) 직후증기발생기 낮은 수위로 인한원자로 정지

SDOPHE-FW

불가 LSSBLOOPLODC

PSV 개방 1394초 SDOPHE-LOFW 경우는 절차서의 상태에따라 SDOPH-FW와 구분

SDOPHE-SL불가 Small

LOCA

SDOPHE-SG사용 SGTR

RCS 저압사고

AFAS 발생 원자로 정지후 10분PSV 개방 AFAS 발생후20분

AFAS발생원자로정지후30분PSV 개방 AFAS발생후30분

SDOPHEARLY

사용 일반 고압사고 사건

수목

RCS 고압사고 증기발생기 저수위와 관련안된 원자로정지

표 18 기사건별 충 방출운 의 기본사건과 가압기 개방시간

설계단계 PSA PRiME-U3i

최종 HEP 최종 HEP

SDOPHEARLY 초기 FampB 운전 146E-01 196E-01 134

SDOPHE-FWLOFW제외한 기동급수 이

용불능사고 사용적용안됨 163E-01 112

SDOPHE-LOFW LOFW 사고 적용안됨 121E-01 083

SDOPHE-SL small LOCA 사고 적용 적용안됨 320E-02 022

SDOPHE-FW SGTR 사고 적용 적용안됨 463E-02 032

MSOPHSR 이차측냉각운전Transient) 778E-04 108E-03 139

AFOPHALTWT 보조급수 대체수원 전환 145E-03 419E-03 289

MXOPHDPLILPSI운전 위한 급속 냉각

감압운전150E-01 590E-01 393

MFOPHSUFWP 기동급수 펌프운전 130E-02 259E-03 020

SDOPHLATE 후기 FampB 운전 569E-03 965E-03 170

HSOPHHLCLR 고온amp저온관 재순환 운전 935E-04 975E-04 104

SCOPHSDCOP 정지냉각운전 848E-04 116E-03 137

MXOPHMSHR 정지냉각실패후 AFWS재기

동142E-03 118E-03 083

FSOPVSIAS SIAS 수동조작 187E-03 110E-03 059

EGOPHDG01E AAC DG 기동연결 136E-03 102E-02 750

PRiME-U3i설계단계 PSA

사건명 사건설명

표 19 사고 후 인 오류 상세 정량화 결과

- 76 -

과제명

대상호기

사건명

사건설명

관련 IE

가정 IE

시나리오 설명

직무 성공기준

시나리오상의 가능한 선행행위

기타 (상황 특성 또는 직무 제한조건 등)

관련 절차서 및 해당 절차 번호

관련 작업자

직무빈도 (실제 또는 교육훈련)

작업자 근무연수보직 경력 (참조)

조직 관리 수준 (참조)

HRA worksheet (입력)

No 1 page 1 3

과제 개요

표준 원전 RM 모델 개발 과제기간 200241 - 2005228

울진34호기 운전모드 전출력 L1 PSA

HFE 개요

SDOPHE-FW 사건유형 (H U V) H (사고후 절차서 대응 직무)

사고 초기에 이차측 열제거 완전 상실시 SDS 밸브를 통한 일방관류냉각운전 실패 사건 (초기 FampB 운전 실패)

LSSB LODC LOOP 관련 표제(heading) BDE

시나리오및 상황 정보

LSSB 시나리오 전개 (표제 eq) LSSB RT AFW

별도 보고서(KAERITR-29502005) 기술

원자로 정지 후 23분 이내(PSV open 확인후) SDS 밸브(12 train)를 통한 일방관류냉각운전

AFAS 수동 조작 보조급수계통 복구상황심각성 (LOCA 안전계통고장Auto 실패 등)

심각

직무 일반정보

회복 06 HR03 Step 1 ~ 9 관련 계통기기 SDS (안전감압계통)

SRORO 작업장소 MCR

1번2년 기술근거(강의실시뮬레이터) 모두 (LOAF 교육시 시뮬레이터 실습)

6월이상 기술근거 운전원 면담과 기본가정사항

기술근거

표 20 사고 후 인 오류 상세 정량화 계산서(입력정보)

- 77 -

표 21 사고 후 인적오류 상세 정량화 계산서(출력정보) 예

No 1

과제 개요

진단여유시간 (분)

기본진단오류확률(mean)

주관심작업 여부

절차서 수준

진단 기본 보정값

진단 HEP 최종 보정값

기본 수행 HEP

최종 수행HEP

단위작업복잡

도

절차서수준

시간충분 친

숙한 직무

단위작업유형

시간긴급성

상황심각성

단위작업 위험

성

교육훈련 수준

스트레스 수준

기본 수행오류확률

시간긴급성

MMI 제공수준(피드백)

감독자유무

복구실패 HEP

최종 수행오류 확률

if-then 상 SBS lt29 EH 005 lt29 1 005

if-then 상 SBS lt29 EH 005 lt29 1 005

01

EF Distn

HRA worksheet (출력)

특기사항

분석자 20041221

최종 결과

HEP 163E-01 343

검토자 정원대 검토일강대일 최종분석일

기동급수펌프가 사용못하는 것에 적용

20041228

단위직무 수행오류 HEP 합계

Remark HPSI 펌프 기동 실패 고려 여부 단위직무 구분 원칙

직무성공기준 시간을 PSV 최초 open 시점으로 가정한 것이 타당한가 혹시 PSV open 후 10분 20분 후 SDS 밸브를 개방했을 때 노심손상이 일어나는지 추가 분석 필요

수행오류확률

작업유형 스트레스 수준 오류복구 가능성

단위작업(세부수행절차)

SDS 제어전원 복구

HPSI 펌프 수동 기동

SDS 차단 및 제어밸브 개방

2

100

최종 진단오류 확률(mean) 631E-02

상

중 교육훈련 수준 중 (FRG에 기술되었지만 잘 알려진 시나리오)

Ta=23-1-1=21분 Td=21-3=18분

631E-02 기술근거 THERP의 평균(표값을 평균 전환)

진단오류확률

기본진단오류

18분 기술근거

진단오류보정값

예 MMI 수준(AlarmCue)

05 직무부담감 보정값

비고

표준 원전 RM 모델 개발 대상 호기 및 운전모드 울진34호기 전출력

HFE 개요

사건명 SDOPHE-FW

사건설명 초기 FampB 운전실패

비고 start up feedwater 사용못하는 사고 경위 MFLB LSSB LODC LOOP

page 33

과제명

- 78 -

(2) 사고 후 인 오류 종속성 평가

표 HRA방법에 따라 종속성 수 을 악하고 평가하여 정량화를 수행하 다

사고후 인 오류의 종속성 악 상은 다음과 같다

사건수목과 고장수목의 검토로 연속 으로 실패인 표제와 연 된 사고 후 인

오류만을 종속성 검토 상 행 로 선정

검토 상행 에는 보조계통에 모델링되어 있는 행 도 포함

결합인 오류 확률이 10E-6이상인 사고경

종속성을 단지 단 집합을 통해서 악하면 일부 운 원 행 들이 락될 우려가

있다 본 연구에서는 종속성 악시 단 집합도 검토하 지만 가능한 사건수목과 고장

수목을 통해 종속성을 악하 다 울진 원 의 PSA에 모델링된 사고 후 인 오류

종속성이 존재할 수 있는 경우는 다음과 같다

수공 상실 실패후 기 충 방출운 실패

이차측 냉각 감압 실패후 기 충 방출운 실패

정지냉각운 실패후 이차측 열제거 유지 실패 는 이후 후기 충 방출

운 실패

증기발생기 단사고시 일차측 압력제어 실패후 증기발생기 격리실패 는 이

후 RWT 재충수 실패

의 행 들의 종속성 수 을 평가하기 해 평가 상 행 들의 동일 단서

(cues)와 동일 시간 동일 차서 동일 운 원 행 여부 등을 악하 다 종속성

상세 평가 가 표 20에 나타나 있다[강 05h]

(3) 민감도 분석 ASME PSA Standard Category I+ 보완

- 79 -

사고 후 인 오류의 노심손상빈도(CDF)에 미치는 향을 악하기 해 민감도

분석을 수행하 다 설계단계 PSA의 사고 후 인 오류 정량화 결과를 이용한

PRiME-U3i의 정량화는 PRiME-U3i에서 종속성을 이유로 기존 일부 사건들을 동일

사건으로 모델링되거나 새로이 추가로 모델링된 사건이 많아 수행하지 않았다 사고

후 인 오류의 종속성을 고려하지 않을 경우의 CDF는 기본 CDF에 비해 386가 감

소한 것으로 나타났다 사건별로 기 충 방출(FampB) 운 을 모델링하지 않고 하

나의 사건으로 모델링하여 정량화한 인 오류 확률 사용한 경우의 CDF는 기본 CDF

보다 1345 증가한 것으로 나타났다

ASME PSA Standard를 이용하여 새로이 수행한 사고 후 인 오류의 인간신뢰도

분석을 평가한 결과 동 지침서의 Supporting Requirements Category II를 80이상

만족한 것으로 나타나 ASME PSA Standard Category I+는 충분히 만족한 것으로

나타났다 ASME PSA Standard Category I+는 만족하지만 Category II를 일부 만족

하지 못한 항목은 다음과 같다

일부 운 원 행 의 운 원 여유시간과 운 원에게 제시되는 단서 등에 한

상세정보 부족시 가정사항 사용

수정규분포만을 사용함으로써 불확실성분석 결과 오차인자가 높게 평가되더

라도 낮은 오차인자 할당

- 80 -

과제명 과제기간

대상호기 운전모드

관련 표제

수행HEP 전체 HEP 진단 HEP 수행 HEP

200E-03 209E-03 176E-01 200E-02

수행HEP 전체 HEP 진단 HEP 전체 HEP

연속행위 종속

성 no

평가대상 인적

오류

　Yes 　NA

　Yes No NA

gt 10E-4 　No

gt 10E-4 　 No

표시

정량화

비고

검토자

정원대 비고

　FampB 운전의 경우 PSV 개방을 단서로 볼수 있으나 이 경우 FampB 운전

의 개별 HEP는 고려 불가

분석자 및 검토

자

분석자 분석일 검토일

강대일 2005110 2005114

종속성 행위 정

량화

종속성 행위 1

표시와 정량화

표시 SDOPHEARLY-DEP lt =SDOPHEARLY

정량화

[886e-51 + 20e-3176e-1+ 886e-5002 + 20e-

3(1+19002)20] 209e-3=278e-1

종속성 행위 2

표시와 정량화

결합인적오류

정량화

종속성 평가전 결합

HEP

제한치 적용 여부

(lt10E-6)

종속성 평가후 결합

HEP

제한치 적용 여부

(lt10E-6)

　No 　E9

MF 조치 시

간 기준 　낮은 종속

동일시간대

　Low SG Level or

AFAS 신호 　완전 종속

수행오류 종속

성 판정과 근거

동일운전

원 동일 절차서 동일 위치 판정

MFWS

TO

판정

　 Yes 　D1

동일시간대

종속성 수준

상세 평가

3번째행위 종속성 여부

(중간종속)

4번째행위 종속성 여부

(높은종속) no

　 MFOPHSTUP와 SDOPHEARLY

진단오류 종속

성 판정과 근거

유사 또는 동일단서 동일 절차서

196E-01

진단 HEP 수행HEP종속성 평가대

상 인적오류 기

본 정보

　급수운전실패초기 충전 및 방출운전 ndash 일반 사건수목 결합인적오류

들 조합 　MFOPHSTUPSDOPHEARLY

개별 인적오류

확률

　 MFOPHSTUP SDOPHEARLY

진단 HEP 전체 HEP

866E-05

과제개요

표준원전 RM 모델 개

발 200241 - 2005228

울진 3amp4 호기 전출력 운전

표 22 사고 후 인 오류 종속성 상세 평가 계산서

- 81 -

7 공통 원인 고장 평가

가 공통원인고장 모델 방법 조사 방법론 검토

(1) 공통 원인 고장 모델 방법 조사

공통원인고장(Common Cause Failure CCF)은 PSA 결과에 큰 향을 미치는

요인 하나이다 따라서 정확한 CCF의 모델은 PSA 품질 향상에 있어 매우 요한

요소이다 본 과제에서는 KAERICM-16496[임태97] NUREGCR-5485[NRC98c]

NUREGCR-5497[NRC98a] NUREGCR-4780[NRC98g]

NUREGCR-5801[NRC93] 등의 문헌 조사를 통해 Basic Parameter(BP) 모델 Beta

Factor(BF) 모델 C-Factor(CF) 모델 MGL(Multi-Greek Letter) 모델 α

-Factor(AF) 모델 Binomial Failure Rate (BFR) 모델 등의 다양한 공통원인 고장

모델 방법에 한 검토를 수행하 다 이 기존 울진 3 4호기 모델에서 사용한

MGL 모델과 표 모델에서 채택한 α-Factor 모델의 장∙단 을 다음과 같이 비교 정리

하 다

- MGL 모델 단일 모수인 Beta Factor 모델을 다모수로 확장하여 다 도의 효과를

잘 반 할 수 있다 그러나 모수 자체가 고장 사건 수에 근거하지 않고 고장 기기 수

에 근거함으로 기기 시험 차 등의 정보에 따라서 추정치가 변해야 한다 그러나

여러 다른 계통의 자료로부터 자료가 수집된 경우에는 필요 정보가 없는 경우가 많

으므로 MGL 모수의 추정 방법의 타당성에 논란이 있다

- α-Factor 모델 MGL의 문제 보완을 해 개발되어 모수 자체가 고장 사건 수에 근

거하고 있으며 다 도 공통원인 고장 상을 자세히 반 할 수 있다 α-Factor

방법은 계통 내에서의 CCF 고장 수에 근거하기 때문에 모수 추정에 있어 MGL 방법

과는 달리 시험 차의 향을 받지 않으며 고장 자료로부터 별 문제 없이 모수의 추

정이 가능하다 그러나 기기 수가 증가함에 따라 평가하여야하는 모수의 수도 증가하

므로 모수 추정 용이 복잡하고 재 직 이용 가능한 데이터베이스가 많지 않

다는 단 이 있다

- 82 -

(2) CCF 방법론의 용상 차 검토

본 과제에서는 기존 PSA 모델의 CCF 모델에서 문제 으로 지 되었던 비순차

시험(Non-Staggered Test) 순차 시험(Staggered Test) 시의 CCF 사건 확률 값

계산 방법을 검토하 다 α-Factor의 모수 자체는 시험 방법에 향을 받지 않지만 α

-Factor로부터 기본 모수를 추정하는 방법은 상 기기의 시험 방법에 따라 변수가

달라진다 기존의 울진 3 4호기 PSA 모델에서는 모든 상 기기가 순차 시험을 하는

것으로 가정하고 모델을 하여왔다 따라서 이런 기존의 오류를 수정하기 해서는

상 기기의 시험 방법에 따라 α-Factor로부터 기본 모수의 추정을 다르게 수행하여야

한다 α-Factor의 기본 모수 추정 식은 다음과 같다(NUREGCR-4780의 Appendix

C)[NRC98g]

- 비순차 시험 시 Q NSk = (k m- 1 C k- 1 )(α kα t)Q t

- 순차 시험 시 Q Sk= (α km- 1Ck- 1)Q t

Q NSk

비순차 시험 시의 m개의 공통원인 기기 집단에서 특정한 k개의 기기가 동

시에 고장 날 기본사상의 확률

Q sk 순차 시험 시의 m개의 공통원인 기기 집단에서 특정한 k개의 기기가 동시

에 고장 날 기본사상의 확률

Qt 어느 한 기기의 총 고장확률

m- 1 C k- 1 특정 기기가 고장 났을 때 나머지 m-1개의 기기 k-1개의 기기가

같이 고장 날 수 있는 경우의 수

αk= n k sum

m

k= 1n k 계통 내에서 발생하는 고장사상의 총 빈도에 하여 k개의 기기

가 고장 난 사상이 차지하는 비율

- 83 -

αt= sum

m

k= 1[kα

k ]

나 공통 원인 고장 분석 수행 차서 개발

본 과제에서 작성한 일반 인 CCF 분석 차는 KAERITR-24442003[황미03]

에 기술되어 있으며 고장수목에 모델 되는 공통원인 기본 사건에 한 모수 추정 지

침은 KAERITR-26782004[황미04a]에 자세히 설명되어 있다[황미05c]

(1) 일반 인 CCF 분석 차

CCF의 일반 인 분석 차는 다음 그림 33과 같다 그림 34는 고장수목에 모델

되는 공통원인 기본 사건에 한 모수 추정 차를 보여 주고 있다

논 리 모 델 개 발논 리 모 델 개 발

공 통 원 인 기 기 군 식 별공 통 원 인 기 기 군 식 별

공 통 원 인 고 장 모 델구 성 및 자 료 분 석

공 통 원 인 고 장 모 델구 성 및 자 료 분 석

정 량 화 및 결 과 분 석정 량 화 및 결 과 분 석

CCF 연 계 구 조 파 악

일 반 적 기 기 수 준 의 논 리 모 델 개 발

기 기 를 대 상 으 로 한 정 성 적 분 석

원 인 에 근 거 한 정 성 적 분 석 정 량 적 선 별

공 통 원 인 기 본 사 건 에 대 한 확 률 모 델 선 택자 료 분 류 및 선 별 모 수 추 정

결 과 평 가 및 민 감 도 분 석

그림 33 일반 인 CCF 분석 차

Impact VectorDB

새로운 Impact Vector DB

Plant 특성에 따른 IV 변경Train 수 변경 (Mapping-UpDown)

CCF Parameter 도출

CCF 방법론

FT에서의 CCF Event 모델

계통(Train 수)

CCF 방법론및 절차서

CCF 값

CCF Event 값 계산 방법

고장자료로부터 CCF Parameter 계산하는 예제

Impact Vector 변경

CCF Event 모델방법

그림 34 CCF 모수 추정 차

- 84 -

CCF 그룹 분류를 해서는 다음과 같은 각 요소별 공통성을 확인 한다

설비에 근거한 공통성 운 모드 고장모드 운 기간 설계 내역 등

제조상의 공통성 작업자 방법 차 설치

운 상의 공통성 운 자 경 차 시험정비 스 차

환경 공통성 동일한 치 동일한 운 매체(Operating Medium)

다음 표 21은 WOG(Westinghouse Owners Group)의 Common Cause Failure

Analysis Improvements Project [WO01]에서 추천된 공통원인 기본 사건을 기반으

로 분류한 공통원인 기본 사건 분류 이다

기기 고장모드 포함 는 불포함 단 근거()

펌Fail to start 포함 1

Fail to run 포함 1

모터 구동 밸

Fail to open 포함 1

Fail to close 포함 1

Spurious Transfer 불포함 4

공기 구동 밸

Fail to open 포함 1

Fail to close 포함 1

Spurious Transfer 불포함 4

체크 밸

Fail to open 포함 1

Fail to close 포함 1

Spurious Transfer 불포함 4

솔 노이드 밸

Fail to open 포함 1

Fail to close 포함 1

Spurious Transfer 불포함 24

가압기 안 밸 Fail to open 포함 1

가압기 PORV 차단밸 Fail to close 포함 1

가압기 PORVsFail to open 포함 1

Fail to Remain open 불포함 24

증기발생기 안 밸 Fail to open 포함 1

주증기 차단밸 Fail to close 포함 1

FanBlowersFail to Start 포함 1

Fail to run 포함 1

공기 필터 Plugged 포함 1

열교환기 Fail to transfer heat 불포함 3

표 23 공통원인 기본 사건 그룹 분류표

단근거 1 같은 사양의 복 기기와 다양성 있는 기기

2 피동 기기

3 하된 성능

4 피동 고장 모드

- 85 -

(2) 다양한 Train 구성에 한 CCF 고장수목 모델 방법 개발[황한03]

고장수목에서 CCF를 모델 하는 방법은 기기들에 해 모든 조합 가능한 공통원

인고장을 각기 기본사건으로 모델 하는 것이다 그러므로 다양한 Train 구성에 한

모델 방법을 개발하여야 한다 즉 한 계통 내의 같은 기기들이라 하더라도 각기

Train 수가 다른 여러 가지 CCF 그룹에 속할 수가 있다 를 들어 다음 그림 35에

서와 같이 안 주입 계통에 4 개의 Train이 있으면서 주입모드에서는 4개의 Train

으로부터 Cold Leg으로 주입되다가 순환모드에서는 2개의 Train만 Hot Leg으로 주

입하는 경우가 있다

Cold Leg

Hot Leg

B

A

C

D

그림 35 동일 기기가 다른 CCF 그룹에

속하는 경우의

이와 같은 경우 주입모드에서 기기 A B C D에 한 고장수목은 다음과 같은

Boolean식으로 표시될 수 있다

GA(I) = IA + IAB + IAC + IAD + IABC + IABD + IACD + IABCD

GB(I) = IB + IAB + IBC + IBD + IABC + IABD + IBCD + IABCD

GC(I) = IC + IAC + IBC + ICD + IABC + IACD + IBCD + IABCD

GD(I) = ID + IAD + IBD + ICD + IABD + IACD + IBCD + IABCD

여기서 IABCD는 주입모드에서 기기 A B C D가 동시에 고장 나는 사건을 의미한다

주입모드에 한 모델을 고려하지 않을 경우에 순환모드의 기기 C D에

- 86 -

한 고장수목은 다음과 같은 Boolean식으로 표시될 수 있다

GC(R) = RC + RCD

GD(R) = RD + RCD

여기서 RCD는 순환모드에서 기기 C D가 동시에 고장 나는 사건을 의미한다

만일 주입모드 순환모드에서 하나의 Train만 주입되면 성공이라고 가정할 때

각 주입 순환 실패 정 사건 T(I) T(R) 은 다음과 같은 Boolean식으로 표시된다

T(I) = GA(I) GB

(I) GC(I) GD

(I)

T(R) = GC(R) GD

(R)

와 같은 계통의 경우 주입모드 순환모드에 한 고장수목이 각각 따로 사용

되는 경우에는 문제가 없지만 두 고장수목이 같이 사용되는 경우에는 모델상의 문제

가 발생한다 로서 T(I) T(R)가 곱해지는 경우에 GD(I) GD

(R)이 곱해지는 항이 나타나는

데 이 때 GD(I) GD

(R)은 실제 으로는 동일한 항이나 세부 기본 사건들이 다른 사건인

것처럼 처리되어 있어 서로 곱해지거나 더해지는 경우가 발생하여 최종 결과에 오류를

발생시킨다

이러한 문제가 발생하는 것을 방지하기 해서는 GC(R) GD

(R)을 다음과 같이 주입

모드의 Event들을 이용하여 같은 이름을 가지도록 모델 하는 방법을 이용할 수 있다

GC(R) = IC + IAC + IBC + ICD + IABC + IACD + IBCD + IABCD

GD(R) = ID + IAD + IBD + ICD + IABD + IACD + IBCD + IABCD

여기서 다음과 같은 계가 성립한다

RC = IC + IAC + IBC + IABC

RD = ID + IAD + IBD + IABD

- 87 -

RCD = ICD + IACD + IBCD + IABCD

다 α-factor 방법 용성 검토

(1) CCF 모수 자료 조사

여러 문헌으로부터 다양한 CCF 모수를 조사하여 개발된 CCF 분석 차서[황미

05c]에 정리하 다 다음 표 22는 α-Factor에 한 일반 자료의 이다

Size α1 α2 α3 α4 α5 α6 α7 α8

2 0953 00473 095 00242 002584 095 00213 00101 001865 095106 00182 00103 000584 001466 095231 00147 00102 00059 000459 001237 095559 00127 000874 000627 000377 000263 00103

8 095736 00109 000776 000613 000433 000253 000193 000906

표 24 α-Factor에 한 일반 자료

(2) 계통 수 시범 용

α-factor 방법 용성 검토를 하여 울진 34호기의 기기냉각수계통의 CCF 평

가에 α-factor 방법을 시범 용하 다

(가) 공통원인고장 그룹 확인

공통원인고장 그룹 분류를 해 운 모드 고장모드 운 기간 설계 내역 등의

설비상의 공통성과 운 자 경 차 시험정비 스 차 등의 운 상의 공통성

그리고 동일한 치 동일한 운 매체(Operating Medium) 등의 환경 공통성을 확

인하 다 확인 결과는 다음의 표 23과 같다

- 88 -

연계 요인 향 받는 기기 No

설비상의 요인

- CCW 펌- 펌 출구 역지 밸- SDC CS DG 열교환기와 ECW Condenser 차단 모터 구동밸

- ECW Condenser 차단 공기 구동 밸

123

4

운 상의 요인

- 차서 11) CCW 펌 펌 출구 역지 밸- 차서 22) CCW 펌 SDC CS DG 열교환기와

ECW Condenser 차단 모터 구동밸 펌 출구 역지 밸

- 차서 33) CCW 펌 SDC CS DG 열교환기와 ECW Condenser 차단 모터 구동밸 펌 출구 역지 밸

56

7

환경 요인 - CCW 펌 8

표 25 연계 인자와 기기 연결

1) 차서 1 1차기기 냉각수 펌 운 가능성 안 등 련 밸 시험 (정기-발-50 개정2)2) 차서 2 회 기기 교체운 검 (주기-39 개정0)3) 차서 3 1차 기기냉각수 상실 (비정상-50 개정4)

(나) 모수 평가와 CCF 확률 값 계산

재 국내 공통원인고장 데이터의 수집이 어려우므로 본 분석에서는

NUREGCR-5497에 제공하는 공통원인 고장 모수를 사용하여 모수를 평가하 다 다

음 표 24에 각 공통원인고장 그룹에 한 변수 평가치와 CCF 확률 값이 정리되어 있

다

기기 고장모드 고장확률(Qt) 변수 MLE CCF 확률 값

펌

FTR

FTS

261e-4

12e-4

α1

α2

α1

α2

0967938300320933410700666

384e-6

8658e-5

MOV FTO 40e-3 α1

α2

09678347003215

1284e-4

AOV FTO 20e-3 α1

α2

09477453005225

1045e-4

CV

FTO

FTC

20e-4

10e-3

α1

α2

α1

α2

0819545400180950757900492

36e-5

6396e-5

Generic α1

α2

09530047

표 26 기기냉각수계통에 한 모수 평가치와 CCF 확률 값

(다) 계통 정량화 결과 해석

계통 정량화 수행 결과에서는 α-factor 방법을 이용한 정량화 결과가 MGL 방법

- 89 -

을 이용한 정량화 결과 보다 다소 낮을 뿐 큰 차이를 보이지는 않았다 이는 모수 평

가를 해 사용된 자료가 서로 다르므로 나온 결과로 단된다 시범 용 결과 체

으로 α-factor 방법을 사용하는데 있어 큰 문제는 없으나 모수 평가를 해 필요한

한 최근 공통원인고장 자료의 확보가 가장 필요할 것으로 단된다 다음 표 25에

기기냉각수계통의 정량화 결과를 정리하 다

정 사건정량화 결과

MGL 사용 α-factor 사용

GCCCSHX1A 467E-3 450E-3

GCCCSHX1B 467E-3 450E-3

GCCDG01A 467E-3 450E-3

GCCDG01B 467E-3 450E-3

GCCECWC1A 129E-6 1288E-6

GCCECWC1B 129E-6 1288E-6

GCCECWC2A 680E-3 661E-3

GCCECWC2B 680E-3 661E-3

GCCSDHX1A 467E-3 450E-3

GCCSDHX1B 467E-3 450E-3

표 27 기기 냉각수 계통 공통원인고장 정량화 결과 비교

(3) 국내 고유 데이터 활용성 검증 불확실성 분석

(가) 국내 고유 데이터 활용성 검증

PSA 품질 향상을 해서는 국내 고유 CCF 자료의 사용이 필수 이므로 국내

CCF 자료의 활용성을 검토하 다 CCF 련 국내 자료는 재 수집 에 있으나 발

생 가 극히 드문 상태이다 2발 소와 울진 3발 소의 기기 고장 자료 분석 결

과 재까지는 디젤 발 기에서 CCF가 한 건 발생한 것으로 나타나고 있다 그러나

이와 같은 국내 CCF 자료만으로는 CCF 확률 값 계산이 불가능한 상황이다 따라서

추후 동일 과제 내 ldquo국내 PSA 종합 DB구축 활용기술 개발rdquo 세부 과제에서 수행

인 ICDE(International CCF Data Exchange) 국제 공동연구를 통해 얻는 해외 CCF

자료(Root Data)를 획득하여야만 국내 데이터와 더불어 국내 고유 CCF 분석에 활용이

- 90 -

CaseE[α3] Var[α3] α3

평균 분산 P5 P50 P95

종속 37e-2 38e-4 76e-3 35e-2 73e-2

독립 37e-2 34e-4 12e-2 35e-2 73e-2

Data평균 34e-2 27e-4 12e-2 32e-2 65e-2

사건 Impact Vector

1

2

3

4

5

6

7

8

(01 0 0 09)

(01 0 0 09)

(09 0 005 005)

(0 0 10 0)

(0 10 0 0)

(03 0 035 035)

(0 0 10 0)

(01 0 0 09)

가능할 것으로 상된다

(나) 불확실성 분석

기존에 CCF 분석에 사용되던 MGL 방법은 자료 해석에 한 불확실성 분석이

어려운 것으로 알려져 있는 반면에 α-factor 방법은 불확실성 분석이 용이한 것으로

알려져 있다 본 연구에서는 AFW 펌 의 기동실패(Fail to Start FTS) 사건에 하

여 α-factor 계산 시에 Impact Vector 사이의 종속독립 가정에 따른 후분포 변화를

평가하 다 여기서 선분포는 Uniform 가정하 으며 종속과 독립은 사건 1 2와 8의

Impact Vector들 사이에서 고려하 다 평가 결과가 다음 그림 36에 나와 있다

그림 36 AFW Pump(FTS) CCF의 α3의 후분포 평가

(4) α-factor 방법 최신 CCF Database를 이용한 공통원인고장 사건 확률

재평가

본 과제에서 개발된 CCF 분석 차서(KAERITR-24442003) 최근 CCF 자료

(NUREGCR-5497)와 해외 문가 자문에 근거한 CCF 모수[황미04b]에 근거하여 울진

- 91 -

3 4호기 PSA 표 모델의 CCF 확률 값을 α-factor 방법으로 재평가하 다

(KAERITR-29162005)[황미05c] 이 평가에서는 MLE(Maximum Likelihood

Estimate) 값을 사용하여 평가하 는데 MLE 값보다는 평균값을 사용하는 것이 더 바

람직한 것으로 단된다 뿐만 아니라 이 평가에서는 시험 방법에 따른 향을 고려

하지 않았으므로 이번 평가에서는 시험 방법에 따라 CCF 모수 평가 계산식을 다르게

용하 다 CCF Factor 재평가 결과의 일부 가 다음 표 26에 정리되어 있다

Event NameCCF

Factor시험 방법 Event Name

CCF

Factor시험 방법

AFCVW1003A3B 258E-02 Staggered AFMPW01A2B 797E-03 Staggered

AFCVW1003AB4A

B221E-03 Staggered AFMVW0043456Q 269E-02 Non-Stag

AFLVW003538 898E-02 Non-Stag AFMVW004345T 237E-03 Non-Stag

AFLVW0035678Q 678E-02 Non-Stag AFMVW004346 408E-02 Non-Stag

AFLVW003567T 920E-03 Non-Stag AFMVW00434D 964E-03 Non-Stag

AFLVW00356D 156E-02 Non-Stag AFTPK01B2A 300E-03 Staggered

AFMPK01A2B 300E-03 Staggered AFTPW01B2A 797E-02 Staggered

표 28 CCF Factor 재평가 결과(일부 )

울진 3 4호기의 설계 운 기기 특성을 고려하여 NUREGCR-5497[NRC98a]

해외 문가 자문 결과를 결합하여 개발한 CCF 모수[황미05c]를 사용하여 평가한

회복조치 후 노심손상빈도(CDF)는 132e-5yr로 평가되었다 CCF 자료의 민감도 분석

을 해 다음 세 가지의 경우를 상으로 민감도 분석을 수행하 다 민감도 분석으로

는 (1) 사용이 가능한 NUREG 자료를 모두 사용한 경우 (2) KAERITR-29162005

[황미05c]에서 제공한 기본 CCF 모수를 사용하고 체크 밸 자료만을 NUREG 제공

데이터를 사용한 경우 (3) 해외 문가 자문 자료를 모두 사용한 경우를 비교하

다 민감도 분석 결과가 표 27에 정리되어 있다 NUREG 자료를 그 로 사용할 경우

CDF가 약 60 정도 증가하고 있다 Case 3의 결과에 의하면 체크밸 자료에 따른

향이 가장 큰 것으로 나타나고 있다 재 기본으로 사용한 체크밸 의 CCF 모수는

Water Line과 Steam Line을 분류하여 평가한 해외 문가 자문 자료 즉 Water Line

Check Valve Factor에 근거하고 있다 그러나 NUREGCR-5497[NRC98a]에 제공한

자료는 매질의 구분이 없이 통합하여 체크밸 에 한 CCF Factor를 평가한 결과이다

- 92 -

Case Description CDF 1 Base(재평가 모수 자료 KAERITR-29162005 ) 1315e-5yr2 NUREG 자료 2207e-5yr3 Base(Check Valve CCF Factor만 NUREG 자료사용) 1960e-5yr4 해외 문가 제공 자료 1369e-5yr

표 29 CCF 평가에 따른 민감도 분석 결과

- 93 -

제 2 최 험도 평가 기술 개발

1 기사건 PSA 기술 개발

가 PSA 기사건 재검토 계통 배열 변화 향 평가 방법 개발

기존 PSA에서는 기사건 발생이 고장수목의 형태로 표 된 경우 다음과 같은 복

잡한 계산 차를 사용해 왔다

기사건 고장수목들을 미리 정량화하여 발생빈도 값을 구한 후

노심손상 고장수목에 입하고

노심손상 고장수목을 정량화하여 발생빈도를 계산한다

이는 발 소 기기 배열이 변경되는 경우 여러 번의 정량화가 필요함을 의미한다

한 기사건에 련된 기기 고장이 기사건 고장수목과 노심손상 고장수목 두 곳에

나타나며 이 두 고장수목을 별도로 정량화하기 때문에 기기 요도 계산의 문제 을

가지고 있다 따라서 본 과제에서는 기사건 고장수목과 노심손상 고장수목을 동시에

정량화 하기 한 방법을 개발하 다[정우04a]

본 보고서에서는 기기냉각수상실 기사건(Loss of Component Cooling Water

LOCCW)의 를 들어 개발된 방법을 설명하 다 본 방법을 유도하기 해 다음과 같

이 정의를 하 다

=xf 기사건 혹은 기사건 고장수목(발생빈도)

=xg 사고 완화계통 고장수목(이용불능도)

이 정의에 따라 LOCCW와 CCW 련 고장수목을 다음과 같이 정의할 수 있다

=LOCCWf LOCCW 기사건 고장수목(발생빈도)

- 94 -

=CCWg CCW 계통 고장수목(이용불능도)

한 LOCCW가 아닌 기사건과 CCW 계통이 아닌 다른 계통들을 다음과 같이 정의

한다

=Otherf LOCCW가 아닌 기사건 혹은 기사건 고장수목(발생빈도)

=Otherg CCW 계통이 아닌 고장수목(이용불능도)

노심손상빈도 정량화 시 LOCCW 기사건 고장수목과 노심손상 고장수목을 동시

에 정량화하기 해 노심손상 고장수목의 사고 완화계통 고장수목에 연결된 CCW 계

통 고장수목 CCWg 을 모두 LOCCWCCW fg + 로 교체한다

CCWg rarr LOCCWCCW fg + middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (321-1)

(321-1)식의 증명은 다음과 같다 CCW 계통 LOCCW 련 사고경 는 식

(321-2)와 (321-3)처럼 두 가지 경우가 가능하다 기사건이 LOCCW인 경우와

기사건이 LOCCW가 아닌 경우의 표 식은 다음과 같다

OtherLOCCW gf middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (321-2)

OtherCCWOther ggf middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (321-3)

첫 번째 기사건이 LOCCW인 경우 사고경 는 다음과 같이 정량화 과정 에

OtherLOCCW gf 의 하부집합 OtherCCWLOCCW ggf 은 제거되어 식 (321-2)의 OtherLOCCW gf

만이 정량화된다

OtherLOCCWOtherLOCCWCCWLOCCW gfgfgf )( rarr+ middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (321-4)

두 번째 기사건이 LOCCW가 아닌 경우 사고경 는 다음과 같이 정량화 과정 에

발생빈도의 곱인 LOCCWOther ff 은 자동으로 제거되어 식 (321-3)의 OtherCCWOther ggf 만

- 95 -

이 정량화된다

OtherCCWOtherOtherLOCCWCCWOther ggfgfgf )( rarr+ middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (321-5)

나 배열 변화 반 기사건 빈도 평가 방법 검증

계통 배열 변화에 따른 기사건 빈도 변화는 크게 다음의 두 가지로 구분할 수

있다

기기 이용불능으로(배열 변화)에 의한 기사건 빈도 변화

체교류 원(Alternative AC Power AAC 원)과 같이 호기 간의 공유

기기의 배열이 변화됨에 따라 야기되는 기사건 빈도 변화

본 연구에서는 첫 번째 경우의 로 LOCCW에 한 분석을 수행하 다 표 원

의 CCW 계통은 그림 37과 같이 A계열 펌 (1A와 2A)와 B계열 펌 (1B와 2B)로 구

성되어 있으며 각 트 인의 두 펌 가 주기 으로 교 운 을 한다

그림 37 표 원 의 CCW 계통

기존의 LOCCW 고장수목을 재분석한 결과 주요 변경 사항은 다음과 같다

펌 의 기동고장 CCF를 기 인 모든 펌 (2A와 2B)에 해 모델링

펌 의 운 고장 CCF를 모든 펌 (1A 2A 1B 2B)에 해 모델링

- 96 -

CCW 펌 실 냉각실패(Loss of CCW Pump Room Cooling) 사건 모델링

은 극단 으로 보수 인 가정이기 때문에 제외

의 사항들을 모두 최신의 표 모델에 반 되었다 LOCCW 고장수목 재평가

결과 한쪽 트 인 이용불능 시 기사건 빈도는 487E-2yr으로 노심손상빈도 변화에

크게 향을 미치지 않았다

두 번째로 AAC 원 배열 변화에 따른 발 소정 (SBO) 기사건 빈도를 재평

가하 다 SBO는 소외 원상실 비상디젤발 기 ACC 원 실패 등 모든 AC 원

상실 사고이다

부지에 AAC DG가 한 이지만 AAC DG가 각 호기당 1개가 있는 것처럼 이

의 PSA 분석이 수행되었다 그러나 여러 호기에서 동시에 LOOP이 발생한 경우 한 호

기에만 AAC DG가 사용될 수 있으므로 기존 분석은 매우 낙 인 가정을 사용한 것

이다 이런 이유로 SBO의 빈도를 재평가하 다(평가 방법은 3장 2 3의 ldquo공유 계통

을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가rdquo 참조) SBO 기사건 빈도를 재평가한

결과 기사건 빈도가 111E-5년에서 1491E-5년으로 343 증가하는 결과를 보

여 주어 기존의 분석이 매우 낙 이었음을 보여 다

2 PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법 개발

가 개요

삭오차(Truncation Error)에 의한 고장수목 정량화 불확실성이 원자력발 소

PSA의 형 고장수목 정량화시 큰 심사 다 삭치(Truncation Limit)는 고장수목

정량화 에 삭치보다 작은 확률을 갖는 단 집합(Cut Sets)들을 삭하는 데 사용

된다 이 삭에 의해 삭확률(Truncated Probability)이 발생하며 이 삭오차를

정 수 이내로 유지해야 한다

본 연구에서 삭확률을 측하기 한 척도들을 개발[JY05 정양04a 정양04b]

하여 고장수목정량화 소 트웨어 FTREX(Fault Tree Reliability Evaluation eXpert)

- 97 -

[JH04a JH04b 정우04b]에 계산 모듈을 추가하고 이 척도들의 유용성을 보이기

해 Benchmark 시험을 수행하 다

본 연구에서 제시한 삭치오차를 측하기 한 척도들은 단 한번의 고장수목

정량화만으로 계산할 수 있다 본문의 Benchmark 시험결과에서 보여 것처럼

LBTP(Lower Bound of Truncated Probability)와 ATP(Approximate Truncation

Probability) 척도는 삭오차 즉 삭확률을 측하고 동시에 정확한 정 사건 확률

(Top Event Probability)을 측할 수 있다 이 척도들을 근거로 재의 삭치에서

삭오차를 단하고 한 삭오차들이 일정 값 이하로 오도록 삭치를 설정할 수

있다 한 신뢰도 분석자나 신뢰도 분석 결과에 한 검토자들이 고장수목 정량화가

얼마나 정확하게 수행되었는지를 단하기 해 본 연구의 척도들을 사용할 수 있다

본 연구의 척도들은 기존의 정량화 소 트웨어에 쉽게 구 할 수 있고 추가 계산 시간

한 짧다

나 삭오차 측 방법

(1) 정의

정 사건 확률의 삭오차를 측하기 한 본 연구의 방법을 설명하기 해 다

음을 정의하 다

iC i번째 최소단 집합(Minimal Cut Set MCS)

kiC 삭치 kminustimes101 보다 큰 확률을 갖는 최소단 집합

kiC 모듈 개시 삭치 kminustimes101 보다 작은 확률을 갖는 최소단 집합

kiC 모듈화된 고장수목 정량화 시 삭치 kminustimes101 보다 작은 확률을 갖

는 최소단 집합

kP 최소단 집합들 k

iC 의 확률 ( )21 ++ kk CCP

kP 최소단 집합들 k

iC 의 확률 ( )21 ++ kk CCP

kP 최소단 집합들 k

iC 의 확률 ( )ˆˆ21 ++ kk CCP

- 98 -

kP∆ 정 사건 확률의 차이 1minusminus kk PP

TP 정확한 정 사건 확률

STP 정 사건 확률 희귀사건 근사를 사용

MTP 정 사건 확률 Minimal Cut set Upper Bound(MCUB)를 사용

UTP TP 의 상한치로서 kP kP 그리고 kP 의 합

kTP 삭된 확률로서 kP 와 kP 의 합

kLBTP 삭된 확률의 하한치로서 kP

kATP 삭된 확률의 근사치로서 kP 와 kP∆ 의 합

kTU 삭 불확실성

kLBTU kLBTP 불확실성

kATU kATP 불확실성

(2) 최소단 집합에 기 한 정 사건 확률

Coherent 고장수목의 정량화시 삭된 최소단 집합이 없이 n개의 최소단 집합

이 생성되었을 때 정확한 정 사건확률 TP 는 다음의 Inclusion Exclusion Expansion

(IEE)에의해 얻어진다

)()1()()()(

)(

211

111

1

nn

nkjikji

njiji

n

ii

nT

CCCPCCCPCCPCP

CCPPminus

leltltleleltle=

minus+minus+minus=

++=

sumsumsum (322-1)

다음의 계는 쉽게 증명할 수 있다

)()()(111sumsumsum=leltle=

leleminusn

iiT

njiji

n

ii CPPCCPCP

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-2)

최소단 집합 수의 증가에 따라 지수 으로 식 (322-1)의 계산량이 증가하기

때문에 다음 식과 같은 희귀사건 근사(Rare Event Approximation)나 MCUB 계산이 수

- 99 -

행된다 이들은 최소단 집합들이 서로 독립 이라는 가정을 사용한다 기본사건들의 확

률이 아주 작을 때(희귀사건 근사) 최소단 집합 확률들의 합으로 정 사건 확률을 표

할 수 있다

)(1sum=

=len

ii

STT CPPP

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-3)

여기에서 식 (322-1)의 나머지 값들은 아주 작은 확률 값을 갖고 있으므로 생략되었

다(희귀사건 근사) 식 (322-3)의 S

TP 는 정 사건 확률을 과 평가하는 경향이 있기

때문에 다음의 MCUB를 사용한다

( ) )(111prod=

minusminus=len

ii

MTT CPPP

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-4)

원 의 PSA 수행 시 정 사건 확률 계산식으로 (322-4)의 MCUB M

TP 의 사용

이 추천되고 있다 의 정 사건 확률 계산식들 간의 계는 다음과 같다

ST

MTT PPP lele middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-5)

(3) 최소단 집합의 분류

형 인 고장수목 정량화 차는 다음과 같다 아래의 단계 2와 3에서

Bottom-up 방법으로 주어진 게이트의 단 집합들을 계산하고 삭치보다 작은 확률

을 갖는 단 집합들을 삭하고(Truncation) 그리고 하부집합들을 지운다

(Subsuming)

단계 1 고장수목을 재구성(Restructure)하고 독립된 모듈을 찾아낸다

단계 2 각 모듈에 해당하는 게이트를 풀어 최 최소단 집합 확률을 모듈에

할당하고 이후 모듈은 기본사건으로 취 한다

단계 3 모듈화된 고장수목을 푼다 즉 정 사건의 최소단 집합을 구한다

- 100 -

단계 4 정 사건의 최소단 집합 내의 모듈들을 모듈의 최소단 집합들로

체한다

단계 5 최종 최소단 집합으로 정 사건의 확률을 구한다

큰 크기를 갖는 많은 수의 독립된 모듈을 얻기 해서 고장수목을 풀기 에 각

고장수목에 한 재구성이 수행된다 이 고장수목의 처리(Pre-processing)에 의해

고장수목의 정량화는 가속된다

단 집합들은 단계 2 3 그리고 4에서 삭된다 삭치가 kminustimes101 인 경우 모든

최소단 집합들은 다음과 같이 세 개의 그룹으로 나 수 있다

kiC = 확률이 삭치 kminustimes101 보다 큰 최소단 집합

kiC = 단계 4에서 삭된 최소단 집합

kiC = 단계 2와 3에서 삭된 최소단 집합

최소단 집합 k

iC 는 삭치 kminustimes101 를 사용하여 고장수목을 푼 경우 얻어지는 최종 결

과이다 최소단 집합 k

iC 경우와는 달리 최소단 집합 k

iC 는 기존 고장수목 정량화

소 트웨어의 간단한 수정으로 얻을 수 있다

의 세 가지 최소단 집합에 기 한 정 사건 확률을 다음과 같이 정의할 수 있

다

kkkU

TT PPPPP ˆ++=le middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-6)

여기에서

( )21 ++= kkk CCPP middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-7)

- 101 -

( )21 ++= kkk CCPP middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-8)

( ) ˆˆˆ21 ++= kk

k CCPP middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-9)

식 (322-7)에서 (322-9)까지의 확률들은 식 (322-1) (322-3) 혹은 (322-4)에

의해 계산될 수 있다 식 (322-7)에서 (322-9)까지의 확률들의 단순합인 식 (322-6)

의 U

TP 는 TP 보다 항상 크거나 같다 그 이유는 식 (322-7)에서 (322-9)까지의 최소 단

집합들은 서로 독립이라는 가정 하에 최소 단 집합간의 조합을 무시하기 때문이다 최

소단 집합 k

iC 는 기존 고장수목 정량화 소 트웨어의 간단한 수정으로 얻을 수 있기 때

문에 식 (322-8)의 kP 는 쉽게 계산할 수 있다 그러나 최소단 집합 k

iC 는 얻을 수 없기

때문에 식 (322-9)의 kP 한 계산할 수 없다

(4) 삭오차

삭치가 kminustimes101 인 경우 삭오차는 단계 2에서 4까지에서 삭된 최소단 집합

확률들의 합이다 삭오차로서 삭확률(Truncated Probability TP)은 다음과 같이

정의된다

kkk PPTP += middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-10)

삭확률 TP는 쉽게 계산할 수 없다 그 이유는 최소단 집합 k

iC 와 그 확률 kP 는 기

존 고장수목 정량화 소 트웨어의 간단한 수정으로 얻을 수 있지만 최소단 집합 k

iC

와 그 확률 kP 는 얻을 수 없기 때문이다 삭치를 낮추면 삭확률 TP는 소멸된다

즉 0lim =

infinrarr kkTP

을 만족한다

삭확률 TP의 하한치(Lower Bound of Truncated Probability LBTP)는 다음

과 같이 정의할 수 있다

- 102 -

kk PLBTP = middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-11)

그림 38 정 사건 확률과 삭치와의 계

식 (322-11)의 kP 를 얻을 수 없기 때문에 삭확률 TP를 계산할 수 없다 이

러한 이유로 삭확률 TP의 근사치를 구하려면 kP 신에 다른 값을 사용해야 한다

본 연구에서는 kP 신 1minusminus=∆ kkk PPP 를 사용하 다 그림 38에서와 같이 kP∆ 는 삭

치 )1(101 minusminustimes k 와 kminustimes101 사이의 최소단 집합 확률들의 합이다 이 경우 근사 삭확률

(Approximate Truncated Probability ATP)는 다음과 같이 정의하면 실제 용에서

근사 삭확률 ATP가 삭확률 TP의 근사치로 사용할 수 있음을 보 다

kkk PPATP ∆+= middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-12)

한 kk ATPP + 는 1+kP 의 측치로서 사용될 수 있다 삭치의 변화에 따른 정 사건의

변화 모양이 Concave 혹은 Convex 모양에 따라 다음의 계가 성립한다

kkk PPP ∆+le+1 (Concave 범 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-13)

- 103 -

kkk PPP ∆+ge+1 (Convex 범 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-14)

여기에서 kk PP ∆+ 는 1+kP 의 측치이다 kk ATPP + 은 더 보수 인 1+kP 의 측치이다

kk ATPP + 는 Concave 범 에서 1+kP 의 상한치를 제공한다

정 사건 확률의 Concave 범 에서 다음의 크기 계가 성립한다

kkk ATPTPLBTP lele (Concave 범 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-15)

삭치를 낮출수록 kk LBTPP + 와 kk ATPP + 는 정 사건 확률 U

TP 에 수렴하고

( ) UTkkk

PLBTPP =+infinrarr

lim그리고

( ) UTkkk

PATPP =+infinrarr

limmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-16)

LBTP와 ATP는 소멸한다

0lim =infinrarr kk

LBTP 그리고

0lim =infinrarr kk

ATPmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-17)

식 (322-11)과 (322-12)의 LBTP와 ATP는 kminustimes101 의 삭치에서 한번의 정량

화 만으로 계산된다 고장수목 정량화 시 최 크기의 많은 모듈을 얻기 해 고장수목

재구성이 수행된다 이 재구성능력은 고장수목 정량화 소 트웨어에 따라 달라진다 모

듈의 수와 크기에 따라 정량화 마지막 단계에서 삭되는 최소단 집합들이 달라지기

때문에 고장수목 정량화 소 트웨어의 재구성능력에 따라 LBTP와 ATP의 크기가 달

라진다(주의 TP는 정량화 소 트웨어와 계없이 항상 일정)

(5) 삭 불확실성

본 연구에서 정량화 불확실성(Truncation Uncertainty)의 척도로서 TU

(Truncation Uncertainty) LBTU(Lower Bound of Truncation Uncertainty) 그리고

ATU(Approximate Truncation Uncertainty)가 다음과 같이 정의되었다

- 104 -

kk

kU

T

kk TPP

TPPTP

TU+

==middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-18)

kk

kk LBTPP

LBTPLBTU

+=

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-19)

kk

kk ATPP

ATPATU

+=

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-20)

식 (322-19)와 (322-20)의 분모는 정 사건 확률 U

TP 가 되어야 하지만 각각

kk LBTPP + 와 kk ATPP + 가 사용되었다 그 이유는 한 번의 정량화만으로 kLBTU 와

kATU 를 계산하기 해서이다

다 개발된 방법의 용

2 에서 정의된 척도들의 효율성을 보이기 해 고장수목 정량화 소 트웨어

FTREX[JH04a JH04b 정우04b]를 일부 수정하여 울진 3 4호기 원 [한 97]의 노

심손상 빈도 고장수목을 정량화하 다 노심손상 빈도 고장수목은 울진 3 4호기 원

노심손상 고장수목은 험도감시 산 시스템의 입력으로 개발된 것으로 49개의 기

사건과 3477의 게이트와 2501개의 기본사건을 가지고 있다

정량화 결과는 그림 39에서 43까지에 있다 그림 39 41 그리고 42에서와 같이

삭치를 낮출수록 정 사건 확률은 U

TP 에 수렴한다

- 105 -

그림 39 삭치에 따른 정 사건 확률 변화

그림 40 삭치에 따른 최소단 집합들의 개수 변화

- 106 -

그림 41 삭치에 따른 삭오차 변화

그림 42 삭치에 따른 삭불확실성 변화

- 107 -

그림 43 삭치에 따른 요 기본사건들의 갯수 변화

그림 40은 삭치를 낮출수록 최소단 집합 k

iC 혹은 k

iC 의 숫자가 지수증가함을

보인다(주의 그림의 세로축은 로그 스 일임) 삭치가 16101 minustimes 이하 인 경우 최소단

집합 k

iC 의 숫자가 32 bit 정수형 변수의 상한치보다 커지기 때문에 삭치를

16101 minustimes 이하로 낮출 수 없었다

그림 41은 삭치를 낮출수록 LBTP와 ATP가 소멸함을 보여 다 그림 40과 41

은 기존에 고장수목 정량화시에 많은 숫자의 최소단 집합 k

iC 가 삭됨을 보여 다

즉 가치 있는 정보를 버리고 있음을 알 수 있다

결과에 보이는 것처럼 ATP는 삭확률 TP의 바람직한 근사치이고 TP의 상한치

로서 행동한다 한 LBTP와 ATP는 삭확률 TP의 바람직한 측치임을 보여 다

그림 43은 삭치가 큰 경우 요도 척도 RAW(Risk Achievement Worth)가 많

이 평가됨을 보여 다 요도 척도 RAW와 FV(Fussell-Vesley 요도)는 험도

에서 요한 SSC를 고르는데 사용된다

LBTU와 ATU가 미리 설정된 범 안에 오도록 하여 삭치를 결정할 수 있다

를 들어 LBTU와 ATU가 1보다 작아지도록 하면 삭치는 11101 minustimes 과 13101 minustimes 으로

- 108 -

각각 설정할 수 있다 이와 같이 LBTP ATP LBTU 그리고 ATU는 삭치 선정에

사용될 수 있다

본 연구에서 정의된 척도들은 기존의 고장수목 정량화 소 트웨어의 간단한 수정

으로 계산할 수 있다 한 LBTP ATP LBTU 그리고 ATU 추가 계산은 02 내

에 수행할 수 있다

삭오차1)의 양은 고장수목의 크기보다 계통이나 기기 사이의 종속성의 크기 등

의 고장수목의 복잡성(Fault Tree Complexity)에 더 많이 향을 받는다 이 고장수

목의 복잡성은 큰 삭오차를 유발하는 고장수목 정량화의 난이도로 표 할 수 있다

만일 많은 수의 최소단 집합들이 그룹별로 특정 확률에 몰려 있을 때 삭치는 이들

특정 확률보다 작아야한다

본 연구는 삭치를 사용한 고장수목정량화 시 삭치 오차를 측하기 한 척

도들을 제시하 다 Benchmark 시험결과 개발된 척도들은 삭확률을 잘 측하고

있다 삭확률 측치인 LBTP와 ATP 척도는 정확한 정 사건 확률 측에도 사용

할 수 있다

지정된 삭치에서 단 한 번의 고장수목 정량화만으로 본 연구의 삭오차 척도

들을 계산할 수 있다 이 삭오차들이 일정 값 이하로 오도록 삭치를 설정할 수 있

음을 Benchmark 시험에서 보 다 신뢰도 분석자나 신뢰도 분석 결과에 한 검토자

들이 고장수목 정량화 시 삭치가 바람직하게 설정되었는지를 단하기 해 본 연구

의 척도들을 사용할 수 있다 한 본 연구의 척도들은 기존의 정량화 소 트웨어에

쉽게 구 할 수 있고 추가 계산 시간 한 짧다

고장수목 정량화 소 트웨어의 고장수목 재구성능력에 따라 LBTP와 ATP의 크

기가 달라지지만 본 연구의 척도를 유용하게 사용할 수 있다

1) 삭오차는 형 고장수목의 신뢰도분석에서 요한 심사이다 본 연구는 최소단 집합 방법에 기

한 신뢰도 분석방법의 단 을 보완하기 해 수행되었다 즉 삭확률을 측하여 바람직한 삭

치를 선정하기 해 본 연구가 수행되었다

- 109 -

3 공유 계통을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가

가 개요

공유 체교류 원(Shared Alternate AC (AAC) Power Source)을 가진 다 호

기 원 의 발 소정 사고(SBO) 빈도를 히 평가하기 해 여러 호기에서 동시에

외부 원상실사고(Loss of Offsite Power LOOP)시 호기간의 체교류 원의 복잡한

상호의존성을 고려할 수 있는 방법을 개발하 다[JY03 JY04 정양03] 2호기를 가진

원 각각에 한 발 소정 사고 빈도 계산 방법을 유도하 고 N호기를 가진 다 호

기 원 에 한 일반식을 유도하 다 한 2호기의 경우에 해 발 소정 사고 빈도

계산을 수행하 다

다 호기간의 상호의존성을 히 모델하지 않을 경우 발 소정 사고 빈도를

평가할 수 있고 공유 체교류 원과 비상 원의 비상디젤발 기들 사이의 공통원

인고장의 특성에 따라 이 상호의존성이 발 소정 사고 빈도에 크게 향을 미칠 수

있음을 본 연구에서 보여주었다

공유 체교류 원을 가진 다 호기 원 의 발 소정 사고 빈도와 이에 의한 노

심손상 빈도를 본 연구의 방법으로 효율 으로 계산할 수 있다 한 본 연구의 방법

은 다 호기간의 일반 공유기기의 신뢰도 평가에 확 용될 수 있다

나 분석 방법

N 호기간의 SBO 빈도를 정량화하기 한 공식을 유도하기 해 다음을 정의하

다

Si = 이용가능한 i호기의 AC 원(최소한 한 개 이상의 EDG 이용가능)

Fi = 이용불가능한 i호기의 AC 원(호기내의 모든 EDG 이용불능)

SAAC = 이용가능한 AAC 원

- 110 -

FAAC = 이용불능한 AAC 원

Li = i호기만의 LOOP 사건

miiL 1 = m 개의 호기에 동시에 LOOP 사건

(1) 부지당 2호기의 경우

표 원 과 같이 한 부지에 2개의 호기가 있고 각 호기는 2개의 EDG를 AC

원으로 가지고 있고 두호기는 하나의 AAC 원을 공유한다고 가정하 다 가능한 계

통상태는 표 28에 나열되어 있다 공식 유도를 해 다음의 세 경우를 분석하 다

1호기에 LOOP 사건 (2호기에 LOOP 사건 없음) L1

2호기에 LOOP 사건 (1호기에 LOOP 사건 없음) L2

1호기와 2호기에 동시에 LOOP 사건 L12

F(L1) = F(L2)인 경우 LOOP 발생빈도는 다음과 같다

F(L) = F(L1orL12 )= F(L1) + F(L12)

= F(L2orL12 )= F(L2) + F(L12)

Index AAC AC 1 AC 2 L 1 L 2 L 12 (a)1 S F F - - SBO 1

2 F F S SBO 1 - SBO 1

3 F S F - SBO 2 SBO 2

4 F F F SBO 1 SBO 2 SBO 1 SBO 2

a AAC is aligned to unit 2 in case of the simultaneous LOOP event AC n Dedicated AC power at unit n

System states SBO event

표 30 계통 상태에 따른 SBO 사건 (2 unitssite 1 AAC DGsite)

표 28에 보이는 것처럼 1호기 험도의 보수 인 평가를 해 두호기에 LOOP

사건이 일어나는 경우 2호기에 AAC 원이 연결됨을 가정하 다

- 111 -

표 28의 계통상태 1의 경우(두호기에 동시에 LOOP 사건이 일어나는 경우)에는

AAC 원이 2호기에 연결되기 때문에 1호기에는 이용가능한 AC 원이 없다 한

계통상태 2와 4의 경우에도 1호기는 이용가능한 AC 원이 없다

1호기에만 LOOP 사건이 일어나는 경우 계통상태 2와 4에서 1호기에 이용가능

한 AC 원이 없다 그러므로 1호기의 SBO 발생빈도는 다음과 같이 정리된다

F(L1)timesP(FAACF1S2 orFAACF1F2)= F(L1)timesP(FAACF1) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-1)

두호기에 동시에 LOOP 사건이 일어나는 경우 계통상태 1 2 그리고 4에서 1호

기에 이용가능한 AC 원이 없다 그러므로 1호기의 SBO 발생빈도는 다음과 같이 정

리된다

F(L12)timesP(SAACF1F2 orFAACF1S2 orFAACF1F2)

= F(L12)timesP(SAACF1F2) + P(FAACF1) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-2)

1호기의 총 SBO 발생빈도는 의 두식의 합으로 다음과 같다(F(L)=F(L1)+F(L12))

F(SBO1) = F(L)timesP(FAACF1) + F(L12)timesP(SAACF1F2)

le F(L)timesP(FAACF1) + F(L)timesP(SAACF1F2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-3)

유사한 과정으로 2호기의 SBO 발생빈도를 구해보면 다음과 같다

F(SBO2) = F(L)timesP(FAACF2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-4)

각 호기의 CDF는 식 (323-3)과 (323-4)에 조건부 노심손상확률 CCDPSBO를

곱하면 얻어진다 한 부지 험도는 다음과 같이 계산된다

R(SBO)= F(SBO1) + F(SBO2)timesCCDPSBO middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-5)

여기에서

F(SBO1) + F(SBO2)

- 112 -

= F(L)timesP(FAACF1) + P(FAACF2) + F(L12)timesP(SAACF1F2)

le F(L)timesP(FAACF1) + P(FAACF2) + F(L)timesP(SAACF1F2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-6)

(2) 부지당 N호기의 경우

의 한 부지에 두호기가 AAC 원을 공유한 경우를 한 부지에 N호기가 있는

경우로 일반화하면 i호기의 SBO 발생빈도는 다음과 같이 유도된다

sumne=

times+timesleN

ijjjiAACiAACi FFSPLFFFPLFSBOF

1)()()()()(

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-7)

여기에서 P(FAACFi)는 AAC 원이 이용불가능하고 i호기의 AC 원도 이용불가

능한 상태의 확률을 의미한다 P(SAACFiFj)는 AAC 원은 이용가능하고 i호기와 j호기

의 AC 원이 이용불가능함을 의미한다 의 식에 조건부 노심손상확률 CCDPSBO 를

곱하면 i호기의 SBO 노심손상빈도를 얻을 수 있다

SBO

N

ijjjiAACiAACi CCDPFFSPFFPLFSBOCDF times⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛+timesle sum

ne= 1)()()()(

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-8)

한 SBO 부지 험도 한 두호기가 AAC 원을 공유한 경우를 확 하면 다음

과 같다

SBO

N

NjijiAAC

N

iiAACSBO CCDPFFSPFFPLFR times⎟⎟

⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛+timesle sumsum

leltle= 11)()()(

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-9)

부지 험도에서 계산된 호기당 평균 SBO 험도는 다음과 같이 정의할 수 있

다

RSBO = RSBO N middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-10)

- 113 -

다 AAC DG 공유 계통의 SBO 발생빈도노심손상 빈도 향 평가

에서 개발된 수식을 이용하여 표 원 과 같이 원 2호기가 1 의 AAC DG

를 공유하고 각 호기당 2 의 EDG를 갖는 경우에 한 SBO 험도를 평가하 다 5

의 EDG(1 AAC DG 호기당 2 의 EDG)가 다음의 3가지 기동실패 CCF 그룹 모델

로 구성되는 경우에 해 민감도 분석을 수행하 다

Case 1 One CCF group=DG1ADG1BDG2ADG2BAAC

Case 2 One CCF group=DG1ADG1BDG2ADG2B

Case 3 Two CCF group=DG1ADG1B DG2ADG2B

SBO frequencyF(L) times P(FAACF1)

LOOP event unavailable AC power of unit 1

Power unavailable from AAC to unit 1

(a) F(L) times P(FAACF1)

SBO frequencyF(L) times P(FAACF1)

LOOP event unavailable AC power of unit 1

Power unavailable from AAC to unit 1

(a) F(L) times P(FAACF1)

SBO frequencyF(L) times P(SAACF1 F2)

LOOP event unavailable AC power of unit 1

Power available from AAC to unit 2

unavailable AC power of unit 2

Power unavailable from AAC to unit 2

(b) F(L) times P(SAACF1 F2)

SBO frequencyF(L) times P(SAACF1 F2)

LOOP event unavailable AC power of unit 1

Power available from AAC to unit 2

unavailable AC power of unit 2

Power unavailable from AAC to unit 2

(b) F(L) times P(SAACF1 F2)

그림 44 SBO 발생빈도 계산을 한 고장수목

- 114 -

1호기에 한 SBO 고장수목은 그림 44과 같고 울진 3 4호기 PSA 보고서[한

97]의 고장 데이터를 사용하 다 사용된 주 데이터는 표 29와 같다 Multiple Greek

Letter(MGL) 방법의 DG 공통원인고장 데이터[NRC98a]가 사용되었다

DG demand failure probability of fail-to-start 140E-02

Conditional core-damege probability CCDP SBO 432E-02

표 31 AAC DG 공유계통 험도 평가에 사용된 데이터

계산된 결과는 그림 45와 같다 그림 45에서 보듯이 AAC DG 공유는 Case 3에

서 가장 낮은 SBO 노심손상빈도를 보이고 있다 울진 3 4호기 5 6호기

PSA는 Case 3의 경우가 아님에도 불구하고 AAC DG 공유 효과를 무시하여 SBO에

의한 CDF가 평가 되어 있는 것으로 분석되었다

그림 45 AAC DG 공유에 따른 SBO 험도

- 115 -

라 공유 계통을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가

앞에서 개발한 기술을 기반으로 AAC DG 공유시의 부지 종합 험도 평가를 수

행하 다 표 30에서 보듯이 CCF Group 설정에 따라 결과에 많은 차이를 보여주고

있다 즉 부지 종합 험도는 Case 1의 경우가 가장 나쁘며 Case 3에서 가장 낮은

값을 보 다 Case 1은 공유효과가 상 으로 고(116E-6 gt 663E-8) Case 2는

공유효과가 크고(162E-7 lt 417E-7) Case 3의 경우는 공유효과가 미미한 것으로

분석되었다(186E-7 gtgt 154E-9) 분석 결과에서 알 수 있듯이 Case 3의 경우와 같

은 CCF 특성에서는 공유 계통이 미치는 향을 무시해도 된다

Average CDFs(CDsyearunit)

a b (a+b) (a+b)2

1 116E-06 663E-08 122E-06 612E-07

2 162E-07 417E-07 579E-07 289E-07

3 186E-07 154E-09 187E-07 936E-08

Case 1 1 CCF group=DG1ADG1BDG2ADG2BAAC

Case 2 1 CCF group=DG1ADG1BDG2ADG2B

Case 3 2 CCF group=DG1ADG1B DG2ADG2B

a F(L) P(F AAC F 1 )+ P(F AAC F 2 ) CCDP SBO

b F(L) P(S AAC F 1 F 2 ) CCDP SBO

CCF groupSite risks

(CDsyearsite)

표 32 AAC DG 공유에 따른 부지 험도

- 116 -

4 2단계 PSA 기술 개발

2단계 PSA 최 평가기술 개발은 2단계 PSA 수행 시 요구되는 요소기술 개발과

기존 2단계 방법론의 개선이 주요 목 이며 연구 수행결과 ① 불확실성 분석 방법론

체제 그리고 지침 개발과 ② 험도 정보의 규제활용을 한 12단계 PSA 모델 통합

체제 시범 모델 개발이 이루어졌다 그림 46은 연도별 연구 수행항목 연구결과

를 보여 다

그림 46 2단계 PSA 련 연도별 연구수행 항목 연구결과

가 2단계 PSA 불확실성 평가 방법 개발

(1) 2단계 PSA 불확실성 평가 지침 개발

2단계 PSA에서 다루는 불확실성은 주로 노심손상 후 원자로 압력용기를 포함한

노내 1차 계통의 열수력 상 원자로 용기로부터 격납건물로 방출된 노심용융물

의 거동 등 사고 진행에 향을 주는 물리 상에 한 이해 지식의 부족으

로 인하여 야기되는 인지 불확실성(Epistemic Uncertainty)이 주된 인자이며 이들은

사고진행 과정의 모델링 사고 상에 한 모델링 그리고 사고 모델에 한

입력 값 추정 등 다양한 단계에서 내재될 수 있다 반면 1단계 PSA에서 다루어지는

불확실성은 주로 데이터의 랜덤(Random)성으로부터 야기되는 랜덤추계 불확실성

(Aleatroy Uncertainty)으로 특성화 되며 2단계 PSA의 경우 데이터의 랜덤성으로 인한

- 117 -

불확실성은 인지 불확실성에 비하여 무시할 정도로 작기 때문에 거의 고려하지 않고

있다 불확실성 평가는 2단계 PSA 결과에 한 신뢰성을 확보하기 한 수단의 하나

이며 모델링 정량화 과정에서 구체 으로 다루어져야 하는 가장 요한 항목의 하

나이다

한편 2단계 PSA에서 사고 진행과정을 모사하기 한 논리구조가 거의 표

화되어 있는 반면 사고 진행과정에 한 확률론 불확실성 입력의 추정 불확실성

분석을 수행하는 방법에 있어서는 간단명료한 표 방법이 존재하지 않으며 불확실성

분석의 내용 정량화 방법 수 은 수행기 는 분석가마다 차이 을 보여 주고

있다 2단계 PSA 불확실성 분석방법론에 한 표 화 작업은 2단계 PSA를 수행을 보

다 편리하고 체계 으로 수행할 수 있는 주요 수단을 제공하며 불확실성 정량화 결과

들에 한 보다 명료한 해석을 이끌어 낼 수 있는 기술 근거를 제공한다 본 연구의

목 은 2단계 PSA 수행 시 요구되는 불확실성 분석과 련된 기존 방법론을 검토하

고 이를 기반으로 2단계 PSA 표 화된 불확실성 분석 방법론 수행 차를 제시하

는 것이다

항 목 랜덤추계적 (Aleatory Portion) 인지적 [Epistemic Portion (Paremeter Model]

구분 인자 Level of modeling detailsKnowledge about the laws governing the occurrence of an eventDegree of the sensitivity to the initial conditions or environment

유사 용어 RandomStochastic Irreducible Observable Inherent Uncertainty

State-of-knowledge Reducible Unobservable Cognitive Uncertainty

불확실성 요인 Randomnessvariability of an eventCircumstance variability

Inaccurate knowledge of a fixed quantityAlternative representations of

a true but unknown value

불확실성 척도 Probability model of random variability or circumstance variability among

unspecified values in the population

Subjective probability model of a fixed but unknown quantity or different

distribution or model assumptions

불확실성 관리 We donrsquot know and understand the underlying reasons and behaviors governing randomness so it is not practically reducible

As we know more about the underlying problem it can be effectively reduced

분석 목적 Answer the question on what might actually happen and with what probability

Answer the question on how well we know and how much our knowledge about it might

change with additional information

항 목 랜덤추계적 (Aleatory Portion) 인지적 [Epistemic Portion (Paremeter Model]

구분 인자 Level of modeling detailsKnowledge about the laws governing the occurrence of an eventDegree of the sensitivity to the initial conditions or environment

유사 용어 RandomStochastic Irreducible Observable Inherent Uncertainty

State-of-knowledge Reducible Unobservable Cognitive Uncertainty

불확실성 요인 Randomnessvariability of an eventCircumstance variability

Inaccurate knowledge of a fixed quantityAlternative representations of

a true but unknown value

불확실성 척도 Probability model of random variability or circumstance variability among

unspecified values in the population

Subjective probability model of a fixed but unknown quantity or different

distribution or model assumptions

불확실성 관리 We donrsquot know and understand the underlying reasons and behaviors governing randomness so it is not practically reducible

As we know more about the underlying problem it can be effectively reduced

분석 목적 Answer the question on what might actually happen and with what probability

Answer the question on how well we know and how much our knowledge about it might

change with additional information

항 목항 목 랜덤추계적 (Aleatory Portion)랜덤추계적 (Aleatory Portion) 인지적 [Epistemic Portion (Paremeter Model]인지적 [Epistemic Portion (Paremeter Model]

구분 인자구분 인자 Level of modeling detailsKnowledge about the laws governing the occurrence of an eventDegree of the sensitivity to the initial conditions or environment

Level of modeling detailsKnowledge about the laws governing the occurrence of an eventDegree of the sensitivity to the initial conditions or environment

유사 용어유사 용어 RandomStochastic Irreducible Observable Inherent UncertaintyRandomStochastic Irreducible Observable Inherent Uncertainty

State-of-knowledge Reducible Unobservable Cognitive Uncertainty

State-of-knowledge Reducible Unobservable Cognitive Uncertainty

불확실성 요인불확실성 요인 Randomnessvariability of an eventCircumstance variability

Randomnessvariability of an eventCircumstance variability

Inaccurate knowledge of a fixed quantityAlternative representations of

a true but unknown value

Inaccurate knowledge of a fixed quantityAlternative representations of

a true but unknown value

불확실성 척도불확실성 척도 Probability model of random variability or circumstance variability among

unspecified values in the population

Probability model of random variability or circumstance variability among

unspecified values in the population

Subjective probability model of a fixed but unknown quantity or different

distribution or model assumptions

Subjective probability model of a fixed but unknown quantity or different

distribution or model assumptions

불확실성 관리불확실성 관리 We donrsquot know and understand the underlying reasons and behaviors governing randomness so it is not practically reducible

We donrsquot know and understand the underlying reasons and behaviors governing randomness so it is not practically reducible

As we know more about the underlying problem it can be effectively reducedAs we know more about the underlying

problem it can be effectively reduced

분석 목적분석 목적 Answer the question on what might actually happen and with what probability

Answer the question on what might actually happen and with what probability

Answer the question on how well we know and how much our knowledge about it might

change with additional information

Answer the question on how well we know and how much our knowledge about it might

change with additional information

표 33 불확실성 인자별 특성 구분 지침

연구 수핼 결과 12단계 PSA 수행 시 통상 으로 다루어질 수 있는 3가지 종류

의 불확실성 인자(데이터 불확실성 변수 불확실성 모델 불확실성)에 한 분석방법론

- 118 -

정량화 지침을 개발하고 2단계 PSA 불확실성 분석에 활용하는 지침을 제시하 다

불확실성 인자별 특성과 구분 방법은 표 31에 요약되어 있으며 2단계 PSA 정량화시

이들 불확실성 인자에 한 처리 방법은 그림 47에 제시되어 있다 상기 연구결과는

기술보고서[안김02]로 발간되었고 J of KNS에 게재[안양03a]되었으며 ICONE-11에

발표[AY03a]되었다

그림 47 서로 다른 불확실성 인자의 통합

(2) 문가의견 도출을 한 기존방법 개선

2단계 PSA 수행 는 사고 상에 한 불확실성 입력의 추정 시 다음과 같

은 상황에서 문가 의견이 사용될 수 있다 ① 심 있는 사건 는 상들의 발생가

능성이 매우 희박하거나 이용 가능한 통계 인 데이터가 거의 존재하지 않는 경우 ②

기존 실험결과 코드해석 결과의 범 를 과하는 값들을 외삽(Extrapolation)에 의

하여 추정하고자 하는 경우 ③ 충분한 양 는 양질의 데이터를 수집하고자 하나 가

용한 조건(Resource Constraints)이 제한되어 있는 경우 ④ 충분한 데이터의 수집

분석 최종 인 결론을 내리기에는 주어진 시간이 매우 제한되어 있는 경우

- 119 -

문가 의견으로부터 주어진 문제에 한 확률론 평가를 수행하는 방법은 크게

3가지 방법이 있다 첫 번째 방법인 직 방법(Direct Method)은 주어진 문제에 하여

독립 인 문가의 의견을 여과 는 수정 없이 그 로 사용하는 방법이고 두 번째

방법인 반복 인 방법(Iterative Method)은 주어진 문제에 하여 여러 문가들의 의

견을 독립 으로 수집한 다음 이를 평균하고 그 결과를 다시 문가들에게 보내 각

문가가 자신의 의견을 수정할 기회를 주는 방식이며 표 인 로 Delphi 방법이 있

다 세 번째 방법인 상호작용 방법(Interactive Method)은 문가가 자신의 의견을 수

정할 수 있는 기회를 제공한다는 에서는 Delphi 방법과 유사하나 이를 하여 문

가와 문가 문가와 분석가 간에 여러 단계에 걸친 반복 인 의견수렴 과정을 거치

는 것이 주요 차이 이다 세 번째 방법은 Delphi 방식을 보다 확장한 것으로 표

인 로 NUREG-1150 문가의견 도출 차(Expert Opinion Elicitation Process)를

들 수 있다

표 34 기존 정형화된 문가 의견도출방법

본 연구의 목 은 2단계 PSA 불확실성 분석 시 실 으로 제한된 재원

(Resources 필요한 문가 수 경비 시간 등) 하에서 상학 불확실성 분포를 도출

하기 한 문가의견을 활용하는 체제를 구축하는 것이다 상기 목 을 하여 불확

- 120 -

실성 분포의 도출을 하여 기존에 사용되어 온 5가지 표 인 정형화된 문가 의견

도출 방법론 차(Delphi Method SRI Encoding Process NUREG-1150 Expert

Opinion Elicitation Process Keeney amp Von Winterfelt Approach VTT-STUK

Approach)에 한 장단 을 비교검토하고 개선 을 악하 으며 그 결과는 표 33에

정리되어 있다

Approaches Capable Items Weights Dependence Judgment Bias

Statistical approach O O X

Simple weighted average

Fixed valueWeighted probabilities

O X X

Fixed probabilityWeighted values

O X X

Geometric averaging technique

Fixed valueWeighted probabilities

O X X

Fixed probabilityWeighted values

O X X

Bayesian approach O O O

Approaches Capable Items Weights Dependence Judgment Bias

Statistical approach O O X

Simple weighted average

Fixed valueWeighted probabilities

O X X

Fixed probabilityWeighted values

O X X

Geometric averaging technique

Fixed valueWeighted probabilities

O X X

Fixed probabilityWeighted values

O X X

Bayesian approach O O O

Approaches Capable ItemsApproaches Capable Items WeightsWeights DependenceDependence Judgment BiasJudgment Bias

Statistical approachStatistical approach OO OO XX

Simple weighted average

Simple weighted average

Fixed valueWeighted probabilitiesFixed valueWeighted probabilities

OO XX XX

Fixed probabilityWeighted valuesFixed probabilityWeighted values

OO XX XX

Geometric averaging technique

Geometric averaging technique

Fixed valueWeighted probabilitiesFixed valueWeighted probabilities

OO XX XX

Fixed probabilityWeighted valuesFixed probabilityWeighted values

OO XX XX

Bayesian approachBayesian approach OO OO OO

표 35 정량 인 문가 의견 통합방법 주요 고려사항

정형 이고 구조화된(FormalStructured) 방법과 비정형 이고 단순화된

(InformalSimplified) 방법의 기 은 의견도출을 한 문가 훈련 의견 도출 상에

한 명확한 정보 제시 추가 인 정보제공을 한 문가 사이의 회의 정도 문가

사이의 불필요한 종속성(Unnecessary Dependency)을 회피하기 한 노력 문가

단에 내재된 편차(Judgmental Bias)를 최소화하기 한 노력의 반 여부로 결정된다

상기 인자들은 정량 인 문가 의견의 최종 통합 시 반 되었다

확률분포로 주어진 문가 의견 통합모델(Simple or Weighted Average Method

Statistical Approach Bayesian Aggregation Method)을 비교평가하 다 비교평가

시 각 문가에 한 상 가 치(Weights) 문가 사이의 종속성(Dependency)

문가 단의 불확실성에 내재된 편차 오류(Judgmental Bias and Error)를 고려한

다 표 32에 정량 인 문가 의견 통합방법 주요 고려사항이 정리되어 있다

최종 결과로 2단계 PSA 불확실성 분석 시 실 으로 제한된 재원의 최 사용

- 121 -

을 하여 문가 의견도출을 한 정형 비정형 방법론 사이의 균형 인 사용

지침의 필요성 련 방안을 새로이 제시하 다 본 연구를 통하여 제시된 정형 인

5단계(Five-step) 도출방법 비정형 방법의 기본 개념은 그림 48에 제시되어 있다

상기 연구결과는 J of KNS에 게재[안양03b] ICAPP 03에 발표[AY03b]되었다

그림 48 제시된 정형 인 5단계 도출방법 비정형 방법

(3) 12단계 PSA 통합 불확실성 정량화 지침 개발

본 연구의 목 은 1단계 불확실성의 2단계 모델로의 방법과 1-2단계 PSA

불확실성 통합방안을 제시하고 12단계 통합모델에서 이들을 다룰 수 있는 분석체제를

구축하는 것이다

본 연구를 통하여 1단계 PSA ETFT 사건의 발생확률에 한 랜덤 는 추계

불확실성과 2단계 PSA CET(Containment Event Tree)DET(Decomposition Event

Tree) 사건의 모델 정량화 시 도입되는 모델 상학 불확실성을 개념 으로 특성

화하고 2단계 PSA 수행 시 련사건의 모델링 불확실성 평가 정량화 결과 해석

등에 사용 가능한 지침을 개발하 다

한 2단계 PSA CETDET 분기 확률의 추정 시 문가의견을 활용하는 경우

- 122 -

와 불확실성 분포를 사용하는 경우에 한 구분지침 상학 불확실성 분포 유무

에 따른 향을 반 하는 지침을 작성하 으며 한 12단계에서 서로 다른 수 의

정량화 입력이 될 때 이에 한 통합방법론 수행지침을 작성하 다(표 33 참조)

상기 연구결과는 J of KNS에 게재[안양04]되었다

사건 불확실성 유형

2단계 PSA 최종결과

(CFBSTC 발생빈도)

사건유형 11E Level 1 Event

사건유형 2

2E Level 2 Event

불확실성 유형 1(상 빈도 확률)0lt 1Ep lt1U‐distribution (PDF)

1f )( 1Epfequiv

불확실성 유형 2 (주 확률)

⎪⎩

⎪⎨⎧

=minus

=equiv

0E if 1

1E if

2

22

2

2

E

E

p

pf

⎩⎨⎧

==

equiv01

22

212 E

EE

U‐distribution (DUD)

추정치 (Point estimate)1p = ][ 1EpE

추정치 (Point estimate)

⎪⎩

⎪⎨⎧

=minustimes+times

=minustimes+timesequiv

0E if )1(10

1E if )1(01

2

22

22

22

EE

EE

pp

ppp

추정치 (Point estimate)

21 pppstc times=

추정치 (Point estimate)1p = ][ 1EpE

불확실성분포 ( j th 표본)

⎪⎩

⎪⎨⎧

=

=equiv

2

2

E2

E22 p-1by weighted0E if 1

pby weighted1E if 1jp

2단계 불확실성의 향

jjstc ppp 21 times=

불확실성분포 ( i ‐th 표본)

ip1 = iEp

1

추정치 (Point estimate)

⎪⎩

⎪⎨⎧

=minustimes+times

=minustimes+timesequiv

0E if )1(10

1E if )1(01

2

22

22

22

EE

EE

pp

ppp

1단계 불확실성의 향

21 ppp iistc times=

불확실성분포 ( i ‐th 표본)

ip1 = iEp

1

불확실성분포 ( j th 표본)

⎪⎩

⎪⎨⎧

=

=equiv

2

2

E2

E22 p-1by weighted0E if 1

pby weighted1E if 1jp

12단계 불확실성 향의합성

jikstc ppp 21 times=

1E = 1단계 randomstochastic 사건 2E = 2단계 결정론 사건 1Ep = 1E 에 한 상

빈도 확률 2Ep = 2E 에 한 주 확률 ][ 1EpE = 1Ep 에 한 기 치 1f 2f = 1E and 2E 에 한 불확실성 분포 stcp = CFBSTC 확률 는 발생빈도 DUD= double‐delta

불확실성 분포 (주 확률의 상 빈도 불확실성 표 )

표 36 12단계 서로 다른 수 의 정량화 입력에 한 통합 지침

나 격납건물 동 가압 향 평가

2단계 PSA 주요 결과인 격납건물 손확률은 격납건물에 가해지는 압력의 크기

뿐만 아니라 압력 방식(정압 동압)에 의해서도 향을 받는다 하지만 울진 3

4호기를 포함한 부분의 국내외 2단계 PSA에서는 이를 간과하여 왔었다 본 연구의

- 123 -

목 은 기존 2단계 PSA 수행 시 간과되었던 격납건물 압력을 사고경 특성에 따라

정압(Static pressure)과 동압(Dynamic pressure)으로 분류하고 이를 바탕으로 격납

건물 손확률에 한 동 가압율의 향을 평가하는 체제를 구축하는 것이다 여기

서 동압이란 수소 는 증기폭발 등에 의하여 발생된 압력 에 의하여 격납건물이 순

간 으로 가압될 때의 압력으로 정의되며 정압이란 격납건물이 온도 압력에 의하

여 서서히 가압될 때의 압력으로 정의된다

상기 목 을 하여 첫째 격납건물 손모드를 설(Leak) 형 손(Rupture)

형 손(Catastrophic Rupture) 등 세 가지 종류로 구분하고 격납건물에 가해지

는 압력을 정압 동압으로 구분하여 격납건물 손모드별 손확률을 보다 실제 으

로 평가하기 한 손모드 조건부확률 추정을 한 기존방법(NUREG-1150 EPRI

PLPM 국내 2단계 PSA에서 고려된 격납건물 성능평가 방법론)을 비교하고 평가하

다(표 34 참조) NUREG-1150에서 사용된 방법은 정 가압에 하여 문가로부터

도출된 격납건물 손모드별 확률분포를 확장하여 동 향을 평가하는 방법이고

EPRI PLPM 방법은 정 압력에 한 확률분포를 문가로부터 구하지 않고 여러 가

지 손 치 크기에 한 확률을 추정한 다음 이들을 통계 으로 조합하여 격납건

물 손모드별 확률분포를 구하는 방법이다 국내 2단계 PSA에서 사용된 부분의 방

법은 격납건물 손모드를 정 동 으로 따로 구분하지 않고 보수 으로 동

향만을 고려한 방법으로 악되었다 동압 향 평가를 하여 상기 방식들에 사용된

공통 인 개념은 격납건물에 가해지는 압력이 모든 사고시나리오에 하여 정압으로

주어지고 동압 특성을 갖는 특정 사고경 에 해서는 정압으로부터 동압의 효과를 확

률론 으로 추정하는 방법을 사용하여 동압에 한 격납건물 손확률을 구하는 것이

다

격납건물 정 동 가압의 향을 사고 시나리오별로 구분하고 울진 3 4호

기 2단계 PSA의 CETDET를 활용하여 울진 3 4호기 격납건물 손별 확률에 한

향을 평가하 다 최종 결과로 격납건물 손모드별 손 확률에 한 동압의 향

을 평가하고 격납건물 손모드 각각에 한 동압과 격납건물 손확률간의 상 계

를 도출하 다(그림 49 참조) 격납건물 손확률 계산 시 정 동 시나리오를 명

- 124 -

시 으로 구분하고 이를 선택 으로 사용할 수 있는 기능을 2단계 PSA 산코드

CONPAS 20에 추가하 다

No explicit treatment of slow and fast pressure

Global containment responses for fixed locationsIndependent slow PDFs for leak and rupture modesNo extrapolation of slow P-curves into fast P-curves

UCN 3amp4

Replacement of the NUREG-1150 expert elicitation approach

Local effects for the pressure and locationsStatistical P-curves of the liner tearing vs pressureLeakage precludes larger failure modes under a slow P

EPRI PLPM

Independent PDFs amp NUREG-1150 probability type

Comparison of different sources of failure curve Extrapolation of slow failure curves into fast curvesLeakage precludes larger failure modes under a fast P

Helton et al

Explicit treatment of slow and fast pressure

Global containment responses for fixed locations Elicitation of conditional slow P-curves from expertsExtrapolation of slow P curves into fast P curves

NUREG-1150

주요 특징분석범위 및 가정방법론

No explicit treatment of slow and fast pressure

Global containment responses for fixed locationsIndependent slow PDFs for leak and rupture modesNo extrapolation of slow P-curves into fast P-curves

UCN 3amp4

Replacement of the NUREG-1150 expert elicitation approach

Local effects for the pressure and locationsStatistical P-curves of the liner tearing vs pressureLeakage precludes larger failure modes under a slow P

EPRI PLPM

Independent PDFs amp NUREG-1150 probability type

Comparison of different sources of failure curve Extrapolation of slow failure curves into fast curvesLeakage precludes larger failure modes under a fast P

Helton et al

Explicit treatment of slow and fast pressure

Global containment responses for fixed locations Elicitation of conditional slow P-curves from expertsExtrapolation of slow P curves into fast P curves

NUREG-1150

주요 특징분석범위 및 가정방법론

표 37 격납건물 동 향 평가를 한 기존 방법론

(a) 특정 동압의 크기에 따른 상 오차 (b) 동압의 크기에 따른 손확률곡선

그림 49 울진 3 4호기 격납건물 손확률에 한 동압의 향

- 125 -

54 psig격 납 건 물

설 계 압 력

reinforced concrete in thea hem ispherical dom e

A large-dry pre-stressed shape of a cylindrical w ith

격 납건 물 유 형

A conta inm ent breach that w ould arrest a gradual p ressure bu ildup and w ould depressurize the conta inm ent w ith in 2 hours

A conta inm ent breach that w ould arrest a g radua l pressure bu ildup but w ould not depressurize in less than 2 hours

정 적 가압 에 대 한파 손 정 의

10 ~ 2 0 ft20 04 ft2 (6 in2)파 손크 기 (N om inal break size)

C onta inm ent hoop fa ilure due to m em brane stresses in the cylindrica l w all

E quipm ent hatch ringThe liner p la te tearing

파 손위 치 및 형태

대 형파 손 (R upture m ode)누 설파 손 (Leak m ode) 격 납건 물 특 성

54 psig격 납 건 물

설 계 압 력

reinforced concrete in thea hem ispherical dom e

A large-dry pre-stressed shape of a cylindrical w ith

격 납건 물 유 형

A conta inm ent breach that w ould arrest a gradual p ressure bu ildup and w ould depressurize the conta inm ent w ith in 2 hours

A conta inm ent breach that w ould arrest a g radua l pressure bu ildup but w ould not depressurize in less than 2 hours

정 적 가압 에 대 한파 손 정 의

10 ~ 2 0 ft20 04 ft2 (6 in2)파 손크 기 (N om inal break size)

C onta inm ent hoop fa ilure due to m em brane stresses in the cylindrica l w all

E quipm ent hatch ringThe liner p la te tearing

파 손위 치 및 형태

대 형파 손 (R upture m ode)누 설파 손 (Leak m ode) 격 납건 물 특 성

표 38 울진 3 4호기 2단계 PSA에 고려된 격납건물 특성

격납건물 손확률은 격납건물에 가해지는 압력 유형에 의하여 결정되는 데

향평가 결과 울진 3 4호기의 경우 몇몇 특징 인 사고 시나리오의 경우 압력크기가

최 150 psig정도 인데 비하여 격납건물 부하 수용력(Capacity) 이 타 발 소에 비하

여 매우 높은(Leak 모드의 경우 평균 169 psig Rupture 모드의 경우 178 psig) 계

로 동 효과의 향이 무시할 정도로 미미하게 나타났다 참고로 울진 3 4호기 2단

계 PSA 수행 시 고려된 격납건물 특성은 표 35 격납건물 동 가압의 향 평가를

한 2단계 PSA 모델링 정보는 표 36 동 가압의 향 평가를 한 울진 3 4회기

사고경 압력정보 표 37에 요약되어 있다 상기 연구결과는 J of KNS[안양03c]

RESS에 게재[AY04a]되었으며 ICAPP 04에도 발표[AYH04b]되었다

MAAP4CONPAS

Accident sequence dependent (DET)PDSCETSTC-gt ECFPLERF LLRF

Peak pressures- Estimation

Quantification

DET ModelingM ean Log standard deviation

Leak mode 169 psig 015Rupture mode 178 psig 013

PDF Types- S low mode - Lognormal

DET ModelingHelton et alrsquos FormulationHelton et alrsquos (or UCN 3amp4) Formulation

- Slow type- Fast type

Pressure types

분석대상CETDET 모델링 및 정량화 정보분석항목

MAAP4CONPAS

Accident sequence dependent (DET)PDSCETSTC-gt ECFPLERF LLRF

Peak pressures- Estimation

Quantification

DET ModelingM ean Log standard deviation

Leak mode 169 psig 015Rupture mode 178 psig 013

PDF Types- S low mode - Lognormal

DET ModelingHelton et alrsquos FormulationHelton et alrsquos (or UCN 3amp4) Formulation

- Slow type- Fast type

Pressure types

분석대상CETDET 모델링 및 정량화 정보분석항목

표 39 동 가압의 향 평가를 한 2단계 PSA 모델링 정보

- 126 -

The criterion for energetic ex-vessel steam explosion (to direct rupture failure) 2500

Higher value assumption for fast pressure load during accident progression2000

Median pressures for the leak and rupture containment failures respectively1690 1780

Maximum pressure for the early and late accident phases respectively1270 1500

Intermediate pressures imposed by the H-burn during the early accident phase880 1170

Low limit for the H-burn pressure during the early accident phase660

Corresponding accident sequences (loads imposed to the containment)

P-pressures(psig)

The criterion for energetic ex-vessel steam explosion (to direct rupture failure) 2500

Higher value assumption for fast pressure load during accident progression2000

Median pressures for the leak and rupture containment failures respectively1690 1780

Maximum pressure for the early and late accident phases respectively1270 1500

Intermediate pressures imposed by the H-burn during the early accident phase880 1170

Low limit for the H-burn pressure during the early accident phase660

Corresponding accident sequences (loads imposed to the containment)

P-pressures(psig)

표 40 동 가압의 향 평가를 한 울진 3 4호기 사고경 압력정보

5 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발

가 1단계 2단계 PDSCET 모델 통합 방안 개발

PSA 방법 결과를 기반으로 하는 험도 정보활용[NRC98d] 분야는 1단계

PSA로 부터 제공되는 노심손상빈도(CDF)와 2단계 PSA로부터 계산되는 량조기방출

빈도(Large Early Release Frequency LERF)를 발 소 험도를 표하는 두 가지

척도로 사용하고 있다 본 연구의 목 은 2단계로 확장된 On-line PSA 모델 개발을

하여 2단계 험도척도에 한 발 소배열변화의 직 인 향을 평가할 수 있는

12단계 모델의 통합방식(모델연계정량화논리) 차를 개발하는 것이다

통 으로 1단계 PSA와 2단계 PSA는 발 소 손상군(Plant Damage State

PDS)으로 표되는 12단계 연계부분에서만 상호 목되고 나머지 부분은 각각의 독

립 인 평가모델을 사용하여 수행되어 왔다 이는 2단계 PSA는 1단계 PSA의 확장개

념으로 다루던지 독립 인 개념으로 다루던지 1단계 PSA의 최종 결과인 노심손상 사

고경 를 PDS에 반 하면 이후로는 1단계 PSA와 독립 인 체제 내에서 분석이 가능

하기 때문이다 결과 으로 1단계 PSA의 분석방법과 무 하게 노심손상 사고경 정

보만 PDS로 달되면 2단계 PSA는 PDS를 기조건으로 사고 상학 진행과정

을 확률론 으로 평가할 수 있는 독립 인 평가모델을 구성하여 분석할 수 있음을 의

미한다

- 127 -

하지만 1단계 사건수목( 는 PDS ET)로 부터 특정 PDS로 할당이 된 노심손상

사고경 를 명시 으로 처리하지 않는 한 이들 사고경 들은 개별 인 고유 정보를 잃

게 되므로 2단계 격납건물 사건수목(Containment Event Tree CET) 는 방사선원

항 방출분류(Source Term Category STC) 모델에서 개별 으로 처리할 수 없게 된

다 결국 PDS에 의한 상기 1단계 2단계 PSA 연계방법은 PSA를 수행단계별로 독

립 으로 분석할 수 있는 논리를 제공하는 반면 12단계 PSA 모델은 험도 정보 활

용이나 On-Line PSA 목 으로 12단계 정보를 동시에 이용하고자 하는 경우 기존 방

식은 한계를 가진다 12단계 PSA 수행에서 제기되는 상기 단 은 12단계 PSA 모델

의 보다 정교한 결합을 통하여 해결할 수 있는 데 본 연구에서 고려하고 있는

ET-PDS-CET 통합체제는 2단계 PSA 시작 으로 PDS를 사용하되 PDS에 속하는 노

심손상 사고경 와 PDS와의 계 PDS와 CET와의 계를 명시 으로 표 하고 최종

으로 2단계 험도 척도를 노심손상 사고경 와 격납건물 사건수목 사고진행 경로

(Accident Pathway)에 한 불리안식(Boolean Equation)을 구성하는 것이다

Note CDF = PDSF = PDS Frequency STCF = STC Frequency LERF = Large Early

Release Frequency MCS=Minimal Cutsets FT = Fault Tree ET= Event Tree

그림 50 1단계 MCS 를 통한 12단계 PSA 모델 통합체제

- 128 -

상기 12단계 통합모델에 한 기본 요건은 12단계 단일모델(Single Operation

Model) 구성에 의한 12단계 험도 척도의 동시평가 1단계 PSA 정보의 2단계

PDSCETSTC 2단계 PSA 해도 척도인 LERFLLRF(Large Late Release

Frequency) 등으로 완 한 이 1단계 기본사건수 에서 PDS 2단계 험도 척도

에 한 요도 평가 그리고 1단계 불확실성 정보의 2단계로 등과 같은 다양한

분석을 가능하게 하는 것이다(그림 50 참조)

상기 방식에 의한 1단계 PSA ETFT와 CETDET 모델과의 직 인 통합방법

은 아직 국내외에서 제시된 바가 없으며 재 험도 정보활용 목 으로 사용되고 있

는 부분의 12단계 통합모델은 1단계 PSA 모델과 단순 LERF(Simplified LERF) 모

델을 1단계 ET( 는 PDS ET) 사고경 수 에서 통합하지 않고 노심손상 기사건

수 에서 상호 연계하고 있다 이 경우 LERF에 한 부정확한 값을 래할 뿐만 아니

라 2단계 험도 정보활용 On-line PSA 모델 개발 시 1단계 상세 정보의 활용

인 측면에서 다음에 기술된 바와 같은 문제가 추가 으로 제기될 수 있다

(가) 1단계 ETFT 모델 기본사건 변경에 따른 2단계 LERF 변화

노심손상 기사건 수 에서 1단계 모델과 2단계 LERF 모델이 연계되는 경우 1

단계 ETFT 기본사건의 변화가 LERF에 정확히 반 되지 않는다 를 들면 1단계

ETFT 정보의 변경은 련 MCS(Minimal Cut Set)의 변경을 래하게 되고 이는 다

시 LERF 사고경 를 구성하는 MCS에 향을 주게 된다 기사건 수 에서 이루어지

는 12단계 통합모델의 경우 1단계 노심사고경 를 2단계 특정 PDS로 정확히 일치시

킬 수 없다

(나) 1단계 노심손상 사고경 빈도의 변화에 따른 2단계 CETDET

분기 확률의 변화

1단계 ET 정보가 변하는 경우 련 PDS 정보가 변하게 되고 이는 다시 새로운

LERF를 결정하게 된다 통상 PDS가 결정되면 특정 PDS 조건부 인 CET가 결정되는

데 이 경우 CET 각 분기 확률은 PDS 사건에만 의존할 뿐 PDS 발생빈도와는 무

- 129 -

하게 결정된다 즉 CET 모델 자체나 CETDET 입력(조건부 확률 분기 분류규칙)

이 변하지 않는 한 PDS 조건에 의하여 결정되는 CET 분기 확률( 는 CET 사고경

확률)은 변하지 않는다 결국 통합모델에 PDS 사고경 가 명시 으로 사용되는 경우

CET 사고경 확률은 기존 PDS 사고경 구조(모델 분류규칙)가 그 로 유지되는

한 1단계 ET( 는 PDS ET)나 PDS 사고경 빈도의 변화와는 무 하게 된다 하지만

1단계 모델과 2단계 LERF 모델이 연계되어 PDS 각 사고경 빈도와 이에 응되는

CET 사고경 확률의 가 평균으로 LERF의 사건수목 분기 확률이 결정되는 기존

방식의 경우 1단계 ET( 는 PDS ET) 사고경 빈도의 변화로 인한 PDS 빈도의 변

화는 LERF 사건수목 조건부 분기 확률 자체에 향을 주게 되므로 기존 LERF 분기

확률을 그 로 사용할 수 없고 PDS 빈도에 의하여 새롭게 변경된 가 평균 값을

사용하여야 한다 기존 통합방식의 경우 ET 사고경 발생빈도가 변할 때마다 응되

는 LERF 사건수목 분기 확률을 변경시켜야 하는 단 이 있다

MIP times= CPR times= CMIR timestimes=

I = [ it ]=초기사건 (IE) Vector (발생빈도)

E = [ me ]=기본사건 (BE) Vector (기본사건 이용불능도확률)

S = [ inis | ]= 사건수목 (ET)사고경위 Vector (i‐th IE에 대한 노심손상사고경위의 확률)

M = [ jim ]=발전소계통 Matrix (j‐th PDS에 대한 i‐th IE 의 조건부확률)

P = [ jp ]=발전소손상군 (PDS) Vector (발전소손상군 경위 발생빈도)

Q = [ jnjq | ]=사고진행군 (APB) Vector (j‐th PDS에 대한 CET 최종사고경위 확률)

C = [ kjc ]=격납건물 Matrix (j‐th PDS에 대한 k‐th CFBSTC의 조건부확률) R = [ kr ]=격납건물파손군 (CFB) 또는 방사선원항방출군 (STC) Vector (발생빈도)

표 41 12단계 해도척도 함수개발을 한 단계별 Matrix

새로운 통합모델 개발의 기본 방식은 1단계 ET 노심손상 사고경 를 구성하는

MCS를 2단계 PDSCETSTC 모델로 차례로 시켜 최종 으로 2단계 PSA 척도를

1단계 MCS정보와 2단계 사고경 정보의 함수로 표 하는 것이다 상기 방법은 독립

으로 개발된 1단계 2단계 PSA 모델을 별 다른 수정 없이 사용할 수 있기 때문

에 통합모델 개발 차가 간편하며 노심손상 사고시 발 소 격납건물 계통의 기상태

- 130 -

즉 PDS 정보 이외에도 PSA 험도 정보활용시 추가 인 분석을 한 정보도 포함할

수 있다 통합모델의 함수 표 은 12단계 PSA 단계별 험도 행렬(Matrix)에 의하

여 12단계 PSA 정보 결합방식을 활용하여 구 하 다(표 38 그림 51 참조)

I=[ it ] IE vector S=[ ils | ] ETPDS ET sequence vector (lth PDS ET sequences of the

ith IE) M=[ jim ] Plant matrix (conditional probability of the jth PDS on ith IE) P=[ jp ]

PDS vector Q =[ jnq | ] CET sequence vector (nth CET sequence of the jth PDS) C=

[ kjc ] Containment matrix (conditional probability of the kth STC on jth PDS) R=[ kr ] Containment failure bin (CFB) or STC vector MCS=Level 1 core damage sequence

cutsets as function of IEs and basic events) )( YM1 gtminusX and )( YC1 gtminusX = transition

matrix for X and Y whose elements are conditional probabilities )(2 YM gtminusX and

)(2 YC gtminusX = transition matrix for X and Y whose elements are 0 or 1 f = function

그림 51 험도 Matrix를 이용한 12단계 모델통합 과정

PSA 단계별 매트릭스를 이용한 12단계 PSA 모델통합 과정의 가장 핵심 인 부

분은 PDS의 경우 노심손상 사고경 와 PDS로 구성된 PDS 매트릭스를 이용하여 1단

계 사건수목분석 결과로 주어지는 노심손상 사고경 들의 함수로 표 하는 것이고 방

- 131 -

사선원항 방출분류 빈도 는 2단계 험도척도의 경우 격납건물 매트릭스를 사용하여

PDS 사고경 CET 사고경 의 함수로 표 하는 것이다 통상 PDS 각 사고경 는

해당 PDS에 속하는 노심손상 사고경 는 PDS ET 사고경 로부터 결정되고 노심

손상 사고경 각각에 한 MCS는 1단계 PSA 결과가 명시 으로 주어지므로 PDS를

노심손상 사고경 는 련 최소단 집합의 함수로 표 할 수 있다 최종 으로

PDS 매트릭스와 격납건물 매트릭스를 상호 결합하면 노심손상 사고경 련

MCS 그리고 CET 각 사고경 의 명시 인 함수로 방사선원항 방출분류빈도(STCF)

LERFLLRF를 표 할 수 있다

PSA 단계별 매트릭스의 결합에 의하여 PDS STC LERFLLRF에 한 최종

인 함수 표 은 다음과 같이 주어진다

(가) 노심손상 사고경 MCS의 함수로써 PDS의 명시 표

노심손상 기사건과 이에 응되는 PDS ET 사고경 에 한 이행렬

(Transition Matrix)에 기 하여 PDS는 노심손상 사고경 련 MCS의 함수로 주

어진다

p j=[ t i ]times[mi j]=sumit im

( 2)i j = sum

i=1 l=1s l|im

( 2)l|i j= sum

i=1 l=1f l|i(MCS 1 MCS 2)m

( 2)l|i j

p j= sum

i= 1 l= 1f l|i( t 1 t 2e 1e 2)m

( 2)l|i j

mi j= sum

lisinjs l|i sum

l= 1s l|i

sumjm i j| i=10

여기서 e m은 1단계 ET ( 는 PDS ET) 사고경 에 응되는 FT의 기본사건

MCS 1MCS 2는 PDS ET 사고경 에 응되는 MCSs를 나타내며 l- th PDS ET 사고

경 가 i- th PDS에 속하는 경우 m( 2)l|i j=10 그 지 않으면 m ( 2)

l|i j=0

(나) PDS CET 사고경 의 함수로써 STC의 명시 표

PDS와 이에 응되는 CET 사고경 에 한 이행렬 그리고 CET 사고경 와

이에 응되는 STC 사고경 사이의 이행렬에 기 하여 STC는 PDS와 CET 사고

경 의 함수로 주어진다

- 132 -

r k= [p j ]times[c j k]=sumjp jc j k= sum

j=1 n= 1p jc

( 1)jnc

( 2)nk

r k= sumj= 1n= 1

sumi= 1l= 1

f l|i( t 1 t 2e 1e 2)c( 1 )jnc

( 2 )nk

c j k= sumnisinkp jq n|j sum

j= 1p j

sumkc j k| i=10

여기서 j- th PDS의 n-th CET 사고경 가 k- th STC에 속하는 경우 c( 2 )nk= 10 그 지

않으면 c ( 2 )nk= 0

(다) 12단계 사건의 함수로써 LERFLLRF의 명시 표

2단계 험도 척도 LERFLLRF는 이들 각각을 구성하는 STC 사고경 와 응되

는 특정 해도 기여계수(Risk factor RF k)와의 가 평균으로 주어진다

R(LERF) = sumkisinLERF

r ksdotRFk

R(LLRF) = sumkisinLLRF

r ksdotRFk

여기서 RF k는 3단계 PSA 는 결말분석(Consequence Analysis)을 통하여 평가되며 0

과 1사이의 값을 가진다

상기 방식에 의하여 구성된 새로운 통합모델은 PDS 사고경 정보와 각 PDS에

조건부 인 CET 사고경 확률을 명시 으로 다루기 때문에 2단계 PSA 모델 는

CETDET 분기 확률이 변경되지 않는 한 기기 운 조건의 변화로 야기되는 1단

계 기본사건 확률 값 변화로 인하여 ET( 는 PDS ET) 노심손상 사고경 발생빈도가

변하더라도 기존 통합모델의 2단계 정보는 그 로 유지할 수 있다 한 기존 통합방

식에서 다루기 힘들었던 2단계 상세모델을 12단계 통합모델에 그 로 사용할 수 있

는 장 이 있다 한 통합모델에서도 상세 PDS의 구조가 그 로 유지되기 때문에 2

단계 기조건인 노심손상 시 발 소 격납건물 계통의 상태에 한 상세정보가 그

로 제공되며 12단계 독립 으로 수행된 1단계 2단계 PSA 결과를 그 로 사용

- 133 -

할 수 있기 때문에 통합모델 구성이 용이하고 기존 PSA 결과의 활용 인 측면에서 매

우 효과 인 반면 12단계 모델통합이 단일 사건수목에서 이루어지지 않고 1단계

2단계 PSA 모델이 독립 으로 개발된 후 정량화 단계에서 이루어지기 때문에 통합 모

델 개발을 하여 1단계 모델과 2단계 모델을 구조 으로 연계하기 한 작업이 요구

된다 상기 연구결과는 기술보고서로 발간[안김04]되었다

나 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발

본 연구의 목 은 1단계 ET( 는 PDS ET) 노심손상사고경 에 응되는 MCS

의 2단계로의 험도 행렬을 이용한 12단계 정보 결합을 통한 12단계 PSA

통합모델 개발방식의 타당성을 검증하기 하여 표 원 울진 3 4호기 인허가용 1단

계 2단계 PSA 모델에 용하고 2단계 험도 척도에 한 시범 통합모델을 개발

하여 그 결과를 정량 으로 평가하는 것이다

표 39은 본 연구를 통하여 개발된 표 원 (울진 3 4호기) 12단계 통합모델의

2단계 PSA 정보 일부분을 요약하여 보여주고 있으며 표 40은 12단계 PSA 모델

통합에 사용된 2단계 PSA 모델에 한 요약된 정보를 보여주고 있다 표 40에 제시된

PDS ET는 1단계 PSA 산코드 KIRAP[한상93]을 통하여 정량화 되었고 그 이외의

2단계 모델 즉 PDSCETSTC LERFLLRF는 모두 2단계 PSA 산코드

CONPAS [안 96]를 통하여 구 되었다 통합모델의 12단계 연계부분 PDS ET

PDS ET 사고경 MCS는 KIRAP 수행 결과로서 명시 으로 주어진다 그림 56은 기

존 방식으로 정량화된 STC 발생빈도(STCF)를 제시하고 있다

- 134 -

Level 2 Target 12단계 통합 PSA 모델에 한 명시 표

ilPDSET | = ils | For ils | = )( 21| sdotsdotsdotMCSMCSf il MCS = a function of IEs and basic events i= the ith Initiating events (IEs) l = the lth PDS ET sequence for the ith IE

jPDS = jp =sumisinisin jljl

ils

|

PDS_1 = hellipPDS_5 = 789710E-12 Matched SEQ_ = 6 sbopds-s35 + sbopds-s37 + sbopds-s80 + sbopds-s82 + sbopds-s93 + sbopds-s95 PDS_20 =253666E-09 Matched SEQ_ = 45 atws1pds-s23 + atws1pds-s35 + atws1pds-s66 + atws2pds-s22 + atwspds-s22 + atwspds-s34 + gtrnpds-s22 + gtrnpds-s54 + gtrnpds-s85 + gtrnpds-s116 + loccwpds-s22 + loccwpds-s54 + loccwpds-s85 + loccwpds-s116 + locvpds-s22 + locvpds-s54 + locvpds-s85 + locvpds-s116 + lodcpds-s22 + lodcpds-s54 + lodcpds-s85 + lodcpds-s116 + lofwpds-s22 + lofwpds-s54 + lofwpds-s85 + lofwpds-s116 + lokvpds-s22 + lokvpds-s54 + lokvpds-s85 + lokvpds-s116 + looppds-s22 + looppds-s54 + looppds-s85 + looppds-s116 + lssbpds-s22 + lssbpds-s54 + lssbpds-s85 + lssbpds-s116 + lssbpds-s128 + sbo1pds-s23 + sbo1pds-s55 + sbo1pds-s67 + sbo1pds-s79 + sbopds-s22 + sbopds-s67 PDS_45 =

kSTC = kr

= )( jnjk CETPDSf

STC_1 =

STC_3 = 113814E-08 Matched SEQ_ = 171 pds_3 (p3_cet-s16 + p3_cet-s18 + p3_cet-s38 + p3_cet-s39 + p3_cet-s40 + p3_cet-s41 + p3_cet-s60 + p3_cet-s61 + pds_4 (p4_cet-s18 + p4_cet-s40 + p4_cet-s41 + p4_cet-s62 + p4_cet-s63) + pds_5 (p5_cet- s16 + p5_cet-s18 + p5_cet-s38 + p5_cet-s39 + p5_cet-s40 + p5_cet-s41 + p5_cet-s60 + p5_cet-s61) + pds_6 (p6_cet-s18 + p6_cet-s40 + p6_cet-s41 + p6_cet-s62 + p6_cet-s63) + STC_4 = 178779E-08 Matched SEQ_ = 221 pds_3 (p3_cet-s20 + p3_cet-s22 + p3_cet-s42 + p3_cet-s43 + p3_cet-s44 + p3_cet-s45 + p3_cet-s64 + p3_cet-s65 + p3_cet-s66 + p3_cet-s67 + p3_cet-s89 + p3_cet-s90 + p3_cet-s91 + p3_cet-s92) + pds_4 (p4_cet-s22 + p4_cet-s44 + p4_cet-s45 + p4_cet-s66 + p4_cet-s67 + p4_cet-s91 + p4_cet-s92) + pds_5 (p5_cet-s20 + p5_cet-s22 + p5_cet-s42 + p5_cet-s43 + p5_cet-s44 + p5_cet-s45 + p5_cet-s64 + p5_cet-s65 + p5_cet-s66 + p5_cet-s67 + p5_cet-s89 + p5_cet-s90 + p5_cet-s91 + p5_cet-s92) + pds_6 (p6_cet-s22 + p6_cet-s44 + p6_cet-s45 + p6_cet-s66 + p6_cet-s67 + p6_cet-s91 + p6_cet-s92) + STC_18 = 120000E-09 Matched SEQ_ = 1 pds_44 p44_cet-s01STC_19 = 119371E-06 Matched SEQ_ = 25 pds_3 p3_cet-s95 + pds_4 p4_cet-s95 + pds_5 p5_cet-s95 + pds_6 p6_cet-s95 + pds_7 p7_cet-s95 + pds_8 p8_cet-s95 + pds_9 p9_cet-s95 + pds_10 p10_cet-s95 + pds_11 p11_cet-s95 + pds_12 p12_cet-s95 + pds_13 p13_cet-s95 + pds_14 p14_cet-s95 + pds_15 p15_cet-s95 + pds_16 p16_cet-s95 + pds_17 p17_cet-s95 + pds_18 p18_cet-s95 + pds_19 p19_cet-s95 + pds_20 p20_cet-s95 + pds_21 p21_cet-s95 + pds_22 p22_cet-s95 + pds_23 p23_cet-s95 + pds_24 p24_cet-s95 + pds_25 p25_cet-s95 + pds_26 p26_cet-s95 + pds_45 p45_cet-s01

sumisin

sdot=LERFk

kk RFrLERF

sumisin

sdot=LLRFk

kk RFrLLRF

LERF= STC_3 + STC_4 ++ STC_14 + STC_16+ STC_17+ STC_18+ STC_19 LLRF = STC_5 + STC_6 ++ STC_7 + STC_8+ STC_9+ STC_10+ STC_11 + STC_12+ STC_13

Here 01=kRF for all k

표 42 울진 3 4호기 통합 PSA 모델의 구조(PDSFSTCFLERFLLRF)

Note [PDS 5] = (Initiating Event Slow SBO) (Failure of Power Recovery) (Failure of Invessel Injection) (Success of Containment Spray Recirculation) (Success of Cavity Flooding for External Vessel Cooling)

[PDS 20] = (Initiating Event Transient) (Success of Low Pressure Invessel Injection) (Failure of Containment Spray Recirculation) (Success of Cavity Flooding for External Vessel Cooling)

[Sbopds-s35] = 35th sequence of the PDS ET sbopds [Pds_3] = 3rd PDS sequence considered in the PDS logic diagram [P3_cet-s16] = 16th sequence of the quantified CET corresponding to pds_3

- 135 -

2단계 사건수목 사건수목 내용 구성

PDS ET

21 PDS ETs for 16 internal IEs (Large LOCA Medium LOCA Small LOCA Reactor Vessel Rupture Steam Generator Tube Rupture Interfacing System LOCA Large Secondary Side Break Loss of Main Feedwater Loss of Condenser Vacuum Loss of Component Cooling water Loss of 416KV AC Bus Loss of 125V DC Bus Loss of Offsite Power Station Blackout General Transient Anticipated Transient Without Scram)

PDS Logic Tree45 PDS sequences generated by 9 PDS parameters (containment bypass containment isolation type of accidents like SBO and LOCA power recovery in-vessel injection containment recirculation cooling containment fan cooling RCS pressure during core damage and reactor cavity condition)

CETDET Logic A general CET covering PDS 3 through PDS 42 (9 CET Top Events resulting 95 CET end points) and two PDS-specific CETs 9 DETs corresponding CET Top Event

STC Logic Tree

19 STC sequences generated by 8 STC parameters (containment bypass containment isolation core melt progression stopped before RV failure no alpha mode containment failure time of containment failure mode of containment failure debris cooled ex-vessel and no recirculation sprays failure)

LERF Contributors

STC_3 (early containment leak) and STC_4 (early containment rupture) STC_14 (alpha mode containment failure) STC_16 (containment isolation failure with spray operation) and STC_17 (containment isolation failure without spray operation) STC_18 (interfacing system LOCA) and STC_19 (SGTR + temperature-induced SGTR)

LLRF Contributor Late Leak (STC_5 sim STC_8) Late Rupture (STC_9 sim STC_13) Basemat Melt-through (STC_13

표 43 울진 3 4호기 통합 PSA 모델개발에 사용된 2단계 PSA 모델 정보

표 41는 울진 3 4호기 인허가용 모델에 한 두 가지 수행방식 즉 2단계 PSA

정량화를 하여 1단계 노심손상 사고경 빈도 값을 취하는 기존 2단계 PSA 수행방

식(Method 1)과 본 연구에서 제시된 12단계 통합방식(Method 2)에 의한 2단계 두

가지 험도 척도(LERFLLRF) 계산결과를 비교하여 보여주고 있다 Method 1은 2단

계 PSA용 산코드 CONPAS를 통하여 Method 2는 1단계 PSA용 산코드 KIRAP

의 Cutset 계산용 모듈 KCUT을 통하여 구 되었다 한 그림 53은 Method 1과

Method 2 각각에 한 울진 3 4호기 19개 STC 발생빈도와 이들의 CDF에 한 상

인 차이를 보여주고 있으며 그림 54는 LERF LLRF에 한 계산결과를 서로

비교하여 보여주고 있다

- 136 -

그림 52 기존 방식으로 정량화된 울진 3 4호기 STC 발생빈도

표 44에 제시된 바와 같이 LERF와 LLRF의 CDF에 한 상 인 차이는 단지

002와 004로 매우 작으며 19개의 STCF의 총합(이론 으로 STFC 총합은

PDSF의 총합 는 CDF와 같아야 함)의 경우에도 상 인 차이는 016 정도로 나

타났다 Method 1과 Method 2에 한 상 인 차이가 가장 큰 부분은 041로 나

타난 LLRF 경우이다 상기 결과는 2단계 험도 척도계산에 사용된 두 종류의 방법

(기존 방식으로 수행된 Method 1과 통합방식으로 수행된 Method 2) 사이에 본질 인

차이가 없음을 보여 다 물론 상기 두 가지 방법에 의한 계산결과의 차이는 사용된

Cutset 계산용 코드나 계산에 사용된 삭치(Cutoff Value)에 따라 약간 달라질 수 있

다 상기 연구결과는 PSA05에 발표[AY05]할 정으로 있다

- 137 -

Metrics(ry)

Method 1(기존방식)

Method 2( 통합방식)

Percent Difference(wrt CDF)

CDF 8265E-06

PDSF 8265E-06 8261E-06 004 (004)

STCF 8267E-06 8257E-06 013 (013)

LERF 1251E-06 1249E-06 016 (002)

LLRF 8393E-07 8359E-07 041 (004)

표 44 기존방식과 통합방식에 의한 정량화 결과 비교(울진 3 4)

상기 12단계 통합모델 시범 용 결과 본 연구를 통하여 제안된 12단계 통합방

식은 기존 방식과 유사한 결과를 제공하는 반면 통합모델의 경우 험도 정보 활용 시

기존 방식이 갖는 여러 가지 한계 을 해결할 수 있다는 에서 통합모델의 유용성을

입증하고 있다

(a) 19개 STC 빈도 값(19 STCFs)

(b) CDF에 한 퍼센트 차이

그림 53 12단계 PSA 통합모델 시범 용 결과(STCFs)

- 138 -

그림 54 12단계 PSA 통합모델 시범 용 결과(LERFLLRF)

- 139 -

6 화재분석코드에 기반한 표 원 화재 험도 평가

가 화재모델링 코드 특성 분석

이제까지 국내의 화재 PSA에서는 FIVE 방법론[EPRI92]이나 COMPBRN 산코

드[EPRI91]를 이용하여 화재 시나리오별로 열 환경을 측하 으나 FIVE나

COMPBRN은 화재의 다양한 실제 인 복잡성을 나타내지 못하는 것으로 알려져 있다

따라서 본 연구에서는 세계 으로 많이 사용되며 미국 력연구원에서 추천하고 있는

Zone Model을 심으로 그 특성을 비교 분석하 다

먼 CFAST[NIST92]와 MAGIC은 임시 장물의 질량 보존 다양한 압력 에

지 보존 법칙을 사용하여 다 격실 다 화원을 다루며 COMPBRN과 FIVE는 질

량 에 지 보존을 해 비교 간단한 Quasi-steady Equation을 사용하여 단일 격

실 단일 화원을 다룰 수 있도록 설계되어 있다 상기 표 은 CFAST와 MAGIC이 다

른 모델보다 더 정확하다는 것을 의미하는 것은 아니다 를 들면 다른 모델은

PlumeCeiling Jet Sublayer를 고려하지 않는 두 개의 Zone을 평가할 수 있는 반면

FIVE 방법론은 PlumeCeiling Jet Sublayer를 고려한 한 개의 Zone을 평가할 수 있

다 Two-Zone Model에 PlumeCeiling Jet Sublayer를 고려할 수 있다면 상 으로

우수하겠으나 아직 두 개의 Zone을 평가할 수 있는 모델 어느 것도 이를 고려하지

못하고 있다 재 그러한 노력은 MAGIC의 경우 진행 인 것으로 악되었다

다른 차이 도 논의의 상일 것이다 를 들면 화재구역 경계로의 열 달 처리

시 다른 모델에서는 일정한 열 성격을 지닌 Slab으로 열 달 되는 것을 일차원으로

계산하는 한편 FIVE 방법론에서는 사용자가 열 손실 변수를 지정하여 사용할 수 있

도록 되어 있다 경계에 달되는 열 달을 계산하는 것은 열 달로 인한 경계면의

향을 좀 더 정확하게 표 할 수 있겠으나 그것이 공간 내 장치에 달되는 열을 의미

하는 것은 아니다

각 모델의 고려 가능 요소들은 차이가 있으나 무조건 그 범 가 넓다고 우수한

것이 아니며 필요에 합한 모델을 선정하는 것이 요하다고 할 수 있다 한 각 모

- 140 -

델의 이론 구성에 의한 제한 범 를 악하여 결과에 한 해석을 정확하게 하는 것

한 요하다

먼 표 42에 나타난 바와 같이 상 구획공간의 숫자나 환기조건의 고려 그리

고 다 화원의 고려 등에서 CFAST와 MAGIC이 우수한 것으로 나타났다 그러나

상 공간의 숫자가 증가할수록 측의 정확도가 떨어진다는 것은 꼭 고려해야 할 사실

이다 환기 특성에 한 고려 벽면 재료특성에 의한 열손실 등의 사항에 있어서도 두

모델이 다른 모델에 비하여 우수하다고 할 수 있다

Parameter CFAST COMPBRN FIVE MAGIC Number of rooms 15 1 1 24 Number of floor levels Multi 1 1 Multi Number of floorceing vents Multi 1 1 Multi Number of wall vents Multi 1 1 Multi Mechanical ventilation Yes Yes Yes Yes Sloped ceilings No No No No Number of fires Multi 1 1 Multi Number of layers per room 2 2 1 2

표 45 화재모델링 코드 특성

결과 으로 많은 연구자료 결과가 존재하며 매뉴얼과 로그램을 무료로 제공

받을 수 있다는 그리고 사용자가 모델을 이용하기 편하도록 만들어진 FAST가 개

발되어 무료로 보 이라는 에서 CFAST 모델의 사용이 가장 타당하다는 결론을

내릴 수 있었다[이윤04a]

나 CFAST 최 변수 설정

(1) 분석 상의 설정

본 연구의 분석 상은 원자력 발 소의 고압안 주입 펌 실이며 내부에는 펌

1 가 설치되어있고 상부에는 이블이 통하고 있다 본 화재구역에서의 표 인

화재 시나리오는 펌 에 사용되는 윤활유의 출과 펌 과열에 의한 윤활유의 연소이

다 공간의 크기는 814m(W) x 429m(D) x 846m(H)의 규모이며 바닥에서 53m 높

이에 10m(W) x 20m(H) 크기의 방화문이 설치되어 있다 내부에는 철재 계단과 Waffle

- 141 -

Slab으로 만들어진 구조물이 있으나 Zone Model에서는 공간 내부 구조물인 철제 계

단 Waffle Slab에 한 고려는 하지 않았다

(2) 분석 입력 변수와 범 의 설정

(가) 화재에 한 설정

원자력 발 소의 고압안 주입 펌 실에서 발생가능한 화재 시나리오는 펌 의

이상에 의하여 윤활유가 출되고 펌 의 과열로 인하여 화되면서 화재가 시작되는

것이다 가연성 액체가 특정 공간에 출되는 경우 연료량과 바닥 면 의 비교에 의하

여 화재의 크기가 결정된다 재 윤활유(Lubricants)에 한 연소열(Heat of

Combustion)과 질량 소모율(Mass Loss Rate)에 한 데이터가 국내외에는 없는 계

로 매우 보수 인 가정으로 표 43과 같은 경유(Diesel Oil)의 데이터를 사용하여 내부

화재의 규모와 지속시간 등을 설정하 다

Type Heat of Combustion (MJkg) Mass Loss Rate (kgm2-s)

Diesel Oil 40 0039

표 46 경유(Diesel Oil)의 화재 련 특성값 [WHC96]

(나) 입력 변수에 의한 Case 분류

Zone model CFAST의 입력 변수는 크게 공간의 크기 벽면 재질 개구부 화재

련 특성으로 나 어 생각할 수 있다 우리가 용의 상으로 하는 공간은 이미 결

정되어 있으므로 공간의 크기와 벽면의 재질 등은 모든 분석 항목에서 공통으로 한다

본 상 공간은 가연성 액체에서 발생되는 에 지가 매우 클 것으로 상되므로 환기

지배형 화재(Ventilation-Limited Fire)가 될 것으로 단하 다 그러므로 먼 화재

입력데이터 설정 기 제한 화재(Constrained Fire) 부분과 최소 산소 제한농도

(Lower Oxygen Limit LOL)의 설정에 한 부분을 비교하 다 이 LOL은 연소

단 산소농도를 10일 때와 0일 때로 구분하여 설정하 다 두 번째는 화재에서

발생하는 에 지는 류 열 달과 복사 열 달로 손실된다고 가정하는데 이때 복사열

- 142 -

방출 비율(Radiative Fraction RF)이 체 화재 측에 미치는 향을 알아보고자 하

으며 일반 으로 제시되는 02에서 04의 값을 설정하 다 세 번째 분석은 공간 개

구부가 실제 개구부 면 의 0 50 100등으로 설정하 을 경우 각각의 변화를

알아보았으며 이는 기가 화재 형태에 미치는 향을 알아보고자 한 것이다 분석 조

건은 표 44에 나타낸 바와 같다 결과 값으로는 상부층 온도와 상부 고온층의 높이를

그래 로 비교 분석하 다 이는 그래 결과로부터 상부 고온가스층에 치한 이블

의 건 성 여부를 단할 수 있기 때문이다

No Case Fixed Value

Case 1

1 Constrained Fire - LOL 10 Radiative Fraction 032 Unconstrained Fire - LOL 10 Radiative Fraction 033 Constrained Fire - LOL 10 Radiative Fraction 034 Unconstrained Fire - LOL 10 Radiative Fraction 03

Case 25 Radiative Fraction 04 Constrained Fire - LOL 106 Radiative Fraction 03 Constrained Fire - LOL 107 Radiative Fraction 02 Constrained Fire - LOL 10

Case 38 Door - Close RF - 03 CF LOL-109 Door - half open RF - 03 CF LOL-1010 Door - Fully Open RF - 03 CF LOL-10

표 47 화재 험도 민감도 분석 Case 분류 설정조건

(다) 분석 수행 결과

에서 언 한 조건에 의한 설정으로 화재모델링 코드를 사용하여 분석을 수행하

다 각 Case의 결과는 다음과 같다

① Case 1 - 기제한 설정 최소 산소 제한농도

기제한은 Constrained Fire와 Unconstrained Fire로 설정한다 이는 화재 발

생시 공간 내부로의 산소 유입이 제한을 받는지 여부를 설정하는 것이다 한 최소

산소 제한 농도(LOL)는 설정농도 이하로 공기 산소의 비율이 떨어질 경우 연소가

단되는 농도를 의미한다

이에 한 분석은 표 47에서 보는 바와 같이 4가지 세부경우에 해서 분석을 수

- 143 -

행하 다

그림 55 온도변화의 비교(Case1) 그림 56 경계층 높이의 변화 비교(Case1)

먼 그림 60을 보면 C2-UF-L10와 C4-UF-L0의 곡선이 일치함을 볼 수 있다

이는 기 제한이 없다고 가정되는 경우 즉 Unconstrained Fire인 경우 산소 농도의

설정은 향을 주지 않음을 알 수 있다 그러나 기 제한을 설정하는 경우 산소농도

의 설정에 따라 차이가 발생하는데 산소농도를 10로 설정하는 경우가 연소로 인한

온도 상승이 좀 더 일 단되는 것을 알 수 있다 각 경우에 있어서 모두 개구부가

닫 있기 때문에 외부로의 연기 방출이 되지 않는 상황이기 때문에 연기층 하강은 그

림 61에 나타난 바와 같이 동일한 것으로 나타났다 실 으로 볼 때 실제와 가장 유

사한 상황은 기 제한이 고려되고 최소 산소 제한 농도(LOL)가 10로 설정된 경우

라 할 수 있다

② Case 2 - 복사열 방출 비율

복사열 방출비율(RF)은 화재로부터 방출되는 에 지에서 어느 정도 비율이 복사

열의 형태로 발산되는가에 한 설정이다 일반 으로 30를 설정하나 공간이 소한

경우에 해서는 설정을 분석해 볼 필요가 있다 그림 62와 그림 63에서 보듯이 복사

열 방출비율의 설정에 따라 온도의 상승이나 연기층의 하강이 미세한 차이를 보이기는

하나 매우 유사한 결과를 보여 다 그러므로 복사열 방출비율에 한 설정은 화재로

인한 결과에 큰 향을 주지 않는 것을 알 수 있다

- 144 -

그림 57 온도변화의 비교(Case2) 그림 58 경계층 높이의 변화 비교(Case2)

③ Case 3 - 방화문 개방 비율

본 분석 상 공간의 방화문은 바닥 면에 있는 것이 아니라 53m 높이에 있으며

높이 2m 폭 1m의 크기를 가지고 있다 재 분석 인 상의 경우 다량의 가연성

액체가 바닥에서 격히 연소하면서 성장하기 때문에 환기제한 화재

(Ventilation-Controlled Fire)로 상되므로 개구부인 방화문의 설정은 매우 요하

다 그러므로 이에 하여 개방 비율을 0 50 100로 설정한 후 분석을 수행하여

보았다 그림 64에서 보듯이 개방 비율이 0인 경우가 가장 온도가 낮으며 그 다음

이 100 가장 높은 경우가 50로 나타났다 이러한 결과는 개구부가 폐쇄되면 기

제한을 받아 온도 상승이 게 나타나지만 개구부가 열려 공기 유입이 이루어지면 온

도 상승이 크게 나타나게 된다 그러나 개구부가 크면 유입 유출량이 많아지기 때

문에 오히려 온도의 상승은 작게 나타난 것으로 단된다 이 결과로 볼 때 화재구역

에서 화재 발생 시 방화문 등을 포함한 개구부가 완 히 차단되지 않은 상태에서는 상

부층 가스 온도가 개구부가 차단된 경우에 비하여 매우 높게 형성되므로 원 운

시 방화문 등의 닫힘 상태 유지는 매우 요하다고 볼 수 있다 그림 65에 방화문의

개방이 없는 경우 연기층은 하강하여 그 상태를 유지하나 방화문의 개방이 있는 경우

는 발화원의 화재가 종료된 후 개방된 문으로 연기가 배출되어 연기층이 상승하는 결

과를 보여주고 있다

- 145 -

그림 59 온도변화의 비교(Case 3) 그림 60 경계층 높이의 변화 비교(Case 3)

CFAST 최 변수 설정을 하여 화재 입력데이터 기 제한 화재

(Constrained Fire) 부분 최소 산소 제한농도(LOL) 복사열 방출 비율(RF) 공간

개구부가 실제 개구부 면 의 0 50 100로 설정하 을 경우 등 총 10가지 경우

에 해서 분석을 수행하 으며 이들 조건 에서 가장 실 인 조건은 기 제한

화재 최소 산소 제한농도 10 복사열 방출 비율 03 그리고 방화문이 닫힌 상태로

분석되었다[이양04]

다 CFAST를 이용한 원 화재구역의 안 성 평가

상기 lsquo나rsquo에서 수행한 여러 가지 조건 에서 가장 실 인 조건은 기 제한 화

재 최소 산소 제한농도 10 복사열 방출 비율 03 그리고 방화문이 닫힌 상태이다

원자력발 소 운 시 방화문은 닫힌 상태를 유지하도록 설계되어 있으며 한 주요

화재구역에서의 방화문 열림은 주제어실에서 확인할 수 있도록 설계되어 있다 따라서

본 연구에서는 상기와 같은 조건으로 아래와 같이 원 화재구역 총 8개 구역에 해

서 화재 안 성 평가를 수행하 다

먼 안 성 평가를 수행한 화재구역은 다음과 같다

고압안 주입펌 실 AB

압안 주입펌 실 AB

격납건물살수펌 실 AB

모터구동 보조 수 펌 실 AB

- 146 -

평가 결과에 의하면 다음 그림 66에 나타난 바와 같이 총 8개 화재구역 내 최고

온도는 470˚C 이하인 것으로 나타났다 여기에서는 화재구역별로 상부층 온도결과를

바탕으로 각 화재구역에 치한 이블의 건 성 여부를 확인하고 그 결과를 바탕으

로 각 화재구역별 조건부 노심손상확률(Conditional Core Damage Probability

CCDP)을 계산하 다

재 원자력발 소에 설치된 안 등 이블의 외피 재질은 CSP

(Chloro-Sulfonated Polyethylene)이며 화재시 불에 잘 안타는 성질을 지닌 난연성

이블로 구성되어 있다 상부층 온도에 따른 상부층에 치한 이블의 건 성 여부

를 단하기 해서 미국 원자력규제 원회(NRC)에서 발간한 Fire Protection

Significance Determination Process(SDP) 자료[NRC04] 미국 력연구원(EPRI)

에서 발간한 ldquoFire PRA Implementation Guide 자료[EPRI95]를 사용하 으며 건

성 여부는 아래 기술된 바와 같이 총 8개의 화재구역의 상부 이블이 건 성을 유지

하는 것으로 분석되었다 따라서 기존 화재 험도 분석시 상부에 치한 모든 이블

이 기능상실을 한다는 가정 사항은 매우 보수 인 것임이 확인되었다

그림 61 주요 안 계통 펌 실의 상부층 가스 온도

- 147 -

라 FDS를 이용한 고압안 주입펌 실의 화재 험도 평가

고압안 주입펌 실을 상으로 Field Model FDS(Fire Dynamic

Simulator)[NIST03]를 사용하여 상부 가스층 온도를 분석하 다 그림 67에 분석

상인 고압안 주입펌 실의 모델 구성을 나타내었다

그림 62 HPSI 펌 실의 모델 구성

각 치에 설치된 열 (Thermocouple)를 통한 온도 측정의 결과도 단면을 통

한 내부온도의 변화분석과 거의 유사한 경향을 보여 다 각 치에 설치된 열 들

은 하부에 설치된 것이 상부에 설치된 것에 비하여 온도가 높은 경향을 보여주었다

이는 하부의 열 가 화원으로부터 가까워 상승하는 열기류에 신속히 감열되고 한

하부에서 올라오는 복사열에 의한 열 달도 상부의 열 보다 많이 받기 때문이다

그림 68에 나타난 바와 같이 설치된 열 에 측정된 최고온도는 148 에 A4

치의 지 에서 3818degC으로 나타났으며 기타 열 의 온도는 그 이하를 기록하 다

한 각 부분에서 200degC 이상이 유지되는 시간은 그림 68에서 71에 나타난 바와 같

이 A1에서 39 로 가장 짧은 시간동안 유지되는 것으로 나타났으며 B4에서 73 로

가장 길게 유지되는 것으로 나타났다 기타 치에 설치된 C1에서 56 를 기록하 고

D1에서 61 로 나타난 결과를 알 수 있었다

따라서 CFAST결과와 마찬가지로 상부 이블의 건 성은 유지되는 것으로 확인

되었다

- 148 -

그림 63 열 A 온도변화 그림 64 열 B 온도변화

그림 65 열 C 온도변화 그림 66 열 D 온도변화

마 분석 상 구역의 CCDP 평가

화재 PSA 방법론에 의하면 화재가 발생한 구역에서의 기기 손상과 화재가

되었을 때의 추가 기기 손상을 고려하여 화재로 인한 조건부 노심손상확률(CCDP)을

계산하도록 되어 있다[EPRI95]

화재구역 CCDP 평가에는 원자력연구소 종합안 평가부에서 개발한 KIRAP

(KAERI Integrated Reliability Assessment Code Package) 코드를 사용하 다[한상

93]

일반 으로 화재 PSA에서는 각 화재구역별 노심손상빈도(CDF)를 CCDP와 해당

- 149 -

화재구역의 화재발생빈도 값을 사용하여 구하게 된다 안 펌 실의 화재발생빈도 값

은 의 값 그 로 사용하고 있으므로 CDF 값의 증가에 향을 미치지 않는다 따

라서 CCDP만을 분석하 으며 화재사건 분석을 해 구성된 고장수목을 사용하여 안

펌 실 사고경 에 해서 그림 72와 같이 CCDP를 구하 다 상기 결과에 의하면

화재가 발생한 해당 펌 를 제외하고는 상부에 치한 이블은 모두 건 성을 유지하

는 것으로 나타났으므로 KIRAP를 사용한 정량화시 각 분석 상 화재구역에 치한

기기만이 기능 상실한다는 조건으로 분석을 수행하 다 한 정량화 단계에서 한

시간 내에 계산되면서도 의미 있는 모든 최소단 집합을 도출하기 하여 CCDP에

향이 극히 미미한 일부 최소단 집합을 제외하기 한 삭값(Cutoff Value) 10E-11

을 용하 다

CFAST 결과를 이용하여 안 펌 실의 CCDP를 평가한 결과 표 45 그림

72에 나타난 바와 같이 고압안 주입펌 실 A의 경우 CCDP값이 219E-06에서

925E-07로 약 24배 감소 압안 주입펌 실 A의 경우 208E-06에서 984E-07

로 약 21배 감소 격납건물살수펌 실 A의 경우는 218E-06에서 921E-07로 약 24

배 감소 그리고 보조 수 모터구동 펌 실 A의 경우 441E-06에서 441E-06로 약

14배 감소하는 결과를 나타내었다 단 압안 주입펌 실 A와 B의 CCDP 감소율이

차이가 나는 이유는 A실과 B실에 포설된 이블에 련된 기기가 완 칭을 이루지

못하고 있기 때문이며 이로 인해서 화재 발생시 상부 이블이 소할 경우를 평가한

기존의 CCDP값에서 차이가 발생하게 된다 그러나 CFAST 결과를 사용하여 상부

이블이 건 하다고 평가된 경우에는 A실 B실 모두 해당 화재구역에 치한 기기만

기능상실하게 되고 상부 이블은 건 성을 유지하므로 각 화재구역에 포설된 이블

과는 무 하게 같은 CCDP값을 보여주고 있다

따라서 CCFAST FDS 결과를 화재 험도평가에 활용할 시 기존 화재 험도

평가 결과보다 실 이고 불확실성이 감소한 결과를 도출할 수 있었으며 좀 더 정확

한 상부 가스층 온도를 확인하기 해서는 Zone Model보다는 FDS와 같은 Field

Model을 사용하는 것이 바람직할 것으로 단된다[이윤05b]

- 150 -

　 Old CCDP New CCDP 비고 고압안 주입펌 실 A 219E-06 925E-07 24배 감소 고압안 주입펌 실 B 219E-06 926E-07 24배 감소 압안 주입펌 실 A 208E-06 984E-07 21배 감소 압안 주입펌 실 B 100E-06 985E-07 11배 감소 격납건물살수펌 실 A 218E-06 921E-07 24배 감소 격납건물살수펌 실 B 217E-06 927E-07 23배 감소 보조 수 모터구동 펌 실 A 441E-06 307E-06 14배 감소 보조 수 모터구동 펌 실 B 426E-06 309E-06 14배 감소

표 48 각 화재구역별 CCDP 변화 결과

그림 67 각 화재구역별 CCDP 변화 결과

- 151 -

제 3 험도 리 기반 기술 개발

1 계통 수 요도 척도 개발

가 공통원인고장 포함시의 기기 RAW 계산 방법

최근에 국내외 으로 활발한 험도 정보 활용 원 규제 응용에서 핵심부분

은 원 의 안 에 미치는 향의 순 에 따라 구조물계통기기(Structures Systems

Components SSC)를 안 에 요한 SSC와 요하지 않은 SSC로 구분하는 것이다

안 에 요한 SSC를 구분할 때 요도 척도가 사용되며 이 Fussell-Vesely(FV)

값과 험달성가치(Risk Achievement Worth RAW)가 많이 이용되고 있다[김길03a]

험도 정보 활용(RIA)에서 요도 척도가 요한 역할을 하는 는 차등 품질

보증(Graded Quality Assurance GQA)[NRC98f]과 Option 2[NRC98e]를 들 수가

있다 GQA에서는 안 련 품목이지만 안 성에 요하지 않은 기기(RISC-3 기기라

한다)는 QA 요건을 면제한다 GQA의 확장 이라고 할 수 있는 Option 2에서는

RISC-3 기기에 해서는 기존의 안 련 기기에 부과하 던 규제요건들( QA 내

지진 내 환경 화재 정비규정 등)을 완화할 수 있다 RISC-3 기기에의 포함 여부를

결정하는 요 요소는 해당기기의 FV와 RAW 값이다 즉 FVgt0005 이거나 RAWgt2

를 만족시키는 기기가 RISC-3 기기 후보로 선정된다

그런데 GQA와 Option 2에서 다루는 기기들의 갯수가 워낙 많기 때문에 각 기

기들의 FV와 RAW를 고장수목사건수목 모델로부터 다시 정확히 계산하기 보다는

PSA에서 이미 구해 놓은 해당 기기의 고장모드 사건들의 FV와 RAW를 이용하여 해

당 기기의 FV와 RAW를 계산하는 방법을 사용한다 즉 기기라는 그룹의 FV와 RAW

를 그룹의 구성요소인 고장모드 사건들의 FV와 RAW를 이용하여 구하는 방식이다 그

런데 지 까지 사용하여 온 이와 같은 방법의 문제 은 공통원인고장 사건이 있는 기

기의 경우에는 기기 RAW를 비교 정확하게 구하는 방법이 없었다는 것이다

[NRC02b]

- 152 -

1997년 인허가를 받은 South Texas 원 의 GQA의 경우에는 CCF 사건이 있는

기기의 RAW를 보수 으로 평가하 다[NRC02b] 이는 South Texas 원 이 다 성

이 매우 높은 원 이므로 보수 으로 기기 RAW를 구하여도 그 부담이 었기 때문이

었다 그러나 다 성이 은 타 원 인 South Texas 원 의 GQA 인허가 방법 로

보수 인 기기 RAW를 구할 경우 GQA와 Option 2 시행 시 산업체의 부담이 매우 커

지게 된다 즉 타 원 이 Option 2에서 South Texas의 GQA 인허가 방법 로 기기

RAW를 구하면 CCF 고장모드를 가진 기기는 큰 값의 RAW 값을 가지게 되어

RISC-3 기기로 분류하기 쉽지 않게 된다 따라서 체 으로 RISC-3 기기가 어져

서 Option 2 시행으로 규제 요건이 경감되는 기기가 어지게 된다 이에 따라 미국

원자력 산업체를 표하는 NEI는 NEI-00-04 보고서[NEI00a NEI03]를 통하여 다음

에 기술한 NEI 방법을 제안하여 산업체의 부담을 이고자 노력하 다

NRC와 상 의사결정 기 인 미국원자력안 원회인 ACRS도 South Texas 원

의 GQA에서 사용한 기기 RAW 계산 방법이 과도하게 보수 인 것으로 단하 으

나 NEI가 제안하는 방법 한 변칙 이고 미흡한 이 많은 것으로 지 하 다

[NRC02b] 따라서 CCF 사건을 포함하는 기기의 RAW를 실용 으로 구하는 방법을

찾는 것이 Option 2 시행의 주요 안 에 하나이다

이에 따라 본 연구에서는 CCF 사건을 포함하는 기기의 RAW를 구하는 새로운

방법을 제시하 다 먼 NEI가 제안하는 방법과 본 연구의 새로운 방법을 기술하

고 마지막에 두 방법을 비교 검토하 다

(1) 기존 방법

여기서 소개하는 NEI 방법은 NEI 00-04 Revision D[NEI03]에서 제시하는 방

법으로 다음과 같다

한 기기의 고장 모드별 RAW 에 CCF RAW는 별도로 평가하여 CCF RAW의

최 값이 20보다 큰가를 검토한다 20보다 커야 안 요 SSC로 정한다 그 기

기의 고장 모드별 RAW CCF RAW를 제외한 고장모드별 RAW 가장 큰 것이 2

- 153 -

보다 큰가를 정하여 2보다 크면 안 요 SSC로 평가한다 표 46에 계산 가 나

타나 있다 표 46에서 밸 A는 FV 측면에서 그리고 CCF RAW가 20보다 큼으로

안 요기기로 평가된다

Component Failure Mode FV RAW CCF RAWValve A fails to Open 0002 17 NAValve A fails to Remain Closed 000002 11 NAValve A in Maintenance 00035 17 NACommon Cause Failure of Valves A B amp C to Open 0004 NA 54

Common Cause Failure of Valves A amp B to Open 00007 NA 56

Common Cause Failure of Valves A amp C to Open 00006 NA 49

Component Importance 00108 17 54Criteria gt 0005 gt 2 gt 20Candidate Safety Significant Yes No Yes

표 49 NEI의 요도 정

표 46에서 기기의 FV는 CCF 고장 모드의 FV를 포함하여 각 고장 모드 FV의 합으

로 계산된다 즉 기기 FV는 00108(0002+000002+00035+0004+00007+00006)

로서 기 치 0005보다 크므로 안 에 요한 기기이다 이 기기의 RAW는 기기 고

장 모드 CCF를 제외한 고장 모드의 RAW들 에 제일 큰 값(즉 17)을 취한다 이

기기의 RAW가 17로서 RAW 기 치 2보다 작으므로 이 경우에는 RAW 에서는 안

에 요한 기기가 아니다 기기의 고장모드 CCF RAW는 별도로 떼어 내어 CCF

RAW들 에서 제일 큰 값을 취하고(즉 여기서는 54) 이 값이 기 치 20보다 크므로

안 에 요한 기기로 구분한다

South Texas가 GQA 허가 요청시 사용하 던 방법은 기기 RAW 계산시 CCF

고장모드 RAW도 같이 고려하여 각 고장 모드들의 최 값을 기기 RAW로 선정하는

것이다 이 경우 CCF RAW의 값으로 해당 기기의 RAW로 정해지는 경우가 부분이

다 왜냐하면 CCF 고장모드 RAW 계산시 CCF가 일어났다 가정하므로 CCF가 미치는

다른 기기까지 이용불능이 되어 험도가 증가하게 된다 그러므로 CCF 고장모드에

의한 RAW가 다른 고장모드들의 RAW 보다 일반 으로 크게 나타난다 따라서 NEI

- 154 -

방법론에서는 CCF 고장모드 RAW가 다른 기기들의 이용불능까지 포함되어 해당 기기

RAW를 고평가하게 되므로 CCF 고장모드 RAW는 기기 고장 모드 RAW에서 분리하

여 별도로 다루고 CCF 고장모드 RAW의 험심각도 기 을 기존의 ldquoRAWgt2rdquo 신

에 ldquoRAWgt20rdquo으로 할 것을 제안하 다 그러나 NRC나 미국 원자력안 원회(ACRS)

에서는 이 방법이 반 로 기기 RAW를 평가할 수 있으며 비논리 인 방식으로 단

하여 인정하지 않고 있다[NRC02b] South Texas가 GQA 허가 요청시 사용하 던 방

법 로 하면 표 49에서 기기 RAW는 54이다 따라서 이 방법은 사업자 입장에서는 매

우 보수 인 것으로 많은 기기가 요한 기기로 선정되어 RISC-3에 해당하는 기기 수

가 어지는 불리한 방법이다

(2) Balancing 방법

Balancing 방법은 본 연구를 통하여 개발된 방법으로서 CCF 고장 모드가 있는

SSC의 RAW를 구할 때 NEI 방법이 매우 특이한 방법으로 기 치 20을 사용하는 반

면 Balancing 방법은 수학 으로 납득이 가고 정통 인 기 치인 2를 사용하는 방법

이다[KK05 김길03b]

험도( 를 들면 CDF)를 R이라고 하면 Base 험도는 Ro 특정 기기 i의 이용

불능에 의한 증가된 험도는 Ri+ 특정 기기 i 의 완벽 작동에 의한 감소된 험도는

Ri- 라고 표시한다 험도 R은 최소단 집합들의 합으로 표 할 수 있으며 이 험도

를 특정 기기의 사건 확률 P가 속한 최소단 집합과 속하지 않은 최소단 집합들로 표

하면 다음과 같다

R = aP + b middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-1)

여기서 P = 한 기기의 사건 확률

a = P를 포함한 최소단 집합들의 P이외의 확률들

b = P를 포함하지 않은 최소단 집합들

험도 R을 Binary Decision Diagram(BBD)의 Shannon Decomposition 형식으로

- 155 -

기술하면 다음 식과 같다[DR01 MA96]

R = PR+ + (1 - P)R- middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-2)

식 (331-2)에 식 (331-1)을 입하면 식 (331-2)가 성립함을 쉽게 알 수 있다

식 (331-2)의 양변을 R로 나 고 RAW와 FV의 정의를 사용하면

RAW= 1 + FV(1 - P)P middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-3)

Balancing 방법에서는 식 (331-3)에서 구하는 RAW를 해당기기의 RAW로 사용

한다 왜냐하면 기기의 FV는 고장모드 사건 FV로부터 비교 정확히 구해지고 그

기기의 사건 확률 P도 쉽게 구해지기 때문에 식 (331-3)을 이용하는 것이 기기 FV

가 평가나 과도하게 고평가되지 않고 비교 정확하게 구할 수 있다 두 사건의 그

룹 FV 값을 각 사건들의 FV 값들의 합으로 계산하는 방법은 약간 보수 이며 식

(331-3)에서 기기 FV가 약간 고평가 되면 기기 RAW도 약간 고평가된다

(3) Balancing 방법과 NEI 방법의 비교

본 에서는 제를 통하여 NEI 방법과 Balancing 방법을 비교하 다 다음 제

는 참고문헌[NEI02]에서 발췌 참조한 것이다

제 13 성공논리 계통

한 계통이 기기 A B C의 병렬구조로 이루어져 있고 이 계통의 고장수목이 그

림 73과 같다고 가정하자 그리고 기기 A의 고장모드에 그림 73처럼 공통원인 고장모

드도 포함되어 있다고 가정하자 기기 B C도 기기 A와 유사하게 공통원인 고장모드

를 포함한 고장수목을 이룬다고 가정한다 그러면 다음과 같이 정의하면

AI = 기기 A의 단독 독립고장

CAB = 공통원인으로 인한 기기 A와 B의 고장

CAC = 공통원인으로 인한 기기 A와 C의 고장 그리고

- 156 -

CABC = 공통원인으로 인한 기기 A B와 C의 고장

기기 A의 모든 고장은 다음과 같은 Boolean 식으로 표 할 수 있다

AT = AI + CAB + CAC + CABC

System Failed

SYSTEM

A-Failed

A

A independent fail

A-Indepnt CCF-AB

B-Failed

B C

C-Failed

A fail due to ABCCF

A fail due to ACCCF

A fail due to ABCCCF

CCF-AC CCF-ABC

그림 68 13 성공논리 계통의 고장수목의

그림 73에서 기기 B와 C도 기기 A처럼 공통원인고장모드를 포함한다고 가정하면

의 제 계통의 고장은 다음과 같은 Boolean 식으로 표 할 수 있다

SYSfail = AIBICI + AICBC + BICAC + CICAB + CABC

희소사상근사를 용하면 의 식은 다음과 같은 계통 고장확률로 표 할 수 있다

QSYS = QI-AQI-BQI-C + QI-AQC-BC + QI-BQC-AC + QI-CQC-AB + QC-ABC

(331-4)

여기서

QI-X 기기 X의 독립고장확률

QC-XY 공통원인으로 인한 기기 X와 Y의 고장확률

- 157 -

QC-ABC 공통원인으로 인한 기기 A B C의 고장확률

만일 MGL 방법으로 CCF를 묘사하면 다음과 같다

QI-A = QI-B = QI-C = (1-β)QT middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-5)

QC-AB = QC-BC = QC-AC = (1-γ)2 QT middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-6)

QC-ABC = βγQT middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-7)

식 (331-4)에서 표 47의 기본사건 확률 값을 이용하여 계산하면 계통고장확률

QSYS는 285E-4이다 마찬가지로 식 (331-5)sim(331-7)에서 QT=0004 β=00734

γ=09712가 구해진다

기기 고장 모드기본사건

확률평균값

Component lsquoArsquo Fail to open QI-A 3706 x10-3

Component lsquoBrsquo Fail to open QI-B 3706 x10-3

Component lsquoCrsquo Fail to open QI-C 3706 x10-3

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo to open QC-AB 423 x10-6

CCF of lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-BC 423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoCrsquo to open QC-AC 423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-ABC 285 x10-4

기기 고장 모드기본사건

확률평균값

Component lsquoArsquo Fail to open QI-A 3706 x10-3

Component lsquoBrsquo Fail to open QI-B 3706 x10-3

Component lsquoCrsquo Fail to open QI-C 3706 x10-3

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo to open QC-AB 423 x10-6

CCF of lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-BC 423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoCrsquo to open QC-AC 423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-ABC 285 x10-4

기기 고장 모드기기 고장 모드기기 고장 모드기본사건

확률기본사건

확률기본사건

확률평균값평균값평균값

Component lsquoArsquo Fail to openComponent lsquoArsquo Fail to open QI-AQI-A 3706 x10-33706 x10-3

Component lsquoBrsquo Fail to openComponent lsquoBrsquo Fail to open QI-BQI-B 3706 x10-33706 x10-3

Component lsquoCrsquo Fail to openComponent lsquoCrsquo Fail to open QI-CQI-C 3706 x10-33706 x10-3

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo to openCCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo to open QC-ABQC-AB 423 x10-6423 x10-6

CCF of lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to openCCF of lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-BCQC-BC 423 x10-6423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoCrsquo to openCCF of lsquoArsquo amp lsquoCrsquo to open QC-ACQC-AC 423 x10-6423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to openCCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-ABCQC-ABC 285 x10-4285 x10-4

표 50 13 성공논리 제 계통의 기본사건 확률

기기 A의 독립고장에 의한 계통의 RAW를 구할 때 RAW식의 분자 항에 해당하

는 계통의 증가되는 이용불능도 Q+sys는 식 (331-4)에서 QI-A를 1로 처리하면 구해진

다 즉

Q+sys = QI-BQI-C + QC-BC + QI-BQC-AC + QI-CQC-AB + QC-ABC

- 158 -

= 00003

따라서

RAWI-A = Q+sysQsys = 00003285x10-4 = 106

마찬가지로 다른 기본사건들의 RAW를 구하면 표 47와 같이 구해진다 표 50에는

기본사건들의 FV도 있는데 일례로 기본사건 AI의 FV를 구하는 방법은 다음과 같다

FVI-A = (QI-AQI-BQI-C + QI-AQC-BC)QSYS

= [(371x10-3)3 + (371x10-3)(423x10-6)]285x10-4

= 23x10-4

표 48에서 기기 A의 FV는 기기 A 련 고장모드들의 합이다 여기서는 약 1이

다

표 51 13 성공논리 제 계통의 각 고장모드들의 RAW와 FV

기존 방법과 Balancing 방법을 통하여 기기 A의 RAW를 구한 결과가 아래에 기

술되어 있다

- 159 -

(가) STP 방법

13 성공논리 제 계통에서 RAWA는 2918이다 왜냐하면 STP 방법은 기기

A의 모든 기본사건들(CCF 포함)의 RAW를 더한 것이기 때문이다(표 48 참조) 이

방법은 앞에서 설명한 바와 같이 매우 보수 인 값을 얻게 된다

(나) NEI 00-04 Rev D 방법

NEI 00-04 Rev D 방법은 CCF를 포함하지 않고 기기 A 연 고장모드 RAW

들의 최 값을 RAWA로 간주한다 따라서 표 48에서 RAWA는 lsquo106rsquo이다 그리고 별도

로 CCF에 의한 RAW는 따로 비교하여 이들 최 값이 기 치 20을 넘었나를 평가

한다

(다) Balancing 방법

표 48에서

QA = QT = sumQi(A) = QI-A + QC-AB + QC-AC + QC-ABC = 400x10-3

FVA = sumFVi(A) = 1

따라서 식 (331-3)에서 RAWA = 1 + FVA(1 - QA)QA = 1QA = 2500이 된다

(라) Balancing 방법의 검증

NEI 00-04 Rev D 방법은 실제 기기 RAW를 PSA 모델에서 구할 때 기기가

Out-of-Service인 것을 그 기기가 애 에 없었던 것과 같다고 가정한다 즉 앞의 13

성공논리 제 계통에서 기기 A가 애 에 없었다고 한다면 단지 두 기기만 남게 되

어

Q+sys = QI-BQI-C + QC-BC = 307x10-4

즉

- 160 -

RAWA = Q+sysQsys = 307x10-4285x10-4 = 1077

따라서 의 값은 NEI 00-04 Rev D 방법의 106과 유사하게 나왔다 즉 NEI

00-04 Rev D 방법의 근본 아이디어는 CCF 련 RAW를 별도로 떼어서 별도의 기

으로 평가하자는 생각이므로 이 경우 해당 기기의 RAW를 구할 때 그 기기가 그

계통에 없을 때의 증가되는 험도를 평가하는 것과 같다 이는 다음의 Balancing 방

법과는 다른 매우 낙 인 방식이다

Balancing 방법은 한 기기가 Out-of-Service된 것에도 요한 정보가 있다는 것

이다 즉 한 기기가 Out-of-Service된 것이 그 기기가 독립고장으로 인한 것일 수도

있지만 공통원인고장으로 인한 것일 수도 있다는 것이다 이를 식으로 표 하면 다음

과 같다

기기 A가 Out-of-Service되면 식 (331-5)sim(331-7)는 다음과 같이 변한다

Q+I-A = (1 - β) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-8)

Q+C-AB = Q+

C-AC = β(1 - γ)2 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-9)

Q+C-ABC = βγ middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-10)

여기서 + 표시는 기기 A가 Out-of-Service 된 것을 뜻한다 식 (331-8)sim

(331-10)을 식 (331-4)에 입하면

Q+SYS = (1 - β)QI-BQI-C + (1 - β)QC-BC + QI-Bβ(1 - γ)2

+ QI-Cβ(1 - γ)2 + βγ middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-11)

한 식 (331-5)sim(331-7)을 식 (331-4)에 입하면

QSYS = [(1 - β)QI-BQI-C + (1 - β)QC-BC + QI-Bβ(1 - γ)2

+ QI-Cβ(1 - γ)2 + βγ]QT middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-12)

- 161 -

식 (331-11)과 (331-12)로부터 실제 RAWA는

RAWA = Q+SYSQSYS = 1QT = 2500

그러므로 Balancing 방법으로 구한 RAWA(=250)이 고장수목에서 구한 실제

RAWA(=250)와 같다 다시 언 하면 Balancing 방법은 한 기기가 Out-of-Service

될 때 그 기기가 애 에 그 계통에 없다고 가정하는 것이 아니라 그 기기가 어쩌면

공통원인고장으로 Out-of-Service 되었을 가능성도 고려한다는 것이다

앞에서 기술한 Balancing 방법의 타당성 검토를 하여 차등 품질 보증(Graded

Quality Assurance GQA) 시범 용에 본 방법을 활용하 다 기존의 GQA(STP) 방법

NEI 00-04 Rev D 방법과 Balancing 방법을 용하 을 때의 안 요 SSC 도출 결과

가 표 48에 나와 있다 표 48에 나온 것과 같이 Balancing 방법을 사용할 때 RAWgt2 이상

인 SSC의 숫자가 밸 펌 의 경우 약 50로 감소하 다

NEI 00-04 Rev D 방법 로 1차 으로 CCF로 인한 RAW를 제외하고 기기 RAW

를 구하면 매우 은 수의 안 요 SSC가 도출되겠지만 2차 으로 CCF로 인한 RAW

를 별도로 평가하고 표 48에서는 실제 CCF가 모델링된 개수가 많으므로 NEI 방법도

Balancing 방법에 비하면 보수 인 결과를 가져온다

PSA 모델링된갯수 a

모델링된 CCF갯수 b STP 방법

NEI 00-04Rev D 방법

Balancing 방법

펌프 21 20 17 11 7

밸브 189 140 159 102 81

PSA 모델링된갯수 a

모델링된 CCF갯수 b STP 방법

NEI 00-04Rev D 방법

Balancing 방법

펌프 21 20 17 11 7

밸브 189 140 159 102 81

PSA 모델링된갯수 a

PSA 모델링된갯수 a

PSA 모델링된갯수 a

모델링된 CCF갯수 b

모델링된 CCF갯수 b

모델링된 CCF갯수 b STP 방법STP 방법STP 방법

NEI 00-04Rev D 방법NEI 00-04Rev D 방법NEI 00-04Rev D 방법

Balancing 방법

Balancing 방법

Balancing 방법

펌프펌프 2121 2020 1717 1111 77

밸브밸브 189189 140140 159159 102102 8181

표 52 세 가지 방법에 따른 안 요 SSC 개수 변화

a 울진 3호기 PSA에 모델링된 총 펌 밸 수 b CCF사건이 모델링된 펌 밸 수

나 ERAW (Expected RAW) 요도 제시

본 연구에서는 기기 요도를 평가함에 있어 단순한 RAW 값만을 이용할 때 발생하

는 문제 을 해결하기 하여 새로운 요도 척도로 ERAW를 제시하 다 RAW 요도

- 162 -

척도는 기기가 이미 고장 났다고 가정했을 때의 향을 볼 수 있는 조건부 요도 척도이

다 그러므로 실제로 기기가 고장 날 가능성을 고려하면 RAW 요도 척도에 고장날 확률

을 곱해야 하고 이 때의 요도 척도도 기기의 고장 가능성을 포함한 척도인 기 치 요

도 척도(Expected Importance)이며 이 경우에 해당하는 것이 새로 도출한 ERAW에 해

당한다 즉 ERAW는 다음 식으로 표시된다

ERAW = P RAW

본 연구에서 ERAW의 단 기 을 도출하려고 하 다 재 험도 정보 활용에

서 안 성에 요한 향을 미치는 계통을 선정하는 기 으로 RAWgt2 FVgt0005를

사용하고 있다 ERAW를 사용하는 경우 기존의 기 치와 등가의 기 치는

ERAWgt001을 사용하는 것이 한 것으로 분석되었으나 참고문헌 [KH03]보다 충

분한 검증이 필요하다

2 문가 의견 추출 표 방법 개발

과거 원자력 발 소의 규제는 결정론 방식에 의해 이루어져 왔다 그러나 PSA

수행 결과에 따르면 결정론 방법에 의해 요하게 여겨왔던 어떤 기기들은 안 이

나 험성에 미치는 향이 크지 않은 것으로 명되었고 반 로 요치 않게 여겨졌

던 기기들이 안 성에 미치는 향이 큰 것으로 명되었다 그러므로 험도 정보를

활용하여 발 소의 기기 등 을 재분류하여 리하는 방안에 한 심과 연구가 계속

되어 오고 있다[NRC02a NEI03] 그러나 구조 계통 기기(SSCs) 등 을 재분류하

는데 있어 험도 정보의 활용은 SSCs 등 분류를 한 보조 수단일 뿐 모든 것을

결정할 수 있는 수단은 아니다 이에 따라 공학 단이나 결정론 평가 결과도

한 활용해야 한다 그러므로 문가 의견에 의존을 해야 하는 부분이 많고 최종 인

결정은 결국 문가의 단을 따라야 한다 따라서 보다 합리 으로 문가 의견을 추

출할 수 있는 방법이 필요하다 이에 본 연구에서는 원자력 발 소 기기 등 재분류

를 해 체계 인 문가 의견 추출 방법을 제시하 다[HA05]

가 기존 문가 의견 추출 방법 조사

- 163 -

문가 의견을 추출하는 다양한 방법들이 있는데 본 연구에서는 Delphi 방법과

AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 심으로 한 문가 의견 추출 기법을 제

시하 다[AY01]

(1) Delphi 방법

Delphi 방법은 문가 의견을 체계 으로 수집하고 종합 으로 다루기 한 방법

으로 가장 리 알려졌다 그러나 일 성과 결과의 신뢰성을 확인하기 해 수행지침

서 개발이 필요하다

기본 인 Delphi 방법의 수행 차는 다음 단계로 구성된다[AY01]

- 해결해야 할 문제(Issue)나 질문의 선정과 설문서 개발

- 해결해야 할 문제나 질문에 한 지식이 풍부한 문가 선정

- 설문서에 해결해야 할 문제에 한 상세 정보를 제공하여 문가로 하여

문제 에 친숙해지도록 한다

- 문제 에 한 문가의 의견 취합 단 문가들이 다른 문가의 응답에

해 알지 못하도록 한다

- 취합된 의견을 앙치 형태의 결과로 25와 75 Percentile 값으로 계산

한다

- 문가들로 하여 1차 결과를 검토하게 하고 각 문가의 1차 응답에 한

수정의 기회를 제공한다 문제에 한 반복 인 재계산을 통해 결과의 정확

성을 향상시킬 수 있다 4분 (Interquartile) 범 의 밖- 앙값에 해 25

이하와 75 이상의 값-의 응답을 제공한 응답자는 설문의 완 성을 해 2

차 설문에서 응답에 한 근거의 문서화나 토론을 제공할 필요가 있다

- 완 한 합의가 이루어질 때까지 반복하여 결과를 검토하고 개정한다 일반

으로 Delphi 기법에서는 2번 정도의 반복을 요구한다

- 164 -

- 4분 범 밖의 값에 한 토론 결과를 포함한 결과 요약을 비한다

(2) AHP 기법

AHP 기법은 복잡한 기술 경제 사회 정치 문제를 다루는 이론이며 수학

기 는 단순하다 이 이론의 주요 가정 사항은 우리가 추구하는 어떤 지식은 결국 상

이라는 것이다 AHP는 다목 다기 결정 근 방법으로 문제 해결을 해 우선

순 의 문제를 단계 으로 분류하고 이에 한 가 치를 고려한다 상되는 답을 얻

을 수 있는 질문을 함으로써 문가들의 의견을 추출하므로 질문 개발에 신 해야 한

다

AHP의 3가지 기본 원칙은 다음과 같다

- 문제를 더 작은 요소로 분해

- 상 인 요도로 문제의 순 결정

- 문제들이 논리 인 표 에 따라 논리 으로 그룹화 되고 일 으로 순 가

결정되었음을 확인

나 문가 의견 추출 방법 개발[황미05a]

합리 인 여론 도출 과정은 다음의 요건을 만족시켜야 한다[AY01]

- 재생산성(Reproducibility) 문가 의견에 근거한 결과에 한 상세 수집

자료 계산에 해 다른 검토 문가가 그 자료를 가지고 다시 결과를 도

출할 수 있을 정도로 상세히 기록

- 설명 가능성(Accountability) 문가 의견과 근거 자료는 참고 자료로 확인

가능

- 경험 제어가능성(Empirical Control) 문가 의견은 가능하면 최소의 실

제 사건을 가지고 의견 추출 결과를 검증할 수 있는 것이 좋다

- 165 -

- 립성(Neutrality) 문가 의견의 추출 평가 결합 방법은 문가들이 꾸

미지 않은 의견을 응답할 수 있도록 고무하여야 한다

- 공정성(Fairness) 의견 추출 기간 동안 문가를 동등하게 우해야 한다

성공 인 문가 의견 추출(Elicitation)을 해 Cooke[AY01]은 실행 경험

(Practices)와 지침서(Guidelines)를 제공했다 이는 다음과 같이 요약할 수 있고 각

목 에 맞게 수정할 수 있다

- 제기된 문제나 질문 사항은 모호성이 없이 분명해야 한다 모호성 제거를

해 제기된 문제나 질문에 하여 다른 사람들이 하게 해석하는지를 시

험해도 된다

- 의견 추출과 배 과정을 쉽고 신속하게 수행하기 해 질문이나 문제 을

정리된 답변을 가진 한 형태를 사용하여 설명한다

- 모의 수행을 통해 수행과정을 시험하는 것이 좋다

- 분석자는 문가 의견 추출과 배 과정 동안 참석해 있어야 한다

- 문가에 한 교육과 조정이 수행되어야 한다

- 문가 의견 추출 기간은 길지 않아야 한다

상기 내용을 기반으로 하여 다음과 같이 문가 의견 추출 취합 표 방법을 개발

하 다

(1) 문가 의견 추출 Frame 구축

문가 의견 추출을 한 체계 인 방법은 Delphi 기법을 근간으로 하고 질문이

나 문제에 한 모호성을 이기 해 AHP 기법을 활용하여 개발되었다 문가 의견

추출을 한 단계는 크게 과제 목표 설정 문가 원 선정 설문양식 개발 문가

의견 추출 단계로 구분할 수 있다 다음 그림 75는 개발된 문가 의견 추출 방법의

- 166 -

기본 인 틀을 보여주고 있다

전 문 가 위 원 선 정 전 문 가 선 정 기 준

D e c is io n P ro b le m 설 정 과 P ro b le m 제 공

A H P 기 법

전 문 가 개 개 인 의 의 견 취 합P S A Im p o rta n c e

결 과

의 견 일 치 를 보 인 부 분 에 대 해 서 만 추 출 하 고 R e tu rn

개 인 적 의 견 에 대 한 타 당 성 요 구

재 취 합

전 문 가 위 원 회 구 성

D e lp h i 기 법

그림 69 문가 의견 추출 Frame

(2) 과제 목표 설정 질문 역 선정

상 문가는 작업할 과제의 목표에 하여 명확하게 알지 못하는 경우가 종종

있으며 이로 인하여 세부 내용을 다룰 때 문제가 생길 여지가 있다 따라서 이를 피하

기 하여 첫 단계로 과제의 목표를 가능한 한 명확하게 기술하여야 한다

질문 역은 조사의 상이 되는 특정 이슈이다 이들 질문 역은 과제의 목표

과제 주체의 요구 사항 그리고 그 주제에 하여 문가의 단을 수집할 때 발생하는

실질 문제들과 같은 정보를 고려해서 개발된다

질문은 질문 역 내에서 문가가 답해야 할 구체 이고 상세한 사항이다 질

문이 하게 만들어진 것을 정하는 방법은 그 질문이 문가가 답할 수 있을 정

도로 충분히 구체 이고 명확한가를 보는 것이다 질문 확인 작업은 설문 양식 개발

시에 수행한다

(3) 문가 원 선정

- 167 -

문가로부터 지식을 추출하는 두 가지 형태가 있는데 첫 번째 형태는 문가로

부터 답을 구하는 것이고 두 번째 형태는 문가의 문제 해결 과정에 한 자료를 구

하는 것이다 이들 두 가지 형태는 서로 다르기 때문에 각기 서로 다른 근방법을 선

택해야 한다 문가의 답을 구하는 경우에는 일반 으로 4명에서 40명 정도의 문가

로부터 정량 형태의 답을 구하고 문가의 문제 해결 과정에 한 자료를 구하는

경우에는 몇 명의 문가에게 집 으로 을 맞추는 방법을 사용하는 것이다

기본 인 문가 원 선정 기 은 다음과 같다

- 교육 문 인 업무 수행과 경험 그리고 출 물 검토를 통해 련 문 기

술을 가져야 함

- 심 상이 되는 문제와 련된 다방면의 지식을 갖고 친숙해야 함

- 제안 는 공평한 평가를 기꺼이 행해야 함

- 필요한 시간과 노력을 기꺼이 제공해야 함

- 심 상이 되는 문제에 한 특정 련 지식과 문기술을 가져야 함

- 토의를 해 필요한 데이터를 비하고 필요한 평가와 설명을 기꺼이 제공

할 수 있어야 함

문가 원 선정 시 가능하면 배제되어야 하는 제외 기 은 다음과 같다

- 특정한 이론이나 기술 옹호론자

- 어떤 특정 데이터 문제 방법 는 평가 결과사용에 해 자세하고 깊은 지

식을 가진 기술 문가

(4) 설문 양식 개발

설문 양식 개발 시에 질문의 확인 그리고 질문을 정련하기 한 문가는 나 에

질문에 답할 자문 문가와 복되지 않도록 한다

- 168 -

(가) 질문의 정련

한 질문 목록 작성을 해서는 앞 단계에서 만들어진 질문 역을 문가가

쉽게 이해하고 처리할 수 있는 질문들로 만드는 정련 작업이 필요하다 정련 작업을

통해 문가의 인식에 부정 으로 향을 미치는 요인들을 최소화하여 보다 높은 품질

의 문가 단을 이끌어 낼 수 있다

질문의 정련은 구조화를 통해 이루어지는데 질문들을 구조화한다는 것은 조직

이고 제어된 방법으로 질문하는 것이다 질문들을 구조화는 방법으로는 규칙 인 방법

으로 정보를 제공하고 보다 쉽게 답할 수 있는 부분으로 나 는 것이다

어떤 구조화 기술이 필요하고 어느 정도 필요한지는 질문의 성질에 따라 달라지

는데 특히 질문의 복잡성에 의해 결정된다 여기서 복잡성이란 질문을 풀기 해 요구

되는 정보의 양과 질문에 한 답을 검증하는 방안이 있는지 여부를 의미한다 다음

표 49은 질문의 복잡성에 따른 구조화 기법의 필요성 정도를 요약한 것이다

질문의 복잡도질문의 정보 양 질문의 분해 질문의 표 질문의 어법

단순 낮음 낮음 낮음 높음

복잡 높음 높음 높음 높음

표 53 복잡성에 따른 구조화 기법의 필요성

(나) 질문의 구조화

1) 질문에 련된 정보의 제시

질문을 정교하게 만들수록 그에 한 더 많은 정보가 필요하고 그런 정보의

제시를 계획하기 해서는 많은 시간을 요하게 된다 그러므로 정보의 제시를 해 정

보의 형태 정보 제시의 최 순서를 결정한다

2) 질문의 분해

- 169 -

질문의 분해는 정보 처리의 부담을 이고 정확성을 높이기 해서 질문들을

나 는 것인데 분해된 질문에 응답한 사람들이 보다 정확한 단을 내리는 경향이 있

다 질문 분해 단계에서 AHP 기법을 활용한다

질문 분해 시 고려 사항들은 다음과 같다

- 복잡한 내용의 질문일 경우에는 분해가 거의 필수 이다

- 구해야 할 자료의 상세 정도도 질문의 분해 시 고려해야 할 사항 의 하나

이다 상세한 벨의 자료를 구하고자 한다면 그에 상응하는 정도로 질문을

분해해야 한다

- 외부 문가가 이 작업에 어느 시 에서 어느 정도까지 참여할 지를 고려하

고 만약 참여하게 된다면 가능한 이른 시 에 참여하도록 한다

3) 질문의 표

질문의 분해가 완료되면 그 상세 정도에 계없이 그들을 표 하는 것이 효과

이다 여기서의 표 은 질문들에 내포된 여러 요인들이나 그들 상호간의 계를 보여

주는 그림이나 수식들을 말한다

질문의 표 시 고려해야 할 사항들은 질문의 분해 시 고려사항들과 유사하다 가

장 요한 은 표 의 구성이 질문의 분해 내용 분석 계획 그리고 문가가 문제를

해결하는 방법과 호환성이 있어야 한다는 이다 만약 기존의 표 기법들이 합하

지 않다면 해단 경우에 맞는 특수한 기법을 만들 필요가 있다 본 연구에서는 자주 사

용되는 여러 표 기법들 AHP 기법을 사용하 다

4) 질문의 어법

질문의 구조화를 한 하나의 요소는 질문의 어법으로 이것은 질문의 어법과

문가의 응답 모드를 말한다 신 한 질문 어법은 문가가 문제를 제 로 이해하는

것을 도와주고 편견에 빠지거나 부당하게 향을 받는 것을 최소화한다 이에 한

- 170 -

한 가지 는 다음과 같다

질문 A X사건이 Y번 일어날 것이라고 생각합니까

질문 B X사건이 Y번 일어날 것이라고 생각합니까 는 안 일어날 것으로 생각

합니까

여기서 질문 B가 보다 균형 있는 질문이다 왜냐하면 이 질문이 모든 가능성에

하여 언 하고 있기 때문이다

불명확한 질문 어법으로부터 발생하는 다른 문제는 문가들이 질문을 다르게

해석하여 다른 응답을 하는 것이다 질문의 명쾌함에 련된 하나의 요인은

질문의 길이이다 Payne[PA51]에 의하면 한 문장에 포함된 단어의 수가 25개를 넘으

면 이해력이 감소하는 것으로 나타났다 따라서 문장은 가능하면 짧게 하는 것이 효과

이다

질문의 어법에서 고려할 사항 가장 요한 것은 명쾌성과 편향성이다 명쾌성

은 지식추출 담당자와 자문 문가의 검토를 통해 향상시킬 수 있다 반면 질문의 어법

에서 편향성을 제거하기 한 손쉬운 방법은 없다 가장 좋은 략은 이 문제에 충분

한 주의를 기울이고 질문 구 을 세 히 검사하는 것이다 질문의 어법에 있어서

하나의 고려사항은 복수의 문가들에게 공통 으로 이해될 수 있는 것을 작성하는 일

이다 어법이 단지 몇 명의 자문 문가에 의하여 검토되고 시험되었다면 그것은 왜곡

된 어법을 포함할 가능성이 많다 그리고 단지 한 사람의 자문 문가만이 이 작업에

활용되었다면 어법에 왜곡이 있을 가능성은 훨씬 더 높아진다[NRC90]

(5) 문가 의견 취합

의견 추출을 통해 얻은 문가 의견들은 동일한 수치 기 으로 통계 인 분석 방

법을 사용하여 정량화되어야 한다 그러나 이런 정량화 과정이 항상 필요한 것은 아니

다 같은 문가가 같은 질문에 해 항상 같은 형태로 답하지는 않기 때문이다 오히

려 문가의 참여 동기를 유발하는 요인을 극 화하고 참여 동기를 축시키는 요인은

- 171 -

최소화하여 문가들이 원활하게 의견을 제시할 수 있도록 해야 한다 문가의 참여

동기를 축시키는 요인은 작업에 필요한 시간과 두려움이다 특히 자신들이 제공한

값이 틀렸을지도 모른다는 두려움을 가질 수 있는데 이를 완화시키는 방법은 과제의

목 을 히 설명해 주고 그 결과물의 유용성을 인지시키는 것이다 한 이런

분야에서 완 한 답이란 있을 수 없으며 본 작업은 문가에 한 시험이 아님을 주

지시켜 두려움을 완화시키는 것이다

(가) 추출 구성 요소의 선택

과제의 본질 에 한 화를 통한 동기 부여가 필요하다 즉 과제의 본질

이 문가에게 어떤 방식으로 달되는가 하는 것이 문가의 참여 여부에

한 향을 미친다 따라서 문가에게 처음 참여를 요청할 때는 간단한 메모를 비

하는 것이 좋다 부분의 사람들은 메일보다는 사람을 통해서 달된 요구 사항에

해 보다 응답을 잘하는 경향이 있으므로 직 문가를 만나서 이 메모를 달하는

것이 바람직하다 그러나 여건이 허락하지 않는 경우는 화나 이메일을 이용해도 된

다

화 이론에서 요약된 지침에 따르면 다음과 같은 정보의 사항은 화가 필요한

것으로 되어 있다

- 문가와 하게 된 이유

- 가 그 연구를 지휘하고 후원 하는가 설명

- 연구에 소용되는 시간 자원 기간 시작 시기 등

- 본인이 선정된 경 와 가 추천했는지를 설명

- 연구에서 수행되어야 할 내용

- 문가의 단은 익명으로 리되는지 만약 그 다면 어떤 방법으로 리되는

지 여부

- 172 -

- 상 결과물과 그에 한 근 여부

- 강제 참여인지 는 자원 형식인지에 한 정보

(나) 문가 교육 의견 표 지침 달

선정된 문 원을 상으로 반 인 과제의 목 을 주지시키고 의견 표 방

법에 한 지침을 달한다 즉 질문에 한 수 부여 방법을 설명한다 이는 문가

들이 동일한 등 을 서로 다르게 해석할 가능성을 이기 해서인데 Sherman

Kent[NRC90]가 개발한 등 척도(표 54)를 기반으로 한다

Order of Likelihood Synonyms Chances in 10

Nearly Certain

Virtually certainWe are convincedHighly probableHighly likely

9

8

99

80

Probable

LikelyWe believeWe estimateChances are goodIt is probable

77776 60

Even Chance

Chances slightly better than evenChances about even Chances slightly less than even

554 40

ImprobableProbably notUnlikelyWe believe not

332 20

Nearly ImpossibleAlmost impossibleOnly a slight chanceHighly doubtful

110

표 54 Sherman Kent의 등 척도

(다) 추출의 설계와 맞춤

추출 구성 요소들과 그에 한 기법들이 결정되면 다음 단계는 이들을 특정 분야

에 합하도록 맞추어야 한다 문가의 단을 얻기 한 기본 추출 환경이 결정되

었다 할지라도 다른 기법들을 추가하거나 보완할 필요가 있다 비용 문제 문가

소집의 어려움을 감안하여 Delphi 기법을 활용한다

- 173 -

추출 과정의 구조화는 추출 과정에 제어 리를 부과하는 것을 의미한다 여기에

는 앞에서 기술된 질문의 구조화 외에도 (1) 추출을 가이드하기 해 사 에 설계된

질문 세트 (2) 문가들 간에 특정 종류의 화만 허용 (3) 문가에게 응답 모드

하나만 요구 하는 것 등이 포함된다 그리고 의견의 치우침이 발생하지 않도록 주의를

기울인다

(라) 문서화

문서화에 포함되어야 할 내용은 다음과 같다

- 문제의 설명과 그 마지막 버

- 문가 이력

- 문가가 자료를 구한 방법

- 문가의 응답

(마) 추출 작업의 연습과 조직 내 교육

추출 작업에 최종 으로 들어가기 에 추출 설계 단계에서 작성된 모든 내용을

마지막으로 검하고 연습과 일럿 테스트 등을 통하여 실제 추출 작업 과정에서 생

길 수 있는 문제 들을 확인하는 것이 필요하다

사내 과제 련자는 문가의 단 분야에 익숙하지 못한 경우가 많으므로 추출

방법론에 한 교육이 필요하다 문가의 단 추출에 경험이 있는 사람일지라도 그

들이 특정 방법론에 익숙하지 못하다면 교육이 필요하다 교육은 그들에게 방향방침

을 제공하고 그들이 일에 익숙해질 때까지 연습할 수 있는 기회를 제공한다

교육이 필요한 분야는 연습이 필요한 분야와 동일하며 아래와 같다

- 문가에게 추출 과정을 소개하는 것

- 174 -

- 추출 차

- 문서화 차

- 문가의 응답을 수학 으로 결합할 경우 이에 한 연습

- 연습 결과로 얻어진 자료가 사용하고자 하는 모델에 합한 지 검토

(바) 추출 작업의 지휘지도 리

추출 작업을 한 계획과 연습 그리고 시범 용이 끝나면 실제의 추출 작업이

수행된다 이 단계는 일정 리에 련된 내용과 실제 작업의 수행으로 나 어진다

일정 리에서 가장 요한 것은 선정된 문가들과 좋은 계를 유지하고 매

끄럽게 작업이 진행되도록 하는 것이다 추출 환경이 메일 조사 Delphi 화 인터뷰

등으로 정해진 경우에는 다음 회합 계획 수립 화합 일정 확인에 한 내용은 생략 가

능하다

일반 으로 추출작업은 문가에게 추출 작업을 소개 자료를 수집하고 기록 추

출 작업 치우침의 감시로 나 어진다 그러나 실제로 추출 작업을 수행할 때는

의 일반 단계를 참고하는 것뿐 아니라 단계의 연습과 시범 용에서 얻어진 결과

들을 충분히 활용하는 것이 바람직하다

3 구조 계통 기기 순 결정 체제 구축

험도 정보를 활용하여 SSC 요 순 를 결정하기 해서는 PSA 결과와 더불

어 문가 의견에 의해 결정된 SSC 험도 순 결과를 같이 사용한다 본 연구에서

는 보다 합리 이고 객 으로 각 문가의 의견을 추출하고 취합하기 해 AHP 기

법의 질문 세분화 기법을 결합한 Delphi 방법을 사용한다 개발된 방법은 Delphi 방법

에서 가장 요한 부분인 설문지(Questionnaire) 개발을 해 AHP 기법을 활용하여

문가가 단해야 할 결정 인자(Decision Factor)를 상 수 에서 하 수 으로 세

분화하여 작성하고 각 질문에 한 가 치를 부여하여 각 문가가 평가 지침(표 56)

- 175 -

에 따라 평가하도록 한 후 이를 취합하여 험도 순 를 결정하도록 하 다

(KAERITR-29112005[황미05a] KAERITR-29122005[황미05b]) 그리고 최종 험

도 순 결정에서는 PSA 요도 척도 결과와 문가 의견 추출에 의한 요도 결과를

종합하여 험도 순 를 결정한다 즉 2개 기 상 순 를 결정 기 으로 한다

가 문가 원 구성

문가 원은 다음과 같은 분야 문가들로 최소 5인 이상으로 구성 한다

- 운 련 문가(Operations)

- 계통 엔지니어(System Engineer)

- 확률론 안 성 평가(PSA) 문가

- 심층방어(Defense-In-Depth DID) 문가

- 사고 해석 분야 문가 열수력 분석 분야 문가 결정론 안 성 평가 분야

문가

- 계통 설계자

문가 원구성원은 DID와 PSA 분야의 지식을 겸비하면 더욱 좋다

문가 그룹 구성원의 요건은 다음과 같은 분야에 한 지식이 있는 사람으로

련 분야 경력이 최소 5년 이상이어야 한다

- 발 소 계통 운 에 한 이해를 잘 할 수 있는 사람 를 들면 재 는

과거에 SRO(Senior Reactor Operator) 자격증 소지자

- PSA에 한 지식이 풍부한 사람

- DID 개념에 한 지식이 풍부한 사람

- 사고해석에 한 지식이 풍부한 사람

- 176 -

- 결정론 안 성 평가에 한 이해를 하는 사람

- 정비효율성 감시 요건을 잘 이해하는 사람

- 발 소 계통 수 의 고장 경향에 한 지식이 풍부한 사람

- 발 소 계통 설계에 한 지식이 많은 사람

나 질문 설문지 개발

격납용기 건 성과 LERF 인자 인 오류 비상사태 비를 해 사용되는 발 소

기기 요도와 발 소 모니터링 기능 심층방어 철학 그리고 안 여유도 등을 완 히

고려하여 질문을 개발한다

다음과 같이 발 소의 안정 운 을 해 필요한 기능 평가를 해 고려하는 기

능이다

- 필수 안 기능에 한 고려 사고완화 기능과 안 기능 수행을 가능하게 하는

계통 기능

- 정상 출력 운 되고 있는 동안 계통 기능이 고장 날 경우 사고나 과도사건을

유발시킬 수 있는 계통 기능

본 연구에서는 STP(South Texas Project)[ST01]에서 사용한 질문을 토 로 하

고 정상 출력 운 기간 동안의 기능에 해서는 세분화된 기능을 참고로 추가하 다

선정된 질문 사항 설문 양식은 다음 표 55과 같다

- 177 -

Delphi(델 이) 평가 기

계통 엔지니어 ( O ) 정비 기술자계획자 ( ) PSA 엔지니어 ( ) 계통 설계자 ( ) 기타 ( )운 경험 ( ) 응답자 이름 xxx

발 소 기능 가 치 수 가 치 수

1 평가 상 기능이 사고나 과도사건을 완화하는데 사용되는 기능인가 5 5 25

2 평가 상 기능이 비상 운 차에서 필요한 기능인가 5 2 10

3 평가 상 기능 상실이 다른 험도에 미치는 향이 큰 계통 기능의 상실을 직 으로 래하나 4 4 16

4 평가 상 기능 상실로 인해 발 소 정지(Fast and slow insertion 기능 제공) 는 운 모드 변경에 큰 향(Safety Significant)을 주는가

3 4 12

5 평가 상 기능 상실로 인해 기사건을 유발하나 (아래 기능 상실 측면에서 고려)

일차측 열제거 기능 력 변환 기능 일이차측 격납용기의 압력제어 기기 는 기기실 냉각을 한 냉각수 공 기능 력 공 기능 구동 제어 력 공 기능

3 2 6

합계 69

근거 설명

표 55 선정된 질문 설문 양식

다 질문에 한 상세 설명

(1) 사고 는 과도 사건을 완화하는 기능

- 원자로를 정지시키고 안 정지 상태로 유지하는 기능 반응도 제어 측면을 의

미(Fast Insertion(Reactor Protection)과 Slow Insertion(ECCS) 기능)

- 원자로냉각재계통 압력경계의 건 성을 유지하는 기능 능동 수동 측면에서

압력 유지를 해 필요한 기능

- 격납용기 기의 열 방사성 물질 제거와 건 성 유지 기능 능동 수동

측면에서 격납용기 내의 열제거 련 기능과 방사성 물질의 기 방출 방지

기능

- 원자로의 열제거 기능 일차측 이차측 열제거 기능과 열제거를 한 보조기

능 포함

- 178 -

(2) EOP에서 특별히 요구되는 기능

비상운 차서(EOP)나 설계 기 Configuration 이상에 해 특별하게 필요로

하는 기능

(3) 다른 Risk-significant 기능의 상실을 래하는 기능

평가 상 기능 상실로 인해 직 으로 다른 Risk-significant 기능의 상실을

래하는 기능

(4) 발 소 정지 는 운 모드 변경에 큰 향을 주는 기능

기능 상실로 인해 발 소 정지를 불가능하게 하거나 운 모드의 변경을 불가능

하게 하는 기능

(5) 기사건 유발 기능

사고 유발 측면 발 소 정지를 요하는 사고 는 발 소의 안 계통의 불능을

래하는 과도사건 유발 측면 즉 평가 상 기능 상실이 다음 기능들 의 일부 상실을

유발하는가

- 일차측 열제거 기능 원자로 냉각계통과 화학 체 제어계통을 통한 열제거 기

능

- 력 변환 기능 수계통 증기발생기 터빈 등의 력 생산을 한 력 변환

기능

- 일차측 이차측 격납용기의 압력제어 기능 가압기 PSV 증기발생기 등을 이

용한 압력 제어 기능

- 기기 는 기기실 냉각을 한 냉각수 공 기능 기기냉각수 기기냉각해수

순환수 계통 등을 이용한 냉각 기능

- 179 -

- 력 공 기능 AC DC 원 공 기능

- 기타 구동 제어 력 공 기능 압축 공기 등

라 평가치 할당 시 참고 지침

각 Expert Panel이 상 기능에 한 평가치 할당 시 고려해야 할 참고 사항은

다음과 같다

- PSA 모델에 포함되어 있든 아니든 기사건에 반응해서 동작되는 모든 계통을

숙지하고 이들 계통을 수행하는데 직 인 연 이 있거나 이들 계통을 보조하

는 기능인지 고려

- 별로 요하지 않은 계통의 부품이어서 PSA 모델에서 선별 제거된 기기의 실

패가 기사건에 반응하는 계통에 향을 수 있는지를 고려해 보고 그 기

기가 포함된 기능을 평가

- 평가 상 기능이 이용 불능인 경우 질문에서 필요한 기능 수행과의 연 정

도와 기능 상실 빈도를 고려하여 질문에 한 수를 부여

- 평가치 할당 숫자가 낮을수록 요도가 낮은 것임 0sim5까지의 번호 에서 할

당 지침을 참고하여 할당

- 상 기능의 다 성 다양성 등의 개념을 함께 고려하여 평가치를 할당

- 평가 상 기능이 발 소 기능 수행에 어느 정도의 향을 주는지 고려하여 평

가치 할당 즉 평가 상 기능이 실패할 경우 발 소 기능에 어느 정도의 향

이 있는지를 고려

- 평가하고자 하는 기능에 한 수집 자료 검토 후 평가

- 평가 상 기능 상실에 따른 사고 유발인자( 기사건) 악

다음의 표 52을 참고로 각 문가가 느끼는 험 정도를 고려하여 평가치를 할당

- 180 -

한다

질문에 한 수 수 할당을 한 정의 설명

0 (0) 부정 연 가능성 없음

1 (1 sim 9)

- 별로 요하지 않은 향을 주고주거나 발생 가능성이 매우 희박함- 매우 희박한 발생 발 소 수명 기간 동안 한 번 정도의 작동 요구- 요하지 않은 향 계통 기능 수행에 문제가 있더라도 이로 인해 노심손상이 발생하지 않거나 의 안 과 건강에 미치는 향이 없다

2 (10 sim 39)

- 아주 미미한 향을 주고주거나 드물게 발생함- 드물게 발생 작동 요구 lt 한 주기당 한 번- 미미한 향 계통 기능이 차 으로 떨어지지만 노심손상이 발생하지 않고

의 안 과 건강에 미치는 향이 없다

3 (40 sim 59)

- 은 향을 주고주거나 가끔 발생- 가끔 발생 한 주기당 1-2 번의 작동 요구- 은 향 계통의 기능이 아주 낮은 노심손상 가능성을 가지고 심각하지 않게 떨어지고 의 건강과 안 에 좋지 않은 향을 주지 않음

4 (60 sim 89)

- 보통의 향을 주고주거나 일정하게 발생- 일정하게 발생 5년에 한번 보다 더 자주 발생- 보통의 향 발생할지도 모르지만 거의 있음직하지 않은 계통의 기능 상실로 노심 손상이 발생할 수 있고있거나 의 건강과 안 에 좋지 않은 향을 것 같지는 않음

5 (90 sim 100)

- 큰 향을 주고주거나 자주 발생 - 자주 발생 지속 는 일상 으로 작동 - 큰 향 있음직한 계통 기능의 상실로 인해 노심손상이 발생할 수 있고

있거나 의 안 과 건강에 좋지 않은 향을 미친다

표 56 평가치 할당 기 참고 표

상기 표 52에서 퍼센타일은 평가자가 느끼는 향 정도를 의미한다

평가 상 기능에 한 평가치 할당이 후 각 질문의 가 치와 각 문가가 부여

한 평가치를 곱하여 모두 더한다 평가 상 기능에 한 최종 수가 40 이하가 되

는 경우 다음 요건을 만족하는 기능인지 다시 검토한다

- 상 기능이 안 기능을 수행하지 않거나 안 기능의 보조 기능을 수행하지

않거나 는 안 기능을 보완하지 않음

- 상 기능이 어떤 차 는 회복을 해 PSA에서 고려되는 운 원 조치를 보

조하지 않음

- 상 기능의 실패가 PSA 기사건의 발생과 연 이 없음

- 상 기능이 사고 동안 핵분열 물질의 확산 방벽 기능의 일부분 아님

- 181 -

- 상 기능의 실패가 사고 동안 방사능 물질의 확산과 연 없음

상기 기능 하나라도 연 이 있는 기능이면 다시 한 번 평가를 한다

마 문가 단에 의한 결정론 안 요도 결정

SSC가 PSA 모델에 포함되어 있는지 여부와 상 없이 모든 SSC에 해 결정론

험도 순 결정 과정을 거치도록 한다 PSA에 모델된 SSC의 요도는 결정론

평가 결과와 확률 평가 결과 상 에 있는 것을 최종 으로 선정한다

계통 기능 확인 계통 내 각 기기에 의해 수행되는 기능을 확인 이를 문서화(

험도 요 기 문서) 기기에 한 기 험도는 해당 계통 기능 실패에 의한 험

도로 할당한다 이를 문가 그룹이 의견의 합일 에 도달하면 더 이상의 문서화는 요

구되지 않는다

하나의 기기가 여러 기능 수행을 해 사용되는 경우 그 기기의 안 요도는

가장 높은 안 요 기능의 순 를 따른다

질문 사항에 하여 문가들이 부여한 수와 각 질문사항에 한 가 치를 곱

한 합으로 요 순 를 결정한다 요도 분류를 한 수 범 는 다음 표 53과 같

다 5개의 질문 하나에서 만이라도 높은 수를 부여 받으면 체 수에 계없이

더 높은 범주로 분류할 수 있다

안 요도 범주 Safety-Related Non-Safety Related

HSS(High Safety Significant 71sim100)I 등 II 등MSS(Medium Safety Significant 41sim

70)

LSS(Low Safety Significant 21sim40)III 등 IV 등

NRS(NonsimRisk Significant 0sim20)

표 57 최종 안 등 분류기

- 182 -

4 구조 계통 기기 순 결정 체제 시범 용

가 GQA(Option 2) 시범 용

본 연구를 통하여 개발된 기술의 효용성 증 타당성 평가를 하여 험도

기반 구조 계통 기기(SSC) 순 결정 체제-즉 Option 2-의 시범 용에 본 연구

에서 개발한 계통 요도 척도와 문가 의견 추출 방법 등을 사용하 다 본 시범

용에서는 기본 으로 미국에서 개발된 방법론(NEI-00-04[NEI03] 10CFR5069)을

용하 으며 CCF가 있는 기기의 RAW 계산에는 본 연구에서 개발한 Balancing 방

법[KK05]을 사용하 다 미국에서 개발된 방법에서는 PSA에 모델되지 않은 기기의

요도 여부를 결정하기 하여 심층방어(Defense-in-depth DID) 방법을 용하 으

나 본 연구에서는 문가 의견을 활용하여 미국의 방법론과 결과를 비교하 다

계통 기능 ID 계통 기능

고압안주입계통

HS-01 RWT로부터 고압안 주입수(붕산수) 공

HS-02 재순환 집수조로부터 온 안 주입수 공 (단기 재순환)

HS-03 재순환 집수조로부터 고온 안 주입수 공 (장기 재순환)

HS-04 원자로냉각재 압력경계 건 성 유지

HS-05 최소유량 운 (요구 시 닫힘 기능 포함)

HS-06 RWT와 Refueling Cavity 간 붕산수 이송

HS-07 RCS 압력경계 역지밸 설 시험 수단 제공

HS-08 시료 채취 수단 제공

HS-09 앙 제어실에 지시 경보 신호 제공

HS-10 장 지시 기능

HS-11 격납건물 격리 기능

1차 기기냉각해수계통

SX-01 기기냉각수 열교환기에 충분한 냉각 해수 공

SX-02 데 리 필터 여과 역세척 기능

SX-03 앙 제어실에 지시 경보 신호 제공

SX-04 계열간 교차 운 기능

SX-05 계열간 격리 기능

SX-06 CCW 열교환기 Room ESW Intake Structure 지역 체 소방수 공

SX-07 장 지시 기능

표 58 HPSI ESW 계통 평가 상 기능

- 183 -

본 연구의 시범 용 상으로는 울진 원 3 4호기 고압안 주입(HPSI)계통과 1차

기기냉각해수(ESW)계통을 선정하 다 상세한 평가 내용은 기술보고서 [김길05a]에 기

술되어 있다 평가 상 계통 즉 HPSI 계통과 ESW 계통은 표 54에 제시한 것과 같이

HPSI 11개 기능과 ESW 7개 기능이 있다 그림 76과 71에 각 평가 상 계통에 한 간

략한 PampID를 수록하 다

본 연구에서 사용한 Option 2의 안 주요 기기 분류 방법은 다음과 같다

① 계통의 모든 기능을 정의한 후 그 계통에 속한 기기들과 연계(Mapping)한다

를 들면 HPSI의 경우에는 11개 기능이 있다(표 54 참조) 이들 기능과

HPSI 기기들과 연계를 한다 즉 모든 HPSI 계통에 속한 기기는 최소한 한

가지 이상의 기능을 가지고 있도록 구분한다

② 다음에 각 기기들을 안 에 요한 기기와 요하지 않은 기기로 구분한다

PSA에서 모델링된 기기는 각 기기 고장 모드의 FV와 RAW 요도를 사용하

여 평가한다

③ 어떤 기기가 안 에 요한 기기로 명되면 그 기기와 연계된 계통기능을 안

에 요한 계통 기능으로 정한다

④ 어떤 계통기능이 안 에 요한 기능이면 그 계통 기능을 지원하는 기기는 모

두 안 에 요한 기기로 정한다

를 들면 계통의 안 요 기능을 하는 유로(Path)에 있는 기기들은 모두

안 련 기기로 정하는 것이다 물론 같은 유로에 있어도 요하지 않은

기기가 있겠지만 일일이 따져 보지 않고 빠르게 정할 수 있는 장 이 있는

방법이다

Mini Flow Line으로 별도로 유로가 있는 경우 그 유로상의 기기가 요하지

않는 경우에는 비안 련 기기로 취 한다( HPSI V-219)

⑤ 그러나 일부 기기는 다 기능을 수행하므로 그 기기가 안 에 요한 기기일

- 184 -

지라도 그 기기가 수행하는 모든 기능이 원자로안 정지에 필요한 것은 아니

다 따라서 이를 염두에 두고 기능의 요도를 구분하여야 한다 를 들면

표 54에서 HPSI의 SI-02 기능을 수행하는 기기들은 부분 안 에 요한

기기이다 HPSI SI-05 기능으로 고온 주입에만 사용하는 SI-603 SI-321

SI-523 SI-957 밸 등은 이들의 RAW와 FV가 작게 나왔으므로 상

으로 안 에 요한 기기들이 아니라 할 수 있다 그러나 SI-05 기능뿐만 아

니라 SI-02 SI-04 기능도 함께 수행하는 고압주입펌 (PP02A)와 일부 밸

가 안 에 요한 기기로 정되었으며 이들 기기들의 안 요도 에

SI-05 기능의 차지하는 비 이 얼마인지 알 필요가 있다 그러나 기존에 구한

기본사건들의 요도 가지고는 알 수가 없으므로 고장수목에서 SI-05 기능에

해당하는 게이트(GHSHLA-LampML Failure of Injection Through Hot Leg

Loop-A)를 찾아서 SI-05 기능의 요도(RAW FV)를 구한 후 SI-05 기능의

요도를 정하 다 정 결과 이 기능은 안 에 요한 기능이 아니었으므

로 SI-603 SI-321 SI-523 SI-957 등은 안 에 요하지 않은 기기들

로 구분되었다 마찬가지 방법으로 다른 계열의 SI-604 SI-331 SI-533

SI-958 밸 등도 안 에 요하지 않은 기기들로 구분되었다(그림 70 참조)

⑥ 에서 게이트의 요도는 다음과 같이 구한다

해당 게이트를 True로 놓고 증가된 CDF를 CDF+라 하면 RAW는 다음 식으

로 구하고

RAW = CDF+CDF

해당 게이트를 False로 놓고서 구한 값을 y라고 하면 FV는 다음 식으로

구해진다

FV = (CDF - y)CDF

물론 다 기능을 갖는 기기에서 고장 모드가 기능별로 구분이 되면 그 기능

별로 고장모드를 모아서 기능별 기기의 요도를 구할 수 있다

- 185 -

그림 70 간략화한 고압안 주입계통 PampID

- 186 -

그림 71 간략화한 기기냉각해수계통 PampID

- 187 -

Frequency Design Basis Eventgt3 diverse trainsOR2 redundant systems

1 train + 1 system with redundancy

2 diverse trains

1 redundant automatic system

gt 10-0sim10-1yr

Reactor TripLoss of Condenser

10-1 sim 10-2yr

Loss of Offsite Power Total loss of Main FWStuck open SRV (BWR)MSLB (outside cntmt)Loss of 1 SR AC BusLoss of InstrCntrl Air

POTENTIALLY

SAFETY

SIGNIFICANT

10-2 sim 10-3yr

SGTRStuck Open PORVSVRCP Seal LOCAMFLB MSLB InsideLoss of 1 SR DC bus

LOW SAFEY

SIGNIFICANCE

CONFIRMED

lt 10-3yrLOCAs Other Design Basis Accidents

그림 72 심층방어(Defence-In-Depth) Matrix

한편 Balancing 방법을 사용하여 각 기기들의 FV와 RAW를 이용하여 그 게

이트의 FV와 RAW를 구하여 평가할 수도 있다

를 들면 SI-603 SI-321 SI-523 SI-957 SI-522 각각의 P와 FV를

구한 값을 이용하여 이들의 상 게이트의 P와 FV를 구하면 P=443E-3

FV=506E-4이다 Balancing 방법을 사용하여 RAW를 구하면 RAW는 111

이다 따라서 SDC LOOP1을 통한 Hot Leg Injection Line으로 냉각수를 넣

는 기능은 안 에 요한 것이 아니다

⑦ 요하지 않은 기기로 정된 기기들에 해서 민감도 분석을 수행한다

⑧ 민감도 분석으로도 요하지 않은 기기기능으로 정되면 심층방어

(Defense-In-Depth DID) 평가를 한다

⑨ 그림 78의 DID Matrix를 사용하여 평가하면 HPSI SI-05 기능은 2

Diversed Train이 있으므로 안 에 요하지 않은 기기기능이다

- 188 -

(1) GQA 평가-미국 방법론 용

본 연구에서 개발된 PRiME-U34i(Rev0)를 세 가지 삭치 10-11 10-12 10-13

을 사용하여 정량화하 다 삭치에 따라 정량화 하는데 걸리는 시간 계산된 CDF

값 요도 정보를 제공하는 HPSI 계통 ESW 계통 기기의 갯수를 다음의 표 55로

정리하 다

삭치 10E-11 10E-12 10E-13CDF 1386E-05 1407E-05 1413E-05요도 정보 제공 체 기기수 684 910 1143요도 정보 제공 HPSI 계통 기기 개수 57 71 79 (95)요도 정보 제공 ESW 계통 기기 개수 38 50 56 (78)

표 59 삭치에 따른 요도 정보 제공 기기

표 55에서 알 수 있듯이 삭치가 작을수록 정량화 시간이 많이 걸리고 요

도 정보가 더 많이 나오게 된다 10-13으로 삭할 경우에는 95개의 HPSI 계통 기기

에 79개가 ESW 계통에서는 78개 에 56개가 삭되지 않고 남아서 요도 정보

를 제공하 다 따라서 Option 2는 많은 요도 정보가 남을수록 더 정확한 평가를 할

수 있으므로 삭치 10-13으로 설정하고 요도를 평가하 다

(가) HPSI 계통 평가

울진 3 4호기에서 사용 인 기기들의 품질등 을 살펴보면 다음과 같다

품질등 Q (안 련 품목)

안 련 SSC로서 10CFR5055a 규제지침서 126에 따라 품질등 Q로 분류되며

10CFR50 부록 B의 품질보증요건을 용받는다

품질등 T (안 향 품목)

품질등 T는 ANSIANS 511의 3314 과 규제지침서 129의 C2 에 기술되어 있는

비안 련 보조설비계통의 SSC에 용된다 계속 인 기능 수행이 요구되지 않지만 기능

- 189 -

상실시 안 련 기기의 안 기능을 허용범 를 과한 정도까지 하시키거나 주제어실

의 운 원에게 치명 인 손상을 수 있는 SSC에도 품질등 T가 용된다

품질등 R(신뢰성 품목)

품질등 R은 발 소 정상운 신뢰도에 요한 향을 미치는 기기에 용한다

품질등 S (일반 산업 품목)

품질등 Q T R이 아닌 SSC는 품질보증요건을 용받지 않는다 따라서 Q T를 안

련 기기로 취 하여 다음 표 56과 같이 평가하 다

안 련 기기 비 안 련 기기 합계

안 요 116 20 136

안 비 요 161 10 171

합계 277 30 307

표 60 분류별 소속 기기 수(HPSI)

HPSI 계통은 총 307개 식별번호를 갖는 기기가 있다 이 에서 Q=105 T=11

S=20으로 136개가 안 요(Risk Significant) 기기이며 Q=148 T=13 S=10으로

171개가 안 비 요(Non-Risk Significant) 기기로 평가되었다 따라서 안 련 기

기 277개 161개는 완화된 기 이 용 가능하고 그리고 비 안 련 기기 20

개는 오히려 강화된 기 용이 필요한 것으로 나타났다

PSA 모델링된 기기 HPSI 계통에서 요하지 않은 기기로 정된 것은 SDC

LOOP 1과 LOOP 2로 가는 고온 주입배 으로 SI-603 SI-321 FE-391 SI-523

SI-957 SI-522 SI-604 SI-331 FE-390 SI-533 SI-958 SI-532이다(그림 76 참

조) 이들 고온 주입배 은 형 형 냉각재 상실사고 후 4시간 이내에 정지냉각

개시 조건에 도달할 수 없는 경우에는 2sim3시간 이내에 고온 온 동시 주입운

을 수동으로 개시할 때 사용하도록 설계되어 있다

- 190 -

(나) ESW 계통 평가

ESW PCS 카드 자체만으로는 RAW나 FV가 기 치보다 낮아서 안 에 요한

기기로 분류되지 않는다 그러나 실제로 펌 의 작동 여부를 묻는 것이기 때문에 PCS

를 펌 의 범주로 넣어서 계산하는 것이 타당하다

ESW 계통에서 안 에 요한 기기로 도출된 기기는 4 의 펌 와 밸 067

068 1019 1020 이다 이들과 연 된 계통 기능과 그들을 지원하는 기기들을 고려하

면 그림 77 상에 있는 모든 기기가 안 요 기기에 포함된다

ESW 계통 식별번호가 부여된 기기 285개에 해 평가를 수행하 다 계기 기

기계 등의 에서 한 기기에 해 여러 개의 식별번호가 도출되었다 이 에서

Q=86 T=31 S=4로 121개가 안 요기기로 평가되었으며 Q=41 T=80 S=43으로

164개가 안 비 요기기로 평가되었다 따라서 Q T를 안 련 기기로 취 하면 다음

표 57와 같이 평가할 수 있다

안 련 기기 비 안 련 기기 합계

안 요 117 4 121

안 비 요 121 43 164

합계 238 47 285

표 61 분류별 소속 기기 수(ESW)

따라서 안 련 기기 238개 121 기기는 완화된 기 이 용 가능하며 비 안

련 기기 4개는 강화된 기 의 용이 필요한 것으로 나타났다

(2) 문가 의견 활용 용

앞서 사용된 미국의 방법론 NEI 00-04 10CFR5069은 PSA에서 모델이 안

된 기기의 요도 여부를 DID 개념으로 충분히 악할 수 있다고 가정하 으나 본 연

구에서는 문가 의견을 활용하여 PSA에서 모델이 안 된 기기의 요도 여부를 정하

- 191 -

여 미국의 방법론과 결과를 비교하 다

HPSI 계통과 ESW 계통의 기능을 각각 11개와 7개 기능으로 분류하여 평가하고 각

기기와 연계시켰다 평가 상 계통의 기능은 표 54와 같다

어떤 기능의 안 요도가 표 57의 I과 II등 에 해당되면 그 기능에 연계된 모든

기기를 I과 II등 으로 분류하 다

개발된 차등 품질 보증(GQA)을 한 문가 의견 추출 지침(KAERITR-2912

2005)[황미05b]에 따라 HPSI 계통과 ESW 계통에 한 시범 용 결과 HPSI 계통의

경우 HS-1 2 3 4 5 9 11 기능 ESW 계통의 경우 SX-1 3 기능이 안 요 기능으

로 평가되었다 이에 따라 이 기능 수행과 연 있는 기기들은 안 요 기기로 분류하

다 사용된 계통 기능 안 요도 평가표와 최종 안 등 분류 기 은 각각 앞에 나온

표 56 57와 같다

표 62와 표 63에 문가 평가 결과에 따른 HPSI ESW 계통의 안 요 기기

수를 표시하 다 문가 의견 취합 결과에 따르면 HPSI 계통의 경우 총 307개의 기기

177개의 기기가 안 요 등 으로 분류되었고 ESW계통은 총 285개의 기기

190개의 기기가 안 요 등 으로 분류되었다

앞의 미국 방법론을 용한 결과와 문가 의견 취합 결과를 활용한 험도 기반 기

기 안 등 분류 결과를 보면 문가 의견을 활용한 결과가 일반 으로 더 보수 인 것

을 알 수 있다 를 들면 HPSI의 경우 미국 방법론은 안 요 기기가 136개 문가

의견 활용한 결과는 177개로 나타나고 있다(표 62 참조) 따라서 보수 인 방법인 미국

방법론이나 문가 의견을 활용한 방법을 사용하여 안 등 기기를 선정할 경우 HPSI

계통의 경우 총 307개의 기기 186개의 기기가 안 요등 으로 분류되고 ESW 계통

은 총 285개의 기기 190개의 기기가 안 요등 으로 분류되었다

그러나 T Class로 분류되었던 기기가 실제 모두 안 련 기기로 분류되는 것

이 아니었으며 이번 시범 용에서 분류한 계통 기능에 정확히 연계할 수 없는 기기

도 있었으므로 향후 계통 기기의 요도 정 때에서는 이를 고려하여야 할 것이다

- 192 -

한 ESW 계통의 경우 기능 분류를 상세하게 나 지 않아서 다수의 기기가 안

요등 으로 분류된 것으로 악된다 계통 기능 분류를 좀 더 상세히 하면 안 요기

기가 더 감소될 것으로 상된다

안 련 기기 비 안 련 기기 합계

안 요 HSS 81 20

177MSS 70 6

안 비 요LSS 31

130NRS 95 4

합계 277 30 307

표 62 Expert Panel 결정에 따른 HPSI 계통의 분류 결과

안 련 기기 비 안 련 기기 합계

안 요 HSS

190MSS 186 4

안 비 요LSS 4

95NRS 48 43

합계 238 47 285

표 63 Expert Panel 결정에 따른 ESW 계통의 분류 결과

나 SSC 우선 순 결정 체제의 활용성 확 방안 도출

2001년 9월 11일 미국에서 세계무역센터 테러 사건이 발생한 이후 원자력 설비의

물리 방호를 험도 에서 재조명하는 험도 정보 활용 물리 방호 체제의 구축

이 IAEA와 미국을 심으로 시작되었다 이와 같은 활동 역시 험도 정보를 이용하여

시설의 방호에 요한 SSC를 선정하는 작업으로 기존의 험도 정보 활용과 같은 맥락

의 응용 분야이다

본 연구에서는 SSC 우선 순 결정 체제 활용성 확 방안의 하나로 화재 PSA 결

과에 기 하여 시설의 방호에 요한 SSC를 선정하는 방법을 개발하 으며 이를 이용

하여 국내 표 원 을 상으로 시범 용을 수행하 다 이 방법은 IAEA의 련 문가

- 193 -

회의에서 발표 되어 IAEA에서 이 방법을 필수 보호 구역 악 방법의 기 방법으로 채

택하려 하고 있다[PA03]

- 194 -

5 표 원 PSA 표 모델을 이용한 허용 정지시간 연장 재평가

새로 개발된 PRiME-U34i의 험도 정보 활용에의 사용 타당성을 검증하기 하

여 허용정지시간(Allowed Outage Time AOT) 연장 재평가를 수행하 다[강 05c]

이를 하여 표 원 의 주요 안 계통인 고압안 주입계통과 압안 주입계통의

재 허용정지시간 3일을 7일로 변경시의 험도를 평가하 다 험도는 CDF(발 소

변경으로 인한 험도 증가)와 ICCDP(Incremental Conditional Core Damage

Probability)를 평가하 다

가 허용정지시간 변경에 한 험도 평가 방법과 승인 기 치

허용정지시간 변경과 련된 NRC의 규제문서는 RG 1174[NRC98b] 와 RG

1177[NRC98d]이다 이들 문서에서는 허용정지시간 변경시 용되는 험도 평가척

도가 CDF 량 기 출빈도 증가(LERF) ICCDP 증가된 조건부 량 출확률

(Incremental Conditional Large Early Release Probability ICLERP)이다 이들

험도 척도의 기 치 모두는 기본 으로 인 측면이 강하지만 상 인 성격도 있

다 NRC 기 치는 기술지침서 변경과 같이 구 인 변경만을 그 용 상으로 하고

있다 험도 증가와 증가된 조건부 확률에 한 정의는 각각 다음과 같다[NRC98b

NRC98d]

험도(노심손상빈도 는 량 기 출빈도) 증가

R= RB - RB middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (335-1)

R 발 소 변경으로 인한 험도 증가

RB 발 소 변경으로 인한 험도

RB 발 소 변경이 의 기본 험도

증가된 조건부 확률(노심손상확률이나 량 기 출확률)

r = Rlsquo d = (R1 - RB) d middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (335-2)

- 195 -

r 증가된 조건부 험도 확률

Rlsquo 허용정지시간 변경시 기기 이용불능으로 인한 험도 증가

R1 허용정지시간 변경시 기기 이용불능으로 인한 험도

RB 허용정지시간 변경시 기본 험도

d 허용정지시간 변경과 련된 기기 이용불능시간으로 보통은 기기 평균

수리시간(Mean Time To Repair MTTR)

안 계통의 허용정지시간을 변경하는 경우 험도 측면에서 기본 으로 다음의

조건을 만족해야 허용정지시간 변경이 승인될 수 있다

CDFlt10E-6(년)

ICCDPlt50E-7

LERFlt10E-7(년)

ICLERPlt50E-8

식 (335-2)에서 기기 이용불능으로 인한 험도 평가시 개별 기기의 이용불능

뿐만 아니라 공통원인으로 인한 기기 불능도 고려해야 한다 이 경우 공통원인고장확

률은 기기 이용불능시의 공통원인고장 확률로 변경이 된다 본 연구에서는 분석 상

계통의 허용정지시간 증가 기 을 CDF 척도 측면에서 CDF가 10E-6(년) 미만

ICCDP는 50E-7 미만인 경우로 제한하 다

나 험도 평가 결과

앞에서 기술한 로 본 연구에서는 CDF 척도와 연 이 있는 CDF와 ICCDP만을

평가하 다 험도 평가시 불확실성 분석을 수행하여 평균 값을 구해야 하지만 본 분

석에서는 수행하지 않았다

- 196 -

PRiME-U34i를 이용한 허용정지시간 변경 향 평가 결과 CDF 증가는 미미한

것으로 나타나고 있다 이는 허용정지시간 련 이용불능도가 다른 기기들의 고장모드

에 비해 매우 작기 때문인 것으로 단된다 최종 으로는 압안 주입계통의 허용정

지시간 변경은 가능하지만 고압안 주입계통의 허용정지시간 변경은 ICCDP가 50E-7

을 넘게 되어 불가능한 것으로 단되었다 표 60에는 PRiME-U34i와 인허가 PSA 모

델을 이용한 허용정지시간 변경에 한 험도 평가 결과가 요약되어 나타나 있다

PRiME-U34i와 인허가 PSA 모델을 이용하여 허용정지시간 변경에 한 험도 평가

결과는 동일한 경향을 나타내고 있다[강 01] CDF는 PRiME-U34i를 사용하는 경

우가 이 의 인허가 PSA 모델을 이용한 경우보다 높게 나타났고 반면에 ICCDP는

PRiME-U34i를 사용하는 경우가 더 작게 평가되었다 이는 PRiME-U34i의 기본 노심

손상빈도가 상 으로 인허가 PSA 모델보다 크고 조건부 공통원인 고장확률이 작기

때문인 것으로 단되었다

기본정보와 AOT 변경시의 노심손상빈도 증가와 조건부

노심손상확률계통 PRiME-

U34i인허가

PSA 모델 비고

기본 정보

노심손상빈도 1315E-5

8624E-6

각 계통의 펌 이용불능도

압안 주입계통176E-3 176E-3 일반데이터고압안 주입계통176E-3 176E-3

펌 조건부 공통원인 고장확률

압안 주입계통

요구 321E-2 593E-2 PRiME는 알 인자 설계단계는 MGL 방법 사용

가동 155E-3 80E-2

고압안 주입계통

요구 321E-2 89E-2

가동 126E-2 71E-2

AOT변경시 노심손상빈도

증가와 ICCDP

이용불능도 압안 주입계통 34E-3 34E-3 일반데이터고압안 주입계통 34E-3 34E-3

노심손상빈도 증가 압안 주입계통 10E-8 60E-9고압안 주입계통 10E-7 87E-8

증가된 조건부 노심손상확률

압안 주입계통292E-8 126E-7고압안 주입계통104E-6 234E-6

변경 AOT와 MTTR이 동일시

노심손상빈도 증가와 ICCDP

이용불능도 압안 주입계통141E-2 141E-2 일반데이터

노심손상빈도 증가 압안 주입계통80E-8 48E-8증가된 조건부 노심손상확률 압안 주입계통288E-8 8667E-

7

표 64 AOT 변경에 한 험도 평가 결과

- 197 -

제 4 장 연구개발 목표 달성도 련 분야에의 기여도

제 1 연구개발 목표 달성도

본 과제의 2단계 연구 목표는 다음과 같다

험도 정보 활용을 한 1단계 PSA 표 모델 개발

최 험도 평가 기술 개발

의 단계 목표를 달성하기 하여 본 연구에서는 (1) 험도 정보 활용을 한

PSA 표 모델 개발 (2) 최 험도 평가 기술 개발 (3) 험도 리 기반 기술

개발의 세 분야로 나 어 연구를 수행하 다

1 험도 정보 활용을 한 PSA 표 모델 개발 (목표 달성도 100)

1단계 PSA 표 모델 개발을 하여 울진 3 4호기 PSA 모델을 기반으로 품질

개선 작업을 수행하 다 이를 하여 재 미국에서 수행되고 있는 방식에 따라

lsquoASME PSA Standardrsquo lsquoNEI PSA Peer Review Process Guidancesrsquo에 따라

PSA 모델 등 평가를 수행하 으며 품질 개선을 한 보완 방안을 도출하 다 도출

된 보완 방안에 따라 3년의 연구 기간에 걸쳐 PSA 품질 보완 작업을 수행하 다

PSA 모델의 품질 개선 결과 ASME PSA Standard 기 Capability Category I+를

충족하는 1단계 PSA 표 모델(PRiME-U34i)의 개발을 완료하 다 PRiME-U34i는

이미 규제 기 의 규제 검증 모델 개발의 기반 모델로 제공되었다

2 최 험도 평가 기술 개발 (목표 달성도 100)

기존에 원 의 인허가를 한 PSA에서는 보수 가정에 따라 분석이 수행되어도

그 결과가 용인되어 왔다 그러나 근래에 들어 험도 정보 활용이 활성화됨에 따라

좀 더 정확한 PSA가 요구되고 있다 이와 같은 문제를 해결하기 하여 본 연구에서

는 다양한 최 험도 평가 기술을 개발하 다 즉 공유 계통을 고려한 다 호기 부

- 198 -

지 종합 험도 평가 기술 2단계 PSA 불확실성 분석 평가 방법 개발 격납건물 동

가압 향 평가 1단계 사건수목 2단계 PDSCET 모델 통합 방안 개발 화재

분석 코드에 기반한 표 원 화재 험도 평가 등이 수행되었다 특히 1단계 PSA

정량화 결과의 불확실성 평가 방법은 기존 PSA에서 오랫동안 논란이 있었던 PSA 결

과의 수렴 여부를 악할 수 있는 세계 으로도 새로운 연구 결과라고 할 수 있다

3 험도 리 기반 기술 개발 (목표 달성도 100)

본 과제의 세 번째 연구개발 결과는 험도 정보의 체계 활용을 한 의사 결

정 체제의 구축이다 본 연구에서는 이를 하여 계통 요도 척도 개발 문가 의

견 수렴 체제를 구축하 다 재까지 미국에서도 오랫동안 논란이 있어온 공통고장원

인을 포함하는 경우에 하여도 효과 인 기기 RAW(Risk Achievement Worth)를 구

하는 방법을 개발하 다 이 방법은 미국 산업체에서 사용되는 기존 방법에 비해 해석

RAW 값에 가장 근사한 RAW를 구할 수 있다

험도 정보를 활용하여 SSC(Structure System amp Component)의 요 순 를

결정하기 해서는 PSA 결과와 더불어 문가 의견에 의해 결정된 SSC 요도 순

결과가 같이 사용된다 그러나 SSC 요도 순 결정에 참여하는 문가의 구성 수

질문 방식 등에 따라 그 평가 결과에 많은 차이가 있어왔다 따라서 본 연구에서는

보다 합리 이고 객 으로 각 문가의 의견을 추출하고 취합하기 하여

AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법의 장 을 결합한 Delphi 방법을 기반으로

SSC 요도 결정을 한 문가 의견 추출취합 방법을 개발하 다

본 과제를 통하여 총 16편의 논문을 Journal에 게재하 다 한 국제 학술회의

에서 총 19편 국내 학술회의에서 총 41편의 논문을 발표하여 연구 개발 성과의

에 많은 노력을 하 다 아울러 국내 최 로 PSA 련 서를 발간하여 국내 PSA 기

술 확산에 많은 기여를 하 다 주요 연구 개발 실 발표 논문이 아래 표에 정리

되어 있다

- 199 -

세부연구목표 주요 연구개발 실가치()

연구목표

달성도()

비고

∙ 험도 정보 활용을 한 1단계 PSA

표 모델 개발(ASME Category I+)

∙ ASME I+ 등 을 만족하는 울진 3 4호기 내부사건 1단계 PSA 표 모델 PRiME-U34i 개발 45 100

PRiME-U34i는 ASME 기 II 등 항목이 체 90로 I+ 등 달성연구 결과를 기반으로 국내 산업체 PSA 품질 향상 과제 참여

∙최 험도 평가 기술 개발

∙ 계통 배열 변화 반 기사건 빈도 평가 방법 개발

∙ PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법 개발

∙ 공유 계통을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가

∙ 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발∙ 화재 분석 코드에 기반을 둔 표

원 화재 험도 평가

35 100

SCI 에 5편의 논문을 발표하는 등 세계으로도 미해결 안이었던 문제에 한 해결 방법론 제공

∙ 험도 리 기반 기술 개발

∙ 계통 수 요도 척도 개발∙ 문가 의견 추출 표 방법 개발∙ 구조 계통 기기 순 결정 체제 구축

시범 용 20 100

미국 험도 정보 활용 경험에서 문제로 나타난 계통 요도 평가 척도 개발 등 미해결 안에 한 방법론 제공 국내

산업체 정비 규정 과제에 방법론 제공

총계 100 100

- 200 -

구분 연번 논문제목 학술지

(회의)년도권

호

주 기

(단체)

주연구(발표)자

국내

게재

1Importance Analysis of In-Service Testing Components for Ulchin Unit 3 using Risk-Informed In-Service Testing Approach

J KNS 200234권4호

한국원자력학회 강 일

2 모터구동 밸 주기 안 성 확인을 한 요도 분류

산업안 학회지200217권2

호산업안 학

회강 일

3The Explicit Treatment of Model Uncertainties in the Presence of Aleatory and Epistemic Parameter Uncertainties in Risk and Reliability Analysis

J of KNS 200335권1호

한국원자력학회

안 일

4The Plant-specific Impact of Different Pressurization Rates in the Probabilistic Estimation of Containment Failure Modes

J of KNS 200335권2호

한국원자력학회

안 일

5 Present Status of Fire PSA Methodology for Risk-Informed Application 화재소방학회지

200317권1호

한국화재소방학회 이윤환

6Evaluation of Human Reliability Analysis Results in Probabilistic Safety Assessment for Korea Standard Nuclear Power Plants

산업안 학회지200318권2

호산업안 학

회강 일

7

On the Balanced Blending between Formally Structured and Simplified Approaches for Utilizing Judgments of Experts in the Assessment of Uncertain Issues

J KNS 200335권4호

한국원자력학회 안 일

8 A Formal Guidance for Handling Different Uncertainty Sources Employed in the Level 2 PSA J KNS 200436권1

호한국원자력

학회 안 일

9 확률론 안 성 평가 개요 한국방재학회지 20044권3호 한국방재학회

양 언

10화재모델 CFAST를 이용한 원 화재구역의 CCDP 평가

화재소방학회지200418권3

호화재소방학

회이윤환

발표

1 험도 정보 가동 시험 방법을 이용한 울진 3호기 역지밸 의 시험주기 최 화 연구

춘계 원자력학술발표

회2002년 5월 한국원자력

학회강 일

2 정비효율성감시 수행을 한 상 비용 평가 편익항목 조사 춘계원자력학회 2002년 5월 KNS 황미정

3Categorization of Safety Related Motor Operated Valves Safety Significance for Ulchin Unit 3 sing PSA approach

제4차 KINS MOVAOV Workshop

2002년 5월 KINS 강 일

4 A Study of On-Line Maintenance for UCN 3 4 춘계원자력학회 2002년 5월 한국원자력학회

김길유

5 A Study of Conditional RAW Importance Measure 추계원자력학회 2002년 10월 한국원자력학회

김길유

6The treatment of model uncertainties under the presence of parametric uncertainty sources in risk and reliability analysis

추계원자력학회 2002년 10월 한국원자력학회

안 일

7 험도정보활용을 한 국내 PSA표 모델 개발방향 추계원자력학회 2002년 10월 한국원자력학회 황미정

8 PSA 기법을 이용한 원자력 설비의 필수 보호 지역 악 방법

추계원자력학회 2002년 10월 한국원자력학회

양 언

9 험도정보활용을 한 량조기방출빈도 추정의 단순화 방법

추계원자력학회 2002년 10월 한국원자력학회

한석

10화재 PSA 방법론에 한 고찰 추계산업안 학회 2002년 산업안 학

회 이윤환

11화재 PSA 방법론을 이용한 원자력발 소의 안 성 평가

추계화재소방학회

2002년 화재소방학회

이윤환

12An Approach to Evaluate Alternate AC Power Source Effects on SBO Events in Multi-Unit Nuclear Power Plants

춘계원자력학회 2003년 4월 한국원자력학회 정우식

13고압안 주입 완 상실을 동반한 소형 단 냉각재상실사고시 속감압운 에 한 열수력 분석

춘계원자력학회 2003년 4월 한국원자력학회

한석

14Present Status of Fire Events Analysis Methodology for Risk-Informed Application

산업안 학회 춘계학술발표회 2003년 5월 산업안 학

회 이윤환

15A Study of Performance Indicator for Unplanned Reactor Scram of Domestic Nuclear Power Plants

산업안 학회 춘계학술발표회

2003년 5월 산업안 학회

강 일

16 기사건의 험달성가치(RAW) 요도 척도 계산 방법에 한 연구

산업안 학회 춘계학술발표회

2003년 5월 산업안 학회

김길유

171단계 PSA에서의 열수력 분석 황제1회 원자력 안 해석 심포

지엄2003년 6월

원자력안기술원 (KINS)

양 언

18Characteristic Analysis of File Modeling Codes 추계원자력학회 2003년 10월 한국원자력학회

이윤환

19Success Criteria of Probabilistic Safety Assessment 추계원자력학회 2003년 10월 한국원자력 한석

- 201 -

구분 연번 논문제목 학술지

(회의)년도권

호

주 기

(단체)

주연구(발표)자

for Steam Generator Tube Rupture Accident with Total Loss of High Pressure Safety Injection 학회

20A Study of Calculation Method for RAW Including CCF 추계원자력학회 2003년 10월 한국원자력

학회 김길유

21A Formal Treatment of Uncertainty Sources in a Level 2 PSA 추계원자력학회 2003년 10월 한국원자력

학회안 일

22Development and Applications of Guidance for Modeling Pre-Accident Human Errors to Improve the Quality of PSA

추계원자력학회 2003년 10월 한국원자력학회 강 일

23 험도 정보 활용에서의 기기 이용불능시 험도 계산 춘계원자력학회 2004년 5월 KNS 강 일

24Modelling and Quantification of Pre-Accident Human Error Dependency 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 강 일

25울진3 4호기 주요 기사건 보완 연구 춘계원자력학회 2004년 5월 KNS 김길유

26울진3 4호기 기 사건 빈도 보완 연구 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 김길유

27A Formal Integration of the Level 1 and Level 2 PSA Models for Risk-informed Application 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 안 일

28Development of Measures for the Truncation Uncertainty in Fault Tree Analysis 춘계원자력학회 2004년 5월 KNS 정우식

29Vital Area Identification Software VIP for the Physical Protection of Nuclear Power Plants 추계원자력학회 2004년 5월 KNS 정우식

30 험도 정보를 활용한 SSC 분류 체계 기기건 성학회 2004년 　 황미정

31국내 공통원인고장 데이터베이스개발 필요성 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 황미정

32

The Establishment of Weighting Factors and Threshold for Screening Safety-Significant SSC to Implement the Maintenance Rule Using Delphi Process

추계원자력학회 2004년 10월 KNS 황미정

33한국표 형원 PSA 품질 개선 추계원자력학회 2004년 KNS 양 언

34 험도 정보 활용과 PSA 품질제11회

원 기기건정성 심포지엄

2004년 KINS　 양 언

35PSA 사고경 분석을 한 LOCA 사고군 최 열수력 분석

원자력 안 해석심포지

움2004년 6월 KINS 한석

36A Re-estimation of the Accident Sequence of the LOCA Groups for the PSA Model of the KSNP 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 한석

37화재모델 CFAST의 변수 분석 춘계원자력학회 2004년 5월 KNS 이윤환

38화재모델 CFAST를 이용한 원 화재구역의 안 성 평가

산업안 학회 춘계학술발표회

2004년 산업안 학

회 이윤환

39PSA 품질 향상을 한 ESFAS-ARC PCS 모델링 지침 개발과 용 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 이윤환

40원자력발 소의 화재안 성평가 한국 험통제학회

2004년 한국 험통제학회　 이윤환

41화재 PSA 방법론에 한 고찰제8회

원자력안 기술 정보회의

2003년 KINS 이윤환

국외 게재

1 Periodic Safety Review Program Nuclear Plant Journal

20023-4월호

김길유

2 A PSA-based Vital Area Identification Methodology Development

Reliability Engineering and System

Safety

200382권2호

Elsevier Science 박창규

3 A New Method to Evaluate Alternate AC Power Source Effects in Multi-Unit Nuclear Power Plants

Reliability Engineering and System

Safety

200382권2호

Elsevier Science 정우식

4On the Plant-specific Impact of Different Pressurization Rates in the Estimation of Containment Failure Mode Probabilities

Reliability Engineering and System

Safety

200484권2호

Elsevier Science 안 일

5 Development of Measures to Estimate Truncation Error in Fault Tree Analysis

Reliability Engineering and System

Safety

2004accepted 2005 in press

Elsevier Science 정우식

6On the Use of the Balancing Method for Calculating Component RAW involving CCFs in SSC Categorization

Reliability Engineering and System

Safety

200587권2호

Elsevier Science 김길유

- 202 -

구분 연번 논문제목 학술지

(회의)년도권

호

주 기

(단체)

주연구(발표)자

발표

1 Importance Analysis of In-Service Testing Components for Ulchin Unit 3

10th International Conference on Nuclear Engineering

2002년 ASME 강 일

2Pilot Study on the Applications of Risk-Informed In-Service Testing Method to Check Valves for Ulchin Unit 3

7th Korea-Japan

PSA Workshop

2002년 PSA 연구회 강 일

3 Adoption of the Maintenance Rule Concept under Periodic Safety Review in Korea PSA 02 2002년 　 김길유

4 Adoption of Maintenance Rule Concept at Wolsong Unit 1 Periodic Safety Review KJPSA 2002년 PSA

연구회 황미정

5A Study on the Performance-Based Regulation System Construction Considering the Specific Situation at Korean NPPs

ANS Meeting 2002년 6월 ANS 황미정

6Guidance for the Explicit Treatment of Model Uncertainties in the Presence of Aleatory and Epistemic Parameter Uncertainties

ICONE11 2003년 4월 JSMEASME 안 일

7On the Balanced Use between Formally Structured and Simplified Approaches for Reflecting Subjective Judgments of Experts

ICAPP03 2003년 5월 SNEANS 안 일

8 A Study of an Expected RAW Importance Measure ESREL2003 2003년 6월 ESRA 김길유

9 A Pilot Study of RI-IST Applications to IST Check Valves for Ulchin Unit 3 SMiRT17 2003년 8월 IASMiRT 강 일

10

Thermal hydraulic analysis of aggressive secondary cooldown in a small break loss of coolant accident with a total loss of high pressure safety injection

NURETH-10 2003년 10월 KNSANS 한석

11A sensitivity study on a risk model for the reactor protection system in Korea Standard nuclear power plants

KORAS2003 2003년 11월 한국신뢰성학회

한석

12사고 인 오류 인간신뢰도분석에서의PSA 품질 향상

Canadian Nuclear

Societys 25th Annual

Conference

2004년 CNS 강 일

13A Balancing Method for Calculating a Component RAW involving CCFs ICONE 12 2004년 4월 　 김길유

14The Influence of Dynamic Pressures in the Estimation of Large Early Release Frequency (LERF)

ICAPP04 2004년 6월 ANS 안 일

15Development of a PSA-based Vital Area Identification Methodology for the Physical Security of Nuclear Power Plants

PSAM7 2004년 6월 　 박창규

16An Approach to Estimate SBO Risks in Multi-unit Nuclear Power Plants with a Shared Alternate AC Power Source

PSAM7 2004년 6월 　 정우식

17Application of PSA to the Physical Protection of Nuclear Power Plants

The 8th Korea-Japan

PSA Workshop

2004년 11월 JAERI 박창규

18A Study on Expert Elicitation for Risk-Informed Regulations and Applications Using Delphi Process

The 8th Korea-Japan

PSA Workshop

2004년 11월 JAERI 황미정

19Thermal Hydraulic Behavior of a Steam Generator Tube Rupture Accident with a Total Loss of The High Pressure Safety Injection

NUTHOS-6 2004년 10월 JNSANS 한석

- 203 -

제 2 련 분야에의 기여도

울진 3 4호기는 국내 최 의 표 원 으로 많은 험도 정보 활용 과제의 시범

상 호기로 선정되어 있다 따라서 본 연구를 통하여 개발된 PRiME-U34i와 련 기

술은 모든 표 원 상 험도 정보 활용의 기반 모델로 활용이 가능하다 본 연구

에서 개발한 PRiME-U34i는 2002년 9월에 체결된 KAERI-KINS 연구 력 정을

통하여 이미 KINS에서 규제검증모델의 기반모델로 사용하고 있다 한 연구소와 산업

체간의 기술 이 계약을 통하여 PRiME-U34i의 기 모델이 력연구원의 험도 정

보 활용 가동 검사 과제 한수원의 울진 3 4호기 기술지침서 개선 과제에 사용되고

있으며 향후 이들 기 모델이 PRiME-U34i 최종모델로 치될 것으로 상된다

아울러 본 과제를 수행하며 얻은 PSA 품질 평가 기술과 경험을 기반으로 이미

고리 3 4호기 PSA 품질 향상과제에서 PSA 품질 독립 평가 탁 과제를 받아 수행하

고 있으며 산업체에서 수행 인 정비 규정 기술 개발 과제에서는 본 과제에서 개발

한 문가 의견 추출 방법을 이용하여 련 문가 의견의 추출통합 작업을 수행하

다

에서 보듯이 본 과제를 통하여 개발된 PSA 모델 최 평가 기술 험도

리 기술 등은 이미 국내 험도 정보 활용과 련된 많은 분야에서 활발히 활용되고

있다

한 연구 성과의 확산을 하여 2002년 8월에는 한수원 본사에서 과제 설명회

를 가진 바가 있으며 2002년 5월에는 제7차 한일 PSA Workshop을 주 하여 한국

일본 국 등 국내외 110여명의 PSA 문가가 참석하는 등 성공 으로 국제 인

Workshop을 개최한 바가 있다 2003년 10월에는 제3차 PSA Workshop을 개최하여

국내 PSA 문가 100여명이 참여한 바 있으며 2002년 9월에는 험도 정보를 활용

한 물리 방호 련 한-IAEA Workshop을 공동 개최한 바가 있다

본 과제에서는 산업체를 상으로 한 1주간의 PSA 교육을 2003년도와 2004년

도에 걸쳐 한국원자력연구소에서 개최한 바 있으며 매년 국내에서 개최되고 있는 IAEA

- 204 -

험도 정보 활용 Workshop에도 강사진으로 참여하여 왔다 한 총 30여건의 국내외

산업체를 상으로 탁과제 수행 자문 세미나 교육 등을 수행하여 국내 산업체에

련 기술을 극 으로 이 하 다 주요 외 기술 이 내용이 아래 표에 정리되어

있다

2001년도에 수립된 제2차 원자력 진흥종합계획에서는 2006년까지 성능 기

험도 정보를 활용한 규제 제도의 도입과 PSA 기술의 고도화 종합 데이터베이스

체계 구축을 명시하고 있으며 2002년도에는 험도 정보 활용의 기반이 되는 정비 규

정의 도입이 원자력안 원회에서 결의되었다 한 2004년부터 한국원자력학회에서

작성 인 국가원자력기술지도(Nuclear Technology Roadmap)에서도 험도 정보 활

용 기술을 향후 원자력 안 분야에서 개발하여야 할 주요 략 제품기술 하나로 선

정하 다

이에 따라 험도 정보 활용 기술에 한 국내 수요는 더욱 늘어날 것으로 단되

며 본 연구에서 연구 개발된 PRiME-U34i 최 평가 기술 험도 정보 활용 체

제 등은 험도 정보 활용 가동 검사 험도 정보 활용 기술 지침서 개선 정

비 규정 등 다양한 험도 정보 활용 시 항상 요구되는 기반 요소 기술이므로 국내

에서 험도 정보 활용 련 업무 증가에 따라 본 연구에서 개발한 PSA 모델 평가

기술 활용 체제의 외 기여도가 더욱 증 될 것으로 단된다

- 205 -

이 기술내용 업체명 방법(용역자문수탁) 경비(기술료) 기간 비고

험도 기반 성능지표 국내 용 연구 KINS 수탁 50000천원 2002sim2004 장기 과제 탁

MR Weighting Factor Threshold 설정 KEPRI 수탁 19500천원 2003 산자부 과제

탁

울진 3 4호기 험도 평가용 모델 KAIST 기술 실시 2002

울진 3 4호기 험도 평가용 모델 KEPRI 기술 실시 2002sim 산업체 행정 처리

울진 3 4호기 험도 평가용 모델 KOPEC 기술 실시 2002sim 산업체 행정 처리

기술지침서 개정 련 KOPEC 자문 2002

정비규정 Delphi 방법의 가 치 설정 KERPI 자문 2004

MR APC RPC 설정 KEPRI 자문 2004630

험도 정보 활용 일반 한국가스공사 자문 2003515

정비규정 설명 국내 도입 방안 KINS 자문 2003612

정비규정 설명 국내 도입 방안 한수원 자문 20034

정비규정 로그램과 국내 정비규정 용 연구 KOPEC 자문 2003126

PSR에의 MR 용 KEPRI 자문 2002

PSA 개요 한기공 세미나 2003

정비 규정 일반 KEPRI 세미나 2002

정비 규정 일반 KOPEC 세미나 2003

정비 규정 일반 한기공 세미나 2003

DynaRM 데모 KINS 세미나 2004

정비규정 개요 국내 도입 방안 한수원 울진 2발 세미나 2003424sim

25

정비규정 개요 국내 도입 방안 과기부 세미나 200327

정비규정 개요 국내 도입 방안 KINS 세미나 200315

정비규정 지원 로그램 한수원 세미나 2002517

험도 정보 활용 일반 한수원 고리연수원 교육 2002 한수원 교육

로그램

험도 정보 활용 일반 한수원 고리연수원 교육 2003 한수원 교육

로그램

험도 정보 활용 일반 한수원 고리연수원 교육 2004 한수원 교육

로그램

험도 정보 활용 개요한수원 KEPRI 한기공

교육 2003 연구소 PSA 교육 로그램

험도 정보 활용 개요한수원 KEPRI 한기공

교육 2004 연구소 PSA 교육 로그램

험도 정보 활용 개요한수원 KEPRI 한기공

교육 2002 IAEA WS 강사

험도 정보 활용 개요한수원 KEPRI 한기공

교육 2003 IAEA WS 강사

험도 정보 활용 개요한수원 KEPRI 한기공

교육 2004 IAEA WS 강사

PSA 개요 산업안 공단 교육 2003

PSA 개요 산업안 공단 교육 2004

PSA 모델 검토 루마니아 SNN

IAEA Expert Mission 2003

- 206 -

제 5 장 연구개발결과의 활용계획

PSA 표 모델

- WOG(Westinghouse Owners Group)의 평가에 따르면 차등 품질 보증을

수행함으로써 호기 당 연간 25억 원 정도를 감하는 것으로 나타나고 있

다 이와 같이 험도 정보 활용을 통하여 원 의 안 성을 하하지 않으면

서도 많은 경제 이득을 얻을 수 있으나 이와 같은 험도 정보 활용을

해서는 일정 품질 수 이상을 갖는 PSA 모델의 개발이 필수 이다 본 연

구를 통하여 개발된 PRiME-U34i는 ASME PSA Standard I+ 등 의 품질

을 갖는 PSA 모델로 향후 국내 표 원 상 험도 정보 활용의 기반

모델로 사용될 수 있을 것으로 상된다

- 2002년 9월에 KAERI-KINS는 안 분야 연구 력 정을 체결한 바 있으며

이 정을 통하여 PRiME-U34i를 규제 검증 모델 개발을 한 기반 모델로 사

용하기로 합의하여 과제 기간 동안 지속 으로 연구 력을 수행하여 왔다

- 한 이미 연구소와 산업체간의 기술 이 계약을 통하여 PRiME-U34i의

기 모델이 력연구원의 험도 정보 활용 가동 검사 과제 한수원의

울진 3 4호기 기술 지침서 개선 과제에 사용되고 있으며 향후 이들 모델이

PRiME-U34i 최종 모델로 치될 것으로 상된다

최 험도 평가 기술

- 기존에는 보수 가정과 방법을 이용하여 험도를 평가하여 오던 분야에서도

험도 정보 활용 범 의 확 에 따라 좀 더 정확한 최 평가에 한 요구가

증 되고 있다

- 본 연구에서 개발한 기사건 빈도 평가 방법은 기존 PSA 방법에서 보수

으로 처리하던 기사건의 빈도 평가를 계통 상태에 따라 정확히 평가하는

기술로서 Risk Monitor에 사용되는 PSA 모델 구축에 필수 인 기술이다

- 207 -

따라서 본 연구의 결과물은 향후 국내 원 에 설치할 모든 Risk Monitor에

서 활용될 수 있을 것으로 기 된다

- 국내는 한 부지 내에 많은 호기의 원 이 가동하고 있음에 따라 기 등의 설

비들이 몇 호기에 걸쳐 공유되는 경우가 있으나 기존에는 이와 같은 공유 기

기나 계통의 향을 고려하지 않고 PSA를 단일 호기별로 수행함에 따라 개별

원 의 험도가 과소평가되는 경우가 있었다 한 미국 등에서 이제는 개별

원 의 험도가 아니라 부지(Site) 내 체 원 이 야기하는 험도에 한 우

려가 나오고 있으며 이에 따라 향후 부지 험도 평가가 요구될 것으로 상

된다 따라서 본 연구에서 개발한 공유 기기 계통의 향 평가 방법은 향후

산업체가 PSA를 수행 시 개별 원 험도의 정확한 평가를 가능하게 하여 주

며 한 향후 부지 험도 평가 시에도 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기

된다

- 본 연구를 통하여 PSA 분야의 오랜 과제 하나 던 1단계 PSA 정량화 불확

실성 문제를 해결하 다 이는 PSA 결과 신뢰성 향상에 매우 요한 기술로

본 과제에서 개발된 기술을 기반으로 KIRAPFT-REX 로그램에 개발 기술을

목하여 이제 PSA 정량화와 동시에 정량화에 따른 불확실성을 평가할 수 있

게 되었다

- 미국 NRC는 험도 정보 활용을 하여 2단계 PSA까지 수행하기를 요구하고

있다 그러나 재 2단계 PSA는 많은 상학 불확실성을 갖고 있으며 한

2단계 PSA 수행에 많은 재원을 필요로 하고 있다 본 연구를 통하여 개선된 2

단계 PSA 방법은 국내 산업체에서 험도 정보 활용을 하고자 할 때 2단계

PSA의 간편한 수행을 가능하게 해 것으로 기 되며 아울러 2단계 PSA 평

가 결과의 불확실성을 감소시킴으로써 불필요한 보수성을 이는 데에도 매우

유용하게 사용될 것으로 상된다 2단계 장기 연구 결과를 기반으로 3단계

장기 연구에서 12단계 PSA 통합 모델을 개발할 것이며 이 모델 역시 규제

검증 모델 개발을 한 기반 모델로 제공될 것으로 상된다

- 208 -

- 재까지 원 에서 발생하는 화재의 험도 평가는 매우 보수 으로 이루어져

왔다 이는 특히 화재의 성장 에 한 정확한 측이 어렵기 때문이었

다 따라서 본 연구를 통하여 개발한 화재의 성장 평가 코드를 사용한

화재 험도 방법은 향후 국내 원 의 화재 험도 평가 시 보수성을 크게 감

소시킬 수 있을 것으로 기 된다

- 에서 기술한 여러 최 험도 평가 기술들은 향후 모든 험도 평가에 있

어 불확실성이 감소된 최 험도 평가를 가능하게 해 으로써 험도 정

보에 기반한 규제 운 의 합리화에 범 하게 사용될 것으로 단된다

험도 리 기반 기술

- 험도 정보 활용 기술은 (1) 정확한 험도의 평가를 한 평가 기술과 (2)

험도 평가 결과를 어떻게 활용하는가하는 험도 정보 운용 기술로 이루

어진다 험도 정보 운용 기술의 가장 기반이 되는 기술은 험도 평가 결과

를 이용하여 원 의 안 에 요한 SSC를 선정하고 그 순 를 결정하는 방

법이다

- 원 의 안 에 요한 SSC를 선정하고 그 순 를 결정하기 해서는 기기나

계통의 요도를 평가하여야 하나 기존의 PSA에서는 기기의 개별 고장 모드

별로 요도가 평가되기 때문에 이로부터 기기나 계통 수 의 요도를 평가하

는 데 문제가 있어 왔다 따라서 험도 정보를 정확히 사용하기 해서는 기

기나 계통 수 의 요도를 평가하는 이론 방법을 개발할 필요가 제기되어

왔다 이는 SSC 순 결정에 가장 기본 인 기술로 향후 모든 험도 정보 활

용에서 많이 활용될 것으로 기 되고 있다 본 연구를 통하여 선진국에서도 문

제가 되어 왔던 계통 수 의 요도 평가 공통 원인 고장을 포함하는 경우의

요도 평가를 할 수 있는 새로운 척도를 개발하 다 이는 향후 국내외 험

도 정보 활용에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 단된다

- 한 선진국에서는 PSA 모델에 포함되지 않는 기기나 계통의 요도를 평가하

- 209 -

기 하여서 주로 련 문가들로 구성된 회의를 통하여 요도를 평가하는 방

식을 사용하여 왔다 그러나 이 방식은 회의에 참여하는 문가의 자질 회의의

진행 방식 등에 따라 다른 결론이 나올 수 있다는 문제 을 갖고 있었다 따라

서 본 연구에서 요도 평가 문가 회의를 해 개발한 표 화된 요도 결정

방법은 문가의 의견 수렴에 있어 일 성을 제공할 수 있는 매우 요한 기술

이다 본 연구에서 개발된 기술을 근거로 이미 산업체에서 수행 인 정비규정

과제에서 수탁을 받아 문가 의견수렴 업무를 수행하고 있으며 향후 다른

험도 정보 활용에서도 많이 사용될 것으로 상된다

- 210 -

제 6 장 연구개발과정에서 수집한 과학기술정보

제 1 국외 정보

[ASME02] ASME Standard for Probabilistic Risk Assessment for Nuclear Power

Plant Applications ASME RA-S-2002 2002

[AY01] Ayyub Bilal M Elicitation of Expert Opinions for Uncertainty and Risks

CRC Press 2001

[AY03a] KIAhn JEYang JJHa ldquoGuidance for the Explicit Treatment of Model

Uncertainties in the Presence of Aleatory and Epistemic Parameter

Uncertaintiesrdquo International Conference on Nuclear Engineering

(ICONE-11) Tokyo Japan April 20sim23 2003

[AY03b] KIAhn JEYang JJHa ldquoOn the Balanced Use between Formally

Structured and Simplified Approaches for Reflecting Subjective Judgments

of Expertsrdquo International Congress on Advanced Nuclear Power Plant

(ICAPP 03) Cordoba Spain May 4sim7 2003

[AY04a] KIAhn JEYang ldquoOn the Plant-specific Impact of Different

Pressurization Rates in the Estimation of Containment Failure Mode

Probabilitiesrdquo Reliability Engineering and System Safety Vol84(2)

pp129sim139 2004

[AY04b] KIAhn JEYang JJHa ldquoThe Influence of Dynamic Pressures in the

Estimation of Large Early Release Frequency (LERF)rdquo International

Congress on Advanced Nuclear Power Plant (ICAPP 04) Pittsburgh USA

June 13sim17 2004

[AY05] KIAhn JEYang ldquoFormulation of a Single Operational Model for Risk-

- 211 -

informed Applications from the Decoupled Level 1 and 2 PSA Modelsrdquo

International Topical Meeting on Probabilistic Safety Analysis (PSA lsquo05)

San Francisco CA US 11sim15 September 2005

[DR01] Y Dutuit A Rauzy Efficient algorithms to assess component and gate

importance in fault tree analysis Reliability Engineering and System

Safety Vol 72 2001

[EPRI91] Ho V Chien S and Apostolakis GE UCLA School of Engineering and

Applied Science COMPBRN IIIe An Interactive Computer Program Code

for Fire Risk Analysis EPRI Report TR-7282 May 1991

[EPRI92] Professional Loss Control Inc Fire-Induced Vulnerability Evaluation

(FIVE) EPRI TR-100370 1992

[EPRI95] EPRI Fire PRA Implementation Guide Electric Power Research Institute

TR-105928 December 1995

[HA03] Seok-Jung Han Ho-Gon Lim amp Joon-Eon Yang Thermal hydraulic

analysis of aggressive secondary cooldown in a small break loss of

coolant accident with a total loss of high pressure safety injection The

10th International Topical Meeting on Nuclear Reactor Thermal

Hydraulics (NURETH-10) Seoul Korea October 5sim9 2003

[HA04] Seok-Jung Han amp Joon-Eon Yang Thermal hydraulic behavior of a steam

generator tube rupture accident with a total loss of the high pressure

safety injection The 6th International Conference on Nuclear Thermal

Hydraulics Operations and Safety (NUTHOS-6) Nara Japan October

4sim8 2004

[HW05] M Hwang ldquoA Study on an Expert Elicitation for the Risk-Informed

- 212 -

Regulations and Applications Using the Delphi Processrdquo Japan amp Korea

Joint Workshop on PSA 2005

[JH04a] WS Jung SH Han JJ Ha A Fast BDD Algorithm for Large Coherent

Fault Trees Analysis Reliability Engineering and System Safety Vol 83

pp 369sim374 2004

[JH04b] WS Jung SH Han JJ Ha Development of an Efficient BDD Algorithm

to Solve Large Fault Trees Proceedings of the 7th International

Conference on Probabilistic Safety Assessment and Management June

Berlin Germany 2004

[JY03] WS Jung JE Yang and JJ Ha A new method to evaluate alternate AC

power source effects in multi-unit nuclear power plants Reliability

Engineering and System Safety Vol 82 pp 165sim172 2003

[JY04] WS Jung JE Yang and JJ Ha An Approach to Estimate SBO Risks in

Multi-unit Nuclear Power Plants with a Shared Alternate AC Power

Source PSAM7 Berlin June 12sim19 2004

[JY05] WS Jung JE Yang JJ Ha ldquoDevelopment of Measures to Estimate

Truncation Error in Fault Tree Analysisrdquo Reliability Engineering amp

System Safety 2005 (인쇄 )

[KA04] Kang et al Improving the PSA Quality in the Human Reliability Analysis

of Pre-Accident Human Errors CNS Canadian Nuclear Societys 25th

Annual Conference Toronto 2004

[KE92] DI Kelly et al Assessment of ISLOCA Risk-Methodology and

Application to Combustion Engineering Plant NUREGCR-5745

EGG-2650 April 1992

- 213 -

[KH03] Kilyoo Kim MJ Hwang DI Kang ldquoA Study of Expected RAW Importance

Measurerdquo ESREL03 2003

[KK05] Kilyoo Kim DI Kang JE Yang ldquoOn the Use of the Balancing Method for

Calculating Component RAW involving CCFs in SSC Categorizationrdquo

Reliability Engineering amp System Safety Vol 87(2) 2005

[MA96] S Martorell etal ldquoSafety-related equipment prioritization for reliability

centered maintenance purposes based on a plant specific level 1 PSA

Reliability Engineering amp System Safety Vol 52 1996

[NEI00a] NEI Industry Guideline for Risk-Informed Categorization and Treatment

of Structures Systems and Components NEI-00-04 Draft March 2000

[NEI00b] NEI Probabilistic Risk Assessment Peer Review Process Guidance

Risk-based Applications Task Force 2000

[NEI02] NEI PRA Peer Review Process Guidance NEI-00-02 Aug 2002

[NEI03] NEI 10 CFR 5069 SSC Categorization Guideline NEI-00-04

(Draft-Revision D) May 2003

[NIST03] NISTIR 6784 Fire Dynamic Simulator (Version 4) - Users Guide NIST

2003

[NIST92] A Users Guide for CFAST Version16 Building and Fire Research

Laboratory National Institute of Standards and Technology December

1992

[NRC02a] USNRC Risk-Informed Categorization and Treatment of SSCs for

Nuclear Power Reactors 10CFR5069 2002

[NRC02b] USNRC Official Transcript of Proceedings of ACRS Reliability and

- 214 -

Probabilistic Risk Assessment Subcommittee 2002

[NRC03] USNRC Handbook of Parameter Estimation for Probabilistic Risk

Assessment NUREGCR-6823 2003

[NRC04] USNRC Supporting Guidance for Implementation of IMC 0609 Appendix

F-Fire Protection Significance Determination Process (SDP) U S NRC

2004

[NRC90] USNRC Eliciting and Analyzing Expert Judgment NUREGCR-5424

1990

[NRC93] USNRC Procedures for Analysis Common Cause Failures in Safety

Analysis NUREGCR-5801 April 1993

[NRC97] USNRC Reliability Study System Studies AuxiliaryEmergency

Feedwater System 1987sim1995 NUREGCR-5500 Vol 1 USNRC 1997

[NRC98a] USNRC Common-Cause Failure Parameter Estimations

NUREGCR-5497 INELEXT-97-01328 1998

[NRC98b] USNRC An Approach for Using PRA in Risk-Informed Decisions on

Plant Specific Changes to the Licensing Basis Plant Specific RG 1174

NRC 1998

[NRC98c] USNRC Guidelines on Modeling Common-Cause Failures in

Probabilistic Risk Assessment NUREGCR-5485 November 1998

[NRC98d] USNRC An Approach for Plant-Specific Risk-Informed

Decision-making Technical Specifications Regulatory Guide 1177

NRC 1998

[NRC98e] USNRC Options for Risk-Informed Revisions to 10 CFR Part 50 -

- 215 -

Domestic Licensing of Production and Utilization Facilities

SECY-98-300 1998

[NRC98f] USNRC An Approach for Plant-Specific Risk-Informed

Decision-making Graded Quality Assurance Regulatory Guide 1176

1998

[NRC98g] USNRC Procedures for Treating Common Cause Failures in Safety and

Reliability Studies Procedural Framework and Examples

NUREGCR-4780 EPRI NP-5613 Vol1 January 1998

[NRC99] USNRC Rates of Initiating Events at US Nuclear Power Plants 1987sim

1995 NUREGCR-5750 (INEELEXT-98-00401) Feb 1999

[PA03] CK Park ldquoA PSA-based Vital Area Identification Methodology

Developmentrdquo Reliability Engineering amp System Safety Vol 82 No 2

2003

[PA51] S Payne The Art of Asking Questions Princeton University Press 1951

[ST01] South Texas Plants STP Nuclear Operating Company Exemption

Requests Proof-of-Concept for Risk-Informing 10 CFR Part 50 Option2

2001

[WHC96] Fire Protection Guide for Waste Drum Storage Array

WHC-SD-SQA-ANAL-501 September 1996

[WO01] WOG(Westinghouse Owners Group) Common Cause Failure Analysis

Improvements Project 2001

- 216 -

제 2 국내 정보

[강 01] 강 일 외 험도 정보를 이용한 울진 3 4호기의 허용정지시간 변경

KAERITR-17722001 2001

[강 03] 강 일 외 ldquo표 원 확률론 안 성 평가의 인간신뢰도분석 평가rdquo

산업안 학회지 18권 2호 2003

[강 04a] 강 일 외 계통모델링 지침 사고 인 오류 KAERITR-26792004 2004

[강 05a] 강 일 외 표 원 PSA에서의 사고 인 오류 악과 정량화

KAERITR-29492005 2005

[강 05b] 강 일 외 표 원 PSA에서의 사고 후 인 오류 인간신뢰도분석

KAERITR-29502005

[강 05c] 강 일 허용정지시간 변경에 한 험도 평가

U34-1FI-MM-SA-1-R0-2005 2005

[강 05d] 강 일 외 수동밸 인 오류 모델링 U34-F1-MM-HR-2-R1-2005 2005

[강 05e] 강 일 외 교정작업 인 오류 모델링 U34-F1-MM-HR-3-R1-2005 2005

[강 05f] 강 일 사고 인 오류 정량화 U34-1FI-MM-HR-4-R1-2005 2005

[강 05g] 강 일 사고후 인 오류 상세 정량화 계산서

U34-1FI-MM-HR-5-R0-2005 2005

[강 05h] 강 일 사고 후 인 오류 종속성 상세 평가 계산서

U34-1F1-MM-HR-6-R0-2005 2005

[김길03a] 김길유 외 험도 정보 활용 원 규제 응용을 한 요도 척도 연구

KAERITR-24322003 2003

- 217 -

[김길03b] 김길유 외 ldquo기기 험달성가치 계산시 공통원인고장 처리 방법 연구rdquo

추계원자력학술발표회 한국원자력학회 2003

[김길04] 김길유 외 울진 3 4호기 주요 기사건 보완 연구 춘계원자력학술발표회

한국원자력학회 2004

[김길05a] 김길유 외 울진 3 4호기 두 계통 Option2 시범 용 연구 -

고압안 주입계통 기기냉각 해수계통 KAERITR-29562005 2005

[김길05b] 김길유 외 울진 3 4호기 PSA의 기사건 빈도 보완 연구

KAERITR-29572005 2005

[김양05a] 김길유 양 언 외 ASME PSA Standard 기반 국내 표 원 PSA 모델 검토

2005

[김양05b] 김길유 양 언 외 NEI Peer Review Process Guidance 기반 국내 표 원

PSA 모델 검토 2005

[박장01] 박진균 장승철 Bayesian 분석용 BURD 소 트웨어 개발

Memo-ART-2001-024 한국원자력연구소 종합안 평가부 내부 기술 메모

2001

[방정99] 방 석 정재원 설 원 한국 표 형 원 의 LOCA 후 장기냉각성능 검증 계산

한국원자력안 기술원 KINSAR-665 1999

[안 96] 안 일 외 CONPAS 10 Code Package 사용자 설명서 KAERITR-65196

한국원자력연구소 1996

[안김02] 안 일 김동하 양 언 Level 2 PSA 불확실성 분석방법론 수행 차

KAERITR-215102 2002

[안김04] 안 일 김시달 양 언 1단계 2단계 PSA 모델의 통합방안에 한 연구

KAERITR-27572004 2004

- 218 -

[안양03a] KIAhn JEYang The Explicit Treatment of Model Uncertainties in the

Presence of Aleatory and Epistemic Parameter Uncertainties in Risk and

Reliability Analysis Journal of the Korean Nuclear Society Vol35(1)

pp64sim79 2003

[안양03b] KIAhn JEYang JJHa ldquoOn the Balanced Blending of Formally

Structured and Simplified Approaches for Utilizing Judgments of Experts

in the Assessment of Uncertain Issuesrdquo Journal of the Korean Nuclear

Society Vol35(4) pp318sim335 2003

[안양03c] KIAhn JEYang JJHa ldquoThe Plant-specific Impact of Different

Pressurization Rates in the Probabilistic Estimation of Containment

Failure Modesrdquo Journal of the Korean Nuclear Society Vol35(2)

pp154sim164 2003

[안양04] KIAhn JEYang JJHa ldquoA Formal Guidance for Handling Different

Uncertainty Sources Employed in the Level 2 PSArdquo Journal of the Korean

Nuclear Society Vol36(1) 2004

[양 03a] 양 언 외 ASME PSA Standard 기반 국내 표 원 PSA 모델 검토 Rev 0

KAERITR-25092003 2003

[양 03b] 양 언 외 NEI Peer Review Process Guidance 기반 국내 표 원 PSA

모델 검토 Rev 0 KAERITR-25102003 2003

[양 04a] 양 언 Local Control Panel 모델 기본 지침

U34-1FI-MM-FT-002-R0-2004 2004

[양 04b] 양 언 결합 고장수목 U34-1FI-MM-FT-013-R0-2004 2004

[이상03] 이 상일 ATWS Analysis for UCN 5 amp 6 제 1회 원자력 안 해석 심포지움

2003 6 26sim27 천 한화콘도 2003

- 219 -

[이상04] 이 상일 ATWS Analysis for SKN 5 amp 6 제 2회 원자력 안 해석 심포지움

2004 6 24sim25 천 한화콘도 2004

[이양04] 이윤환 양 언 김종훈 화재모델 CFAST를 이용한 원 화재구역의 CCDP

평가 한국화재소방학회지 Vol 18 No 4 pp 64sim71 2004

[이원02] 이원재 외 24인 최 열수력계통분석코드개발 원자력 열수력 실증실험

평가기술 개발 KAERIRR-22352001 한국원자력연구소 과학기술부 2002

[이윤04a] 이윤환 계통 모델링 지침 고장수목 KAERITR-26772004

[이윤04b] 이윤환 화재모델링 코드의 특성 분석 KAERIAR-699200 2004

[이윤04c] 이윤환 Interlock 모델링 U34-1FI-MM-FT-007-R0-2004 2004

[이윤04d] 이윤환 계통 이름 계통 약어 U34-1FI-MM-FT-006-R0-2004 2004

[이윤04e] 이윤환 ASME SY-A13A14 검토 근거

U34-1FI-MM-FT-012-R0-2004 2004

[이윤05a] 이윤환 화재모델 CFAST를 이용한 원 화재구역의 화재 안 성 평가

KAERITR-29192005 2005

[이윤05b] 이윤환 ESFAS-ARC amp PCS 모델링 지침서 KAERITR-29202005 2005

[이철03] 이철신 국내 MSLB 안 해석 황과 경험 내부세미나 자료 한국 력기술

안 해석처 2003

[임태97] Lim T PSA 수행용 기기 독립고장 자료 공통원인고장 자료 분석

KAERICM-16496 1997

[정강05] 정원 강 일 원자력발 소 인간신뢰도분석 표 방법 ( 출력 PSA) 개발

KAERITR-29612005 2005

- 220 -

[정양03] 정우식 양 언 다 호기 원 에서 공유 체교류 원 향 평가 방법 개발

KAERITR-2555 2003

[정양04a] WS Jung JE Yang JJ Ha Development of Measures for the

Truncation Uncertainty in Fault Tree Analysis ldquoProceedings of the

Korean Nuclear Society Spring Meeting Korea Gyeongju Korea May

2004

[정양04b] 정우식 양 언 원자력발 소의 확률론 안 성평가시 고장수목분석 정량화

불확실성 KAERITR-2820 2004

[정우04a] 정우식 LOCCW 기사건 고장수목 작성 정량화 방법 U34-1FI-MM-IE-

R0-003 2004

[정우04b] 정우식 FTREX 기본 내용 사용법 U34-1FI-MM-QU-004-R0-2004

2004

[정원03] 정원 외 확률론 안 성평가(PSA) 수행 차서- 1단계 출력

내부사건분석 한국원자력연구소 KAERITR-25482003 2003

[한상04] 한상훈 Alternating System에서의 OOS 모델 방법

U34-1FI-MM-FT-004-R0-2004 2004

[한상93] 한상훈 외 KAERI Integrated Reliablity Analysis Code Package (KIRAP)

Relaease 20 Users Manual KAERITR-36193 KAERI 1993

[한석04a] 한석 CST 가용 시간 평가 U34-1FI-MM-SC-001-R0-2004 2004

[한석04b] 한석 LSSB 최신 검토 결과 U34-1FI-MM-SC-002-R0-2004 2004

[한석04c] 한석 MTC 최신 검토 결과 U34-1FI-MM-SC-003-R0-2004 2004

[한석04d] 한석 소형 LOCA시 RWT 재장 수 가용시간에 따른 재순환 운 개시

- 221 -

시간 평가 근거 U34-1FI-MM-SC-004-R0-2004 2004

[한석04e] 한석 LOCA 사고 유형 분류 U34-1FI-MM-AS-001-R0-2004 2004

[한석04f] 한석 MTC 민감도 분석 U34-1FI-MM-SA-002-R0-2004 2004

[한석04g] 한석 MFLB 민감도 분석 U34-1FI-MM-SA-003-R0-2004 2004

[한석04h] 한석 MSLB 민감도 분석 U34-1FI-MM-SA-004-R0-2004 2004

[한석04i] 한석 SGTR 격리에 따른 민감도 분석 U34-1FI-MM-SA-005-R0-2004

2004

[한석04j] 한석 소형 LOCA HPR 임무시간에 따른 민감도 분석

U34-1FI-MM-SA-006-R0-2004 2004

[한수00a] 한국수력원자력주식회사 공학 안 설비 작동계통 부계 기 기능시험(상온

정지 )ldquo 정기-계-16 2000

[한수00b] 한국수력원자력주식회사 공학 안 설비 작동계통 부계 기 기능시험(운

) 정기-계-17 2000

[한양03] 한석 양 언 고압안 주입 완 상실을 동반한

증기발생기 열 단사고시 PSA 성공기 2003추계학술발표회

한국원자력학회 2003

[한양04a] 한석 양 언 PSA 사고경 분석을 한 LOCA 사고군 최 열수력 분석

제 2 회 원자력안 해석심포지움 천 2004 6

[한양04b] 한석 양 언 ldquoA Re-estimation of the Accident Sequence of the LOCA

Groups for the PSA Model of the KSNPrdquo Korea Atomic Energy Research

Institute 2004 추계원자력학술발표회 한국원자력학회 2004

[한양04c] 한석 양 언 고압안 주입 완 상실을 동반한 증기발생기 열 단

- 222 -

사고에 한 열수력 분석 KAERITR-27312004 한국원자력연구소 2004

[한임03a] 한석 임호곤 양 언 ldquo고압안 주입 완 상실을 동반한 소형 단

냉각재상실사고시 속감압운 에 한 열수력 분석rdquo 2003

춘계원자력학술발표회 한국원자력학회 2003

[한임03b] 한석 임호곤 양 언 고압안 주입 완 상실을 동반한 소형 단

냉각재상실사고시 속감압운 에 한 열수력 분석 KAERITR-24452002

한국원자력연구소 2003

[한 02] 한국 력공사 울진 3 4호기 비상운 차서 Rev 4 amp 일부 5 2002

[한 96] 한국 력공사 울진 3 4호기 최종안 성 분석 보고서 1515 1528

부록15A 15장 63 1996

[한 97] 한국 력공사 Ulchin Units 3 4 Final Probabilistic Safety Assessment

Report 1997

[황미04a] 황미정 계통 모델링 지침 공통원인고장(Rev 0) KAERITR-26782004

2004

[황미04b] 황미정 계통 모델링 지침 공통원인고장 KAERITR-26782004

[황미04c] 황미정 CCF Factor 선정 방안 U34-1FI-MM-CC-002-R1-2004 2004

[황미05a] 황미정 험도 정보 SSCs 안 등 분류를 한 문가 의견 추출 방법 개발

KAERITR-29112005 2005

[황미05b] 황미정 Delphi 방법을 이용한 문가 의견 취합 차서 차등 품질

보증(GQA)용 KAERITR-29122005 2005

[황미05c] 황미정 계통 모델링 지침 공통원인고장(Rev 1) KAERITR-29162005

2005

- 223 -

[황한03] 황미정 한상훈 공통원인고장 분석 지침 KAERITR-24442003 2003

[SN-AFWS] 강 일 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Auxiliary Feedwater System U34-1FI-SN-AFWS-R0-2004 2004

[SN-CCWS] 황미정 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Component Cooling Water System U34-1FI-SN-CCWS-R0-2004 2004

[SN-CSS] 황미정 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Containment Spray System U34-1FI-SN-CSS-R0-2004 2004

[SN-CVCS] 정원 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Chemical

amp Volume Control System U34-1FI-SN-CVCS-R0-2004 2004

[SN-ECWS] 한상훈 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Essential Chilled Water System U34-1FI-SN-ECWS-R0-2004 2004

[SN-EPS] 박진희 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Electrical

Power System U34-1FI-SN-EPS-R1-2004 2004

[SN-HPSI] 이윤환 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 High

Pressure Safety Injection System U34-1FI-SN-HPSI-R0-2004 2004

[SN-HVAC] 한상훈 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Heating

Ventilation and Air Conditioning System U34-1FI-SN-HVAC-R0-2004

2004

[SN-IAS] 김길유 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Instrument

Air System U34-1FI-SN-IAS-R0-2004 2004

[SN-LPSI] 황미정 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Low

Pressure Safety Injection System U34-1FI-SN-LPSI-R0-2004 2004

- 224 -

[SN-MFWS] 최선 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Main

Feedwater System U34-1FI-SN-MFWS-R0-2004 2004

[SN-MSS] 강 일 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Main

Steam System U34-1FI-SN-MSS-R0-2004 2004

[SN-RCGVS] 김승환 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Reactor Coolant Gas Vent System U34-1FI-SN-RCGVS-R0-2004 2004

[SN-SDCS] 황미정 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Shutdown Cooling System U34-1FI-SN-SDCS-R0-2004 2004

[SN-SDS] 김길유 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Safety

Depressurization System U34-1FI-SN-SDS-R0-2004 2004

[SN-SGBDS] 양 언 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Steam

Generator Blowdown System U34-1FI-SN-SGBDS-R0-2004 2004

[SN-SIT] 김길유 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Safety

Injection Tanks U34-1FI-SN-SIT-R0-2004 2004

[SN-SWS] 황미정 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Essential

Service Water System U34-1FI-SN-SWS-R0-2004 2004

서 지 정 보 양 식

수행기 보고서번호 탁기 보고서번호 표 보고서번호 INIS 주제코드

KAERIRR-2496200

4

제목 부제 험도 정보 활용 기반 기술 개발

연구책임자 부서명 양 언 종합안 평가부

연 구 자 부 서 명강 일 김길유 안 일 이윤환 정우식 한석 황미정 김승환

김시달 박진희 박창규 임호곤 장승철 정 섭 정원 최선

한상훈 하재주 (종합안 평가부)

출 지 발행기 한국원자력연구소 발행년 20053

페 이 지 p 224 도 표 있음( O ) 없음( ) 크 기 21x297Cm

참고사항

공개여부 공개( O ) 비공개( ) 보고서종류 RR

비 여부 외비 ( ) __ 비

연구 탁기 계약 번호

록 (15-20 내외)본 연구의 목 은 종합 험도 정보 활용을 통하여 원 의 안

에 실제 이 되는 요소에 하여서는 좀 더 강화된 안

조치를 취하며 반면에 원 의 안 에 실제 향을 미치지 않는 요소들에 하여서는 투

자 재원을 감함으로써 원 의 안 성과 경제성을 동시에 향상시킬 수 있는 험도 정

보 활용 기반 기술을 개발하는 것이다 이를 하여 본 연구에서는 (1) ASME PSA

Standard I+ 등 을 만족하는 울진 3 4호기 내부사건 1단계 PSA 표 모델

(PRiME-U34i) 개발 (2) 최 험도 평가 기술 개발(계통 배열 변화 반 기사건 빈

도 평가 방법 개발 PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법 개발 공유 계통을 고려한 다

호기 부지 종합 험도 평가 기술 개발 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발 화재 분

석 코드에 기반을 둔 표 원 화재 험도 평가) (3) 험도 리 기반 기술 개발

(계통 수 요도 척도 개발 문가 의견 추출 표 방법 개발 구조계통기기 순

결정 체제 구축 시범 용)을 수행하 다 본 연구의 성과는 험도 정보 활용 규제

를 한 규제 검증용 PSA 모델의 기반 모델로 활용이 가능하며 한 산업체 험도 정

보 활용 과제에서 험도 평가용 모델 구조 계통 기기 순 결정 체제로 활용이 가

능하다

주제명키워드

(10단어내외)

확률론 안 성 평가 최 험도 평가 기술 험도 정보 활

용 PSA 표 모델 PSA품질

BIBLIOGRAPHIC INFORMATION SHEET

Performing Org

Report No

Sponsoring Org

Report No Standard Report No INIS Subject Code

KAERIRR-2496200

4

Title Subtitle Development of Risk-Informed Application Technology

Project Manager

and Department Yang Joon-Eon (Integrated Safety Assessment Team)

Researcher and

Department

DI Kang KYKim KIAhn YH Lee WS Jeong SJ Han

MJHwang SH Kim SD Kim JH Park CK Park HG

Lim SC Jang KS Jeong WD Jung SY Choi SH Han

JJ Ha (Integrated Safety Assessment Division)

Publication

Place

Daejeon Publisher KAERI Publication

Date20053

Page p 224 Ill amp Tab Yes( O ) No ( ) Size 21x297C

m

Note

Open Open(O) Closed( )

Report Type RRClassified

Restricted( )___Class

Document

S p o n s o r i n g

Org Contract No

Abstract (15-20

Lines)

This project aims at developing a risk-informed application

technology to enhance the safety and economy of nuclear

power plant altogether For this the PSA standard model is

developed which meets the ASME PSA Standard Capability Category I+ In

addition to reduce the uncertainty of PSA several new PSA technologies are

developed A methodology is developed to quantify the fault trees of initiating

events and mitigation systems simultaneously and a new measure is developed

to judge the convergency of PSA results A new frame is proposed to combine

the Level 1 and 2 PSA models into a unified PSA model The fire risk is

re-assessed using a fire analysis computer code To develope a risk-informed

decision making framework a new method to derive the importances of systems

with common cause events is proposed And it is proposed that a framework for

eliciting and combining the experts opinions consistently The research results

can be used in the regulatory body and the industry projects for risk-informed

applications

Subject Keywords

(About 10 words)

Probabilistic Safety Assessment Best-estimate Risk

Assessment Risk-informed Application PSA Quality

주 의

1 이 보고서는 과학기술부에서 시행한 원자력연구개발사업의 연구

보고서입니다

2 이 보고서 내용을 발표할 때에는 반드시 과학기술부에서 시행한

원자력연구개발사업의 연구결과임을 밝 야 합니다

3 국가 과학기술 기 유지에 필요한 내용은 외 으로 발표 는

공개 하여서는 아니됩니다

• 표제지
• 제출문
• 최종연구보고서 초록
• 요약문
• SUMMARY
• CONTENTS
• 목차
• 표목차
• 그림목차
• 제 1 장 연구개발과제의 개요
• • 제 1 절 연구배경 및 필요성
  • 제 2 절 연구개발의 목적 및 내용
  • • 제 2 장 국내외 기술 개발 현황
    • 제 3 장 연구개발 수행 내용 및 결과
    • • 제 1 절 1단계 PSA 표준 모델 개발
      • • 1 개요
        • 2 울진 3 4호기 PSA 모델 품질 평가
        • 3 초기사건 빈도 재평가
        • 4 사건수목 개선
        • 5 고장수목 개선
        • 6 인간 신뢰도 평가
        • 7 공통 원인 고장 평가
        • • 제 2 절 최적 위험도 평가 기술 개발
          • • 1 초기사건 PSA 기술 개발
            • 2 PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법 개발
            • 3 공유 계통을 고려한 다중 호기 부지 종합 위험도 평가
            • 4 2단계 PSA 기술 개발
            • 5 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발
            • 6 화재분석코드에 기반한 표준원전 화재 위험도 평가
            • • 제 3 절 위험도 관리 기반 기술 개발
              • • 1 계통 수준 중요도 척도 개발
                • 2 전문가 의견 추출 표준 방법 개발
                • 3 구조 계통 및 기기 순위 결정 체제 구축
                • 4 구조 계통 및 기기 순위 결정 체제 시범 적용
                • 5 표준원전 PSA 표준 모델을 이용한 허용 정지시간 연장 재평가
                • • 제 4 장 연구개발 목표 달성도 및 관련 분야에의 기여도
                  • • 제 1 절 연구개발 목표 달성도
                    • • 1 위험도 정보 활용을 위한 PSA 표준 모델 개발
                      • 2 최적 위험도 평가 기술 개발
                      • 3 위험도 관리 기반 기술 개발
                      • • 제 2 절 관련 분야에의 기여도
                        • • 제 5 장 연구개발결과의 활용계획
                          • 제 6 장 연구개발과정에서 수집한 과학기술정보
                          • • 제 1 절 국외 정보
                            • 제 2 절 국내 정보
                            • • 서지정보양식
                              • BIBLIOGRAPHIC INFORMATION SHEET

최종연구보고서 록985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138985138과제 리번호

해당단계연구기 한국원자력연구소 단계구분 23

연구사업명 사 업 명 원자력연구개발 장기계획사업

세부 사업명

연구과제명 과제명 원자력 험도 리기술개발

세부과제명 험도 정보 활용 기반 기술 개발

연구기 명(연구책임자)

한국원자력연구소

(양 언)

해당단계연구인력

내부 2074 MY연구비

정부 2133000 천원

외부 0 MY 민간 0 천원

계 2074 MY 계 2133000 천원

탁연구 연구기 연구책임자

국제공동연구 상 국명 상 국연구기 명 참여기업

색 인 어(각5개이상)

한 확률론 안 성 평가 최 험도 평가 기술 험도 정보 활용 PSA 표 모델 PSA 품질

어 Probabilistic Safety Assessment Best-estimate Risk Assessment Risk-informed Application PSA Standard Model PSA Quality

요약(연구결과를 심으로 개조식 500자 이내) 면수

1 연구개발목표 내용

∙ 험도 정보 활용에 사용 가능한 품질을 갖는 1단계 PSA 표 모델 개발 ∙기존 PSA 방법의 보수성 감을 한 최 험도 평가 기술 개발 ∙ 험도 정보 활용 의사 결정을 한 체계 험도 리 기반 기술 개발

2 연구결과

∙ 험도 정보 활용을 한 PSA 표 모델 개발 - 표 원 PSA 모델 등 평가 품질 개선 방안 도출 - ASME PSA Standard I+ 등 수 PSA 표 모델(PRiME-U34i) 개발 ∙최 험도 평가 기술 개발 - 1단계 PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법 개발 - 공유 계통을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가 방법 개발 - 12단계 PSA 시범 통합 모델 불확실성 평가 방법 개발 - 화재 분석 코드에 기반한 표 원 화재 험도 평가 수행 ∙ 험도 리 기반 기술 개발 - 험도 기반 구조 계통 기기 순 결정 체제 구축 시범 용 수행

3 기 효과 활용방안∙ 험도 정보 활용 규제를 한 규제 검증용 PSA 모델의 기반 모델로 활용 ∙PSA 모델 구조 계통 기기 순 결정 체제는 산업체 험도 정보 활용 과제에 활용

- i -

요 약 문

Ⅰ 제 목

험도 정보 활용 기반 기술 개발

Ⅱ 연구개발의 목 필요성

험도 정보 활용(Risk-informed Application RIA) 기술은 기존의 결정론 안

성 분석에 더하여 확률론 안 성 평가(Probabilistic Safety Assessment PSA)

장의 운 경험 등을 통하여 도출되는 원 의 정량 험도 정보를 활용하

여 원 의 안 성에 큰 을 미치는 요인들을 악하고 이에 한 효율

처 방안을 도출하여 원 의 안 성을 종합 으로 확보하고자 하는 방안이다

이와 같은 종합 험도 정보 활용을 통하여 원 의 안 에 실제 이 되는

요소에 하여서는 좀 더 강화된 안 조치를 취하며 반면에 원 의 안 에 실

제 향이 은 요소들에 하여서는 투자 재원을 감할 수 있다 따라서 이를

통하여 원 의 안 성과 경제성을 동시에 향상시킬 수 있다

재 미국 등 선진국에서는 이미 원 의 규제 설계 운 등 여러 분야에서

험도 정보를 주요 의사 결정 수단으로 활용하고 있으며 국내의 원자력 산업계

에서도 재 이의 도입을 활발히 추진하고 있는 상황이다

2001년도에 수립된 제2차 원자력 진흥종합계획에서도 험도 정보 활용의 요

성을 인식하여 2006년까지 성능 기 험도 정보를 활용한 규제 제도의 도

입과 PSA 기술의 고도화 종합 데이터베이스 체계 구축을 명시하고 있다

험도 정보 활용의 기본은 원 의 험도를 정확히 평가하고 그 결과를 효율

으로 활용하는 것이다 따라서 본 과제의 목 은 원 의 설계 운 정비 등

원 의 여러 요소를 종합 으로 고려하여 원 의 안 성을 정확히 평가할 수 있

는 (1) 고품질의 PSA 모델의 개발 (2) PSA 기술의 고도화 (3) 험도 정보

- ii -

의 체계 활용을 한 체제 구축 등을 수행하는 것이다 즉 본 과제의 목 은

장기 2단계 연구를 통하여 향후 국내에서 험도 정보 활용 기술을 실제 용

하기 한 기술 기반을 구축하는 것이다

Ⅲ 연구개발의 내용 범

본 과제의 내용 범 는 다음과 같이 크게 세 가지로 분류할 수 있다 (1)

험도 정보 활용을 한 PSA 표 모델 개발 (2) 최 험도 평가 기술 개

발 (3) 험도 정보의 체계 활용을 한 험도 리 기반 기술 개발 각

분야별 연구 내용 범 는 아래에 기술되어 있다

험도 정보 활용을 한 PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 내부사건 1단

계 PSA 표 모델(PRiME-U34i) 개발 검증

- Nuclear Energy Institute (NEI) PSA Peer Review Process Guidances

American Society of Mechanical Engineers (ASME) PSA Standard에

따른 PSA 모델 품질 평가 기존 PSA 모델의 취약 악 보완 방안 도

출

- 미국 최신 기사건 빈도 국내 불시정지 이력 반 기사건 빈도 재평

가

- 발 소 장 운 황에 따른 고장수목 개선

- 기존 고장수목에 모델 되어 있지 않던 제어 부분 고장수목 개발

- 국내 고유 기기 신뢰도 자료 반

- 최신 미국 공통원인고장 자료 평가 방법 반

- 표 인 오류 평가 방법에 따른 인 오류 확률 재평가

- 최 열수력코드 MARS를 이용한 사고경 재분석

- 개발된 PSA 모델의 품질 재평가 외부 문가 독립 검토 시행

- 허용정지시간 재평가를 통한 개발 모델 활용성 검증

최 험도 평가 기술 개발

- iii -

- 계통 배열 변화를 반 할 수 있는 고장수목 기반 기사건 빈도 재계산 방법

개발

- 다 호기 AAC DG(Alternative AC Diesel Generator) 공유 특성을 반 한

SBO(Station Blackout) 향 평가 방법 개발 여러 호기간 AAC DG 공유에

따른 부지 종합 험도 평가

- 1단계 PSA 정량화 결과 불확실성 평가방법 개발

- 12단계 PSA 통합 방법 개발 시범 모델 구축

- 화재 험도 보수성 감을 하여 화재 분석 코드를 이용한 표 원

화재 험도 재평가

험도 리 기반 기술 개발

- 계통 수 요도 평가 방법 개발

- 문가 의견 추출 방법 련 설문지 개발

- 안 주입 계통 냉각수 계통에 한 차등 품질 보증 시범 용

Ⅳ 연구개발결과

본 과제의 첫 번째 연구개발 결과는 험도 정보 활용을 한 ASME PSA

Standard I+ 등 수 의 1단계 PSA 표 모델(PRiME-U34i)을 개발한 것이다

본 연구 과제에서는 먼 울진 3 4호기 PSA 모델에 하여 ASME PSA

Standard와 NEI PSA Peer Review Process Guidances에 기반을 두어

PSA 모델 품질 등 평가를 수행하 다 품질 개선 의 울진 3 4호기 PSA

모델은 ASME PSA Standard를 기 으로 하 을 때 체 검토 항목 약

35 정도가 II 등 미만인 것으로 단되었다 모델 품질 평가 결과를 기반

으로 PSA 모델의 주요 요소별 품질 개선 사항을 도출하고 이에 따라 품질

개선 작업을 수행하 다

품질 개선 후 PRiME-U34i의 품질 재평가 작업을 수행하 다 본 과제를 통

하여 개발된 PRiME-U34i의 품질 향상은 ASME PSA Standard에 기반을 둔

- iv -

것으로 PRiME-U34i의 품질 개선 결과에 하여 국내외 문가의 검토를 통

하여 객 성을 검증 받았다

품질 개선 작업 결과 PRiME-U34i는 ASME PSA Standard을 기 으로

체 항목의 90 이상이 II 등 이상을 만족시키는 것으로 나타났다

본 과제의 두 번째 연구개발 결과는 다양한 최 험도 평가 기술의 개발이다

기존 PSA 에서는 기사건 발생이 고장수목의 형태로 표 된 경우 (1) 기

사건 고장수목들을 미리 정량화하여 발생빈도 값을 구한 후 (2) 노심손상

고장수목에 입하고 (3) 노심손상 고장수목을 정량화하여 발생빈도를 계산

하는 복잡한 계산 과정을 거쳐 왔다 이는 발 소 기기 배열이 변경되는 경

우 여러 번의 정량화가 필요함을 의미하는 것으로 한 하나의 기기 고장이

기사건 고장수목과 노심손상 고장수목 두 곳에 나타나기 때문에 기기

요도 계산에도 문제 을 유발하여 왔다 따라서 본 과제에서는 기사건 고

장수목과 노심손상 고장수목을 동시에 모델링하고 한번에 정량화를 할 수

있는 방법을 개발하 다

기존에는 AAC DG와 같이 여러 원 이 공유하는 기기가 원 의 험도에 미

치는 향을 정확히 모사하지 못하여왔다 따라서 본 과제에서는 여러 호기

간에 AAC DG를 공유함에 따라 발생하는 복잡한 상호 의존성을 고려하여

개별 원 부지 종합 험도를 평가할 수 있는 방법을 개발하 다 본 연

구의 결과는 다 호기 간에 공유되는 다른 기기의 향 평가에도 용될

수 있다

12단계 PSA 통합모델은 2단계 험도 척도(LERF LLRF 등)에 한 발

소 배열 변화의 향을 직 으로 평가하는 데 매우 유용한 모델이다 따라

서 본 연구를 통하여 12단계 PSA 모델을 단일 모델로 통합하기 한 방법

론 차를 개발하 다

기존의 화재 험도 분석 시에는 화재가 발생한 방에 치한 모든 기기의 기

- v -

능이 상실된다는 매우 보수 가정을 사용하여 왔다 따라서 이와 같은 보수

성의 감을 하여 CFAST 화재 분석 코드를 사용하여 표 원 화재

험도를 재평가하 다 평가 결과 CFAST 화재 분석 코드의 사용은 화재

험도 평가에서 나타나는 보수성을 크게 감시킬 수 있는 것으로 나타났다

1단계 PSA의 정량화 결과는 작은 확률 값을 갖는 수많은 사건 집합들의 합

으로부터 구해진다 그러나 PSA가 시작된 이후 정량화 작업을 통하여 구해

진 값이 과연 정확한 값에 수렴된 값인지 아니면 수렴 의 간 값인지에

한 논란이 계속되어 왔었다 본 연구에서는 PSA 정량화 결과의 수렴 여

부를 악할 수 있는 새로운 PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법을 개발

하 다 이는 세계 으로도 요한 연구 결과로 단된다

본 과제의 세 번째 연구개발 결과는 험도 정보의 체계 활용을 한 체제의 구

축이다

재까지는 험도 정보 활용에서 요구되는 주요 SSC(Structure System amp

Component) 선정 시 공통원인고장을 포함하는 경우의 기기 RAW(Risk

Achievement Worth)를 구하는 방법에 하여서는 미국에서도 오랫동안 논

란이 있어온 상황이다 본 연구에서는 RAW=1+(1-P)PFV(P=사건확률

FV=Fussell-Vesley 요도) 식을 사용하여 공통원인고장을 포함하는 경우

에도 미국 산업체에서 사용되는 기존 방법에 비해 해석 RAW 값에 가장

근사한 RAW를 구할 수 있는 방법을 개발하 다

험도 정보를 활용하여 SSC의 요도 순 를 결정하기 해서는 PSA 결과

와 더불어 문가 의견에 의해 결정된 SSC 요도 순 결과도 같이 사용

된다 그러나 기존에는 SSC 요도 순 결정에 참여하는 문가의 구성

수 질문 방식 등에 따라 그 평가 결과에 많은 차이가 있어 왔다 따라

서 본 연구에서는 보다 합리 이고 객 으로 각 문가의 의견을 추출하

고 취합하기 하여 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법의 장 을 결합

한 Delphi 방법을 기반으로 험도 정보 활용을 한 문가 의견 추출취합

- vi -

방법을 개발하 다

에서 개발한 요도 평가 방법 문가 의견 추출취합 방법을 사용하여

차등 품질 보증 시범 용을 수행함으로써 개발된 방법이 실제 용에 타당

함을 검증하 다

Ⅴ 연구개발결과의 활용계획

본 연구에서 개발하고 있는 PRiME-U34i는 2002년 9월에 체결된

KAERI-KINS 연구 력 정을 통하여 이미 KINS에서 규제검증모델의

기반모델로 사용하고 있다

한 연구소와 산업체간의 기술 이 계약을 통하여 PRiME-U34i의 기 모

델이 력연구원의 험도 정보 활용 가동 검사 과제 한수원의 울진 3

4호기 기술 지침서 개선 과제에 사용되고 있으며 향후 이들 모델이

PRiME-U34i의 최종 모델로 치될 것으로 상된다

아울러 본 과제를 수행하며 얻은 PSA 품질 평가 기술과 경험을 기반으로 이

미 고리 3 4호기 PSA 품질 향상 과제에서 독립 평가 탁 과제를 받아 수

행하고 있으며 산업체에서 수행 인 정비 규정 기술 개발 과제에서는 본

과제에서 개발한 문가 의견 추출 방법을 이용하여 련 문가 의견을 추

출통합하고 있는 상황이다

앞에서 보듯이 본 과제의 연구 결과는 이미 다양한 분야에서 활용되고 있으

며 향후 본 연구 결과의 활용성을 더욱 증 하기 하여 3단계 장기 연구

를 통하여 2단계 연구 결과의 확장 활용 연구를 계속 수행할 정이다

- vii -

SUMMARY( 문요약문)

Ⅰ The Project Title

Development of Risk-Informed Application Technology

Ⅱ The Objectives and Importance of Projects

Recently under the de-regulation environment nuclear industry has

attempted various approaches to improve the safety and economics of

Nuclear Power Plants (NPPs) One of these efforts is the risk informed

application (RIA) This approach uses the risk information as a means to

manage the resources for the effective and efficient operation of NPP

In USA the RIA is being already used in the regulation design and

operation of NPPs Japan and France have tried to introduce the RIA into

their countries for the similar purposes In Korea there have been

several attempts to introduce the RIA into NPP operations as well For

instances several projects are on going now such as the extension of

AOT (Allowed Outage Time)STI (Surveillance Test Interval) of RPS

(Reactor Protection System)ESFAS (Engineering Safety Features

Actuation System) RI-ISI (Risk-informed In-service Inspection) etc

In the RIA the PSA quality and the process for the risk-informed

decision making are very essential elements However in Korea there

have been no attempts to evaluate the quality of PSA model itself and

there is no framework for the risk-informed decision making either

Therefore in this research project we aim at developing (1) a PSA

standard model for KSNP (Korea Standard Nuclear Power Plant) (2) new

- viii -

methodologies to reduce the uncertainty of PSA and (3) a risk-informed

decision making framework in order to establish the basis of the RIA in

Korea

Ⅲ The Scope and Contents of the Project

As mentioned before the main purpose of this research project is to develop

(1) a PSA standard model for KSNP (2) new methodologies to reduce the

uncertainty of PSA and (3) a risk-informed decision making framework

To develope a PSA standard model for KSNP we have evaluated the

quality of the PSA model for Ulchin units 3amp4 based on the American

Society of Mechanical Engineers (ASME) PSA Standard and Nuclear

Energy Institute (NEI) PSA Peer Review Process Guidances Based on

the evaluation results of the PSA quality we have derived what items

should be improved to upgrade the quality of the PSA model and how

they can be improved From these we have developed a PSA standard

model for KSNP called PRiME-U34i with the quality of ASME PSA

Standard Capability Category I+

The PSA has various sources of uncertainty To extend the scope of the

RIA such uncertainties must be reduced to a manageable level For this

we have developed some new PSA methodologies in various areas such

as the quantification method of initiating event fault tree the framework

to combine Level 1 and 2 PSA models the re-assessment of fire risk

using the CFAST code etc

We need a systematic decision making framework for the efficient RIA

Without such a decision making framework we cannot introduce the RIA

into the real world So we have developed a risk-informed decision making

- ix -

process and some new importance measures for the classification of

structure system and component (SSC)

Ⅳ The Results of the Study

Development of a PSA standard model with the quality of ASME PSA

Standard Capability Category I+

- Evaluation of the PSA quality based on NEI PSA Peer Review

Process GuidancesASME PSA Standard

- Update of the documentation Development of the detailed quality-control

(QC) procedures for the PSA elements including fault tree analysis

human reliability analysis and common cause failure analysis

- Update of the PSA data

A Implementation of the Korean equipment reliability data

B Implementation of Korean experiences in estimating the

frequencies of initiating events

- Update of the PSA model

A Thermal-hydraulic (TH) analysis of the significant accident

sequences using the new best-estimate TH Code MARS

B Re-analysis of important human errors by applying the

standardized Korean Human Reliability Analysis (HRA) methodology

C Common cause failure (CCF) analysis by using the α-factor

method with new CCF data

D Revision of fault trees based on the updated QC procedures new

HRA and CCF results

Development of new methodologies to reduce the uncertainty of PSA

- Development of a methodology to quantify the fault trees of initiating

- x -

events and mitigation systems simultaneously

- Development of a methodology to assess the effect of systems

shared by several units e g AAC DG (Alternative AC Diesel

Generator)

- Development of a new measure to judge the numerical convergency

of Level 1 PSA results

- Development of a new frame to combine the Level 1 and 2 PSA

model into a unified PSA model

- Re-assessment of fire risk using a fire computer code CFAST

Development of a risk-informed decision making framework

- Development of new method and measures to assess the importances

of systems with common cause failures

- Development of a framework for eliciting and combining the experts

opinions consistently

Ⅴ The Proposal for the Future Applications

The research results of this project are already used in various areas of

the RIA The PRiME-U34i has been already provided to the regulatory

body as the basic model for the development of the regulatory PSA

model This model is being also used in the RIA projects of the Korean

nuclear industries such as the RI-ISI project etc

The developed risk-informed decision making framework has been used to

collect and combine the experts opinions in an industry project for the

implementation of the maintenance rule in Korea

- xi -

CONTENTS( 문 목 차)

Summary (Korean) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot i

Summary middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot vii

Contents middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xi

Contents (Korean) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xv

Contents of Tables middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xix

Contents of Figures middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xxii

Chapter 1 Introduction of the Project middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 1

Section 1 Background and Importance middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 1

Section 2 Objectives and Contents middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 2

Chapter 2 The Current State-of-the-Art of the Related Technology middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 6

Chapter 3 Contents and Results of the Project middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

Section 1 Development of the Level 1 PSA Standard Model middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

1 Introduction middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

2 Quality Assessment of the Ulchin Units 3amp4 PSA Model middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 14

A Quality Assessment of the KSNP PSA Model (Before Improvement)14

B Quality Assessment of the KSNP PSA Model (After Improvement) middot 19

3 Re-estimation of the Initiating Events Frequencies middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 22

4 Improvement of the Event Tree Models middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 37

A Assessment of the Major Accident Sequences and Sucess Criteria 37

B Sensitivity Studies of the Improved Accident Sequences and Sucess

Criteria middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 53

5 Improvement of the Fault Tree Models middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 57

A Supplement of the Documentation middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 57

B Update of the System Fault Trees middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 59

6 Re-estimation of the Human Errors middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 70

- xii -

A Human Reliability Analysis of Pre-Accident Human Errors middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 70

B Human Reliability Analysis of Post-Accident Human Errors middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 73

7 Estimation of the Common Cause Failures middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 81

A Review of the Modeling Approach of the CCF middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 81

B Development of the Procedure Guide for the CCF Estimation middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 83

C Application of the α-factor Method middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 87

Section 2 Development of the Best-estimate Risk Assessment Technologies93

1 Development of the PSA Technology for the Initiating Events middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 93

A Single Quantification of Initiator and System FTs to Reflect System

Arrangement middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 93

B Validation of the Developed Method middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 95

2 Uncertainty Estimation of the Quantified PSA Results middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 96

A Introduction middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 96

B Prediction Method of the Truncation Errors middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 97

C An Application Example middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 104

3 Integrated Risk Estimation of a Site Considering Multi Shared-Systems109

A Introduction middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 109

B Method middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 109

C CDF and SBO Frequency Estimation with the shared AAC DG middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 113

D Integrated Risk Estimation of a Site Considering Shared-Systems 115

4 Development of the Level 2 PSA Technology middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 116

A Development of the Level 2 Uncertainty Assessment Technology 116

B Plant-specific Impact of the Dynamic Pressures on CF Modes middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 122

5 Development of an Integrated Level 1 amp 2 PSA Model middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 126

A Development of the Level 1 amp 2 Integration Technology middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 126

B Development of the Plant-specific Integrated Level 1 amp 2 PSA Model133

6 Fire Code-based Fire Risk Assessment for KSNPs middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 139

A Characteristics Analysis of the Fire Modeling Codes middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 139

- xiii -

B Determination of the Optimal Variables of CFAST middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 140

C Fire Risk Assessments of the Fire Areas Using CFAST middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 145

D Fire Risk Assessment of the HPSI Pump Room Using FDS middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 147

E CCDP Estimations of the Fire Areas middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

Section 3 Development of the Basic Technologies for the Risk-Informed

Management middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

1 Development of the System Level Importance Measure middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

A Components RAW Estimation Method including CCF middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

B ERAW (Expected RAW) Importance middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 161

2 Development of the Standard Elicitation Method of the Expert Opinions162

A Review of the Current Expert Opinions Elicitation middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 162

B Development of an Expert Opinions Elicitation Method middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 164

3 Development of the Systematic Procedure for the SSC Ranking middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 174

A Constitution of the Expert Panel middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 175

B Development of the Question Sheet middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 176

C Detail Description on the Questions middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 177

D Reference Guide for the Assignment of the Estimation Value middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 179

E Deterministic Safety Importance Decision by the Expert Opinion middotmiddot 181

4 An Application Example for the Ranking of the SSC middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 182

A An Application Example of the GQA (Option 2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 182

B An Expansion of the SSCs Prioritization to the Other Areas middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 192

5 Re-estimation of the AOT Extension Using the PRiME-U34i middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 194

A Acceptance Criteria and Risk Estimation Method for the Modification

of the AOT middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 194

B Results middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 195

Chapter 4 Degree of Achievement and Contribution to Related-Areas middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

Section 1 Degree of Achievement middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

1 Development of the PSA Standard Model for the RIA middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

- xiv -

2 Development of the Best-estimate Risk Assessment Technologies middotmiddotmiddot 197

3 Development of the Basic Technologies for the Risk-Informed

Management middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 198

Section 2 Contribution to Related-Areas middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 203

Chapter 5 Proposals for the Applications middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 206

Chapter 6 Scientific and Technical Information Obtained via the Project middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 210

Section 1 Foreign Information middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 210

Section 2 Domestic Information middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 216

- xv -

목 차

요 약 문 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot i

SUMMARY ( 문) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot vii

CONTENTS ( 문) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xi

목 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xv

표 목 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xix

그 림 목 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xxii

제 1 장 연구개발과제의 개요 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 1

제 1 연구배경 필요성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 1

제 2 연구개발의 목 내용 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 2

제 2 장 국내외 기술 개발 황 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 6

제 3 장 연구개발 수행 내용 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

제 1 1단계 PSA 표 모델 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

1 개요 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

2 울진 3 4호기 PSA 모델 품질 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 14

가 표 원 PSA 모델 등 평가(모델 개선 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 14

나 표 원 PSA 모델 등 평가(모델 개선 후) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 19

3 기사건 빈도 재평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 22

4 사건수목 개선 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 37

가 최 열수력 코드를 이용한 주요 사고경 성공기 분석 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 37

나 사고경 성공기 변경에 따른 민감도 분석 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 53

5 고장수목 개선 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 57

가 문서화 보강 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 57

나 계통 고장수목 수정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 59

6 인간 신뢰도 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 70

가 사고 인 오류 인간신뢰도분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 70

나 사고 후 인 오류 인간신뢰도분석 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 73

- xvi -

7 공통원인고장 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 81

가 공통원인고장 모델 방법 조사 방법론 검토 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 81

나 공통원인고장 분석 수행 차서 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 83

다 α-factor 방법 용성 검토 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 87

제 2 최 험도 평가 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 93

1 기사건 PSA 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 93

가 PSA 기사건 재검토 계통 배열 변화 향 평가 방법 개발middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 93

나 배열 변화 반 기사건 빈도 평가 방법 검증middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 95

2 PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법 개발middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 96

가 개요 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 96

나 삭오차 측 방법 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 97

다 개발된 방법의 용middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 104

3 공유 계통을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 109

가 개요 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 109

나 분석 방법 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 109

다 AAC DG 공유 계통의 SBO 발생빈도노심손상 빈도 향 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 113

라 공유 계통을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 115

4 2단계 PSA 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 116

가 2단계 PSA 불확실성 평가 방법 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 116

나 발 소 특징 인 격납건물 동 가압 향 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 122

5 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 126

가 1단계 2단계 PSA 모델 통합 방안 개발middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 126

나 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 133

6 화재분석코드에 기반한 표 원 화재 험도 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 139

가 화재모델링 코드 특성 분석 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 139

나 CFAST 최 변수 설정 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 140

다 CFAST를 이용한 원 화재구역의 안 성 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 145

라 FDS를 이용한 고압안 주입펌 실의 화재 험도 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 147

- xvii -

마 분석 상 구역의 CCDP 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

제 3 험도 리 기반 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

1 계통 수 요도 척도 개발middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

가 공통원인고장 포함시의 기기 RAW 계산 방법 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

나 ERAW (Expected RAW) 요도 제시 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 161

2 문가 의견 추출 표 방법 개발middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 162

가 기존 문가 의견 추출 방법 조사middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 162

나 문가 의견 추출 방법 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 164

3 구조 계통 기기 순 결정 체제 구축 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 174

가 문가 원 구성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 175

나 질문 설문지 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 176

다 질문에 한 상세 설명 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 177

라 평가치 할당 시 참고 지침 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 179

마 문가 단에 의한 결정론 안 요도 결정 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 181

4 구조 계통 기기 순 결정 체제 시범 용 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 182

가 GQA(Option 2) 시범 용 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 182

나 SSC 우선 순 결정 체제의 활용성 확 방안 도출 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 192

5 표 원 PSA 표 모델을 이용한 허용 정지시간 연장 재평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 194

가 허용정지시간 변경에 한 험도 평가 방법과 승인 기 치 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 194

나 험도 평가 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 195

제 4 장 연구개발 목표 달성도 련 분야에의 기여도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

제 1 연구개발 목표 달성도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

1 험도 정보 활용을 한 PSA 표 모델 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

2 최 험도 평가 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

3 험도 리 기반 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 198

제 2 련 분야에의 기여도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 203

제 5 장 연구개발결과의 활용계획 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 206

제 6 장 연구개발과정에서 수집한 과학기술정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 210

- xviii -

제 1 국외 정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 210

제 2 국내 정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 216

- xix -

표 목 차

표 1 ASME PSA StandardNEI PPRP Guidances 검토 분야 요건 수 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 15

표 2 ASME PSA Standard 기반 분야별 개선 검토 결과 등 별 요건수 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 16

표 3 NEI PPRP Guidances 기반 분야별 개선 검토 결과 등 별 요건수 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 16

표 4 EPRI 분류기 에 따른 국내 원 (월성제외) 정지사건 발생수 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 23

표 5 울진 3 4호기의 새로운 기사건 빈도middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 36

표 6 ASC 분석을 한 MARS 21 주요 변수 설정치 가정 사항 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 39

표 7 SGTR 분석을 한 울진 3 4호기 주요 가정 사항(기본 사고경 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

표 8 PSA 모델링을 한 LOCA 그룹 분류의 3가지 주요 안 기능별 분류 특징middotmiddotmiddot 48

표 9 LOCA 사고군에 한 기존 모델과 열수력 분석에 의한 성공기 비교 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 50

표 10 LOCA 사고군 재평가시 노심손상 민감도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 53

표 11 소형 LOCAHPSI 실패 사고경 ASC 운 에 한 민감도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 53

표 12 사고경 성공기 변경에 따른 민감도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 55

표 13 AIMS 입력 황 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 59

표 14 고압안 주입계통의 이용불능도 분석 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 68

표 15 수동밸 의 잠재 사고 인 오류 검토결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 71

표 16 사고 인 오류의 상세 정량화 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 72

표 17 이 PSA 모델에서 변경된 사고 후 인 오류 사건 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 74

표 18 기사건별 충 방출운 의 기본사건과 가압기 개방시간 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 75

표 19 사고 후 인 오류 상세 정량화 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 75

표 20 사고 후 인 오류 상세 정량화 계산서(입력정보) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 76

표 21 사고 후 인 오류 상세 정량화 계산서(출력정보) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 77

표 22 사고 후 인 오류 종속성 상세 평가 계산서 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 80

표 23 공통원인 기본 사건 그룹 분류표middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 84

표 24 α-Factor에 한 일반 자료 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 87

표 25 연계 인자와 기기 연결 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 88

표 26 기기냉각수계통에 한 모수 평가치와 CCF 확률 값 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 88

- xx -

표 27 기기냉각수계통 공통원인고장 정량화 결과 비교 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 89

표 28 CCF Factor 재평가 결과(일부 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 91

표 29 CCF 평가에 따른 민감도 분석 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 92

표 30 계통 상태에 따른 SBO 사건(2 unitssite 1 AAC DGsite) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 110

표 31 AAC DG 공유계통 험도 평가에 사용된 데이터 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 114

표 32 AAC DG 공유에 따른 부지 험도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 115

표 33 불확실성 인자별 특성 구분 지침 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 117

표 34 기존 정형화된 문가 의견 도출방법 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 119

표 35 정량 인 문가 의견 통합방법 주요 고려사항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 120

표 36 12단계 서로 다른 수 의 정량화 입력에 한 통합 지침middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 122

표 37 격납건물 동 향 평가를 한 기존 방법론 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 124

표 38 울진 3 4호기 2단계 PSA에 고려된 격납건물 특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 125

표 39 동 가압의 향 평가를 한 2단계 PSA 모델링 정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 125

표 40 동 가압의 향 평가를 한 울진 3 4 사고경 압력정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 126

표 41 12단계 해도척도 함수개발을 한 단계별 Matrix middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 129

표 42 울진 3 4호기 통합 PSA 모델의 구조(PDSFSTCFLERFLLRF) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 134

표 43 울진 3 4호기 통합 PSA 모델 개발에 사용된 2단계 PSA 모델 정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 135

표 44 기존방식과 통합방식에 의한 정량화 결과 비교(울진 3 4) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 137

표 45 화재모델링 코드 특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 140

표 46 경유(Diesel Oil)의 화재 련 특성값 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 141

표 47 화재 험도 민감도 분석 Case 분류 설정조건 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 142

표 48 각 화재구역별 CCDP 변화 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 150

표 49 NEI의 요도 정 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 153

표 50 13 성공논리 제 계통의 기본사건 확률middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 157

표 51 13 성공논리 제 계통의 각 고장모드들의 RAW와 FV middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 158

표 52 세가지 방법에 따른 안 요 SSC 개수 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 161

표 53 복잡성에 따른 구조화 기법의 필요성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 168

표 54 Sherman Kent의 등 척도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 172

- xxi -

표 55 선정된 질문 설문 양식 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 177

표 56 평가치 할당 기 참고 표 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 180

표 57 최종 안 등 분류기 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 181

표 58 HPSI ESW 계통 평가 상 기능 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 182

표 59 삭치에 따른 요도 정보 제공 기기 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 188

표 60 분류별 소속 기기 수(HPSI) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 189

표 61 분류별 소속 기기 수(ESW) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 190

표 62 Expert Panel 결정에 따른 HPSI 계통의 분류 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 192

표 63 Expert Panel 결정에 따른 ESW 계통의 분류 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 192

표 64 AOT 변경에 한 험도 평가 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 196

- xxii -

그 림 목 차

그림 1 연도별 주요 연구 내용 연계 계 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 5

그림 2 PRiME-U34i 개발 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 13

그림 3 PSA 모델 개선 업무별 CDF 향 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 13

그림 4 ASME PSA Standard 기반 총 평가 결과(개선 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 17

그림 5 NEI PPRP Guidances 기반 총 평가 결과(개선 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 17

그림 6 ASME PSA Standard 기반 요건별 평가 결과(개선 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

그림 7 NEI PPRP Guidances 기반 요건별 평가 결과(개선 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

그림 8 ASME PSA Standard 기반 총 평가 결과(개선 후) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 20

그림 9 NEI PPRP Guidances 기반 총 평가 결과(개선 후) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 20

그림 10 ASME PSA Standard 기반 요건별 평가 결과(개선 후) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 21

그림 11 NEI PPRP Guidances 기반 요건별 평가 결과(개선 후) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 21

그림 12 울진 3 4호기 CDF에서 각 기사건의 비 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 36

그림 13 표 원 소형 LOCA용 수치모델구조의 개념도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 38

그림 14 원자로출력 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 15 가압기 SG 돔 압력 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 16 556degChr 냉각율과 실제 냉각율middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 17 노심 Hottest 노드에서의 Heatup middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 18 SG 노심 강수 수 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 19 ADV 제어에 따른 개구율 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 20 LPSI 주입량 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 41

그림 21 ASC 운 에 한 압력 핵연료 온도 거동특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 41

그림 22 ADV 제어 방식에 따른 향 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 43

그림 23 ASC 개시 시간에 따른 향 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 44

그림 24 HPSI 상실을 동반한 SGTR 세 가지 경우에 한 압력 거동 특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 46

그림 25 형 LOCA 분류를 한 분석 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 48

그림 26 소형 LOCA 분류를 한 분석 결과(2 inch LOCA의 거동 특성) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 49

- xxiii -

그림 27 MSLB 사고시 출력 특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 50

그림 28 울진 3 4호기 MSLB 사건시 가장 심각한 경우의 반응도 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 51

그림 29 표 원 MFLB시 RCS 계통 압력거동 특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 52

그림 30 각 사고경 에 한 민감도(ΔCDF) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 56

그림 31 ESFAS-ARC PCS 모델링 지침 개발 과정 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 62

그림 32 Risk Monitor용 PSA 모델상의 IampC 모델링 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 63

그림 33 일반 인 CCF 분석 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 83

그림 34 CCF 모수 추정 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 83

그림 35 동일 기기가 다른 CCF 그룹에 속하는 경우의 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 85

그림 36 AFW Pump(FTS) CCF의 α3의 후분포 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 90

그림 37 표 원 의 CCW 계통 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 95

그림 38 정 사건 확률과 삭치와의 계 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 102

그림 39 삭치에 따른 정 사건 확률 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 105

그림 40 삭치에 따른 최소단 집합들의 개수 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 105

그림 41 삭치에 따른 삭 오차 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 106

그림 42 삭치에 따른 삭 불확실성 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 106

그림 43 삭치에 따른 요 기본사건들의 갯수 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 107

그림 44 SBO 발생빈도 계산을 한 고장수목middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 113

그림 45 AAC DG 공유에 따른 SBO 험도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 114

그림 46 2단계 PSA 련 연도별 연구수행 항목 연구결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 116

그림 47 서로 다른 불확실성 인자의 통합 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 118

그림 48 제시된 정형 인 5단계 도출방법 비정형 방법 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 121

그림 49 울진 3 4호기 격납건물 손확률에 한 동압의 향 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 124

그림 50 1단계 MCS 를 통한 12단계 PSA 모델 통합체제 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 127

그림 51 험도 Matrix를 이용한 12단계 모델통합 과정 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 130

그림 52 기존 방식으로 정량화된 울진 3 4호기 STC 발생빈도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 136

그림 53 12단계 PSA 통합모델 시범 용 결과(STCFs) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 137

그림 54 12단계 PSA 통합모델 시범 용 결과(LERFLLRF) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 138

- xxiv -

그림 55 온도변화의 비교(Case1) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 143

그림 56 경계층 높이의 변화 비교(Case1) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 143

그림 57 온도변화의 비교(Case2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 144

그림 58 경계층 높이의 변화 비교(Case2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 144

그림 59 온도변화의 비교(Case 3) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 145

그림 60 경계층 높이의 변화 비교(Case 3) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 145

그림 61 주요 안 계통 펌 실의 상부층 가스 온도middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 146

그림 62 HPSI 펌 실의 모델 구성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 147

그림 63 열 A 온도변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

그림 64 열 B 온도변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

그림 65 열 C 온도변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

그림 66 열 D 온도변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

그림 67 각 화재구역별 CCDP 변화 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 150

그림 68 13 성공논리 계통의 고장수목의 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 156

그림 69 문가 의견 추출 Frame middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 166

그림 70 간략화한 고압안 주입계통 PampID middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 185

그림 71 간략화한 기기냉각해수계통 PampID middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 186

그림 72 심층방어(Defence-In-Depth) Matrix middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 187

- 1 -

제 1 장 연구개발과제의 개요

제 1 연구배경 필요성

기존에는 보수 가정에 근거한 결정론 인 분석에 의존하여 원자력 설비의 안

성을 확보하여 왔다 그러나 이와 같은 방법은 지나친 보수 가정의 사용 등으로 인

하여 원자력 산업의 경제성을 하시키는 주요 원인이 되어 왔다

근래에 들어 그동안 원자력 기술의 발 과 더불어 원 의 안 을 하는 주요

원인들에 한 좀 더 실제 인 험도 분석이 가능하게 되었다 이에 따라 원자력 계

는 이와 같은 원 의 정확한 험도 분석 결과를 활용하여 기존의 결정론 분석에서

나타나는 보수성을 임으로써 원 의 안 성과 경제성을 제고하려는 노력을 하게 되

었다

험도 정보 활용(Risk-informed Application RIA) 기술은 기존의 결정론 안

성 분석에 더하여 확률론 안 성 평가(Probabilistic Safety Assessment PSA)

장의 운 경험 등을 통하여 도출되는 원 의 정량 험도 정보를 활용하여

원 의 안 성에 큰 을 미치는 요인들을 악하고 이에 한 효율 처 방안을

도출하여 원 의 안 성을 종합 으로 확보하는 방안이다

이와 같은 종합 험도 정보 활용을 통하여 원 의 안 에 실제 이 되는

요소에 하여서는 좀 더 강화된 안 조치를 취하며 반면에 원 의 안 에 실제

향을 미치지 않는 요소들에 하여서는 투자 재원을 감할 수 있으므로 이를 통하여

원 의 안 성과 경제성을 동시에 향상시킬 수 있다

재 미국 등 선진국에서는 이미 원 의 규제 설계 운 등 여러 분야에서

험도 정보를 주요 의사 결정 수단으로 활용하고 있는 상황이다 국내의 원자력 산업계

에서도 재 이의 도입을 활발히 추진하고 있는 상황이다

이와 같이 험도에 기반을 둔 원 의 설계 운 규제 기술은 원 의 안 성

- 2 -

경제성을 가장 합리 이고도 효율 으로 향상시킬 수 있는 방법으로 향후 기존 원

의 계속 운 신규 원 의 지속 건설에 비하여서도 국내에서 반드시 개발되어야

하는 기술이다

험도 정보 활용의 기본은 원 의 험도를 정확히 평가하는 것으로 이를 해

서는 원 의 설계 운 정비 등 원 의 여러 요소를 종합 으로 고려하여 원 의

안 성을 확률론 으로 평가하는 PSA 기술의 고도화가 가장 시 한 상황이다

2001년도에 수립된 제2차 원자력 진흥종합계획에서도 험도 정보 활용의 요

성을 인식하여 2006년까지 성능 기 험도 정보를 활용한 규제 제도의 도입과

PSA 기술의 고도화 종합 데이터베이스 체계 구축을 명시하고 있다

따라서 장기 2단계 연구를 통하여 향후 국내에서 험도 정보 활용 기술을 실

제 용하기 한 기술 기반을 조속히 구축할 필요가 있다

제 2 연구개발의 목 내용

험도 정보 활용의 성공 도입을 해서는 PSA 모델을 이용한 의사 결정의 정

확성이 확보되어야 한다 미국에서는 이를 하여 미국의 규제 기 인 Nuclear

Regulatory Committee(NRC)와 미국 기계학회(American Society of Mechanical

Engineers ASME)를 심으로 각 활용 목표에 따라 PSA 모델이 갖추어야 하는 품질

을 규정하는 PSA 모델의 기 (PSA Standard)을 개발하고 있다 그러나 국내에서는

아직 험도 정보 활용을 한 PSA 모델의 품질에 한 검토가 이루어진 바가 없었

다 따라서 국내에서도 재 국내에서 사용되고 있는 PSA 모델을 검토하여 재의

PSA 모델이 험도 정보 활용에 사용될 수 있는 범 를 악할 필요가 있으며 아울

러 PSA 모델의 취약 을 악하여 험도 정보 활용의 용 범 에 따라 PSA 모

델의 품질을 히 향상시킬 필요가 있다

향후 험도 정보 활용의 범 는 더욱 확 되어 갈 것으로 상되며 이에 따라

기사건의 정확한 도출과 발생 빈도의 평가 여러 호기가 공유하는 기기 계통의

- 3 -

향 평가 외부 사건 2단계 PSA 방법론의 취약 보완 등 재의 PSA 방법이 갖

고 있는 여러 문제 에 한 해결이 필요한 상황이다 이와 같은 분야에 해서 재

선진국에서는 많은 연구가 진행되고 있는 상황이나 국내에서는 그동안 설계 원 을

심으로 PSA 기술이 개발되어 왔으므로 이와 같은 기본 인 부분에 취약 을 갖고

있는 상태이다 따라서 원자력 산업이 가장 활발한 나라의 하나인 우리로서는 장기

연구 등을 통하여 이와 같은 부분의 기술 개발을 극 으로 추진할 필요가 있다

험도 정보 활용의 다른 요한 요소 의 하나는 험도의 평가 결과를 어

떻게 활용하는가하는 것이다 즉 lsquo 험도 정보를 어떤 방식으로 활용하여 요한 안

문제 이에 한 효과 인 안을 히 도출할 것인가rsquo 하는 문제가 해결되어야

한다 이 문제는 재 국내외 공히 뚜렷한 해결책을 갖고 있지 못한 상태로 미국의 경

우는 주로 문가의 공학 단을 많이 사용하여 왔다 그러나 험도 정보의 활용

범 가 단순히 기기 계통의 검사 주기 연장 등이 아니라 실제 설계 요건의 변경 등 원

자력 안 의 매우 심 인 문제까지 확 되어가고 있음에 따라 좀 더 체계 인 험

도 정보 운용 기술의 개발이 필요한 상황이다

에서 기술한 바와 같이 국내에 험도 정보 활용을 도입하기 해서는 다양한

분야의 기술 개발이 필요하다 이에 따라 본 과제에서는 연구 목 을 다음과 같이 세

가지로 구분하여 설정하 다 (1) 고품질의 PSA 모델의 개발 (2) PSA 기술의 고도화

(3) 험도 정보의 체계 활용을 한 체제 개발 각 분야별 연구 내용 범 는

아래에 기술되어 있다

험도 정보 활용을 한 PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 내부사건 1단

계 PSA 표 모델(PRiME-U34i) 개발 검증

- Nuclear Energy Institute(NEI) PSA Peer Review Process(PPRP)

Guidances[NEI00b]ASME PSA Standard[ASME02]에 따른 PSA 모델

품질 평가 기존 PSA 모델의 취약 악 보완 방안 도출

- 미국 최신 기사건 빈도 국내 불시정지 이력 반 기사건 빈도 재평

- 4 -

가

- 발 소 장 운 황에 따른 고장수목 개선

- 기존 고장수목에 모델되지 않던 제어 부분 고장수목 개발

- 국내 고유 기기 신뢰도 자료 반

- 최신 미국 공통원인고장 자료 평가 방법 반

- 표 인 오류 평가 방법에 따른 인 오류 확률 재평가

- 최 열수력코드 MARS를 이용한 사고경 재분석

- 개발된 PSA 모델의 품질 재평가 외부 문가 독립 검토 시행

- 허용정지시간 재평가를 통한 개발 모델 활용성 검증

최 험도 평가 기술 개발

- 계통 배열 변화를 반 할 수 있는 고장수목 기반 기사건 빈도 재계산 방

법 개발

- 다 호기 AAC DG(Alternative AC Diesel Generator) 공유 특성을 반

한 SBO(Station Blackout) 향 평가 방법 개발 여러 호기간 AAC DG

공유에 따른 부지 종합 험도 평가

- 1단계 PSA 정량화 결과 불확실성 평가방법 개발

- 12단계 PSA 통합 방법 개발 시범 모델 구축

- 화재 험도 보수성 감을 하여 화재 분석 코드를 이용한 표 원

화재 험도 재평가

험도 리 기반 기술 개발

- 5 -

- 계통 수 요도 평가 방법 개발

- 문가 의견 추출 방법 련 설문지 개발

- 안 주입 계통 냉각수 계통에 한 차등 품질 보증 시범 용

본 과제의 연도별 연구 내용 연계 계는 그림 1에 제시되어 있다

그림 1 연도별 주요 연구 내용 연계 계

- 6 -

제 2 장 국내외 기술 개발 황

근래에 들어 력 산업의 비규제화(De-regulation) 환경 하에서 원 의 타 발

원 비 경쟁력을 높이기 한 방안으로 원자력발 소의 안 성과 경제성을 동시에

향상시키고자 하는 다양한 노력이 기울여지고 있다 이와 같은 여러 노력 표

인 것이 원 의 험도(Risk) 정보와 성능(Performance) 정보를 이용하여 원 운

에 사용되는 재원(Resources)을 효율 이고도 효과 으로 사용하고자 하는 험도

정보 활용 운 개념이라고 할 수 있다 험도 정보 활용 운 은 1990년 에 미국

에서 시작된 이후 재는 랑스 스페인 헝가리 일본 등 많은 국가도 극 으

로 도입하고 있는 상황이며 향후 세계 으로도 가장 기본 인 원 의 운 방식

으로 자리 잡을 것으로 상된다

이와 같은 근 방식 미국의 산업체에서 가장 먼 장에 실제 용하기 시

작한 것은 1990년 후반에 시작된 비상 발 기(Emergency Diesel Generator

EDG)와 같은 주요 기기의 허용 정지 시간(Allowable Outage Time AOT)의 연장

에서부터라고 할 수 있다 이후 미국의 원자력 산업계는 험도 정보 활용 가동

검사(Risk-informed In-Service Inspection RI-ISI) 험도 정보 활용 가동 시

험(Risk-informed In-Service Test RI-IST) 등 험도 정보의 활용 범 를 차

확 해 나가기 시작하 으며 근래에 들어서는 차등 품질 보증(Graded Quality

Assurance GQA) 비상노심냉각계통의 설계 요건 재정의(Redefinition) 등 원자력

련 규제 체제 자체를 바꾸려는 시도를 하기에 이르 다

즉 미국에서는 기술지침서의 개정 RI-IST 등 이미 많은 원 에서 험도 정보

활용 기술이 일상 인 수 에서 활용되고 있으며 미국 산업체는 이를 해 원 별로

매우 상세한 수 의 PSA 모델을 개발하고 있는 상황이다 미국에서는 2003년 재

24기의 원 이 RI-ISI에 한 승인을 신청하여 NRC가 이를 심의 이며 8기의 원

이 RI-ISI 도입을 해 타당성 경제성 기술성 등을 분석 인 상황이다 특히

많은 경제 이득을 가져오는 것으로 밝 진 차등 품질 보증은 재 미국의 South

Texas Plants(STPs) 한 개 원 에서만 시행되고 있으나 Southern Company 등 미

- 7 -

국의 다른 원 사업자들도 이의 도입을 하여 차등 품질 보증을 할 수 있는 수

으로 PSA 모델을 개선하는 작업을 꾸 히 추진하고 있다 한 NRC와 산업체를

심으로 형 LOCA(Loss of Coolant Accident)의 재정의(Redefinition)와 같이 기존

안 계통의 설계 기 을 험도 에서 합리화하려는 노력도 꾸 히 계속되고 있

다

험도 정보 활용에서는 PSA 결과가 원 의 운 과 련된 의사 결정

(Decision-Making)의 가장 요한 정보로 사용되고 있다 따라서 원 의 험도 정

보 활용이 효과 으로 사용되기 해서는 의사 결정에 필요한 PSA 결과의 정확성과

일 성 등이 보장되어야만 한다 재 의사 결정에 사용되는 PSA의 품질(Quality)에

한 우려는 특히 미국과 같이 다양한 원자로형 많은 사업자가 있는 상황에서 매우

요한 사안이다 이에 따라 미국 원자력 산업계와 규제 기 에서는 PSA 품질의 등

을 결정할 수 있는 기 을 개발하기 한 노력을 꾸 히 기울여 왔다

재 미국에서 PSA의 품질 검토를 하여 사용되고 있는 지침서는 미국 산업계

(NEI)가 개발한 NEI PSA Peer Review Process Guidances과 NRC가 ASME에

의뢰하여 개발한 ASME PSA Standard가 있다 이들 지침서는 작성된 배경 목

이 상당히 유사하므로 매우 많은 공통 을 갖고 있지만 ASME PSA Standard는

주로 정성 인 선언이 많은 반면에 NEI PSA Peer Review Process Guidances는

실제 검표(Check List) 등을 제공하고 있으므로 실제 검토에 좀 더 유리한 측면이

있다 그러나 미국에서는 ASME PSA Standard가 기본 지침서로 사용될 것으로

상되고 있다

랑스 일본 등 원자력 추진 국가들과 IAEA OECDNEA 등 원자력 련 국제기

구에서는 미국의 험도 정보 활용 추진 동향을 지켜보며 기본 인 험도 정보 활용

기술을 개발하고 있는 상황이다 특히 일본은 2003년 11월에 험도 정보 활용에

한 정책 성명을 발표한 이후 정량 안 목표의 설정을 해 노력하는 등 단기간에

험도 정보 활용을 정착하기 하여 련 연구를 매우 활발히 추진하고 있다

재 원자력 험도 정보 활용 분야의 기술 개발은 미국에 의하여 주도되고 있으며

- 8 -

이들은 다시 NRC 주도 연구와 산업체 주도 연구로 구분할 수 있다

NRC 주도 연구는 다음의 세 가지 방식을 통하여 진행되고 있다 첫 번째 방식은

법령의 개정이 필요 없는 안 계통의 허용 정지 시간 변경 험도 정보를 활용

한 가동 검사 시험을 수행하는 단계로 이미 미국의 많은 원 이 이와 같

은 기술을 실제 활용하고 있다 두 번째 방식은 안 계통 련 품질 보증

(Quality Assurance QA) 규정의 완화와 같이 험도 정보를 활용하여 련 법

령을 부분 으로 개정하는 방식이다 NRC는 2001년도 8월에 최 로 STP 원

에 하여 완화된 품질 보증 요건(GQA)을 인가하 다 NRC는 험도 리 분야

에 있어 두 번째 방식을 기본 입장으로 취하고 있다 세 번째 방식은 미국의 원

규제 법령인 10CFR50을 험도 에서 면 개정하는 방식으로 재 이에

한 연구가 NRC와 산업체에서 활발히 수행되고 있다 이와 같이 미국은 계통

의 검 주기 연장과 같은 단순한 험도 활용 차원이 아니라 규제 체제 자

체를 험도 정보를 활용하여 변경하는 수 에 이르고 있다

미국의 산업체 주도 연구 DOE(Department of Energy)의 후원으로 수행된

NERI-RIA 연구는 험도 리 기술 개발 분야에서 매우 의미 있는 연구이다

이 연구에서는 기존의 심층 방어 원칙 등 기본 안 원칙을 험도 에서 재

조명하여 새로운 원 의 규제 설계 차를 개발하 다 NERI-RIA 연구에서

는 원 의 설계 규제를 처음부터 험도 기반으로 수행하며 험도 평가 결

과에 따라 심층 방어 등 기존의 안 원칙을 보조 수단으로 활용하는 방안을 제

시하고 있다

재 국내에서도 험도 정보 활용을 한 시도가 시작되고 있는 상태이다 산업

체에서는 험도 정보를 활용하여 고리 3 4호기와 1 2호기 발 소 보호 계통의

정기 검 주기를 연장하는 과제를 수행하 으며 한 험도 정보 활용 가동 검

사의 도입을 추진하고 있다 그러나 아직 국내에는 험도 정보 활용 체제가 정립되어

있지 않으며 국내의 PSA 모델이 험도 정보 활용에 한 품질 수 을 갖추고 있

는지에 한 검토가 없었던 등 험도 정보 활용이 본격 으로 도입되기에는 주변

- 9 -

여건이 미비한 상태 다

국내에서 수행된 험도 정보 이용 련 연구로는 장기 1단계를 통하여 한국원

자력연구소에서 수행한 원 의 험도 평가에 기반을 둔 주요 계통의 정지 허용 시간

(AOT)의 연장 기술 시험주기 변경 기술 개발 연구 등이 있다 한 이들 기술을

이용하여 울진 3 4호기 발 소보호계통(Plant Protection System) 즉 원자로보호계

통(Reactor Protection System RPS) 공학 안 설비(Engineering Safety

Features Actuation System ESFAS)의 시험주기 연장이 장기 1단계에서 수행되었

다

아울러 험도 정보 활용의 주요 요소 하나로 요구되는 원 의 성능 감시

(Performance Monitoring) 방안의 일환인 정비 규정(Maintenance Rule)을 국내에 도

입하기 한 연구도 울진 3 4호기를 상으로 장기 1단계에서 수행되었다

- 10 -

제 3 장 연구개발 수행 내용 결과

제 1 1단계 PSA 표 모델 개발

1 개요

험도 정보 활용에서는 PSA 결과가 원 의 운 과 련된 의사 결정

(Decision-Making)의 가장 요한 정보로서 사용되고 있다 따라서 원 의 험도 정보

활용이 효과 으로 운 되기 해서는 의사 결정에 필요한 PSA 결과의 정확성과 일 성

등이 보장되어야만 한다

PSA는 분석자에 따라 매우 다양한 분석 방법이 사용될 수 있으며 이에 사용되는 자

료도 매우 다양한 자료원으로부터 오기 때문에 PSA 결과의 정확성은 분석자 분석의

목 에 따라 매우 다양한 범 에 걸쳐 변할 수 있다 따라서 험도 정보 활용에서 PSA

결과를 사용하기 해서는 재의 PSA 모델이 어느 수 의 의사 결정에 사용될 수 있는가

하는 즉 PSA의 품질(Quality)에 한 어떤 척도(Measure)가 필요한 상황이다

재 의사 결정에 사용되는 PSA의 품질에 한 우려는 특히 미국과 같이 다양한

원자로형과 많은 사업자가 있는 상황에서 매우 요한 사안이었다 이에 따라 미국 원

자력 산업계와 규제 기 에서는 PSA 품질의 등 을 결정할 수 있는 기 을 개발하기

한 노력을 꾸 히 기울여 왔다 재 미국에서 PSA의 품질 검토를 하여 사용되고

있는 지침서로는 미국 NEI가 개발한 lsquoNEI PPRP Guidancesrsquo와 NRC가 ASME에 의뢰

하여 개발한 lsquoASME PSA Standardrsquo가 있다 두 지침서는 작성된 배경 목 이 상당

히 유사하므로 매우 많은 공통 을 갖고 있지만 ASME PSA Standard는 주로 정성

인 선언이 많은 반면에 NEI PPRP Guidances는 실제 검표(Check List) 등을 제공하

고 있으므로 실제 검토에 좀 더 유리한 측면이 있다 그러나 미국에서는 추후에는

ASME PSA Standard가 PSA 품질 검토를 한 기본 지침서로 사용될 것으로 상되고

있다

- 11 -

재 국내에서도 험도 정보 활용에 한 심이 증가하고 있으며 국내 원 원자

로 보호계통의 허용정지시간 연장 험도 정보 활용 가동 검사와 같은 과제가 수행

이다 따라서 국내에 험도 정보 활용을 성공 으로 도입하기 해서는 한 수 의 품

질이 확보된 PSA 모델의 개발이 필수 이다 본 연구에서는 ASME PSA Standard와 NEI

PPRP Guidances를 기 으로 국내 표 원 PSA 모델에 한 품질 평가를 수행하 으

며 ASME PSA Standard의 Capability Category I+ 수 을 목표로 표 원 PSA 모델

의 품질 향상을 한 연구를 수행하 다

PSA 품질 향상의 범 는 기본 으로 상 험도 정보 활용에 따라 결정된다 따라

서 본 연구에서는 기본 으로 고압안 주입계통과 1차 기기 냉각해수계통의 차등 품질 보

증을 잠정 인 상 험도 정보 활용으로 선정하 다

본 연구에서 수행한 연구 내용은 다음과 같다

ASME PSA Standard와 NEI PPRP Guidances를 기 으로 울진 3 4호기 Risk

Monitor 모델에 한 품질 평가 수행 품질 향상 방안 도출

2002년 12월 31일까지 생산된 울진 3 4호기 설계 운 자료 최종안 성분석

보고서(Final Safety Analysis Report FSAR)를 근거로 울진 3 4호기 Risk

Monitor 모델 품질 개선

본 연구 단계에서는 상 PSA 모델을 1단계 PSA 출력 내부사건 분석 모델로 제한

하 다 내부사건 분석이란 출력 운 시 원자로 정지를 유발하는 발 소의 내부 요

인 즉 기계 고장 혹은 인간 오류에 의해 래될 수 있는 주요 노심손상 사고경 들을

악하고 그 발생 빈도를 정량화 하는 것이다

본 모델 개발은 기본 으로는 본 과제에서 개발한 1단계 PSA 수행 차서[정원

03]의 PSA 분석 방법 차를 따라 수행되었으며 사고경 를 악하기 해 사건수

목분석(Event Tree Analysis) 방법과 계통 이용불능도를 추정하기 해 고장수목

(Fault Tree Analysis) 분석 방법을 사용하 다 본 연구에서 수행된 품질 개선 차가

그림 2에 제시되어 있다 본 보고서의 제 1 2에는 품질 평가 결과가 기술되어 있다

- 12 -

본 연구를 통해서 개발된 PSA 표 모델을 PRiME-U34i로 명명하 다

품질 개선 작업에 따른 PSA 주요 요소별 개선 효과는 그림 3에 제시하 다

PRiME-U34i의 노심손상빈도는 개선 의 783E-6yr에서 132E-5yr로 약 69 정

도가 증가하 다 이는 주로 인 오류 확률(Human Error Probability HEP) 재평가

최신 공통원인고장 (Common Cause Failure CCF) 자료의 향이 크며 아울러

기존고장수목에는 모델되어 있지 않았던 제어 계통 등 추가로 모델된 부분이 증가한

것에 따른 것이다 각 개선 업무별 상세 연구 내용은 제 1 3에서 7에 걸쳐 기술되

어 있다 단 국내 고유 기기 신뢰도 자료 련 부분은 재 동일 과제 내 ldquo국내

PSA 종합 DB구축 활용기술 개발rdquo 세부 과제에서 수행되었으므로 본 보고서에서는

련 내용을 제외하 다

울진 3 4호기 Risk Monitor 모델 품질 평가

- ASME PSA Standard 기반 품질 평가 수행 품질 향상 방안 도출

- NEI PPRP Guidances 기반 품질 평가 수행 품질 향상 방안 도출

울진 3 4호기 Risk Monitor 모델 품질 개선 ASME PSA Standard의 Capability

Category I+ 수

- 설계 운 자료 수집 검토

- 기사건 선정 빈도 재평가

- 사건수목 검토 재구성

- 계통 고장수목 재구성

- 데이터 분석

- 계통 신뢰도 노심손상 빈도 평가

- 13 -

울진 34RM 모델

ASME StandardNEI PPRG

등급 평가 결과

품질 보완 사항 PRiME-U3i

국내 PSA 전문가

재외 PSA 전문가

등급 재평가 결과

국내 전문가(현장학계)

재외 PSA 전문가

초기 사건

사고 경위

고장 수목

인간 오류

고장 자료

CCF

국내 표준HRA 방법

국내 고유 기기신뢰도 DB

문서화

BE Code MARS

GQARI-TS

ASMEI+

성과 활용

PSA QA

울진 34RM 모델

ASME StandardNEI PPRG

등급 평가 결과

품질 보완 사항 PRiME-U3i

국내 PSA 전문가

재외 PSA 전문가

등급 재평가 결과

국내 전문가(현장학계)

재외 PSA 전문가

초기 사건

사고 경위

고장 수목

인간 오류

고장 자료

CCF

국내 표준HRA 방법

국내 고유 기기신뢰도 DB

문서화

BE Code MARS

GQARI-TS

ASMEI+

성과 활용

PSA QA

그림 2 PRiME-U34i 개발 차

그림 3 PSA 모델 개선 업무별 CDF 향

- 14 -

2 울진 3 4호기 PSA 모델 품질 평가

본 과제의 1차년도에는 미국 원자력 규제기 인 NRC의 ASME PSA

Standards[ASME02]와 미국 원자력 산업계를 변하는 NEI PPRP Guidances[NEI00b]

에 따라 울진 3 4호기 PSA 모델의 품질을 평가하 으며 그 결과를 기술보고서[양

03a 양 03b]로 발간하 다 이때 도출한 모델의 미비 보완 을 2년간 보완 개

선하여 본 과제의 3차년도에 다시 품질평가를 시행하여 그 결과를 기술보고서[김양05a

김양05b]로 발간하 다 본 에서는 품질 평가 결과를 정리하 다

가 표 원 PSA 모델 등 평가(모델 개선 )

본 연구 과제에서는 먼 국내에서 가장 높은 품질을 갖고 있는 것으로 단된

울진 3 4호기 Risk Monitor용 PSA 모델을 표 원 1단계 PSA 모델의 등 정

을 한 검토 상 PSA 모델로 선정하 다 Risk Monitor용 PSA 모델은 인허가 PSA

모델에 배열 리 효과 등을 볼 수 있도록 개선된 모델이므로 향후 험도 정보 활용

에의 용성이 인허가용 PSA 모델보다 훨씬 뛰어나기 때문이다 재 세계 으로 가

장 많이 사용되고 있는 품질 평가 기 서는 미국의 규제기 (NRC)에서 개발한 ASME

PSA Standard와 미국의 산업체(NEI)가 개발한 NEI PPRP Guidances가 있다 재

PSA 모델 등 평가를 한 국내 기 은 없는 상태이다 ASME PSA Standard는 정

성 인 규정이 많은 반면 NEI PPRP Guidances는 11개 분야에 한 검사 항목

(Check List)를 제공하고 있어 모델의 검토에 유리한 이 있다 비록 미국 NRC에서

는 두 가지 지침서 하나를 이용하여 PSA 모델의 등 정을 하면 그 결과를 인정

하는 방향으로 추진하고 있기는 하나 기본 으로 ASME PSA Standard를 주 기 서

로 사용하려는 동향을 고려하여 울진 3 4호기 PSA 모델의 등 정은 ASME PSA

Standard에 기 하여 수행하 다 반면에 NEI PPRP Guidances에는 ASME PSA

Standard에 포함되어 있지 않은 내용이 있어 NEI PPRP Guidances를 이용한 검토도

보완 에서 수행하 다 다음 표 1에 ASME PSA Standard NEI PPRP

Guidances의 분야 요건 수가 정리되어 있다 표 1에서 보듯이 ASME PSA

Standard에는 구조 종속성 모델의 보수와 개정에 한 별도의 분야가 없다 반면에

- 15 -

NEI PPRP Guidances에는 내부 침수 분야가 없다 본 연구에서는 두 기 서에 근거한

등 평가를 모두 수행하 기 때문에 결과 으로 모든 분야에 한 검토가 수행된 것

으로 볼 수 있다

분야 ASME PSA Standard

NEI PPRP Guidances

기사건 30 21

사고경 21 26

성공 기 (열수력) 16 11

계통 분석 41 27

인간 신뢰도 분석 34 30

자료 분석 28 20

정량화 31 34

량조기방출빈도 37 28

내부침수 28 NA

구조 NA 13

종속성 NA 14

보수개정 NA 15

계 266 239

표 1 ASME PSA StandardNEI PPRP Guidances 검토 분야

요건 수

아래에 ASME PSA Standard NEI PPRP Guidances의 기술 분야에 한 등

평가 결과를 요약하여 놓았다 분야별 등 평가에서 ASME PSA Standard의 내부

침수 분야 량 조기방출빈도 분야 NEI PPRP Guidances의 구조 분야는 제외되어

있다 이는 이번 단계의 연구 목표가 1단계 PSA 표 모델의 개발이므로 이들 분야는

재 연구 범 에 포함되지 않기 때문이다 다음의 표 2sim3 그림 4sim7에 ASME

PSA Standard와 NEI PPRP Guidances에 기반한 총 분야별 등 평가 결과가

요약되어 있다 각 표는 각 분야의 검토 상 항목 각 등 에 속하는 항목이 몇 개

인가를 보여주고 있다 표 2sim3과 그림 4sim5에서 보듯이 기존의 PSA 모델은 ASME

PSA Standard 기 으로는 기술 분야 요건의 849가 IsimII 등 정도를 가지며 NEI

PPRP Guidances 기 으로는 각 기술 분야의 요건 808가 2sim3 등 정도의 수

- 16 -

을 갖고 있는 것으로 단된다 그림 6sim7는 각 분야별로 각 등 에 속하는 요건의 퍼

센트()를 보여주고 있다

그림 4에서 보듯이 품질 개선 의 울진 3 4호기 PSA 모델은 ASME PSA

Standard를 기 으로 하 을 때 체 검토 항목 약 35 정도가 II 등 미만인 것

으로 단되었다

분야 I 등 II 등 III등 기타

기사건 10 20 0 0

사고경 5 16 0 0

성공 기 (열수력) 7 9 0 0

계통 분석 13 15 12 1

인간 신뢰도 분석 19 12 3 0

자료 분석 9 15 0 0

정량화 8 20 2 1

계 68(345) 108(548) 19(96) 2(10)

표 2 ASME PSA Standard 기반 분야별 개선 검토결과 등 별

요건수

분야 2 등 3 등 4등 기타

기사건 3 16 1 1

사고경 4 20 2 0

성공 기 (열수력) 7 3 0 1

계통 분석 6 13 7 1

인간 신뢰도 분석 15 11 2 2

자료 분석 6 13 1 0

정량화 10 18 4 2

종속성 4 10 0 0

보수 개정 0 0 0 15

계 57(288) 107(540) 21(106) 22(111)

표 3 NEI PPRP Guidances 기반 분야별 개선 검토결과 등 별

요건수

- 17 -

그림 4 ASME PSA Standard 기반 총 평가 결과(개선 )

그림 5 NEI PPRP Guidances 기반 총 평가 결과(개선 )

- 18 -

그림 6 ASME PSA Standard 기반 요건별 평가 결과(개선 )

그림 7 NEI PPRP Guidances 기반 요건별 평가 결과(개선 )

- 19 -

나 표 원 PSA 모델 등 평가(모델 개선 후)

모델 품질 평가 결과를 기반으로 PSA 모델의 주요 요소별 품질 개선 작업을 수

행하 다 각 품질 개선 작업의 세부 내용은 본 보고서의 제 1 의 3항부터 기술되어

있다 품질 개선 작업 후 PRiME-U34i의 품질 재평가 작업을 수행하 으며 그 결과

가 다음 그림 6sim11에 제시되어 있다 본 과제를 통하여 개발된 PRiME-U34i의 품질

향상은 ASME PSA Standard에 기반을 둔 것으로 PRiME-U34i의 품질 개선 결과에

하여 국내외 문가의 검토를 통하여 검증을 받았다

그림 8에서 보듯이 품질 개선 작업 결과 PRiME-U34i는 ASME PSA Standard

기 항목의 90 이상이 II 등 이상을 만족시키는 것으로 나타났다 PRiME-U34i에

서 ASME PSA Standard 기 II 등 요건을 만족시키지 못하는 항목들은 주로 국내

원 의 가동 이력이 어 이에 따라 고유 자료가 충분하지 않기 때문인 것으로 명되

었다 따라서 향후 국내에서 PSA 모델의 품질을 더욱 향상시키기 해서는 국내 고유

기기 신뢰도 자료 수집 원 정지 불능 과도 사건과 같은 국내 고유 안에 한

상세 분석이 필요할 것으로 상된다

- 20 -

그림 8 ASME PSA Standard 기반 총 평가 결과(개선 후)

그림 9 NEI PPRP Guidances 기반 총 평가 결과(개선 후)

- 21 -

그림 10 ASME PSA Standard 기반 요건별 평가 결과(개선 후)

그림 11 NEI PPRP Guidances 기반 요건별 평가 결과(개선 후)

- 22 -

3 기사건 빈도 재평가

울진 3 4호기 PSA의 기사건에 해 최신의 국내외 원 자료를 반 하고 미

비한 을 찾아 개선하 다 기사건 빈도 재계산에 한 상세한 내용은 기술보고서

[김길05b]에 있다

기사건 빈도 평가에는 다음과 같은 보완의 원칙을 용하 다

첫째 확률론 안 성평가 수행 차서[정원03]에 따라 기사건 빈도를 재평가하 다

둘째 운 이력을 근거로 기사건 빈도를 평가할 경우 일 성을 하여 최근에 발표

되어 미국의 많은 원 들이 이용하고 있는 NUREGCR-5750 보고서[NRC99]의

기사건 빈도를 기본 값으로 이용하 다 이때 용한 원칙은 다음과 같다

- 울진 3 4호기와 NUREGCR-5750의 기사건 분류기 을 맞춘다

- NUREGCR-5750에서처럼 발생 빈도의 감소 추세가 확인되는 경우는 낮은

값을 용하 다 그러나 국내 원 은 부분 신규 원 이기 때문에 발생 빈

도의 추세는 확인되지 않았다

- 빈도 재평가에는 일반 으로 2단계 Bayesian Update 방법을 용하지만 울

진 3 4호기는 운 년수가 작고 실제 사건의 발생 건수도 울진 3호기의 경우

상업운 이후 2002년까지 3건의 사건만이 있을 뿐이므로 2단계 Bayesian

Update는 의미가 없다 따라서 본 연구에서는 NUREGCR-5750 자료를 사

분포 자료로 하고 노형이 히 다른 월성 원 이력자료를 제외한 국내 원

체 이력 자료를 증거자료로 반 한 1단계 Bayesian Update를 용하

다

- 국내 운 이력자료는 2002년 말까지 수집된 자료를 사용하 다

- 기존 국내 PSA의 기사건 빈도 분포는 Lognormal 분포를 따르므로 보완된

분포도 부분 Lognormal 분포를 따른다 그러나 NUREGCR-5750의 원 자

료가 감마분포를 따르는 경우에는 이를 고려하여 사 분포가 감마분포인 기

사건은 사후분포도 감마분포를 따르는 것으로 처리하 다

- 23 -

EPRI Category 총발생수

EPRI 1-부분 인 RCS 유량상실 Loss of RCS Flow (1 Loop) 5

EPRI 2-제어 인출 Uncontrolled Rod Withdrawal 0

EPRI 3-제어 작동 고장 제어 낙하 CRDM Problems andor Rod Drop 38

EPRI 4-제어 으로 부터의 냉각재 설 Leakage from Control Rods 1

EPRI 5-1차측 냉각재 설 Leakage in Primary System 11

EPRI 6-가압기 압력 Low Pressurizer Pressure 1

EPRI 7-가압기 설 Pressurizer Leakage 1

EPRI 8-가압기 고압력 High Pressurizer Pressure 0

EPRI 9-부 한 안 주입 작동 Inadvertent Safety Injection Signal 2

EPRI 10-격납건물 고압력 Containment Pressure Problems 0

EPRI 11-보론희석 - CVCS 오동작 CVCS Malfunction - Boron Dilution 0

EPRI 12-제어 치에러(압력온도출력 불균형) PressureTemperaturePower Imbalance - Rod Position Error 1

EPRI 13-RCP 이상 기동 Startup of Inactive Coolant Pump 0

EPRI 14- 체 인 RCS 유량 상실 Total Loss of RCS Flow 4

EPRI 15- 수 부분상실(1 Loop) Loss or Reduction in Feedwater Flow (1 loop) 43

EPRI 16-모든 수 완 상실 Total Loss of Feedwater Flow (all loops) 11

EPRI 17-주증기 격리밸 (1개) 부분 완 차단 Full or Partial Closure of MSIV (1 loop) 11

EPRI 18-주증기격리밸 완 차단 Closure of All MSIV 6

EPRI 19- 수유량증가(1 Loop) Increase in Feedwater Flow (1 Loop) 9

EPRI 20- 수유량증가(All Loop) Increase in Feedwater Flow (All Loop) 0

EPRI 21- 수유량 불안정(운 원 오류) Feedwater Flow Instability-Operator Error 5

EPRI 22- 수유량 불안정(기기고장) Feedwater Flow Instability-Miscellaneous Mechanical Causes 4

EPRI 23-부분 인 복수펌 상실(1 Loop) Loss of Condensate Pumps (1 Loop) 0

EPRI 24-모든 복수펌 상실 Loss of Condensate Pumps (All Loops) 0

EPRI 25-복수기 진공상실 Loss of Condenser Vacuum 6

EPRI 26-증기발생기 설 Steam Generator Leakage 5

EPRI 27-복수기 설 Condenser Leakage 2

EPRI 28-2차측 설 Miscellaneous Leakage in Secondary System 7

EPRI 29-증기방출밸 개방 Sudden Opening of Steam Relief Valves 0

EPRI 30-순환수 상실 Loss of Circulating Water 15

EPRI 31-기기냉각수 상실 Loss of Component Cooling 2

EPRI 32-필수용수 상실 Loss of Service Water System 0

EPRI 33-터빈트립 조 밸 닫힘이나 구동기 고장 Turbine Trip Throttle Valve Closure EHC Problems 47

EPRI 34-주발 기 트립 고장 Generator Trip or Generator Caused Faults 51

EPRI 35-소외 원 상실 Loss of All Offsite Power 8

EPRI 36-가압기 살수고장 Pressurizer Spray Failure 0

EPRI 37-발 소 운 에 필요한 원상실

Loss of Power to Necessary Plant Systems-138KV 12건-416kV 10건-125V DC 1건-120V AC 10건-480V AC 3건

36

EPRI 38-발 소 정지(Unknown Cause) Spurious Trips-Cause Unknown 0

EPRI 39-발 소 자동정지(No Transient Condition) Automatic Trip-No Transient Condition 20

EPRI 40-발 소 수동정지(No Transient Condition) Manual Trip-No Transient Condition 11

EPRI 41-소내 화재 Fire Within Plant 2

EPRI 42-기타(발 소 외 인 요인으로 인한 발 소 정지) Others 14

EPRI 43-정기계획정지 131

표 4 EPRI 분류기 에 따른 국내 원 (월성제외) 정지사건 발생수

- 24 -

빈도 평가에 있어 시간단 로 많이 사용되는 Critical Year(cryr)와 Calendar

Year(calyr)는 다음과 같이 정의된다 Critical Year는 원자로 는 해당 기기를 실제

가동한 기간이 1년인 것을 의미하며 Calendar Year는 원자로 는 해당 기기의 가동

률과 계없는 달력상의 1년을 의미한다 를 들어 어떤 사건이 4년 동안에 1번 일

어났다고 이때 가동률이 50이면 동 사건의 빈도는 14 = 025(calyr)이지만 실제

가동률을 고려하면 Critical Year가 2년이므로 사건 빈도는 12 = 05(cryr)이다 즉

빈도 평가용 시간단 인 Critical Year와 Calendar Year 사이에는 다음과 같은 계

가 성립한다 Calendar Year 단 의 빈도 = Critical Year 단 의 빈도 x 가동률

한편 EPRI 분류기 [EPRI82]에 따른 국내 원 (월성 원 제외)의 2002년까지

정지사건 발생 수는 다음 표 4와 같다 이들의 발생 수를 반 하여 국내 원 고유의

기사건 빈도를 재평가하 다

(1) 형 냉각재상실사고(Large LOCA LLOCA)

NUREGCR-5750에서 사용한 LOCA(Loss of Coolant Accident) 배 열 빈

도 평가식은 다음과 같다

형 LOCA 빈도 = (FTW)(PRTW) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (312-1)

여기서

FTW = 주 배 의 통 균열(Through-wall Crack) 빈도

PRTW = 통 균열이 있을 경우의 배 단 평균 확률

= 배관직경 직경 sim 인치 sim 배관일 때 직경 인치 넘는 배관일 때

지 까지 세계 으로 형 LOCA가 발생한 가 없었고 세계 원 3362

calyr(VVER과 CANDU 제외) 운 이력에 8 inch(203mm) 배 에서 1번의 설 사건

이 있었으므로 FTW=13362 PRTW=25203이다 따라서 형 LOCA 빈도는 다음과

같이 계산된다

형 LOCA 빈도= (FTW)(PRTW) = (25203)(13362) = 36E-6(calyr)

- 25 -

이때 가동률을 075로 가정하면 형 LOCA 빈도는 약 50E-6(cryr)이다

세계 원 운 이력인 3362 calyr은 1997년까지의 PWR 원자로 운 년수이

므로 1998년부터 2002년까지의 국내 원 (월성원 제외)의 운 년수 574 calyr

사고가 없었던 것을 감안하여 식 (312-1)로 재계산을 하면 형 LOCA 빈도는

36E-6(calyr)이 된다

따라서 울진 3 4호기의 형 LOCA 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFLognormal 50E-6(cryr) 10

(2) 형 냉각재상실사고(Medium LOCA MLOCA)

형 LOCA 빈도 평가는 형 LOCA 빈도 평가 방법과 동일하게

NUREGCR-5750의 LOCA 배 열 빈도 평가식을 용하 다

지 까지 세계 으로 형 LOCA도 발생한 가 없었고 세계 원 3362

calyr(VVER과 CANDU 제외) 운 이력에 26 inch(64mm) Crack 1번 6

inch(150mm) Crack이 4번 있었다 형 LOCA와 같은 방법으로 식 (312-1)을 용

하면

64mm 경우 (2564)(13362) = 11E-5(calyr)

150mm 경우(25150)(43362) = 19E-5(calyr)

따라서

형 LOCA 빈도 = 11E-5 + 19E-5 = 30E-5(calyr)

이때 가동률을 075로 가정하여 형 LOCA 빈도를 40E-5(cryr)로 평가하 다 이때

빈도 분포는 Lognormal 분포(EF=10)이다

세계 원 3362 calyr는 1997년까지의 PWR 원자로 운 년수이므로 1998년

부터 2002년까지의 국내 원 (월성원 제외)의 운 년수 574 calyr 사고가 없었

던 것을 감안하여 식 (312-1)로 재계산하여도 변함이 없이 40E-5(cryr) 평균의

Lognormal 분포(EF=10)가 된다

- 26 -

한편 별도로 구분한 Single SafetyRelief Valve Stuck Open Pressurizer

PORV Stuck Open Two or More SafetyRelief Valves Stuck Open 기사건들은

모두 울진 3 4호기 PSA에서는 형 LOCA에 해당한다 NUREGCR-5750에서는 이

들의 빈도를 기사건 빈도에 반 하 으나 본 연구에서는 이들 기사건은 다른 사건

의 간과정에서 발생하는 사건으로 가정하여 형 LOCA 빈도로 고려하지 않았다 따

라서 최종 인 형 LOCA 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFLognormal 40E-5(cryr) 10

(3) 소형 냉각재상실사고(Small LOCA SLOCA)

NUREGCR-5750에서 소형 LOCA 빈도는 다음과 같이 평가되었다 미국

WASH-1400을 사 분포로 정하고(5값=1E-4 평균=3E-3 95값=1E-2) 그 동안

미국 원 의 2102 calyr 동안에 소형 LOCA가 발생한 이 없었으므로 이를 기반으

로 Bayesian Update를 하면 소형 LOCA의 빈도는 5값=1E-4 앙값

=4E-4(calyr) 95값=1E-3 평균값=5E-4(cryr)로 평가된다

2002년까지의 국내 원 의 운 년수 13524 cryr 소형 LOCA가 없었던 것을

고려하여 한국원자력연구소에서 개발한 Baysian Update 코드인 BURD[박장01]을 이

용하여 소형 LOCA 빈도를 재평가하면 그 값은 48E-4(cryr)(EF=3)가 된다

분포함수 평균값 EFLognormal 48E-4(cryr) 3

(4) 원자로냉각재펌 손 냉각재상실사고(RCP Seal LOCA)

울진 3 4호기 PSA에서는 비 기사건 분류 시 원자로냉각재펌 손

(RCP Seal Failure)을 소형 LOCA로 분류하 다 따라서 원자로냉각재펌 손

LOCA를 별도의 기사건으로 구분하지 않고 소형 LOCA 빈도에 추가할 수 있다 그

러나 원자로냉각재펌 손 LOCA를 LOCCW나 SBO 기사건 내에서도 다룰 수

있으므로 일단 원자로냉각재펌 손 LOCA를 분리하여 계산하 다 따라서

- 27 -

본 연구에서 도출된 소형 LOCA 빈도에는 원자로냉각재펌 손 LOCA 빈도가

반 되어 있지 않다

NUREGCR-5750에서는 1969sim1997년 자료를 이용하여 원자로냉각재펌

손 LOCA 평균 빈도를 25E-3(cryr)로 구하 다 즉 해당 사건이 2회 일어난 경

우 5값=56E-4 95값=54E-3으로 계산된다 따라서 2002년까지의 국내 원 의

운 년수 13524 cryr 원자로냉각재펌 손 LOCA가 없었던 것을 고려하

면 원자로냉각재펌 손 LOCA 빈도 분포는 Gamma(25 115401)가 된다 따

라서 원자로냉각재펌 손 LOCA 기사건 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 217E-3(cryr) 50E-4 sim 48E-3

(5) 증기발생기 열 단(Steam Generator Tube Rupture SGTR)

NUREGCR-5750의 SGTR과 울진 3 4호기의 SGTR의 분류기 이 같음이 확인

되었다 SGTR 경우는 NUREGCR-5750 보고서에서 조사된 미국의 사고이력과 국내

에서의 사고이력이 존재하므로 두 운 이력을 합하여 기사건 빈도를 평가하 다 평

가 방법은 NUREGCR-5750 보고서의 평가 방법을 사용하 다

NUREGCR-5750에서는 운 이력에 기 하여 미국 PWR 499 cryr 동안 3회

의 SGTR 사고가 있었으므로 Jeffreys Non-informative[NRC03] 사 분포를 사용하

여 SGTR 빈도 분포는 평균값이 70E-3(cryr)(=35499)인 감마분포로 평가하 으

며 이 경우 90 신뢰도 구간은 다음과 같이 주어진다

[χ2005(2n+1)2T χ2

095(2n+1)2T] = [22E-3 14E-2]

여기서 n은 발생한 사건의 수 T는 총 측시간을 뜻한다

2002년 말까지의 국내 PWR 13524 cryr 동안 1번의 SGTR이 발생하 다 미

국에서의 SGTR 사고이력과 국내의 사고이력을 합하여 국내 SGTR의 사고 발생 빈도

를 구하면 평균값은 710x10-3(cryr)(=4563424)로 평가된다

- 28 -

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 710E-3(cryr) 262E-3 sim 133E-2

(6) 형이차측 단(Large Secondary Side Break LSSB)

울진 3 4호기 PSA의 LSSB에 해당하는 기사건 분류를 NUREGCR-5750과 비

교하면 NUREGCR-5750의 High Energy Line Steam BreakLeaks(Combined)이 이

에 해당된다 High Energy Line Steam BreakLeaks(Combined)는 다시 Steam Line

BreakLeak Outside Containment Steam Line BreakLeak Inside Containment

Feedwater Line BreakLeak를 포함하기 때문에 울진 3 4호기 PSA의 LSSB 분류 기

과 차이가 없으며 발생빈도는 13E-2(cryr)로 계산되었다 1987sim1995 기간내 미

국 원 가동 이력 72829(PWR 49855 + BWR 22974) cryr 에 9번의 LSSB 사건

이 일어났으므로(PWR에서 7번 BWR에서 2번) Jeffreys Non-informative Prior를 사

용하여 Bayesian Update를 수행하면 LSSB의 빈도는 9572829 =13E-2(cryr)으로

평가된다 High Energy Line Steam BreakLeaks(Combined) 빈도 분포는 감마분포로

90 신뢰도 구간의 5값과 95값이 각각 70E-3과 21E-2로 주어지게 된다

국내 원 에서도 2002년 말까지도 Main Feedwater Line Steam Line

BreakLeak가 없었으므로 이 사실을 반 하여 LSSB 빈도를 재계산하 다 즉 PWR

체 측정 연수가 13524 cryr이고 단사고가 없었으므로 이를 근거로 하여

Bayesian Update 방법으로 새로운 사후 분포를 구하면 LSSB의 평균 빈도가

110E-2(cryr)(5값=586E-3 95값=175E-2)으로 주어진다 따라서 최종 LSSB

빈도는 다음과 같이 평가된다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 110E-2(cryr) 586E-3 sim 175E-2

(7) 소외 원상실(Loss of Offsite Power LOOP)

NUREGCR-5750에 의하면 소외 원상실 빈도는 Gamma(1978335) 분포로 평균

값이 237E-2(175729) cryr로 주어진다 NUREGCR-5750에 의하면 실제 LOOP의 발

- 29 -

생 횟수는 17회이고 운 년수는 729 cryr이다 한편 지난 국내 원 의 소외 원 상실

사고 횟수를 보면 2002년 말까지 13524 cryr(월성원 제외)동안 8회가 발생하 다

따라서 사 분포 Gamma(175 729)가 사후분포 Gamma(175+8 729+13524) =

Gamma(255 86424)로 바 어야 한다 즉 새로운 평균값은 30x10-2(cryr)이다

이의 신뢰도 구간을 구하면 5값=21E-2 95값=40E-2이다 따라서 최종 국내 소

외 원상실 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 30E-2(cryr) 21E-3 sim 40E-2

(8) 발 소정 (Station Blackout SBO)

NUREGCR-5750에서는 SBO를 기사건으로 다루지 않았으므로

NUREGCR-5750 값을 사 분포 값으로 이용하지 않았다 따라서 본 연구에서는

기사건 빈도 계산을 해 SBO 빈도 계산을 한 별도의 고장수목을 구성하 다 이

의 울진 3 4호기 PSA 분석에서는 EDG와 AAC DG의 공통 원인 고장 처리가 부정확

하 다 즉 EDG 4 와 AAC DG 1 의 공통 원인 고장을 고려하지 않고 EDG 2 와

AAC DG 1 에 한 공통 원인 고장만 고려하 는데 본 연구에서는 이를 개선한 논

문[JY03]을 참조하여 재계산하 다 계산 결과 국내 SBO 빈도는 다음과 같이 평가되

었다

분포함수 평균값 EFGamma 366E-5(cryr) 109

(9) 주 수상실(Loss of Main Feedwater LOMF)

NUREGCR-5750에서는 주 수 상실 기사건 빈도는 감소 경향이 있는 것으로

분석되어 00544(cryr)로 분석하 다( 앙값 = 303E-2 EF = 594를 갖는 Lognormal

분포) NUREGCR-5750에서는 PWR의 Inadvertent Closure of All MSIVs 빈도도

감소 경향이 있는 것으로 분석되어 LOMF 빈도는 0011(cryr)로 분석하 다

(Gamma(55 49855)) 울진 3 4호기에서는 Inadvertent Closure of All MSIVs도 주

수상실사고로 분류하 으므로 NUREGCR-5750 자료를 활용한 주 수상실 기사건

- 30 -

빈도는 00654(cryr)(00544 + 0011)로 주어지게 된다 즉 Gamma(325 49855)

로 볼 수 있다

월성 원 을 제외한 국내 원 의 이력을 살펴보면 상업운 에서부터 2002년까지

13524 cryr 동안에 주 수상실 횟수는 21회이다 따라서 Bayesian Update를 통한

사후분포는 Gamma(325+21 49855+13524) = Gamma(535 6338)로 주어진다

즉 주 수상실 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 0084(cryr) 0066 sim 01

(10) 복수기진공상실(Loss of Condenser Vacuum LOCV)

NUREGCR-5750의 LOCV와 Turbine Bypass 이용불능이 울진 3 4호기 PSA의

복수기진공상실 기사건에 해당된다 Turbine Bypass 이용불능은 EPRI 분류나 울진

3 4호기에 없었던 것으로 NUREGCR-5750에 새로이 구분한 기사건이다 그러나

Turbine Bypass 이용불능은 흔히 일어나지 않는 사건으로 복수기진공상실 기사건과

합쳐도 무방한 것으로 단하 다 NUREGCR-5750에서의 LOCV 빈도(Gamma(13

49855))와 Turbine Bypass 이용불능 빈도(Gamma(15 72829))를 고려하여 사

분포를 구하면 평균값은 00421이고 Gamma(205 72829) 분포를 갖는다 (여기서

LOCV 빈도분포를 Gamma(19 72829)로 변경하여 가동 연도를 맞추었다)

표 4에서 월성 원 을 제외한 국내 원 의 이력을 반 하면 상업운 에서부터

2002년까지 13524 cryr 동안에 표 4의 EPRI-25 EPRI-27 EPRI-30에 속한 사건

의 발생 횟수는 23회이다 따라서 Bayesian Update를 통하여 얻어진 LOCV 사후분포

는 다음과 같은 Gamma(42 86353) 분포로 주어진다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 0049(cryr) 0037 sim 0062

(11) 일반과도사건(General Transient GTRN)

만일 표 4의 EPRI 과도사건 12 15 17 23 33 34인 경우 원자로 출력 감발계통

- 31 -

(Reactor Power Cutback System RPCS)과 증기우회제어계통(Steam Bypass Control

System SBCS)이 정상 으로 작동한다면 원자로 정지를 방지할 수 있다(이를 완 부

하 방출운 이라 부른다) 따라서 일반과도사건 기사건 빈도 계산에서 이들 과도사

건에 한 완 부하 방출운 의 성공 가능성을 고려하 다 완 부하 방출운 의 실패

확률은 System 80 PSA를 근거로 01로 가정하 다 기존 울진 3 4호기 PSA에서

Boolean 수식으로 표 한 일반과도사건에 본 연구에서는 EPRI-2 EPRI-3 EPRI-37

EPRI-42 계측용공기상실사건(Loss of Instrument Air LOIA)을 추가하여 다음과 같

이 표 하 다 여기서 RPCS는 완 부하 방출운 실패사건을 의미한다

GTRN = LOIA + EPRI-1 + EPRI-2 + EPRI-3+ EPRI-4 + EPRI-5 +

EPRI-6 + EPRI-7 + EPRI-8 + EPRI-9 + EPRI-10 + EPRI-11

+ EPRI-19 + EPRI-20 + EPRI-26 + EPRI-28 + EPRI-29 +

EPRI-36 + EPRI-37 + EPRI-38 + EPRI-39 + EPRI-40 +

EPRI-42 + RPCS(EPRI-12 + EPRI-15 + EPRI-17 + EPRI-23

+ EPRI-33 + EPRI-34)

NUREGCR-5750의 Table D-4에 나와 있는 QC4 QC5 등 PWR 일반과도사건

횟수를 의 GTRN 식에 연계하면 다음과 같이 GTRN의 발생횟수를 얻을 수 있다

GTRN5750횟수 = LOIA + QC4 + QC5 + QC10 + QK4 + QP5 + QR0 +

QR1 + QR2 + QR4 + QR6 + QR8 + QR9 + RPCS (

QR3 + QP2 + QL5 + QP4 + QL6 + QR5 + QR7)

= 15 + 19 + 20 + 2 + 2 + 4 + 61 + 8 + 40 +

12 + 48 + 154 + 22 + 01 (36 + 4 + 240 +

22 + 88 + 234 + 68)

= 411 + 01 742

= 4852

따라서 GTRN의 빈도는 다음과 같이 평가된다

GTRN5750 = 4852499 = 0972(cryr) (EF asymp187)

- 32 -

한편 NUREGCR-5750에서의 극소형 LOCA도 일반과도사건으로 분류하 으므

로 그 빈도 000618을 합쳐야 하지만 이 값은 다른 일반과도사건 빈도보다 매우 작음

으로 무시하 다

울진 3 4호기의 특성에 따라 QC9 QL4 QP3는 울진 3 4호기 기사건으로 분

류하 다 울진 3 4호기의 이력자료를 분석하면 EPRI-37을 고려하지 않을 경우 GTRN

의 빈도는 13524 cryr 동안 1403회의 발생횟수로부터 104(cryr)로 평가된다 이

를 증거 자료로 이용하여 NUREGCR-5750 자료의 사후분포를 구하면 다음과 같다

사 분포 Lognormal Mean = 0972(cryr) (EF asymp 2)

증거 13524 cryr 동안 1403회의 발생횟수

따라서 일반과도사건 빈도는 다음과 같이 평가된다

분포함수 평균값 EFLognormal 0946(cryr) 108

(12) 기기냉각수상실(Loss of a CCW LOCCW)

울진 3 4호기 PSA에서의 기기냉각수상실 기사건은 발 소 특정 기사건

하나로 트 인 A에서 기기냉각수 공 이 상실되는 사건을 말한다 이 기사건에는 물

론 보조계통인 필수냉수계통 필수해수계통의 련 트 인 고장도 포함된다 따라서

기기냉각수상실 기사건 빈도를 평가하기 한 기기냉각수계통 고장수목이 개발되어

기기냉각수상실 기사건 빈도를 계산하고 있다 개선된 모델에서는 공통 원인 고장

계산을 보다 정확히 묘사하 으나 기사건 빈도에 미치는 향은 별로 없었다 다만

각 기기들의 고유 신뢰도 자료를 이용하므로 기사건 빈도 값은 이 값과는 다르게

나타났다 울진 3 4호기의 LOCCW 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFLognormal 513E-1(cryr) 13

(13) 416KV 교류모선상실(Loss of a 416KV AC Bus)

- 33 -

NUREGCR-5750에서는 600V이상 10KV 이하의 교류모선상실사건을 기사건

으로 구분하 다 NUREGCR-5750에서 416KV 교류모선 상실사건에 해당하는 사건

은 Loss of Vital Medium Voltage AC Bus이다 NUREGCR-5750에 의하면 Loss

of Vital Medium Voltage AC Bus의 빈도는 Gamma(105 72829) 분포로 평균값이

144E-2(cryr)이다

국내 원 (월성원 제외)에서 상업운 이후 2002년간의 13524 cryr 동안 10건

의 416KV 교류모선상실 사건이 일어났으므로 울진 3 4호기 PSA의 416KV 교류모선

상실 사건의 빈도 분포는 다음과 같은 Gamma(105+10 86353) 분포로 주어진다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 0024(cryr) 0016 sim 0033

(14) 125V 직류모선상실(Loss of a 125V DC Bus)

NUREGCR-5750에서 125V 직류모선상실 사건에 해당하는 사건은 Loss of

Vital DC Bus이다 NUREGCR-5750에 의하면 Loss of Vital DC Bus 빈도는

Gamma(05 72829) 분포로 평균값이 687E-4(cryr)이다

국내 원 (월성원 제외)에서 상업운 이후 2002년간의 13524 cryr 동안 1건

의 125V직류모선 상실사건이 일어났으므로 울진 3 4호기 PSA의 416KV 교류모선상

실 사건의 빈도 분포는 Gamma(15 86353)이며 최종 값은 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 17E-3(cryr) 20E-4 sim 45E-3

(15) 120V AC 필수 력상실(Loss of a 120V AC Bus)

NUREGCR-5750에서는 600V이하의 교류모선상실사건을 기사건으로 구분하

다 NUREGCR-5750에서 120V AC 필수 력상실 사건에 해당하는 사건은 Loss

of Vital Low Voltage AC Bus이다 NUREGCR-5750에 의하면 Loss of Vital Low

Voltage AC Bus 빈도는 Gamma(15 72829) 분포로 평균값이 206E-3(cryr)이다

이 값은 1E 480V AC 력상실도 포함한 것인지 불분명하나 보수 으로 모두 120V

- 34 -

AC 필수 력상실 사건 빈도로 간주하 다

국내 원 (월성 원 제외)에서 상업운 이후 2002년간의 13524 cryr동안 10

건의 120V AC 필수 력 상실사건이 일어났으므로 울진 3 4호기 PSA의 120V AC

필수 력상실 사건의 빈도 분포는 Gamma(115 86353)이며 최종 값은 다음과 같이

평가되었다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 0013(cryr) 76E-3 sim 0020

(16) 정지불능 과도사건(Anticipated Transient Without Scram ATWS)

정지불능 과도사건은 NUREGCR-5750에서 기사건으로 취 하지 않으며 울진

3 4호기 PSA에서는 고장수목으로 모델링되어 있다 재 본 연구에서 사용한 ATWS

의 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFGamma 90E-6(cryr) 61

(17) 연계계통 LOCA(Interfacing System LOCA ISLOCA)

ISLOCA 빈도를 재평가하기 하여 NUREGCR-5750에서 참조한 참고문헌

[KE92]의 방법을 검토하 다 참고문헌[KE92] 방법은 CE 원 을 상으로 하 기

때문에 표 원 과 매우 유사한 기기 배열을 가지고 있다 [KE92]에서는 압안 주

입계통을 통한 ISLOCA가 가장 일어나기 쉬운 경우로 분석되었다 즉 3개월 주기의

IST(In-Service Test) 시 MOV 개방과 함께 2개의 역지밸 가 동시에 고장나 있을

때 ISLOCA가 발생한다 표 원 의 경우는 동시에 3개의 역지밸 가 고장나 있어야

하므로 참고문헌[KE92]의 ISLOCA 빈도보다는 훨씬 작으나 보수 으로 3개의 역지

밸 가 동일한 것으로 가정하면 압안 주입계통에서 일어나는 ISLOCA 빈도의 평균

값은 215E-8(cryr)로 계산되었다 한편 정지 출력계통을 통한 ISLOCA 빈도는 참

고문헌[김길04]에서 계산된 바 있으나 참고문헌[KE92]에서 사용한 MOV의 내부

손빈도를 이용하여 재계산하면 ISLOCA 빈도는 32E-8(cryr)로 주어진다 따라서 최종

- 35 -

ISLOCA 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFLognormal 535E-8(cryr) 1000

(18) 원자로용기 손(Reactor Vessel Rupture RVR)

기존 울진 3 4호기 PSA에서의 원자로용기 손은 비상노심냉각계통의 냉각재 보

충 용량을 넘는 원자로냉각재상실사고를 의미한다 이 사고는 WASH-1400에서 분석

된 결과를 인용하 다 원자로용기 손 기사건 빈도는 266E-7(cryr)이며 오차인

자(EF)는 100으로 가정하 다

NUREGCR-5750에는 원자로용기 손 사건을 기사건으로 다루지 않았다 따라

서 WASH-1400의 값을 사 분포로 하고 2002년 말까지 13524 cryr 동안 국내 원

에서의 원자로용기 손은 없었으므로 이를 증거로 사후분포를 구할 수 있다 최종

원자로용기 손 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFLognormal 266E-7(cryr) 10

(19) 기사건 빈도 재계산 결과

이상 앞에서 살펴본 것처럼 각 기사건빈도를 재계산한 결과를 표 5에 요약 제

시하 다

새로운 기사건으로 울진 3 4호기 PSA를 재계산하면 CDF에 향을 미치는 각

기사건별 비 은 그림 12와 같이 변한다 그림 12에서 보듯이 LOCA 기사건 비

이 어든 반면 LSSB 기사건 비 이 증가하는 경향을 보여주고 있다

- 36 -

No 기 사 건PRiME-U34i 울진3 4 Old NUREGCR‐5750

평균값 EF 는90 신뢰도구간

평균값 EF 평균값 EF 는90 신뢰도구간

1 Large Loss of Coolant

Accident50E-6 10 170E-4 50 50E-6 10

2 Medium Loss of

Coolant Accident40E-5 10 170E-4 50 40E-5 10

3 Small Loss of Coolant

Accident48E-4 30 300E-3 50 50E-4 30

4 Steam Generator Tube

Rupture710E-3 262E-3sim133E-2 450E-3 50 70E-3 22E-3sim14E-2

5Interfacing Systems

LOCA535E-8 1000 120E-9 1690 20E-6 1000 이상

6 Reactor Vessel

Rupture266E-7 100 266E-7 100 NA NA

7 Large Secondary Side

Break110E-2 586E-3sim175E-2 150E-3 50 13E-2 700E-3sim210E-2

8 Loss of Main

Feedwater0084 0066sim01 540E-1 43 0065 0048sim0085

9 Loss of Condenser

Vacuum0049 0037sim0062 236E-1 44 0028 0019sim0039

10 Loss of a CCW Train 513E-1 13 153E-1 13 97E-4 114E-4sim253E-3

11 Loss of a 416KV AC

bus0024 0016sim0033 175E-3 33 0014 0008sim0022

12 Loss of a 125V DC

bus17E-3 20E-4sim45E-3 354E-3 24 69E-4 270E-6sim264E-3

13 Loss of Offsite Power 30E-2 21E-2sim40E-2 615E-2 50 24E-2 412E-3sim563E-2

14 Station Blackout 366E-5 109 111E-5 109 NA NA

15 General Transients 0946 11 300 25 12 061sim21

16 Anticipated Transient

Without Scram90E-6 61 207E-5 61 NA NA

17Loss of a 120V AC

bus13E-2 76E-3sim20E-2 NA NA 21E-3 242E-4sim537E-3

18 RCP Seal LOCA 217E-3 50E-4sim48E-3 NA NA 25E-3 56E-4sim54E-3

표 5 울진 3 4호기의 새로운 기사건 빈도

그림 12 울진 3 4호기 CDF에서 각 기사건의 비

- 37 -

4 사건수목 개선

기존 PSA 모델에서 추가 인 상세 열수력 분석이 필요한 분야를 찾아 추가 분석

을 수행하고 이를 통해 확인된 사고경 성공 기 을 고려하여 사건수목 개선을 수

행하 다 한 이외에 최신 정보를 검토하여 확인된 내용에 한 민감도 분석 사

건수목 개선 작업을 수행하 다

가 최 열수력 코드를 이용한 주요 사고경 성공기 분석

표 원 PSA 모델 개선을 하여 상세 열수력 분석이 필요한 주요 사고경 로

다음과 같은 분석 상을 선정하 다

1 소형 LOCA시 속감압(ASC)운 에 한 분석

2 SGTR시 단 증기계통 격리 안 계통에 작동에 따른 향 분석

3 단크기(Break Size) 변화에 따른 LOCA 세부 분류

4 ATWS시 UET(Unfavorable Exposure Time)에 한 분석

5 LSSB시 Return to Power에 한 분석

선정된 사고경 에 한 검토 상세 분석을 수행하 다 상세 열수력 분석 코

드로는 원자력연구소에서 개발 인 최 열수력 해석 코드인 MARS 21을 이용하

다[이원99] 동 코드는 상세 열수력 분석이 가능한 최 해석 코드로 RELAP 코드를

기반으로 개발되었으며 분석결과에 한 검증이 용이하고 분석 경험이 풍부한 장 이

있다 한 국내에서 개발 인 코드가 갖는 장 즉 다양한 경우에 해서 충분한

문가 활용 자문이 가능하다 다음과 같은 작업을 통하여 MARS21 코드의 입력

자료를 입수하 다

MARS21 코드는 RELAP 코드와 입력 일의 공유가 가능하기 때문에 기존에

분석경험이 풍부한 RELAP 코드의 표 원 입력 일을 확보하 으며 이를 근거로

분석에 필요한 자료들을 수집검토하 다 표 원 RELAP 입력은 한국원자력연구소

열수력코드개발과제 KOPEC 안 해석그룹의 열수력안 해석 부산동의 기계공

학과 등에 자문 력을 통해서 확보했다

- 38 -

아래의 그림 13은 표 원 에 한 MARS 코드의 기본 인 입력 일의 수치모델

구조(Nodalization)를 보여주고 있다 본 연구에서는 사고경 별로 분석에 필요한 추가

인 모델을 작성하여 기존 입력 일에 추가하 지만 기본 모델은 그림 13을 기본으

로 하여 진행하 다

그림 13 표 원 소형 LOCA용 수치모델구조의 개념도

(1) 소형 LOCA 속감압(ASC)에 한 상세 열수력 분석

소형 LOCA 발생시 속감압(Aggressive Secondary Cooldown ASC)운 은 소

형 LOCA 발생 후 고압안 주입(HPSI)이 작동하지 않으면 2차 측의 증기를 덤 하여

556degChr의 냉각율로 속 감압하여 안 주입탱크나 압안 주입 작동압력까지 1차

계통 압력을 낮춤으로써 1차 계통의 냉각재 재고량을 유지하여 노심손상을 방지하는

운 차이다 고압안 주입의 완 실패를 동반한 소형 LOCA 사고경 는 노심손상에

주는 향이 크고 운 원의 조치 시 에 따라 향이 크기 때문에 이에 한 분석이

필요하다[한임03a 한임03b HA03]

소형 LOCA시 속감압에 한 사고경 분석을 수행하 으며 한 련 계통에

한 성공기 을 평가하 다 분석 상의 선정은 기본 으로 속감압운 의 불확실성이

- 39 -

크며 열수력 거동 상이 잘 알려지지 않았기 때문에 기존의 표 원 PSA에서는 보수

으로 평가된 경향이 있는 것을 상으로 하 다 소형 LOCA 발생시 ASC의 상세 열수

력 분석은 기본 시나리오에 한 선정 분석 열수력 거동의 이해 그리고 주요 민감

변수를 확인과 이에 한 민감도 분석 등으로 수행하 다

기본 사고 시나리오는 다음과 같이 가정하 다 즉 소형 LOCA의 한계인 2

inch　 온 단 LOCA HPSI 작동 불능 SIT 작동불능 LPSI 50 작동(12) SG

2계통 정상 운 원자로 정지 15분 내 주증기 기덤 밸 (ADV)를 이용한 증기 방

출 운 개시 등이다 SIT의 작동은 계통 성공기 분석에는 필요하지만 이는 민감도

분석으로도 확인이 가능하기 때문에 기본 사건의 경우에서는 제외하 다

(가) 분석 결과

주요 입력 기 설정치 가정 사항이 표 6에 제시되어 있다 본 분석에서는 확

인 가능한 경우 설계해석에서 사용되는 보수 인 설정 치보다 실제 값에 가까운 최

치를 사용하 다

　주요 변수 설정치 가정 사항

Rx Power 2815 MWth (100)　Break location amp Size 2 inch Coldleg Break　Decay Heat Model ANS73 Decay Heat Model　주요 Trip 설정치 LoPZR Pr signal Trip

Turbine amp MFW trip 연동

　RCP Trip Rx Trip 연동

　주요 안 계통 작동 상태 No HPSI no SIT LPSI (2)　2차 계통 상태 SG (2) AFW (2) MSSV　주증기 제어 MSSV (4) ADV (4)　 속 감압 제어 15min 55Chr　격납용기 경계조건 Fixed atm

표 6 ASC 분석을 한 MARS21 주요 변수 설정치 가정 사항

입력 일에는 ASC 운 을 모의하기 해서 ADV를 모델하고 연결된 주증기배

에 한 모델을 교체하 다 최 피복 온도 측을 한 노심 Hottest Node

ADV 제어 논리 보조 수(AFW) 제어 등을 추가하 다 기본 사고경 에 한 주요

변수별 결과를 그림 14sim20에 나타내었다

- 40 -

그림 14 원자로출력 그림 15 가압기 SG 돔 압력

그림 16 556degChr 냉각율과

실제 냉각율

그림 17 노심 Hottest

노드에서의 열상승

그림 18 SG 노심 강수

수

그림 19 ADV 제어에 따른

개구율

- 41 -

그림 20 LPSI 주입량

본 연구의 일차 인 심사인 최 노심열상승은 노심손상 제한치인 1477K

(2200degF)보다 낮은 약 970K로 나타났다 다른 심사인 냉각율은 후반부에

556degChr의 냉각율보다 소형 LOCA의 자체 상에 의한 냉각율이 빠른 것으로 나타

났다 이는 LPSI 작동으로 20degC의 찬물이 노심내로 유입되기 때문에 나타나는 상으

로 단된다

그림 21 ASC 운 에 한 압력 핵연료 온도 거동특성

HPSI 상실을 동반한 소형 LOCA에서 ASC 운 에 한 반 인 거동 특성은

그림 21에 요약하 다 사고후 15분에 556degChr의 냉각율로 증기방출운 을 수행하면

- 42 -

노심 노출에 의해서 핵연료 온도가 증가하지만 략 1시간 후에는 RCS의 압력이 압

안 주입계통의 작동 압력까지 떨어지므로 압안 주입계통의 작동으로 노심의 온도

상승은 효과 으로 지된다

한 가지 주목할 은 기본 사고경 분석결과 ADV 제어 방식에 따라 매우 민감

함을 보여 다는 것이다 한 ADV 제어의 실제 운 방식에서 참조하는 RCS의 Tav

변수가 장과는 다르게 코드 상에서는 몇 가지 온도 변수로 표 되고 이 온도 변수의

기본 값에 따라 다른 결과가 나타날 수 있음을 확인하 다

(나) 민감도 분석

① ADV 제어방식 민감도 분석

ADV 제어방식에 따른 향이 크므로 이에 한 민감도 분석을 수행하여 향

정도를 확인하고자 하 다 이는 속감압운 은 운 원에 의한 수동운 차로 열수

력 분석을 해서는 ADV 제어방식의 향에 한 평가가 필요하기 때문이다 운 방

식에 따른 향을 평가하기 해서 다음 세 가지 방식에 따른 향 분석을 수행하

다

- 보수 제어

- 비례 분(PI) 제어

- 최 제어

그림 22에서 ADV의 세 가지 제어 방식별로 노심 열상승에 민감한 향이 있는

것이 확인된다 그림 22의 아래 그림에서 각 제어방식에 따라 노심온도의 양상이 달라

지지만 최종 으로 노심손상 제한치(1450K)까지 상승하지는 않았다 그러나 운 원에

의한 냉각운 은 의 단순 제어 방식에 비해서 변수가 많기 때문에 운 원의 운 방

식이 노심 열상승에 미치는 향이 클 것으로 상된다

- 43 -

그림 22 ADV 제어 방식에 따른 향

② ADV 제어 개시시간 민감도 분석

ADV 제어 개시 시간은 ASC 운 에 한 성공실패를 규정하는 요한 변수이

다 기본 경우로 선정한 ADV 제어 개시시간 15분에 해서 민감도 분석을 수행하

으며 실 인 운 개시시간을 고려하기 해서 운 개시시간 30분에 해서 민감

도 분석을 수행하 다 분석 결과 그림 23과 같이 운 개시시간을 30분으로 연장하

여도 성공조건은 기본 경우와 동일하다는 것을 확인할 수 있었다 이때 노심 최고 온

도는 략 1250K를 넘지 않았다 그러나 이 경우는 ADV 제어 방식이 최 화되어 있

는 경우만을 고려한 것이다 술한 바와 같이 운 원의 제어 방식에 따라 노심 최고

온도에 향을 있음을 주의할 필요가 있다고 단된다

- 44 -

그림 23 ASC 개시 시간에 따른 향

(30분 시작시 압력 핵연료 온도 거동특성)

(2) 고압안 주입상실을 동반한 SGTR 거동 특성 분석

HPSI 상실을 동반한 SGTR 사고는 기존의 PSA에서 보수 으로 평가되던 사고

경 로 추가 인 운 원 조치가 없는 경우 노심손상 사고경 로 간주하 다 SGTR 사

고 발생시 단 증기계통의 격리 유무는 안 계통 특히 HPSI의 성공 여부와 한

련이 있다 이러한 이유로 동 사고경 는 PSA 결과에 미치는 향이 큰 사고경

의 하나로 평가되었다 때문에 상세 열수력 분석을 통해서 해당 사고경 의 특성을 이

해하고 기존 PSA 모델에 반 하고자 하 다 동 사고경 에 한 열수력 분석을 수행

하기 해서 코드의 입력 일을 수정하 으며 표 7과 같은 기본 가정을 용하 다

[한양03 한양04c HA04]

용된 사고 시나리오는 HPSI의 완 상실을 동반한 증기발생기 열 1개가

완 히 단된 경 이다 사고 진행과정을 이해하기 해서 동 사고의 경우 운 원의

행 는 고려하지 않았다 SGTR시 용되는 비상운 차(EOP)의 일반 인 조치 사항

의 하나인 손 증기발생기에 한 격리 조치 냉각 조치 등은 고려하지 않았다

다만 표 원 에서 운 원 조치없이 자동 으로 이루어지는 조치만을 고려하 다 이

- 45 -

러한 자동 조치로는 원자로 정지 안 계통의 기동 보조 수 기동 터빈 정지 그리고

터빈 정지에 따른 증기발생기 압력 유지를 한 우회계통 자동 기동 등이 있다 이외

에 SGTR 사고는 2차 측으로 원자로 냉각재의 설로 인한 냉각재를 보충하기 한

조치 에서 HPSI는 완 상실로 가정하 기 때문에 이용할 수 없다 충 계통을 이

용한 충 유량은 보수 가정을 이용할 경우 비안 계통으로 고려되지 않지만 최

해석을 해서 최 유량으로 충 하는 것으로 가정하 다 충 유량이 없는 경우는

민감도 분석의 하나로 추가하 다 분석 시간은 PSA에서 일반 으로 용하는 24시간

을 용하 다[ASME02] 그리고 보조 수가 기동되지 않는 경우를 민감도 분석으로

추가하 다

HPSI 상실을 동반한 SGTR 사고에 하여 의 가정 사항을 고려하여 세 가지

사고 시나리오에 한 분석을 수행하 다 주요 분석 결과는 그림 24에 제시되어 있

다

- 경우 1 운 원 조치 없음 보조 수자동작동 충 유량 고려

- 경우 2 운 원 조치 없음 보조 수자동작동 충 유량 미고려

- 경우 3 운 원 조치 없음 보조 수 미작동 충 유량 미고려

변 수 설 명

Break Location amp Size Steam Generator 1 tube guillotine break at hotleg side in loop A

Decay Heat Model ANS79 Decay Heat Model

Reactor Trip Signal SetpointLo PZR Pr Trip Signal (1215MPa) amp CPC Aux Trip Signal (Hotleg Saturation Temp Trip)

Turbine amp MFW Trip Linked with Reactor Trip Signal

RCP Trip Setpoint Linked with Reactor Trip Signal

Availability of ECCS No HPSI No SITLPSI(12)

Availability of Secondary-Side All SG (2)

SG Control System AFW(2)MSSV(4)ADV(4)

표 7 SGTR 분석을 한 울진 34호기 주요 가정 사항(기본 사고경 )

- 46 -

그림 24 HPSI 상실을 동반한 SGTR 세 가지

경우에 한 압력 거동 특성

분석 결과 그림 24와 같이 경우 1과 2에서는 노심손상이 발생하지 않았다 그러

나 경우 3에서와 같이 충 유량이 없고 이차계통이 작동하지 않는 상황에서는 략 4

시간 후에 노심노출 노심 온도 상승으로 노심손상이 발생하는 것으로 나타났다 이

결과를 바탕으로 다음과 같은 결론을 유도할 수 있었다 즉 HPSI 상실을 동반한

SGTR 사고는 기본 으로 노심손상에 이르지 않는 사고이다 SGTR 사고에서는 무엇

보다 단 SG의 격리가 우선되어야 한다 한 격리의 성공은 HPSI의 향을 최소

화 한다

다른 분석 결과 운 원의 개입이 없는 조건에서 1 단계 PSA 분석 요건인 24

시간 동안 노심손상에 이르지 않고 일정한 고압상태를 유지하는 것을 확인할 수 있었

다 기존 PSA에서 동 사고경 에 해서 노심손상 사고경 로 평가한 것은 본 결과를

근거로 하 을 때 보수 임을 확인할 수 있다 이번 분석 결과는 동 사고경 발생 시

원 이 안정한 상태에 이르기 해서는 운 원의 개입 추가 인 조치가 필요하다는

것을 의미한다

충 계통은 비안 계통으로 일반 으로 열수력 분석시 보수 인 입장에서 고려되

- 47 -

지 않지만 최 평가를 해서는 이에 한 고려가 필요하다 충 유량을 고려하 을

경우와 고려하지 않았을 경우에 차이가 발생하 지만 장시간 분석에서는 후반기에

한 결과의 신뢰성이 크지 않음에도 불구하고 두 경우 모두 노심의 열상승에 주는 향

이 미미함을 확인할 수 있었다

보조 수계통이 작동하지 않는 경우는 사고 발생시 열제거원의 완 상실을 의미하

는 사고경 로 노심손상이 발생하는 것을 확인할 수 있었다 이 사고경 는 앞에서 언

된 사고경 와 다르게 PSA 모델에서 취 되어야 함을 보여주고 있다

본 분석을 통하여 기존 PSA에 일반 으로 채용되고 있는 SGTR에 한 분석은

보수 으로 평가되었으며 상세 열수력 분석을 통해서 최 분석이 수행될 수 있음을

알 수 있다 그러나 이러한 잠정 인 결과는 실제 PSA 모델에 있어서 비상운 차에

따른 운 원의 조치들이 고려되지 않고 있기 때문에 이에 한 추가 인 분석이 필요

할 것으로 단된다 즉 본 사고경 에 한 최 의 PSA를 수행하기 해서는 추가

인 열수력 분석을 통해서 SGTR 사고에 한 열수력 거동에 한 충분한 이해가 선행

되어야 하며 여기에 따른 운 원 조치의 합성에 한 평가 SGTR 사건수목의 개선

성공기 의 재분석 운 원 행 에 한 인간 신뢰도 평가 등에 한 개선 작업이

수행되어야 할 것으로 단된다

(3) LOCA 단 크기 분류에 한 민감도 분석

LOCA시 단크기 변화에 따라 PSA 모델 방식이 분류된다 LOCA는 단크기에

따라 열수력 거동 양상이 상당히 다르게 나타나기 때문에 이에 한 거동 변화는

LOCA 후 주요 계통의 성공기 사고경 의 변화를 유발하므로 사건수목의 작성에

도 많은 향을 주기 때문이다 따라서 열수력 거동을 반 한 LOCA 분석이 필요하

며 특히 단크기의 변화에 따른 거동 양상을 확인하고 그 결과에 따른 합한 사건

수목의 재구성이 필요하다 이를 해서 단크기에 따른 상세 열수력 분석을 수행하

다 PSA에서 LOCA 사고군은 략 형 형소형의 3가지 유형으로 분류한다 이

때 고려되는 분류기 은 단크기에 따른 거동 특성 련 안 계통의 성공기 변

화를 근거로 한다[방정99] 표 8은 PSA 모델링을 한 LOCA 그룹 분류의 3가지 주요

- 48 -

안 기능별 분류 특징을 보여 주고 있다 이러한 기 에 근거하여 형의 분류를

한 열수력 분석과 소형 분류를 한 열수력 분석을 수행하 다[한양04a한양04b 한

양04e]

LOCA 그룹 Reactor Trip Safety Injection Systems 2ndary Heat Removal

형 NA SIT LPSI NA

형 NA HPSI NA

소형 A HPSI Applicable

표 8 PSA 모델링을 한 LOCA그룹분류의 3가지 주요 안 기능별 분류 특징

형 LOCA 분류를 해서 형 단 크기에서 단 크기 변화에 따른 거동

특성 민감도 분석을 수행하 다 그림 25에서와 같이 HPSI 한 계통이 작동하는 조건

에서 단 크기별로 분석한 결과 형 형 LOCA는 FSAR 분석과 유사한 13 inch 크

기에서 노심손상 제한치 1456K (2200degF)에 도달하는 것으로 나타났다 따라서 형

형 LOCA를 분류하는 단 크기는 FSAR의 95 inch (유효 단면 05ft2)가 합

한 것으로 단할 수 있다

그림 25 형 LOCA 분류를 한 분석 결과

형소형 LOCA는 2 inch까지는 LOCA의 형 인 특성을 보이나 그 이하의

- 49 -

단크기에서는 일반과도사건과 유사한 거동 특성을 보인다 그림 26에서 쪽 2개의 그

림은 2 inch 단크기에서 일반 인 거동 특성을 보여주고 있으며 HPSI 한 계통의 작

동에 의해서 RCS의 냉각재 재고량이 서서히 회복하고 있는 것을 보여주고 있었다 그

림 26의 하단의 그림은 HPSI가 작동하지 않는 경우를 보여주고 있었다 이 경우 RCS

냉각재 재고량의 고갈로 노심 열상승이 발생하고 결국 노심손상에 이르는 것으로 악

된다

그림 26 소형 LOCA분류 분석 결과

(2 inch LOCA의 거동 특성)

의 분석 결과를 기 로 기존 모델에서의 LOCA 사고군 분류 기 과 비교하면

표 9와 같다 이상의 성공 기 을 PSA 모델에 직 용하기에는 다른 조건들도 동시

에 비교해야 하므로 유용한 정보로 활용되는 것이 바람직하다고 단된다

- 50 -

　기존 모델 새 기

분류기 성공기 분류기 성공기형 gt 6 SITLPSI gt 13 SITLPSI형 - - lt 13 HPSISITLPSI형 2sim6 HPSI 3sim13 HPSISIT

소형 lt 2 RTSGHPSI lt 3 HPSI + SGSIT소형 - - lt 1 RTHPSISG

표 9 LOCA 사고군에 한 기존 모델과 열수력 분석에 의한 성공기 비교

주 = inch

(4) 기타 최신 정보 검토

LSSB 사고경 와 ATWS 사고경 는 기존의 FSAR KOPEC에서의 분석 결과

를 활용하여도 충분하다고 단되어 추가 인 열수력 분석은 진행하지 않았다 각각의

사고경 의 분석결과에 해서는 해당 문가의 자문과 검토를 거쳤다 각 사고경 에

한 검토 결과를 요약하면 다음과 같다

그림 27 MSLB 사고시 출력 특성

(FSAR 참조[한 96])

(가) LSSB 성공 기 분석

표 원 에서 형이차측 단(LSSB) 사건은 하나의 기사건 유형으로 분류하여

모델하 다[한 97] LSSB 사건은 이차계통의 주요 배 인 증기발생기의 주증기 형

- 51 -

단(MSLB)과 주 수배 단(MFLB) 사건을 통칭한다 최종안 성분석보고서(FSAR)

에 의하면 MSLB와 MFLB 사건은 다른 거동 특성을 보이다[한 96] 따라서 이러한

분석 결과를 반 하여 표 원 PSA 모델에 한 검토 개선이 필요하다 이는

MSLB는 노심 거동 특성이 요하고 MFLB는 RCS 압력 거동 특성이 요하기 때문

이다[한 96] 그러나 FSAR에서 분석한 MFLB 사고 분석의 경우 매우 보수 인 가정

을 용한 경우로 보다 실제 인 특성에 한 이해 검토가 필요하다고 단된다[한

석04b]

그림 28 울진 34호기 MSLB 사건시 가장

심각한 경우의 반응도 변화[한 96]

MSLB 사고는 노심 재출력의 발생(Return to Power) 여부가 PSA 사고경 평

가에 가장 요한 향을 다 즉 MSLB 사고의 경우 노물리 특성에 따라 노심 정지

후에 재임계 가능성에 제기된다(그림 27) 노심 재임계의 발생은 원자로의 안 한 정

지를 하므로 이에 따른 열수력 거동의 분석 성공 기 을 분석할 필요가 있다

LSSB 설계 안 해석 문가 자문에 의하면 LSSB가 발생하여도 노심손상에 미치

는 향은 작은 것으로 단된다(그림 28)[이철03]

MFLB의 경우 FSAR의 분석에 의하면 주 수배 단은 수공 능력을 상실하

고 증기발생기에서의 출유량은 한정되기 때문에 열제거 능력 상실에 해당하는 거동

- 52 -

특성을 보인다고 기술하고 있다 그림 29는 표 원 MFLB 사고시 RCS 계통의 압력

거동 특성을 보여주고 있다 그림 29에 의하면 MFLB 사고시에는 RCS 압력 상승에

의해서 PSV가 작동하는 것으로 분석하고 있다 따라서 MFLB 사고는 MSLB 사고와

분리하여 개별 인 사고경 모델을 작성하는 것이 필요한 것으로 단된다

그림 29 표 원 MFLB시 RCS 계통

압력거동 특성[한 96]

(5) ATWS시 감속재온도계수(MTC)의 향

정지불능과도 사건의 사고경 에서 가장 요하게 고려해야 하는 요인 의 하나

는 원 의 MTC(Moderator Temperature Coefficient)의 UET(Unfavorable

Exposure Time)를 평가하는 것이다 기존의 표 원 PSA에서는 CE(Combustion

Engineering)의 System 80 평가를 이용하여 UET를 핵연료 주기의 001 값을 이용하

다 최근 표 원 인 신규 원 울진 5 6호기의 인허가가 진행되면서 한국원자력안

기술원의 요청을 받아 KOPEC에서 울진 5 6호기에 한 UET 평가 보고서를 제출

하 다 참고문헌 [이상03]과 [이상04]는 신규 원 에 한 UET 평가 내용을 담고

있다 참고문헌 [이상03]에 의하면 표 원 으로 설계되고 있는 울진 5 6호기의 경우

CESEC-III 코드를 이용하여 최 해석을 수행한 결과 100 출력(Full Power) 운

으로 가정할 경우 UET가 37 정도 되는 것으로 평가되었다 울진 3 4호기의 경우는 울

진 5 6호기와 핵설계 특성이 정확하게 일치하지는 않지만 동일한 설계를 용한 원 이기

때문에 유사한 UET를 보일 것으로 상된다[이상03] 따라서 UET 평가 사고 시나리오

- 53 -

를 고려한 PSA 모델 개선 작업이 필요할 것으로 단된다[한석04c]

나 사고경 성공기 변경에 따른 민감도 분석

(1) LOCA 사고경 민감도 분석

표 10은 LOCA 단 크기 분류에 한 열수력 민감도 분석 결과를 반 한

LOCA 사고경 에 한 민감도 분석 결과를 보여 다 LOCA 모델군 재평가 결과를

반 할 경우 략 형 LOCA에서 21 소형 LOCA 사고군에서 93의 CDF 감 효

과가 있었다 재평가시 상당한 험도 개선 효과가 있으므로 방법의 합성 분석 근거

의 합성을 검토하기 한 추가 연구가 필요하다

신평가(Ry) 행모델(Ry) CDF 변화율LLOCA 8312E-07 105E-06 -21MLOCA 8219E-07 633E-07 30SLOCA 1270E-07 186E-06 -93CDF(LOCA) 1780E-06 354E-06 -50

표 10 LOCA 사고군 재평가시 노심손상 민감도

(2) 소형 LOCAHPSI 실패 사고경 ASC 임무시간에 따른 민감도

표 11은 HPSI 상실을 동반한 소형 LOCA시 ASC 운 에 한 특성을 반 한 민

감도 분석 결과를 보여 다 하드웨어(표 11의 SIT)의 성공기 변경보다 노심손상에

미치는 향이 크다 ASC 임무시간에 여유가 생길 경우 운 원의 운 오류를 일 수

있기 때문에 노심손상에 미치는 향이 어든다

운 원 임무시간 계통성공기 변경부분 HRA CDF CDF 변화율

향받는 사고경 15분 경우 SIT (44) 포함 035 7369E-07 1000

(SLOCA-ET 29 30 30분 경우 SIT (44) 포함 015 3948E-07 536

31 32) SIT (04) 포함 015 3888E-07 528

SLOCA 체 15분 경우 SIT (44) 포함 035 1121E-06 1000

SIT (04) 포함 035 1115E-06 995

30분 경우 SIT (44) 포함 015 7790E-07 695

SIT (04) 포함 015 7730E-07 690

표 11 소형 LOCAHPSI 실패 사고경 ASC 운 에 한 민감도

- 54 -

(3) ATWS의 감속재온도계수(MTC)에 따른 압력 거동 특성 민감도

ATWS 사고 발생 시 MTC에 기인한 UET의 최신 평가 결과를 반 할 경우 체

CDF에 미치는 향이 매우 크다 즉 이때의 CDF 변화값은 3200E-06yr로 가장 큰

향을 보여주고 있다(표 12) 그러나 ATWS시 MTC의 향에 한 근거는 PSA 모

델에서 보수 으로 용되고 있다 즉 ATWS 사고 에서 MTC의 향으로 RCS 압

력이 ASME Level C 규격(3200Psi)을 넘는 경우는 사고 유발자 에서 RCS의 건

성이 보장되는 경우만 발생하므로 이를 고려해야 한다[한석04f]

(4) 소형 LOCA의 고압안 주입 재순환 운 시간 변경에 따른 민감도

LOCA시 RCS 냉각재 재고량는 기에 고압안 주입 운 으로 충당하다가 RWT

수원의 고갈 후에는 재순환 운 으로 환된다 소형 LOCA은 형 LOCA에서와 달리

재순환 개시까지 상당한 여유시간이 있다 이를 고려할 경우 소형 LOCA 사고경 의

CDF가 3585E-08yr정도 감소하는 효과가 있다(표 12) 따라서 동 사고경 에 해

서 행 모델에서 최 모델로 개선할 경우의 CDF의 변화가 크므로 PSA 모델에 이를

반 할 필요가 있다[한석04d 한석04j]

(5) SGTR시 단 증기발생기 격리에 따른 민감도

SGTR 사고 발생시 단 SG의 격리 유무는 사고경 에 미치는 향이 크다 이

를 고려할 경우 기존 모델에 비해서 CDF가 7304E-07yr 감소 효과가 있었다(표 1

2) 이 경우도 행 모델과 최 모델로 개선하 을 경우의 CDF의 차이가 크므로 이

를 고려한 모델 개선 작업 추가 인 연구가 필요하다고 단된다[한석04i]

(6) LSSB 특성에 따른 MSLB MFLB 사고로 분리시 민감도

MSLB는 기존에 이미 LSSB로 모델되어 있어서 그 향이 크지 않다 그러나

MFLB의 경우에는 기존의 LSSB 기사건에서 이의 빈도를 고려하지 않았으므로 이에

한 향이 크게 나타났다 즉 기존 모델에 비해서 CDF가 8491E-08yr로 증가하는

- 55 -

경향을 보이고 있다(표 12) 한 FSAR 분석을 근거로 할 경우 MFLB는 RCS 압력 거

동 특성을 보이므로 이에 한 향을 평가해야 한다 이 경우 유도된 사고경 는

형 LOCA의 사고 유형과 유사하므로 이를 이하여 처리하여야 한다

MFLB의 경우 가압기안 밸 (PSV) 개방고착에 기인한 유도 형 LOCA를 래

할 수 있다 MFLB에 따른 PSV 개방고착에 의한 유도 형 LOCA의 기사건 빈도가

상당히 큰 것으로 나타났다 한 이 경우에 한 민감도 분석에 의하면 표 12에 제시

된 것과 같이 MFLB시 PSV 개방고착에 의한 유도 형 LOCA에 의한 CDF 향은

3916E-07yr 정도 추가되는 것으로 평가되었다 따라서 이 경우도 주요 사고경 로

행 모델에 한 개선 작업이 필요하며 이에 한 상세 평가를 한 추가 인 연구가

필요하다[한석04g 한석04h]

민감도 분석 유형 MTC 개별 CDF(yr) 총 CDF (yr) ΔCDF (yr) 변화율

PRiME (Rev10) 0010 - 1315E-05

ATWS 0370 - 1696E-05 3200E-06 290

SLOCAHPR - 4452E-08 1311E-05 -3585E-08 -03

SGTRISLL - 7649E-08 1242E-05 -7304E-07 -56

LSSBMSLB - 4988E-06 1315E-05 -1000E-09 -00

LSSBMFLB - 8491E-08 1361E-05 8491E-08 06

MLOCA (MFLB 기인) - 4625E-07 1361E-05 3916E-07 30

표 12 사고경 성공기 변경에 따른 민감도

그림 30에 주요 상 사고경 에 한 CDF 민감도를 나타내었다 그림 30에서

각 사고경 CDF에 향이 큰 요인을 쉽게 구분할 수 있다 ATWS의 UET가 가장

향이 크고 다음으로 SGTR 사고 시 단 SG 격리로 인한 요인이 두 번째로 크다

세 번째는 MFLB에서 유도되는 유도 형 LOCA의 향이 나타난다 최종 으로

MFLB를 새로 고려하 기 때문에 이에 한 향도 큰 것으로 나타났다

주요 사고경 에 한 상세 열수력 분석 사고경 민감도 평가를 통해서

ATWS MFLB 등의 향은 행 PSA 평가보다 노심손상빈도 상승을 래하여 기존

평가가 상 으로 낙 인 모델임을 보여주고 있다 반면에 소형 LOCAHPR 등의

LOCA 사고군과 SGTRISLL 등의 향은 행 PSA 평가보다 노심손상빈도의 감소를

- 56 -

보여주므로 기존 평가가 상 으로 보수 인 모델임을 보여주고 있다

그림 30 각 사고경 에 한

민감도(ΔCDF)

ATWS 사고경 에 한 UET 향이 체 CDF에 미치는 향은 매우 크나

UET에 의한 향은 과도하게 보수 으로 평가되어 있는 것으로 보인다 따라서

ATWS에 한 한 평가를 유도할 수 있는 추가 인 연구가 필요하다고 단된다

LSSB 사고경 에서 MFLB 사고경 는 FSAR를 근거로 평가하 다 그러나

FSAR의 MFLB는 매우 보수 으로 분석되어서 PSV 개방고착에 의한 유도 형

LOCA 이빈도가 매우 높게 나타난다 따라서 MFLB에 한 한 열수력 분석을

통해서 MFLB 사고 특성을 이해하고 이를 반 하는 연구가 필요하다고 단된다

- 57 -

5 고장수목 개선

가 문서화 보강

본 과제의 1차 년도에 수행된 ASME PSA Standard[ASME02] NEI PSA

Peer Review Process Guidances[NEI02]에 기반을 둔 국내 PSA 모델 품질 평가 결

과 국내 PSA의 가장 큰 취약 은 기술 인 측면보다는 PSA 련 근거 지침 자료

등의 문서화가 미비한 으로 나타났다 이와 같은 취약 의 보완을 하여 본 과제에

서는 다음과 같은 5개의 지침서를 개발하 다 기존에도 이와 유사한 지침서가 국내에

존재하기는 하 으나 기존의 지침서가 PSA 품질 보증을 하여 필요한 수 을 만족시

키지 못하고 있기 때문에 새로이 본 과제를 통하여 지침서 차서를 개발하고 보완

하 다

1단계 PSA 수행 차서 본 차서는 향후 PSA 수행 시 수행 차의 기 을 제

공하는 것을 목 으로 1단계 PSA 수행을 한 일반 차를 기술[정원03]

고장수목 련 계통 모델링 지침서 본 차서는 일 된 고장수목을 작성할

수 있도록 계통의 고장수목 작성을 한 상세 모델링 지침을 기술[이윤04a]

공통원인고장 련 계통 모델링 지침서 본 차서는 PSA에 가장 큰 향을

미치는 공통원인고장을 모델링할 때 각 경우에 따른 모델링 지침 방법에

해 기술[황미04a](기기 고장 자료로부터 CCF 자료를 도출하는 지침서는

재 동일 과제 내 ldquo국내 PSA 종합 DB구축 활용기술 개발rdquo 세부 과제에

서 개발)

인간오류 련 계통 모델링 지침서 본 차서는 일 성 있는 인간 오류 모델

을 하여 어느 경우에 인간 오류를 어떻게 모델할 것인가에 한 상세 지침

을 기술[강 04]

ESFAS-ARC(ESFAS-Auxiliary Relay Cabinet) amp PCS(Plant Control

System) 모델링 지침서 본 차서는 일 성 있는 ESFAS-ARC PCS 모델

- 58 -

링을 수행하기 해서 모델링 시 고려해야 할 사항 모델링 방법 등에 해 기

술[이윤05a]

각 계통의 기능 운 계통 연계 종속성 계통 모델링 모델 시 가정사항 데

이터 설계 변경 추가 모델링 는 모델 변경 등에 한 사항을 문서화하기 해 각

계통별로 18개 System Notebook [SN-AFWS] [SN-CCWS] [SN-CSS]

[SN-CVCS] [SN-ECWS] [SN-EPS] [SN-HPSI] [SN-HVAC] [SN-IAS]

[SN-LPSI] [SN-MFWS] [SN-MSS] [SN-RCGVS] [SN-SDCS] [SN-SDS]

[SN-SGBDS] [SN-SIT] [SN-SWS] 등을 작성하 다

그 밖에 ASME PSA Standard에 기반을 둔 계통분석(SY) 품질 평가에서 도출된

미비사항을 보완하기 해서 모델 확인 후 Interlock 모델링[이윤04c] 고장수목 명명

법[이윤04d] 고장모드 선별 기 [이윤04e] 장 제어반 모델링 지침[양 04a] 결합

고장수목[양 04b] Alternating System에서의 OOS(Out of Service)[한상04] 모델

링 등에 하여 문서화를 수행하 다

본 과제에서 수행된 문서화 보완에 있어 가장 요한 개선 사항의 하나는 PSA

련 문서의 산화 작업이다 본 과제와 동일 과제에서 수행되고 있는 ldquo국내 PSA

종합 DB 구축 활용 기술 개발rdquo 세부 과제에서는 PSA 정보 Database인 AIMS를

개발하고 있으며 AIMS는 PSA 수행과 계되는 모든 자료를 Database 형태로 장

하여 검색이 가능하도록 하고 있다 본 과제는 과제 수행 작성된 다음과 같은 PSA

련 문서를 AIMS에 입력하 으며 자료 입력 황은 표 13에 나타낸 바와 같다

PSA 기본 자료 기존에 수행된 PSA 보고서와 PSA 수행 지침서 수행 방법론

등에 한 문서 자료를 자 일로 장

발 소 장 자료 발 소에 한 개요부터 시작하여 PampID(Piping amp

Instrumentation Diagram) CLD(Control Logic Diagram) CampID(Control amp

Instrumentation Diagram) 등 각종 도면은 물론 종합 경보 계기 비상운

정기 검 등의 입수 가능한 모든 차서를 Database화하여 필요시 즉각 인

- 59 -

참조가 가능하도록 장

특히 계통 System Notebook에서는 각종 자료간의 상호 참조가 가능하도록

하이퍼링크를 제공

PSA 수행에 부가 으로 필요한 열수력 분석 자료 PSA 분야별 등 평가 자

료 등 내부 문서와 함께 PSA 산코드 수행을 한 소 트웨어 입출력도

Database로 장되어 있다

구 분 내 용 비고

PSA보고서

서론방법론발 소개요기사건

사건수목( 기사건별)계통분석(계통별) 계통별 System Notebook신뢰도자료 사고경 정량분석 결과요약 PSA Model DB에 포함부록 1(Naming-Convention) 4(CCF) 5(HEP)부록 2(계통FT) 3(GDB) 6(S계통MCS) 7(ASQ-MCS) PSA Model DB에 포함

PSA 련보고서 PSA 수행지침서 수행방법론FSAR FSAR 외부 인터넷 일

발 소 자료

경보 계기 계통 기행 비상 비정상 정기 검 정비 종합 표 기행 가동 시험계획서(총 886 건)(도면) PampID (298 장)(도면) CampID (469 장)(도면) CLD (1017 장)

신뢰도자료분석결과 PSA보고서 신뢰도 자료Raw Data KIND DB

기타 보조 자료 TH Analysis PSA 한 열수력분석 자료

표 13 AIMS 입력 황

나 계통 고장수목 수정

(1) 고장수목 수정 상 계통

개발된 지침서 국내 고유 기기 신뢰도 자료의 용성을 검증하기 하여 PSA

모델링 상 계통인 총 20개 계통의 모델을 수정하 다

수정 상 계통은 고압안 주입계통(HPSI) 안 주입탱크(SIT) 압안 주입계통

(LPSI) 정지냉각계통(SDCS) 격납건물살수계통(CSS) 안 감압계통(SDS) 화학 체

제어계통(CVCS) 원자로냉각재 배기계통(RCS) 보조 수계통(AFWS) 주 수계통

- 60 -

(MFWS) 주증기계통(MSS) 증기발생기 취출계통(SGBDS) 력공 계통 1차 기기냉

각수계통(CCWS) 1차 기기냉각해수계통(SWS) 필수냉방수계통(ECWS) 공기조화계통

(HVAC) 압축공기계통(IAS) 공학 안 설비 작동계통(ESFAS) 원자로보호계통(RPS)

등 총 20개 계통이다

(2) 장 자료 조사

계통 고장수목 개정을 수행하기 에 장 변경 자료를 조사하 다 본 과제에서

개발하는 PSA 표 모델의 Data Freezing Date를 2002년 12월 31일로 설정하여 기

존 PSA 모델의 Data Freezing Date인 2000년 7월 이후 변경된 계통 운 보수 차

서 PampID CampID CLD 변경 사항 목록 등 총 18종의 장 자료 수집과 이의 분석

을 수행하 다

(3) 주요 개정 사항

계통 고장수목 개정은 의 장 자료 분석 결과 새로 작성된 지침서에 따라

주요 계통의 고장수목을 검토하고 고장수목을 개정하 으며 주요 개정 사항은 다음과

같다

고장모드 추가 계통 모델링 지침서에 따라 동력구동밸 기 닫힘

(Transfer Closed) 모델을 추가

공통원인고장 모델 추가 설계 단계에 수행된 기존의 울진 3 4호기 PSA에서

는 AFWS TDP(Turbine Driven Pump)와 MDP(Motor Driven Pump) 사이에

는 모터와 펌 특성이 상이해 CCF가 발생하지 않는다고 가정하여 이를 모델

링하지 않았으며 CCWS에서도 가동 펌 와 기 인 펌 는 상태가 다르

기 때문에 CCF가 발생하지 않는다고 가정하여 모델링하지 않았으나

NUREGCR-5500 Vol1[NRC97]에 따르면 펌 후단의 문제로 4개 펌

모두가 고장 난 사건이 발생한 사례가 있는 것으로 나타나 AFWS와 CCWS의

4개 펌 모두가 고장나는 CCF 모델(기동실패(FTS) 가동 실패(FTR))을

- 61 -

추가

증기발생기로부터 역지밸 를 통한 증기 출로 인해 보조 수계통 배 내에

증기막이 형성(Steam Binding)되어 보조 수펌 기동하지 못하게 될 경우를

모델

고압안 주입계통의 안 주입모드 운 Spurious RAS(Recirculation

Actuation Signal) 발생으로 인해 최소우회유로의 밸 가 닫 펌 에 손상이

가는 경우를 추가 모델

사고 인 오류 변경

1) AFWS 펌 의 불시정비로 인해 펌 후단 수동밸 련 인 오류의 발생

가능성이 있는 것으로 단되어 이를 고장수목에 추가 모델

2) CCWS 펌 후단 압력 스 치의 교정 시 사고 인 오류 발생 가능성이

있는 것으로 단되어 이를 고장수목에 추가 모델

3) CCWS 펌 후단의 수동밸 의 경우 펌 보수나 시험 후 운 가능성 시

험 시 밸 치의 확인 과정을 거치므로 이와 련한 인 오류 발생 가능

성이 없는 것으로 단하여 련 인 오류 모델을 제거

시험주기 변경 AFWS MSS를 상으로 3개월마다 수행되는 정기 시험으

로는 각 계통의 펌 후단의 밸 고장을 탐지하는 것이 불가능한 것으로

악되어 계획 방정비 시한인 18개월로 시험주기를 변경하여 모델을 수정

ESFAS-ARC(ESFAS-Aux Relay Cabinet) PCS(Plant Control System)

상세 모델링

(4) ESFAS-ARC PCS 모델링 지침서 개발

계통 고장수목 개정 사항 가장 많은 시간과 인력이 투입된 부분은

ESFAS-ARC PCS 모델링 지침서 개발 련 모델 개정 분야이다 보다 일 성

- 62 -

있는 모델링 지침을 계통 분석자에게 제공하기 해서 그림 31과 같은 과정을 통해서

ESFAS-ARC PCS 모델링 지침서를 개발[이윤05a]하 으며 주요 내용은 다음과

같다

그림 31 ESFAS-ARC PCS 모델링 지침 개발 과정

(가) 추가 모델링 필요성

재 울진 3 4호기 Risk Monitor용 PSA 모델에는 그림 32에 나타낸 바와 같이

PPS에서 ESFAS를 받는 부분까지만 모델링 되어 있고 한 각 기기에 해서는

ESFAS를 받는 여부를 이게이트로 처리하고 있다 따라서 신호가 ESFAS-ARC를 거

쳐 PCS에서 동작 신호를 내는 간 과정은 모델링에서 생략되어 있다 이 부분의 모

델링 요성은 만약 기기에 해당하는 PCS 카드가 기능 상실할 경우 해당 기기에는 열

림 닫힘 구동 등의 신호 달이 불가능하며 운 원 회복 조치 한 주제어실에서

- 63 -

불가능하게 되어 발 소 안 성 측면에서 매우 요하다고 볼 수 있다 따라서 락

된 이 부분을 모델링함으로써 ESFAS-ARC PCS의 향을 평가하고 한 의

Risk Monitor용 PSA 모델보다 좀 더 상세하고 실 인 모델을 만들기 해

ESFAS-ARC PCS 모델링 지침서를 작성하 다

그림 32 Risk Monitor용 PSA 모델상의 IampC 모델링

(나) 모델링 상 기기

ESFAS-ARC 모델링을 해야 할 기기는 ESFAS를 받는 기기로 한정하며 ESFAS

에는 다음과 같은 신호가 포함된다

SIAS(Safety Injection Actuation Signal) 계열 AB

CIAS(Containment Isolation Actuation Signal) 계열 AB

CSAS(Containment Spray Actuation Signal) 계열 AB

RAS(Recirculation Actuation Signal) 계열 AB

MSIS(Main Steam Isolation Signal) 계열 AB

AFAS(Auxiliary Feedwater Actuation Signal) 계열 AB

한 PCS를 모델링을 해야 할 기기는 다음과 같다

ESFAS를 받는 기기

- 64 -

주제어실에서 핸드스 치로 원격 조정이 가능한 기기(PampID 상에서 확인가능)

수 스 치나 압력 스 치 등에 의해 상호 연동(Interlock)이 걸려 있는 기기

(다) 모델링 제외 상 기기

ESFAS-ARC 모델링 시 모델링 상 기기에 해당하는 기기 계통 성공기 에

따라 계통 고장수목에서 자동 작동신호 모델링이 불필요한 기기는 모델링에서 제외한

다 PCS 모델링 시 모델링 하지 않아도 되는 경우는 다음과 같다

정상 운 시 열린 채 잠겨 있고 동기의 원이 제거되어 있는 기기( 안

주입탱크 모터구동밸 SI-614624634644)와 같은 경우는 모델링에서 제외

정상 운 의 재 기기 치로 사고 완화 기능을 수행하는데 문제가 없는

기기( 고압안 주입계통의 경우 ESFAS를 받지 않는 기기이나 열림 상태를

유지하고 있는 모터구동 밸 와 같은 경우 해당 PCS 카드의 고장임에도 불구

하고 재의 기기 치상 안 주입 기능을 수행하는데 문제가 되는 않

는 경우)

(라) 부계 기 PCS 카드 모델링

울진 3 4호기에서 부계 기(Subgroup Relay)로 사용되고 있는 계 기(Relay)는

C형 (C+Y)형 총 2가지를 사용하고 있다 (C+Y)형은 총 6단의 계 기가 하나의

몸체로 구성되어 있으며 상단 3개는 C형 그리고 하단 3개는 Y형으로 이루어져있다

주로 펌 와 같은 용량 기기는 하단에 치한 Y형 계 기를 사용하도록 되어 있다

재 일반 모터구동 밸 와 같은 기기에는 C형이 사용되고 있으며 장 경험상 C형

의 고장은 거의 발생하지 않으나 펌 와 같은 기기에 사용되는 (C+Y)형은 C형에 비

하여 상 으로 고장이 많이 발생하는 것으로 나타났다 상기 두 가지 형태의 계 기

에 한 고장률 데이터가 재 분리하여 사용이 불가능하고 조만간 울진 3 4호기에서

도 (C+Y)형을 모두 C형으로 교체할 정에 있으므로 한 가지 형태의 계 기로 간주하

여 모델링한다 각 기기에 해당하는 ESFAS-ARC 계 기 번호는 울진 3 4호기 운 차

- 65 -

서 공학 안 설비 작동계통 부계 기 기능시험(운 상온정지 ) 정기-계

-16[한수00a] 17[한수00b]를 기 으로 하 다 ESFAS-ARC의 계 기는 ESFAS

계통에 포함하는 것으로 단하여 계통 약어는 FS를 사용하 으며 부품약어는 일반

계 기와의 구분을 하여 RS를 사용하 다 한 고장모드는 Fails to Provide

OutputFails to ActuateGenerate Actuation Signal을 나타내는 A를 사용하 다

그 뒤에는 해당 기기의 계통약어를 그 다음에는 각 기기약어와 번호 그리고 트 인

구분을 나타내는 약어를 기입하 다( 고압안 주입펌 01A는 FSRSAHSMP01A

모터구동밸 SI-637인 경우에는 FSRSAHSMV0367A)

재 장에는 각 기기별로 각기 번호가 부여된 PCS 카드를 가지고 있으나 각

카드별 고장률을 달리 부여하는 것이 실 으로 어렵기 때문에 모델링 시에는 각 카

드의 고장률은 동일하다고 가정하 다 PCS 카드 고장 시 각 기기의 상태 변화는 아

래 (마)에 자세하게 설명되어 있다 단 운 인 펌 의 PCS 카드가 고장 났을 경우

과연 운 인 펌 가 계속 운 을 할 것인가 아니면 정지할 것인가에 한 문제는

장에 문의한 결과 가장 보수 으로 평가하자면 정지할 수도 있다는 의견이었다 이

는 FR2 계 기가 어떤 오동작으로 인해 이 붙음으로 인해 발생 가능하다 그러나

임무수행시간 24시간 동안의 고장 확률 값은 매우 낮게 나타나므로 이를 모델링에서

생략하 다 기기의 PCS 카드는 각 해당 기기가 속한 계통에 포함하는 것으로 단하

여 계통 약어는 각 기기가 속하는 계통 약어를 사용하 으며 부품약어는 PCS 카드를

의미하는 IS를 사용하 다 한 고장모드는 Fails to Provide OutputFails to

ActuateGenerate Actuation Signal를 나타내는 A를 사용하 다 그 뒤에는 해당

기기를 나타내는 약어 번호 트 인 구분약어를 기입하 다( 고압안 주입계통

펌 01A는 HSISAMP01A 모터구동밸 SI-637은 HSISAMV0367A)

(마) 원상실 모델링

ESFAS-ARC 계 기에 공 되는 원은 120V AC이며 정상 운 시 ARC 계

기는 원이 공 되어 여자된(Energized) 상태를 유지하도록 되어 있다 신호가 달되

면 해당 계 기는 비여자되면서(De-energized) 신호가 달되도록 설계되어 있다 원

- 66 -

상실 시에는 해당 계 기가 비여자되어 최종 기기들을 작동할 수 있도록 되어 있으므로

원 상실에 따른 문제는 고려하지 않아도 된다 따라서 원상실로 인한 기기의 작동

불능은 모델링하지 않아도 된다

PCS 캐비닛에는 두 의 원공 장치(Power Supply)가 설치되어 있으며 각

원공 장치에 공 되는 원은 서로 다른 기 채 에서 공 받도록 설계되어 있다

두 개 한 개의 원공 장치는 120V AC Vital Bus에서 원을 공 받고 다른

원공 장치는 상기 원공 장치와 같은 Division 내 다른 채 의 모터제어반(Motor

Control Center MCC)에서 원을 공 받도록 설계되어 있다 따라서 두 개의 원을

받는 상 모선인 416KV Bus가 원 공 에 실패하지 않는 한 두 개 한 개의

원공 장치는 PCS 카드에 원이 공 가능하도록 되어 있다 PCS 카드에 원을 공

하는 원공 장치의 원 상실 시 모터구동 밸 펌 솔 노이드 밸 는 다음

과 같은 조건에 의해 모델링 하 다 여기서 원상실이라는 의미는 두 개의 원공

장치에 공 되는 각기 다른 원이 모두 상실될 경우를 말한다 단 기본 조건은 각 기

기에 신호가 달되지 못하여 최종 인 기기의 상태가 사고 완화 기능을 수행하지 못

하는 상태에 있을 경우 이를 모델링하 다

모터구동 밸 와 펌 의 경우 원 상실 시 상태를 유지하게 설계되어 있

다 따라서 기기의 재 상태에 따라서 120V AC 원 상실과 480V MCC

원 상실을 모델링해야 한다( 고압안 주입펌 인 경우 정상 운 기

상태이므로 펌 구동을 한 신호를 보내기 해서는 120V AC 는 480 V

MCC가 필요하므로 모델링 함)

솔 노이드 밸 의 경우는 원 상실 시 밸 의 Fail Position에 따라 모델링

여부가 결정된다 를 들면 고압안 주입계통의 SI-659660은 RAS를 받아

서 닫히게 되는 밸 로서 Lock Open이며 Fail Closed이다 따라서 이 밸

는 원 상실임에도 불구하고 원하는 방향 즉 닫히는 방향으로 가게 되어 있

으므로 원 상실을 모델링 하지 않아도 된다 만약 이 밸 가 Fail Open일 경우

에는 원 상실 시 해당 밸 가 열림 상태를 유지하므로 120V AC 원 상실

- 67 -

480V MCC 원 상실을 모델링 하 다

(바) 시험 보수로 인한 이용불능 모델링

ESFAS-ARC 기능 시험 시 밸 는 구동 원이 들어간 상태에서 기능 시험을 수

행한다 따라서 기능 시험 ESFAS가 실제 발생하더라도 련 기능을 수행하는 데에

는 문제가 없으므로 밸 와 같은 기기는 시험으로 인한 이용불능을 모델링할 필요가

없다 펌 와 같은 경우에는 ESFAS-ARC 기능 시험 시 실제 펌 의 작동을 하지 않

게 하기 해서 해당 펌 의 구동 원을 스 치기어실의 련 캐비닛에서 Breaker를

사용하여 차단하게 되며 따라서 실제 ESFAS가 발생하게 되면 해당 기기가 작동하지

않게 된다 그러므로 시험으로 인한 펌 의 이용불능은 모델링하여야 한다 그러나 실

제 기능 시험 수행으로 인한 이용불능 시간은 울진 34호기 장에 확인한 결과 최

5분 정도이며 이용불능도를 계산해 보면 (5min61days) = 57E-05 정도로 매우 낮

은 값이므로 모델링에서 생략하 다 여기에서 말한 5분이라 함은 ESFAS-ARC 신호

를 발생하여 주제어실에서 해당 기기의 작동 여부를 단하고 한 펌 와 같은 경우

는 Breaker를 빼고 투입하는 모든 시간을 더한 값이므로 상기와 같은 이유로 PCS 모

델링 시에도 기기 시험으로 인한 이용불능도는 모델링하지 않아도 된다

보수로 인한 이용불능도는 보수 빈도와 평균 수리시간을 알아야 하는데 실 으

로 부계 기에 한 데이터를 얻기 힘들며 수리의 방법에 있어서 개의 경우 계 기

카드는 비품으로 교체하기 용이하므로 수리 시간이 상 으로 매우 짧다 한

장 경험상 부계 기와 PCS 카드의 고장이 매우 드물다는 문가의 의견을 참고하여

모델링 시 제외하 다

(아) PCS Network

PCS는 서로 데이터를 주고받기 해서 양방향 Token Ring 방식의 네트워크로

연결되어 있으며 하나의 통신은 시계 방향으로 다른 하나는 시계 반 방향으로 통신

을 수행하도록 설계되어 있다 이 통신은 각 기기에 해서 작동 신호를 보내기 한

목 이 아니라 각 PCS의 상태를 컴퓨터에서 일 으로 알기 해서 설치되어 있다

- 68 -

정 사건 설명 변경 이용불능도

변경 후 이용불능도

이용불능도 증가율 ()

GHSIGTOP Failure of HPSI Injection 14 626e-04 642e-04 26

GHSIHTOP-ML Failure of HPSI Injection 24 396e-03 406e-03 25

GHSRGTOP Failure of HPSI Recirculation 14 105e-03 109e-03 41

GHSRGTOP-LampML

Failure of Recirculation 14 (Broken Loop) 419e-03 437e-03 41

GHSHBTOP-LampML

Failure of Hot and Cold Leg Recirculation 309e-03 332e-03 68

표 14 고압안 주입계통의 이용불능도 분석 결과

따라서 양방향 Token Ring 방식으로 연결된 통신 네트워크가 끊어진다 하여도

ESFAS 련 기기에 달되는 신호에는 아무런 지장이 없으므로 모델링에서 고려할

필요는 없다

(5) ESFAS-ARC PCS 모델링 향 평가

고압안 주입계통에 ESFAS-ARC PCS 모델링을 추가하여 고압안 주입계통

의 이용불능도 분석을 수행하 다 모델 추가 과 추가 후의 이용불능도 차이를 알아

보았으며 자세한 내용은 표 14에 나타낸 바와 같다

분석 결과를 보면 알 수 있듯이 ESFAS-ARC PCS를 추가 모델링함으로서 고

압안 주입계통의 이용불능도는 정 사건별로 약 3에서 7정도 증가되는 것을 알

수 있었다

먼 정 사건 GHSIGTOP인 경우에는 (HCCQMHPPA HSISAMP01B)

(HCCQMHPPB HSISAMP01A) 등의 최소단 집합이 발생되어 모델 변경 과의 이

용불능도 차이를 나타내었다 여기에서 HCCQMHPPAB는 고압안 펌 A B의 공

간냉각기의 시험 보수로 인한 이용불능을 의미하며 HSISAMP01AB는 고압안 주

입펌 의 PCS 카드 고장으로 인한 펌 의 이용불능을 나타낸다

정 사건 GHSIHTOP-ML 역시 (HCCQMHPPA HSISAMP01B)

- 69 -

(HCCQMHPPB HSISAMP01A) 등의 최소단 집합이 발생되어 모델 변경 과의 이

용불능도 차이를 나타내었다

정 사건 GHSRGTOP인 경우에는 (HSMVO0675A HSISAMV0676B)

(HSISAMVO0676B HSISAMP01A) 등의 최소단 집합이 발생되어 모델 변경 과

의 이용불능도 차이를 나타내었다 여기에서 HSMVO0675A는 모터구동밸 SI-675

밸 의 열림 실패로 인한 이용불능 HSISAMV0676B는 모터구동밸 SI-676 밸 의

PCS 카드 고장으로 인한 이용불능을 HSISAMP01A는 고압안 주입펌 의 PCS 카드

고장으로 인한 펌 의 이용불능을 나타낸다

GHSRGTOP-LampML의 경우에는 (HSMVO0676B HSISAMV0675A)

(HSMVO0675A HSISAMP01B) 등의 최소단 집합이 발생되어 모델 변경 과의

이용불능도 차이를 나타내었다

GHSHBTOP-LampML의 경우에는 (HSMVC0699A HSISAMV0331B)

(HSMVO0603A HSISAMV0604B) 등의 최소단 집합이 발생되어 모델 변경 과의

이용불능도 차이를 나타내었다 여기에서 HSMVO0699A는 모터구동밸 SI-699 밸

의 열림 실패로 인한 이용불능 HSISAMV0331B는 모터구동밸 SI-331 밸 의 PCS

카드 고장으로 인한 이용불능을 HSMVO0603A은 모터구동밸 SI-603 밸 의 열림

실패로 인한 이용불능 HSISAMV0604B는 모터구동밸 SI-604 밸 의 PCS 카드 고

장으로 인한 이용불능을 나타낸다

표 14를 보면 알 수 있듯이 RWT(Refueling Water Storage Tank)로부터 원자

로냉각재계통의 온 으로 주입되는 주입운 인 경우의 정 사건보다 재순환 운 인

경우의 정 사건 이용불능도 증가율이 다소 크며 고온 온 재순환 운 의 정

사건 이용불능도 증가율이 가장 큰 것을 알 수 있다 이는 재순환 운 인 경우 격납

건물 재순환 집수조의 방출 밸 의 PCS 카드 고장으로 인한 이용불능이 향을 미친

것으로 나타났으며 한 고온 온 재순환 운 인 경우에는 고온 격리밸

의 PCS 카드 고장으로 인한 이용불능이 상 으로 큰 향을 미친 것으로 나타났다

- 70 -

6 인간 신뢰도 평가

PSA에 모델링되는 인 오류는 크게 2가지로 사고 인 오류(Pre-accident

Human Errors)와 사고 후 인 오류(Post-accident Human Errors)가 있다 사고

인 오류는 보수나 시험 교정작업 등의 직무 수행과 련되어 있고 사고 후 인 오류

는 이상사태나 사고 발생시 이에 응하는 운 원 행 와 련되어 있다 아래의 6가

에서는 사고 인 오류를 6나 에서는 사고 후 인 오류의 인간신뢰도분석 연구

결과를 기술하 다

가 사고 인 오류 인간신뢰도분석

표 원 PSA에서의 사고 인 오류 인간신뢰도분석에 해 ASME PSA

Standard를 이용해 등 을 평가한 결과 사고 인 오류 HRA(Human Reliability

Analysis) 요건 15개 항목 10개 항목이 ASME PSA Standard Category II 이하로

평가되었다[양 03a 강 03] 이들 10개 항목 50이상이 사고 인 오류의

악과 선별분석 등과 련이 있는 것으로 나타났다 이에 본 연구에서는 사고 인

오류 모델링 지침[강 04 KA04]을 개발하여 표 원 PSA 모델링 상 계통에

용하 다

표 원 PSA에서 고려하는 계통 RPSESFAS를 제외한 모든 수동밸 와 계

측제어기기에 잠재 인 사고 인 오류 가능성을 고려하 다 사고 인 오류 모

델링 지침에 따라 모델링할 인 오류를 악하고 정성 으로 선별된 인 오류는 그 근

거를 문서화하 다[강 05d 강 05e] 표 15에 문서화 가 나타나 있다

정비나 시험 작업 등의 원인에 의해 사고 인 오류가 발생될 수 있는 기기는

밸 나 펌 등 여러 가지 기기이지만 수동밸 를 제외한 동력구동밸 와 펌 의 상태

는 정상운 주제어실(MCR)에서 기기상태가 확인 가능하여 정성 으로 선별가능하

다 따라서 수동밸 만이 실질 인 사고 인 오류 고려 상 기기이다 표 원

PSA 모델링 상계통에서 모두 160 의 수동밸 에 잠재 인 사고 인 오류를 고

려해 최종 정비시험작업 련 사고 인 오류 64건을 악하고 이를 련 계통에

- 71 -

모델링하 다 이 PSA 모델에서는 수동밸 련 사고 인 오류가 22건이었지만

새로이 46건의 인 오류를 악하여 모델링하 다[강 05d 강 05a]

계 통 밸 브 명 정 상 위 치 에 있 지

않 게 되 는 원 인 선 별 이 유 (모 델 링 불 필 요 ) 비 고

H PS IS S I 957958 O H 중 이 웃

역 지 밸 브 시 험 또 는

분 해 정 비 시

모 델 링 불 필 요 - O H 중 전

유 량 시 험 확 인 가 능

V 1039 1040

1013 1014

열 교 환 기 정 비 선 별 안 됨 C SS

S I460 464

S I298

역 지 밸 브 V10071008

V 1037 1038 시 험

모 델 링 불 필 요 ndash 전 단 의 M O V

닫 혀 있 는 상 태

SC S에 영 향

C H 793796

797 798

O H 중 정 화 운 전 으 로

열 려 있 을 가 능 성

모 델 링 불 필 요 -H PS I H EAD ER

연 결 부 잠 김 수 동 밸 브 충 전 유 량

연 속 잠 금

2개 밸 브

C V C S

C H 754755

756 757

C VC S 펌 프 정 비 선 별 안 됨

표 15 수동밸 의 잠재 사고 인 오류 검토결과

계측제어 기기의 사고 인 오류는 이들 기기에 한 교정(Calibration)작업시

발생할 수 있다 교정오류가 있으면 정 압력이나 수 등에 따라 발생될 신호가 발생

되지 않거나 계측제어 기기와 련된 기기가 작동이 안된다 교정오류가 있더라도 주

제어실내에서 확인 가능한 계측제어 기기의 교정오류 부분은 계측제어 기기의 다

성 설계로 회복오류의 정정이 가능하다 동력구동밸 들의 밸 스템 이동 거리(Stroke

Distance)를 정하는 Limiting Switch 등에 해서도 교정작업을 수행하나 이와 련된

교정작업은 자주 수행되지 않고 이 교정 련 인 오류 부분이 동력구동 밸 고장율

에 일반 으로 포함되어 있어 본 연구에서는 다루지 않았다 본 연구에서는 PSA 모델

링 상 기기와 연 된 계측제어기기 56 에 교정 작업으로 인한 잠재 인 사고 인

오류 가능성을 검토하 다 이 PSA 모델에서는 RPSESFAS를 제외한 계통에 교정

작업 인 오류가 없다고 가정하 지만 새로이 교정오류 독립사건 33건 그리고 공통원

인 사건 12건을 악하여 련 계통에 모델링하 다[강 05e 강 05a]

모델링된 사고 인 오류는 재 동일 과제 내 ldquo인 수행도 분석 차세

HRA 방법 개발rdquo 과제에서 개발한 표 HRA 방법[정강05]에 따라 정량화하 다 정

성 선별에 한 근거의 문서화와 상세 정량화를 한 입력정보의 악을 해 분석

상 계통의 차서(시험운 등) PampID CampID 등을 검토하고 발 소 직원과의 면담

그리고 장 답사를 수행하 다 상세 정량화시 사용된 입력정보와 그 근거는 모두 문

서화하 다[강 05f] 상세 정량화의 한 가 표 16에 나타나 있다

- 72 -

과 제 명

과 제 수 행 기 간

사 건 명 과 사 건 설 명 A FO P U V1005A A

모 델 링 위 치 P O S 전 출 력 FT A F

동 일 또 는 유 사 상 황 하에 평 가 될 사 건 명

관 련 작 업관 련 절 차 서

관 련 작 업 자잠 재 적 오 류 발 생 원

인 과 유 형

잠 재 적 오 류 발 생 주 기 (T)(h r) 1 19E+04 근 거

절 차 서 복 잡 성 상 (12 ) 판 단 근 거

절 차 서 관 리 정 도 하 (2 ) 판 단 근 거

M M I 수 준 중 (1 ) 판 단 근 거

없 음 1 o 근 거 임 시 절 차 서 라 점 검 항 목 없 음

경 보 지 시 등 깜 박 인 적 오 류 무 시 가 능 근 거

위 치 지 시 계 인 적 오 류 무 시 가 능 근 거정 비 교 정 작 업 후 오 류 확 인

위 한 기 능 시 험 (func tio n a l

tes tin g )

인 적 오 류 무 시 가 능

(161E -2 E F 5 ) 근 거

어 깨 너 머 점 검 -동 일 기 관 동일 부 서

5 8E- 1 EF 5 근 거

어 깨 너 머 점 검 -다 른 기 관 유

사 부 서 2 8E- 1 EF 5 근 거

어 깨 너 머 점 검 -다 른 부 서 2 03E- 1 EF 5 근 거

작 업 후 점 검 (독 립 또 는 다 른시 간

1 61E- 1 EF 5 근 거

교 대 조 또 는 일 일 점 검 1 61E- 1 EF 5 근 거

기 타

확 인 안 함 근 거

확 인 작 업 주 기 1달 근 거

확 인 작 업 유 형 육 안 점 검 근 거

기 본 P 계 산 500E- 03 근 거

보 정 인 자 알 파 계 산 1 근 거

회 복 인 자 R 계 산 1 근 거

H ER (h r) 4 21E- 07 근 거확 인 사 이 시 간 (H ih r)

기 기 조 작 사 이 확 인 수(TH )

17 근 거

확 인 실 패 확 률 161E- 02 근 거

M D T(h r) 731 7 근 거

최 종 확 률 계 산 H ER M D T 308E- 04 오 차 인 자

분 석 일 및 분 석 자

검 토 일 및 검 토 자

정 비 직 원 운 전 원

한 s tep 누 락 시 오 류 발 생

M C R 밖 의 비 교 적 단 순 작 업

정 비 시 임 시 절 차 서 사 용

정 비 전 열 렸 던 수 동 밸 브 원 위 치 회 복 하 는 누 락 오 류

울 진 3amp 4 P S A 보 고 서

정 기 -발 -52 안 전 기 기 점 검 절 차 서

10

기 본 인 적오 류 에대 한

회 복 인 자정 보

인 적 오 류확 인 정 보

정 기 -발 -52 안 전 기 기 점 검 절 차 서

1 221

고 려 할 회 복 인 자 없 음

aP R T= 0 005110000084

S hee t N o 1 20

평 균 정 지시 간 (M ean

D ow nT im e

M D T) 계 산

H 1= H 2= H 3= hellip hellip = 1달 = 720h r

T H = 11876720

H 1+C 1H 2+C 2H 3hellip hellip hellip =

720+0 0161720+0 01610 01720+hellip

TH ER P T20- 6 item 1

P S Fs 판 단정 보 (알 파

계 산 )

인 적 오 류발 생

원 인 과주 기

인 적 오 류 발생 율 (H um anE rro r R a te H E R ) 계 산

표 준 H R A 방 법 기 본 H EP

분 석 자 검 토 자 2004 12 20 정 원 대

2004 12 13 강 대 일

분 석 자 의 특 기 사 항

비 고검 토 자 의 특 기 사 항

불 시 정 비 로 인 해 발 생 되 는 인 적 오 류 이 기 에 다 른 계 열 과 의C C F 가 능 성 없 음

H FE 개 요

VV 1005A is no t res to red a fte rm a in tenance o f M D P 01A

C om ponen t V1005A

A FO P U V1005B B A FO P U V1006B A A FO P U V1006A B

기타

과 제 명 과수 행 기 간

표 준 원 전 R M 모 델 개 발

20023 1 ~ 20052 28

상세

정량화

상세평가

위한

입력정보

과제

사건명

A FW S 펌 프 불 시 정 비 작 업 임 시 절 차 서

표 16 사고 전 인적오류의 상세 정량화 결과 예

새로이 악된 사고 인 오류는 모두 91건으로 시험정비 련 46건 교정오

류 련 45건이다 새로이 악된 사고 인 오류로 노심손상 빈도가 181 증가한

것으로 나타났다 노심손상 빈도 증가분 보조계통(Supporting System)과 교정오류

의 기여가 큰 것으로 나타났다[강 05a]

본 연구를 통해 본 연구의 1차 년도에 ASME PSA Standard 등 평가에서 II

- 73 -

등 미만으로 평가된 항목 80 정도가 II 등 이상을 만족하는 수 으로 개선되

어 사고 오류 평가 분야에서는 체 으로는 ASME PSA Standard Category I+

를 만족하는 것을 명되었다

나 사고 후 인 오류 인간신뢰도분석

동일 과제 내 ldquo인 수행도 분석 차세 HRA 방법 개발rdquo 과제에서 개발한

표 HRA 방법[정강05]에 따라 사고 후 인 오류를 재평가하 다 재평가한 인 오

류는 모두 92건으로 이를 좀 더 분류하면 개별 인 오류 55건 종속성 있는 인 오류

37건이었다[강 05b] 개별 인 오류 55건 상세분석 수행한 인 오류는 32건(회복

행 포함) 선별분석 수행한 인 오류는 23건이었다 이 의 (1)에서는 개별 사고 후

인 오류의 악과 선별 상세분석을 기술하 고 (2)에서는 종속성 평가 결과를 (3)에

서는 민감도 분석 결과와 ASME PSA Standard Category I+ 등 만족을 한 보완

사항에 해 기술하 다

(1) 개별 사고 후 인 오류 평가

기존에 분석된 사고 후 인 오류에 해 사건수목과 고장수목의 검토 련 차

서의 검토와 운 원 면담 등을 수행하여 사고 후 인 오류가 히 정의되었는지 확

인하 다 어떤 사고 후 인 오류는 기기 에서 보면 개별사건이지만 계통 체로

보면 종속성이 아주 높게 나타나는 행 가 있는데 이들 행 는 표 HRA 방법의 종

속성 평가 규칙에 따라 완 종속으로 평가될 경우 단일 행 로 모델링하 다 표 16에

는 설계단계 PSA에서 모델링되었던 인 오류와 이름이 변경된 인 오류 없어진 인

오류 그리고 새롭게 악된 인 오류가 일부 나타나 있다[강 05b]

부분의 인 오류들은 상세 분석하 지만 보조계통에 모델링되는 운 원 행

부분은 체교류 원(AAC DG) 연결을 제외하고 선별분석을 하 다 선별치는 기본

으로 01을 사용했지만 운 원 여유시간이 무 짧은 경우에는 1을 사용하 다

- 74 -

Name Description

AFOPHPPSTARTOPERATOR FAILS TO RESTART AFW

PUMPS

MXOPHMSHR로 변경 MFOPHSUFWPL과

완전종속가정

CCOPVMP01PA Operator fails to start CC MP 01PA

CCOPVMP01B Operator fails to start CC MP 01PB

CCOPVMP02A Operator fails to start CC MP 02PA

CCOPVMP02B Operator fails to start CC MP 02PB

FSOPVAFAS1 Operator fails to manually generate AFAS1

FSOPVAFAS2 Operator fails to manually generate AFAS2

LSOPHRECIRC Operator fails to perform recirculation 이전 모델에서는 고려하지 않은 새로운 사건

변경된 이전 PSA 모델의 사고 후 인적오류 사건변동 사건과 이유

CCOPVMP12로 변경 완전종속가정

FSOPVAFAS로 변경 완전종속가정

표 17 이 PSA 모델에서 변경된 사고 후 인 오류 사건

상세분석은 표 HRA 방법에 따라 수행하 다 상세 분석 상 인 오류의 정보

악을 해 다음사항을 수행하 다

사건수목과 고장수목 검토

각종 차서(비상비정상경보계통운 등)의 검토

기 수집된 운 원 들의 모의제어반 훈련 비디오 검토

3차례의 운 원 면담(분석 상 행 의 Cue 악 차서 해석 정량화 결과

비교 등을 해)

장에서 수행되는 행 에 해 장답사( 기방출밸 보조 수 펌 흡입원

환 기기냉각수 계통 수동밸 압축공기계통 등)

충 방출운 (Feed amp Bleed FampB)에 한 기존의 PSA에서는 모든 기사

건에 동일 인 오류 확률을 용해 분석하 으나 이번 연구에서는 열수력학 분석 결

과를 토 로 표 17처럼 기사건 별로 5가지로 나 어 상세 분석을 하 다[강 05b]

상세 분석한 사고 후 인 오류 가 표 18에 요약되어 나타나 있다 상세 정량화 단계

에서 사용한 입력정보와 정량화 과정을 모두 문서화하 는데 그 문서화의 가 표 19

과 20에 나타나 있다[강 05g]

- 75 -

기본사건 명 기동급수펌프 사용 유무

관련 초기사건

보조급수작동과 가압기개방시간

비고

SDOPHE-LOFW불가 LOFW AFAS발생 원자로정지

(30초) 직후증기발생기 낮은 수위로 인한원자로 정지

SDOPHE-FW

불가 LSSBLOOPLODC

PSV 개방 1394초 SDOPHE-LOFW 경우는 절차서의 상태에따라 SDOPH-FW와 구분

SDOPHE-SL불가 Small

LOCA

SDOPHE-SG사용 SGTR

RCS 저압사고

AFAS 발생 원자로 정지후 10분PSV 개방 AFAS 발생후20분

AFAS발생원자로정지후30분PSV 개방 AFAS발생후30분

SDOPHEARLY

사용 일반 고압사고 사건

수목

RCS 고압사고 증기발생기 저수위와 관련안된 원자로정지

표 18 기사건별 충 방출운 의 기본사건과 가압기 개방시간

설계단계 PSA PRiME-U3i

최종 HEP 최종 HEP

SDOPHEARLY 초기 FampB 운전 146E-01 196E-01 134

SDOPHE-FWLOFW제외한 기동급수 이

용불능사고 사용적용안됨 163E-01 112

SDOPHE-LOFW LOFW 사고 적용안됨 121E-01 083

SDOPHE-SL small LOCA 사고 적용 적용안됨 320E-02 022

SDOPHE-FW SGTR 사고 적용 적용안됨 463E-02 032

MSOPHSR 이차측냉각운전Transient) 778E-04 108E-03 139

AFOPHALTWT 보조급수 대체수원 전환 145E-03 419E-03 289

MXOPHDPLILPSI운전 위한 급속 냉각

감압운전150E-01 590E-01 393

MFOPHSUFWP 기동급수 펌프운전 130E-02 259E-03 020

SDOPHLATE 후기 FampB 운전 569E-03 965E-03 170

HSOPHHLCLR 고온amp저온관 재순환 운전 935E-04 975E-04 104

SCOPHSDCOP 정지냉각운전 848E-04 116E-03 137

MXOPHMSHR 정지냉각실패후 AFWS재기

동142E-03 118E-03 083

FSOPVSIAS SIAS 수동조작 187E-03 110E-03 059

EGOPHDG01E AAC DG 기동연결 136E-03 102E-02 750

PRiME-U3i설계단계 PSA

사건명 사건설명

표 19 사고 후 인 오류 상세 정량화 결과

- 76 -

과제명

대상호기

사건명

사건설명

관련 IE

가정 IE

시나리오 설명

직무 성공기준

시나리오상의 가능한 선행행위

기타 (상황 특성 또는 직무 제한조건 등)

관련 절차서 및 해당 절차 번호

관련 작업자

직무빈도 (실제 또는 교육훈련)

작업자 근무연수보직 경력 (참조)

조직 관리 수준 (참조)

HRA worksheet (입력)

No 1 page 1 3

과제 개요

표준 원전 RM 모델 개발 과제기간 200241 - 2005228

울진34호기 운전모드 전출력 L1 PSA

HFE 개요

SDOPHE-FW 사건유형 (H U V) H (사고후 절차서 대응 직무)

사고 초기에 이차측 열제거 완전 상실시 SDS 밸브를 통한 일방관류냉각운전 실패 사건 (초기 FampB 운전 실패)

LSSB LODC LOOP 관련 표제(heading) BDE

시나리오및 상황 정보

LSSB 시나리오 전개 (표제 eq) LSSB RT AFW

별도 보고서(KAERITR-29502005) 기술

원자로 정지 후 23분 이내(PSV open 확인후) SDS 밸브(12 train)를 통한 일방관류냉각운전

AFAS 수동 조작 보조급수계통 복구상황심각성 (LOCA 안전계통고장Auto 실패 등)

심각

직무 일반정보

회복 06 HR03 Step 1 ~ 9 관련 계통기기 SDS (안전감압계통)

SRORO 작업장소 MCR

1번2년 기술근거(강의실시뮬레이터) 모두 (LOAF 교육시 시뮬레이터 실습)

6월이상 기술근거 운전원 면담과 기본가정사항

기술근거

표 20 사고 후 인 오류 상세 정량화 계산서(입력정보)

- 77 -

표 21 사고 후 인적오류 상세 정량화 계산서(출력정보) 예

No 1

과제 개요

진단여유시간 (분)

기본진단오류확률(mean)

주관심작업 여부

절차서 수준

진단 기본 보정값

진단 HEP 최종 보정값

기본 수행 HEP

최종 수행HEP

단위작업복잡

도

절차서수준

시간충분 친

숙한 직무

단위작업유형

시간긴급성

상황심각성

단위작업 위험

성

교육훈련 수준

스트레스 수준

기본 수행오류확률

시간긴급성

MMI 제공수준(피드백)

감독자유무

복구실패 HEP

최종 수행오류 확률

if-then 상 SBS lt29 EH 005 lt29 1 005

if-then 상 SBS lt29 EH 005 lt29 1 005

01

EF Distn

HRA worksheet (출력)

특기사항

분석자 20041221

최종 결과

HEP 163E-01 343

검토자 정원대 검토일강대일 최종분석일

기동급수펌프가 사용못하는 것에 적용

20041228

단위직무 수행오류 HEP 합계

Remark HPSI 펌프 기동 실패 고려 여부 단위직무 구분 원칙

직무성공기준 시간을 PSV 최초 open 시점으로 가정한 것이 타당한가 혹시 PSV open 후 10분 20분 후 SDS 밸브를 개방했을 때 노심손상이 일어나는지 추가 분석 필요

수행오류확률

작업유형 스트레스 수준 오류복구 가능성

단위작업(세부수행절차)

SDS 제어전원 복구

HPSI 펌프 수동 기동

SDS 차단 및 제어밸브 개방

2

100

최종 진단오류 확률(mean) 631E-02

상

중 교육훈련 수준 중 (FRG에 기술되었지만 잘 알려진 시나리오)

Ta=23-1-1=21분 Td=21-3=18분

631E-02 기술근거 THERP의 평균(표값을 평균 전환)

진단오류확률

기본진단오류

18분 기술근거

진단오류보정값

예 MMI 수준(AlarmCue)

05 직무부담감 보정값

비고

표준 원전 RM 모델 개발 대상 호기 및 운전모드 울진34호기 전출력

HFE 개요

사건명 SDOPHE-FW

사건설명 초기 FampB 운전실패

비고 start up feedwater 사용못하는 사고 경위 MFLB LSSB LODC LOOP

page 33

과제명

- 78 -

(2) 사고 후 인 오류 종속성 평가

표 HRA방법에 따라 종속성 수 을 악하고 평가하여 정량화를 수행하 다

사고후 인 오류의 종속성 악 상은 다음과 같다

사건수목과 고장수목의 검토로 연속 으로 실패인 표제와 연 된 사고 후 인

오류만을 종속성 검토 상 행 로 선정

검토 상행 에는 보조계통에 모델링되어 있는 행 도 포함

결합인 오류 확률이 10E-6이상인 사고경

종속성을 단지 단 집합을 통해서 악하면 일부 운 원 행 들이 락될 우려가

있다 본 연구에서는 종속성 악시 단 집합도 검토하 지만 가능한 사건수목과 고장

수목을 통해 종속성을 악하 다 울진 원 의 PSA에 모델링된 사고 후 인 오류

종속성이 존재할 수 있는 경우는 다음과 같다

수공 상실 실패후 기 충 방출운 실패

이차측 냉각 감압 실패후 기 충 방출운 실패

정지냉각운 실패후 이차측 열제거 유지 실패 는 이후 후기 충 방출

운 실패

증기발생기 단사고시 일차측 압력제어 실패후 증기발생기 격리실패 는 이

후 RWT 재충수 실패

의 행 들의 종속성 수 을 평가하기 해 평가 상 행 들의 동일 단서

(cues)와 동일 시간 동일 차서 동일 운 원 행 여부 등을 악하 다 종속성

상세 평가 가 표 20에 나타나 있다[강 05h]

(3) 민감도 분석 ASME PSA Standard Category I+ 보완

- 79 -

사고 후 인 오류의 노심손상빈도(CDF)에 미치는 향을 악하기 해 민감도

분석을 수행하 다 설계단계 PSA의 사고 후 인 오류 정량화 결과를 이용한

PRiME-U3i의 정량화는 PRiME-U3i에서 종속성을 이유로 기존 일부 사건들을 동일

사건으로 모델링되거나 새로이 추가로 모델링된 사건이 많아 수행하지 않았다 사고

후 인 오류의 종속성을 고려하지 않을 경우의 CDF는 기본 CDF에 비해 386가 감

소한 것으로 나타났다 사건별로 기 충 방출(FampB) 운 을 모델링하지 않고 하

나의 사건으로 모델링하여 정량화한 인 오류 확률 사용한 경우의 CDF는 기본 CDF

보다 1345 증가한 것으로 나타났다

ASME PSA Standard를 이용하여 새로이 수행한 사고 후 인 오류의 인간신뢰도

분석을 평가한 결과 동 지침서의 Supporting Requirements Category II를 80이상

만족한 것으로 나타나 ASME PSA Standard Category I+는 충분히 만족한 것으로

나타났다 ASME PSA Standard Category I+는 만족하지만 Category II를 일부 만족

하지 못한 항목은 다음과 같다

일부 운 원 행 의 운 원 여유시간과 운 원에게 제시되는 단서 등에 한

상세정보 부족시 가정사항 사용

수정규분포만을 사용함으로써 불확실성분석 결과 오차인자가 높게 평가되더

라도 낮은 오차인자 할당

- 80 -

과제명 과제기간

대상호기 운전모드

관련 표제

수행HEP 전체 HEP 진단 HEP 수행 HEP

200E-03 209E-03 176E-01 200E-02

수행HEP 전체 HEP 진단 HEP 전체 HEP

연속행위 종속

성 no

평가대상 인적

오류

　Yes 　NA

　Yes No NA

gt 10E-4 　No

gt 10E-4 　 No

표시

정량화

비고

검토자

정원대 비고

　FampB 운전의 경우 PSV 개방을 단서로 볼수 있으나 이 경우 FampB 운전

의 개별 HEP는 고려 불가

분석자 및 검토

자

분석자 분석일 검토일

강대일 2005110 2005114

종속성 행위 정

량화

종속성 행위 1

표시와 정량화

표시 SDOPHEARLY-DEP lt =SDOPHEARLY

정량화

[886e-51 + 20e-3176e-1+ 886e-5002 + 20e-

3(1+19002)20] 209e-3=278e-1

종속성 행위 2

표시와 정량화

결합인적오류

정량화

종속성 평가전 결합

HEP

제한치 적용 여부

(lt10E-6)

종속성 평가후 결합

HEP

제한치 적용 여부

(lt10E-6)

　No 　E9

MF 조치 시

간 기준 　낮은 종속

동일시간대

　Low SG Level or

AFAS 신호 　완전 종속

수행오류 종속

성 판정과 근거

동일운전

원 동일 절차서 동일 위치 판정

MFWS

TO

판정

　 Yes 　D1

동일시간대

종속성 수준

상세 평가

3번째행위 종속성 여부

(중간종속)

4번째행위 종속성 여부

(높은종속) no

　 MFOPHSTUP와 SDOPHEARLY

진단오류 종속

성 판정과 근거

유사 또는 동일단서 동일 절차서

196E-01

진단 HEP 수행HEP종속성 평가대

상 인적오류 기

본 정보

　급수운전실패초기 충전 및 방출운전 ndash 일반 사건수목 결합인적오류

들 조합 　MFOPHSTUPSDOPHEARLY

개별 인적오류

확률

　 MFOPHSTUP SDOPHEARLY

진단 HEP 전체 HEP

866E-05

과제개요

표준원전 RM 모델 개

발 200241 - 2005228

울진 3amp4 호기 전출력 운전

표 22 사고 후 인 오류 종속성 상세 평가 계산서

- 81 -

7 공통 원인 고장 평가

가 공통원인고장 모델 방법 조사 방법론 검토

(1) 공통 원인 고장 모델 방법 조사

공통원인고장(Common Cause Failure CCF)은 PSA 결과에 큰 향을 미치는

요인 하나이다 따라서 정확한 CCF의 모델은 PSA 품질 향상에 있어 매우 요한

요소이다 본 과제에서는 KAERICM-16496[임태97] NUREGCR-5485[NRC98c]

NUREGCR-5497[NRC98a] NUREGCR-4780[NRC98g]

NUREGCR-5801[NRC93] 등의 문헌 조사를 통해 Basic Parameter(BP) 모델 Beta

Factor(BF) 모델 C-Factor(CF) 모델 MGL(Multi-Greek Letter) 모델 α

-Factor(AF) 모델 Binomial Failure Rate (BFR) 모델 등의 다양한 공통원인 고장

모델 방법에 한 검토를 수행하 다 이 기존 울진 3 4호기 모델에서 사용한

MGL 모델과 표 모델에서 채택한 α-Factor 모델의 장∙단 을 다음과 같이 비교 정리

하 다

- MGL 모델 단일 모수인 Beta Factor 모델을 다모수로 확장하여 다 도의 효과를

잘 반 할 수 있다 그러나 모수 자체가 고장 사건 수에 근거하지 않고 고장 기기 수

에 근거함으로 기기 시험 차 등의 정보에 따라서 추정치가 변해야 한다 그러나

여러 다른 계통의 자료로부터 자료가 수집된 경우에는 필요 정보가 없는 경우가 많

으므로 MGL 모수의 추정 방법의 타당성에 논란이 있다

- α-Factor 모델 MGL의 문제 보완을 해 개발되어 모수 자체가 고장 사건 수에 근

거하고 있으며 다 도 공통원인 고장 상을 자세히 반 할 수 있다 α-Factor

방법은 계통 내에서의 CCF 고장 수에 근거하기 때문에 모수 추정에 있어 MGL 방법

과는 달리 시험 차의 향을 받지 않으며 고장 자료로부터 별 문제 없이 모수의 추

정이 가능하다 그러나 기기 수가 증가함에 따라 평가하여야하는 모수의 수도 증가하

므로 모수 추정 용이 복잡하고 재 직 이용 가능한 데이터베이스가 많지 않

다는 단 이 있다

- 82 -

(2) CCF 방법론의 용상 차 검토

본 과제에서는 기존 PSA 모델의 CCF 모델에서 문제 으로 지 되었던 비순차

시험(Non-Staggered Test) 순차 시험(Staggered Test) 시의 CCF 사건 확률 값

계산 방법을 검토하 다 α-Factor의 모수 자체는 시험 방법에 향을 받지 않지만 α

-Factor로부터 기본 모수를 추정하는 방법은 상 기기의 시험 방법에 따라 변수가

달라진다 기존의 울진 3 4호기 PSA 모델에서는 모든 상 기기가 순차 시험을 하는

것으로 가정하고 모델을 하여왔다 따라서 이런 기존의 오류를 수정하기 해서는

상 기기의 시험 방법에 따라 α-Factor로부터 기본 모수의 추정을 다르게 수행하여야

한다 α-Factor의 기본 모수 추정 식은 다음과 같다(NUREGCR-4780의 Appendix

C)[NRC98g]

- 비순차 시험 시 Q NSk = (k m- 1 C k- 1 )(α kα t)Q t

- 순차 시험 시 Q Sk= (α km- 1Ck- 1)Q t

Q NSk

비순차 시험 시의 m개의 공통원인 기기 집단에서 특정한 k개의 기기가 동

시에 고장 날 기본사상의 확률

Q sk 순차 시험 시의 m개의 공통원인 기기 집단에서 특정한 k개의 기기가 동시

에 고장 날 기본사상의 확률

Qt 어느 한 기기의 총 고장확률

m- 1 C k- 1 특정 기기가 고장 났을 때 나머지 m-1개의 기기 k-1개의 기기가

같이 고장 날 수 있는 경우의 수

αk= n k sum

m

k= 1n k 계통 내에서 발생하는 고장사상의 총 빈도에 하여 k개의 기기

가 고장 난 사상이 차지하는 비율

- 83 -

αt= sum

m

k= 1[kα

k ]

나 공통 원인 고장 분석 수행 차서 개발

본 과제에서 작성한 일반 인 CCF 분석 차는 KAERITR-24442003[황미03]

에 기술되어 있으며 고장수목에 모델 되는 공통원인 기본 사건에 한 모수 추정 지

침은 KAERITR-26782004[황미04a]에 자세히 설명되어 있다[황미05c]

(1) 일반 인 CCF 분석 차

CCF의 일반 인 분석 차는 다음 그림 33과 같다 그림 34는 고장수목에 모델

되는 공통원인 기본 사건에 한 모수 추정 차를 보여 주고 있다

논 리 모 델 개 발논 리 모 델 개 발

공 통 원 인 기 기 군 식 별공 통 원 인 기 기 군 식 별

공 통 원 인 고 장 모 델구 성 및 자 료 분 석

공 통 원 인 고 장 모 델구 성 및 자 료 분 석

정 량 화 및 결 과 분 석정 량 화 및 결 과 분 석

CCF 연 계 구 조 파 악

일 반 적 기 기 수 준 의 논 리 모 델 개 발

기 기 를 대 상 으 로 한 정 성 적 분 석

원 인 에 근 거 한 정 성 적 분 석 정 량 적 선 별

공 통 원 인 기 본 사 건 에 대 한 확 률 모 델 선 택자 료 분 류 및 선 별 모 수 추 정

결 과 평 가 및 민 감 도 분 석

그림 33 일반 인 CCF 분석 차

Impact VectorDB

새로운 Impact Vector DB

Plant 특성에 따른 IV 변경Train 수 변경 (Mapping-UpDown)

CCF Parameter 도출

CCF 방법론

FT에서의 CCF Event 모델

계통(Train 수)

CCF 방법론및 절차서

CCF 값

CCF Event 값 계산 방법

고장자료로부터 CCF Parameter 계산하는 예제

Impact Vector 변경

CCF Event 모델방법

그림 34 CCF 모수 추정 차

- 84 -

CCF 그룹 분류를 해서는 다음과 같은 각 요소별 공통성을 확인 한다

설비에 근거한 공통성 운 모드 고장모드 운 기간 설계 내역 등

제조상의 공통성 작업자 방법 차 설치

운 상의 공통성 운 자 경 차 시험정비 스 차

환경 공통성 동일한 치 동일한 운 매체(Operating Medium)

다음 표 21은 WOG(Westinghouse Owners Group)의 Common Cause Failure

Analysis Improvements Project [WO01]에서 추천된 공통원인 기본 사건을 기반으

로 분류한 공통원인 기본 사건 분류 이다

기기 고장모드 포함 는 불포함 단 근거()

펌Fail to start 포함 1

Fail to run 포함 1

모터 구동 밸

Fail to open 포함 1

Fail to close 포함 1

Spurious Transfer 불포함 4

공기 구동 밸

Fail to open 포함 1

Fail to close 포함 1

Spurious Transfer 불포함 4

체크 밸

Fail to open 포함 1

Fail to close 포함 1

Spurious Transfer 불포함 4

솔 노이드 밸

Fail to open 포함 1

Fail to close 포함 1

Spurious Transfer 불포함 24

가압기 안 밸 Fail to open 포함 1

가압기 PORV 차단밸 Fail to close 포함 1

가압기 PORVsFail to open 포함 1

Fail to Remain open 불포함 24

증기발생기 안 밸 Fail to open 포함 1

주증기 차단밸 Fail to close 포함 1

FanBlowersFail to Start 포함 1

Fail to run 포함 1

공기 필터 Plugged 포함 1

열교환기 Fail to transfer heat 불포함 3

표 23 공통원인 기본 사건 그룹 분류표

단근거 1 같은 사양의 복 기기와 다양성 있는 기기

2 피동 기기

3 하된 성능

4 피동 고장 모드

- 85 -

(2) 다양한 Train 구성에 한 CCF 고장수목 모델 방법 개발[황한03]

고장수목에서 CCF를 모델 하는 방법은 기기들에 해 모든 조합 가능한 공통원

인고장을 각기 기본사건으로 모델 하는 것이다 그러므로 다양한 Train 구성에 한

모델 방법을 개발하여야 한다 즉 한 계통 내의 같은 기기들이라 하더라도 각기

Train 수가 다른 여러 가지 CCF 그룹에 속할 수가 있다 를 들어 다음 그림 35에

서와 같이 안 주입 계통에 4 개의 Train이 있으면서 주입모드에서는 4개의 Train

으로부터 Cold Leg으로 주입되다가 순환모드에서는 2개의 Train만 Hot Leg으로 주

입하는 경우가 있다

Cold Leg

Hot Leg

B

A

C

D

그림 35 동일 기기가 다른 CCF 그룹에

속하는 경우의

이와 같은 경우 주입모드에서 기기 A B C D에 한 고장수목은 다음과 같은

Boolean식으로 표시될 수 있다

GA(I) = IA + IAB + IAC + IAD + IABC + IABD + IACD + IABCD

GB(I) = IB + IAB + IBC + IBD + IABC + IABD + IBCD + IABCD

GC(I) = IC + IAC + IBC + ICD + IABC + IACD + IBCD + IABCD

GD(I) = ID + IAD + IBD + ICD + IABD + IACD + IBCD + IABCD

여기서 IABCD는 주입모드에서 기기 A B C D가 동시에 고장 나는 사건을 의미한다

주입모드에 한 모델을 고려하지 않을 경우에 순환모드의 기기 C D에

- 86 -

한 고장수목은 다음과 같은 Boolean식으로 표시될 수 있다

GC(R) = RC + RCD

GD(R) = RD + RCD

여기서 RCD는 순환모드에서 기기 C D가 동시에 고장 나는 사건을 의미한다

만일 주입모드 순환모드에서 하나의 Train만 주입되면 성공이라고 가정할 때

각 주입 순환 실패 정 사건 T(I) T(R) 은 다음과 같은 Boolean식으로 표시된다

T(I) = GA(I) GB

(I) GC(I) GD

(I)

T(R) = GC(R) GD

(R)

와 같은 계통의 경우 주입모드 순환모드에 한 고장수목이 각각 따로 사용

되는 경우에는 문제가 없지만 두 고장수목이 같이 사용되는 경우에는 모델상의 문제

가 발생한다 로서 T(I) T(R)가 곱해지는 경우에 GD(I) GD

(R)이 곱해지는 항이 나타나는

데 이 때 GD(I) GD

(R)은 실제 으로는 동일한 항이나 세부 기본 사건들이 다른 사건인

것처럼 처리되어 있어 서로 곱해지거나 더해지는 경우가 발생하여 최종 결과에 오류를

발생시킨다

이러한 문제가 발생하는 것을 방지하기 해서는 GC(R) GD

(R)을 다음과 같이 주입

모드의 Event들을 이용하여 같은 이름을 가지도록 모델 하는 방법을 이용할 수 있다

GC(R) = IC + IAC + IBC + ICD + IABC + IACD + IBCD + IABCD

GD(R) = ID + IAD + IBD + ICD + IABD + IACD + IBCD + IABCD

여기서 다음과 같은 계가 성립한다

RC = IC + IAC + IBC + IABC

RD = ID + IAD + IBD + IABD

- 87 -

RCD = ICD + IACD + IBCD + IABCD

다 α-factor 방법 용성 검토

(1) CCF 모수 자료 조사

여러 문헌으로부터 다양한 CCF 모수를 조사하여 개발된 CCF 분석 차서[황미

05c]에 정리하 다 다음 표 22는 α-Factor에 한 일반 자료의 이다

Size α1 α2 α3 α4 α5 α6 α7 α8

2 0953 00473 095 00242 002584 095 00213 00101 001865 095106 00182 00103 000584 001466 095231 00147 00102 00059 000459 001237 095559 00127 000874 000627 000377 000263 00103

8 095736 00109 000776 000613 000433 000253 000193 000906

표 24 α-Factor에 한 일반 자료

(2) 계통 수 시범 용

α-factor 방법 용성 검토를 하여 울진 34호기의 기기냉각수계통의 CCF 평

가에 α-factor 방법을 시범 용하 다

(가) 공통원인고장 그룹 확인

공통원인고장 그룹 분류를 해 운 모드 고장모드 운 기간 설계 내역 등의

설비상의 공통성과 운 자 경 차 시험정비 스 차 등의 운 상의 공통성

그리고 동일한 치 동일한 운 매체(Operating Medium) 등의 환경 공통성을 확

인하 다 확인 결과는 다음의 표 23과 같다

- 88 -

연계 요인 향 받는 기기 No

설비상의 요인

- CCW 펌- 펌 출구 역지 밸- SDC CS DG 열교환기와 ECW Condenser 차단 모터 구동밸

- ECW Condenser 차단 공기 구동 밸

123

4

운 상의 요인

- 차서 11) CCW 펌 펌 출구 역지 밸- 차서 22) CCW 펌 SDC CS DG 열교환기와

ECW Condenser 차단 모터 구동밸 펌 출구 역지 밸

- 차서 33) CCW 펌 SDC CS DG 열교환기와 ECW Condenser 차단 모터 구동밸 펌 출구 역지 밸

56

7

환경 요인 - CCW 펌 8

표 25 연계 인자와 기기 연결

1) 차서 1 1차기기 냉각수 펌 운 가능성 안 등 련 밸 시험 (정기-발-50 개정2)2) 차서 2 회 기기 교체운 검 (주기-39 개정0)3) 차서 3 1차 기기냉각수 상실 (비정상-50 개정4)

(나) 모수 평가와 CCF 확률 값 계산

재 국내 공통원인고장 데이터의 수집이 어려우므로 본 분석에서는

NUREGCR-5497에 제공하는 공통원인 고장 모수를 사용하여 모수를 평가하 다 다

음 표 24에 각 공통원인고장 그룹에 한 변수 평가치와 CCF 확률 값이 정리되어 있

다

기기 고장모드 고장확률(Qt) 변수 MLE CCF 확률 값

펌

FTR

FTS

261e-4

12e-4

α1

α2

α1

α2

0967938300320933410700666

384e-6

8658e-5

MOV FTO 40e-3 α1

α2

09678347003215

1284e-4

AOV FTO 20e-3 α1

α2

09477453005225

1045e-4

CV

FTO

FTC

20e-4

10e-3

α1

α2

α1

α2

0819545400180950757900492

36e-5

6396e-5

Generic α1

α2

09530047

표 26 기기냉각수계통에 한 모수 평가치와 CCF 확률 값

(다) 계통 정량화 결과 해석

계통 정량화 수행 결과에서는 α-factor 방법을 이용한 정량화 결과가 MGL 방법

- 89 -

을 이용한 정량화 결과 보다 다소 낮을 뿐 큰 차이를 보이지는 않았다 이는 모수 평

가를 해 사용된 자료가 서로 다르므로 나온 결과로 단된다 시범 용 결과 체

으로 α-factor 방법을 사용하는데 있어 큰 문제는 없으나 모수 평가를 해 필요한

한 최근 공통원인고장 자료의 확보가 가장 필요할 것으로 단된다 다음 표 25에

기기냉각수계통의 정량화 결과를 정리하 다

정 사건정량화 결과

MGL 사용 α-factor 사용

GCCCSHX1A 467E-3 450E-3

GCCCSHX1B 467E-3 450E-3

GCCDG01A 467E-3 450E-3

GCCDG01B 467E-3 450E-3

GCCECWC1A 129E-6 1288E-6

GCCECWC1B 129E-6 1288E-6

GCCECWC2A 680E-3 661E-3

GCCECWC2B 680E-3 661E-3

GCCSDHX1A 467E-3 450E-3

GCCSDHX1B 467E-3 450E-3

표 27 기기 냉각수 계통 공통원인고장 정량화 결과 비교

(3) 국내 고유 데이터 활용성 검증 불확실성 분석

(가) 국내 고유 데이터 활용성 검증

PSA 품질 향상을 해서는 국내 고유 CCF 자료의 사용이 필수 이므로 국내

CCF 자료의 활용성을 검토하 다 CCF 련 국내 자료는 재 수집 에 있으나 발

생 가 극히 드문 상태이다 2발 소와 울진 3발 소의 기기 고장 자료 분석 결

과 재까지는 디젤 발 기에서 CCF가 한 건 발생한 것으로 나타나고 있다 그러나

이와 같은 국내 CCF 자료만으로는 CCF 확률 값 계산이 불가능한 상황이다 따라서

추후 동일 과제 내 ldquo국내 PSA 종합 DB구축 활용기술 개발rdquo 세부 과제에서 수행

인 ICDE(International CCF Data Exchange) 국제 공동연구를 통해 얻는 해외 CCF

자료(Root Data)를 획득하여야만 국내 데이터와 더불어 국내 고유 CCF 분석에 활용이

- 90 -

CaseE[α3] Var[α3] α3

평균 분산 P5 P50 P95

종속 37e-2 38e-4 76e-3 35e-2 73e-2

독립 37e-2 34e-4 12e-2 35e-2 73e-2

Data평균 34e-2 27e-4 12e-2 32e-2 65e-2

사건 Impact Vector

1

2

3

4

5

6

7

8

(01 0 0 09)

(01 0 0 09)

(09 0 005 005)

(0 0 10 0)

(0 10 0 0)

(03 0 035 035)

(0 0 10 0)

(01 0 0 09)

가능할 것으로 상된다

(나) 불확실성 분석

기존에 CCF 분석에 사용되던 MGL 방법은 자료 해석에 한 불확실성 분석이

어려운 것으로 알려져 있는 반면에 α-factor 방법은 불확실성 분석이 용이한 것으로

알려져 있다 본 연구에서는 AFW 펌 의 기동실패(Fail to Start FTS) 사건에 하

여 α-factor 계산 시에 Impact Vector 사이의 종속독립 가정에 따른 후분포 변화를

평가하 다 여기서 선분포는 Uniform 가정하 으며 종속과 독립은 사건 1 2와 8의

Impact Vector들 사이에서 고려하 다 평가 결과가 다음 그림 36에 나와 있다

그림 36 AFW Pump(FTS) CCF의 α3의 후분포 평가

(4) α-factor 방법 최신 CCF Database를 이용한 공통원인고장 사건 확률

재평가

본 과제에서 개발된 CCF 분석 차서(KAERITR-24442003) 최근 CCF 자료

(NUREGCR-5497)와 해외 문가 자문에 근거한 CCF 모수[황미04b]에 근거하여 울진

- 91 -

3 4호기 PSA 표 모델의 CCF 확률 값을 α-factor 방법으로 재평가하 다

(KAERITR-29162005)[황미05c] 이 평가에서는 MLE(Maximum Likelihood

Estimate) 값을 사용하여 평가하 는데 MLE 값보다는 평균값을 사용하는 것이 더 바

람직한 것으로 단된다 뿐만 아니라 이 평가에서는 시험 방법에 따른 향을 고려

하지 않았으므로 이번 평가에서는 시험 방법에 따라 CCF 모수 평가 계산식을 다르게

용하 다 CCF Factor 재평가 결과의 일부 가 다음 표 26에 정리되어 있다

Event NameCCF

Factor시험 방법 Event Name

CCF

Factor시험 방법

AFCVW1003A3B 258E-02 Staggered AFMPW01A2B 797E-03 Staggered

AFCVW1003AB4A

B221E-03 Staggered AFMVW0043456Q 269E-02 Non-Stag

AFLVW003538 898E-02 Non-Stag AFMVW004345T 237E-03 Non-Stag

AFLVW0035678Q 678E-02 Non-Stag AFMVW004346 408E-02 Non-Stag

AFLVW003567T 920E-03 Non-Stag AFMVW00434D 964E-03 Non-Stag

AFLVW00356D 156E-02 Non-Stag AFTPK01B2A 300E-03 Staggered

AFMPK01A2B 300E-03 Staggered AFTPW01B2A 797E-02 Staggered

표 28 CCF Factor 재평가 결과(일부 )

울진 3 4호기의 설계 운 기기 특성을 고려하여 NUREGCR-5497[NRC98a]

해외 문가 자문 결과를 결합하여 개발한 CCF 모수[황미05c]를 사용하여 평가한

회복조치 후 노심손상빈도(CDF)는 132e-5yr로 평가되었다 CCF 자료의 민감도 분석

을 해 다음 세 가지의 경우를 상으로 민감도 분석을 수행하 다 민감도 분석으로

는 (1) 사용이 가능한 NUREG 자료를 모두 사용한 경우 (2) KAERITR-29162005

[황미05c]에서 제공한 기본 CCF 모수를 사용하고 체크 밸 자료만을 NUREG 제공

데이터를 사용한 경우 (3) 해외 문가 자문 자료를 모두 사용한 경우를 비교하

다 민감도 분석 결과가 표 27에 정리되어 있다 NUREG 자료를 그 로 사용할 경우

CDF가 약 60 정도 증가하고 있다 Case 3의 결과에 의하면 체크밸 자료에 따른

향이 가장 큰 것으로 나타나고 있다 재 기본으로 사용한 체크밸 의 CCF 모수는

Water Line과 Steam Line을 분류하여 평가한 해외 문가 자문 자료 즉 Water Line

Check Valve Factor에 근거하고 있다 그러나 NUREGCR-5497[NRC98a]에 제공한

자료는 매질의 구분이 없이 통합하여 체크밸 에 한 CCF Factor를 평가한 결과이다

- 92 -

Case Description CDF 1 Base(재평가 모수 자료 KAERITR-29162005 ) 1315e-5yr2 NUREG 자료 2207e-5yr3 Base(Check Valve CCF Factor만 NUREG 자료사용) 1960e-5yr4 해외 문가 제공 자료 1369e-5yr

표 29 CCF 평가에 따른 민감도 분석 결과

- 93 -

제 2 최 험도 평가 기술 개발

1 기사건 PSA 기술 개발

가 PSA 기사건 재검토 계통 배열 변화 향 평가 방법 개발

기존 PSA에서는 기사건 발생이 고장수목의 형태로 표 된 경우 다음과 같은 복

잡한 계산 차를 사용해 왔다

기사건 고장수목들을 미리 정량화하여 발생빈도 값을 구한 후

노심손상 고장수목에 입하고

노심손상 고장수목을 정량화하여 발생빈도를 계산한다

이는 발 소 기기 배열이 변경되는 경우 여러 번의 정량화가 필요함을 의미한다

한 기사건에 련된 기기 고장이 기사건 고장수목과 노심손상 고장수목 두 곳에

나타나며 이 두 고장수목을 별도로 정량화하기 때문에 기기 요도 계산의 문제 을

가지고 있다 따라서 본 과제에서는 기사건 고장수목과 노심손상 고장수목을 동시에

정량화 하기 한 방법을 개발하 다[정우04a]

본 보고서에서는 기기냉각수상실 기사건(Loss of Component Cooling Water

LOCCW)의 를 들어 개발된 방법을 설명하 다 본 방법을 유도하기 해 다음과 같

이 정의를 하 다

=xf 기사건 혹은 기사건 고장수목(발생빈도)

=xg 사고 완화계통 고장수목(이용불능도)

이 정의에 따라 LOCCW와 CCW 련 고장수목을 다음과 같이 정의할 수 있다

=LOCCWf LOCCW 기사건 고장수목(발생빈도)

- 94 -

=CCWg CCW 계통 고장수목(이용불능도)

한 LOCCW가 아닌 기사건과 CCW 계통이 아닌 다른 계통들을 다음과 같이 정의

한다

=Otherf LOCCW가 아닌 기사건 혹은 기사건 고장수목(발생빈도)

=Otherg CCW 계통이 아닌 고장수목(이용불능도)

노심손상빈도 정량화 시 LOCCW 기사건 고장수목과 노심손상 고장수목을 동시

에 정량화하기 해 노심손상 고장수목의 사고 완화계통 고장수목에 연결된 CCW 계

통 고장수목 CCWg 을 모두 LOCCWCCW fg + 로 교체한다

CCWg rarr LOCCWCCW fg + middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (321-1)

(321-1)식의 증명은 다음과 같다 CCW 계통 LOCCW 련 사고경 는 식

(321-2)와 (321-3)처럼 두 가지 경우가 가능하다 기사건이 LOCCW인 경우와

기사건이 LOCCW가 아닌 경우의 표 식은 다음과 같다

OtherLOCCW gf middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (321-2)

OtherCCWOther ggf middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (321-3)

첫 번째 기사건이 LOCCW인 경우 사고경 는 다음과 같이 정량화 과정 에

OtherLOCCW gf 의 하부집합 OtherCCWLOCCW ggf 은 제거되어 식 (321-2)의 OtherLOCCW gf

만이 정량화된다

OtherLOCCWOtherLOCCWCCWLOCCW gfgfgf )( rarr+ middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (321-4)

두 번째 기사건이 LOCCW가 아닌 경우 사고경 는 다음과 같이 정량화 과정 에

발생빈도의 곱인 LOCCWOther ff 은 자동으로 제거되어 식 (321-3)의 OtherCCWOther ggf 만

- 95 -

이 정량화된다

OtherCCWOtherOtherLOCCWCCWOther ggfgfgf )( rarr+ middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (321-5)

나 배열 변화 반 기사건 빈도 평가 방법 검증

계통 배열 변화에 따른 기사건 빈도 변화는 크게 다음의 두 가지로 구분할 수

있다

기기 이용불능으로(배열 변화)에 의한 기사건 빈도 변화

체교류 원(Alternative AC Power AAC 원)과 같이 호기 간의 공유

기기의 배열이 변화됨에 따라 야기되는 기사건 빈도 변화

본 연구에서는 첫 번째 경우의 로 LOCCW에 한 분석을 수행하 다 표 원

의 CCW 계통은 그림 37과 같이 A계열 펌 (1A와 2A)와 B계열 펌 (1B와 2B)로 구

성되어 있으며 각 트 인의 두 펌 가 주기 으로 교 운 을 한다

그림 37 표 원 의 CCW 계통

기존의 LOCCW 고장수목을 재분석한 결과 주요 변경 사항은 다음과 같다

펌 의 기동고장 CCF를 기 인 모든 펌 (2A와 2B)에 해 모델링

펌 의 운 고장 CCF를 모든 펌 (1A 2A 1B 2B)에 해 모델링

- 96 -

CCW 펌 실 냉각실패(Loss of CCW Pump Room Cooling) 사건 모델링

은 극단 으로 보수 인 가정이기 때문에 제외

의 사항들을 모두 최신의 표 모델에 반 되었다 LOCCW 고장수목 재평가

결과 한쪽 트 인 이용불능 시 기사건 빈도는 487E-2yr으로 노심손상빈도 변화에

크게 향을 미치지 않았다

두 번째로 AAC 원 배열 변화에 따른 발 소정 (SBO) 기사건 빈도를 재평

가하 다 SBO는 소외 원상실 비상디젤발 기 ACC 원 실패 등 모든 AC 원

상실 사고이다

부지에 AAC DG가 한 이지만 AAC DG가 각 호기당 1개가 있는 것처럼 이

의 PSA 분석이 수행되었다 그러나 여러 호기에서 동시에 LOOP이 발생한 경우 한 호

기에만 AAC DG가 사용될 수 있으므로 기존 분석은 매우 낙 인 가정을 사용한 것

이다 이런 이유로 SBO의 빈도를 재평가하 다(평가 방법은 3장 2 3의 ldquo공유 계통

을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가rdquo 참조) SBO 기사건 빈도를 재평가한

결과 기사건 빈도가 111E-5년에서 1491E-5년으로 343 증가하는 결과를 보

여 주어 기존의 분석이 매우 낙 이었음을 보여 다

2 PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법 개발

가 개요

삭오차(Truncation Error)에 의한 고장수목 정량화 불확실성이 원자력발 소

PSA의 형 고장수목 정량화시 큰 심사 다 삭치(Truncation Limit)는 고장수목

정량화 에 삭치보다 작은 확률을 갖는 단 집합(Cut Sets)들을 삭하는 데 사용

된다 이 삭에 의해 삭확률(Truncated Probability)이 발생하며 이 삭오차를

정 수 이내로 유지해야 한다

본 연구에서 삭확률을 측하기 한 척도들을 개발[JY05 정양04a 정양04b]

하여 고장수목정량화 소 트웨어 FTREX(Fault Tree Reliability Evaluation eXpert)

- 97 -

[JH04a JH04b 정우04b]에 계산 모듈을 추가하고 이 척도들의 유용성을 보이기

해 Benchmark 시험을 수행하 다

본 연구에서 제시한 삭치오차를 측하기 한 척도들은 단 한번의 고장수목

정량화만으로 계산할 수 있다 본문의 Benchmark 시험결과에서 보여 것처럼

LBTP(Lower Bound of Truncated Probability)와 ATP(Approximate Truncation

Probability) 척도는 삭오차 즉 삭확률을 측하고 동시에 정확한 정 사건 확률

(Top Event Probability)을 측할 수 있다 이 척도들을 근거로 재의 삭치에서

삭오차를 단하고 한 삭오차들이 일정 값 이하로 오도록 삭치를 설정할 수

있다 한 신뢰도 분석자나 신뢰도 분석 결과에 한 검토자들이 고장수목 정량화가

얼마나 정확하게 수행되었는지를 단하기 해 본 연구의 척도들을 사용할 수 있다

본 연구의 척도들은 기존의 정량화 소 트웨어에 쉽게 구 할 수 있고 추가 계산 시간

한 짧다

나 삭오차 측 방법

(1) 정의

정 사건 확률의 삭오차를 측하기 한 본 연구의 방법을 설명하기 해 다

음을 정의하 다

iC i번째 최소단 집합(Minimal Cut Set MCS)

kiC 삭치 kminustimes101 보다 큰 확률을 갖는 최소단 집합

kiC 모듈 개시 삭치 kminustimes101 보다 작은 확률을 갖는 최소단 집합

kiC 모듈화된 고장수목 정량화 시 삭치 kminustimes101 보다 작은 확률을 갖

는 최소단 집합

kP 최소단 집합들 k

iC 의 확률 ( )21 ++ kk CCP

kP 최소단 집합들 k

iC 의 확률 ( )21 ++ kk CCP

kP 최소단 집합들 k

iC 의 확률 ( )ˆˆ21 ++ kk CCP

- 98 -

kP∆ 정 사건 확률의 차이 1minusminus kk PP

TP 정확한 정 사건 확률

STP 정 사건 확률 희귀사건 근사를 사용

MTP 정 사건 확률 Minimal Cut set Upper Bound(MCUB)를 사용

UTP TP 의 상한치로서 kP kP 그리고 kP 의 합

kTP 삭된 확률로서 kP 와 kP 의 합

kLBTP 삭된 확률의 하한치로서 kP

kATP 삭된 확률의 근사치로서 kP 와 kP∆ 의 합

kTU 삭 불확실성

kLBTU kLBTP 불확실성

kATU kATP 불확실성

(2) 최소단 집합에 기 한 정 사건 확률

Coherent 고장수목의 정량화시 삭된 최소단 집합이 없이 n개의 최소단 집합

이 생성되었을 때 정확한 정 사건확률 TP 는 다음의 Inclusion Exclusion Expansion

(IEE)에의해 얻어진다

)()1()()()(

)(

211

111

1

nn

nkjikji

njiji

n

ii

nT

CCCPCCCPCCPCP

CCPPminus

leltltleleltle=

minus+minus+minus=

++=

sumsumsum (322-1)

다음의 계는 쉽게 증명할 수 있다

)()()(111sumsumsum=leltle=

leleminusn

iiT

njiji

n

ii CPPCCPCP

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-2)

최소단 집합 수의 증가에 따라 지수 으로 식 (322-1)의 계산량이 증가하기

때문에 다음 식과 같은 희귀사건 근사(Rare Event Approximation)나 MCUB 계산이 수

- 99 -

행된다 이들은 최소단 집합들이 서로 독립 이라는 가정을 사용한다 기본사건들의 확

률이 아주 작을 때(희귀사건 근사) 최소단 집합 확률들의 합으로 정 사건 확률을 표

할 수 있다

)(1sum=

=len

ii

STT CPPP

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-3)

여기에서 식 (322-1)의 나머지 값들은 아주 작은 확률 값을 갖고 있으므로 생략되었

다(희귀사건 근사) 식 (322-3)의 S

TP 는 정 사건 확률을 과 평가하는 경향이 있기

때문에 다음의 MCUB를 사용한다

( ) )(111prod=

minusminus=len

ii

MTT CPPP

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-4)

원 의 PSA 수행 시 정 사건 확률 계산식으로 (322-4)의 MCUB M

TP 의 사용

이 추천되고 있다 의 정 사건 확률 계산식들 간의 계는 다음과 같다

ST

MTT PPP lele middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-5)

(3) 최소단 집합의 분류

형 인 고장수목 정량화 차는 다음과 같다 아래의 단계 2와 3에서

Bottom-up 방법으로 주어진 게이트의 단 집합들을 계산하고 삭치보다 작은 확률

을 갖는 단 집합들을 삭하고(Truncation) 그리고 하부집합들을 지운다

(Subsuming)

단계 1 고장수목을 재구성(Restructure)하고 독립된 모듈을 찾아낸다

단계 2 각 모듈에 해당하는 게이트를 풀어 최 최소단 집합 확률을 모듈에

할당하고 이후 모듈은 기본사건으로 취 한다

단계 3 모듈화된 고장수목을 푼다 즉 정 사건의 최소단 집합을 구한다

- 100 -

단계 4 정 사건의 최소단 집합 내의 모듈들을 모듈의 최소단 집합들로

체한다

단계 5 최종 최소단 집합으로 정 사건의 확률을 구한다

큰 크기를 갖는 많은 수의 독립된 모듈을 얻기 해서 고장수목을 풀기 에 각

고장수목에 한 재구성이 수행된다 이 고장수목의 처리(Pre-processing)에 의해

고장수목의 정량화는 가속된다

단 집합들은 단계 2 3 그리고 4에서 삭된다 삭치가 kminustimes101 인 경우 모든

최소단 집합들은 다음과 같이 세 개의 그룹으로 나 수 있다

kiC = 확률이 삭치 kminustimes101 보다 큰 최소단 집합

kiC = 단계 4에서 삭된 최소단 집합

kiC = 단계 2와 3에서 삭된 최소단 집합

최소단 집합 k

iC 는 삭치 kminustimes101 를 사용하여 고장수목을 푼 경우 얻어지는 최종 결

과이다 최소단 집합 k

iC 경우와는 달리 최소단 집합 k

iC 는 기존 고장수목 정량화

소 트웨어의 간단한 수정으로 얻을 수 있다

의 세 가지 최소단 집합에 기 한 정 사건 확률을 다음과 같이 정의할 수 있

다

kkkU

TT PPPPP ˆ++=le middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-6)

여기에서

( )21 ++= kkk CCPP middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-7)

- 101 -

( )21 ++= kkk CCPP middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-8)

( ) ˆˆˆ21 ++= kk

k CCPP middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-9)

식 (322-7)에서 (322-9)까지의 확률들은 식 (322-1) (322-3) 혹은 (322-4)에

의해 계산될 수 있다 식 (322-7)에서 (322-9)까지의 확률들의 단순합인 식 (322-6)

의 U

TP 는 TP 보다 항상 크거나 같다 그 이유는 식 (322-7)에서 (322-9)까지의 최소 단

집합들은 서로 독립이라는 가정 하에 최소 단 집합간의 조합을 무시하기 때문이다 최

소단 집합 k

iC 는 기존 고장수목 정량화 소 트웨어의 간단한 수정으로 얻을 수 있기 때

문에 식 (322-8)의 kP 는 쉽게 계산할 수 있다 그러나 최소단 집합 k

iC 는 얻을 수 없기

때문에 식 (322-9)의 kP 한 계산할 수 없다

(4) 삭오차

삭치가 kminustimes101 인 경우 삭오차는 단계 2에서 4까지에서 삭된 최소단 집합

확률들의 합이다 삭오차로서 삭확률(Truncated Probability TP)은 다음과 같이

정의된다

kkk PPTP += middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-10)

삭확률 TP는 쉽게 계산할 수 없다 그 이유는 최소단 집합 k

iC 와 그 확률 kP 는 기

존 고장수목 정량화 소 트웨어의 간단한 수정으로 얻을 수 있지만 최소단 집합 k

iC

와 그 확률 kP 는 얻을 수 없기 때문이다 삭치를 낮추면 삭확률 TP는 소멸된다

즉 0lim =

infinrarr kkTP

을 만족한다

삭확률 TP의 하한치(Lower Bound of Truncated Probability LBTP)는 다음

과 같이 정의할 수 있다

- 102 -

kk PLBTP = middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-11)

그림 38 정 사건 확률과 삭치와의 계

식 (322-11)의 kP 를 얻을 수 없기 때문에 삭확률 TP를 계산할 수 없다 이

러한 이유로 삭확률 TP의 근사치를 구하려면 kP 신에 다른 값을 사용해야 한다

본 연구에서는 kP 신 1minusminus=∆ kkk PPP 를 사용하 다 그림 38에서와 같이 kP∆ 는 삭

치 )1(101 minusminustimes k 와 kminustimes101 사이의 최소단 집합 확률들의 합이다 이 경우 근사 삭확률

(Approximate Truncated Probability ATP)는 다음과 같이 정의하면 실제 용에서

근사 삭확률 ATP가 삭확률 TP의 근사치로 사용할 수 있음을 보 다

kkk PPATP ∆+= middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-12)

한 kk ATPP + 는 1+kP 의 측치로서 사용될 수 있다 삭치의 변화에 따른 정 사건의

변화 모양이 Concave 혹은 Convex 모양에 따라 다음의 계가 성립한다

kkk PPP ∆+le+1 (Concave 범 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-13)

- 103 -

kkk PPP ∆+ge+1 (Convex 범 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-14)

여기에서 kk PP ∆+ 는 1+kP 의 측치이다 kk ATPP + 은 더 보수 인 1+kP 의 측치이다

kk ATPP + 는 Concave 범 에서 1+kP 의 상한치를 제공한다

정 사건 확률의 Concave 범 에서 다음의 크기 계가 성립한다

kkk ATPTPLBTP lele (Concave 범 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-15)

삭치를 낮출수록 kk LBTPP + 와 kk ATPP + 는 정 사건 확률 U

TP 에 수렴하고

( ) UTkkk

PLBTPP =+infinrarr

lim그리고

( ) UTkkk

PATPP =+infinrarr

limmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-16)

LBTP와 ATP는 소멸한다

0lim =infinrarr kk

LBTP 그리고

0lim =infinrarr kk

ATPmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-17)

식 (322-11)과 (322-12)의 LBTP와 ATP는 kminustimes101 의 삭치에서 한번의 정량

화 만으로 계산된다 고장수목 정량화 시 최 크기의 많은 모듈을 얻기 해 고장수목

재구성이 수행된다 이 재구성능력은 고장수목 정량화 소 트웨어에 따라 달라진다 모

듈의 수와 크기에 따라 정량화 마지막 단계에서 삭되는 최소단 집합들이 달라지기

때문에 고장수목 정량화 소 트웨어의 재구성능력에 따라 LBTP와 ATP의 크기가 달

라진다(주의 TP는 정량화 소 트웨어와 계없이 항상 일정)

(5) 삭 불확실성

본 연구에서 정량화 불확실성(Truncation Uncertainty)의 척도로서 TU

(Truncation Uncertainty) LBTU(Lower Bound of Truncation Uncertainty) 그리고

ATU(Approximate Truncation Uncertainty)가 다음과 같이 정의되었다

- 104 -

kk

kU

T

kk TPP

TPPTP

TU+

==middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-18)

kk

kk LBTPP

LBTPLBTU

+=

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-19)

kk

kk ATPP

ATPATU

+=

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-20)

식 (322-19)와 (322-20)의 분모는 정 사건 확률 U

TP 가 되어야 하지만 각각

kk LBTPP + 와 kk ATPP + 가 사용되었다 그 이유는 한 번의 정량화만으로 kLBTU 와

kATU 를 계산하기 해서이다

다 개발된 방법의 용

2 에서 정의된 척도들의 효율성을 보이기 해 고장수목 정량화 소 트웨어

FTREX[JH04a JH04b 정우04b]를 일부 수정하여 울진 3 4호기 원 [한 97]의 노

심손상 빈도 고장수목을 정량화하 다 노심손상 빈도 고장수목은 울진 3 4호기 원

노심손상 고장수목은 험도감시 산 시스템의 입력으로 개발된 것으로 49개의 기

사건과 3477의 게이트와 2501개의 기본사건을 가지고 있다

정량화 결과는 그림 39에서 43까지에 있다 그림 39 41 그리고 42에서와 같이

삭치를 낮출수록 정 사건 확률은 U

TP 에 수렴한다

- 105 -

그림 39 삭치에 따른 정 사건 확률 변화

그림 40 삭치에 따른 최소단 집합들의 개수 변화

- 106 -

그림 41 삭치에 따른 삭오차 변화

그림 42 삭치에 따른 삭불확실성 변화

- 107 -

그림 43 삭치에 따른 요 기본사건들의 갯수 변화

그림 40은 삭치를 낮출수록 최소단 집합 k

iC 혹은 k

iC 의 숫자가 지수증가함을

보인다(주의 그림의 세로축은 로그 스 일임) 삭치가 16101 minustimes 이하 인 경우 최소단

집합 k

iC 의 숫자가 32 bit 정수형 변수의 상한치보다 커지기 때문에 삭치를

16101 minustimes 이하로 낮출 수 없었다

그림 41은 삭치를 낮출수록 LBTP와 ATP가 소멸함을 보여 다 그림 40과 41

은 기존에 고장수목 정량화시에 많은 숫자의 최소단 집합 k

iC 가 삭됨을 보여 다

즉 가치 있는 정보를 버리고 있음을 알 수 있다

결과에 보이는 것처럼 ATP는 삭확률 TP의 바람직한 근사치이고 TP의 상한치

로서 행동한다 한 LBTP와 ATP는 삭확률 TP의 바람직한 측치임을 보여 다

그림 43은 삭치가 큰 경우 요도 척도 RAW(Risk Achievement Worth)가 많

이 평가됨을 보여 다 요도 척도 RAW와 FV(Fussell-Vesley 요도)는 험도

에서 요한 SSC를 고르는데 사용된다

LBTU와 ATU가 미리 설정된 범 안에 오도록 하여 삭치를 결정할 수 있다

를 들어 LBTU와 ATU가 1보다 작아지도록 하면 삭치는 11101 minustimes 과 13101 minustimes 으로

- 108 -

각각 설정할 수 있다 이와 같이 LBTP ATP LBTU 그리고 ATU는 삭치 선정에

사용될 수 있다

본 연구에서 정의된 척도들은 기존의 고장수목 정량화 소 트웨어의 간단한 수정

으로 계산할 수 있다 한 LBTP ATP LBTU 그리고 ATU 추가 계산은 02 내

에 수행할 수 있다

삭오차1)의 양은 고장수목의 크기보다 계통이나 기기 사이의 종속성의 크기 등

의 고장수목의 복잡성(Fault Tree Complexity)에 더 많이 향을 받는다 이 고장수

목의 복잡성은 큰 삭오차를 유발하는 고장수목 정량화의 난이도로 표 할 수 있다

만일 많은 수의 최소단 집합들이 그룹별로 특정 확률에 몰려 있을 때 삭치는 이들

특정 확률보다 작아야한다

본 연구는 삭치를 사용한 고장수목정량화 시 삭치 오차를 측하기 한 척

도들을 제시하 다 Benchmark 시험결과 개발된 척도들은 삭확률을 잘 측하고

있다 삭확률 측치인 LBTP와 ATP 척도는 정확한 정 사건 확률 측에도 사용

할 수 있다

지정된 삭치에서 단 한 번의 고장수목 정량화만으로 본 연구의 삭오차 척도

들을 계산할 수 있다 이 삭오차들이 일정 값 이하로 오도록 삭치를 설정할 수 있

음을 Benchmark 시험에서 보 다 신뢰도 분석자나 신뢰도 분석 결과에 한 검토자

들이 고장수목 정량화 시 삭치가 바람직하게 설정되었는지를 단하기 해 본 연구

의 척도들을 사용할 수 있다 한 본 연구의 척도들은 기존의 정량화 소 트웨어에

쉽게 구 할 수 있고 추가 계산 시간 한 짧다

고장수목 정량화 소 트웨어의 고장수목 재구성능력에 따라 LBTP와 ATP의 크

기가 달라지지만 본 연구의 척도를 유용하게 사용할 수 있다

1) 삭오차는 형 고장수목의 신뢰도분석에서 요한 심사이다 본 연구는 최소단 집합 방법에 기

한 신뢰도 분석방법의 단 을 보완하기 해 수행되었다 즉 삭확률을 측하여 바람직한 삭

치를 선정하기 해 본 연구가 수행되었다

- 109 -

3 공유 계통을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가

가 개요

공유 체교류 원(Shared Alternate AC (AAC) Power Source)을 가진 다 호

기 원 의 발 소정 사고(SBO) 빈도를 히 평가하기 해 여러 호기에서 동시에

외부 원상실사고(Loss of Offsite Power LOOP)시 호기간의 체교류 원의 복잡한

상호의존성을 고려할 수 있는 방법을 개발하 다[JY03 JY04 정양03] 2호기를 가진

원 각각에 한 발 소정 사고 빈도 계산 방법을 유도하 고 N호기를 가진 다 호

기 원 에 한 일반식을 유도하 다 한 2호기의 경우에 해 발 소정 사고 빈도

계산을 수행하 다

다 호기간의 상호의존성을 히 모델하지 않을 경우 발 소정 사고 빈도를

평가할 수 있고 공유 체교류 원과 비상 원의 비상디젤발 기들 사이의 공통원

인고장의 특성에 따라 이 상호의존성이 발 소정 사고 빈도에 크게 향을 미칠 수

있음을 본 연구에서 보여주었다

공유 체교류 원을 가진 다 호기 원 의 발 소정 사고 빈도와 이에 의한 노

심손상 빈도를 본 연구의 방법으로 효율 으로 계산할 수 있다 한 본 연구의 방법

은 다 호기간의 일반 공유기기의 신뢰도 평가에 확 용될 수 있다

나 분석 방법

N 호기간의 SBO 빈도를 정량화하기 한 공식을 유도하기 해 다음을 정의하

다

Si = 이용가능한 i호기의 AC 원(최소한 한 개 이상의 EDG 이용가능)

Fi = 이용불가능한 i호기의 AC 원(호기내의 모든 EDG 이용불능)

SAAC = 이용가능한 AAC 원

- 110 -

FAAC = 이용불능한 AAC 원

Li = i호기만의 LOOP 사건

miiL 1 = m 개의 호기에 동시에 LOOP 사건

(1) 부지당 2호기의 경우

표 원 과 같이 한 부지에 2개의 호기가 있고 각 호기는 2개의 EDG를 AC

원으로 가지고 있고 두호기는 하나의 AAC 원을 공유한다고 가정하 다 가능한 계

통상태는 표 28에 나열되어 있다 공식 유도를 해 다음의 세 경우를 분석하 다

1호기에 LOOP 사건 (2호기에 LOOP 사건 없음) L1

2호기에 LOOP 사건 (1호기에 LOOP 사건 없음) L2

1호기와 2호기에 동시에 LOOP 사건 L12

F(L1) = F(L2)인 경우 LOOP 발생빈도는 다음과 같다

F(L) = F(L1orL12 )= F(L1) + F(L12)

= F(L2orL12 )= F(L2) + F(L12)

Index AAC AC 1 AC 2 L 1 L 2 L 12 (a)1 S F F - - SBO 1

2 F F S SBO 1 - SBO 1

3 F S F - SBO 2 SBO 2

4 F F F SBO 1 SBO 2 SBO 1 SBO 2

a AAC is aligned to unit 2 in case of the simultaneous LOOP event AC n Dedicated AC power at unit n

System states SBO event

표 30 계통 상태에 따른 SBO 사건 (2 unitssite 1 AAC DGsite)

표 28에 보이는 것처럼 1호기 험도의 보수 인 평가를 해 두호기에 LOOP

사건이 일어나는 경우 2호기에 AAC 원이 연결됨을 가정하 다

- 111 -

표 28의 계통상태 1의 경우(두호기에 동시에 LOOP 사건이 일어나는 경우)에는

AAC 원이 2호기에 연결되기 때문에 1호기에는 이용가능한 AC 원이 없다 한

계통상태 2와 4의 경우에도 1호기는 이용가능한 AC 원이 없다

1호기에만 LOOP 사건이 일어나는 경우 계통상태 2와 4에서 1호기에 이용가능

한 AC 원이 없다 그러므로 1호기의 SBO 발생빈도는 다음과 같이 정리된다

F(L1)timesP(FAACF1S2 orFAACF1F2)= F(L1)timesP(FAACF1) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-1)

두호기에 동시에 LOOP 사건이 일어나는 경우 계통상태 1 2 그리고 4에서 1호

기에 이용가능한 AC 원이 없다 그러므로 1호기의 SBO 발생빈도는 다음과 같이 정

리된다

F(L12)timesP(SAACF1F2 orFAACF1S2 orFAACF1F2)

= F(L12)timesP(SAACF1F2) + P(FAACF1) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-2)

1호기의 총 SBO 발생빈도는 의 두식의 합으로 다음과 같다(F(L)=F(L1)+F(L12))

F(SBO1) = F(L)timesP(FAACF1) + F(L12)timesP(SAACF1F2)

le F(L)timesP(FAACF1) + F(L)timesP(SAACF1F2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-3)

유사한 과정으로 2호기의 SBO 발생빈도를 구해보면 다음과 같다

F(SBO2) = F(L)timesP(FAACF2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-4)

각 호기의 CDF는 식 (323-3)과 (323-4)에 조건부 노심손상확률 CCDPSBO를

곱하면 얻어진다 한 부지 험도는 다음과 같이 계산된다

R(SBO)= F(SBO1) + F(SBO2)timesCCDPSBO middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-5)

여기에서

F(SBO1) + F(SBO2)

- 112 -

= F(L)timesP(FAACF1) + P(FAACF2) + F(L12)timesP(SAACF1F2)

le F(L)timesP(FAACF1) + P(FAACF2) + F(L)timesP(SAACF1F2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-6)

(2) 부지당 N호기의 경우

의 한 부지에 두호기가 AAC 원을 공유한 경우를 한 부지에 N호기가 있는

경우로 일반화하면 i호기의 SBO 발생빈도는 다음과 같이 유도된다

sumne=

times+timesleN

ijjjiAACiAACi FFSPLFFFPLFSBOF

1)()()()()(

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-7)

여기에서 P(FAACFi)는 AAC 원이 이용불가능하고 i호기의 AC 원도 이용불가

능한 상태의 확률을 의미한다 P(SAACFiFj)는 AAC 원은 이용가능하고 i호기와 j호기

의 AC 원이 이용불가능함을 의미한다 의 식에 조건부 노심손상확률 CCDPSBO 를

곱하면 i호기의 SBO 노심손상빈도를 얻을 수 있다

SBO

N

ijjjiAACiAACi CCDPFFSPFFPLFSBOCDF times⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛+timesle sum

ne= 1)()()()(

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-8)

한 SBO 부지 험도 한 두호기가 AAC 원을 공유한 경우를 확 하면 다음

과 같다

SBO

N

NjijiAAC

N

iiAACSBO CCDPFFSPFFPLFR times⎟⎟

⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛+timesle sumsum

leltle= 11)()()(

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-9)

부지 험도에서 계산된 호기당 평균 SBO 험도는 다음과 같이 정의할 수 있

다

RSBO = RSBO N middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-10)

- 113 -

다 AAC DG 공유 계통의 SBO 발생빈도노심손상 빈도 향 평가

에서 개발된 수식을 이용하여 표 원 과 같이 원 2호기가 1 의 AAC DG

를 공유하고 각 호기당 2 의 EDG를 갖는 경우에 한 SBO 험도를 평가하 다 5

의 EDG(1 AAC DG 호기당 2 의 EDG)가 다음의 3가지 기동실패 CCF 그룹 모델

로 구성되는 경우에 해 민감도 분석을 수행하 다

Case 1 One CCF group=DG1ADG1BDG2ADG2BAAC

Case 2 One CCF group=DG1ADG1BDG2ADG2B

Case 3 Two CCF group=DG1ADG1B DG2ADG2B

SBO frequencyF(L) times P(FAACF1)

LOOP event unavailable AC power of unit 1

Power unavailable from AAC to unit 1

(a) F(L) times P(FAACF1)

SBO frequencyF(L) times P(FAACF1)

LOOP event unavailable AC power of unit 1

Power unavailable from AAC to unit 1

(a) F(L) times P(FAACF1)

SBO frequencyF(L) times P(SAACF1 F2)

LOOP event unavailable AC power of unit 1

Power available from AAC to unit 2

unavailable AC power of unit 2

Power unavailable from AAC to unit 2

(b) F(L) times P(SAACF1 F2)

SBO frequencyF(L) times P(SAACF1 F2)

LOOP event unavailable AC power of unit 1

Power available from AAC to unit 2

unavailable AC power of unit 2

Power unavailable from AAC to unit 2

(b) F(L) times P(SAACF1 F2)

그림 44 SBO 발생빈도 계산을 한 고장수목

- 114 -

1호기에 한 SBO 고장수목은 그림 44과 같고 울진 3 4호기 PSA 보고서[한

97]의 고장 데이터를 사용하 다 사용된 주 데이터는 표 29와 같다 Multiple Greek

Letter(MGL) 방법의 DG 공통원인고장 데이터[NRC98a]가 사용되었다

DG demand failure probability of fail-to-start 140E-02

Conditional core-damege probability CCDP SBO 432E-02

표 31 AAC DG 공유계통 험도 평가에 사용된 데이터

계산된 결과는 그림 45와 같다 그림 45에서 보듯이 AAC DG 공유는 Case 3에

서 가장 낮은 SBO 노심손상빈도를 보이고 있다 울진 3 4호기 5 6호기

PSA는 Case 3의 경우가 아님에도 불구하고 AAC DG 공유 효과를 무시하여 SBO에

의한 CDF가 평가 되어 있는 것으로 분석되었다

그림 45 AAC DG 공유에 따른 SBO 험도

- 115 -

라 공유 계통을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가

앞에서 개발한 기술을 기반으로 AAC DG 공유시의 부지 종합 험도 평가를 수

행하 다 표 30에서 보듯이 CCF Group 설정에 따라 결과에 많은 차이를 보여주고

있다 즉 부지 종합 험도는 Case 1의 경우가 가장 나쁘며 Case 3에서 가장 낮은

값을 보 다 Case 1은 공유효과가 상 으로 고(116E-6 gt 663E-8) Case 2는

공유효과가 크고(162E-7 lt 417E-7) Case 3의 경우는 공유효과가 미미한 것으로

분석되었다(186E-7 gtgt 154E-9) 분석 결과에서 알 수 있듯이 Case 3의 경우와 같

은 CCF 특성에서는 공유 계통이 미치는 향을 무시해도 된다

Average CDFs(CDsyearunit)

a b (a+b) (a+b)2

1 116E-06 663E-08 122E-06 612E-07

2 162E-07 417E-07 579E-07 289E-07

3 186E-07 154E-09 187E-07 936E-08

Case 1 1 CCF group=DG1ADG1BDG2ADG2BAAC

Case 2 1 CCF group=DG1ADG1BDG2ADG2B

Case 3 2 CCF group=DG1ADG1B DG2ADG2B

a F(L) P(F AAC F 1 )+ P(F AAC F 2 ) CCDP SBO

b F(L) P(S AAC F 1 F 2 ) CCDP SBO

CCF groupSite risks

(CDsyearsite)

표 32 AAC DG 공유에 따른 부지 험도

- 116 -

4 2단계 PSA 기술 개발

2단계 PSA 최 평가기술 개발은 2단계 PSA 수행 시 요구되는 요소기술 개발과

기존 2단계 방법론의 개선이 주요 목 이며 연구 수행결과 ① 불확실성 분석 방법론

체제 그리고 지침 개발과 ② 험도 정보의 규제활용을 한 12단계 PSA 모델 통합

체제 시범 모델 개발이 이루어졌다 그림 46은 연도별 연구 수행항목 연구결과

를 보여 다

그림 46 2단계 PSA 련 연도별 연구수행 항목 연구결과

가 2단계 PSA 불확실성 평가 방법 개발

(1) 2단계 PSA 불확실성 평가 지침 개발

2단계 PSA에서 다루는 불확실성은 주로 노심손상 후 원자로 압력용기를 포함한

노내 1차 계통의 열수력 상 원자로 용기로부터 격납건물로 방출된 노심용융물

의 거동 등 사고 진행에 향을 주는 물리 상에 한 이해 지식의 부족으

로 인하여 야기되는 인지 불확실성(Epistemic Uncertainty)이 주된 인자이며 이들은

사고진행 과정의 모델링 사고 상에 한 모델링 그리고 사고 모델에 한

입력 값 추정 등 다양한 단계에서 내재될 수 있다 반면 1단계 PSA에서 다루어지는

불확실성은 주로 데이터의 랜덤(Random)성으로부터 야기되는 랜덤추계 불확실성

(Aleatroy Uncertainty)으로 특성화 되며 2단계 PSA의 경우 데이터의 랜덤성으로 인한

- 117 -

불확실성은 인지 불확실성에 비하여 무시할 정도로 작기 때문에 거의 고려하지 않고

있다 불확실성 평가는 2단계 PSA 결과에 한 신뢰성을 확보하기 한 수단의 하나

이며 모델링 정량화 과정에서 구체 으로 다루어져야 하는 가장 요한 항목의 하

나이다

한편 2단계 PSA에서 사고 진행과정을 모사하기 한 논리구조가 거의 표

화되어 있는 반면 사고 진행과정에 한 확률론 불확실성 입력의 추정 불확실성

분석을 수행하는 방법에 있어서는 간단명료한 표 방법이 존재하지 않으며 불확실성

분석의 내용 정량화 방법 수 은 수행기 는 분석가마다 차이 을 보여 주고

있다 2단계 PSA 불확실성 분석방법론에 한 표 화 작업은 2단계 PSA를 수행을 보

다 편리하고 체계 으로 수행할 수 있는 주요 수단을 제공하며 불확실성 정량화 결과

들에 한 보다 명료한 해석을 이끌어 낼 수 있는 기술 근거를 제공한다 본 연구의

목 은 2단계 PSA 수행 시 요구되는 불확실성 분석과 련된 기존 방법론을 검토하

고 이를 기반으로 2단계 PSA 표 화된 불확실성 분석 방법론 수행 차를 제시하

는 것이다

항 목 랜덤추계적 (Aleatory Portion) 인지적 [Epistemic Portion (Paremeter Model]

구분 인자 Level of modeling detailsKnowledge about the laws governing the occurrence of an eventDegree of the sensitivity to the initial conditions or environment

유사 용어 RandomStochastic Irreducible Observable Inherent Uncertainty

State-of-knowledge Reducible Unobservable Cognitive Uncertainty

불확실성 요인 Randomnessvariability of an eventCircumstance variability

Inaccurate knowledge of a fixed quantityAlternative representations of

a true but unknown value

불확실성 척도 Probability model of random variability or circumstance variability among

unspecified values in the population

Subjective probability model of a fixed but unknown quantity or different

distribution or model assumptions

불확실성 관리 We donrsquot know and understand the underlying reasons and behaviors governing randomness so it is not practically reducible

As we know more about the underlying problem it can be effectively reduced

분석 목적 Answer the question on what might actually happen and with what probability

Answer the question on how well we know and how much our knowledge about it might

change with additional information

항 목 랜덤추계적 (Aleatory Portion) 인지적 [Epistemic Portion (Paremeter Model]

구분 인자 Level of modeling detailsKnowledge about the laws governing the occurrence of an eventDegree of the sensitivity to the initial conditions or environment

유사 용어 RandomStochastic Irreducible Observable Inherent Uncertainty

State-of-knowledge Reducible Unobservable Cognitive Uncertainty

불확실성 요인 Randomnessvariability of an eventCircumstance variability

Inaccurate knowledge of a fixed quantityAlternative representations of

a true but unknown value

불확실성 척도 Probability model of random variability or circumstance variability among

unspecified values in the population

Subjective probability model of a fixed but unknown quantity or different

distribution or model assumptions

불확실성 관리 We donrsquot know and understand the underlying reasons and behaviors governing randomness so it is not practically reducible

As we know more about the underlying problem it can be effectively reduced

분석 목적 Answer the question on what might actually happen and with what probability

Answer the question on how well we know and how much our knowledge about it might

change with additional information

항 목항 목 랜덤추계적 (Aleatory Portion)랜덤추계적 (Aleatory Portion) 인지적 [Epistemic Portion (Paremeter Model]인지적 [Epistemic Portion (Paremeter Model]

구분 인자구분 인자 Level of modeling detailsKnowledge about the laws governing the occurrence of an eventDegree of the sensitivity to the initial conditions or environment

Level of modeling detailsKnowledge about the laws governing the occurrence of an eventDegree of the sensitivity to the initial conditions or environment

유사 용어유사 용어 RandomStochastic Irreducible Observable Inherent UncertaintyRandomStochastic Irreducible Observable Inherent Uncertainty

State-of-knowledge Reducible Unobservable Cognitive Uncertainty

State-of-knowledge Reducible Unobservable Cognitive Uncertainty

불확실성 요인불확실성 요인 Randomnessvariability of an eventCircumstance variability

Randomnessvariability of an eventCircumstance variability

Inaccurate knowledge of a fixed quantityAlternative representations of

a true but unknown value

Inaccurate knowledge of a fixed quantityAlternative representations of

a true but unknown value

불확실성 척도불확실성 척도 Probability model of random variability or circumstance variability among

unspecified values in the population

Probability model of random variability or circumstance variability among

unspecified values in the population

Subjective probability model of a fixed but unknown quantity or different

distribution or model assumptions

Subjective probability model of a fixed but unknown quantity or different

distribution or model assumptions

불확실성 관리불확실성 관리 We donrsquot know and understand the underlying reasons and behaviors governing randomness so it is not practically reducible

We donrsquot know and understand the underlying reasons and behaviors governing randomness so it is not practically reducible

As we know more about the underlying problem it can be effectively reducedAs we know more about the underlying

problem it can be effectively reduced

분석 목적분석 목적 Answer the question on what might actually happen and with what probability

Answer the question on what might actually happen and with what probability

Answer the question on how well we know and how much our knowledge about it might

change with additional information

Answer the question on how well we know and how much our knowledge about it might

change with additional information

표 33 불확실성 인자별 특성 구분 지침

연구 수핼 결과 12단계 PSA 수행 시 통상 으로 다루어질 수 있는 3가지 종류

의 불확실성 인자(데이터 불확실성 변수 불확실성 모델 불확실성)에 한 분석방법론

- 118 -

정량화 지침을 개발하고 2단계 PSA 불확실성 분석에 활용하는 지침을 제시하 다

불확실성 인자별 특성과 구분 방법은 표 31에 요약되어 있으며 2단계 PSA 정량화시

이들 불확실성 인자에 한 처리 방법은 그림 47에 제시되어 있다 상기 연구결과는

기술보고서[안김02]로 발간되었고 J of KNS에 게재[안양03a]되었으며 ICONE-11에

발표[AY03a]되었다

그림 47 서로 다른 불확실성 인자의 통합

(2) 문가의견 도출을 한 기존방법 개선

2단계 PSA 수행 는 사고 상에 한 불확실성 입력의 추정 시 다음과 같

은 상황에서 문가 의견이 사용될 수 있다 ① 심 있는 사건 는 상들의 발생가

능성이 매우 희박하거나 이용 가능한 통계 인 데이터가 거의 존재하지 않는 경우 ②

기존 실험결과 코드해석 결과의 범 를 과하는 값들을 외삽(Extrapolation)에 의

하여 추정하고자 하는 경우 ③ 충분한 양 는 양질의 데이터를 수집하고자 하나 가

용한 조건(Resource Constraints)이 제한되어 있는 경우 ④ 충분한 데이터의 수집

분석 최종 인 결론을 내리기에는 주어진 시간이 매우 제한되어 있는 경우

- 119 -

문가 의견으로부터 주어진 문제에 한 확률론 평가를 수행하는 방법은 크게

3가지 방법이 있다 첫 번째 방법인 직 방법(Direct Method)은 주어진 문제에 하여

독립 인 문가의 의견을 여과 는 수정 없이 그 로 사용하는 방법이고 두 번째

방법인 반복 인 방법(Iterative Method)은 주어진 문제에 하여 여러 문가들의 의

견을 독립 으로 수집한 다음 이를 평균하고 그 결과를 다시 문가들에게 보내 각

문가가 자신의 의견을 수정할 기회를 주는 방식이며 표 인 로 Delphi 방법이 있

다 세 번째 방법인 상호작용 방법(Interactive Method)은 문가가 자신의 의견을 수

정할 수 있는 기회를 제공한다는 에서는 Delphi 방법과 유사하나 이를 하여 문

가와 문가 문가와 분석가 간에 여러 단계에 걸친 반복 인 의견수렴 과정을 거치

는 것이 주요 차이 이다 세 번째 방법은 Delphi 방식을 보다 확장한 것으로 표

인 로 NUREG-1150 문가의견 도출 차(Expert Opinion Elicitation Process)를

들 수 있다

표 34 기존 정형화된 문가 의견도출방법

본 연구의 목 은 2단계 PSA 불확실성 분석 시 실 으로 제한된 재원

(Resources 필요한 문가 수 경비 시간 등) 하에서 상학 불확실성 분포를 도출

하기 한 문가의견을 활용하는 체제를 구축하는 것이다 상기 목 을 하여 불확

- 120 -

실성 분포의 도출을 하여 기존에 사용되어 온 5가지 표 인 정형화된 문가 의견

도출 방법론 차(Delphi Method SRI Encoding Process NUREG-1150 Expert

Opinion Elicitation Process Keeney amp Von Winterfelt Approach VTT-STUK

Approach)에 한 장단 을 비교검토하고 개선 을 악하 으며 그 결과는 표 33에

정리되어 있다

Approaches Capable Items Weights Dependence Judgment Bias

Statistical approach O O X

Simple weighted average

Fixed valueWeighted probabilities

O X X

Fixed probabilityWeighted values

O X X

Geometric averaging technique

Fixed valueWeighted probabilities

O X X

Fixed probabilityWeighted values

O X X

Bayesian approach O O O

Approaches Capable Items Weights Dependence Judgment Bias

Statistical approach O O X

Simple weighted average

Fixed valueWeighted probabilities

O X X

Fixed probabilityWeighted values

O X X

Geometric averaging technique

Fixed valueWeighted probabilities

O X X

Fixed probabilityWeighted values

O X X

Bayesian approach O O O

Approaches Capable ItemsApproaches Capable Items WeightsWeights DependenceDependence Judgment BiasJudgment Bias

Statistical approachStatistical approach OO OO XX

Simple weighted average

Simple weighted average

Fixed valueWeighted probabilitiesFixed valueWeighted probabilities

OO XX XX

Fixed probabilityWeighted valuesFixed probabilityWeighted values

OO XX XX

Geometric averaging technique

Geometric averaging technique

Fixed valueWeighted probabilitiesFixed valueWeighted probabilities

OO XX XX

Fixed probabilityWeighted valuesFixed probabilityWeighted values

OO XX XX

Bayesian approachBayesian approach OO OO OO

표 35 정량 인 문가 의견 통합방법 주요 고려사항

정형 이고 구조화된(FormalStructured) 방법과 비정형 이고 단순화된

(InformalSimplified) 방법의 기 은 의견도출을 한 문가 훈련 의견 도출 상에

한 명확한 정보 제시 추가 인 정보제공을 한 문가 사이의 회의 정도 문가

사이의 불필요한 종속성(Unnecessary Dependency)을 회피하기 한 노력 문가

단에 내재된 편차(Judgmental Bias)를 최소화하기 한 노력의 반 여부로 결정된다

상기 인자들은 정량 인 문가 의견의 최종 통합 시 반 되었다

확률분포로 주어진 문가 의견 통합모델(Simple or Weighted Average Method

Statistical Approach Bayesian Aggregation Method)을 비교평가하 다 비교평가

시 각 문가에 한 상 가 치(Weights) 문가 사이의 종속성(Dependency)

문가 단의 불확실성에 내재된 편차 오류(Judgmental Bias and Error)를 고려한

다 표 32에 정량 인 문가 의견 통합방법 주요 고려사항이 정리되어 있다

최종 결과로 2단계 PSA 불확실성 분석 시 실 으로 제한된 재원의 최 사용

- 121 -

을 하여 문가 의견도출을 한 정형 비정형 방법론 사이의 균형 인 사용

지침의 필요성 련 방안을 새로이 제시하 다 본 연구를 통하여 제시된 정형 인

5단계(Five-step) 도출방법 비정형 방법의 기본 개념은 그림 48에 제시되어 있다

상기 연구결과는 J of KNS에 게재[안양03b] ICAPP 03에 발표[AY03b]되었다

그림 48 제시된 정형 인 5단계 도출방법 비정형 방법

(3) 12단계 PSA 통합 불확실성 정량화 지침 개발

본 연구의 목 은 1단계 불확실성의 2단계 모델로의 방법과 1-2단계 PSA

불확실성 통합방안을 제시하고 12단계 통합모델에서 이들을 다룰 수 있는 분석체제를

구축하는 것이다

본 연구를 통하여 1단계 PSA ETFT 사건의 발생확률에 한 랜덤 는 추계

불확실성과 2단계 PSA CET(Containment Event Tree)DET(Decomposition Event

Tree) 사건의 모델 정량화 시 도입되는 모델 상학 불확실성을 개념 으로 특성

화하고 2단계 PSA 수행 시 련사건의 모델링 불확실성 평가 정량화 결과 해석

등에 사용 가능한 지침을 개발하 다

한 2단계 PSA CETDET 분기 확률의 추정 시 문가의견을 활용하는 경우

- 122 -

와 불확실성 분포를 사용하는 경우에 한 구분지침 상학 불확실성 분포 유무

에 따른 향을 반 하는 지침을 작성하 으며 한 12단계에서 서로 다른 수 의

정량화 입력이 될 때 이에 한 통합방법론 수행지침을 작성하 다(표 33 참조)

상기 연구결과는 J of KNS에 게재[안양04]되었다

사건 불확실성 유형

2단계 PSA 최종결과

(CFBSTC 발생빈도)

사건유형 11E Level 1 Event

사건유형 2

2E Level 2 Event

불확실성 유형 1(상 빈도 확률)0lt 1Ep lt1U‐distribution (PDF)

1f )( 1Epfequiv

불확실성 유형 2 (주 확률)

⎪⎩

⎪⎨⎧

=minus

=equiv

0E if 1

1E if

2

22

2

2

E

E

p

pf

⎩⎨⎧

==

equiv01

22

212 E

EE

U‐distribution (DUD)

추정치 (Point estimate)1p = ][ 1EpE

추정치 (Point estimate)

⎪⎩

⎪⎨⎧

=minustimes+times

=minustimes+timesequiv

0E if )1(10

1E if )1(01

2

22

22

22

EE

EE

pp

ppp

추정치 (Point estimate)

21 pppstc times=

추정치 (Point estimate)1p = ][ 1EpE

불확실성분포 ( j th 표본)

⎪⎩

⎪⎨⎧

=

=equiv

2

2

E2

E22 p-1by weighted0E if 1

pby weighted1E if 1jp

2단계 불확실성의 향

jjstc ppp 21 times=

불확실성분포 ( i ‐th 표본)

ip1 = iEp

1

추정치 (Point estimate)

⎪⎩

⎪⎨⎧

=minustimes+times

=minustimes+timesequiv

0E if )1(10

1E if )1(01

2

22

22

22

EE

EE

pp

ppp

1단계 불확실성의 향

21 ppp iistc times=

불확실성분포 ( i ‐th 표본)

ip1 = iEp

1

불확실성분포 ( j th 표본)

⎪⎩

⎪⎨⎧

=

=equiv

2

2

E2

E22 p-1by weighted0E if 1

pby weighted1E if 1jp

12단계 불확실성 향의합성

jikstc ppp 21 times=

1E = 1단계 randomstochastic 사건 2E = 2단계 결정론 사건 1Ep = 1E 에 한 상

빈도 확률 2Ep = 2E 에 한 주 확률 ][ 1EpE = 1Ep 에 한 기 치 1f 2f = 1E and 2E 에 한 불확실성 분포 stcp = CFBSTC 확률 는 발생빈도 DUD= double‐delta

불확실성 분포 (주 확률의 상 빈도 불확실성 표 )

표 36 12단계 서로 다른 수 의 정량화 입력에 한 통합 지침

나 격납건물 동 가압 향 평가

2단계 PSA 주요 결과인 격납건물 손확률은 격납건물에 가해지는 압력의 크기

뿐만 아니라 압력 방식(정압 동압)에 의해서도 향을 받는다 하지만 울진 3

4호기를 포함한 부분의 국내외 2단계 PSA에서는 이를 간과하여 왔었다 본 연구의

- 123 -

목 은 기존 2단계 PSA 수행 시 간과되었던 격납건물 압력을 사고경 특성에 따라

정압(Static pressure)과 동압(Dynamic pressure)으로 분류하고 이를 바탕으로 격납

건물 손확률에 한 동 가압율의 향을 평가하는 체제를 구축하는 것이다 여기

서 동압이란 수소 는 증기폭발 등에 의하여 발생된 압력 에 의하여 격납건물이 순

간 으로 가압될 때의 압력으로 정의되며 정압이란 격납건물이 온도 압력에 의하

여 서서히 가압될 때의 압력으로 정의된다

상기 목 을 하여 첫째 격납건물 손모드를 설(Leak) 형 손(Rupture)

형 손(Catastrophic Rupture) 등 세 가지 종류로 구분하고 격납건물에 가해지

는 압력을 정압 동압으로 구분하여 격납건물 손모드별 손확률을 보다 실제 으

로 평가하기 한 손모드 조건부확률 추정을 한 기존방법(NUREG-1150 EPRI

PLPM 국내 2단계 PSA에서 고려된 격납건물 성능평가 방법론)을 비교하고 평가하

다(표 34 참조) NUREG-1150에서 사용된 방법은 정 가압에 하여 문가로부터

도출된 격납건물 손모드별 확률분포를 확장하여 동 향을 평가하는 방법이고

EPRI PLPM 방법은 정 압력에 한 확률분포를 문가로부터 구하지 않고 여러 가

지 손 치 크기에 한 확률을 추정한 다음 이들을 통계 으로 조합하여 격납건

물 손모드별 확률분포를 구하는 방법이다 국내 2단계 PSA에서 사용된 부분의 방

법은 격납건물 손모드를 정 동 으로 따로 구분하지 않고 보수 으로 동

향만을 고려한 방법으로 악되었다 동압 향 평가를 하여 상기 방식들에 사용된

공통 인 개념은 격납건물에 가해지는 압력이 모든 사고시나리오에 하여 정압으로

주어지고 동압 특성을 갖는 특정 사고경 에 해서는 정압으로부터 동압의 효과를 확

률론 으로 추정하는 방법을 사용하여 동압에 한 격납건물 손확률을 구하는 것이

다

격납건물 정 동 가압의 향을 사고 시나리오별로 구분하고 울진 3 4호

기 2단계 PSA의 CETDET를 활용하여 울진 3 4호기 격납건물 손별 확률에 한

향을 평가하 다 최종 결과로 격납건물 손모드별 손 확률에 한 동압의 향

을 평가하고 격납건물 손모드 각각에 한 동압과 격납건물 손확률간의 상 계

를 도출하 다(그림 49 참조) 격납건물 손확률 계산 시 정 동 시나리오를 명

- 124 -

시 으로 구분하고 이를 선택 으로 사용할 수 있는 기능을 2단계 PSA 산코드

CONPAS 20에 추가하 다

No explicit treatment of slow and fast pressure

Global containment responses for fixed locationsIndependent slow PDFs for leak and rupture modesNo extrapolation of slow P-curves into fast P-curves

UCN 3amp4

Replacement of the NUREG-1150 expert elicitation approach

Local effects for the pressure and locationsStatistical P-curves of the liner tearing vs pressureLeakage precludes larger failure modes under a slow P

EPRI PLPM

Independent PDFs amp NUREG-1150 probability type

Comparison of different sources of failure curve Extrapolation of slow failure curves into fast curvesLeakage precludes larger failure modes under a fast P

Helton et al

Explicit treatment of slow and fast pressure

Global containment responses for fixed locations Elicitation of conditional slow P-curves from expertsExtrapolation of slow P curves into fast P curves

NUREG-1150

주요 특징분석범위 및 가정방법론

No explicit treatment of slow and fast pressure

Global containment responses for fixed locationsIndependent slow PDFs for leak and rupture modesNo extrapolation of slow P-curves into fast P-curves

UCN 3amp4

Replacement of the NUREG-1150 expert elicitation approach

Local effects for the pressure and locationsStatistical P-curves of the liner tearing vs pressureLeakage precludes larger failure modes under a slow P

EPRI PLPM

Independent PDFs amp NUREG-1150 probability type

Comparison of different sources of failure curve Extrapolation of slow failure curves into fast curvesLeakage precludes larger failure modes under a fast P

Helton et al

Explicit treatment of slow and fast pressure

Global containment responses for fixed locations Elicitation of conditional slow P-curves from expertsExtrapolation of slow P curves into fast P curves

NUREG-1150

주요 특징분석범위 및 가정방법론

표 37 격납건물 동 향 평가를 한 기존 방법론

(a) 특정 동압의 크기에 따른 상 오차 (b) 동압의 크기에 따른 손확률곡선

그림 49 울진 3 4호기 격납건물 손확률에 한 동압의 향

- 125 -

54 psig격 납 건 물

설 계 압 력

reinforced concrete in thea hem ispherical dom e

A large-dry pre-stressed shape of a cylindrical w ith

격 납건 물 유 형

A conta inm ent breach that w ould arrest a gradual p ressure bu ildup and w ould depressurize the conta inm ent w ith in 2 hours

A conta inm ent breach that w ould arrest a g radua l pressure bu ildup but w ould not depressurize in less than 2 hours

정 적 가압 에 대 한파 손 정 의

10 ~ 2 0 ft20 04 ft2 (6 in2)파 손크 기 (N om inal break size)

C onta inm ent hoop fa ilure due to m em brane stresses in the cylindrica l w all

E quipm ent hatch ringThe liner p la te tearing

파 손위 치 및 형태

대 형파 손 (R upture m ode)누 설파 손 (Leak m ode) 격 납건 물 특 성

54 psig격 납 건 물

설 계 압 력

reinforced concrete in thea hem ispherical dom e

A large-dry pre-stressed shape of a cylindrical w ith

격 납건 물 유 형

A conta inm ent breach that w ould arrest a gradual p ressure bu ildup and w ould depressurize the conta inm ent w ith in 2 hours

A conta inm ent breach that w ould arrest a g radua l pressure bu ildup but w ould not depressurize in less than 2 hours

정 적 가압 에 대 한파 손 정 의

10 ~ 2 0 ft20 04 ft2 (6 in2)파 손크 기 (N om inal break size)

C onta inm ent hoop fa ilure due to m em brane stresses in the cylindrica l w all

E quipm ent hatch ringThe liner p la te tearing

파 손위 치 및 형태

대 형파 손 (R upture m ode)누 설파 손 (Leak m ode) 격 납건 물 특 성

표 38 울진 3 4호기 2단계 PSA에 고려된 격납건물 특성

격납건물 손확률은 격납건물에 가해지는 압력 유형에 의하여 결정되는 데

향평가 결과 울진 3 4호기의 경우 몇몇 특징 인 사고 시나리오의 경우 압력크기가

최 150 psig정도 인데 비하여 격납건물 부하 수용력(Capacity) 이 타 발 소에 비하

여 매우 높은(Leak 모드의 경우 평균 169 psig Rupture 모드의 경우 178 psig) 계

로 동 효과의 향이 무시할 정도로 미미하게 나타났다 참고로 울진 3 4호기 2단

계 PSA 수행 시 고려된 격납건물 특성은 표 35 격납건물 동 가압의 향 평가를

한 2단계 PSA 모델링 정보는 표 36 동 가압의 향 평가를 한 울진 3 4회기

사고경 압력정보 표 37에 요약되어 있다 상기 연구결과는 J of KNS[안양03c]

RESS에 게재[AY04a]되었으며 ICAPP 04에도 발표[AYH04b]되었다

MAAP4CONPAS

Accident sequence dependent (DET)PDSCETSTC-gt ECFPLERF LLRF

Peak pressures- Estimation

Quantification

DET ModelingM ean Log standard deviation

Leak mode 169 psig 015Rupture mode 178 psig 013

PDF Types- S low mode - Lognormal

DET ModelingHelton et alrsquos FormulationHelton et alrsquos (or UCN 3amp4) Formulation

- Slow type- Fast type

Pressure types

분석대상CETDET 모델링 및 정량화 정보분석항목

MAAP4CONPAS

Accident sequence dependent (DET)PDSCETSTC-gt ECFPLERF LLRF

Peak pressures- Estimation

Quantification

DET ModelingM ean Log standard deviation

Leak mode 169 psig 015Rupture mode 178 psig 013

PDF Types- S low mode - Lognormal

DET ModelingHelton et alrsquos FormulationHelton et alrsquos (or UCN 3amp4) Formulation

- Slow type- Fast type

Pressure types

분석대상CETDET 모델링 및 정량화 정보분석항목

표 39 동 가압의 향 평가를 한 2단계 PSA 모델링 정보

- 126 -

The criterion for energetic ex-vessel steam explosion (to direct rupture failure) 2500

Higher value assumption for fast pressure load during accident progression2000

Median pressures for the leak and rupture containment failures respectively1690 1780

Maximum pressure for the early and late accident phases respectively1270 1500

Intermediate pressures imposed by the H-burn during the early accident phase880 1170

Low limit for the H-burn pressure during the early accident phase660

Corresponding accident sequences (loads imposed to the containment)

P-pressures(psig)

The criterion for energetic ex-vessel steam explosion (to direct rupture failure) 2500

Higher value assumption for fast pressure load during accident progression2000

Median pressures for the leak and rupture containment failures respectively1690 1780

Maximum pressure for the early and late accident phases respectively1270 1500

Intermediate pressures imposed by the H-burn during the early accident phase880 1170

Low limit for the H-burn pressure during the early accident phase660

Corresponding accident sequences (loads imposed to the containment)

P-pressures(psig)

표 40 동 가압의 향 평가를 한 울진 3 4호기 사고경 압력정보

5 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발

가 1단계 2단계 PDSCET 모델 통합 방안 개발

PSA 방법 결과를 기반으로 하는 험도 정보활용[NRC98d] 분야는 1단계

PSA로 부터 제공되는 노심손상빈도(CDF)와 2단계 PSA로부터 계산되는 량조기방출

빈도(Large Early Release Frequency LERF)를 발 소 험도를 표하는 두 가지

척도로 사용하고 있다 본 연구의 목 은 2단계로 확장된 On-line PSA 모델 개발을

하여 2단계 험도척도에 한 발 소배열변화의 직 인 향을 평가할 수 있는

12단계 모델의 통합방식(모델연계정량화논리) 차를 개발하는 것이다

통 으로 1단계 PSA와 2단계 PSA는 발 소 손상군(Plant Damage State

PDS)으로 표되는 12단계 연계부분에서만 상호 목되고 나머지 부분은 각각의 독

립 인 평가모델을 사용하여 수행되어 왔다 이는 2단계 PSA는 1단계 PSA의 확장개

념으로 다루던지 독립 인 개념으로 다루던지 1단계 PSA의 최종 결과인 노심손상 사

고경 를 PDS에 반 하면 이후로는 1단계 PSA와 독립 인 체제 내에서 분석이 가능

하기 때문이다 결과 으로 1단계 PSA의 분석방법과 무 하게 노심손상 사고경 정

보만 PDS로 달되면 2단계 PSA는 PDS를 기조건으로 사고 상학 진행과정

을 확률론 으로 평가할 수 있는 독립 인 평가모델을 구성하여 분석할 수 있음을 의

미한다

- 127 -

하지만 1단계 사건수목( 는 PDS ET)로 부터 특정 PDS로 할당이 된 노심손상

사고경 를 명시 으로 처리하지 않는 한 이들 사고경 들은 개별 인 고유 정보를 잃

게 되므로 2단계 격납건물 사건수목(Containment Event Tree CET) 는 방사선원

항 방출분류(Source Term Category STC) 모델에서 개별 으로 처리할 수 없게 된

다 결국 PDS에 의한 상기 1단계 2단계 PSA 연계방법은 PSA를 수행단계별로 독

립 으로 분석할 수 있는 논리를 제공하는 반면 12단계 PSA 모델은 험도 정보 활

용이나 On-Line PSA 목 으로 12단계 정보를 동시에 이용하고자 하는 경우 기존 방

식은 한계를 가진다 12단계 PSA 수행에서 제기되는 상기 단 은 12단계 PSA 모델

의 보다 정교한 결합을 통하여 해결할 수 있는 데 본 연구에서 고려하고 있는

ET-PDS-CET 통합체제는 2단계 PSA 시작 으로 PDS를 사용하되 PDS에 속하는 노

심손상 사고경 와 PDS와의 계 PDS와 CET와의 계를 명시 으로 표 하고 최종

으로 2단계 험도 척도를 노심손상 사고경 와 격납건물 사건수목 사고진행 경로

(Accident Pathway)에 한 불리안식(Boolean Equation)을 구성하는 것이다

Note CDF = PDSF = PDS Frequency STCF = STC Frequency LERF = Large Early

Release Frequency MCS=Minimal Cutsets FT = Fault Tree ET= Event Tree

그림 50 1단계 MCS 를 통한 12단계 PSA 모델 통합체제

- 128 -

상기 12단계 통합모델에 한 기본 요건은 12단계 단일모델(Single Operation

Model) 구성에 의한 12단계 험도 척도의 동시평가 1단계 PSA 정보의 2단계

PDSCETSTC 2단계 PSA 해도 척도인 LERFLLRF(Large Late Release

Frequency) 등으로 완 한 이 1단계 기본사건수 에서 PDS 2단계 험도 척도

에 한 요도 평가 그리고 1단계 불확실성 정보의 2단계로 등과 같은 다양한

분석을 가능하게 하는 것이다(그림 50 참조)

상기 방식에 의한 1단계 PSA ETFT와 CETDET 모델과의 직 인 통합방법

은 아직 국내외에서 제시된 바가 없으며 재 험도 정보활용 목 으로 사용되고 있

는 부분의 12단계 통합모델은 1단계 PSA 모델과 단순 LERF(Simplified LERF) 모

델을 1단계 ET( 는 PDS ET) 사고경 수 에서 통합하지 않고 노심손상 기사건

수 에서 상호 연계하고 있다 이 경우 LERF에 한 부정확한 값을 래할 뿐만 아니

라 2단계 험도 정보활용 On-line PSA 모델 개발 시 1단계 상세 정보의 활용

인 측면에서 다음에 기술된 바와 같은 문제가 추가 으로 제기될 수 있다

(가) 1단계 ETFT 모델 기본사건 변경에 따른 2단계 LERF 변화

노심손상 기사건 수 에서 1단계 모델과 2단계 LERF 모델이 연계되는 경우 1

단계 ETFT 기본사건의 변화가 LERF에 정확히 반 되지 않는다 를 들면 1단계

ETFT 정보의 변경은 련 MCS(Minimal Cut Set)의 변경을 래하게 되고 이는 다

시 LERF 사고경 를 구성하는 MCS에 향을 주게 된다 기사건 수 에서 이루어지

는 12단계 통합모델의 경우 1단계 노심사고경 를 2단계 특정 PDS로 정확히 일치시

킬 수 없다

(나) 1단계 노심손상 사고경 빈도의 변화에 따른 2단계 CETDET

분기 확률의 변화

1단계 ET 정보가 변하는 경우 련 PDS 정보가 변하게 되고 이는 다시 새로운

LERF를 결정하게 된다 통상 PDS가 결정되면 특정 PDS 조건부 인 CET가 결정되는

데 이 경우 CET 각 분기 확률은 PDS 사건에만 의존할 뿐 PDS 발생빈도와는 무

- 129 -

하게 결정된다 즉 CET 모델 자체나 CETDET 입력(조건부 확률 분기 분류규칙)

이 변하지 않는 한 PDS 조건에 의하여 결정되는 CET 분기 확률( 는 CET 사고경

확률)은 변하지 않는다 결국 통합모델에 PDS 사고경 가 명시 으로 사용되는 경우

CET 사고경 확률은 기존 PDS 사고경 구조(모델 분류규칙)가 그 로 유지되는

한 1단계 ET( 는 PDS ET)나 PDS 사고경 빈도의 변화와는 무 하게 된다 하지만

1단계 모델과 2단계 LERF 모델이 연계되어 PDS 각 사고경 빈도와 이에 응되는

CET 사고경 확률의 가 평균으로 LERF의 사건수목 분기 확률이 결정되는 기존

방식의 경우 1단계 ET( 는 PDS ET) 사고경 빈도의 변화로 인한 PDS 빈도의 변

화는 LERF 사건수목 조건부 분기 확률 자체에 향을 주게 되므로 기존 LERF 분기

확률을 그 로 사용할 수 없고 PDS 빈도에 의하여 새롭게 변경된 가 평균 값을

사용하여야 한다 기존 통합방식의 경우 ET 사고경 발생빈도가 변할 때마다 응되

는 LERF 사건수목 분기 확률을 변경시켜야 하는 단 이 있다

MIP times= CPR times= CMIR timestimes=

I = [ it ]=초기사건 (IE) Vector (발생빈도)

E = [ me ]=기본사건 (BE) Vector (기본사건 이용불능도확률)

S = [ inis | ]= 사건수목 (ET)사고경위 Vector (i‐th IE에 대한 노심손상사고경위의 확률)

M = [ jim ]=발전소계통 Matrix (j‐th PDS에 대한 i‐th IE 의 조건부확률)

P = [ jp ]=발전소손상군 (PDS) Vector (발전소손상군 경위 발생빈도)

Q = [ jnjq | ]=사고진행군 (APB) Vector (j‐th PDS에 대한 CET 최종사고경위 확률)

C = [ kjc ]=격납건물 Matrix (j‐th PDS에 대한 k‐th CFBSTC의 조건부확률) R = [ kr ]=격납건물파손군 (CFB) 또는 방사선원항방출군 (STC) Vector (발생빈도)

표 41 12단계 해도척도 함수개발을 한 단계별 Matrix

새로운 통합모델 개발의 기본 방식은 1단계 ET 노심손상 사고경 를 구성하는

MCS를 2단계 PDSCETSTC 모델로 차례로 시켜 최종 으로 2단계 PSA 척도를

1단계 MCS정보와 2단계 사고경 정보의 함수로 표 하는 것이다 상기 방법은 독립

으로 개발된 1단계 2단계 PSA 모델을 별 다른 수정 없이 사용할 수 있기 때문

에 통합모델 개발 차가 간편하며 노심손상 사고시 발 소 격납건물 계통의 기상태

- 130 -

즉 PDS 정보 이외에도 PSA 험도 정보활용시 추가 인 분석을 한 정보도 포함할

수 있다 통합모델의 함수 표 은 12단계 PSA 단계별 험도 행렬(Matrix)에 의하

여 12단계 PSA 정보 결합방식을 활용하여 구 하 다(표 38 그림 51 참조)

I=[ it ] IE vector S=[ ils | ] ETPDS ET sequence vector (lth PDS ET sequences of the

ith IE) M=[ jim ] Plant matrix (conditional probability of the jth PDS on ith IE) P=[ jp ]

PDS vector Q =[ jnq | ] CET sequence vector (nth CET sequence of the jth PDS) C=

[ kjc ] Containment matrix (conditional probability of the kth STC on jth PDS) R=[ kr ] Containment failure bin (CFB) or STC vector MCS=Level 1 core damage sequence

cutsets as function of IEs and basic events) )( YM1 gtminusX and )( YC1 gtminusX = transition

matrix for X and Y whose elements are conditional probabilities )(2 YM gtminusX and

)(2 YC gtminusX = transition matrix for X and Y whose elements are 0 or 1 f = function

그림 51 험도 Matrix를 이용한 12단계 모델통합 과정

PSA 단계별 매트릭스를 이용한 12단계 PSA 모델통합 과정의 가장 핵심 인 부

분은 PDS의 경우 노심손상 사고경 와 PDS로 구성된 PDS 매트릭스를 이용하여 1단

계 사건수목분석 결과로 주어지는 노심손상 사고경 들의 함수로 표 하는 것이고 방

- 131 -

사선원항 방출분류 빈도 는 2단계 험도척도의 경우 격납건물 매트릭스를 사용하여

PDS 사고경 CET 사고경 의 함수로 표 하는 것이다 통상 PDS 각 사고경 는

해당 PDS에 속하는 노심손상 사고경 는 PDS ET 사고경 로부터 결정되고 노심

손상 사고경 각각에 한 MCS는 1단계 PSA 결과가 명시 으로 주어지므로 PDS를

노심손상 사고경 는 련 최소단 집합의 함수로 표 할 수 있다 최종 으로

PDS 매트릭스와 격납건물 매트릭스를 상호 결합하면 노심손상 사고경 련

MCS 그리고 CET 각 사고경 의 명시 인 함수로 방사선원항 방출분류빈도(STCF)

LERFLLRF를 표 할 수 있다

PSA 단계별 매트릭스의 결합에 의하여 PDS STC LERFLLRF에 한 최종

인 함수 표 은 다음과 같이 주어진다

(가) 노심손상 사고경 MCS의 함수로써 PDS의 명시 표

노심손상 기사건과 이에 응되는 PDS ET 사고경 에 한 이행렬

(Transition Matrix)에 기 하여 PDS는 노심손상 사고경 련 MCS의 함수로 주

어진다

p j=[ t i ]times[mi j]=sumit im

( 2)i j = sum

i=1 l=1s l|im

( 2)l|i j= sum

i=1 l=1f l|i(MCS 1 MCS 2)m

( 2)l|i j

p j= sum

i= 1 l= 1f l|i( t 1 t 2e 1e 2)m

( 2)l|i j

mi j= sum

lisinjs l|i sum

l= 1s l|i

sumjm i j| i=10

여기서 e m은 1단계 ET ( 는 PDS ET) 사고경 에 응되는 FT의 기본사건

MCS 1MCS 2는 PDS ET 사고경 에 응되는 MCSs를 나타내며 l- th PDS ET 사고

경 가 i- th PDS에 속하는 경우 m( 2)l|i j=10 그 지 않으면 m ( 2)

l|i j=0

(나) PDS CET 사고경 의 함수로써 STC의 명시 표

PDS와 이에 응되는 CET 사고경 에 한 이행렬 그리고 CET 사고경 와

이에 응되는 STC 사고경 사이의 이행렬에 기 하여 STC는 PDS와 CET 사고

경 의 함수로 주어진다

- 132 -

r k= [p j ]times[c j k]=sumjp jc j k= sum

j=1 n= 1p jc

( 1)jnc

( 2)nk

r k= sumj= 1n= 1

sumi= 1l= 1

f l|i( t 1 t 2e 1e 2)c( 1 )jnc

( 2 )nk

c j k= sumnisinkp jq n|j sum

j= 1p j

sumkc j k| i=10

여기서 j- th PDS의 n-th CET 사고경 가 k- th STC에 속하는 경우 c( 2 )nk= 10 그 지

않으면 c ( 2 )nk= 0

(다) 12단계 사건의 함수로써 LERFLLRF의 명시 표

2단계 험도 척도 LERFLLRF는 이들 각각을 구성하는 STC 사고경 와 응되

는 특정 해도 기여계수(Risk factor RF k)와의 가 평균으로 주어진다

R(LERF) = sumkisinLERF

r ksdotRFk

R(LLRF) = sumkisinLLRF

r ksdotRFk

여기서 RF k는 3단계 PSA 는 결말분석(Consequence Analysis)을 통하여 평가되며 0

과 1사이의 값을 가진다

상기 방식에 의하여 구성된 새로운 통합모델은 PDS 사고경 정보와 각 PDS에

조건부 인 CET 사고경 확률을 명시 으로 다루기 때문에 2단계 PSA 모델 는

CETDET 분기 확률이 변경되지 않는 한 기기 운 조건의 변화로 야기되는 1단

계 기본사건 확률 값 변화로 인하여 ET( 는 PDS ET) 노심손상 사고경 발생빈도가

변하더라도 기존 통합모델의 2단계 정보는 그 로 유지할 수 있다 한 기존 통합방

식에서 다루기 힘들었던 2단계 상세모델을 12단계 통합모델에 그 로 사용할 수 있

는 장 이 있다 한 통합모델에서도 상세 PDS의 구조가 그 로 유지되기 때문에 2

단계 기조건인 노심손상 시 발 소 격납건물 계통의 상태에 한 상세정보가 그

로 제공되며 12단계 독립 으로 수행된 1단계 2단계 PSA 결과를 그 로 사용

- 133 -

할 수 있기 때문에 통합모델 구성이 용이하고 기존 PSA 결과의 활용 인 측면에서 매

우 효과 인 반면 12단계 모델통합이 단일 사건수목에서 이루어지지 않고 1단계

2단계 PSA 모델이 독립 으로 개발된 후 정량화 단계에서 이루어지기 때문에 통합 모

델 개발을 하여 1단계 모델과 2단계 모델을 구조 으로 연계하기 한 작업이 요구

된다 상기 연구결과는 기술보고서로 발간[안김04]되었다

나 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발

본 연구의 목 은 1단계 ET( 는 PDS ET) 노심손상사고경 에 응되는 MCS

의 2단계로의 험도 행렬을 이용한 12단계 정보 결합을 통한 12단계 PSA

통합모델 개발방식의 타당성을 검증하기 하여 표 원 울진 3 4호기 인허가용 1단

계 2단계 PSA 모델에 용하고 2단계 험도 척도에 한 시범 통합모델을 개발

하여 그 결과를 정량 으로 평가하는 것이다

표 39은 본 연구를 통하여 개발된 표 원 (울진 3 4호기) 12단계 통합모델의

2단계 PSA 정보 일부분을 요약하여 보여주고 있으며 표 40은 12단계 PSA 모델

통합에 사용된 2단계 PSA 모델에 한 요약된 정보를 보여주고 있다 표 40에 제시된

PDS ET는 1단계 PSA 산코드 KIRAP[한상93]을 통하여 정량화 되었고 그 이외의

2단계 모델 즉 PDSCETSTC LERFLLRF는 모두 2단계 PSA 산코드

CONPAS [안 96]를 통하여 구 되었다 통합모델의 12단계 연계부분 PDS ET

PDS ET 사고경 MCS는 KIRAP 수행 결과로서 명시 으로 주어진다 그림 56은 기

존 방식으로 정량화된 STC 발생빈도(STCF)를 제시하고 있다

- 134 -

Level 2 Target 12단계 통합 PSA 모델에 한 명시 표

ilPDSET | = ils | For ils | = )( 21| sdotsdotsdotMCSMCSf il MCS = a function of IEs and basic events i= the ith Initiating events (IEs) l = the lth PDS ET sequence for the ith IE

jPDS = jp =sumisinisin jljl

ils

|

PDS_1 = hellipPDS_5 = 789710E-12 Matched SEQ_ = 6 sbopds-s35 + sbopds-s37 + sbopds-s80 + sbopds-s82 + sbopds-s93 + sbopds-s95 PDS_20 =253666E-09 Matched SEQ_ = 45 atws1pds-s23 + atws1pds-s35 + atws1pds-s66 + atws2pds-s22 + atwspds-s22 + atwspds-s34 + gtrnpds-s22 + gtrnpds-s54 + gtrnpds-s85 + gtrnpds-s116 + loccwpds-s22 + loccwpds-s54 + loccwpds-s85 + loccwpds-s116 + locvpds-s22 + locvpds-s54 + locvpds-s85 + locvpds-s116 + lodcpds-s22 + lodcpds-s54 + lodcpds-s85 + lodcpds-s116 + lofwpds-s22 + lofwpds-s54 + lofwpds-s85 + lofwpds-s116 + lokvpds-s22 + lokvpds-s54 + lokvpds-s85 + lokvpds-s116 + looppds-s22 + looppds-s54 + looppds-s85 + looppds-s116 + lssbpds-s22 + lssbpds-s54 + lssbpds-s85 + lssbpds-s116 + lssbpds-s128 + sbo1pds-s23 + sbo1pds-s55 + sbo1pds-s67 + sbo1pds-s79 + sbopds-s22 + sbopds-s67 PDS_45 =

kSTC = kr

= )( jnjk CETPDSf

STC_1 =

STC_3 = 113814E-08 Matched SEQ_ = 171 pds_3 (p3_cet-s16 + p3_cet-s18 + p3_cet-s38 + p3_cet-s39 + p3_cet-s40 + p3_cet-s41 + p3_cet-s60 + p3_cet-s61 + pds_4 (p4_cet-s18 + p4_cet-s40 + p4_cet-s41 + p4_cet-s62 + p4_cet-s63) + pds_5 (p5_cet- s16 + p5_cet-s18 + p5_cet-s38 + p5_cet-s39 + p5_cet-s40 + p5_cet-s41 + p5_cet-s60 + p5_cet-s61) + pds_6 (p6_cet-s18 + p6_cet-s40 + p6_cet-s41 + p6_cet-s62 + p6_cet-s63) + STC_4 = 178779E-08 Matched SEQ_ = 221 pds_3 (p3_cet-s20 + p3_cet-s22 + p3_cet-s42 + p3_cet-s43 + p3_cet-s44 + p3_cet-s45 + p3_cet-s64 + p3_cet-s65 + p3_cet-s66 + p3_cet-s67 + p3_cet-s89 + p3_cet-s90 + p3_cet-s91 + p3_cet-s92) + pds_4 (p4_cet-s22 + p4_cet-s44 + p4_cet-s45 + p4_cet-s66 + p4_cet-s67 + p4_cet-s91 + p4_cet-s92) + pds_5 (p5_cet-s20 + p5_cet-s22 + p5_cet-s42 + p5_cet-s43 + p5_cet-s44 + p5_cet-s45 + p5_cet-s64 + p5_cet-s65 + p5_cet-s66 + p5_cet-s67 + p5_cet-s89 + p5_cet-s90 + p5_cet-s91 + p5_cet-s92) + pds_6 (p6_cet-s22 + p6_cet-s44 + p6_cet-s45 + p6_cet-s66 + p6_cet-s67 + p6_cet-s91 + p6_cet-s92) + STC_18 = 120000E-09 Matched SEQ_ = 1 pds_44 p44_cet-s01STC_19 = 119371E-06 Matched SEQ_ = 25 pds_3 p3_cet-s95 + pds_4 p4_cet-s95 + pds_5 p5_cet-s95 + pds_6 p6_cet-s95 + pds_7 p7_cet-s95 + pds_8 p8_cet-s95 + pds_9 p9_cet-s95 + pds_10 p10_cet-s95 + pds_11 p11_cet-s95 + pds_12 p12_cet-s95 + pds_13 p13_cet-s95 + pds_14 p14_cet-s95 + pds_15 p15_cet-s95 + pds_16 p16_cet-s95 + pds_17 p17_cet-s95 + pds_18 p18_cet-s95 + pds_19 p19_cet-s95 + pds_20 p20_cet-s95 + pds_21 p21_cet-s95 + pds_22 p22_cet-s95 + pds_23 p23_cet-s95 + pds_24 p24_cet-s95 + pds_25 p25_cet-s95 + pds_26 p26_cet-s95 + pds_45 p45_cet-s01

sumisin

sdot=LERFk

kk RFrLERF

sumisin

sdot=LLRFk

kk RFrLLRF

LERF= STC_3 + STC_4 ++ STC_14 + STC_16+ STC_17+ STC_18+ STC_19 LLRF = STC_5 + STC_6 ++ STC_7 + STC_8+ STC_9+ STC_10+ STC_11 + STC_12+ STC_13

Here 01=kRF for all k

표 42 울진 3 4호기 통합 PSA 모델의 구조(PDSFSTCFLERFLLRF)

Note [PDS 5] = (Initiating Event Slow SBO) (Failure of Power Recovery) (Failure of Invessel Injection) (Success of Containment Spray Recirculation) (Success of Cavity Flooding for External Vessel Cooling)

[PDS 20] = (Initiating Event Transient) (Success of Low Pressure Invessel Injection) (Failure of Containment Spray Recirculation) (Success of Cavity Flooding for External Vessel Cooling)

[Sbopds-s35] = 35th sequence of the PDS ET sbopds [Pds_3] = 3rd PDS sequence considered in the PDS logic diagram [P3_cet-s16] = 16th sequence of the quantified CET corresponding to pds_3

- 135 -

2단계 사건수목 사건수목 내용 구성

PDS ET

21 PDS ETs for 16 internal IEs (Large LOCA Medium LOCA Small LOCA Reactor Vessel Rupture Steam Generator Tube Rupture Interfacing System LOCA Large Secondary Side Break Loss of Main Feedwater Loss of Condenser Vacuum Loss of Component Cooling water Loss of 416KV AC Bus Loss of 125V DC Bus Loss of Offsite Power Station Blackout General Transient Anticipated Transient Without Scram)

PDS Logic Tree45 PDS sequences generated by 9 PDS parameters (containment bypass containment isolation type of accidents like SBO and LOCA power recovery in-vessel injection containment recirculation cooling containment fan cooling RCS pressure during core damage and reactor cavity condition)

CETDET Logic A general CET covering PDS 3 through PDS 42 (9 CET Top Events resulting 95 CET end points) and two PDS-specific CETs 9 DETs corresponding CET Top Event

STC Logic Tree

19 STC sequences generated by 8 STC parameters (containment bypass containment isolation core melt progression stopped before RV failure no alpha mode containment failure time of containment failure mode of containment failure debris cooled ex-vessel and no recirculation sprays failure)

LERF Contributors

STC_3 (early containment leak) and STC_4 (early containment rupture) STC_14 (alpha mode containment failure) STC_16 (containment isolation failure with spray operation) and STC_17 (containment isolation failure without spray operation) STC_18 (interfacing system LOCA) and STC_19 (SGTR + temperature-induced SGTR)

LLRF Contributor Late Leak (STC_5 sim STC_8) Late Rupture (STC_9 sim STC_13) Basemat Melt-through (STC_13

표 43 울진 3 4호기 통합 PSA 모델개발에 사용된 2단계 PSA 모델 정보

표 41는 울진 3 4호기 인허가용 모델에 한 두 가지 수행방식 즉 2단계 PSA

정량화를 하여 1단계 노심손상 사고경 빈도 값을 취하는 기존 2단계 PSA 수행방

식(Method 1)과 본 연구에서 제시된 12단계 통합방식(Method 2)에 의한 2단계 두

가지 험도 척도(LERFLLRF) 계산결과를 비교하여 보여주고 있다 Method 1은 2단

계 PSA용 산코드 CONPAS를 통하여 Method 2는 1단계 PSA용 산코드 KIRAP

의 Cutset 계산용 모듈 KCUT을 통하여 구 되었다 한 그림 53은 Method 1과

Method 2 각각에 한 울진 3 4호기 19개 STC 발생빈도와 이들의 CDF에 한 상

인 차이를 보여주고 있으며 그림 54는 LERF LLRF에 한 계산결과를 서로

비교하여 보여주고 있다

- 136 -

그림 52 기존 방식으로 정량화된 울진 3 4호기 STC 발생빈도

표 44에 제시된 바와 같이 LERF와 LLRF의 CDF에 한 상 인 차이는 단지

002와 004로 매우 작으며 19개의 STCF의 총합(이론 으로 STFC 총합은

PDSF의 총합 는 CDF와 같아야 함)의 경우에도 상 인 차이는 016 정도로 나

타났다 Method 1과 Method 2에 한 상 인 차이가 가장 큰 부분은 041로 나

타난 LLRF 경우이다 상기 결과는 2단계 험도 척도계산에 사용된 두 종류의 방법

(기존 방식으로 수행된 Method 1과 통합방식으로 수행된 Method 2) 사이에 본질 인

차이가 없음을 보여 다 물론 상기 두 가지 방법에 의한 계산결과의 차이는 사용된

Cutset 계산용 코드나 계산에 사용된 삭치(Cutoff Value)에 따라 약간 달라질 수 있

다 상기 연구결과는 PSA05에 발표[AY05]할 정으로 있다

- 137 -

Metrics(ry)

Method 1(기존방식)

Method 2( 통합방식)

Percent Difference(wrt CDF)

CDF 8265E-06

PDSF 8265E-06 8261E-06 004 (004)

STCF 8267E-06 8257E-06 013 (013)

LERF 1251E-06 1249E-06 016 (002)

LLRF 8393E-07 8359E-07 041 (004)

표 44 기존방식과 통합방식에 의한 정량화 결과 비교(울진 3 4)

상기 12단계 통합모델 시범 용 결과 본 연구를 통하여 제안된 12단계 통합방

식은 기존 방식과 유사한 결과를 제공하는 반면 통합모델의 경우 험도 정보 활용 시

기존 방식이 갖는 여러 가지 한계 을 해결할 수 있다는 에서 통합모델의 유용성을

입증하고 있다

(a) 19개 STC 빈도 값(19 STCFs)

(b) CDF에 한 퍼센트 차이

그림 53 12단계 PSA 통합모델 시범 용 결과(STCFs)

- 138 -

그림 54 12단계 PSA 통합모델 시범 용 결과(LERFLLRF)

- 139 -

6 화재분석코드에 기반한 표 원 화재 험도 평가

가 화재모델링 코드 특성 분석

이제까지 국내의 화재 PSA에서는 FIVE 방법론[EPRI92]이나 COMPBRN 산코

드[EPRI91]를 이용하여 화재 시나리오별로 열 환경을 측하 으나 FIVE나

COMPBRN은 화재의 다양한 실제 인 복잡성을 나타내지 못하는 것으로 알려져 있다

따라서 본 연구에서는 세계 으로 많이 사용되며 미국 력연구원에서 추천하고 있는

Zone Model을 심으로 그 특성을 비교 분석하 다

먼 CFAST[NIST92]와 MAGIC은 임시 장물의 질량 보존 다양한 압력 에

지 보존 법칙을 사용하여 다 격실 다 화원을 다루며 COMPBRN과 FIVE는 질

량 에 지 보존을 해 비교 간단한 Quasi-steady Equation을 사용하여 단일 격

실 단일 화원을 다룰 수 있도록 설계되어 있다 상기 표 은 CFAST와 MAGIC이 다

른 모델보다 더 정확하다는 것을 의미하는 것은 아니다 를 들면 다른 모델은

PlumeCeiling Jet Sublayer를 고려하지 않는 두 개의 Zone을 평가할 수 있는 반면

FIVE 방법론은 PlumeCeiling Jet Sublayer를 고려한 한 개의 Zone을 평가할 수 있

다 Two-Zone Model에 PlumeCeiling Jet Sublayer를 고려할 수 있다면 상 으로

우수하겠으나 아직 두 개의 Zone을 평가할 수 있는 모델 어느 것도 이를 고려하지

못하고 있다 재 그러한 노력은 MAGIC의 경우 진행 인 것으로 악되었다

다른 차이 도 논의의 상일 것이다 를 들면 화재구역 경계로의 열 달 처리

시 다른 모델에서는 일정한 열 성격을 지닌 Slab으로 열 달 되는 것을 일차원으로

계산하는 한편 FIVE 방법론에서는 사용자가 열 손실 변수를 지정하여 사용할 수 있

도록 되어 있다 경계에 달되는 열 달을 계산하는 것은 열 달로 인한 경계면의

향을 좀 더 정확하게 표 할 수 있겠으나 그것이 공간 내 장치에 달되는 열을 의미

하는 것은 아니다

각 모델의 고려 가능 요소들은 차이가 있으나 무조건 그 범 가 넓다고 우수한

것이 아니며 필요에 합한 모델을 선정하는 것이 요하다고 할 수 있다 한 각 모

- 140 -

델의 이론 구성에 의한 제한 범 를 악하여 결과에 한 해석을 정확하게 하는 것

한 요하다

먼 표 42에 나타난 바와 같이 상 구획공간의 숫자나 환기조건의 고려 그리

고 다 화원의 고려 등에서 CFAST와 MAGIC이 우수한 것으로 나타났다 그러나

상 공간의 숫자가 증가할수록 측의 정확도가 떨어진다는 것은 꼭 고려해야 할 사실

이다 환기 특성에 한 고려 벽면 재료특성에 의한 열손실 등의 사항에 있어서도 두

모델이 다른 모델에 비하여 우수하다고 할 수 있다

Parameter CFAST COMPBRN FIVE MAGIC Number of rooms 15 1 1 24 Number of floor levels Multi 1 1 Multi Number of floorceing vents Multi 1 1 Multi Number of wall vents Multi 1 1 Multi Mechanical ventilation Yes Yes Yes Yes Sloped ceilings No No No No Number of fires Multi 1 1 Multi Number of layers per room 2 2 1 2

표 45 화재모델링 코드 특성

결과 으로 많은 연구자료 결과가 존재하며 매뉴얼과 로그램을 무료로 제공

받을 수 있다는 그리고 사용자가 모델을 이용하기 편하도록 만들어진 FAST가 개

발되어 무료로 보 이라는 에서 CFAST 모델의 사용이 가장 타당하다는 결론을

내릴 수 있었다[이윤04a]

나 CFAST 최 변수 설정

(1) 분석 상의 설정

본 연구의 분석 상은 원자력 발 소의 고압안 주입 펌 실이며 내부에는 펌

1 가 설치되어있고 상부에는 이블이 통하고 있다 본 화재구역에서의 표 인

화재 시나리오는 펌 에 사용되는 윤활유의 출과 펌 과열에 의한 윤활유의 연소이

다 공간의 크기는 814m(W) x 429m(D) x 846m(H)의 규모이며 바닥에서 53m 높

이에 10m(W) x 20m(H) 크기의 방화문이 설치되어 있다 내부에는 철재 계단과 Waffle

- 141 -

Slab으로 만들어진 구조물이 있으나 Zone Model에서는 공간 내부 구조물인 철제 계

단 Waffle Slab에 한 고려는 하지 않았다

(2) 분석 입력 변수와 범 의 설정

(가) 화재에 한 설정

원자력 발 소의 고압안 주입 펌 실에서 발생가능한 화재 시나리오는 펌 의

이상에 의하여 윤활유가 출되고 펌 의 과열로 인하여 화되면서 화재가 시작되는

것이다 가연성 액체가 특정 공간에 출되는 경우 연료량과 바닥 면 의 비교에 의하

여 화재의 크기가 결정된다 재 윤활유(Lubricants)에 한 연소열(Heat of

Combustion)과 질량 소모율(Mass Loss Rate)에 한 데이터가 국내외에는 없는 계

로 매우 보수 인 가정으로 표 43과 같은 경유(Diesel Oil)의 데이터를 사용하여 내부

화재의 규모와 지속시간 등을 설정하 다

Type Heat of Combustion (MJkg) Mass Loss Rate (kgm2-s)

Diesel Oil 40 0039

표 46 경유(Diesel Oil)의 화재 련 특성값 [WHC96]

(나) 입력 변수에 의한 Case 분류

Zone model CFAST의 입력 변수는 크게 공간의 크기 벽면 재질 개구부 화재

련 특성으로 나 어 생각할 수 있다 우리가 용의 상으로 하는 공간은 이미 결

정되어 있으므로 공간의 크기와 벽면의 재질 등은 모든 분석 항목에서 공통으로 한다

본 상 공간은 가연성 액체에서 발생되는 에 지가 매우 클 것으로 상되므로 환기

지배형 화재(Ventilation-Limited Fire)가 될 것으로 단하 다 그러므로 먼 화재

입력데이터 설정 기 제한 화재(Constrained Fire) 부분과 최소 산소 제한농도

(Lower Oxygen Limit LOL)의 설정에 한 부분을 비교하 다 이 LOL은 연소

단 산소농도를 10일 때와 0일 때로 구분하여 설정하 다 두 번째는 화재에서

발생하는 에 지는 류 열 달과 복사 열 달로 손실된다고 가정하는데 이때 복사열

- 142 -

방출 비율(Radiative Fraction RF)이 체 화재 측에 미치는 향을 알아보고자 하

으며 일반 으로 제시되는 02에서 04의 값을 설정하 다 세 번째 분석은 공간 개

구부가 실제 개구부 면 의 0 50 100등으로 설정하 을 경우 각각의 변화를

알아보았으며 이는 기가 화재 형태에 미치는 향을 알아보고자 한 것이다 분석 조

건은 표 44에 나타낸 바와 같다 결과 값으로는 상부층 온도와 상부 고온층의 높이를

그래 로 비교 분석하 다 이는 그래 결과로부터 상부 고온가스층에 치한 이블

의 건 성 여부를 단할 수 있기 때문이다

No Case Fixed Value

Case 1

1 Constrained Fire - LOL 10 Radiative Fraction 032 Unconstrained Fire - LOL 10 Radiative Fraction 033 Constrained Fire - LOL 10 Radiative Fraction 034 Unconstrained Fire - LOL 10 Radiative Fraction 03

Case 25 Radiative Fraction 04 Constrained Fire - LOL 106 Radiative Fraction 03 Constrained Fire - LOL 107 Radiative Fraction 02 Constrained Fire - LOL 10

Case 38 Door - Close RF - 03 CF LOL-109 Door - half open RF - 03 CF LOL-1010 Door - Fully Open RF - 03 CF LOL-10

표 47 화재 험도 민감도 분석 Case 분류 설정조건

(다) 분석 수행 결과

에서 언 한 조건에 의한 설정으로 화재모델링 코드를 사용하여 분석을 수행하

다 각 Case의 결과는 다음과 같다

① Case 1 - 기제한 설정 최소 산소 제한농도

기제한은 Constrained Fire와 Unconstrained Fire로 설정한다 이는 화재 발

생시 공간 내부로의 산소 유입이 제한을 받는지 여부를 설정하는 것이다 한 최소

산소 제한 농도(LOL)는 설정농도 이하로 공기 산소의 비율이 떨어질 경우 연소가

단되는 농도를 의미한다

이에 한 분석은 표 47에서 보는 바와 같이 4가지 세부경우에 해서 분석을 수

- 143 -

행하 다

그림 55 온도변화의 비교(Case1) 그림 56 경계층 높이의 변화 비교(Case1)

먼 그림 60을 보면 C2-UF-L10와 C4-UF-L0의 곡선이 일치함을 볼 수 있다

이는 기 제한이 없다고 가정되는 경우 즉 Unconstrained Fire인 경우 산소 농도의

설정은 향을 주지 않음을 알 수 있다 그러나 기 제한을 설정하는 경우 산소농도

의 설정에 따라 차이가 발생하는데 산소농도를 10로 설정하는 경우가 연소로 인한

온도 상승이 좀 더 일 단되는 것을 알 수 있다 각 경우에 있어서 모두 개구부가

닫 있기 때문에 외부로의 연기 방출이 되지 않는 상황이기 때문에 연기층 하강은 그

림 61에 나타난 바와 같이 동일한 것으로 나타났다 실 으로 볼 때 실제와 가장 유

사한 상황은 기 제한이 고려되고 최소 산소 제한 농도(LOL)가 10로 설정된 경우

라 할 수 있다

② Case 2 - 복사열 방출 비율

복사열 방출비율(RF)은 화재로부터 방출되는 에 지에서 어느 정도 비율이 복사

열의 형태로 발산되는가에 한 설정이다 일반 으로 30를 설정하나 공간이 소한

경우에 해서는 설정을 분석해 볼 필요가 있다 그림 62와 그림 63에서 보듯이 복사

열 방출비율의 설정에 따라 온도의 상승이나 연기층의 하강이 미세한 차이를 보이기는

하나 매우 유사한 결과를 보여 다 그러므로 복사열 방출비율에 한 설정은 화재로

인한 결과에 큰 향을 주지 않는 것을 알 수 있다

- 144 -

그림 57 온도변화의 비교(Case2) 그림 58 경계층 높이의 변화 비교(Case2)

③ Case 3 - 방화문 개방 비율

본 분석 상 공간의 방화문은 바닥 면에 있는 것이 아니라 53m 높이에 있으며

높이 2m 폭 1m의 크기를 가지고 있다 재 분석 인 상의 경우 다량의 가연성

액체가 바닥에서 격히 연소하면서 성장하기 때문에 환기제한 화재

(Ventilation-Controlled Fire)로 상되므로 개구부인 방화문의 설정은 매우 요하

다 그러므로 이에 하여 개방 비율을 0 50 100로 설정한 후 분석을 수행하여

보았다 그림 64에서 보듯이 개방 비율이 0인 경우가 가장 온도가 낮으며 그 다음

이 100 가장 높은 경우가 50로 나타났다 이러한 결과는 개구부가 폐쇄되면 기

제한을 받아 온도 상승이 게 나타나지만 개구부가 열려 공기 유입이 이루어지면 온

도 상승이 크게 나타나게 된다 그러나 개구부가 크면 유입 유출량이 많아지기 때

문에 오히려 온도의 상승은 작게 나타난 것으로 단된다 이 결과로 볼 때 화재구역

에서 화재 발생 시 방화문 등을 포함한 개구부가 완 히 차단되지 않은 상태에서는 상

부층 가스 온도가 개구부가 차단된 경우에 비하여 매우 높게 형성되므로 원 운

시 방화문 등의 닫힘 상태 유지는 매우 요하다고 볼 수 있다 그림 65에 방화문의

개방이 없는 경우 연기층은 하강하여 그 상태를 유지하나 방화문의 개방이 있는 경우

는 발화원의 화재가 종료된 후 개방된 문으로 연기가 배출되어 연기층이 상승하는 결

과를 보여주고 있다

- 145 -

그림 59 온도변화의 비교(Case 3) 그림 60 경계층 높이의 변화 비교(Case 3)

CFAST 최 변수 설정을 하여 화재 입력데이터 기 제한 화재

(Constrained Fire) 부분 최소 산소 제한농도(LOL) 복사열 방출 비율(RF) 공간

개구부가 실제 개구부 면 의 0 50 100로 설정하 을 경우 등 총 10가지 경우

에 해서 분석을 수행하 으며 이들 조건 에서 가장 실 인 조건은 기 제한

화재 최소 산소 제한농도 10 복사열 방출 비율 03 그리고 방화문이 닫힌 상태로

분석되었다[이양04]

다 CFAST를 이용한 원 화재구역의 안 성 평가

상기 lsquo나rsquo에서 수행한 여러 가지 조건 에서 가장 실 인 조건은 기 제한 화

재 최소 산소 제한농도 10 복사열 방출 비율 03 그리고 방화문이 닫힌 상태이다

원자력발 소 운 시 방화문은 닫힌 상태를 유지하도록 설계되어 있으며 한 주요

화재구역에서의 방화문 열림은 주제어실에서 확인할 수 있도록 설계되어 있다 따라서

본 연구에서는 상기와 같은 조건으로 아래와 같이 원 화재구역 총 8개 구역에 해

서 화재 안 성 평가를 수행하 다

먼 안 성 평가를 수행한 화재구역은 다음과 같다

고압안 주입펌 실 AB

압안 주입펌 실 AB

격납건물살수펌 실 AB

모터구동 보조 수 펌 실 AB

- 146 -

평가 결과에 의하면 다음 그림 66에 나타난 바와 같이 총 8개 화재구역 내 최고

온도는 470˚C 이하인 것으로 나타났다 여기에서는 화재구역별로 상부층 온도결과를

바탕으로 각 화재구역에 치한 이블의 건 성 여부를 확인하고 그 결과를 바탕으

로 각 화재구역별 조건부 노심손상확률(Conditional Core Damage Probability

CCDP)을 계산하 다

재 원자력발 소에 설치된 안 등 이블의 외피 재질은 CSP

(Chloro-Sulfonated Polyethylene)이며 화재시 불에 잘 안타는 성질을 지닌 난연성

이블로 구성되어 있다 상부층 온도에 따른 상부층에 치한 이블의 건 성 여부

를 단하기 해서 미국 원자력규제 원회(NRC)에서 발간한 Fire Protection

Significance Determination Process(SDP) 자료[NRC04] 미국 력연구원(EPRI)

에서 발간한 ldquoFire PRA Implementation Guide 자료[EPRI95]를 사용하 으며 건

성 여부는 아래 기술된 바와 같이 총 8개의 화재구역의 상부 이블이 건 성을 유지

하는 것으로 분석되었다 따라서 기존 화재 험도 분석시 상부에 치한 모든 이블

이 기능상실을 한다는 가정 사항은 매우 보수 인 것임이 확인되었다

그림 61 주요 안 계통 펌 실의 상부층 가스 온도

- 147 -

라 FDS를 이용한 고압안 주입펌 실의 화재 험도 평가

고압안 주입펌 실을 상으로 Field Model FDS(Fire Dynamic

Simulator)[NIST03]를 사용하여 상부 가스층 온도를 분석하 다 그림 67에 분석

상인 고압안 주입펌 실의 모델 구성을 나타내었다

그림 62 HPSI 펌 실의 모델 구성

각 치에 설치된 열 (Thermocouple)를 통한 온도 측정의 결과도 단면을 통

한 내부온도의 변화분석과 거의 유사한 경향을 보여 다 각 치에 설치된 열 들

은 하부에 설치된 것이 상부에 설치된 것에 비하여 온도가 높은 경향을 보여주었다

이는 하부의 열 가 화원으로부터 가까워 상승하는 열기류에 신속히 감열되고 한

하부에서 올라오는 복사열에 의한 열 달도 상부의 열 보다 많이 받기 때문이다

그림 68에 나타난 바와 같이 설치된 열 에 측정된 최고온도는 148 에 A4

치의 지 에서 3818degC으로 나타났으며 기타 열 의 온도는 그 이하를 기록하 다

한 각 부분에서 200degC 이상이 유지되는 시간은 그림 68에서 71에 나타난 바와 같

이 A1에서 39 로 가장 짧은 시간동안 유지되는 것으로 나타났으며 B4에서 73 로

가장 길게 유지되는 것으로 나타났다 기타 치에 설치된 C1에서 56 를 기록하 고

D1에서 61 로 나타난 결과를 알 수 있었다

따라서 CFAST결과와 마찬가지로 상부 이블의 건 성은 유지되는 것으로 확인

되었다

- 148 -

그림 63 열 A 온도변화 그림 64 열 B 온도변화

그림 65 열 C 온도변화 그림 66 열 D 온도변화

마 분석 상 구역의 CCDP 평가

화재 PSA 방법론에 의하면 화재가 발생한 구역에서의 기기 손상과 화재가

되었을 때의 추가 기기 손상을 고려하여 화재로 인한 조건부 노심손상확률(CCDP)을

계산하도록 되어 있다[EPRI95]

화재구역 CCDP 평가에는 원자력연구소 종합안 평가부에서 개발한 KIRAP

(KAERI Integrated Reliability Assessment Code Package) 코드를 사용하 다[한상

93]

일반 으로 화재 PSA에서는 각 화재구역별 노심손상빈도(CDF)를 CCDP와 해당

- 149 -

화재구역의 화재발생빈도 값을 사용하여 구하게 된다 안 펌 실의 화재발생빈도 값

은 의 값 그 로 사용하고 있으므로 CDF 값의 증가에 향을 미치지 않는다 따

라서 CCDP만을 분석하 으며 화재사건 분석을 해 구성된 고장수목을 사용하여 안

펌 실 사고경 에 해서 그림 72와 같이 CCDP를 구하 다 상기 결과에 의하면

화재가 발생한 해당 펌 를 제외하고는 상부에 치한 이블은 모두 건 성을 유지하

는 것으로 나타났으므로 KIRAP를 사용한 정량화시 각 분석 상 화재구역에 치한

기기만이 기능 상실한다는 조건으로 분석을 수행하 다 한 정량화 단계에서 한

시간 내에 계산되면서도 의미 있는 모든 최소단 집합을 도출하기 하여 CCDP에

향이 극히 미미한 일부 최소단 집합을 제외하기 한 삭값(Cutoff Value) 10E-11

을 용하 다

CFAST 결과를 이용하여 안 펌 실의 CCDP를 평가한 결과 표 45 그림

72에 나타난 바와 같이 고압안 주입펌 실 A의 경우 CCDP값이 219E-06에서

925E-07로 약 24배 감소 압안 주입펌 실 A의 경우 208E-06에서 984E-07

로 약 21배 감소 격납건물살수펌 실 A의 경우는 218E-06에서 921E-07로 약 24

배 감소 그리고 보조 수 모터구동 펌 실 A의 경우 441E-06에서 441E-06로 약

14배 감소하는 결과를 나타내었다 단 압안 주입펌 실 A와 B의 CCDP 감소율이

차이가 나는 이유는 A실과 B실에 포설된 이블에 련된 기기가 완 칭을 이루지

못하고 있기 때문이며 이로 인해서 화재 발생시 상부 이블이 소할 경우를 평가한

기존의 CCDP값에서 차이가 발생하게 된다 그러나 CFAST 결과를 사용하여 상부

이블이 건 하다고 평가된 경우에는 A실 B실 모두 해당 화재구역에 치한 기기만

기능상실하게 되고 상부 이블은 건 성을 유지하므로 각 화재구역에 포설된 이블

과는 무 하게 같은 CCDP값을 보여주고 있다

따라서 CCFAST FDS 결과를 화재 험도평가에 활용할 시 기존 화재 험도

평가 결과보다 실 이고 불확실성이 감소한 결과를 도출할 수 있었으며 좀 더 정확

한 상부 가스층 온도를 확인하기 해서는 Zone Model보다는 FDS와 같은 Field

Model을 사용하는 것이 바람직할 것으로 단된다[이윤05b]

- 150 -

　 Old CCDP New CCDP 비고 고압안 주입펌 실 A 219E-06 925E-07 24배 감소 고압안 주입펌 실 B 219E-06 926E-07 24배 감소 압안 주입펌 실 A 208E-06 984E-07 21배 감소 압안 주입펌 실 B 100E-06 985E-07 11배 감소 격납건물살수펌 실 A 218E-06 921E-07 24배 감소 격납건물살수펌 실 B 217E-06 927E-07 23배 감소 보조 수 모터구동 펌 실 A 441E-06 307E-06 14배 감소 보조 수 모터구동 펌 실 B 426E-06 309E-06 14배 감소

표 48 각 화재구역별 CCDP 변화 결과

그림 67 각 화재구역별 CCDP 변화 결과

- 151 -

제 3 험도 리 기반 기술 개발

1 계통 수 요도 척도 개발

가 공통원인고장 포함시의 기기 RAW 계산 방법

최근에 국내외 으로 활발한 험도 정보 활용 원 규제 응용에서 핵심부분

은 원 의 안 에 미치는 향의 순 에 따라 구조물계통기기(Structures Systems

Components SSC)를 안 에 요한 SSC와 요하지 않은 SSC로 구분하는 것이다

안 에 요한 SSC를 구분할 때 요도 척도가 사용되며 이 Fussell-Vesely(FV)

값과 험달성가치(Risk Achievement Worth RAW)가 많이 이용되고 있다[김길03a]

험도 정보 활용(RIA)에서 요도 척도가 요한 역할을 하는 는 차등 품질

보증(Graded Quality Assurance GQA)[NRC98f]과 Option 2[NRC98e]를 들 수가

있다 GQA에서는 안 련 품목이지만 안 성에 요하지 않은 기기(RISC-3 기기라

한다)는 QA 요건을 면제한다 GQA의 확장 이라고 할 수 있는 Option 2에서는

RISC-3 기기에 해서는 기존의 안 련 기기에 부과하 던 규제요건들( QA 내

지진 내 환경 화재 정비규정 등)을 완화할 수 있다 RISC-3 기기에의 포함 여부를

결정하는 요 요소는 해당기기의 FV와 RAW 값이다 즉 FVgt0005 이거나 RAWgt2

를 만족시키는 기기가 RISC-3 기기 후보로 선정된다

그런데 GQA와 Option 2에서 다루는 기기들의 갯수가 워낙 많기 때문에 각 기

기들의 FV와 RAW를 고장수목사건수목 모델로부터 다시 정확히 계산하기 보다는

PSA에서 이미 구해 놓은 해당 기기의 고장모드 사건들의 FV와 RAW를 이용하여 해

당 기기의 FV와 RAW를 계산하는 방법을 사용한다 즉 기기라는 그룹의 FV와 RAW

를 그룹의 구성요소인 고장모드 사건들의 FV와 RAW를 이용하여 구하는 방식이다 그

런데 지 까지 사용하여 온 이와 같은 방법의 문제 은 공통원인고장 사건이 있는 기

기의 경우에는 기기 RAW를 비교 정확하게 구하는 방법이 없었다는 것이다

[NRC02b]

- 152 -

1997년 인허가를 받은 South Texas 원 의 GQA의 경우에는 CCF 사건이 있는

기기의 RAW를 보수 으로 평가하 다[NRC02b] 이는 South Texas 원 이 다 성

이 매우 높은 원 이므로 보수 으로 기기 RAW를 구하여도 그 부담이 었기 때문이

었다 그러나 다 성이 은 타 원 인 South Texas 원 의 GQA 인허가 방법 로

보수 인 기기 RAW를 구할 경우 GQA와 Option 2 시행 시 산업체의 부담이 매우 커

지게 된다 즉 타 원 이 Option 2에서 South Texas의 GQA 인허가 방법 로 기기

RAW를 구하면 CCF 고장모드를 가진 기기는 큰 값의 RAW 값을 가지게 되어

RISC-3 기기로 분류하기 쉽지 않게 된다 따라서 체 으로 RISC-3 기기가 어져

서 Option 2 시행으로 규제 요건이 경감되는 기기가 어지게 된다 이에 따라 미국

원자력 산업체를 표하는 NEI는 NEI-00-04 보고서[NEI00a NEI03]를 통하여 다음

에 기술한 NEI 방법을 제안하여 산업체의 부담을 이고자 노력하 다

NRC와 상 의사결정 기 인 미국원자력안 원회인 ACRS도 South Texas 원

의 GQA에서 사용한 기기 RAW 계산 방법이 과도하게 보수 인 것으로 단하 으

나 NEI가 제안하는 방법 한 변칙 이고 미흡한 이 많은 것으로 지 하 다

[NRC02b] 따라서 CCF 사건을 포함하는 기기의 RAW를 실용 으로 구하는 방법을

찾는 것이 Option 2 시행의 주요 안 에 하나이다

이에 따라 본 연구에서는 CCF 사건을 포함하는 기기의 RAW를 구하는 새로운

방법을 제시하 다 먼 NEI가 제안하는 방법과 본 연구의 새로운 방법을 기술하

고 마지막에 두 방법을 비교 검토하 다

(1) 기존 방법

여기서 소개하는 NEI 방법은 NEI 00-04 Revision D[NEI03]에서 제시하는 방

법으로 다음과 같다

한 기기의 고장 모드별 RAW 에 CCF RAW는 별도로 평가하여 CCF RAW의

최 값이 20보다 큰가를 검토한다 20보다 커야 안 요 SSC로 정한다 그 기

기의 고장 모드별 RAW CCF RAW를 제외한 고장모드별 RAW 가장 큰 것이 2

- 153 -

보다 큰가를 정하여 2보다 크면 안 요 SSC로 평가한다 표 46에 계산 가 나

타나 있다 표 46에서 밸 A는 FV 측면에서 그리고 CCF RAW가 20보다 큼으로

안 요기기로 평가된다

Component Failure Mode FV RAW CCF RAWValve A fails to Open 0002 17 NAValve A fails to Remain Closed 000002 11 NAValve A in Maintenance 00035 17 NACommon Cause Failure of Valves A B amp C to Open 0004 NA 54

Common Cause Failure of Valves A amp B to Open 00007 NA 56

Common Cause Failure of Valves A amp C to Open 00006 NA 49

Component Importance 00108 17 54Criteria gt 0005 gt 2 gt 20Candidate Safety Significant Yes No Yes

표 49 NEI의 요도 정

표 46에서 기기의 FV는 CCF 고장 모드의 FV를 포함하여 각 고장 모드 FV의 합으

로 계산된다 즉 기기 FV는 00108(0002+000002+00035+0004+00007+00006)

로서 기 치 0005보다 크므로 안 에 요한 기기이다 이 기기의 RAW는 기기 고

장 모드 CCF를 제외한 고장 모드의 RAW들 에 제일 큰 값(즉 17)을 취한다 이

기기의 RAW가 17로서 RAW 기 치 2보다 작으므로 이 경우에는 RAW 에서는 안

에 요한 기기가 아니다 기기의 고장모드 CCF RAW는 별도로 떼어 내어 CCF

RAW들 에서 제일 큰 값을 취하고(즉 여기서는 54) 이 값이 기 치 20보다 크므로

안 에 요한 기기로 구분한다

South Texas가 GQA 허가 요청시 사용하 던 방법은 기기 RAW 계산시 CCF

고장모드 RAW도 같이 고려하여 각 고장 모드들의 최 값을 기기 RAW로 선정하는

것이다 이 경우 CCF RAW의 값으로 해당 기기의 RAW로 정해지는 경우가 부분이

다 왜냐하면 CCF 고장모드 RAW 계산시 CCF가 일어났다 가정하므로 CCF가 미치는

다른 기기까지 이용불능이 되어 험도가 증가하게 된다 그러므로 CCF 고장모드에

의한 RAW가 다른 고장모드들의 RAW 보다 일반 으로 크게 나타난다 따라서 NEI

- 154 -

방법론에서는 CCF 고장모드 RAW가 다른 기기들의 이용불능까지 포함되어 해당 기기

RAW를 고평가하게 되므로 CCF 고장모드 RAW는 기기 고장 모드 RAW에서 분리하

여 별도로 다루고 CCF 고장모드 RAW의 험심각도 기 을 기존의 ldquoRAWgt2rdquo 신

에 ldquoRAWgt20rdquo으로 할 것을 제안하 다 그러나 NRC나 미국 원자력안 원회(ACRS)

에서는 이 방법이 반 로 기기 RAW를 평가할 수 있으며 비논리 인 방식으로 단

하여 인정하지 않고 있다[NRC02b] South Texas가 GQA 허가 요청시 사용하 던 방

법 로 하면 표 49에서 기기 RAW는 54이다 따라서 이 방법은 사업자 입장에서는 매

우 보수 인 것으로 많은 기기가 요한 기기로 선정되어 RISC-3에 해당하는 기기 수

가 어지는 불리한 방법이다

(2) Balancing 방법

Balancing 방법은 본 연구를 통하여 개발된 방법으로서 CCF 고장 모드가 있는

SSC의 RAW를 구할 때 NEI 방법이 매우 특이한 방법으로 기 치 20을 사용하는 반

면 Balancing 방법은 수학 으로 납득이 가고 정통 인 기 치인 2를 사용하는 방법

이다[KK05 김길03b]

험도( 를 들면 CDF)를 R이라고 하면 Base 험도는 Ro 특정 기기 i의 이용

불능에 의한 증가된 험도는 Ri+ 특정 기기 i 의 완벽 작동에 의한 감소된 험도는

Ri- 라고 표시한다 험도 R은 최소단 집합들의 합으로 표 할 수 있으며 이 험도

를 특정 기기의 사건 확률 P가 속한 최소단 집합과 속하지 않은 최소단 집합들로 표

하면 다음과 같다

R = aP + b middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-1)

여기서 P = 한 기기의 사건 확률

a = P를 포함한 최소단 집합들의 P이외의 확률들

b = P를 포함하지 않은 최소단 집합들

험도 R을 Binary Decision Diagram(BBD)의 Shannon Decomposition 형식으로

- 155 -

기술하면 다음 식과 같다[DR01 MA96]

R = PR+ + (1 - P)R- middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-2)

식 (331-2)에 식 (331-1)을 입하면 식 (331-2)가 성립함을 쉽게 알 수 있다

식 (331-2)의 양변을 R로 나 고 RAW와 FV의 정의를 사용하면

RAW= 1 + FV(1 - P)P middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-3)

Balancing 방법에서는 식 (331-3)에서 구하는 RAW를 해당기기의 RAW로 사용

한다 왜냐하면 기기의 FV는 고장모드 사건 FV로부터 비교 정확히 구해지고 그

기기의 사건 확률 P도 쉽게 구해지기 때문에 식 (331-3)을 이용하는 것이 기기 FV

가 평가나 과도하게 고평가되지 않고 비교 정확하게 구할 수 있다 두 사건의 그

룹 FV 값을 각 사건들의 FV 값들의 합으로 계산하는 방법은 약간 보수 이며 식

(331-3)에서 기기 FV가 약간 고평가 되면 기기 RAW도 약간 고평가된다

(3) Balancing 방법과 NEI 방법의 비교

본 에서는 제를 통하여 NEI 방법과 Balancing 방법을 비교하 다 다음 제

는 참고문헌[NEI02]에서 발췌 참조한 것이다

제 13 성공논리 계통

한 계통이 기기 A B C의 병렬구조로 이루어져 있고 이 계통의 고장수목이 그

림 73과 같다고 가정하자 그리고 기기 A의 고장모드에 그림 73처럼 공통원인 고장모

드도 포함되어 있다고 가정하자 기기 B C도 기기 A와 유사하게 공통원인 고장모드

를 포함한 고장수목을 이룬다고 가정한다 그러면 다음과 같이 정의하면

AI = 기기 A의 단독 독립고장

CAB = 공통원인으로 인한 기기 A와 B의 고장

CAC = 공통원인으로 인한 기기 A와 C의 고장 그리고

- 156 -

CABC = 공통원인으로 인한 기기 A B와 C의 고장

기기 A의 모든 고장은 다음과 같은 Boolean 식으로 표 할 수 있다

AT = AI + CAB + CAC + CABC

System Failed

SYSTEM

A-Failed

A

A independent fail

A-Indepnt CCF-AB

B-Failed

B C

C-Failed

A fail due to ABCCF

A fail due to ACCCF

A fail due to ABCCCF

CCF-AC CCF-ABC

그림 68 13 성공논리 계통의 고장수목의

그림 73에서 기기 B와 C도 기기 A처럼 공통원인고장모드를 포함한다고 가정하면

의 제 계통의 고장은 다음과 같은 Boolean 식으로 표 할 수 있다

SYSfail = AIBICI + AICBC + BICAC + CICAB + CABC

희소사상근사를 용하면 의 식은 다음과 같은 계통 고장확률로 표 할 수 있다

QSYS = QI-AQI-BQI-C + QI-AQC-BC + QI-BQC-AC + QI-CQC-AB + QC-ABC

(331-4)

여기서

QI-X 기기 X의 독립고장확률

QC-XY 공통원인으로 인한 기기 X와 Y의 고장확률

- 157 -

QC-ABC 공통원인으로 인한 기기 A B C의 고장확률

만일 MGL 방법으로 CCF를 묘사하면 다음과 같다

QI-A = QI-B = QI-C = (1-β)QT middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-5)

QC-AB = QC-BC = QC-AC = (1-γ)2 QT middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-6)

QC-ABC = βγQT middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-7)

식 (331-4)에서 표 47의 기본사건 확률 값을 이용하여 계산하면 계통고장확률

QSYS는 285E-4이다 마찬가지로 식 (331-5)sim(331-7)에서 QT=0004 β=00734

γ=09712가 구해진다

기기 고장 모드기본사건

확률평균값

Component lsquoArsquo Fail to open QI-A 3706 x10-3

Component lsquoBrsquo Fail to open QI-B 3706 x10-3

Component lsquoCrsquo Fail to open QI-C 3706 x10-3

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo to open QC-AB 423 x10-6

CCF of lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-BC 423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoCrsquo to open QC-AC 423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-ABC 285 x10-4

기기 고장 모드기본사건

확률평균값

Component lsquoArsquo Fail to open QI-A 3706 x10-3

Component lsquoBrsquo Fail to open QI-B 3706 x10-3

Component lsquoCrsquo Fail to open QI-C 3706 x10-3

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo to open QC-AB 423 x10-6

CCF of lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-BC 423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoCrsquo to open QC-AC 423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-ABC 285 x10-4

기기 고장 모드기기 고장 모드기기 고장 모드기본사건

확률기본사건

확률기본사건

확률평균값평균값평균값

Component lsquoArsquo Fail to openComponent lsquoArsquo Fail to open QI-AQI-A 3706 x10-33706 x10-3

Component lsquoBrsquo Fail to openComponent lsquoBrsquo Fail to open QI-BQI-B 3706 x10-33706 x10-3

Component lsquoCrsquo Fail to openComponent lsquoCrsquo Fail to open QI-CQI-C 3706 x10-33706 x10-3

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo to openCCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo to open QC-ABQC-AB 423 x10-6423 x10-6

CCF of lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to openCCF of lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-BCQC-BC 423 x10-6423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoCrsquo to openCCF of lsquoArsquo amp lsquoCrsquo to open QC-ACQC-AC 423 x10-6423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to openCCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-ABCQC-ABC 285 x10-4285 x10-4

표 50 13 성공논리 제 계통의 기본사건 확률

기기 A의 독립고장에 의한 계통의 RAW를 구할 때 RAW식의 분자 항에 해당하

는 계통의 증가되는 이용불능도 Q+sys는 식 (331-4)에서 QI-A를 1로 처리하면 구해진

다 즉

Q+sys = QI-BQI-C + QC-BC + QI-BQC-AC + QI-CQC-AB + QC-ABC

- 158 -

= 00003

따라서

RAWI-A = Q+sysQsys = 00003285x10-4 = 106

마찬가지로 다른 기본사건들의 RAW를 구하면 표 47와 같이 구해진다 표 50에는

기본사건들의 FV도 있는데 일례로 기본사건 AI의 FV를 구하는 방법은 다음과 같다

FVI-A = (QI-AQI-BQI-C + QI-AQC-BC)QSYS

= [(371x10-3)3 + (371x10-3)(423x10-6)]285x10-4

= 23x10-4

표 48에서 기기 A의 FV는 기기 A 련 고장모드들의 합이다 여기서는 약 1이

다

표 51 13 성공논리 제 계통의 각 고장모드들의 RAW와 FV

기존 방법과 Balancing 방법을 통하여 기기 A의 RAW를 구한 결과가 아래에 기

술되어 있다

- 159 -

(가) STP 방법

13 성공논리 제 계통에서 RAWA는 2918이다 왜냐하면 STP 방법은 기기

A의 모든 기본사건들(CCF 포함)의 RAW를 더한 것이기 때문이다(표 48 참조) 이

방법은 앞에서 설명한 바와 같이 매우 보수 인 값을 얻게 된다

(나) NEI 00-04 Rev D 방법

NEI 00-04 Rev D 방법은 CCF를 포함하지 않고 기기 A 연 고장모드 RAW

들의 최 값을 RAWA로 간주한다 따라서 표 48에서 RAWA는 lsquo106rsquo이다 그리고 별도

로 CCF에 의한 RAW는 따로 비교하여 이들 최 값이 기 치 20을 넘었나를 평가

한다

(다) Balancing 방법

표 48에서

QA = QT = sumQi(A) = QI-A + QC-AB + QC-AC + QC-ABC = 400x10-3

FVA = sumFVi(A) = 1

따라서 식 (331-3)에서 RAWA = 1 + FVA(1 - QA)QA = 1QA = 2500이 된다

(라) Balancing 방법의 검증

NEI 00-04 Rev D 방법은 실제 기기 RAW를 PSA 모델에서 구할 때 기기가

Out-of-Service인 것을 그 기기가 애 에 없었던 것과 같다고 가정한다 즉 앞의 13

성공논리 제 계통에서 기기 A가 애 에 없었다고 한다면 단지 두 기기만 남게 되

어

Q+sys = QI-BQI-C + QC-BC = 307x10-4

즉

- 160 -

RAWA = Q+sysQsys = 307x10-4285x10-4 = 1077

따라서 의 값은 NEI 00-04 Rev D 방법의 106과 유사하게 나왔다 즉 NEI

00-04 Rev D 방법의 근본 아이디어는 CCF 련 RAW를 별도로 떼어서 별도의 기

으로 평가하자는 생각이므로 이 경우 해당 기기의 RAW를 구할 때 그 기기가 그

계통에 없을 때의 증가되는 험도를 평가하는 것과 같다 이는 다음의 Balancing 방

법과는 다른 매우 낙 인 방식이다

Balancing 방법은 한 기기가 Out-of-Service된 것에도 요한 정보가 있다는 것

이다 즉 한 기기가 Out-of-Service된 것이 그 기기가 독립고장으로 인한 것일 수도

있지만 공통원인고장으로 인한 것일 수도 있다는 것이다 이를 식으로 표 하면 다음

과 같다

기기 A가 Out-of-Service되면 식 (331-5)sim(331-7)는 다음과 같이 변한다

Q+I-A = (1 - β) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-8)

Q+C-AB = Q+

C-AC = β(1 - γ)2 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-9)

Q+C-ABC = βγ middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-10)

여기서 + 표시는 기기 A가 Out-of-Service 된 것을 뜻한다 식 (331-8)sim

(331-10)을 식 (331-4)에 입하면

Q+SYS = (1 - β)QI-BQI-C + (1 - β)QC-BC + QI-Bβ(1 - γ)2

+ QI-Cβ(1 - γ)2 + βγ middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-11)

한 식 (331-5)sim(331-7)을 식 (331-4)에 입하면

QSYS = [(1 - β)QI-BQI-C + (1 - β)QC-BC + QI-Bβ(1 - γ)2

+ QI-Cβ(1 - γ)2 + βγ]QT middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-12)

- 161 -

식 (331-11)과 (331-12)로부터 실제 RAWA는

RAWA = Q+SYSQSYS = 1QT = 2500

그러므로 Balancing 방법으로 구한 RAWA(=250)이 고장수목에서 구한 실제

RAWA(=250)와 같다 다시 언 하면 Balancing 방법은 한 기기가 Out-of-Service

될 때 그 기기가 애 에 그 계통에 없다고 가정하는 것이 아니라 그 기기가 어쩌면

공통원인고장으로 Out-of-Service 되었을 가능성도 고려한다는 것이다

앞에서 기술한 Balancing 방법의 타당성 검토를 하여 차등 품질 보증(Graded

Quality Assurance GQA) 시범 용에 본 방법을 활용하 다 기존의 GQA(STP) 방법

NEI 00-04 Rev D 방법과 Balancing 방법을 용하 을 때의 안 요 SSC 도출 결과

가 표 48에 나와 있다 표 48에 나온 것과 같이 Balancing 방법을 사용할 때 RAWgt2 이상

인 SSC의 숫자가 밸 펌 의 경우 약 50로 감소하 다

NEI 00-04 Rev D 방법 로 1차 으로 CCF로 인한 RAW를 제외하고 기기 RAW

를 구하면 매우 은 수의 안 요 SSC가 도출되겠지만 2차 으로 CCF로 인한 RAW

를 별도로 평가하고 표 48에서는 실제 CCF가 모델링된 개수가 많으므로 NEI 방법도

Balancing 방법에 비하면 보수 인 결과를 가져온다

PSA 모델링된갯수 a

모델링된 CCF갯수 b STP 방법

NEI 00-04Rev D 방법

Balancing 방법

펌프 21 20 17 11 7

밸브 189 140 159 102 81

PSA 모델링된갯수 a

모델링된 CCF갯수 b STP 방법

NEI 00-04Rev D 방법

Balancing 방법

펌프 21 20 17 11 7

밸브 189 140 159 102 81

PSA 모델링된갯수 a

PSA 모델링된갯수 a

PSA 모델링된갯수 a

모델링된 CCF갯수 b

모델링된 CCF갯수 b

모델링된 CCF갯수 b STP 방법STP 방법STP 방법

NEI 00-04Rev D 방법NEI 00-04Rev D 방법NEI 00-04Rev D 방법

Balancing 방법

Balancing 방법

Balancing 방법

펌프펌프 2121 2020 1717 1111 77

밸브밸브 189189 140140 159159 102102 8181

표 52 세 가지 방법에 따른 안 요 SSC 개수 변화

a 울진 3호기 PSA에 모델링된 총 펌 밸 수 b CCF사건이 모델링된 펌 밸 수

나 ERAW (Expected RAW) 요도 제시

본 연구에서는 기기 요도를 평가함에 있어 단순한 RAW 값만을 이용할 때 발생하

는 문제 을 해결하기 하여 새로운 요도 척도로 ERAW를 제시하 다 RAW 요도

- 162 -

척도는 기기가 이미 고장 났다고 가정했을 때의 향을 볼 수 있는 조건부 요도 척도이

다 그러므로 실제로 기기가 고장 날 가능성을 고려하면 RAW 요도 척도에 고장날 확률

을 곱해야 하고 이 때의 요도 척도도 기기의 고장 가능성을 포함한 척도인 기 치 요

도 척도(Expected Importance)이며 이 경우에 해당하는 것이 새로 도출한 ERAW에 해

당한다 즉 ERAW는 다음 식으로 표시된다

ERAW = P RAW

본 연구에서 ERAW의 단 기 을 도출하려고 하 다 재 험도 정보 활용에

서 안 성에 요한 향을 미치는 계통을 선정하는 기 으로 RAWgt2 FVgt0005를

사용하고 있다 ERAW를 사용하는 경우 기존의 기 치와 등가의 기 치는

ERAWgt001을 사용하는 것이 한 것으로 분석되었으나 참고문헌 [KH03]보다 충

분한 검증이 필요하다

2 문가 의견 추출 표 방법 개발

과거 원자력 발 소의 규제는 결정론 방식에 의해 이루어져 왔다 그러나 PSA

수행 결과에 따르면 결정론 방법에 의해 요하게 여겨왔던 어떤 기기들은 안 이

나 험성에 미치는 향이 크지 않은 것으로 명되었고 반 로 요치 않게 여겨졌

던 기기들이 안 성에 미치는 향이 큰 것으로 명되었다 그러므로 험도 정보를

활용하여 발 소의 기기 등 을 재분류하여 리하는 방안에 한 심과 연구가 계속

되어 오고 있다[NRC02a NEI03] 그러나 구조 계통 기기(SSCs) 등 을 재분류하

는데 있어 험도 정보의 활용은 SSCs 등 분류를 한 보조 수단일 뿐 모든 것을

결정할 수 있는 수단은 아니다 이에 따라 공학 단이나 결정론 평가 결과도

한 활용해야 한다 그러므로 문가 의견에 의존을 해야 하는 부분이 많고 최종 인

결정은 결국 문가의 단을 따라야 한다 따라서 보다 합리 으로 문가 의견을 추

출할 수 있는 방법이 필요하다 이에 본 연구에서는 원자력 발 소 기기 등 재분류

를 해 체계 인 문가 의견 추출 방법을 제시하 다[HA05]

가 기존 문가 의견 추출 방법 조사

- 163 -

문가 의견을 추출하는 다양한 방법들이 있는데 본 연구에서는 Delphi 방법과

AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 심으로 한 문가 의견 추출 기법을 제

시하 다[AY01]

(1) Delphi 방법

Delphi 방법은 문가 의견을 체계 으로 수집하고 종합 으로 다루기 한 방법

으로 가장 리 알려졌다 그러나 일 성과 결과의 신뢰성을 확인하기 해 수행지침

서 개발이 필요하다

기본 인 Delphi 방법의 수행 차는 다음 단계로 구성된다[AY01]

- 해결해야 할 문제(Issue)나 질문의 선정과 설문서 개발

- 해결해야 할 문제나 질문에 한 지식이 풍부한 문가 선정

- 설문서에 해결해야 할 문제에 한 상세 정보를 제공하여 문가로 하여

문제 에 친숙해지도록 한다

- 문제 에 한 문가의 의견 취합 단 문가들이 다른 문가의 응답에

해 알지 못하도록 한다

- 취합된 의견을 앙치 형태의 결과로 25와 75 Percentile 값으로 계산

한다

- 문가들로 하여 1차 결과를 검토하게 하고 각 문가의 1차 응답에 한

수정의 기회를 제공한다 문제에 한 반복 인 재계산을 통해 결과의 정확

성을 향상시킬 수 있다 4분 (Interquartile) 범 의 밖- 앙값에 해 25

이하와 75 이상의 값-의 응답을 제공한 응답자는 설문의 완 성을 해 2

차 설문에서 응답에 한 근거의 문서화나 토론을 제공할 필요가 있다

- 완 한 합의가 이루어질 때까지 반복하여 결과를 검토하고 개정한다 일반

으로 Delphi 기법에서는 2번 정도의 반복을 요구한다

- 164 -

- 4분 범 밖의 값에 한 토론 결과를 포함한 결과 요약을 비한다

(2) AHP 기법

AHP 기법은 복잡한 기술 경제 사회 정치 문제를 다루는 이론이며 수학

기 는 단순하다 이 이론의 주요 가정 사항은 우리가 추구하는 어떤 지식은 결국 상

이라는 것이다 AHP는 다목 다기 결정 근 방법으로 문제 해결을 해 우선

순 의 문제를 단계 으로 분류하고 이에 한 가 치를 고려한다 상되는 답을 얻

을 수 있는 질문을 함으로써 문가들의 의견을 추출하므로 질문 개발에 신 해야 한

다

AHP의 3가지 기본 원칙은 다음과 같다

- 문제를 더 작은 요소로 분해

- 상 인 요도로 문제의 순 결정

- 문제들이 논리 인 표 에 따라 논리 으로 그룹화 되고 일 으로 순 가

결정되었음을 확인

나 문가 의견 추출 방법 개발[황미05a]

합리 인 여론 도출 과정은 다음의 요건을 만족시켜야 한다[AY01]

- 재생산성(Reproducibility) 문가 의견에 근거한 결과에 한 상세 수집

자료 계산에 해 다른 검토 문가가 그 자료를 가지고 다시 결과를 도

출할 수 있을 정도로 상세히 기록

- 설명 가능성(Accountability) 문가 의견과 근거 자료는 참고 자료로 확인

가능

- 경험 제어가능성(Empirical Control) 문가 의견은 가능하면 최소의 실

제 사건을 가지고 의견 추출 결과를 검증할 수 있는 것이 좋다

- 165 -

- 립성(Neutrality) 문가 의견의 추출 평가 결합 방법은 문가들이 꾸

미지 않은 의견을 응답할 수 있도록 고무하여야 한다

- 공정성(Fairness) 의견 추출 기간 동안 문가를 동등하게 우해야 한다

성공 인 문가 의견 추출(Elicitation)을 해 Cooke[AY01]은 실행 경험

(Practices)와 지침서(Guidelines)를 제공했다 이는 다음과 같이 요약할 수 있고 각

목 에 맞게 수정할 수 있다

- 제기된 문제나 질문 사항은 모호성이 없이 분명해야 한다 모호성 제거를

해 제기된 문제나 질문에 하여 다른 사람들이 하게 해석하는지를 시

험해도 된다

- 의견 추출과 배 과정을 쉽고 신속하게 수행하기 해 질문이나 문제 을

정리된 답변을 가진 한 형태를 사용하여 설명한다

- 모의 수행을 통해 수행과정을 시험하는 것이 좋다

- 분석자는 문가 의견 추출과 배 과정 동안 참석해 있어야 한다

- 문가에 한 교육과 조정이 수행되어야 한다

- 문가 의견 추출 기간은 길지 않아야 한다

상기 내용을 기반으로 하여 다음과 같이 문가 의견 추출 취합 표 방법을 개발

하 다

(1) 문가 의견 추출 Frame 구축

문가 의견 추출을 한 체계 인 방법은 Delphi 기법을 근간으로 하고 질문이

나 문제에 한 모호성을 이기 해 AHP 기법을 활용하여 개발되었다 문가 의견

추출을 한 단계는 크게 과제 목표 설정 문가 원 선정 설문양식 개발 문가

의견 추출 단계로 구분할 수 있다 다음 그림 75는 개발된 문가 의견 추출 방법의

- 166 -

기본 인 틀을 보여주고 있다

전 문 가 위 원 선 정 전 문 가 선 정 기 준

D e c is io n P ro b le m 설 정 과 P ro b le m 제 공

A H P 기 법

전 문 가 개 개 인 의 의 견 취 합P S A Im p o rta n c e

결 과

의 견 일 치 를 보 인 부 분 에 대 해 서 만 추 출 하 고 R e tu rn

개 인 적 의 견 에 대 한 타 당 성 요 구

재 취 합

전 문 가 위 원 회 구 성

D e lp h i 기 법

그림 69 문가 의견 추출 Frame

(2) 과제 목표 설정 질문 역 선정

상 문가는 작업할 과제의 목표에 하여 명확하게 알지 못하는 경우가 종종

있으며 이로 인하여 세부 내용을 다룰 때 문제가 생길 여지가 있다 따라서 이를 피하

기 하여 첫 단계로 과제의 목표를 가능한 한 명확하게 기술하여야 한다

질문 역은 조사의 상이 되는 특정 이슈이다 이들 질문 역은 과제의 목표

과제 주체의 요구 사항 그리고 그 주제에 하여 문가의 단을 수집할 때 발생하는

실질 문제들과 같은 정보를 고려해서 개발된다

질문은 질문 역 내에서 문가가 답해야 할 구체 이고 상세한 사항이다 질

문이 하게 만들어진 것을 정하는 방법은 그 질문이 문가가 답할 수 있을 정

도로 충분히 구체 이고 명확한가를 보는 것이다 질문 확인 작업은 설문 양식 개발

시에 수행한다

(3) 문가 원 선정

- 167 -

문가로부터 지식을 추출하는 두 가지 형태가 있는데 첫 번째 형태는 문가로

부터 답을 구하는 것이고 두 번째 형태는 문가의 문제 해결 과정에 한 자료를 구

하는 것이다 이들 두 가지 형태는 서로 다르기 때문에 각기 서로 다른 근방법을 선

택해야 한다 문가의 답을 구하는 경우에는 일반 으로 4명에서 40명 정도의 문가

로부터 정량 형태의 답을 구하고 문가의 문제 해결 과정에 한 자료를 구하는

경우에는 몇 명의 문가에게 집 으로 을 맞추는 방법을 사용하는 것이다

기본 인 문가 원 선정 기 은 다음과 같다

- 교육 문 인 업무 수행과 경험 그리고 출 물 검토를 통해 련 문 기

술을 가져야 함

- 심 상이 되는 문제와 련된 다방면의 지식을 갖고 친숙해야 함

- 제안 는 공평한 평가를 기꺼이 행해야 함

- 필요한 시간과 노력을 기꺼이 제공해야 함

- 심 상이 되는 문제에 한 특정 련 지식과 문기술을 가져야 함

- 토의를 해 필요한 데이터를 비하고 필요한 평가와 설명을 기꺼이 제공

할 수 있어야 함

문가 원 선정 시 가능하면 배제되어야 하는 제외 기 은 다음과 같다

- 특정한 이론이나 기술 옹호론자

- 어떤 특정 데이터 문제 방법 는 평가 결과사용에 해 자세하고 깊은 지

식을 가진 기술 문가

(4) 설문 양식 개발

설문 양식 개발 시에 질문의 확인 그리고 질문을 정련하기 한 문가는 나 에

질문에 답할 자문 문가와 복되지 않도록 한다

- 168 -

(가) 질문의 정련

한 질문 목록 작성을 해서는 앞 단계에서 만들어진 질문 역을 문가가

쉽게 이해하고 처리할 수 있는 질문들로 만드는 정련 작업이 필요하다 정련 작업을

통해 문가의 인식에 부정 으로 향을 미치는 요인들을 최소화하여 보다 높은 품질

의 문가 단을 이끌어 낼 수 있다

질문의 정련은 구조화를 통해 이루어지는데 질문들을 구조화한다는 것은 조직

이고 제어된 방법으로 질문하는 것이다 질문들을 구조화는 방법으로는 규칙 인 방법

으로 정보를 제공하고 보다 쉽게 답할 수 있는 부분으로 나 는 것이다

어떤 구조화 기술이 필요하고 어느 정도 필요한지는 질문의 성질에 따라 달라지

는데 특히 질문의 복잡성에 의해 결정된다 여기서 복잡성이란 질문을 풀기 해 요구

되는 정보의 양과 질문에 한 답을 검증하는 방안이 있는지 여부를 의미한다 다음

표 49은 질문의 복잡성에 따른 구조화 기법의 필요성 정도를 요약한 것이다

질문의 복잡도질문의 정보 양 질문의 분해 질문의 표 질문의 어법

단순 낮음 낮음 낮음 높음

복잡 높음 높음 높음 높음

표 53 복잡성에 따른 구조화 기법의 필요성

(나) 질문의 구조화

1) 질문에 련된 정보의 제시

질문을 정교하게 만들수록 그에 한 더 많은 정보가 필요하고 그런 정보의

제시를 계획하기 해서는 많은 시간을 요하게 된다 그러므로 정보의 제시를 해 정

보의 형태 정보 제시의 최 순서를 결정한다

2) 질문의 분해

- 169 -

질문의 분해는 정보 처리의 부담을 이고 정확성을 높이기 해서 질문들을

나 는 것인데 분해된 질문에 응답한 사람들이 보다 정확한 단을 내리는 경향이 있

다 질문 분해 단계에서 AHP 기법을 활용한다

질문 분해 시 고려 사항들은 다음과 같다

- 복잡한 내용의 질문일 경우에는 분해가 거의 필수 이다

- 구해야 할 자료의 상세 정도도 질문의 분해 시 고려해야 할 사항 의 하나

이다 상세한 벨의 자료를 구하고자 한다면 그에 상응하는 정도로 질문을

분해해야 한다

- 외부 문가가 이 작업에 어느 시 에서 어느 정도까지 참여할 지를 고려하

고 만약 참여하게 된다면 가능한 이른 시 에 참여하도록 한다

3) 질문의 표

질문의 분해가 완료되면 그 상세 정도에 계없이 그들을 표 하는 것이 효과

이다 여기서의 표 은 질문들에 내포된 여러 요인들이나 그들 상호간의 계를 보여

주는 그림이나 수식들을 말한다

질문의 표 시 고려해야 할 사항들은 질문의 분해 시 고려사항들과 유사하다 가

장 요한 은 표 의 구성이 질문의 분해 내용 분석 계획 그리고 문가가 문제를

해결하는 방법과 호환성이 있어야 한다는 이다 만약 기존의 표 기법들이 합하

지 않다면 해단 경우에 맞는 특수한 기법을 만들 필요가 있다 본 연구에서는 자주 사

용되는 여러 표 기법들 AHP 기법을 사용하 다

4) 질문의 어법

질문의 구조화를 한 하나의 요소는 질문의 어법으로 이것은 질문의 어법과

문가의 응답 모드를 말한다 신 한 질문 어법은 문가가 문제를 제 로 이해하는

것을 도와주고 편견에 빠지거나 부당하게 향을 받는 것을 최소화한다 이에 한

- 170 -

한 가지 는 다음과 같다

질문 A X사건이 Y번 일어날 것이라고 생각합니까

질문 B X사건이 Y번 일어날 것이라고 생각합니까 는 안 일어날 것으로 생각

합니까

여기서 질문 B가 보다 균형 있는 질문이다 왜냐하면 이 질문이 모든 가능성에

하여 언 하고 있기 때문이다

불명확한 질문 어법으로부터 발생하는 다른 문제는 문가들이 질문을 다르게

해석하여 다른 응답을 하는 것이다 질문의 명쾌함에 련된 하나의 요인은

질문의 길이이다 Payne[PA51]에 의하면 한 문장에 포함된 단어의 수가 25개를 넘으

면 이해력이 감소하는 것으로 나타났다 따라서 문장은 가능하면 짧게 하는 것이 효과

이다

질문의 어법에서 고려할 사항 가장 요한 것은 명쾌성과 편향성이다 명쾌성

은 지식추출 담당자와 자문 문가의 검토를 통해 향상시킬 수 있다 반면 질문의 어법

에서 편향성을 제거하기 한 손쉬운 방법은 없다 가장 좋은 략은 이 문제에 충분

한 주의를 기울이고 질문 구 을 세 히 검사하는 것이다 질문의 어법에 있어서

하나의 고려사항은 복수의 문가들에게 공통 으로 이해될 수 있는 것을 작성하는 일

이다 어법이 단지 몇 명의 자문 문가에 의하여 검토되고 시험되었다면 그것은 왜곡

된 어법을 포함할 가능성이 많다 그리고 단지 한 사람의 자문 문가만이 이 작업에

활용되었다면 어법에 왜곡이 있을 가능성은 훨씬 더 높아진다[NRC90]

(5) 문가 의견 취합

의견 추출을 통해 얻은 문가 의견들은 동일한 수치 기 으로 통계 인 분석 방

법을 사용하여 정량화되어야 한다 그러나 이런 정량화 과정이 항상 필요한 것은 아니

다 같은 문가가 같은 질문에 해 항상 같은 형태로 답하지는 않기 때문이다 오히

려 문가의 참여 동기를 유발하는 요인을 극 화하고 참여 동기를 축시키는 요인은

- 171 -

최소화하여 문가들이 원활하게 의견을 제시할 수 있도록 해야 한다 문가의 참여

동기를 축시키는 요인은 작업에 필요한 시간과 두려움이다 특히 자신들이 제공한

값이 틀렸을지도 모른다는 두려움을 가질 수 있는데 이를 완화시키는 방법은 과제의

목 을 히 설명해 주고 그 결과물의 유용성을 인지시키는 것이다 한 이런

분야에서 완 한 답이란 있을 수 없으며 본 작업은 문가에 한 시험이 아님을 주

지시켜 두려움을 완화시키는 것이다

(가) 추출 구성 요소의 선택

과제의 본질 에 한 화를 통한 동기 부여가 필요하다 즉 과제의 본질

이 문가에게 어떤 방식으로 달되는가 하는 것이 문가의 참여 여부에

한 향을 미친다 따라서 문가에게 처음 참여를 요청할 때는 간단한 메모를 비

하는 것이 좋다 부분의 사람들은 메일보다는 사람을 통해서 달된 요구 사항에

해 보다 응답을 잘하는 경향이 있으므로 직 문가를 만나서 이 메모를 달하는

것이 바람직하다 그러나 여건이 허락하지 않는 경우는 화나 이메일을 이용해도 된

다

화 이론에서 요약된 지침에 따르면 다음과 같은 정보의 사항은 화가 필요한

것으로 되어 있다

- 문가와 하게 된 이유

- 가 그 연구를 지휘하고 후원 하는가 설명

- 연구에 소용되는 시간 자원 기간 시작 시기 등

- 본인이 선정된 경 와 가 추천했는지를 설명

- 연구에서 수행되어야 할 내용

- 문가의 단은 익명으로 리되는지 만약 그 다면 어떤 방법으로 리되는

지 여부

- 172 -

- 상 결과물과 그에 한 근 여부

- 강제 참여인지 는 자원 형식인지에 한 정보

(나) 문가 교육 의견 표 지침 달

선정된 문 원을 상으로 반 인 과제의 목 을 주지시키고 의견 표 방

법에 한 지침을 달한다 즉 질문에 한 수 부여 방법을 설명한다 이는 문가

들이 동일한 등 을 서로 다르게 해석할 가능성을 이기 해서인데 Sherman

Kent[NRC90]가 개발한 등 척도(표 54)를 기반으로 한다

Order of Likelihood Synonyms Chances in 10

Nearly Certain

Virtually certainWe are convincedHighly probableHighly likely

9

8

99

80

Probable

LikelyWe believeWe estimateChances are goodIt is probable

77776 60

Even Chance

Chances slightly better than evenChances about even Chances slightly less than even

554 40

ImprobableProbably notUnlikelyWe believe not

332 20

Nearly ImpossibleAlmost impossibleOnly a slight chanceHighly doubtful

110

표 54 Sherman Kent의 등 척도

(다) 추출의 설계와 맞춤

추출 구성 요소들과 그에 한 기법들이 결정되면 다음 단계는 이들을 특정 분야

에 합하도록 맞추어야 한다 문가의 단을 얻기 한 기본 추출 환경이 결정되

었다 할지라도 다른 기법들을 추가하거나 보완할 필요가 있다 비용 문제 문가

소집의 어려움을 감안하여 Delphi 기법을 활용한다

- 173 -

추출 과정의 구조화는 추출 과정에 제어 리를 부과하는 것을 의미한다 여기에

는 앞에서 기술된 질문의 구조화 외에도 (1) 추출을 가이드하기 해 사 에 설계된

질문 세트 (2) 문가들 간에 특정 종류의 화만 허용 (3) 문가에게 응답 모드

하나만 요구 하는 것 등이 포함된다 그리고 의견의 치우침이 발생하지 않도록 주의를

기울인다

(라) 문서화

문서화에 포함되어야 할 내용은 다음과 같다

- 문제의 설명과 그 마지막 버

- 문가 이력

- 문가가 자료를 구한 방법

- 문가의 응답

(마) 추출 작업의 연습과 조직 내 교육

추출 작업에 최종 으로 들어가기 에 추출 설계 단계에서 작성된 모든 내용을

마지막으로 검하고 연습과 일럿 테스트 등을 통하여 실제 추출 작업 과정에서 생

길 수 있는 문제 들을 확인하는 것이 필요하다

사내 과제 련자는 문가의 단 분야에 익숙하지 못한 경우가 많으므로 추출

방법론에 한 교육이 필요하다 문가의 단 추출에 경험이 있는 사람일지라도 그

들이 특정 방법론에 익숙하지 못하다면 교육이 필요하다 교육은 그들에게 방향방침

을 제공하고 그들이 일에 익숙해질 때까지 연습할 수 있는 기회를 제공한다

교육이 필요한 분야는 연습이 필요한 분야와 동일하며 아래와 같다

- 문가에게 추출 과정을 소개하는 것

- 174 -

- 추출 차

- 문서화 차

- 문가의 응답을 수학 으로 결합할 경우 이에 한 연습

- 연습 결과로 얻어진 자료가 사용하고자 하는 모델에 합한 지 검토

(바) 추출 작업의 지휘지도 리

추출 작업을 한 계획과 연습 그리고 시범 용이 끝나면 실제의 추출 작업이

수행된다 이 단계는 일정 리에 련된 내용과 실제 작업의 수행으로 나 어진다

일정 리에서 가장 요한 것은 선정된 문가들과 좋은 계를 유지하고 매

끄럽게 작업이 진행되도록 하는 것이다 추출 환경이 메일 조사 Delphi 화 인터뷰

등으로 정해진 경우에는 다음 회합 계획 수립 화합 일정 확인에 한 내용은 생략 가

능하다

일반 으로 추출작업은 문가에게 추출 작업을 소개 자료를 수집하고 기록 추

출 작업 치우침의 감시로 나 어진다 그러나 실제로 추출 작업을 수행할 때는

의 일반 단계를 참고하는 것뿐 아니라 단계의 연습과 시범 용에서 얻어진 결과

들을 충분히 활용하는 것이 바람직하다

3 구조 계통 기기 순 결정 체제 구축

험도 정보를 활용하여 SSC 요 순 를 결정하기 해서는 PSA 결과와 더불

어 문가 의견에 의해 결정된 SSC 험도 순 결과를 같이 사용한다 본 연구에서

는 보다 합리 이고 객 으로 각 문가의 의견을 추출하고 취합하기 해 AHP 기

법의 질문 세분화 기법을 결합한 Delphi 방법을 사용한다 개발된 방법은 Delphi 방법

에서 가장 요한 부분인 설문지(Questionnaire) 개발을 해 AHP 기법을 활용하여

문가가 단해야 할 결정 인자(Decision Factor)를 상 수 에서 하 수 으로 세

분화하여 작성하고 각 질문에 한 가 치를 부여하여 각 문가가 평가 지침(표 56)

- 175 -

에 따라 평가하도록 한 후 이를 취합하여 험도 순 를 결정하도록 하 다

(KAERITR-29112005[황미05a] KAERITR-29122005[황미05b]) 그리고 최종 험

도 순 결정에서는 PSA 요도 척도 결과와 문가 의견 추출에 의한 요도 결과를

종합하여 험도 순 를 결정한다 즉 2개 기 상 순 를 결정 기 으로 한다

가 문가 원 구성

문가 원은 다음과 같은 분야 문가들로 최소 5인 이상으로 구성 한다

- 운 련 문가(Operations)

- 계통 엔지니어(System Engineer)

- 확률론 안 성 평가(PSA) 문가

- 심층방어(Defense-In-Depth DID) 문가

- 사고 해석 분야 문가 열수력 분석 분야 문가 결정론 안 성 평가 분야

문가

- 계통 설계자

문가 원구성원은 DID와 PSA 분야의 지식을 겸비하면 더욱 좋다

문가 그룹 구성원의 요건은 다음과 같은 분야에 한 지식이 있는 사람으로

련 분야 경력이 최소 5년 이상이어야 한다

- 발 소 계통 운 에 한 이해를 잘 할 수 있는 사람 를 들면 재 는

과거에 SRO(Senior Reactor Operator) 자격증 소지자

- PSA에 한 지식이 풍부한 사람

- DID 개념에 한 지식이 풍부한 사람

- 사고해석에 한 지식이 풍부한 사람

- 176 -

- 결정론 안 성 평가에 한 이해를 하는 사람

- 정비효율성 감시 요건을 잘 이해하는 사람

- 발 소 계통 수 의 고장 경향에 한 지식이 풍부한 사람

- 발 소 계통 설계에 한 지식이 많은 사람

나 질문 설문지 개발

격납용기 건 성과 LERF 인자 인 오류 비상사태 비를 해 사용되는 발 소

기기 요도와 발 소 모니터링 기능 심층방어 철학 그리고 안 여유도 등을 완 히

고려하여 질문을 개발한다

다음과 같이 발 소의 안정 운 을 해 필요한 기능 평가를 해 고려하는 기

능이다

- 필수 안 기능에 한 고려 사고완화 기능과 안 기능 수행을 가능하게 하는

계통 기능

- 정상 출력 운 되고 있는 동안 계통 기능이 고장 날 경우 사고나 과도사건을

유발시킬 수 있는 계통 기능

본 연구에서는 STP(South Texas Project)[ST01]에서 사용한 질문을 토 로 하

고 정상 출력 운 기간 동안의 기능에 해서는 세분화된 기능을 참고로 추가하 다

선정된 질문 사항 설문 양식은 다음 표 55과 같다

- 177 -

Delphi(델 이) 평가 기

계통 엔지니어 ( O ) 정비 기술자계획자 ( ) PSA 엔지니어 ( ) 계통 설계자 ( ) 기타 ( )운 경험 ( ) 응답자 이름 xxx

발 소 기능 가 치 수 가 치 수

1 평가 상 기능이 사고나 과도사건을 완화하는데 사용되는 기능인가 5 5 25

2 평가 상 기능이 비상 운 차에서 필요한 기능인가 5 2 10

3 평가 상 기능 상실이 다른 험도에 미치는 향이 큰 계통 기능의 상실을 직 으로 래하나 4 4 16

4 평가 상 기능 상실로 인해 발 소 정지(Fast and slow insertion 기능 제공) 는 운 모드 변경에 큰 향(Safety Significant)을 주는가

3 4 12

5 평가 상 기능 상실로 인해 기사건을 유발하나 (아래 기능 상실 측면에서 고려)

일차측 열제거 기능 력 변환 기능 일이차측 격납용기의 압력제어 기기 는 기기실 냉각을 한 냉각수 공 기능 력 공 기능 구동 제어 력 공 기능

3 2 6

합계 69

근거 설명

표 55 선정된 질문 설문 양식

다 질문에 한 상세 설명

(1) 사고 는 과도 사건을 완화하는 기능

- 원자로를 정지시키고 안 정지 상태로 유지하는 기능 반응도 제어 측면을 의

미(Fast Insertion(Reactor Protection)과 Slow Insertion(ECCS) 기능)

- 원자로냉각재계통 압력경계의 건 성을 유지하는 기능 능동 수동 측면에서

압력 유지를 해 필요한 기능

- 격납용기 기의 열 방사성 물질 제거와 건 성 유지 기능 능동 수동

측면에서 격납용기 내의 열제거 련 기능과 방사성 물질의 기 방출 방지

기능

- 원자로의 열제거 기능 일차측 이차측 열제거 기능과 열제거를 한 보조기

능 포함

- 178 -

(2) EOP에서 특별히 요구되는 기능

비상운 차서(EOP)나 설계 기 Configuration 이상에 해 특별하게 필요로

하는 기능

(3) 다른 Risk-significant 기능의 상실을 래하는 기능

평가 상 기능 상실로 인해 직 으로 다른 Risk-significant 기능의 상실을

래하는 기능

(4) 발 소 정지 는 운 모드 변경에 큰 향을 주는 기능

기능 상실로 인해 발 소 정지를 불가능하게 하거나 운 모드의 변경을 불가능

하게 하는 기능

(5) 기사건 유발 기능

사고 유발 측면 발 소 정지를 요하는 사고 는 발 소의 안 계통의 불능을

래하는 과도사건 유발 측면 즉 평가 상 기능 상실이 다음 기능들 의 일부 상실을

유발하는가

- 일차측 열제거 기능 원자로 냉각계통과 화학 체 제어계통을 통한 열제거 기

능

- 력 변환 기능 수계통 증기발생기 터빈 등의 력 생산을 한 력 변환

기능

- 일차측 이차측 격납용기의 압력제어 기능 가압기 PSV 증기발생기 등을 이

용한 압력 제어 기능

- 기기 는 기기실 냉각을 한 냉각수 공 기능 기기냉각수 기기냉각해수

순환수 계통 등을 이용한 냉각 기능

- 179 -

- 력 공 기능 AC DC 원 공 기능

- 기타 구동 제어 력 공 기능 압축 공기 등

라 평가치 할당 시 참고 지침

각 Expert Panel이 상 기능에 한 평가치 할당 시 고려해야 할 참고 사항은

다음과 같다

- PSA 모델에 포함되어 있든 아니든 기사건에 반응해서 동작되는 모든 계통을

숙지하고 이들 계통을 수행하는데 직 인 연 이 있거나 이들 계통을 보조하

는 기능인지 고려

- 별로 요하지 않은 계통의 부품이어서 PSA 모델에서 선별 제거된 기기의 실

패가 기사건에 반응하는 계통에 향을 수 있는지를 고려해 보고 그 기

기가 포함된 기능을 평가

- 평가 상 기능이 이용 불능인 경우 질문에서 필요한 기능 수행과의 연 정

도와 기능 상실 빈도를 고려하여 질문에 한 수를 부여

- 평가치 할당 숫자가 낮을수록 요도가 낮은 것임 0sim5까지의 번호 에서 할

당 지침을 참고하여 할당

- 상 기능의 다 성 다양성 등의 개념을 함께 고려하여 평가치를 할당

- 평가 상 기능이 발 소 기능 수행에 어느 정도의 향을 주는지 고려하여 평

가치 할당 즉 평가 상 기능이 실패할 경우 발 소 기능에 어느 정도의 향

이 있는지를 고려

- 평가하고자 하는 기능에 한 수집 자료 검토 후 평가

- 평가 상 기능 상실에 따른 사고 유발인자( 기사건) 악

다음의 표 52을 참고로 각 문가가 느끼는 험 정도를 고려하여 평가치를 할당

- 180 -

한다

질문에 한 수 수 할당을 한 정의 설명

0 (0) 부정 연 가능성 없음

1 (1 sim 9)

- 별로 요하지 않은 향을 주고주거나 발생 가능성이 매우 희박함- 매우 희박한 발생 발 소 수명 기간 동안 한 번 정도의 작동 요구- 요하지 않은 향 계통 기능 수행에 문제가 있더라도 이로 인해 노심손상이 발생하지 않거나 의 안 과 건강에 미치는 향이 없다

2 (10 sim 39)

- 아주 미미한 향을 주고주거나 드물게 발생함- 드물게 발생 작동 요구 lt 한 주기당 한 번- 미미한 향 계통 기능이 차 으로 떨어지지만 노심손상이 발생하지 않고

의 안 과 건강에 미치는 향이 없다

3 (40 sim 59)

- 은 향을 주고주거나 가끔 발생- 가끔 발생 한 주기당 1-2 번의 작동 요구- 은 향 계통의 기능이 아주 낮은 노심손상 가능성을 가지고 심각하지 않게 떨어지고 의 건강과 안 에 좋지 않은 향을 주지 않음

4 (60 sim 89)

- 보통의 향을 주고주거나 일정하게 발생- 일정하게 발생 5년에 한번 보다 더 자주 발생- 보통의 향 발생할지도 모르지만 거의 있음직하지 않은 계통의 기능 상실로 노심 손상이 발생할 수 있고있거나 의 건강과 안 에 좋지 않은 향을 것 같지는 않음

5 (90 sim 100)

- 큰 향을 주고주거나 자주 발생 - 자주 발생 지속 는 일상 으로 작동 - 큰 향 있음직한 계통 기능의 상실로 인해 노심손상이 발생할 수 있고

있거나 의 안 과 건강에 좋지 않은 향을 미친다

표 56 평가치 할당 기 참고 표

상기 표 52에서 퍼센타일은 평가자가 느끼는 향 정도를 의미한다

평가 상 기능에 한 평가치 할당이 후 각 질문의 가 치와 각 문가가 부여

한 평가치를 곱하여 모두 더한다 평가 상 기능에 한 최종 수가 40 이하가 되

는 경우 다음 요건을 만족하는 기능인지 다시 검토한다

- 상 기능이 안 기능을 수행하지 않거나 안 기능의 보조 기능을 수행하지

않거나 는 안 기능을 보완하지 않음

- 상 기능이 어떤 차 는 회복을 해 PSA에서 고려되는 운 원 조치를 보

조하지 않음

- 상 기능의 실패가 PSA 기사건의 발생과 연 이 없음

- 상 기능이 사고 동안 핵분열 물질의 확산 방벽 기능의 일부분 아님

- 181 -

- 상 기능의 실패가 사고 동안 방사능 물질의 확산과 연 없음

상기 기능 하나라도 연 이 있는 기능이면 다시 한 번 평가를 한다

마 문가 단에 의한 결정론 안 요도 결정

SSC가 PSA 모델에 포함되어 있는지 여부와 상 없이 모든 SSC에 해 결정론

험도 순 결정 과정을 거치도록 한다 PSA에 모델된 SSC의 요도는 결정론

평가 결과와 확률 평가 결과 상 에 있는 것을 최종 으로 선정한다

계통 기능 확인 계통 내 각 기기에 의해 수행되는 기능을 확인 이를 문서화(

험도 요 기 문서) 기기에 한 기 험도는 해당 계통 기능 실패에 의한 험

도로 할당한다 이를 문가 그룹이 의견의 합일 에 도달하면 더 이상의 문서화는 요

구되지 않는다

하나의 기기가 여러 기능 수행을 해 사용되는 경우 그 기기의 안 요도는

가장 높은 안 요 기능의 순 를 따른다

질문 사항에 하여 문가들이 부여한 수와 각 질문사항에 한 가 치를 곱

한 합으로 요 순 를 결정한다 요도 분류를 한 수 범 는 다음 표 53과 같

다 5개의 질문 하나에서 만이라도 높은 수를 부여 받으면 체 수에 계없이

더 높은 범주로 분류할 수 있다

안 요도 범주 Safety-Related Non-Safety Related

HSS(High Safety Significant 71sim100)I 등 II 등MSS(Medium Safety Significant 41sim

70)

LSS(Low Safety Significant 21sim40)III 등 IV 등

NRS(NonsimRisk Significant 0sim20)

표 57 최종 안 등 분류기

- 182 -

4 구조 계통 기기 순 결정 체제 시범 용

가 GQA(Option 2) 시범 용

본 연구를 통하여 개발된 기술의 효용성 증 타당성 평가를 하여 험도

기반 구조 계통 기기(SSC) 순 결정 체제-즉 Option 2-의 시범 용에 본 연구

에서 개발한 계통 요도 척도와 문가 의견 추출 방법 등을 사용하 다 본 시범

용에서는 기본 으로 미국에서 개발된 방법론(NEI-00-04[NEI03] 10CFR5069)을

용하 으며 CCF가 있는 기기의 RAW 계산에는 본 연구에서 개발한 Balancing 방

법[KK05]을 사용하 다 미국에서 개발된 방법에서는 PSA에 모델되지 않은 기기의

요도 여부를 결정하기 하여 심층방어(Defense-in-depth DID) 방법을 용하 으

나 본 연구에서는 문가 의견을 활용하여 미국의 방법론과 결과를 비교하 다

계통 기능 ID 계통 기능

고압안주입계통

HS-01 RWT로부터 고압안 주입수(붕산수) 공

HS-02 재순환 집수조로부터 온 안 주입수 공 (단기 재순환)

HS-03 재순환 집수조로부터 고온 안 주입수 공 (장기 재순환)

HS-04 원자로냉각재 압력경계 건 성 유지

HS-05 최소유량 운 (요구 시 닫힘 기능 포함)

HS-06 RWT와 Refueling Cavity 간 붕산수 이송

HS-07 RCS 압력경계 역지밸 설 시험 수단 제공

HS-08 시료 채취 수단 제공

HS-09 앙 제어실에 지시 경보 신호 제공

HS-10 장 지시 기능

HS-11 격납건물 격리 기능

1차 기기냉각해수계통

SX-01 기기냉각수 열교환기에 충분한 냉각 해수 공

SX-02 데 리 필터 여과 역세척 기능

SX-03 앙 제어실에 지시 경보 신호 제공

SX-04 계열간 교차 운 기능

SX-05 계열간 격리 기능

SX-06 CCW 열교환기 Room ESW Intake Structure 지역 체 소방수 공

SX-07 장 지시 기능

표 58 HPSI ESW 계통 평가 상 기능

- 183 -

본 연구의 시범 용 상으로는 울진 원 3 4호기 고압안 주입(HPSI)계통과 1차

기기냉각해수(ESW)계통을 선정하 다 상세한 평가 내용은 기술보고서 [김길05a]에 기

술되어 있다 평가 상 계통 즉 HPSI 계통과 ESW 계통은 표 54에 제시한 것과 같이

HPSI 11개 기능과 ESW 7개 기능이 있다 그림 76과 71에 각 평가 상 계통에 한 간

략한 PampID를 수록하 다

본 연구에서 사용한 Option 2의 안 주요 기기 분류 방법은 다음과 같다

① 계통의 모든 기능을 정의한 후 그 계통에 속한 기기들과 연계(Mapping)한다

를 들면 HPSI의 경우에는 11개 기능이 있다(표 54 참조) 이들 기능과

HPSI 기기들과 연계를 한다 즉 모든 HPSI 계통에 속한 기기는 최소한 한

가지 이상의 기능을 가지고 있도록 구분한다

② 다음에 각 기기들을 안 에 요한 기기와 요하지 않은 기기로 구분한다

PSA에서 모델링된 기기는 각 기기 고장 모드의 FV와 RAW 요도를 사용하

여 평가한다

③ 어떤 기기가 안 에 요한 기기로 명되면 그 기기와 연계된 계통기능을 안

에 요한 계통 기능으로 정한다

④ 어떤 계통기능이 안 에 요한 기능이면 그 계통 기능을 지원하는 기기는 모

두 안 에 요한 기기로 정한다

를 들면 계통의 안 요 기능을 하는 유로(Path)에 있는 기기들은 모두

안 련 기기로 정하는 것이다 물론 같은 유로에 있어도 요하지 않은

기기가 있겠지만 일일이 따져 보지 않고 빠르게 정할 수 있는 장 이 있는

방법이다

Mini Flow Line으로 별도로 유로가 있는 경우 그 유로상의 기기가 요하지

않는 경우에는 비안 련 기기로 취 한다( HPSI V-219)

⑤ 그러나 일부 기기는 다 기능을 수행하므로 그 기기가 안 에 요한 기기일

- 184 -

지라도 그 기기가 수행하는 모든 기능이 원자로안 정지에 필요한 것은 아니

다 따라서 이를 염두에 두고 기능의 요도를 구분하여야 한다 를 들면

표 54에서 HPSI의 SI-02 기능을 수행하는 기기들은 부분 안 에 요한

기기이다 HPSI SI-05 기능으로 고온 주입에만 사용하는 SI-603 SI-321

SI-523 SI-957 밸 등은 이들의 RAW와 FV가 작게 나왔으므로 상

으로 안 에 요한 기기들이 아니라 할 수 있다 그러나 SI-05 기능뿐만 아

니라 SI-02 SI-04 기능도 함께 수행하는 고압주입펌 (PP02A)와 일부 밸

가 안 에 요한 기기로 정되었으며 이들 기기들의 안 요도 에

SI-05 기능의 차지하는 비 이 얼마인지 알 필요가 있다 그러나 기존에 구한

기본사건들의 요도 가지고는 알 수가 없으므로 고장수목에서 SI-05 기능에

해당하는 게이트(GHSHLA-LampML Failure of Injection Through Hot Leg

Loop-A)를 찾아서 SI-05 기능의 요도(RAW FV)를 구한 후 SI-05 기능의

요도를 정하 다 정 결과 이 기능은 안 에 요한 기능이 아니었으므

로 SI-603 SI-321 SI-523 SI-957 등은 안 에 요하지 않은 기기들

로 구분되었다 마찬가지 방법으로 다른 계열의 SI-604 SI-331 SI-533

SI-958 밸 등도 안 에 요하지 않은 기기들로 구분되었다(그림 70 참조)

⑥ 에서 게이트의 요도는 다음과 같이 구한다

해당 게이트를 True로 놓고 증가된 CDF를 CDF+라 하면 RAW는 다음 식으

로 구하고

RAW = CDF+CDF

해당 게이트를 False로 놓고서 구한 값을 y라고 하면 FV는 다음 식으로

구해진다

FV = (CDF - y)CDF

물론 다 기능을 갖는 기기에서 고장 모드가 기능별로 구분이 되면 그 기능

별로 고장모드를 모아서 기능별 기기의 요도를 구할 수 있다

- 185 -

그림 70 간략화한 고압안 주입계통 PampID

- 186 -

그림 71 간략화한 기기냉각해수계통 PampID

- 187 -

Frequency Design Basis Eventgt3 diverse trainsOR2 redundant systems

1 train + 1 system with redundancy

2 diverse trains

1 redundant automatic system

gt 10-0sim10-1yr

Reactor TripLoss of Condenser

10-1 sim 10-2yr

Loss of Offsite Power Total loss of Main FWStuck open SRV (BWR)MSLB (outside cntmt)Loss of 1 SR AC BusLoss of InstrCntrl Air

POTENTIALLY

SAFETY

SIGNIFICANT

10-2 sim 10-3yr

SGTRStuck Open PORVSVRCP Seal LOCAMFLB MSLB InsideLoss of 1 SR DC bus

LOW SAFEY

SIGNIFICANCE

CONFIRMED

lt 10-3yrLOCAs Other Design Basis Accidents

그림 72 심층방어(Defence-In-Depth) Matrix

한편 Balancing 방법을 사용하여 각 기기들의 FV와 RAW를 이용하여 그 게

이트의 FV와 RAW를 구하여 평가할 수도 있다

를 들면 SI-603 SI-321 SI-523 SI-957 SI-522 각각의 P와 FV를

구한 값을 이용하여 이들의 상 게이트의 P와 FV를 구하면 P=443E-3

FV=506E-4이다 Balancing 방법을 사용하여 RAW를 구하면 RAW는 111

이다 따라서 SDC LOOP1을 통한 Hot Leg Injection Line으로 냉각수를 넣

는 기능은 안 에 요한 것이 아니다

⑦ 요하지 않은 기기로 정된 기기들에 해서 민감도 분석을 수행한다

⑧ 민감도 분석으로도 요하지 않은 기기기능으로 정되면 심층방어

(Defense-In-Depth DID) 평가를 한다

⑨ 그림 78의 DID Matrix를 사용하여 평가하면 HPSI SI-05 기능은 2

Diversed Train이 있으므로 안 에 요하지 않은 기기기능이다

- 188 -

(1) GQA 평가-미국 방법론 용

본 연구에서 개발된 PRiME-U34i(Rev0)를 세 가지 삭치 10-11 10-12 10-13

을 사용하여 정량화하 다 삭치에 따라 정량화 하는데 걸리는 시간 계산된 CDF

값 요도 정보를 제공하는 HPSI 계통 ESW 계통 기기의 갯수를 다음의 표 55로

정리하 다

삭치 10E-11 10E-12 10E-13CDF 1386E-05 1407E-05 1413E-05요도 정보 제공 체 기기수 684 910 1143요도 정보 제공 HPSI 계통 기기 개수 57 71 79 (95)요도 정보 제공 ESW 계통 기기 개수 38 50 56 (78)

표 59 삭치에 따른 요도 정보 제공 기기

표 55에서 알 수 있듯이 삭치가 작을수록 정량화 시간이 많이 걸리고 요

도 정보가 더 많이 나오게 된다 10-13으로 삭할 경우에는 95개의 HPSI 계통 기기

에 79개가 ESW 계통에서는 78개 에 56개가 삭되지 않고 남아서 요도 정보

를 제공하 다 따라서 Option 2는 많은 요도 정보가 남을수록 더 정확한 평가를 할

수 있으므로 삭치 10-13으로 설정하고 요도를 평가하 다

(가) HPSI 계통 평가

울진 3 4호기에서 사용 인 기기들의 품질등 을 살펴보면 다음과 같다

품질등 Q (안 련 품목)

안 련 SSC로서 10CFR5055a 규제지침서 126에 따라 품질등 Q로 분류되며

10CFR50 부록 B의 품질보증요건을 용받는다

품질등 T (안 향 품목)

품질등 T는 ANSIANS 511의 3314 과 규제지침서 129의 C2 에 기술되어 있는

비안 련 보조설비계통의 SSC에 용된다 계속 인 기능 수행이 요구되지 않지만 기능

- 189 -

상실시 안 련 기기의 안 기능을 허용범 를 과한 정도까지 하시키거나 주제어실

의 운 원에게 치명 인 손상을 수 있는 SSC에도 품질등 T가 용된다

품질등 R(신뢰성 품목)

품질등 R은 발 소 정상운 신뢰도에 요한 향을 미치는 기기에 용한다

품질등 S (일반 산업 품목)

품질등 Q T R이 아닌 SSC는 품질보증요건을 용받지 않는다 따라서 Q T를 안

련 기기로 취 하여 다음 표 56과 같이 평가하 다

안 련 기기 비 안 련 기기 합계

안 요 116 20 136

안 비 요 161 10 171

합계 277 30 307

표 60 분류별 소속 기기 수(HPSI)

HPSI 계통은 총 307개 식별번호를 갖는 기기가 있다 이 에서 Q=105 T=11

S=20으로 136개가 안 요(Risk Significant) 기기이며 Q=148 T=13 S=10으로

171개가 안 비 요(Non-Risk Significant) 기기로 평가되었다 따라서 안 련 기

기 277개 161개는 완화된 기 이 용 가능하고 그리고 비 안 련 기기 20

개는 오히려 강화된 기 용이 필요한 것으로 나타났다

PSA 모델링된 기기 HPSI 계통에서 요하지 않은 기기로 정된 것은 SDC

LOOP 1과 LOOP 2로 가는 고온 주입배 으로 SI-603 SI-321 FE-391 SI-523

SI-957 SI-522 SI-604 SI-331 FE-390 SI-533 SI-958 SI-532이다(그림 76 참

조) 이들 고온 주입배 은 형 형 냉각재 상실사고 후 4시간 이내에 정지냉각

개시 조건에 도달할 수 없는 경우에는 2sim3시간 이내에 고온 온 동시 주입운

을 수동으로 개시할 때 사용하도록 설계되어 있다

- 190 -

(나) ESW 계통 평가

ESW PCS 카드 자체만으로는 RAW나 FV가 기 치보다 낮아서 안 에 요한

기기로 분류되지 않는다 그러나 실제로 펌 의 작동 여부를 묻는 것이기 때문에 PCS

를 펌 의 범주로 넣어서 계산하는 것이 타당하다

ESW 계통에서 안 에 요한 기기로 도출된 기기는 4 의 펌 와 밸 067

068 1019 1020 이다 이들과 연 된 계통 기능과 그들을 지원하는 기기들을 고려하

면 그림 77 상에 있는 모든 기기가 안 요 기기에 포함된다

ESW 계통 식별번호가 부여된 기기 285개에 해 평가를 수행하 다 계기 기

기계 등의 에서 한 기기에 해 여러 개의 식별번호가 도출되었다 이 에서

Q=86 T=31 S=4로 121개가 안 요기기로 평가되었으며 Q=41 T=80 S=43으로

164개가 안 비 요기기로 평가되었다 따라서 Q T를 안 련 기기로 취 하면 다음

표 57와 같이 평가할 수 있다

안 련 기기 비 안 련 기기 합계

안 요 117 4 121

안 비 요 121 43 164

합계 238 47 285

표 61 분류별 소속 기기 수(ESW)

따라서 안 련 기기 238개 121 기기는 완화된 기 이 용 가능하며 비 안

련 기기 4개는 강화된 기 의 용이 필요한 것으로 나타났다

(2) 문가 의견 활용 용

앞서 사용된 미국의 방법론 NEI 00-04 10CFR5069은 PSA에서 모델이 안

된 기기의 요도 여부를 DID 개념으로 충분히 악할 수 있다고 가정하 으나 본 연

구에서는 문가 의견을 활용하여 PSA에서 모델이 안 된 기기의 요도 여부를 정하

- 191 -

여 미국의 방법론과 결과를 비교하 다

HPSI 계통과 ESW 계통의 기능을 각각 11개와 7개 기능으로 분류하여 평가하고 각

기기와 연계시켰다 평가 상 계통의 기능은 표 54와 같다

어떤 기능의 안 요도가 표 57의 I과 II등 에 해당되면 그 기능에 연계된 모든

기기를 I과 II등 으로 분류하 다

개발된 차등 품질 보증(GQA)을 한 문가 의견 추출 지침(KAERITR-2912

2005)[황미05b]에 따라 HPSI 계통과 ESW 계통에 한 시범 용 결과 HPSI 계통의

경우 HS-1 2 3 4 5 9 11 기능 ESW 계통의 경우 SX-1 3 기능이 안 요 기능으

로 평가되었다 이에 따라 이 기능 수행과 연 있는 기기들은 안 요 기기로 분류하

다 사용된 계통 기능 안 요도 평가표와 최종 안 등 분류 기 은 각각 앞에 나온

표 56 57와 같다

표 62와 표 63에 문가 평가 결과에 따른 HPSI ESW 계통의 안 요 기기

수를 표시하 다 문가 의견 취합 결과에 따르면 HPSI 계통의 경우 총 307개의 기기

177개의 기기가 안 요 등 으로 분류되었고 ESW계통은 총 285개의 기기

190개의 기기가 안 요 등 으로 분류되었다

앞의 미국 방법론을 용한 결과와 문가 의견 취합 결과를 활용한 험도 기반 기

기 안 등 분류 결과를 보면 문가 의견을 활용한 결과가 일반 으로 더 보수 인 것

을 알 수 있다 를 들면 HPSI의 경우 미국 방법론은 안 요 기기가 136개 문가

의견 활용한 결과는 177개로 나타나고 있다(표 62 참조) 따라서 보수 인 방법인 미국

방법론이나 문가 의견을 활용한 방법을 사용하여 안 등 기기를 선정할 경우 HPSI

계통의 경우 총 307개의 기기 186개의 기기가 안 요등 으로 분류되고 ESW 계통

은 총 285개의 기기 190개의 기기가 안 요등 으로 분류되었다

그러나 T Class로 분류되었던 기기가 실제 모두 안 련 기기로 분류되는 것

이 아니었으며 이번 시범 용에서 분류한 계통 기능에 정확히 연계할 수 없는 기기

도 있었으므로 향후 계통 기기의 요도 정 때에서는 이를 고려하여야 할 것이다

- 192 -

한 ESW 계통의 경우 기능 분류를 상세하게 나 지 않아서 다수의 기기가 안

요등 으로 분류된 것으로 악된다 계통 기능 분류를 좀 더 상세히 하면 안 요기

기가 더 감소될 것으로 상된다

안 련 기기 비 안 련 기기 합계

안 요 HSS 81 20

177MSS 70 6

안 비 요LSS 31

130NRS 95 4

합계 277 30 307

표 62 Expert Panel 결정에 따른 HPSI 계통의 분류 결과

안 련 기기 비 안 련 기기 합계

안 요 HSS

190MSS 186 4

안 비 요LSS 4

95NRS 48 43

합계 238 47 285

표 63 Expert Panel 결정에 따른 ESW 계통의 분류 결과

나 SSC 우선 순 결정 체제의 활용성 확 방안 도출

2001년 9월 11일 미국에서 세계무역센터 테러 사건이 발생한 이후 원자력 설비의

물리 방호를 험도 에서 재조명하는 험도 정보 활용 물리 방호 체제의 구축

이 IAEA와 미국을 심으로 시작되었다 이와 같은 활동 역시 험도 정보를 이용하여

시설의 방호에 요한 SSC를 선정하는 작업으로 기존의 험도 정보 활용과 같은 맥락

의 응용 분야이다

본 연구에서는 SSC 우선 순 결정 체제 활용성 확 방안의 하나로 화재 PSA 결

과에 기 하여 시설의 방호에 요한 SSC를 선정하는 방법을 개발하 으며 이를 이용

하여 국내 표 원 을 상으로 시범 용을 수행하 다 이 방법은 IAEA의 련 문가

- 193 -

회의에서 발표 되어 IAEA에서 이 방법을 필수 보호 구역 악 방법의 기 방법으로 채

택하려 하고 있다[PA03]

- 194 -

5 표 원 PSA 표 모델을 이용한 허용 정지시간 연장 재평가

새로 개발된 PRiME-U34i의 험도 정보 활용에의 사용 타당성을 검증하기 하

여 허용정지시간(Allowed Outage Time AOT) 연장 재평가를 수행하 다[강 05c]

이를 하여 표 원 의 주요 안 계통인 고압안 주입계통과 압안 주입계통의

재 허용정지시간 3일을 7일로 변경시의 험도를 평가하 다 험도는 CDF(발 소

변경으로 인한 험도 증가)와 ICCDP(Incremental Conditional Core Damage

Probability)를 평가하 다

가 허용정지시간 변경에 한 험도 평가 방법과 승인 기 치

허용정지시간 변경과 련된 NRC의 규제문서는 RG 1174[NRC98b] 와 RG

1177[NRC98d]이다 이들 문서에서는 허용정지시간 변경시 용되는 험도 평가척

도가 CDF 량 기 출빈도 증가(LERF) ICCDP 증가된 조건부 량 출확률

(Incremental Conditional Large Early Release Probability ICLERP)이다 이들

험도 척도의 기 치 모두는 기본 으로 인 측면이 강하지만 상 인 성격도 있

다 NRC 기 치는 기술지침서 변경과 같이 구 인 변경만을 그 용 상으로 하고

있다 험도 증가와 증가된 조건부 확률에 한 정의는 각각 다음과 같다[NRC98b

NRC98d]

험도(노심손상빈도 는 량 기 출빈도) 증가

R= RB - RB middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (335-1)

R 발 소 변경으로 인한 험도 증가

RB 발 소 변경으로 인한 험도

RB 발 소 변경이 의 기본 험도

증가된 조건부 확률(노심손상확률이나 량 기 출확률)

r = Rlsquo d = (R1 - RB) d middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (335-2)

- 195 -

r 증가된 조건부 험도 확률

Rlsquo 허용정지시간 변경시 기기 이용불능으로 인한 험도 증가

R1 허용정지시간 변경시 기기 이용불능으로 인한 험도

RB 허용정지시간 변경시 기본 험도

d 허용정지시간 변경과 련된 기기 이용불능시간으로 보통은 기기 평균

수리시간(Mean Time To Repair MTTR)

안 계통의 허용정지시간을 변경하는 경우 험도 측면에서 기본 으로 다음의

조건을 만족해야 허용정지시간 변경이 승인될 수 있다

CDFlt10E-6(년)

ICCDPlt50E-7

LERFlt10E-7(년)

ICLERPlt50E-8

식 (335-2)에서 기기 이용불능으로 인한 험도 평가시 개별 기기의 이용불능

뿐만 아니라 공통원인으로 인한 기기 불능도 고려해야 한다 이 경우 공통원인고장확

률은 기기 이용불능시의 공통원인고장 확률로 변경이 된다 본 연구에서는 분석 상

계통의 허용정지시간 증가 기 을 CDF 척도 측면에서 CDF가 10E-6(년) 미만

ICCDP는 50E-7 미만인 경우로 제한하 다

나 험도 평가 결과

앞에서 기술한 로 본 연구에서는 CDF 척도와 연 이 있는 CDF와 ICCDP만을

평가하 다 험도 평가시 불확실성 분석을 수행하여 평균 값을 구해야 하지만 본 분

석에서는 수행하지 않았다

- 196 -

PRiME-U34i를 이용한 허용정지시간 변경 향 평가 결과 CDF 증가는 미미한

것으로 나타나고 있다 이는 허용정지시간 련 이용불능도가 다른 기기들의 고장모드

에 비해 매우 작기 때문인 것으로 단된다 최종 으로는 압안 주입계통의 허용정

지시간 변경은 가능하지만 고압안 주입계통의 허용정지시간 변경은 ICCDP가 50E-7

을 넘게 되어 불가능한 것으로 단되었다 표 60에는 PRiME-U34i와 인허가 PSA 모

델을 이용한 허용정지시간 변경에 한 험도 평가 결과가 요약되어 나타나 있다

PRiME-U34i와 인허가 PSA 모델을 이용하여 허용정지시간 변경에 한 험도 평가

결과는 동일한 경향을 나타내고 있다[강 01] CDF는 PRiME-U34i를 사용하는 경

우가 이 의 인허가 PSA 모델을 이용한 경우보다 높게 나타났고 반면에 ICCDP는

PRiME-U34i를 사용하는 경우가 더 작게 평가되었다 이는 PRiME-U34i의 기본 노심

손상빈도가 상 으로 인허가 PSA 모델보다 크고 조건부 공통원인 고장확률이 작기

때문인 것으로 단되었다

기본정보와 AOT 변경시의 노심손상빈도 증가와 조건부

노심손상확률계통 PRiME-

U34i인허가

PSA 모델 비고

기본 정보

노심손상빈도 1315E-5

8624E-6

각 계통의 펌 이용불능도

압안 주입계통176E-3 176E-3 일반데이터고압안 주입계통176E-3 176E-3

펌 조건부 공통원인 고장확률

압안 주입계통

요구 321E-2 593E-2 PRiME는 알 인자 설계단계는 MGL 방법 사용

가동 155E-3 80E-2

고압안 주입계통

요구 321E-2 89E-2

가동 126E-2 71E-2

AOT변경시 노심손상빈도

증가와 ICCDP

이용불능도 압안 주입계통 34E-3 34E-3 일반데이터고압안 주입계통 34E-3 34E-3

노심손상빈도 증가 압안 주입계통 10E-8 60E-9고압안 주입계통 10E-7 87E-8

증가된 조건부 노심손상확률

압안 주입계통292E-8 126E-7고압안 주입계통104E-6 234E-6

변경 AOT와 MTTR이 동일시

노심손상빈도 증가와 ICCDP

이용불능도 압안 주입계통141E-2 141E-2 일반데이터

노심손상빈도 증가 압안 주입계통80E-8 48E-8증가된 조건부 노심손상확률 압안 주입계통288E-8 8667E-

7

표 64 AOT 변경에 한 험도 평가 결과

- 197 -

제 4 장 연구개발 목표 달성도 련 분야에의 기여도

제 1 연구개발 목표 달성도

본 과제의 2단계 연구 목표는 다음과 같다

험도 정보 활용을 한 1단계 PSA 표 모델 개발

최 험도 평가 기술 개발

의 단계 목표를 달성하기 하여 본 연구에서는 (1) 험도 정보 활용을 한

PSA 표 모델 개발 (2) 최 험도 평가 기술 개발 (3) 험도 리 기반 기술

개발의 세 분야로 나 어 연구를 수행하 다

1 험도 정보 활용을 한 PSA 표 모델 개발 (목표 달성도 100)

1단계 PSA 표 모델 개발을 하여 울진 3 4호기 PSA 모델을 기반으로 품질

개선 작업을 수행하 다 이를 하여 재 미국에서 수행되고 있는 방식에 따라

lsquoASME PSA Standardrsquo lsquoNEI PSA Peer Review Process Guidancesrsquo에 따라

PSA 모델 등 평가를 수행하 으며 품질 개선을 한 보완 방안을 도출하 다 도출

된 보완 방안에 따라 3년의 연구 기간에 걸쳐 PSA 품질 보완 작업을 수행하 다

PSA 모델의 품질 개선 결과 ASME PSA Standard 기 Capability Category I+를

충족하는 1단계 PSA 표 모델(PRiME-U34i)의 개발을 완료하 다 PRiME-U34i는

이미 규제 기 의 규제 검증 모델 개발의 기반 모델로 제공되었다

2 최 험도 평가 기술 개발 (목표 달성도 100)

기존에 원 의 인허가를 한 PSA에서는 보수 가정에 따라 분석이 수행되어도

그 결과가 용인되어 왔다 그러나 근래에 들어 험도 정보 활용이 활성화됨에 따라

좀 더 정확한 PSA가 요구되고 있다 이와 같은 문제를 해결하기 하여 본 연구에서

는 다양한 최 험도 평가 기술을 개발하 다 즉 공유 계통을 고려한 다 호기 부

- 198 -

지 종합 험도 평가 기술 2단계 PSA 불확실성 분석 평가 방법 개발 격납건물 동

가압 향 평가 1단계 사건수목 2단계 PDSCET 모델 통합 방안 개발 화재

분석 코드에 기반한 표 원 화재 험도 평가 등이 수행되었다 특히 1단계 PSA

정량화 결과의 불확실성 평가 방법은 기존 PSA에서 오랫동안 논란이 있었던 PSA 결

과의 수렴 여부를 악할 수 있는 세계 으로도 새로운 연구 결과라고 할 수 있다

3 험도 리 기반 기술 개발 (목표 달성도 100)

본 과제의 세 번째 연구개발 결과는 험도 정보의 체계 활용을 한 의사 결

정 체제의 구축이다 본 연구에서는 이를 하여 계통 요도 척도 개발 문가 의

견 수렴 체제를 구축하 다 재까지 미국에서도 오랫동안 논란이 있어온 공통고장원

인을 포함하는 경우에 하여도 효과 인 기기 RAW(Risk Achievement Worth)를 구

하는 방법을 개발하 다 이 방법은 미국 산업체에서 사용되는 기존 방법에 비해 해석

RAW 값에 가장 근사한 RAW를 구할 수 있다

험도 정보를 활용하여 SSC(Structure System amp Component)의 요 순 를

결정하기 해서는 PSA 결과와 더불어 문가 의견에 의해 결정된 SSC 요도 순

결과가 같이 사용된다 그러나 SSC 요도 순 결정에 참여하는 문가의 구성 수

질문 방식 등에 따라 그 평가 결과에 많은 차이가 있어왔다 따라서 본 연구에서는

보다 합리 이고 객 으로 각 문가의 의견을 추출하고 취합하기 하여

AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법의 장 을 결합한 Delphi 방법을 기반으로

SSC 요도 결정을 한 문가 의견 추출취합 방법을 개발하 다

본 과제를 통하여 총 16편의 논문을 Journal에 게재하 다 한 국제 학술회의

에서 총 19편 국내 학술회의에서 총 41편의 논문을 발표하여 연구 개발 성과의

에 많은 노력을 하 다 아울러 국내 최 로 PSA 련 서를 발간하여 국내 PSA 기

술 확산에 많은 기여를 하 다 주요 연구 개발 실 발표 논문이 아래 표에 정리

되어 있다

- 199 -

세부연구목표 주요 연구개발 실가치()

연구목표

달성도()

비고

∙ 험도 정보 활용을 한 1단계 PSA

표 모델 개발(ASME Category I+)

∙ ASME I+ 등 을 만족하는 울진 3 4호기 내부사건 1단계 PSA 표 모델 PRiME-U34i 개발 45 100

PRiME-U34i는 ASME 기 II 등 항목이 체 90로 I+ 등 달성연구 결과를 기반으로 국내 산업체 PSA 품질 향상 과제 참여

∙최 험도 평가 기술 개발

∙ 계통 배열 변화 반 기사건 빈도 평가 방법 개발

∙ PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법 개발

∙ 공유 계통을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가

∙ 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발∙ 화재 분석 코드에 기반을 둔 표

원 화재 험도 평가

35 100

SCI 에 5편의 논문을 발표하는 등 세계으로도 미해결 안이었던 문제에 한 해결 방법론 제공

∙ 험도 리 기반 기술 개발

∙ 계통 수 요도 척도 개발∙ 문가 의견 추출 표 방법 개발∙ 구조 계통 기기 순 결정 체제 구축

시범 용 20 100

미국 험도 정보 활용 경험에서 문제로 나타난 계통 요도 평가 척도 개발 등 미해결 안에 한 방법론 제공 국내

산업체 정비 규정 과제에 방법론 제공

총계 100 100

- 200 -

구분 연번 논문제목 학술지

(회의)년도권

호

주 기

(단체)

주연구(발표)자

국내

게재

1Importance Analysis of In-Service Testing Components for Ulchin Unit 3 using Risk-Informed In-Service Testing Approach

J KNS 200234권4호

한국원자력학회 강 일

2 모터구동 밸 주기 안 성 확인을 한 요도 분류

산업안 학회지200217권2

호산업안 학

회강 일

3The Explicit Treatment of Model Uncertainties in the Presence of Aleatory and Epistemic Parameter Uncertainties in Risk and Reliability Analysis

J of KNS 200335권1호

한국원자력학회

안 일

4The Plant-specific Impact of Different Pressurization Rates in the Probabilistic Estimation of Containment Failure Modes

J of KNS 200335권2호

한국원자력학회

안 일

5 Present Status of Fire PSA Methodology for Risk-Informed Application 화재소방학회지

200317권1호

한국화재소방학회 이윤환

6Evaluation of Human Reliability Analysis Results in Probabilistic Safety Assessment for Korea Standard Nuclear Power Plants

산업안 학회지200318권2

호산업안 학

회강 일

7

On the Balanced Blending between Formally Structured and Simplified Approaches for Utilizing Judgments of Experts in the Assessment of Uncertain Issues

J KNS 200335권4호

한국원자력학회 안 일

8 A Formal Guidance for Handling Different Uncertainty Sources Employed in the Level 2 PSA J KNS 200436권1

호한국원자력

학회 안 일

9 확률론 안 성 평가 개요 한국방재학회지 20044권3호 한국방재학회

양 언

10화재모델 CFAST를 이용한 원 화재구역의 CCDP 평가

화재소방학회지200418권3

호화재소방학

회이윤환

발표

1 험도 정보 가동 시험 방법을 이용한 울진 3호기 역지밸 의 시험주기 최 화 연구

춘계 원자력학술발표

회2002년 5월 한국원자력

학회강 일

2 정비효율성감시 수행을 한 상 비용 평가 편익항목 조사 춘계원자력학회 2002년 5월 KNS 황미정

3Categorization of Safety Related Motor Operated Valves Safety Significance for Ulchin Unit 3 sing PSA approach

제4차 KINS MOVAOV Workshop

2002년 5월 KINS 강 일

4 A Study of On-Line Maintenance for UCN 3 4 춘계원자력학회 2002년 5월 한국원자력학회

김길유

5 A Study of Conditional RAW Importance Measure 추계원자력학회 2002년 10월 한국원자력학회

김길유

6The treatment of model uncertainties under the presence of parametric uncertainty sources in risk and reliability analysis

추계원자력학회 2002년 10월 한국원자력학회

안 일

7 험도정보활용을 한 국내 PSA표 모델 개발방향 추계원자력학회 2002년 10월 한국원자력학회 황미정

8 PSA 기법을 이용한 원자력 설비의 필수 보호 지역 악 방법

추계원자력학회 2002년 10월 한국원자력학회

양 언

9 험도정보활용을 한 량조기방출빈도 추정의 단순화 방법

추계원자력학회 2002년 10월 한국원자력학회

한석

10화재 PSA 방법론에 한 고찰 추계산업안 학회 2002년 산업안 학

회 이윤환

11화재 PSA 방법론을 이용한 원자력발 소의 안 성 평가

추계화재소방학회

2002년 화재소방학회

이윤환

12An Approach to Evaluate Alternate AC Power Source Effects on SBO Events in Multi-Unit Nuclear Power Plants

춘계원자력학회 2003년 4월 한국원자력학회 정우식

13고압안 주입 완 상실을 동반한 소형 단 냉각재상실사고시 속감압운 에 한 열수력 분석

춘계원자력학회 2003년 4월 한국원자력학회

한석

14Present Status of Fire Events Analysis Methodology for Risk-Informed Application

산업안 학회 춘계학술발표회 2003년 5월 산업안 학

회 이윤환

15A Study of Performance Indicator for Unplanned Reactor Scram of Domestic Nuclear Power Plants

산업안 학회 춘계학술발표회

2003년 5월 산업안 학회

강 일

16 기사건의 험달성가치(RAW) 요도 척도 계산 방법에 한 연구

산업안 학회 춘계학술발표회

2003년 5월 산업안 학회

김길유

171단계 PSA에서의 열수력 분석 황제1회 원자력 안 해석 심포

지엄2003년 6월

원자력안기술원 (KINS)

양 언

18Characteristic Analysis of File Modeling Codes 추계원자력학회 2003년 10월 한국원자력학회

이윤환

19Success Criteria of Probabilistic Safety Assessment 추계원자력학회 2003년 10월 한국원자력 한석

- 201 -

구분 연번 논문제목 학술지

(회의)년도권

호

주 기

(단체)

주연구(발표)자

for Steam Generator Tube Rupture Accident with Total Loss of High Pressure Safety Injection 학회

20A Study of Calculation Method for RAW Including CCF 추계원자력학회 2003년 10월 한국원자력

학회 김길유

21A Formal Treatment of Uncertainty Sources in a Level 2 PSA 추계원자력학회 2003년 10월 한국원자력

학회안 일

22Development and Applications of Guidance for Modeling Pre-Accident Human Errors to Improve the Quality of PSA

추계원자력학회 2003년 10월 한국원자력학회 강 일

23 험도 정보 활용에서의 기기 이용불능시 험도 계산 춘계원자력학회 2004년 5월 KNS 강 일

24Modelling and Quantification of Pre-Accident Human Error Dependency 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 강 일

25울진3 4호기 주요 기사건 보완 연구 춘계원자력학회 2004년 5월 KNS 김길유

26울진3 4호기 기 사건 빈도 보완 연구 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 김길유

27A Formal Integration of the Level 1 and Level 2 PSA Models for Risk-informed Application 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 안 일

28Development of Measures for the Truncation Uncertainty in Fault Tree Analysis 춘계원자력학회 2004년 5월 KNS 정우식

29Vital Area Identification Software VIP for the Physical Protection of Nuclear Power Plants 추계원자력학회 2004년 5월 KNS 정우식

30 험도 정보를 활용한 SSC 분류 체계 기기건 성학회 2004년 　 황미정

31국내 공통원인고장 데이터베이스개발 필요성 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 황미정

32

The Establishment of Weighting Factors and Threshold for Screening Safety-Significant SSC to Implement the Maintenance Rule Using Delphi Process

추계원자력학회 2004년 10월 KNS 황미정

33한국표 형원 PSA 품질 개선 추계원자력학회 2004년 KNS 양 언

34 험도 정보 활용과 PSA 품질제11회

원 기기건정성 심포지엄

2004년 KINS　 양 언

35PSA 사고경 분석을 한 LOCA 사고군 최 열수력 분석

원자력 안 해석심포지

움2004년 6월 KINS 한석

36A Re-estimation of the Accident Sequence of the LOCA Groups for the PSA Model of the KSNP 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 한석

37화재모델 CFAST의 변수 분석 춘계원자력학회 2004년 5월 KNS 이윤환

38화재모델 CFAST를 이용한 원 화재구역의 안 성 평가

산업안 학회 춘계학술발표회

2004년 산업안 학

회 이윤환

39PSA 품질 향상을 한 ESFAS-ARC PCS 모델링 지침 개발과 용 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 이윤환

40원자력발 소의 화재안 성평가 한국 험통제학회

2004년 한국 험통제학회　 이윤환

41화재 PSA 방법론에 한 고찰제8회

원자력안 기술 정보회의

2003년 KINS 이윤환

국외 게재

1 Periodic Safety Review Program Nuclear Plant Journal

20023-4월호

김길유

2 A PSA-based Vital Area Identification Methodology Development

Reliability Engineering and System

Safety

200382권2호

Elsevier Science 박창규

3 A New Method to Evaluate Alternate AC Power Source Effects in Multi-Unit Nuclear Power Plants

Reliability Engineering and System

Safety

200382권2호

Elsevier Science 정우식

4On the Plant-specific Impact of Different Pressurization Rates in the Estimation of Containment Failure Mode Probabilities

Reliability Engineering and System

Safety

200484권2호

Elsevier Science 안 일

5 Development of Measures to Estimate Truncation Error in Fault Tree Analysis

Reliability Engineering and System

Safety

2004accepted 2005 in press

Elsevier Science 정우식

6On the Use of the Balancing Method for Calculating Component RAW involving CCFs in SSC Categorization

Reliability Engineering and System

Safety

200587권2호

Elsevier Science 김길유

- 202 -

구분 연번 논문제목 학술지

(회의)년도권

호

주 기

(단체)

주연구(발표)자

발표

1 Importance Analysis of In-Service Testing Components for Ulchin Unit 3

10th International Conference on Nuclear Engineering

2002년 ASME 강 일

2Pilot Study on the Applications of Risk-Informed In-Service Testing Method to Check Valves for Ulchin Unit 3

7th Korea-Japan

PSA Workshop

2002년 PSA 연구회 강 일

3 Adoption of the Maintenance Rule Concept under Periodic Safety Review in Korea PSA 02 2002년 　 김길유

4 Adoption of Maintenance Rule Concept at Wolsong Unit 1 Periodic Safety Review KJPSA 2002년 PSA

연구회 황미정

5A Study on the Performance-Based Regulation System Construction Considering the Specific Situation at Korean NPPs

ANS Meeting 2002년 6월 ANS 황미정

6Guidance for the Explicit Treatment of Model Uncertainties in the Presence of Aleatory and Epistemic Parameter Uncertainties

ICONE11 2003년 4월 JSMEASME 안 일

7On the Balanced Use between Formally Structured and Simplified Approaches for Reflecting Subjective Judgments of Experts

ICAPP03 2003년 5월 SNEANS 안 일

8 A Study of an Expected RAW Importance Measure ESREL2003 2003년 6월 ESRA 김길유

9 A Pilot Study of RI-IST Applications to IST Check Valves for Ulchin Unit 3 SMiRT17 2003년 8월 IASMiRT 강 일

10

Thermal hydraulic analysis of aggressive secondary cooldown in a small break loss of coolant accident with a total loss of high pressure safety injection

NURETH-10 2003년 10월 KNSANS 한석

11A sensitivity study on a risk model for the reactor protection system in Korea Standard nuclear power plants

KORAS2003 2003년 11월 한국신뢰성학회

한석

12사고 인 오류 인간신뢰도분석에서의PSA 품질 향상

Canadian Nuclear

Societys 25th Annual

Conference

2004년 CNS 강 일

13A Balancing Method for Calculating a Component RAW involving CCFs ICONE 12 2004년 4월 　 김길유

14The Influence of Dynamic Pressures in the Estimation of Large Early Release Frequency (LERF)

ICAPP04 2004년 6월 ANS 안 일

15Development of a PSA-based Vital Area Identification Methodology for the Physical Security of Nuclear Power Plants

PSAM7 2004년 6월 　 박창규

16An Approach to Estimate SBO Risks in Multi-unit Nuclear Power Plants with a Shared Alternate AC Power Source

PSAM7 2004년 6월 　 정우식

17Application of PSA to the Physical Protection of Nuclear Power Plants

The 8th Korea-Japan

PSA Workshop

2004년 11월 JAERI 박창규

18A Study on Expert Elicitation for Risk-Informed Regulations and Applications Using Delphi Process

The 8th Korea-Japan

PSA Workshop

2004년 11월 JAERI 황미정

19Thermal Hydraulic Behavior of a Steam Generator Tube Rupture Accident with a Total Loss of The High Pressure Safety Injection

NUTHOS-6 2004년 10월 JNSANS 한석

- 203 -

제 2 련 분야에의 기여도

울진 3 4호기는 국내 최 의 표 원 으로 많은 험도 정보 활용 과제의 시범

상 호기로 선정되어 있다 따라서 본 연구를 통하여 개발된 PRiME-U34i와 련 기

술은 모든 표 원 상 험도 정보 활용의 기반 모델로 활용이 가능하다 본 연구

에서 개발한 PRiME-U34i는 2002년 9월에 체결된 KAERI-KINS 연구 력 정을

통하여 이미 KINS에서 규제검증모델의 기반모델로 사용하고 있다 한 연구소와 산업

체간의 기술 이 계약을 통하여 PRiME-U34i의 기 모델이 력연구원의 험도 정

보 활용 가동 검사 과제 한수원의 울진 3 4호기 기술지침서 개선 과제에 사용되고

있으며 향후 이들 기 모델이 PRiME-U34i 최종모델로 치될 것으로 상된다

아울러 본 과제를 수행하며 얻은 PSA 품질 평가 기술과 경험을 기반으로 이미

고리 3 4호기 PSA 품질 향상과제에서 PSA 품질 독립 평가 탁 과제를 받아 수행하

고 있으며 산업체에서 수행 인 정비 규정 기술 개발 과제에서는 본 과제에서 개발

한 문가 의견 추출 방법을 이용하여 련 문가 의견의 추출통합 작업을 수행하

다

에서 보듯이 본 과제를 통하여 개발된 PSA 모델 최 평가 기술 험도

리 기술 등은 이미 국내 험도 정보 활용과 련된 많은 분야에서 활발히 활용되고

있다

한 연구 성과의 확산을 하여 2002년 8월에는 한수원 본사에서 과제 설명회

를 가진 바가 있으며 2002년 5월에는 제7차 한일 PSA Workshop을 주 하여 한국

일본 국 등 국내외 110여명의 PSA 문가가 참석하는 등 성공 으로 국제 인

Workshop을 개최한 바가 있다 2003년 10월에는 제3차 PSA Workshop을 개최하여

국내 PSA 문가 100여명이 참여한 바 있으며 2002년 9월에는 험도 정보를 활용

한 물리 방호 련 한-IAEA Workshop을 공동 개최한 바가 있다

본 과제에서는 산업체를 상으로 한 1주간의 PSA 교육을 2003년도와 2004년

도에 걸쳐 한국원자력연구소에서 개최한 바 있으며 매년 국내에서 개최되고 있는 IAEA

- 204 -

험도 정보 활용 Workshop에도 강사진으로 참여하여 왔다 한 총 30여건의 국내외

산업체를 상으로 탁과제 수행 자문 세미나 교육 등을 수행하여 국내 산업체에

련 기술을 극 으로 이 하 다 주요 외 기술 이 내용이 아래 표에 정리되어

있다

2001년도에 수립된 제2차 원자력 진흥종합계획에서는 2006년까지 성능 기

험도 정보를 활용한 규제 제도의 도입과 PSA 기술의 고도화 종합 데이터베이스

체계 구축을 명시하고 있으며 2002년도에는 험도 정보 활용의 기반이 되는 정비 규

정의 도입이 원자력안 원회에서 결의되었다 한 2004년부터 한국원자력학회에서

작성 인 국가원자력기술지도(Nuclear Technology Roadmap)에서도 험도 정보 활

용 기술을 향후 원자력 안 분야에서 개발하여야 할 주요 략 제품기술 하나로 선

정하 다

이에 따라 험도 정보 활용 기술에 한 국내 수요는 더욱 늘어날 것으로 단되

며 본 연구에서 연구 개발된 PRiME-U34i 최 평가 기술 험도 정보 활용 체

제 등은 험도 정보 활용 가동 검사 험도 정보 활용 기술 지침서 개선 정

비 규정 등 다양한 험도 정보 활용 시 항상 요구되는 기반 요소 기술이므로 국내

에서 험도 정보 활용 련 업무 증가에 따라 본 연구에서 개발한 PSA 모델 평가

기술 활용 체제의 외 기여도가 더욱 증 될 것으로 단된다

- 205 -

이 기술내용 업체명 방법(용역자문수탁) 경비(기술료) 기간 비고

험도 기반 성능지표 국내 용 연구 KINS 수탁 50000천원 2002sim2004 장기 과제 탁

MR Weighting Factor Threshold 설정 KEPRI 수탁 19500천원 2003 산자부 과제

탁

울진 3 4호기 험도 평가용 모델 KAIST 기술 실시 2002

울진 3 4호기 험도 평가용 모델 KEPRI 기술 실시 2002sim 산업체 행정 처리

울진 3 4호기 험도 평가용 모델 KOPEC 기술 실시 2002sim 산업체 행정 처리

기술지침서 개정 련 KOPEC 자문 2002

정비규정 Delphi 방법의 가 치 설정 KERPI 자문 2004

MR APC RPC 설정 KEPRI 자문 2004630

험도 정보 활용 일반 한국가스공사 자문 2003515

정비규정 설명 국내 도입 방안 KINS 자문 2003612

정비규정 설명 국내 도입 방안 한수원 자문 20034

정비규정 로그램과 국내 정비규정 용 연구 KOPEC 자문 2003126

PSR에의 MR 용 KEPRI 자문 2002

PSA 개요 한기공 세미나 2003

정비 규정 일반 KEPRI 세미나 2002

정비 규정 일반 KOPEC 세미나 2003

정비 규정 일반 한기공 세미나 2003

DynaRM 데모 KINS 세미나 2004

정비규정 개요 국내 도입 방안 한수원 울진 2발 세미나 2003424sim

25

정비규정 개요 국내 도입 방안 과기부 세미나 200327

정비규정 개요 국내 도입 방안 KINS 세미나 200315

정비규정 지원 로그램 한수원 세미나 2002517

험도 정보 활용 일반 한수원 고리연수원 교육 2002 한수원 교육

로그램

험도 정보 활용 일반 한수원 고리연수원 교육 2003 한수원 교육

로그램

험도 정보 활용 일반 한수원 고리연수원 교육 2004 한수원 교육

로그램

험도 정보 활용 개요한수원 KEPRI 한기공

교육 2003 연구소 PSA 교육 로그램

험도 정보 활용 개요한수원 KEPRI 한기공

교육 2004 연구소 PSA 교육 로그램

험도 정보 활용 개요한수원 KEPRI 한기공

교육 2002 IAEA WS 강사

험도 정보 활용 개요한수원 KEPRI 한기공

교육 2003 IAEA WS 강사

험도 정보 활용 개요한수원 KEPRI 한기공

교육 2004 IAEA WS 강사

PSA 개요 산업안 공단 교육 2003

PSA 개요 산업안 공단 교육 2004

PSA 모델 검토 루마니아 SNN

IAEA Expert Mission 2003

- 206 -

제 5 장 연구개발결과의 활용계획

PSA 표 모델

- WOG(Westinghouse Owners Group)의 평가에 따르면 차등 품질 보증을

수행함으로써 호기 당 연간 25억 원 정도를 감하는 것으로 나타나고 있

다 이와 같이 험도 정보 활용을 통하여 원 의 안 성을 하하지 않으면

서도 많은 경제 이득을 얻을 수 있으나 이와 같은 험도 정보 활용을

해서는 일정 품질 수 이상을 갖는 PSA 모델의 개발이 필수 이다 본 연

구를 통하여 개발된 PRiME-U34i는 ASME PSA Standard I+ 등 의 품질

을 갖는 PSA 모델로 향후 국내 표 원 상 험도 정보 활용의 기반

모델로 사용될 수 있을 것으로 상된다

- 2002년 9월에 KAERI-KINS는 안 분야 연구 력 정을 체결한 바 있으며

이 정을 통하여 PRiME-U34i를 규제 검증 모델 개발을 한 기반 모델로 사

용하기로 합의하여 과제 기간 동안 지속 으로 연구 력을 수행하여 왔다

- 한 이미 연구소와 산업체간의 기술 이 계약을 통하여 PRiME-U34i의

기 모델이 력연구원의 험도 정보 활용 가동 검사 과제 한수원의

울진 3 4호기 기술 지침서 개선 과제에 사용되고 있으며 향후 이들 모델이

PRiME-U34i 최종 모델로 치될 것으로 상된다

최 험도 평가 기술

- 기존에는 보수 가정과 방법을 이용하여 험도를 평가하여 오던 분야에서도

험도 정보 활용 범 의 확 에 따라 좀 더 정확한 최 평가에 한 요구가

증 되고 있다

- 본 연구에서 개발한 기사건 빈도 평가 방법은 기존 PSA 방법에서 보수

으로 처리하던 기사건의 빈도 평가를 계통 상태에 따라 정확히 평가하는

기술로서 Risk Monitor에 사용되는 PSA 모델 구축에 필수 인 기술이다

- 207 -

따라서 본 연구의 결과물은 향후 국내 원 에 설치할 모든 Risk Monitor에

서 활용될 수 있을 것으로 기 된다

- 국내는 한 부지 내에 많은 호기의 원 이 가동하고 있음에 따라 기 등의 설

비들이 몇 호기에 걸쳐 공유되는 경우가 있으나 기존에는 이와 같은 공유 기

기나 계통의 향을 고려하지 않고 PSA를 단일 호기별로 수행함에 따라 개별

원 의 험도가 과소평가되는 경우가 있었다 한 미국 등에서 이제는 개별

원 의 험도가 아니라 부지(Site) 내 체 원 이 야기하는 험도에 한 우

려가 나오고 있으며 이에 따라 향후 부지 험도 평가가 요구될 것으로 상

된다 따라서 본 연구에서 개발한 공유 기기 계통의 향 평가 방법은 향후

산업체가 PSA를 수행 시 개별 원 험도의 정확한 평가를 가능하게 하여 주

며 한 향후 부지 험도 평가 시에도 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기

된다

- 본 연구를 통하여 PSA 분야의 오랜 과제 하나 던 1단계 PSA 정량화 불확

실성 문제를 해결하 다 이는 PSA 결과 신뢰성 향상에 매우 요한 기술로

본 과제에서 개발된 기술을 기반으로 KIRAPFT-REX 로그램에 개발 기술을

목하여 이제 PSA 정량화와 동시에 정량화에 따른 불확실성을 평가할 수 있

게 되었다

- 미국 NRC는 험도 정보 활용을 하여 2단계 PSA까지 수행하기를 요구하고

있다 그러나 재 2단계 PSA는 많은 상학 불확실성을 갖고 있으며 한

2단계 PSA 수행에 많은 재원을 필요로 하고 있다 본 연구를 통하여 개선된 2

단계 PSA 방법은 국내 산업체에서 험도 정보 활용을 하고자 할 때 2단계

PSA의 간편한 수행을 가능하게 해 것으로 기 되며 아울러 2단계 PSA 평

가 결과의 불확실성을 감소시킴으로써 불필요한 보수성을 이는 데에도 매우

유용하게 사용될 것으로 상된다 2단계 장기 연구 결과를 기반으로 3단계

장기 연구에서 12단계 PSA 통합 모델을 개발할 것이며 이 모델 역시 규제

검증 모델 개발을 한 기반 모델로 제공될 것으로 상된다

- 208 -

- 재까지 원 에서 발생하는 화재의 험도 평가는 매우 보수 으로 이루어져

왔다 이는 특히 화재의 성장 에 한 정확한 측이 어렵기 때문이었

다 따라서 본 연구를 통하여 개발한 화재의 성장 평가 코드를 사용한

화재 험도 방법은 향후 국내 원 의 화재 험도 평가 시 보수성을 크게 감

소시킬 수 있을 것으로 기 된다

- 에서 기술한 여러 최 험도 평가 기술들은 향후 모든 험도 평가에 있

어 불확실성이 감소된 최 험도 평가를 가능하게 해 으로써 험도 정

보에 기반한 규제 운 의 합리화에 범 하게 사용될 것으로 단된다

험도 리 기반 기술

- 험도 정보 활용 기술은 (1) 정확한 험도의 평가를 한 평가 기술과 (2)

험도 평가 결과를 어떻게 활용하는가하는 험도 정보 운용 기술로 이루

어진다 험도 정보 운용 기술의 가장 기반이 되는 기술은 험도 평가 결과

를 이용하여 원 의 안 에 요한 SSC를 선정하고 그 순 를 결정하는 방

법이다

- 원 의 안 에 요한 SSC를 선정하고 그 순 를 결정하기 해서는 기기나

계통의 요도를 평가하여야 하나 기존의 PSA에서는 기기의 개별 고장 모드

별로 요도가 평가되기 때문에 이로부터 기기나 계통 수 의 요도를 평가하

는 데 문제가 있어 왔다 따라서 험도 정보를 정확히 사용하기 해서는 기

기나 계통 수 의 요도를 평가하는 이론 방법을 개발할 필요가 제기되어

왔다 이는 SSC 순 결정에 가장 기본 인 기술로 향후 모든 험도 정보 활

용에서 많이 활용될 것으로 기 되고 있다 본 연구를 통하여 선진국에서도 문

제가 되어 왔던 계통 수 의 요도 평가 공통 원인 고장을 포함하는 경우의

요도 평가를 할 수 있는 새로운 척도를 개발하 다 이는 향후 국내외 험

도 정보 활용에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 단된다

- 한 선진국에서는 PSA 모델에 포함되지 않는 기기나 계통의 요도를 평가하

- 209 -

기 하여서 주로 련 문가들로 구성된 회의를 통하여 요도를 평가하는 방

식을 사용하여 왔다 그러나 이 방식은 회의에 참여하는 문가의 자질 회의의

진행 방식 등에 따라 다른 결론이 나올 수 있다는 문제 을 갖고 있었다 따라

서 본 연구에서 요도 평가 문가 회의를 해 개발한 표 화된 요도 결정

방법은 문가의 의견 수렴에 있어 일 성을 제공할 수 있는 매우 요한 기술

이다 본 연구에서 개발된 기술을 근거로 이미 산업체에서 수행 인 정비규정

과제에서 수탁을 받아 문가 의견수렴 업무를 수행하고 있으며 향후 다른

험도 정보 활용에서도 많이 사용될 것으로 상된다

- 210 -

제 6 장 연구개발과정에서 수집한 과학기술정보

제 1 국외 정보

[ASME02] ASME Standard for Probabilistic Risk Assessment for Nuclear Power

Plant Applications ASME RA-S-2002 2002

[AY01] Ayyub Bilal M Elicitation of Expert Opinions for Uncertainty and Risks

CRC Press 2001

[AY03a] KIAhn JEYang JJHa ldquoGuidance for the Explicit Treatment of Model

Uncertainties in the Presence of Aleatory and Epistemic Parameter

Uncertaintiesrdquo International Conference on Nuclear Engineering

(ICONE-11) Tokyo Japan April 20sim23 2003

[AY03b] KIAhn JEYang JJHa ldquoOn the Balanced Use between Formally

Structured and Simplified Approaches for Reflecting Subjective Judgments

of Expertsrdquo International Congress on Advanced Nuclear Power Plant

(ICAPP 03) Cordoba Spain May 4sim7 2003

[AY04a] KIAhn JEYang ldquoOn the Plant-specific Impact of Different

Pressurization Rates in the Estimation of Containment Failure Mode

Probabilitiesrdquo Reliability Engineering and System Safety Vol84(2)

pp129sim139 2004

[AY04b] KIAhn JEYang JJHa ldquoThe Influence of Dynamic Pressures in the

Estimation of Large Early Release Frequency (LERF)rdquo International

Congress on Advanced Nuclear Power Plant (ICAPP 04) Pittsburgh USA

June 13sim17 2004

[AY05] KIAhn JEYang ldquoFormulation of a Single Operational Model for Risk-

- 211 -

informed Applications from the Decoupled Level 1 and 2 PSA Modelsrdquo

International Topical Meeting on Probabilistic Safety Analysis (PSA lsquo05)

San Francisco CA US 11sim15 September 2005

[DR01] Y Dutuit A Rauzy Efficient algorithms to assess component and gate

importance in fault tree analysis Reliability Engineering and System

Safety Vol 72 2001

[EPRI91] Ho V Chien S and Apostolakis GE UCLA School of Engineering and

Applied Science COMPBRN IIIe An Interactive Computer Program Code

for Fire Risk Analysis EPRI Report TR-7282 May 1991

[EPRI92] Professional Loss Control Inc Fire-Induced Vulnerability Evaluation

(FIVE) EPRI TR-100370 1992

[EPRI95] EPRI Fire PRA Implementation Guide Electric Power Research Institute

TR-105928 December 1995

[HA03] Seok-Jung Han Ho-Gon Lim amp Joon-Eon Yang Thermal hydraulic

analysis of aggressive secondary cooldown in a small break loss of

coolant accident with a total loss of high pressure safety injection The

10th International Topical Meeting on Nuclear Reactor Thermal

Hydraulics (NURETH-10) Seoul Korea October 5sim9 2003

[HA04] Seok-Jung Han amp Joon-Eon Yang Thermal hydraulic behavior of a steam

generator tube rupture accident with a total loss of the high pressure

safety injection The 6th International Conference on Nuclear Thermal

Hydraulics Operations and Safety (NUTHOS-6) Nara Japan October

4sim8 2004

[HW05] M Hwang ldquoA Study on an Expert Elicitation for the Risk-Informed

- 212 -

Regulations and Applications Using the Delphi Processrdquo Japan amp Korea

Joint Workshop on PSA 2005

[JH04a] WS Jung SH Han JJ Ha A Fast BDD Algorithm for Large Coherent

Fault Trees Analysis Reliability Engineering and System Safety Vol 83

pp 369sim374 2004

[JH04b] WS Jung SH Han JJ Ha Development of an Efficient BDD Algorithm

to Solve Large Fault Trees Proceedings of the 7th International

Conference on Probabilistic Safety Assessment and Management June

Berlin Germany 2004

[JY03] WS Jung JE Yang and JJ Ha A new method to evaluate alternate AC

power source effects in multi-unit nuclear power plants Reliability

Engineering and System Safety Vol 82 pp 165sim172 2003

[JY04] WS Jung JE Yang and JJ Ha An Approach to Estimate SBO Risks in

Multi-unit Nuclear Power Plants with a Shared Alternate AC Power

Source PSAM7 Berlin June 12sim19 2004

[JY05] WS Jung JE Yang JJ Ha ldquoDevelopment of Measures to Estimate

Truncation Error in Fault Tree Analysisrdquo Reliability Engineering amp

System Safety 2005 (인쇄 )

[KA04] Kang et al Improving the PSA Quality in the Human Reliability Analysis

of Pre-Accident Human Errors CNS Canadian Nuclear Societys 25th

Annual Conference Toronto 2004

[KE92] DI Kelly et al Assessment of ISLOCA Risk-Methodology and

Application to Combustion Engineering Plant NUREGCR-5745

EGG-2650 April 1992

- 213 -

[KH03] Kilyoo Kim MJ Hwang DI Kang ldquoA Study of Expected RAW Importance

Measurerdquo ESREL03 2003

[KK05] Kilyoo Kim DI Kang JE Yang ldquoOn the Use of the Balancing Method for

Calculating Component RAW involving CCFs in SSC Categorizationrdquo

Reliability Engineering amp System Safety Vol 87(2) 2005

[MA96] S Martorell etal ldquoSafety-related equipment prioritization for reliability

centered maintenance purposes based on a plant specific level 1 PSA

Reliability Engineering amp System Safety Vol 52 1996

[NEI00a] NEI Industry Guideline for Risk-Informed Categorization and Treatment

of Structures Systems and Components NEI-00-04 Draft March 2000

[NEI00b] NEI Probabilistic Risk Assessment Peer Review Process Guidance

Risk-based Applications Task Force 2000

[NEI02] NEI PRA Peer Review Process Guidance NEI-00-02 Aug 2002

[NEI03] NEI 10 CFR 5069 SSC Categorization Guideline NEI-00-04

(Draft-Revision D) May 2003

[NIST03] NISTIR 6784 Fire Dynamic Simulator (Version 4) - Users Guide NIST

2003

[NIST92] A Users Guide for CFAST Version16 Building and Fire Research

Laboratory National Institute of Standards and Technology December

1992

[NRC02a] USNRC Risk-Informed Categorization and Treatment of SSCs for

Nuclear Power Reactors 10CFR5069 2002

[NRC02b] USNRC Official Transcript of Proceedings of ACRS Reliability and

- 214 -

Probabilistic Risk Assessment Subcommittee 2002

[NRC03] USNRC Handbook of Parameter Estimation for Probabilistic Risk

Assessment NUREGCR-6823 2003

[NRC04] USNRC Supporting Guidance for Implementation of IMC 0609 Appendix

F-Fire Protection Significance Determination Process (SDP) U S NRC

2004

[NRC90] USNRC Eliciting and Analyzing Expert Judgment NUREGCR-5424

1990

[NRC93] USNRC Procedures for Analysis Common Cause Failures in Safety

Analysis NUREGCR-5801 April 1993

[NRC97] USNRC Reliability Study System Studies AuxiliaryEmergency

Feedwater System 1987sim1995 NUREGCR-5500 Vol 1 USNRC 1997

[NRC98a] USNRC Common-Cause Failure Parameter Estimations

NUREGCR-5497 INELEXT-97-01328 1998

[NRC98b] USNRC An Approach for Using PRA in Risk-Informed Decisions on

Plant Specific Changes to the Licensing Basis Plant Specific RG 1174

NRC 1998

[NRC98c] USNRC Guidelines on Modeling Common-Cause Failures in

Probabilistic Risk Assessment NUREGCR-5485 November 1998

[NRC98d] USNRC An Approach for Plant-Specific Risk-Informed

Decision-making Technical Specifications Regulatory Guide 1177

NRC 1998

[NRC98e] USNRC Options for Risk-Informed Revisions to 10 CFR Part 50 -

- 215 -

Domestic Licensing of Production and Utilization Facilities

SECY-98-300 1998

[NRC98f] USNRC An Approach for Plant-Specific Risk-Informed

Decision-making Graded Quality Assurance Regulatory Guide 1176

1998

[NRC98g] USNRC Procedures for Treating Common Cause Failures in Safety and

Reliability Studies Procedural Framework and Examples

NUREGCR-4780 EPRI NP-5613 Vol1 January 1998

[NRC99] USNRC Rates of Initiating Events at US Nuclear Power Plants 1987sim

1995 NUREGCR-5750 (INEELEXT-98-00401) Feb 1999

[PA03] CK Park ldquoA PSA-based Vital Area Identification Methodology

Developmentrdquo Reliability Engineering amp System Safety Vol 82 No 2

2003

[PA51] S Payne The Art of Asking Questions Princeton University Press 1951

[ST01] South Texas Plants STP Nuclear Operating Company Exemption

Requests Proof-of-Concept for Risk-Informing 10 CFR Part 50 Option2

2001

[WHC96] Fire Protection Guide for Waste Drum Storage Array

WHC-SD-SQA-ANAL-501 September 1996

[WO01] WOG(Westinghouse Owners Group) Common Cause Failure Analysis

Improvements Project 2001

- 216 -

제 2 국내 정보

[강 01] 강 일 외 험도 정보를 이용한 울진 3 4호기의 허용정지시간 변경

KAERITR-17722001 2001

[강 03] 강 일 외 ldquo표 원 확률론 안 성 평가의 인간신뢰도분석 평가rdquo

산업안 학회지 18권 2호 2003

[강 04a] 강 일 외 계통모델링 지침 사고 인 오류 KAERITR-26792004 2004

[강 05a] 강 일 외 표 원 PSA에서의 사고 인 오류 악과 정량화

KAERITR-29492005 2005

[강 05b] 강 일 외 표 원 PSA에서의 사고 후 인 오류 인간신뢰도분석

KAERITR-29502005

[강 05c] 강 일 허용정지시간 변경에 한 험도 평가

U34-1FI-MM-SA-1-R0-2005 2005

[강 05d] 강 일 외 수동밸 인 오류 모델링 U34-F1-MM-HR-2-R1-2005 2005

[강 05e] 강 일 외 교정작업 인 오류 모델링 U34-F1-MM-HR-3-R1-2005 2005

[강 05f] 강 일 사고 인 오류 정량화 U34-1FI-MM-HR-4-R1-2005 2005

[강 05g] 강 일 사고후 인 오류 상세 정량화 계산서

U34-1FI-MM-HR-5-R0-2005 2005

[강 05h] 강 일 사고 후 인 오류 종속성 상세 평가 계산서

U34-1F1-MM-HR-6-R0-2005 2005

[김길03a] 김길유 외 험도 정보 활용 원 규제 응용을 한 요도 척도 연구

KAERITR-24322003 2003

- 217 -

[김길03b] 김길유 외 ldquo기기 험달성가치 계산시 공통원인고장 처리 방법 연구rdquo

추계원자력학술발표회 한국원자력학회 2003

[김길04] 김길유 외 울진 3 4호기 주요 기사건 보완 연구 춘계원자력학술발표회

한국원자력학회 2004

[김길05a] 김길유 외 울진 3 4호기 두 계통 Option2 시범 용 연구 -

고압안 주입계통 기기냉각 해수계통 KAERITR-29562005 2005

[김길05b] 김길유 외 울진 3 4호기 PSA의 기사건 빈도 보완 연구

KAERITR-29572005 2005

[김양05a] 김길유 양 언 외 ASME PSA Standard 기반 국내 표 원 PSA 모델 검토

2005

[김양05b] 김길유 양 언 외 NEI Peer Review Process Guidance 기반 국내 표 원

PSA 모델 검토 2005

[박장01] 박진균 장승철 Bayesian 분석용 BURD 소 트웨어 개발

Memo-ART-2001-024 한국원자력연구소 종합안 평가부 내부 기술 메모

2001

[방정99] 방 석 정재원 설 원 한국 표 형 원 의 LOCA 후 장기냉각성능 검증 계산

한국원자력안 기술원 KINSAR-665 1999

[안 96] 안 일 외 CONPAS 10 Code Package 사용자 설명서 KAERITR-65196

한국원자력연구소 1996

[안김02] 안 일 김동하 양 언 Level 2 PSA 불확실성 분석방법론 수행 차

KAERITR-215102 2002

[안김04] 안 일 김시달 양 언 1단계 2단계 PSA 모델의 통합방안에 한 연구

KAERITR-27572004 2004

- 218 -

[안양03a] KIAhn JEYang The Explicit Treatment of Model Uncertainties in the

Presence of Aleatory and Epistemic Parameter Uncertainties in Risk and

Reliability Analysis Journal of the Korean Nuclear Society Vol35(1)

pp64sim79 2003

[안양03b] KIAhn JEYang JJHa ldquoOn the Balanced Blending of Formally

Structured and Simplified Approaches for Utilizing Judgments of Experts

in the Assessment of Uncertain Issuesrdquo Journal of the Korean Nuclear

Society Vol35(4) pp318sim335 2003

[안양03c] KIAhn JEYang JJHa ldquoThe Plant-specific Impact of Different

Pressurization Rates in the Probabilistic Estimation of Containment

Failure Modesrdquo Journal of the Korean Nuclear Society Vol35(2)

pp154sim164 2003

[안양04] KIAhn JEYang JJHa ldquoA Formal Guidance for Handling Different

Uncertainty Sources Employed in the Level 2 PSArdquo Journal of the Korean

Nuclear Society Vol36(1) 2004

[양 03a] 양 언 외 ASME PSA Standard 기반 국내 표 원 PSA 모델 검토 Rev 0

KAERITR-25092003 2003

[양 03b] 양 언 외 NEI Peer Review Process Guidance 기반 국내 표 원 PSA

모델 검토 Rev 0 KAERITR-25102003 2003

[양 04a] 양 언 Local Control Panel 모델 기본 지침

U34-1FI-MM-FT-002-R0-2004 2004

[양 04b] 양 언 결합 고장수목 U34-1FI-MM-FT-013-R0-2004 2004

[이상03] 이 상일 ATWS Analysis for UCN 5 amp 6 제 1회 원자력 안 해석 심포지움

2003 6 26sim27 천 한화콘도 2003

- 219 -

[이상04] 이 상일 ATWS Analysis for SKN 5 amp 6 제 2회 원자력 안 해석 심포지움

2004 6 24sim25 천 한화콘도 2004

[이양04] 이윤환 양 언 김종훈 화재모델 CFAST를 이용한 원 화재구역의 CCDP

평가 한국화재소방학회지 Vol 18 No 4 pp 64sim71 2004

[이원02] 이원재 외 24인 최 열수력계통분석코드개발 원자력 열수력 실증실험

평가기술 개발 KAERIRR-22352001 한국원자력연구소 과학기술부 2002

[이윤04a] 이윤환 계통 모델링 지침 고장수목 KAERITR-26772004

[이윤04b] 이윤환 화재모델링 코드의 특성 분석 KAERIAR-699200 2004

[이윤04c] 이윤환 Interlock 모델링 U34-1FI-MM-FT-007-R0-2004 2004

[이윤04d] 이윤환 계통 이름 계통 약어 U34-1FI-MM-FT-006-R0-2004 2004

[이윤04e] 이윤환 ASME SY-A13A14 검토 근거

U34-1FI-MM-FT-012-R0-2004 2004

[이윤05a] 이윤환 화재모델 CFAST를 이용한 원 화재구역의 화재 안 성 평가

KAERITR-29192005 2005

[이윤05b] 이윤환 ESFAS-ARC amp PCS 모델링 지침서 KAERITR-29202005 2005

[이철03] 이철신 국내 MSLB 안 해석 황과 경험 내부세미나 자료 한국 력기술

안 해석처 2003

[임태97] Lim T PSA 수행용 기기 독립고장 자료 공통원인고장 자료 분석

KAERICM-16496 1997

[정강05] 정원 강 일 원자력발 소 인간신뢰도분석 표 방법 ( 출력 PSA) 개발

KAERITR-29612005 2005

- 220 -

[정양03] 정우식 양 언 다 호기 원 에서 공유 체교류 원 향 평가 방법 개발

KAERITR-2555 2003

[정양04a] WS Jung JE Yang JJ Ha Development of Measures for the

Truncation Uncertainty in Fault Tree Analysis ldquoProceedings of the

Korean Nuclear Society Spring Meeting Korea Gyeongju Korea May

2004

[정양04b] 정우식 양 언 원자력발 소의 확률론 안 성평가시 고장수목분석 정량화

불확실성 KAERITR-2820 2004

[정우04a] 정우식 LOCCW 기사건 고장수목 작성 정량화 방법 U34-1FI-MM-IE-

R0-003 2004

[정우04b] 정우식 FTREX 기본 내용 사용법 U34-1FI-MM-QU-004-R0-2004

2004

[정원03] 정원 외 확률론 안 성평가(PSA) 수행 차서- 1단계 출력

내부사건분석 한국원자력연구소 KAERITR-25482003 2003

[한상04] 한상훈 Alternating System에서의 OOS 모델 방법

U34-1FI-MM-FT-004-R0-2004 2004

[한상93] 한상훈 외 KAERI Integrated Reliablity Analysis Code Package (KIRAP)

Relaease 20 Users Manual KAERITR-36193 KAERI 1993

[한석04a] 한석 CST 가용 시간 평가 U34-1FI-MM-SC-001-R0-2004 2004

[한석04b] 한석 LSSB 최신 검토 결과 U34-1FI-MM-SC-002-R0-2004 2004

[한석04c] 한석 MTC 최신 검토 결과 U34-1FI-MM-SC-003-R0-2004 2004

[한석04d] 한석 소형 LOCA시 RWT 재장 수 가용시간에 따른 재순환 운 개시

- 221 -

시간 평가 근거 U34-1FI-MM-SC-004-R0-2004 2004

[한석04e] 한석 LOCA 사고 유형 분류 U34-1FI-MM-AS-001-R0-2004 2004

[한석04f] 한석 MTC 민감도 분석 U34-1FI-MM-SA-002-R0-2004 2004

[한석04g] 한석 MFLB 민감도 분석 U34-1FI-MM-SA-003-R0-2004 2004

[한석04h] 한석 MSLB 민감도 분석 U34-1FI-MM-SA-004-R0-2004 2004

[한석04i] 한석 SGTR 격리에 따른 민감도 분석 U34-1FI-MM-SA-005-R0-2004

2004

[한석04j] 한석 소형 LOCA HPR 임무시간에 따른 민감도 분석

U34-1FI-MM-SA-006-R0-2004 2004

[한수00a] 한국수력원자력주식회사 공학 안 설비 작동계통 부계 기 기능시험(상온

정지 )ldquo 정기-계-16 2000

[한수00b] 한국수력원자력주식회사 공학 안 설비 작동계통 부계 기 기능시험(운

) 정기-계-17 2000

[한양03] 한석 양 언 고압안 주입 완 상실을 동반한

증기발생기 열 단사고시 PSA 성공기 2003추계학술발표회

한국원자력학회 2003

[한양04a] 한석 양 언 PSA 사고경 분석을 한 LOCA 사고군 최 열수력 분석

제 2 회 원자력안 해석심포지움 천 2004 6

[한양04b] 한석 양 언 ldquoA Re-estimation of the Accident Sequence of the LOCA

Groups for the PSA Model of the KSNPrdquo Korea Atomic Energy Research

Institute 2004 추계원자력학술발표회 한국원자력학회 2004

[한양04c] 한석 양 언 고압안 주입 완 상실을 동반한 증기발생기 열 단

- 222 -

사고에 한 열수력 분석 KAERITR-27312004 한국원자력연구소 2004

[한임03a] 한석 임호곤 양 언 ldquo고압안 주입 완 상실을 동반한 소형 단

냉각재상실사고시 속감압운 에 한 열수력 분석rdquo 2003

춘계원자력학술발표회 한국원자력학회 2003

[한임03b] 한석 임호곤 양 언 고압안 주입 완 상실을 동반한 소형 단

냉각재상실사고시 속감압운 에 한 열수력 분석 KAERITR-24452002

한국원자력연구소 2003

[한 02] 한국 력공사 울진 3 4호기 비상운 차서 Rev 4 amp 일부 5 2002

[한 96] 한국 력공사 울진 3 4호기 최종안 성 분석 보고서 1515 1528

부록15A 15장 63 1996

[한 97] 한국 력공사 Ulchin Units 3 4 Final Probabilistic Safety Assessment

Report 1997

[황미04a] 황미정 계통 모델링 지침 공통원인고장(Rev 0) KAERITR-26782004

2004

[황미04b] 황미정 계통 모델링 지침 공통원인고장 KAERITR-26782004

[황미04c] 황미정 CCF Factor 선정 방안 U34-1FI-MM-CC-002-R1-2004 2004

[황미05a] 황미정 험도 정보 SSCs 안 등 분류를 한 문가 의견 추출 방법 개발

KAERITR-29112005 2005

[황미05b] 황미정 Delphi 방법을 이용한 문가 의견 취합 차서 차등 품질

보증(GQA)용 KAERITR-29122005 2005

[황미05c] 황미정 계통 모델링 지침 공통원인고장(Rev 1) KAERITR-29162005

2005

- 223 -

[황한03] 황미정 한상훈 공통원인고장 분석 지침 KAERITR-24442003 2003

[SN-AFWS] 강 일 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Auxiliary Feedwater System U34-1FI-SN-AFWS-R0-2004 2004

[SN-CCWS] 황미정 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Component Cooling Water System U34-1FI-SN-CCWS-R0-2004 2004

[SN-CSS] 황미정 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Containment Spray System U34-1FI-SN-CSS-R0-2004 2004

[SN-CVCS] 정원 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Chemical

amp Volume Control System U34-1FI-SN-CVCS-R0-2004 2004

[SN-ECWS] 한상훈 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Essential Chilled Water System U34-1FI-SN-ECWS-R0-2004 2004

[SN-EPS] 박진희 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Electrical

Power System U34-1FI-SN-EPS-R1-2004 2004

[SN-HPSI] 이윤환 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 High

Pressure Safety Injection System U34-1FI-SN-HPSI-R0-2004 2004

[SN-HVAC] 한상훈 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Heating

Ventilation and Air Conditioning System U34-1FI-SN-HVAC-R0-2004

2004

[SN-IAS] 김길유 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Instrument

Air System U34-1FI-SN-IAS-R0-2004 2004

[SN-LPSI] 황미정 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Low

Pressure Safety Injection System U34-1FI-SN-LPSI-R0-2004 2004

- 224 -

[SN-MFWS] 최선 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Main

Feedwater System U34-1FI-SN-MFWS-R0-2004 2004

[SN-MSS] 강 일 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Main

Steam System U34-1FI-SN-MSS-R0-2004 2004

[SN-RCGVS] 김승환 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Reactor Coolant Gas Vent System U34-1FI-SN-RCGVS-R0-2004 2004

[SN-SDCS] 황미정 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Shutdown Cooling System U34-1FI-SN-SDCS-R0-2004 2004

[SN-SDS] 김길유 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Safety

Depressurization System U34-1FI-SN-SDS-R0-2004 2004

[SN-SGBDS] 양 언 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Steam

Generator Blowdown System U34-1FI-SN-SGBDS-R0-2004 2004

[SN-SIT] 김길유 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Safety

Injection Tanks U34-1FI-SN-SIT-R0-2004 2004

[SN-SWS] 황미정 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Essential

Service Water System U34-1FI-SN-SWS-R0-2004 2004

서 지 정 보 양 식

수행기 보고서번호 탁기 보고서번호 표 보고서번호 INIS 주제코드

KAERIRR-2496200

4

제목 부제 험도 정보 활용 기반 기술 개발

연구책임자 부서명 양 언 종합안 평가부

연 구 자 부 서 명강 일 김길유 안 일 이윤환 정우식 한석 황미정 김승환

김시달 박진희 박창규 임호곤 장승철 정 섭 정원 최선

한상훈 하재주 (종합안 평가부)

출 지 발행기 한국원자력연구소 발행년 20053

페 이 지 p 224 도 표 있음( O ) 없음( ) 크 기 21x297Cm

참고사항

공개여부 공개( O ) 비공개( ) 보고서종류 RR

비 여부 외비 ( ) __ 비

연구 탁기 계약 번호

록 (15-20 내외)본 연구의 목 은 종합 험도 정보 활용을 통하여 원 의 안

에 실제 이 되는 요소에 하여서는 좀 더 강화된 안

조치를 취하며 반면에 원 의 안 에 실제 향을 미치지 않는 요소들에 하여서는 투

자 재원을 감함으로써 원 의 안 성과 경제성을 동시에 향상시킬 수 있는 험도 정

보 활용 기반 기술을 개발하는 것이다 이를 하여 본 연구에서는 (1) ASME PSA

Standard I+ 등 을 만족하는 울진 3 4호기 내부사건 1단계 PSA 표 모델

(PRiME-U34i) 개발 (2) 최 험도 평가 기술 개발(계통 배열 변화 반 기사건 빈

도 평가 방법 개발 PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법 개발 공유 계통을 고려한 다

호기 부지 종합 험도 평가 기술 개발 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발 화재 분

석 코드에 기반을 둔 표 원 화재 험도 평가) (3) 험도 리 기반 기술 개발

(계통 수 요도 척도 개발 문가 의견 추출 표 방법 개발 구조계통기기 순

결정 체제 구축 시범 용)을 수행하 다 본 연구의 성과는 험도 정보 활용 규제

를 한 규제 검증용 PSA 모델의 기반 모델로 활용이 가능하며 한 산업체 험도 정

보 활용 과제에서 험도 평가용 모델 구조 계통 기기 순 결정 체제로 활용이 가

능하다

주제명키워드

(10단어내외)

확률론 안 성 평가 최 험도 평가 기술 험도 정보 활

용 PSA 표 모델 PSA품질

BIBLIOGRAPHIC INFORMATION SHEET

Performing Org

Report No

Sponsoring Org

Report No Standard Report No INIS Subject Code

KAERIRR-2496200

4

Title Subtitle Development of Risk-Informed Application Technology

Project Manager

and Department Yang Joon-Eon (Integrated Safety Assessment Team)

Researcher and

Department

DI Kang KYKim KIAhn YH Lee WS Jeong SJ Han

MJHwang SH Kim SD Kim JH Park CK Park HG

Lim SC Jang KS Jeong WD Jung SY Choi SH Han

JJ Ha (Integrated Safety Assessment Division)

Publication

Place

Daejeon Publisher KAERI Publication

Date20053

Page p 224 Ill amp Tab Yes( O ) No ( ) Size 21x297C

m

Note

Open Open(O) Closed( )

Report Type RRClassified

Restricted( )___Class

Document

S p o n s o r i n g

Org Contract No

Abstract (15-20

Lines)

This project aims at developing a risk-informed application

technology to enhance the safety and economy of nuclear

power plant altogether For this the PSA standard model is

developed which meets the ASME PSA Standard Capability Category I+ In

addition to reduce the uncertainty of PSA several new PSA technologies are

developed A methodology is developed to quantify the fault trees of initiating

events and mitigation systems simultaneously and a new measure is developed

to judge the convergency of PSA results A new frame is proposed to combine

the Level 1 and 2 PSA models into a unified PSA model The fire risk is

re-assessed using a fire analysis computer code To develope a risk-informed

decision making framework a new method to derive the importances of systems

with common cause events is proposed And it is proposed that a framework for

eliciting and combining the experts opinions consistently The research results

can be used in the regulatory body and the industry projects for risk-informed

applications

Subject Keywords

(About 10 words)

Probabilistic Safety Assessment Best-estimate Risk

Assessment Risk-informed Application PSA Quality

주 의

1 이 보고서는 과학기술부에서 시행한 원자력연구개발사업의 연구

보고서입니다

2 이 보고서 내용을 발표할 때에는 반드시 과학기술부에서 시행한

원자력연구개발사업의 연구결과임을 밝 야 합니다

3 국가 과학기술 기 유지에 필요한 내용은 외 으로 발표 는

공개 하여서는 아니됩니다

• 표제지
• 제출문
• 최종연구보고서 초록
• 요약문
• SUMMARY
• CONTENTS
• 목차
• 표목차
• 그림목차
• 제 1 장 연구개발과제의 개요
• • 제 1 절 연구배경 및 필요성
  • 제 2 절 연구개발의 목적 및 내용
  • • 제 2 장 국내외 기술 개발 현황
    • 제 3 장 연구개발 수행 내용 및 결과
    • • 제 1 절 1단계 PSA 표준 모델 개발
      • • 1 개요
        • 2 울진 3 4호기 PSA 모델 품질 평가
        • 3 초기사건 빈도 재평가
        • 4 사건수목 개선
        • 5 고장수목 개선
        • 6 인간 신뢰도 평가
        • 7 공통 원인 고장 평가
        • • 제 2 절 최적 위험도 평가 기술 개발
          • • 1 초기사건 PSA 기술 개발
            • 2 PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법 개발
            • 3 공유 계통을 고려한 다중 호기 부지 종합 위험도 평가
            • 4 2단계 PSA 기술 개발
            • 5 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발
            • 6 화재분석코드에 기반한 표준원전 화재 위험도 평가
            • • 제 3 절 위험도 관리 기반 기술 개발
              • • 1 계통 수준 중요도 척도 개발
                • 2 전문가 의견 추출 표준 방법 개발
                • 3 구조 계통 및 기기 순위 결정 체제 구축
                • 4 구조 계통 및 기기 순위 결정 체제 시범 적용
                • 5 표준원전 PSA 표준 모델을 이용한 허용 정지시간 연장 재평가
                • • 제 4 장 연구개발 목표 달성도 및 관련 분야에의 기여도
                  • • 제 1 절 연구개발 목표 달성도
                    • • 1 위험도 정보 활용을 위한 PSA 표준 모델 개발
                      • 2 최적 위험도 평가 기술 개발
                      • 3 위험도 관리 기반 기술 개발
                      • • 제 2 절 관련 분야에의 기여도
                        • • 제 5 장 연구개발결과의 활용계획
                          • 제 6 장 연구개발과정에서 수집한 과학기술정보
                          • • 제 1 절 국외 정보
                            • 제 2 절 국내 정보
                            • • 서지정보양식
                              • BIBLIOGRAPHIC INFORMATION SHEET

- i -

요 약 문

Ⅰ 제 목

험도 정보 활용 기반 기술 개발

Ⅱ 연구개발의 목 필요성

험도 정보 활용(Risk-informed Application RIA) 기술은 기존의 결정론 안

성 분석에 더하여 확률론 안 성 평가(Probabilistic Safety Assessment PSA)

장의 운 경험 등을 통하여 도출되는 원 의 정량 험도 정보를 활용하

여 원 의 안 성에 큰 을 미치는 요인들을 악하고 이에 한 효율

처 방안을 도출하여 원 의 안 성을 종합 으로 확보하고자 하는 방안이다

이와 같은 종합 험도 정보 활용을 통하여 원 의 안 에 실제 이 되는

요소에 하여서는 좀 더 강화된 안 조치를 취하며 반면에 원 의 안 에 실

제 향이 은 요소들에 하여서는 투자 재원을 감할 수 있다 따라서 이를

통하여 원 의 안 성과 경제성을 동시에 향상시킬 수 있다

재 미국 등 선진국에서는 이미 원 의 규제 설계 운 등 여러 분야에서

험도 정보를 주요 의사 결정 수단으로 활용하고 있으며 국내의 원자력 산업계

에서도 재 이의 도입을 활발히 추진하고 있는 상황이다

2001년도에 수립된 제2차 원자력 진흥종합계획에서도 험도 정보 활용의 요

성을 인식하여 2006년까지 성능 기 험도 정보를 활용한 규제 제도의 도

입과 PSA 기술의 고도화 종합 데이터베이스 체계 구축을 명시하고 있다

험도 정보 활용의 기본은 원 의 험도를 정확히 평가하고 그 결과를 효율

으로 활용하는 것이다 따라서 본 과제의 목 은 원 의 설계 운 정비 등

원 의 여러 요소를 종합 으로 고려하여 원 의 안 성을 정확히 평가할 수 있

는 (1) 고품질의 PSA 모델의 개발 (2) PSA 기술의 고도화 (3) 험도 정보

- ii -

의 체계 활용을 한 체제 구축 등을 수행하는 것이다 즉 본 과제의 목 은

장기 2단계 연구를 통하여 향후 국내에서 험도 정보 활용 기술을 실제 용

하기 한 기술 기반을 구축하는 것이다

Ⅲ 연구개발의 내용 범

본 과제의 내용 범 는 다음과 같이 크게 세 가지로 분류할 수 있다 (1)

험도 정보 활용을 한 PSA 표 모델 개발 (2) 최 험도 평가 기술 개

발 (3) 험도 정보의 체계 활용을 한 험도 리 기반 기술 개발 각

분야별 연구 내용 범 는 아래에 기술되어 있다

험도 정보 활용을 한 PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 내부사건 1단

계 PSA 표 모델(PRiME-U34i) 개발 검증

- Nuclear Energy Institute (NEI) PSA Peer Review Process Guidances

American Society of Mechanical Engineers (ASME) PSA Standard에

따른 PSA 모델 품질 평가 기존 PSA 모델의 취약 악 보완 방안 도

출

- 미국 최신 기사건 빈도 국내 불시정지 이력 반 기사건 빈도 재평

가

- 발 소 장 운 황에 따른 고장수목 개선

- 기존 고장수목에 모델 되어 있지 않던 제어 부분 고장수목 개발

- 국내 고유 기기 신뢰도 자료 반

- 최신 미국 공통원인고장 자료 평가 방법 반

- 표 인 오류 평가 방법에 따른 인 오류 확률 재평가

- 최 열수력코드 MARS를 이용한 사고경 재분석

- 개발된 PSA 모델의 품질 재평가 외부 문가 독립 검토 시행

- 허용정지시간 재평가를 통한 개발 모델 활용성 검증

최 험도 평가 기술 개발

- iii -

- 계통 배열 변화를 반 할 수 있는 고장수목 기반 기사건 빈도 재계산 방법

개발

- 다 호기 AAC DG(Alternative AC Diesel Generator) 공유 특성을 반 한

SBO(Station Blackout) 향 평가 방법 개발 여러 호기간 AAC DG 공유에

따른 부지 종합 험도 평가

- 1단계 PSA 정량화 결과 불확실성 평가방법 개발

- 12단계 PSA 통합 방법 개발 시범 모델 구축

- 화재 험도 보수성 감을 하여 화재 분석 코드를 이용한 표 원

화재 험도 재평가

험도 리 기반 기술 개발

- 계통 수 요도 평가 방법 개발

- 문가 의견 추출 방법 련 설문지 개발

- 안 주입 계통 냉각수 계통에 한 차등 품질 보증 시범 용

Ⅳ 연구개발결과

본 과제의 첫 번째 연구개발 결과는 험도 정보 활용을 한 ASME PSA

Standard I+ 등 수 의 1단계 PSA 표 모델(PRiME-U34i)을 개발한 것이다

본 연구 과제에서는 먼 울진 3 4호기 PSA 모델에 하여 ASME PSA

Standard와 NEI PSA Peer Review Process Guidances에 기반을 두어

PSA 모델 품질 등 평가를 수행하 다 품질 개선 의 울진 3 4호기 PSA

모델은 ASME PSA Standard를 기 으로 하 을 때 체 검토 항목 약

35 정도가 II 등 미만인 것으로 단되었다 모델 품질 평가 결과를 기반

으로 PSA 모델의 주요 요소별 품질 개선 사항을 도출하고 이에 따라 품질

개선 작업을 수행하 다

품질 개선 후 PRiME-U34i의 품질 재평가 작업을 수행하 다 본 과제를 통

하여 개발된 PRiME-U34i의 품질 향상은 ASME PSA Standard에 기반을 둔

- iv -

것으로 PRiME-U34i의 품질 개선 결과에 하여 국내외 문가의 검토를 통

하여 객 성을 검증 받았다

품질 개선 작업 결과 PRiME-U34i는 ASME PSA Standard을 기 으로

체 항목의 90 이상이 II 등 이상을 만족시키는 것으로 나타났다

본 과제의 두 번째 연구개발 결과는 다양한 최 험도 평가 기술의 개발이다

기존 PSA 에서는 기사건 발생이 고장수목의 형태로 표 된 경우 (1) 기

사건 고장수목들을 미리 정량화하여 발생빈도 값을 구한 후 (2) 노심손상

고장수목에 입하고 (3) 노심손상 고장수목을 정량화하여 발생빈도를 계산

하는 복잡한 계산 과정을 거쳐 왔다 이는 발 소 기기 배열이 변경되는 경

우 여러 번의 정량화가 필요함을 의미하는 것으로 한 하나의 기기 고장이

기사건 고장수목과 노심손상 고장수목 두 곳에 나타나기 때문에 기기

요도 계산에도 문제 을 유발하여 왔다 따라서 본 과제에서는 기사건 고

장수목과 노심손상 고장수목을 동시에 모델링하고 한번에 정량화를 할 수

있는 방법을 개발하 다

기존에는 AAC DG와 같이 여러 원 이 공유하는 기기가 원 의 험도에 미

치는 향을 정확히 모사하지 못하여왔다 따라서 본 과제에서는 여러 호기

간에 AAC DG를 공유함에 따라 발생하는 복잡한 상호 의존성을 고려하여

개별 원 부지 종합 험도를 평가할 수 있는 방법을 개발하 다 본 연

구의 결과는 다 호기 간에 공유되는 다른 기기의 향 평가에도 용될

수 있다

12단계 PSA 통합모델은 2단계 험도 척도(LERF LLRF 등)에 한 발

소 배열 변화의 향을 직 으로 평가하는 데 매우 유용한 모델이다 따라

서 본 연구를 통하여 12단계 PSA 모델을 단일 모델로 통합하기 한 방법

론 차를 개발하 다

기존의 화재 험도 분석 시에는 화재가 발생한 방에 치한 모든 기기의 기

- v -

능이 상실된다는 매우 보수 가정을 사용하여 왔다 따라서 이와 같은 보수

성의 감을 하여 CFAST 화재 분석 코드를 사용하여 표 원 화재

험도를 재평가하 다 평가 결과 CFAST 화재 분석 코드의 사용은 화재

험도 평가에서 나타나는 보수성을 크게 감시킬 수 있는 것으로 나타났다

1단계 PSA의 정량화 결과는 작은 확률 값을 갖는 수많은 사건 집합들의 합

으로부터 구해진다 그러나 PSA가 시작된 이후 정량화 작업을 통하여 구해

진 값이 과연 정확한 값에 수렴된 값인지 아니면 수렴 의 간 값인지에

한 논란이 계속되어 왔었다 본 연구에서는 PSA 정량화 결과의 수렴 여

부를 악할 수 있는 새로운 PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법을 개발

하 다 이는 세계 으로도 요한 연구 결과로 단된다

본 과제의 세 번째 연구개발 결과는 험도 정보의 체계 활용을 한 체제의 구

축이다

재까지는 험도 정보 활용에서 요구되는 주요 SSC(Structure System amp

Component) 선정 시 공통원인고장을 포함하는 경우의 기기 RAW(Risk

Achievement Worth)를 구하는 방법에 하여서는 미국에서도 오랫동안 논

란이 있어온 상황이다 본 연구에서는 RAW=1+(1-P)PFV(P=사건확률

FV=Fussell-Vesley 요도) 식을 사용하여 공통원인고장을 포함하는 경우

에도 미국 산업체에서 사용되는 기존 방법에 비해 해석 RAW 값에 가장

근사한 RAW를 구할 수 있는 방법을 개발하 다

험도 정보를 활용하여 SSC의 요도 순 를 결정하기 해서는 PSA 결과

와 더불어 문가 의견에 의해 결정된 SSC 요도 순 결과도 같이 사용

된다 그러나 기존에는 SSC 요도 순 결정에 참여하는 문가의 구성

수 질문 방식 등에 따라 그 평가 결과에 많은 차이가 있어 왔다 따라

서 본 연구에서는 보다 합리 이고 객 으로 각 문가의 의견을 추출하

고 취합하기 하여 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법의 장 을 결합

한 Delphi 방법을 기반으로 험도 정보 활용을 한 문가 의견 추출취합

- vi -

방법을 개발하 다

에서 개발한 요도 평가 방법 문가 의견 추출취합 방법을 사용하여

차등 품질 보증 시범 용을 수행함으로써 개발된 방법이 실제 용에 타당

함을 검증하 다

Ⅴ 연구개발결과의 활용계획

본 연구에서 개발하고 있는 PRiME-U34i는 2002년 9월에 체결된

KAERI-KINS 연구 력 정을 통하여 이미 KINS에서 규제검증모델의

기반모델로 사용하고 있다

한 연구소와 산업체간의 기술 이 계약을 통하여 PRiME-U34i의 기 모

델이 력연구원의 험도 정보 활용 가동 검사 과제 한수원의 울진 3

4호기 기술 지침서 개선 과제에 사용되고 있으며 향후 이들 모델이

PRiME-U34i의 최종 모델로 치될 것으로 상된다

아울러 본 과제를 수행하며 얻은 PSA 품질 평가 기술과 경험을 기반으로 이

미 고리 3 4호기 PSA 품질 향상 과제에서 독립 평가 탁 과제를 받아 수

행하고 있으며 산업체에서 수행 인 정비 규정 기술 개발 과제에서는 본

과제에서 개발한 문가 의견 추출 방법을 이용하여 련 문가 의견을 추

출통합하고 있는 상황이다

앞에서 보듯이 본 과제의 연구 결과는 이미 다양한 분야에서 활용되고 있으

며 향후 본 연구 결과의 활용성을 더욱 증 하기 하여 3단계 장기 연구

를 통하여 2단계 연구 결과의 확장 활용 연구를 계속 수행할 정이다

- vii -

SUMMARY( 문요약문)

Ⅰ The Project Title

Development of Risk-Informed Application Technology

Ⅱ The Objectives and Importance of Projects

Recently under the de-regulation environment nuclear industry has

attempted various approaches to improve the safety and economics of

Nuclear Power Plants (NPPs) One of these efforts is the risk informed

application (RIA) This approach uses the risk information as a means to

manage the resources for the effective and efficient operation of NPP

In USA the RIA is being already used in the regulation design and

operation of NPPs Japan and France have tried to introduce the RIA into

their countries for the similar purposes In Korea there have been

several attempts to introduce the RIA into NPP operations as well For

instances several projects are on going now such as the extension of

AOT (Allowed Outage Time)STI (Surveillance Test Interval) of RPS

(Reactor Protection System)ESFAS (Engineering Safety Features

Actuation System) RI-ISI (Risk-informed In-service Inspection) etc

In the RIA the PSA quality and the process for the risk-informed

decision making are very essential elements However in Korea there

have been no attempts to evaluate the quality of PSA model itself and

there is no framework for the risk-informed decision making either

Therefore in this research project we aim at developing (1) a PSA

standard model for KSNP (Korea Standard Nuclear Power Plant) (2) new

- viii -

methodologies to reduce the uncertainty of PSA and (3) a risk-informed

decision making framework in order to establish the basis of the RIA in

Korea

Ⅲ The Scope and Contents of the Project

As mentioned before the main purpose of this research project is to develop

(1) a PSA standard model for KSNP (2) new methodologies to reduce the

uncertainty of PSA and (3) a risk-informed decision making framework

To develope a PSA standard model for KSNP we have evaluated the

quality of the PSA model for Ulchin units 3amp4 based on the American

Society of Mechanical Engineers (ASME) PSA Standard and Nuclear

Energy Institute (NEI) PSA Peer Review Process Guidances Based on

the evaluation results of the PSA quality we have derived what items

should be improved to upgrade the quality of the PSA model and how

they can be improved From these we have developed a PSA standard

model for KSNP called PRiME-U34i with the quality of ASME PSA

Standard Capability Category I+

The PSA has various sources of uncertainty To extend the scope of the

RIA such uncertainties must be reduced to a manageable level For this

we have developed some new PSA methodologies in various areas such

as the quantification method of initiating event fault tree the framework

to combine Level 1 and 2 PSA models the re-assessment of fire risk

using the CFAST code etc

We need a systematic decision making framework for the efficient RIA

Without such a decision making framework we cannot introduce the RIA

into the real world So we have developed a risk-informed decision making

- ix -

process and some new importance measures for the classification of

structure system and component (SSC)

Ⅳ The Results of the Study

Development of a PSA standard model with the quality of ASME PSA

Standard Capability Category I+

- Evaluation of the PSA quality based on NEI PSA Peer Review

Process GuidancesASME PSA Standard

- Update of the documentation Development of the detailed quality-control

(QC) procedures for the PSA elements including fault tree analysis

human reliability analysis and common cause failure analysis

- Update of the PSA data

A Implementation of the Korean equipment reliability data

B Implementation of Korean experiences in estimating the

frequencies of initiating events

- Update of the PSA model

A Thermal-hydraulic (TH) analysis of the significant accident

sequences using the new best-estimate TH Code MARS

B Re-analysis of important human errors by applying the

standardized Korean Human Reliability Analysis (HRA) methodology

C Common cause failure (CCF) analysis by using the α-factor

method with new CCF data

D Revision of fault trees based on the updated QC procedures new

HRA and CCF results

Development of new methodologies to reduce the uncertainty of PSA

- Development of a methodology to quantify the fault trees of initiating

- x -

events and mitigation systems simultaneously

- Development of a methodology to assess the effect of systems

shared by several units e g AAC DG (Alternative AC Diesel

Generator)

- Development of a new measure to judge the numerical convergency

of Level 1 PSA results

- Development of a new frame to combine the Level 1 and 2 PSA

model into a unified PSA model

- Re-assessment of fire risk using a fire computer code CFAST

Development of a risk-informed decision making framework

- Development of new method and measures to assess the importances

of systems with common cause failures

- Development of a framework for eliciting and combining the experts

opinions consistently

Ⅴ The Proposal for the Future Applications

The research results of this project are already used in various areas of

the RIA The PRiME-U34i has been already provided to the regulatory

body as the basic model for the development of the regulatory PSA

model This model is being also used in the RIA projects of the Korean

nuclear industries such as the RI-ISI project etc

The developed risk-informed decision making framework has been used to

collect and combine the experts opinions in an industry project for the

implementation of the maintenance rule in Korea

- xi -

CONTENTS( 문 목 차)

Summary (Korean) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot i

Summary middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot vii

Contents middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xi

Contents (Korean) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xv

Contents of Tables middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xix

Contents of Figures middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xxii

Chapter 1 Introduction of the Project middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 1

Section 1 Background and Importance middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 1

Section 2 Objectives and Contents middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 2

Chapter 2 The Current State-of-the-Art of the Related Technology middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 6

Chapter 3 Contents and Results of the Project middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

Section 1 Development of the Level 1 PSA Standard Model middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

1 Introduction middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

2 Quality Assessment of the Ulchin Units 3amp4 PSA Model middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 14

A Quality Assessment of the KSNP PSA Model (Before Improvement)14

B Quality Assessment of the KSNP PSA Model (After Improvement) middot 19

3 Re-estimation of the Initiating Events Frequencies middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 22

4 Improvement of the Event Tree Models middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 37

A Assessment of the Major Accident Sequences and Sucess Criteria 37

B Sensitivity Studies of the Improved Accident Sequences and Sucess

Criteria middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 53

5 Improvement of the Fault Tree Models middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 57

A Supplement of the Documentation middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 57

B Update of the System Fault Trees middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 59

6 Re-estimation of the Human Errors middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 70

- xii -

A Human Reliability Analysis of Pre-Accident Human Errors middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 70

B Human Reliability Analysis of Post-Accident Human Errors middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 73

7 Estimation of the Common Cause Failures middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 81

A Review of the Modeling Approach of the CCF middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 81

B Development of the Procedure Guide for the CCF Estimation middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 83

C Application of the α-factor Method middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 87

Section 2 Development of the Best-estimate Risk Assessment Technologies93

1 Development of the PSA Technology for the Initiating Events middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 93

A Single Quantification of Initiator and System FTs to Reflect System

Arrangement middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 93

B Validation of the Developed Method middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 95

2 Uncertainty Estimation of the Quantified PSA Results middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 96

A Introduction middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 96

B Prediction Method of the Truncation Errors middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 97

C An Application Example middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 104

3 Integrated Risk Estimation of a Site Considering Multi Shared-Systems109

A Introduction middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 109

B Method middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 109

C CDF and SBO Frequency Estimation with the shared AAC DG middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 113

D Integrated Risk Estimation of a Site Considering Shared-Systems 115

4 Development of the Level 2 PSA Technology middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 116

A Development of the Level 2 Uncertainty Assessment Technology 116

B Plant-specific Impact of the Dynamic Pressures on CF Modes middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 122

5 Development of an Integrated Level 1 amp 2 PSA Model middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 126

A Development of the Level 1 amp 2 Integration Technology middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 126

B Development of the Plant-specific Integrated Level 1 amp 2 PSA Model133

6 Fire Code-based Fire Risk Assessment for KSNPs middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 139

A Characteristics Analysis of the Fire Modeling Codes middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 139

- xiii -

B Determination of the Optimal Variables of CFAST middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 140

C Fire Risk Assessments of the Fire Areas Using CFAST middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 145

D Fire Risk Assessment of the HPSI Pump Room Using FDS middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 147

E CCDP Estimations of the Fire Areas middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

Section 3 Development of the Basic Technologies for the Risk-Informed

Management middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

1 Development of the System Level Importance Measure middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

A Components RAW Estimation Method including CCF middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

B ERAW (Expected RAW) Importance middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 161

2 Development of the Standard Elicitation Method of the Expert Opinions162

A Review of the Current Expert Opinions Elicitation middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 162

B Development of an Expert Opinions Elicitation Method middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 164

3 Development of the Systematic Procedure for the SSC Ranking middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 174

A Constitution of the Expert Panel middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 175

B Development of the Question Sheet middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 176

C Detail Description on the Questions middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 177

D Reference Guide for the Assignment of the Estimation Value middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 179

E Deterministic Safety Importance Decision by the Expert Opinion middotmiddot 181

4 An Application Example for the Ranking of the SSC middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 182

A An Application Example of the GQA (Option 2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 182

B An Expansion of the SSCs Prioritization to the Other Areas middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 192

5 Re-estimation of the AOT Extension Using the PRiME-U34i middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 194

A Acceptance Criteria and Risk Estimation Method for the Modification

of the AOT middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 194

B Results middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 195

Chapter 4 Degree of Achievement and Contribution to Related-Areas middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

Section 1 Degree of Achievement middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

1 Development of the PSA Standard Model for the RIA middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

- xiv -

2 Development of the Best-estimate Risk Assessment Technologies middotmiddotmiddot 197

3 Development of the Basic Technologies for the Risk-Informed

Management middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 198

Section 2 Contribution to Related-Areas middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 203

Chapter 5 Proposals for the Applications middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 206

Chapter 6 Scientific and Technical Information Obtained via the Project middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 210

Section 1 Foreign Information middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 210

Section 2 Domestic Information middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 216

- xv -

목 차

요 약 문 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot i

SUMMARY ( 문) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot vii

CONTENTS ( 문) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xi

목 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xv

표 목 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xix

그 림 목 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot xxii

제 1 장 연구개발과제의 개요 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 1

제 1 연구배경 필요성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 1

제 2 연구개발의 목 내용 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 2

제 2 장 국내외 기술 개발 황 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 6

제 3 장 연구개발 수행 내용 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

제 1 1단계 PSA 표 모델 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

1 개요 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 10

2 울진 3 4호기 PSA 모델 품질 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 14

가 표 원 PSA 모델 등 평가(모델 개선 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 14

나 표 원 PSA 모델 등 평가(모델 개선 후) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 19

3 기사건 빈도 재평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 22

4 사건수목 개선 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 37

가 최 열수력 코드를 이용한 주요 사고경 성공기 분석 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 37

나 사고경 성공기 변경에 따른 민감도 분석 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 53

5 고장수목 개선 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 57

가 문서화 보강 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 57

나 계통 고장수목 수정middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 59

6 인간 신뢰도 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 70

가 사고 인 오류 인간신뢰도분석middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 70

나 사고 후 인 오류 인간신뢰도분석 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 73

- xvi -

7 공통원인고장 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 81

가 공통원인고장 모델 방법 조사 방법론 검토 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 81

나 공통원인고장 분석 수행 차서 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 83

다 α-factor 방법 용성 검토 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 87

제 2 최 험도 평가 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 93

1 기사건 PSA 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 93

가 PSA 기사건 재검토 계통 배열 변화 향 평가 방법 개발middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 93

나 배열 변화 반 기사건 빈도 평가 방법 검증middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 95

2 PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법 개발middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 96

가 개요 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 96

나 삭오차 측 방법 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 97

다 개발된 방법의 용middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 104

3 공유 계통을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 109

가 개요 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 109

나 분석 방법 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 109

다 AAC DG 공유 계통의 SBO 발생빈도노심손상 빈도 향 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 113

라 공유 계통을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 115

4 2단계 PSA 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 116

가 2단계 PSA 불확실성 평가 방법 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 116

나 발 소 특징 인 격납건물 동 가압 향 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 122

5 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 126

가 1단계 2단계 PSA 모델 통합 방안 개발middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 126

나 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 133

6 화재분석코드에 기반한 표 원 화재 험도 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 139

가 화재모델링 코드 특성 분석 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 139

나 CFAST 최 변수 설정 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 140

다 CFAST를 이용한 원 화재구역의 안 성 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 145

라 FDS를 이용한 고압안 주입펌 실의 화재 험도 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 147

- xvii -

마 분석 상 구역의 CCDP 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

제 3 험도 리 기반 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

1 계통 수 요도 척도 개발middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

가 공통원인고장 포함시의 기기 RAW 계산 방법 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 151

나 ERAW (Expected RAW) 요도 제시 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 161

2 문가 의견 추출 표 방법 개발middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 162

가 기존 문가 의견 추출 방법 조사middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 162

나 문가 의견 추출 방법 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 164

3 구조 계통 기기 순 결정 체제 구축 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 174

가 문가 원 구성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 175

나 질문 설문지 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 176

다 질문에 한 상세 설명 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 177

라 평가치 할당 시 참고 지침 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 179

마 문가 단에 의한 결정론 안 요도 결정 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 181

4 구조 계통 기기 순 결정 체제 시범 용 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 182

가 GQA(Option 2) 시범 용 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 182

나 SSC 우선 순 결정 체제의 활용성 확 방안 도출 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 192

5 표 원 PSA 표 모델을 이용한 허용 정지시간 연장 재평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 194

가 허용정지시간 변경에 한 험도 평가 방법과 승인 기 치 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 194

나 험도 평가 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 195

제 4 장 연구개발 목표 달성도 련 분야에의 기여도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

제 1 연구개발 목표 달성도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

1 험도 정보 활용을 한 PSA 표 모델 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

2 최 험도 평가 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 197

3 험도 리 기반 기술 개발 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 198

제 2 련 분야에의 기여도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 203

제 5 장 연구개발결과의 활용계획 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 206

제 6 장 연구개발과정에서 수집한 과학기술정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 210

- xviii -

제 1 국외 정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 210

제 2 국내 정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 216

- xix -

표 목 차

표 1 ASME PSA StandardNEI PPRP Guidances 검토 분야 요건 수 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 15

표 2 ASME PSA Standard 기반 분야별 개선 검토 결과 등 별 요건수 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 16

표 3 NEI PPRP Guidances 기반 분야별 개선 검토 결과 등 별 요건수 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 16

표 4 EPRI 분류기 에 따른 국내 원 (월성제외) 정지사건 발생수 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 23

표 5 울진 3 4호기의 새로운 기사건 빈도middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 36

표 6 ASC 분석을 한 MARS 21 주요 변수 설정치 가정 사항 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 39

표 7 SGTR 분석을 한 울진 3 4호기 주요 가정 사항(기본 사고경 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

표 8 PSA 모델링을 한 LOCA 그룹 분류의 3가지 주요 안 기능별 분류 특징middotmiddotmiddot 48

표 9 LOCA 사고군에 한 기존 모델과 열수력 분석에 의한 성공기 비교 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 50

표 10 LOCA 사고군 재평가시 노심손상 민감도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 53

표 11 소형 LOCAHPSI 실패 사고경 ASC 운 에 한 민감도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 53

표 12 사고경 성공기 변경에 따른 민감도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 55

표 13 AIMS 입력 황 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 59

표 14 고압안 주입계통의 이용불능도 분석 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 68

표 15 수동밸 의 잠재 사고 인 오류 검토결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 71

표 16 사고 인 오류의 상세 정량화 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 72

표 17 이 PSA 모델에서 변경된 사고 후 인 오류 사건 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 74

표 18 기사건별 충 방출운 의 기본사건과 가압기 개방시간 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 75

표 19 사고 후 인 오류 상세 정량화 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 75

표 20 사고 후 인 오류 상세 정량화 계산서(입력정보) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 76

표 21 사고 후 인 오류 상세 정량화 계산서(출력정보) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 77

표 22 사고 후 인 오류 종속성 상세 평가 계산서 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 80

표 23 공통원인 기본 사건 그룹 분류표middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 84

표 24 α-Factor에 한 일반 자료 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 87

표 25 연계 인자와 기기 연결 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 88

표 26 기기냉각수계통에 한 모수 평가치와 CCF 확률 값 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 88

- xx -

표 27 기기냉각수계통 공통원인고장 정량화 결과 비교 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 89

표 28 CCF Factor 재평가 결과(일부 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 91

표 29 CCF 평가에 따른 민감도 분석 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 92

표 30 계통 상태에 따른 SBO 사건(2 unitssite 1 AAC DGsite) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 110

표 31 AAC DG 공유계통 험도 평가에 사용된 데이터 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 114

표 32 AAC DG 공유에 따른 부지 험도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 115

표 33 불확실성 인자별 특성 구분 지침 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 117

표 34 기존 정형화된 문가 의견 도출방법 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 119

표 35 정량 인 문가 의견 통합방법 주요 고려사항middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 120

표 36 12단계 서로 다른 수 의 정량화 입력에 한 통합 지침middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 122

표 37 격납건물 동 향 평가를 한 기존 방법론 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 124

표 38 울진 3 4호기 2단계 PSA에 고려된 격납건물 특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 125

표 39 동 가압의 향 평가를 한 2단계 PSA 모델링 정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 125

표 40 동 가압의 향 평가를 한 울진 3 4 사고경 압력정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 126

표 41 12단계 해도척도 함수개발을 한 단계별 Matrix middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 129

표 42 울진 3 4호기 통합 PSA 모델의 구조(PDSFSTCFLERFLLRF) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 134

표 43 울진 3 4호기 통합 PSA 모델 개발에 사용된 2단계 PSA 모델 정보 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 135

표 44 기존방식과 통합방식에 의한 정량화 결과 비교(울진 3 4) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 137

표 45 화재모델링 코드 특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 140

표 46 경유(Diesel Oil)의 화재 련 특성값 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 141

표 47 화재 험도 민감도 분석 Case 분류 설정조건 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 142

표 48 각 화재구역별 CCDP 변화 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 150

표 49 NEI의 요도 정 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 153

표 50 13 성공논리 제 계통의 기본사건 확률middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 157

표 51 13 성공논리 제 계통의 각 고장모드들의 RAW와 FV middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 158

표 52 세가지 방법에 따른 안 요 SSC 개수 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 161

표 53 복잡성에 따른 구조화 기법의 필요성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 168

표 54 Sherman Kent의 등 척도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 172

- xxi -

표 55 선정된 질문 설문 양식 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 177

표 56 평가치 할당 기 참고 표 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 180

표 57 최종 안 등 분류기 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 181

표 58 HPSI ESW 계통 평가 상 기능 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 182

표 59 삭치에 따른 요도 정보 제공 기기 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 188

표 60 분류별 소속 기기 수(HPSI) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 189

표 61 분류별 소속 기기 수(ESW) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 190

표 62 Expert Panel 결정에 따른 HPSI 계통의 분류 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 192

표 63 Expert Panel 결정에 따른 ESW 계통의 분류 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 192

표 64 AOT 변경에 한 험도 평가 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 196

- xxii -

그 림 목 차

그림 1 연도별 주요 연구 내용 연계 계 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 5

그림 2 PRiME-U34i 개발 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 13

그림 3 PSA 모델 개선 업무별 CDF 향 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 13

그림 4 ASME PSA Standard 기반 총 평가 결과(개선 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 17

그림 5 NEI PPRP Guidances 기반 총 평가 결과(개선 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 17

그림 6 ASME PSA Standard 기반 요건별 평가 결과(개선 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

그림 7 NEI PPRP Guidances 기반 요건별 평가 결과(개선 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

그림 8 ASME PSA Standard 기반 총 평가 결과(개선 후) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 20

그림 9 NEI PPRP Guidances 기반 총 평가 결과(개선 후) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 20

그림 10 ASME PSA Standard 기반 요건별 평가 결과(개선 후) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 21

그림 11 NEI PPRP Guidances 기반 요건별 평가 결과(개선 후) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 21

그림 12 울진 3 4호기 CDF에서 각 기사건의 비 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 36

그림 13 표 원 소형 LOCA용 수치모델구조의 개념도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 38

그림 14 원자로출력 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 15 가압기 SG 돔 압력 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 16 556degChr 냉각율과 실제 냉각율middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 17 노심 Hottest 노드에서의 Heatup middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 18 SG 노심 강수 수 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 19 ADV 제어에 따른 개구율 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 40

그림 20 LPSI 주입량 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 41

그림 21 ASC 운 에 한 압력 핵연료 온도 거동특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 41

그림 22 ADV 제어 방식에 따른 향 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 43

그림 23 ASC 개시 시간에 따른 향 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 44

그림 24 HPSI 상실을 동반한 SGTR 세 가지 경우에 한 압력 거동 특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 46

그림 25 형 LOCA 분류를 한 분석 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 48

그림 26 소형 LOCA 분류를 한 분석 결과(2 inch LOCA의 거동 특성) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 49

- xxiii -

그림 27 MSLB 사고시 출력 특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 50

그림 28 울진 3 4호기 MSLB 사건시 가장 심각한 경우의 반응도 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 51

그림 29 표 원 MFLB시 RCS 계통 압력거동 특성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 52

그림 30 각 사고경 에 한 민감도(ΔCDF) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 56

그림 31 ESFAS-ARC PCS 모델링 지침 개발 과정 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 62

그림 32 Risk Monitor용 PSA 모델상의 IampC 모델링 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 63

그림 33 일반 인 CCF 분석 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 83

그림 34 CCF 모수 추정 차 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 83

그림 35 동일 기기가 다른 CCF 그룹에 속하는 경우의 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 85

그림 36 AFW Pump(FTS) CCF의 α3의 후분포 평가 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 90

그림 37 표 원 의 CCW 계통 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 95

그림 38 정 사건 확률과 삭치와의 계 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 102

그림 39 삭치에 따른 정 사건 확률 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 105

그림 40 삭치에 따른 최소단 집합들의 개수 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 105

그림 41 삭치에 따른 삭 오차 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 106

그림 42 삭치에 따른 삭 불확실성 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 106

그림 43 삭치에 따른 요 기본사건들의 갯수 변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 107

그림 44 SBO 발생빈도 계산을 한 고장수목middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 113

그림 45 AAC DG 공유에 따른 SBO 험도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 114

그림 46 2단계 PSA 련 연도별 연구수행 항목 연구결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 116

그림 47 서로 다른 불확실성 인자의 통합 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 118

그림 48 제시된 정형 인 5단계 도출방법 비정형 방법 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 121

그림 49 울진 3 4호기 격납건물 손확률에 한 동압의 향 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 124

그림 50 1단계 MCS 를 통한 12단계 PSA 모델 통합체제 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 127

그림 51 험도 Matrix를 이용한 12단계 모델통합 과정 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 130

그림 52 기존 방식으로 정량화된 울진 3 4호기 STC 발생빈도 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 136

그림 53 12단계 PSA 통합모델 시범 용 결과(STCFs) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 137

그림 54 12단계 PSA 통합모델 시범 용 결과(LERFLLRF) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 138

- xxiv -

그림 55 온도변화의 비교(Case1) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 143

그림 56 경계층 높이의 변화 비교(Case1) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 143

그림 57 온도변화의 비교(Case2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 144

그림 58 경계층 높이의 변화 비교(Case2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 144

그림 59 온도변화의 비교(Case 3) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 145

그림 60 경계층 높이의 변화 비교(Case 3) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 145

그림 61 주요 안 계통 펌 실의 상부층 가스 온도middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 146

그림 62 HPSI 펌 실의 모델 구성 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 147

그림 63 열 A 온도변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

그림 64 열 B 온도변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

그림 65 열 C 온도변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

그림 66 열 D 온도변화 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 148

그림 67 각 화재구역별 CCDP 변화 결과 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 150

그림 68 13 성공논리 계통의 고장수목의 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 156

그림 69 문가 의견 추출 Frame middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 166

그림 70 간략화한 고압안 주입계통 PampID middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 185

그림 71 간략화한 기기냉각해수계통 PampID middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 186

그림 72 심층방어(Defence-In-Depth) Matrix middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 187

- 1 -

제 1 장 연구개발과제의 개요

제 1 연구배경 필요성

기존에는 보수 가정에 근거한 결정론 인 분석에 의존하여 원자력 설비의 안

성을 확보하여 왔다 그러나 이와 같은 방법은 지나친 보수 가정의 사용 등으로 인

하여 원자력 산업의 경제성을 하시키는 주요 원인이 되어 왔다

근래에 들어 그동안 원자력 기술의 발 과 더불어 원 의 안 을 하는 주요

원인들에 한 좀 더 실제 인 험도 분석이 가능하게 되었다 이에 따라 원자력 계

는 이와 같은 원 의 정확한 험도 분석 결과를 활용하여 기존의 결정론 분석에서

나타나는 보수성을 임으로써 원 의 안 성과 경제성을 제고하려는 노력을 하게 되

었다

험도 정보 활용(Risk-informed Application RIA) 기술은 기존의 결정론 안

성 분석에 더하여 확률론 안 성 평가(Probabilistic Safety Assessment PSA)

장의 운 경험 등을 통하여 도출되는 원 의 정량 험도 정보를 활용하여

원 의 안 성에 큰 을 미치는 요인들을 악하고 이에 한 효율 처 방안을

도출하여 원 의 안 성을 종합 으로 확보하는 방안이다

이와 같은 종합 험도 정보 활용을 통하여 원 의 안 에 실제 이 되는

요소에 하여서는 좀 더 강화된 안 조치를 취하며 반면에 원 의 안 에 실제

향을 미치지 않는 요소들에 하여서는 투자 재원을 감할 수 있으므로 이를 통하여

원 의 안 성과 경제성을 동시에 향상시킬 수 있다

재 미국 등 선진국에서는 이미 원 의 규제 설계 운 등 여러 분야에서

험도 정보를 주요 의사 결정 수단으로 활용하고 있는 상황이다 국내의 원자력 산업계

에서도 재 이의 도입을 활발히 추진하고 있는 상황이다

이와 같이 험도에 기반을 둔 원 의 설계 운 규제 기술은 원 의 안 성

- 2 -

경제성을 가장 합리 이고도 효율 으로 향상시킬 수 있는 방법으로 향후 기존 원

의 계속 운 신규 원 의 지속 건설에 비하여서도 국내에서 반드시 개발되어야

하는 기술이다

험도 정보 활용의 기본은 원 의 험도를 정확히 평가하는 것으로 이를 해

서는 원 의 설계 운 정비 등 원 의 여러 요소를 종합 으로 고려하여 원 의

안 성을 확률론 으로 평가하는 PSA 기술의 고도화가 가장 시 한 상황이다

2001년도에 수립된 제2차 원자력 진흥종합계획에서도 험도 정보 활용의 요

성을 인식하여 2006년까지 성능 기 험도 정보를 활용한 규제 제도의 도입과

PSA 기술의 고도화 종합 데이터베이스 체계 구축을 명시하고 있다

따라서 장기 2단계 연구를 통하여 향후 국내에서 험도 정보 활용 기술을 실

제 용하기 한 기술 기반을 조속히 구축할 필요가 있다

제 2 연구개발의 목 내용

험도 정보 활용의 성공 도입을 해서는 PSA 모델을 이용한 의사 결정의 정

확성이 확보되어야 한다 미국에서는 이를 하여 미국의 규제 기 인 Nuclear

Regulatory Committee(NRC)와 미국 기계학회(American Society of Mechanical

Engineers ASME)를 심으로 각 활용 목표에 따라 PSA 모델이 갖추어야 하는 품질

을 규정하는 PSA 모델의 기 (PSA Standard)을 개발하고 있다 그러나 국내에서는

아직 험도 정보 활용을 한 PSA 모델의 품질에 한 검토가 이루어진 바가 없었

다 따라서 국내에서도 재 국내에서 사용되고 있는 PSA 모델을 검토하여 재의

PSA 모델이 험도 정보 활용에 사용될 수 있는 범 를 악할 필요가 있으며 아울

러 PSA 모델의 취약 을 악하여 험도 정보 활용의 용 범 에 따라 PSA 모

델의 품질을 히 향상시킬 필요가 있다

향후 험도 정보 활용의 범 는 더욱 확 되어 갈 것으로 상되며 이에 따라

기사건의 정확한 도출과 발생 빈도의 평가 여러 호기가 공유하는 기기 계통의

- 3 -

향 평가 외부 사건 2단계 PSA 방법론의 취약 보완 등 재의 PSA 방법이 갖

고 있는 여러 문제 에 한 해결이 필요한 상황이다 이와 같은 분야에 해서 재

선진국에서는 많은 연구가 진행되고 있는 상황이나 국내에서는 그동안 설계 원 을

심으로 PSA 기술이 개발되어 왔으므로 이와 같은 기본 인 부분에 취약 을 갖고

있는 상태이다 따라서 원자력 산업이 가장 활발한 나라의 하나인 우리로서는 장기

연구 등을 통하여 이와 같은 부분의 기술 개발을 극 으로 추진할 필요가 있다

험도 정보 활용의 다른 요한 요소 의 하나는 험도의 평가 결과를 어

떻게 활용하는가하는 것이다 즉 lsquo 험도 정보를 어떤 방식으로 활용하여 요한 안

문제 이에 한 효과 인 안을 히 도출할 것인가rsquo 하는 문제가 해결되어야

한다 이 문제는 재 국내외 공히 뚜렷한 해결책을 갖고 있지 못한 상태로 미국의 경

우는 주로 문가의 공학 단을 많이 사용하여 왔다 그러나 험도 정보의 활용

범 가 단순히 기기 계통의 검사 주기 연장 등이 아니라 실제 설계 요건의 변경 등 원

자력 안 의 매우 심 인 문제까지 확 되어가고 있음에 따라 좀 더 체계 인 험

도 정보 운용 기술의 개발이 필요한 상황이다

에서 기술한 바와 같이 국내에 험도 정보 활용을 도입하기 해서는 다양한

분야의 기술 개발이 필요하다 이에 따라 본 과제에서는 연구 목 을 다음과 같이 세

가지로 구분하여 설정하 다 (1) 고품질의 PSA 모델의 개발 (2) PSA 기술의 고도화

(3) 험도 정보의 체계 활용을 한 체제 개발 각 분야별 연구 내용 범 는

아래에 기술되어 있다

험도 정보 활용을 한 PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 내부사건 1단

계 PSA 표 모델(PRiME-U34i) 개발 검증

- Nuclear Energy Institute(NEI) PSA Peer Review Process(PPRP)

Guidances[NEI00b]ASME PSA Standard[ASME02]에 따른 PSA 모델

품질 평가 기존 PSA 모델의 취약 악 보완 방안 도출

- 미국 최신 기사건 빈도 국내 불시정지 이력 반 기사건 빈도 재평

- 4 -

가

- 발 소 장 운 황에 따른 고장수목 개선

- 기존 고장수목에 모델되지 않던 제어 부분 고장수목 개발

- 국내 고유 기기 신뢰도 자료 반

- 최신 미국 공통원인고장 자료 평가 방법 반

- 표 인 오류 평가 방법에 따른 인 오류 확률 재평가

- 최 열수력코드 MARS를 이용한 사고경 재분석

- 개발된 PSA 모델의 품질 재평가 외부 문가 독립 검토 시행

- 허용정지시간 재평가를 통한 개발 모델 활용성 검증

최 험도 평가 기술 개발

- 계통 배열 변화를 반 할 수 있는 고장수목 기반 기사건 빈도 재계산 방

법 개발

- 다 호기 AAC DG(Alternative AC Diesel Generator) 공유 특성을 반

한 SBO(Station Blackout) 향 평가 방법 개발 여러 호기간 AAC DG

공유에 따른 부지 종합 험도 평가

- 1단계 PSA 정량화 결과 불확실성 평가방법 개발

- 12단계 PSA 통합 방법 개발 시범 모델 구축

- 화재 험도 보수성 감을 하여 화재 분석 코드를 이용한 표 원

화재 험도 재평가

험도 리 기반 기술 개발

- 5 -

- 계통 수 요도 평가 방법 개발

- 문가 의견 추출 방법 련 설문지 개발

- 안 주입 계통 냉각수 계통에 한 차등 품질 보증 시범 용

본 과제의 연도별 연구 내용 연계 계는 그림 1에 제시되어 있다

그림 1 연도별 주요 연구 내용 연계 계

- 6 -

제 2 장 국내외 기술 개발 황

근래에 들어 력 산업의 비규제화(De-regulation) 환경 하에서 원 의 타 발

원 비 경쟁력을 높이기 한 방안으로 원자력발 소의 안 성과 경제성을 동시에

향상시키고자 하는 다양한 노력이 기울여지고 있다 이와 같은 여러 노력 표

인 것이 원 의 험도(Risk) 정보와 성능(Performance) 정보를 이용하여 원 운

에 사용되는 재원(Resources)을 효율 이고도 효과 으로 사용하고자 하는 험도

정보 활용 운 개념이라고 할 수 있다 험도 정보 활용 운 은 1990년 에 미국

에서 시작된 이후 재는 랑스 스페인 헝가리 일본 등 많은 국가도 극 으

로 도입하고 있는 상황이며 향후 세계 으로도 가장 기본 인 원 의 운 방식

으로 자리 잡을 것으로 상된다

이와 같은 근 방식 미국의 산업체에서 가장 먼 장에 실제 용하기 시

작한 것은 1990년 후반에 시작된 비상 발 기(Emergency Diesel Generator

EDG)와 같은 주요 기기의 허용 정지 시간(Allowable Outage Time AOT)의 연장

에서부터라고 할 수 있다 이후 미국의 원자력 산업계는 험도 정보 활용 가동

검사(Risk-informed In-Service Inspection RI-ISI) 험도 정보 활용 가동 시

험(Risk-informed In-Service Test RI-IST) 등 험도 정보의 활용 범 를 차

확 해 나가기 시작하 으며 근래에 들어서는 차등 품질 보증(Graded Quality

Assurance GQA) 비상노심냉각계통의 설계 요건 재정의(Redefinition) 등 원자력

련 규제 체제 자체를 바꾸려는 시도를 하기에 이르 다

즉 미국에서는 기술지침서의 개정 RI-IST 등 이미 많은 원 에서 험도 정보

활용 기술이 일상 인 수 에서 활용되고 있으며 미국 산업체는 이를 해 원 별로

매우 상세한 수 의 PSA 모델을 개발하고 있는 상황이다 미국에서는 2003년 재

24기의 원 이 RI-ISI에 한 승인을 신청하여 NRC가 이를 심의 이며 8기의 원

이 RI-ISI 도입을 해 타당성 경제성 기술성 등을 분석 인 상황이다 특히

많은 경제 이득을 가져오는 것으로 밝 진 차등 품질 보증은 재 미국의 South

Texas Plants(STPs) 한 개 원 에서만 시행되고 있으나 Southern Company 등 미

- 7 -

국의 다른 원 사업자들도 이의 도입을 하여 차등 품질 보증을 할 수 있는 수

으로 PSA 모델을 개선하는 작업을 꾸 히 추진하고 있다 한 NRC와 산업체를

심으로 형 LOCA(Loss of Coolant Accident)의 재정의(Redefinition)와 같이 기존

안 계통의 설계 기 을 험도 에서 합리화하려는 노력도 꾸 히 계속되고 있

다

험도 정보 활용에서는 PSA 결과가 원 의 운 과 련된 의사 결정

(Decision-Making)의 가장 요한 정보로 사용되고 있다 따라서 원 의 험도 정

보 활용이 효과 으로 사용되기 해서는 의사 결정에 필요한 PSA 결과의 정확성과

일 성 등이 보장되어야만 한다 재 의사 결정에 사용되는 PSA의 품질(Quality)에

한 우려는 특히 미국과 같이 다양한 원자로형 많은 사업자가 있는 상황에서 매우

요한 사안이다 이에 따라 미국 원자력 산업계와 규제 기 에서는 PSA 품질의 등

을 결정할 수 있는 기 을 개발하기 한 노력을 꾸 히 기울여 왔다

재 미국에서 PSA의 품질 검토를 하여 사용되고 있는 지침서는 미국 산업계

(NEI)가 개발한 NEI PSA Peer Review Process Guidances과 NRC가 ASME에

의뢰하여 개발한 ASME PSA Standard가 있다 이들 지침서는 작성된 배경 목

이 상당히 유사하므로 매우 많은 공통 을 갖고 있지만 ASME PSA Standard는

주로 정성 인 선언이 많은 반면에 NEI PSA Peer Review Process Guidances는

실제 검표(Check List) 등을 제공하고 있으므로 실제 검토에 좀 더 유리한 측면이

있다 그러나 미국에서는 ASME PSA Standard가 기본 지침서로 사용될 것으로

상되고 있다

랑스 일본 등 원자력 추진 국가들과 IAEA OECDNEA 등 원자력 련 국제기

구에서는 미국의 험도 정보 활용 추진 동향을 지켜보며 기본 인 험도 정보 활용

기술을 개발하고 있는 상황이다 특히 일본은 2003년 11월에 험도 정보 활용에

한 정책 성명을 발표한 이후 정량 안 목표의 설정을 해 노력하는 등 단기간에

험도 정보 활용을 정착하기 하여 련 연구를 매우 활발히 추진하고 있다

재 원자력 험도 정보 활용 분야의 기술 개발은 미국에 의하여 주도되고 있으며

- 8 -

이들은 다시 NRC 주도 연구와 산업체 주도 연구로 구분할 수 있다

NRC 주도 연구는 다음의 세 가지 방식을 통하여 진행되고 있다 첫 번째 방식은

법령의 개정이 필요 없는 안 계통의 허용 정지 시간 변경 험도 정보를 활용

한 가동 검사 시험을 수행하는 단계로 이미 미국의 많은 원 이 이와 같

은 기술을 실제 활용하고 있다 두 번째 방식은 안 계통 련 품질 보증

(Quality Assurance QA) 규정의 완화와 같이 험도 정보를 활용하여 련 법

령을 부분 으로 개정하는 방식이다 NRC는 2001년도 8월에 최 로 STP 원

에 하여 완화된 품질 보증 요건(GQA)을 인가하 다 NRC는 험도 리 분야

에 있어 두 번째 방식을 기본 입장으로 취하고 있다 세 번째 방식은 미국의 원

규제 법령인 10CFR50을 험도 에서 면 개정하는 방식으로 재 이에

한 연구가 NRC와 산업체에서 활발히 수행되고 있다 이와 같이 미국은 계통

의 검 주기 연장과 같은 단순한 험도 활용 차원이 아니라 규제 체제 자

체를 험도 정보를 활용하여 변경하는 수 에 이르고 있다

미국의 산업체 주도 연구 DOE(Department of Energy)의 후원으로 수행된

NERI-RIA 연구는 험도 리 기술 개발 분야에서 매우 의미 있는 연구이다

이 연구에서는 기존의 심층 방어 원칙 등 기본 안 원칙을 험도 에서 재

조명하여 새로운 원 의 규제 설계 차를 개발하 다 NERI-RIA 연구에서

는 원 의 설계 규제를 처음부터 험도 기반으로 수행하며 험도 평가 결

과에 따라 심층 방어 등 기존의 안 원칙을 보조 수단으로 활용하는 방안을 제

시하고 있다

재 국내에서도 험도 정보 활용을 한 시도가 시작되고 있는 상태이다 산업

체에서는 험도 정보를 활용하여 고리 3 4호기와 1 2호기 발 소 보호 계통의

정기 검 주기를 연장하는 과제를 수행하 으며 한 험도 정보 활용 가동 검

사의 도입을 추진하고 있다 그러나 아직 국내에는 험도 정보 활용 체제가 정립되어

있지 않으며 국내의 PSA 모델이 험도 정보 활용에 한 품질 수 을 갖추고 있

는지에 한 검토가 없었던 등 험도 정보 활용이 본격 으로 도입되기에는 주변

- 9 -

여건이 미비한 상태 다

국내에서 수행된 험도 정보 이용 련 연구로는 장기 1단계를 통하여 한국원

자력연구소에서 수행한 원 의 험도 평가에 기반을 둔 주요 계통의 정지 허용 시간

(AOT)의 연장 기술 시험주기 변경 기술 개발 연구 등이 있다 한 이들 기술을

이용하여 울진 3 4호기 발 소보호계통(Plant Protection System) 즉 원자로보호계

통(Reactor Protection System RPS) 공학 안 설비(Engineering Safety

Features Actuation System ESFAS)의 시험주기 연장이 장기 1단계에서 수행되었

다

아울러 험도 정보 활용의 주요 요소 하나로 요구되는 원 의 성능 감시

(Performance Monitoring) 방안의 일환인 정비 규정(Maintenance Rule)을 국내에 도

입하기 한 연구도 울진 3 4호기를 상으로 장기 1단계에서 수행되었다

- 10 -

제 3 장 연구개발 수행 내용 결과

제 1 1단계 PSA 표 모델 개발

1 개요

험도 정보 활용에서는 PSA 결과가 원 의 운 과 련된 의사 결정

(Decision-Making)의 가장 요한 정보로서 사용되고 있다 따라서 원 의 험도 정보

활용이 효과 으로 운 되기 해서는 의사 결정에 필요한 PSA 결과의 정확성과 일 성

등이 보장되어야만 한다

PSA는 분석자에 따라 매우 다양한 분석 방법이 사용될 수 있으며 이에 사용되는 자

료도 매우 다양한 자료원으로부터 오기 때문에 PSA 결과의 정확성은 분석자 분석의

목 에 따라 매우 다양한 범 에 걸쳐 변할 수 있다 따라서 험도 정보 활용에서 PSA

결과를 사용하기 해서는 재의 PSA 모델이 어느 수 의 의사 결정에 사용될 수 있는가

하는 즉 PSA의 품질(Quality)에 한 어떤 척도(Measure)가 필요한 상황이다

재 의사 결정에 사용되는 PSA의 품질에 한 우려는 특히 미국과 같이 다양한

원자로형과 많은 사업자가 있는 상황에서 매우 요한 사안이었다 이에 따라 미국 원

자력 산업계와 규제 기 에서는 PSA 품질의 등 을 결정할 수 있는 기 을 개발하기

한 노력을 꾸 히 기울여 왔다 재 미국에서 PSA의 품질 검토를 하여 사용되고

있는 지침서로는 미국 NEI가 개발한 lsquoNEI PPRP Guidancesrsquo와 NRC가 ASME에 의뢰

하여 개발한 lsquoASME PSA Standardrsquo가 있다 두 지침서는 작성된 배경 목 이 상당

히 유사하므로 매우 많은 공통 을 갖고 있지만 ASME PSA Standard는 주로 정성

인 선언이 많은 반면에 NEI PPRP Guidances는 실제 검표(Check List) 등을 제공하

고 있으므로 실제 검토에 좀 더 유리한 측면이 있다 그러나 미국에서는 추후에는

ASME PSA Standard가 PSA 품질 검토를 한 기본 지침서로 사용될 것으로 상되고

있다

- 11 -

재 국내에서도 험도 정보 활용에 한 심이 증가하고 있으며 국내 원 원자

로 보호계통의 허용정지시간 연장 험도 정보 활용 가동 검사와 같은 과제가 수행

이다 따라서 국내에 험도 정보 활용을 성공 으로 도입하기 해서는 한 수 의 품

질이 확보된 PSA 모델의 개발이 필수 이다 본 연구에서는 ASME PSA Standard와 NEI

PPRP Guidances를 기 으로 국내 표 원 PSA 모델에 한 품질 평가를 수행하 으

며 ASME PSA Standard의 Capability Category I+ 수 을 목표로 표 원 PSA 모델

의 품질 향상을 한 연구를 수행하 다

PSA 품질 향상의 범 는 기본 으로 상 험도 정보 활용에 따라 결정된다 따라

서 본 연구에서는 기본 으로 고압안 주입계통과 1차 기기 냉각해수계통의 차등 품질 보

증을 잠정 인 상 험도 정보 활용으로 선정하 다

본 연구에서 수행한 연구 내용은 다음과 같다

ASME PSA Standard와 NEI PPRP Guidances를 기 으로 울진 3 4호기 Risk

Monitor 모델에 한 품질 평가 수행 품질 향상 방안 도출

2002년 12월 31일까지 생산된 울진 3 4호기 설계 운 자료 최종안 성분석

보고서(Final Safety Analysis Report FSAR)를 근거로 울진 3 4호기 Risk

Monitor 모델 품질 개선

본 연구 단계에서는 상 PSA 모델을 1단계 PSA 출력 내부사건 분석 모델로 제한

하 다 내부사건 분석이란 출력 운 시 원자로 정지를 유발하는 발 소의 내부 요

인 즉 기계 고장 혹은 인간 오류에 의해 래될 수 있는 주요 노심손상 사고경 들을

악하고 그 발생 빈도를 정량화 하는 것이다

본 모델 개발은 기본 으로는 본 과제에서 개발한 1단계 PSA 수행 차서[정원

03]의 PSA 분석 방법 차를 따라 수행되었으며 사고경 를 악하기 해 사건수

목분석(Event Tree Analysis) 방법과 계통 이용불능도를 추정하기 해 고장수목

(Fault Tree Analysis) 분석 방법을 사용하 다 본 연구에서 수행된 품질 개선 차가

그림 2에 제시되어 있다 본 보고서의 제 1 2에는 품질 평가 결과가 기술되어 있다

- 12 -

본 연구를 통해서 개발된 PSA 표 모델을 PRiME-U34i로 명명하 다

품질 개선 작업에 따른 PSA 주요 요소별 개선 효과는 그림 3에 제시하 다

PRiME-U34i의 노심손상빈도는 개선 의 783E-6yr에서 132E-5yr로 약 69 정

도가 증가하 다 이는 주로 인 오류 확률(Human Error Probability HEP) 재평가

최신 공통원인고장 (Common Cause Failure CCF) 자료의 향이 크며 아울러

기존고장수목에는 모델되어 있지 않았던 제어 계통 등 추가로 모델된 부분이 증가한

것에 따른 것이다 각 개선 업무별 상세 연구 내용은 제 1 3에서 7에 걸쳐 기술되

어 있다 단 국내 고유 기기 신뢰도 자료 련 부분은 재 동일 과제 내 ldquo국내

PSA 종합 DB구축 활용기술 개발rdquo 세부 과제에서 수행되었으므로 본 보고서에서는

련 내용을 제외하 다

울진 3 4호기 Risk Monitor 모델 품질 평가

- ASME PSA Standard 기반 품질 평가 수행 품질 향상 방안 도출

- NEI PPRP Guidances 기반 품질 평가 수행 품질 향상 방안 도출

울진 3 4호기 Risk Monitor 모델 품질 개선 ASME PSA Standard의 Capability

Category I+ 수

- 설계 운 자료 수집 검토

- 기사건 선정 빈도 재평가

- 사건수목 검토 재구성

- 계통 고장수목 재구성

- 데이터 분석

- 계통 신뢰도 노심손상 빈도 평가

- 13 -

울진 34RM 모델

ASME StandardNEI PPRG

등급 평가 결과

품질 보완 사항 PRiME-U3i

국내 PSA 전문가

재외 PSA 전문가

등급 재평가 결과

국내 전문가(현장학계)

재외 PSA 전문가

초기 사건

사고 경위

고장 수목

인간 오류

고장 자료

CCF

국내 표준HRA 방법

국내 고유 기기신뢰도 DB

문서화

BE Code MARS

GQARI-TS

ASMEI+

성과 활용

PSA QA

울진 34RM 모델

ASME StandardNEI PPRG

등급 평가 결과

품질 보완 사항 PRiME-U3i

국내 PSA 전문가

재외 PSA 전문가

등급 재평가 결과

국내 전문가(현장학계)

재외 PSA 전문가

초기 사건

사고 경위

고장 수목

인간 오류

고장 자료

CCF

국내 표준HRA 방법

국내 고유 기기신뢰도 DB

문서화

BE Code MARS

GQARI-TS

ASMEI+

성과 활용

PSA QA

그림 2 PRiME-U34i 개발 차

그림 3 PSA 모델 개선 업무별 CDF 향

- 14 -

2 울진 3 4호기 PSA 모델 품질 평가

본 과제의 1차년도에는 미국 원자력 규제기 인 NRC의 ASME PSA

Standards[ASME02]와 미국 원자력 산업계를 변하는 NEI PPRP Guidances[NEI00b]

에 따라 울진 3 4호기 PSA 모델의 품질을 평가하 으며 그 결과를 기술보고서[양

03a 양 03b]로 발간하 다 이때 도출한 모델의 미비 보완 을 2년간 보완 개

선하여 본 과제의 3차년도에 다시 품질평가를 시행하여 그 결과를 기술보고서[김양05a

김양05b]로 발간하 다 본 에서는 품질 평가 결과를 정리하 다

가 표 원 PSA 모델 등 평가(모델 개선 )

본 연구 과제에서는 먼 국내에서 가장 높은 품질을 갖고 있는 것으로 단된

울진 3 4호기 Risk Monitor용 PSA 모델을 표 원 1단계 PSA 모델의 등 정

을 한 검토 상 PSA 모델로 선정하 다 Risk Monitor용 PSA 모델은 인허가 PSA

모델에 배열 리 효과 등을 볼 수 있도록 개선된 모델이므로 향후 험도 정보 활용

에의 용성이 인허가용 PSA 모델보다 훨씬 뛰어나기 때문이다 재 세계 으로 가

장 많이 사용되고 있는 품질 평가 기 서는 미국의 규제기 (NRC)에서 개발한 ASME

PSA Standard와 미국의 산업체(NEI)가 개발한 NEI PPRP Guidances가 있다 재

PSA 모델 등 평가를 한 국내 기 은 없는 상태이다 ASME PSA Standard는 정

성 인 규정이 많은 반면 NEI PPRP Guidances는 11개 분야에 한 검사 항목

(Check List)를 제공하고 있어 모델의 검토에 유리한 이 있다 비록 미국 NRC에서

는 두 가지 지침서 하나를 이용하여 PSA 모델의 등 정을 하면 그 결과를 인정

하는 방향으로 추진하고 있기는 하나 기본 으로 ASME PSA Standard를 주 기 서

로 사용하려는 동향을 고려하여 울진 3 4호기 PSA 모델의 등 정은 ASME PSA

Standard에 기 하여 수행하 다 반면에 NEI PPRP Guidances에는 ASME PSA

Standard에 포함되어 있지 않은 내용이 있어 NEI PPRP Guidances를 이용한 검토도

보완 에서 수행하 다 다음 표 1에 ASME PSA Standard NEI PPRP

Guidances의 분야 요건 수가 정리되어 있다 표 1에서 보듯이 ASME PSA

Standard에는 구조 종속성 모델의 보수와 개정에 한 별도의 분야가 없다 반면에

- 15 -

NEI PPRP Guidances에는 내부 침수 분야가 없다 본 연구에서는 두 기 서에 근거한

등 평가를 모두 수행하 기 때문에 결과 으로 모든 분야에 한 검토가 수행된 것

으로 볼 수 있다

분야 ASME PSA Standard

NEI PPRP Guidances

기사건 30 21

사고경 21 26

성공 기 (열수력) 16 11

계통 분석 41 27

인간 신뢰도 분석 34 30

자료 분석 28 20

정량화 31 34

량조기방출빈도 37 28

내부침수 28 NA

구조 NA 13

종속성 NA 14

보수개정 NA 15

계 266 239

표 1 ASME PSA StandardNEI PPRP Guidances 검토 분야

요건 수

아래에 ASME PSA Standard NEI PPRP Guidances의 기술 분야에 한 등

평가 결과를 요약하여 놓았다 분야별 등 평가에서 ASME PSA Standard의 내부

침수 분야 량 조기방출빈도 분야 NEI PPRP Guidances의 구조 분야는 제외되어

있다 이는 이번 단계의 연구 목표가 1단계 PSA 표 모델의 개발이므로 이들 분야는

재 연구 범 에 포함되지 않기 때문이다 다음의 표 2sim3 그림 4sim7에 ASME

PSA Standard와 NEI PPRP Guidances에 기반한 총 분야별 등 평가 결과가

요약되어 있다 각 표는 각 분야의 검토 상 항목 각 등 에 속하는 항목이 몇 개

인가를 보여주고 있다 표 2sim3과 그림 4sim5에서 보듯이 기존의 PSA 모델은 ASME

PSA Standard 기 으로는 기술 분야 요건의 849가 IsimII 등 정도를 가지며 NEI

PPRP Guidances 기 으로는 각 기술 분야의 요건 808가 2sim3 등 정도의 수

- 16 -

을 갖고 있는 것으로 단된다 그림 6sim7는 각 분야별로 각 등 에 속하는 요건의 퍼

센트()를 보여주고 있다

그림 4에서 보듯이 품질 개선 의 울진 3 4호기 PSA 모델은 ASME PSA

Standard를 기 으로 하 을 때 체 검토 항목 약 35 정도가 II 등 미만인 것

으로 단되었다

분야 I 등 II 등 III등 기타

기사건 10 20 0 0

사고경 5 16 0 0

성공 기 (열수력) 7 9 0 0

계통 분석 13 15 12 1

인간 신뢰도 분석 19 12 3 0

자료 분석 9 15 0 0

정량화 8 20 2 1

계 68(345) 108(548) 19(96) 2(10)

표 2 ASME PSA Standard 기반 분야별 개선 검토결과 등 별

요건수

분야 2 등 3 등 4등 기타

기사건 3 16 1 1

사고경 4 20 2 0

성공 기 (열수력) 7 3 0 1

계통 분석 6 13 7 1

인간 신뢰도 분석 15 11 2 2

자료 분석 6 13 1 0

정량화 10 18 4 2

종속성 4 10 0 0

보수 개정 0 0 0 15

계 57(288) 107(540) 21(106) 22(111)

표 3 NEI PPRP Guidances 기반 분야별 개선 검토결과 등 별

요건수

- 17 -

그림 4 ASME PSA Standard 기반 총 평가 결과(개선 )

그림 5 NEI PPRP Guidances 기반 총 평가 결과(개선 )

- 18 -

그림 6 ASME PSA Standard 기반 요건별 평가 결과(개선 )

그림 7 NEI PPRP Guidances 기반 요건별 평가 결과(개선 )

- 19 -

나 표 원 PSA 모델 등 평가(모델 개선 후)

모델 품질 평가 결과를 기반으로 PSA 모델의 주요 요소별 품질 개선 작업을 수

행하 다 각 품질 개선 작업의 세부 내용은 본 보고서의 제 1 의 3항부터 기술되어

있다 품질 개선 작업 후 PRiME-U34i의 품질 재평가 작업을 수행하 으며 그 결과

가 다음 그림 6sim11에 제시되어 있다 본 과제를 통하여 개발된 PRiME-U34i의 품질

향상은 ASME PSA Standard에 기반을 둔 것으로 PRiME-U34i의 품질 개선 결과에

하여 국내외 문가의 검토를 통하여 검증을 받았다

그림 8에서 보듯이 품질 개선 작업 결과 PRiME-U34i는 ASME PSA Standard

기 항목의 90 이상이 II 등 이상을 만족시키는 것으로 나타났다 PRiME-U34i에

서 ASME PSA Standard 기 II 등 요건을 만족시키지 못하는 항목들은 주로 국내

원 의 가동 이력이 어 이에 따라 고유 자료가 충분하지 않기 때문인 것으로 명되

었다 따라서 향후 국내에서 PSA 모델의 품질을 더욱 향상시키기 해서는 국내 고유

기기 신뢰도 자료 수집 원 정지 불능 과도 사건과 같은 국내 고유 안에 한

상세 분석이 필요할 것으로 상된다

- 20 -

그림 8 ASME PSA Standard 기반 총 평가 결과(개선 후)

그림 9 NEI PPRP Guidances 기반 총 평가 결과(개선 후)

- 21 -

그림 10 ASME PSA Standard 기반 요건별 평가 결과(개선 후)

그림 11 NEI PPRP Guidances 기반 요건별 평가 결과(개선 후)

- 22 -

3 기사건 빈도 재평가

울진 3 4호기 PSA의 기사건에 해 최신의 국내외 원 자료를 반 하고 미

비한 을 찾아 개선하 다 기사건 빈도 재계산에 한 상세한 내용은 기술보고서

[김길05b]에 있다

기사건 빈도 평가에는 다음과 같은 보완의 원칙을 용하 다

첫째 확률론 안 성평가 수행 차서[정원03]에 따라 기사건 빈도를 재평가하 다

둘째 운 이력을 근거로 기사건 빈도를 평가할 경우 일 성을 하여 최근에 발표

되어 미국의 많은 원 들이 이용하고 있는 NUREGCR-5750 보고서[NRC99]의

기사건 빈도를 기본 값으로 이용하 다 이때 용한 원칙은 다음과 같다

- 울진 3 4호기와 NUREGCR-5750의 기사건 분류기 을 맞춘다

- NUREGCR-5750에서처럼 발생 빈도의 감소 추세가 확인되는 경우는 낮은

값을 용하 다 그러나 국내 원 은 부분 신규 원 이기 때문에 발생 빈

도의 추세는 확인되지 않았다

- 빈도 재평가에는 일반 으로 2단계 Bayesian Update 방법을 용하지만 울

진 3 4호기는 운 년수가 작고 실제 사건의 발생 건수도 울진 3호기의 경우

상업운 이후 2002년까지 3건의 사건만이 있을 뿐이므로 2단계 Bayesian

Update는 의미가 없다 따라서 본 연구에서는 NUREGCR-5750 자료를 사

분포 자료로 하고 노형이 히 다른 월성 원 이력자료를 제외한 국내 원

체 이력 자료를 증거자료로 반 한 1단계 Bayesian Update를 용하

다

- 국내 운 이력자료는 2002년 말까지 수집된 자료를 사용하 다

- 기존 국내 PSA의 기사건 빈도 분포는 Lognormal 분포를 따르므로 보완된

분포도 부분 Lognormal 분포를 따른다 그러나 NUREGCR-5750의 원 자

료가 감마분포를 따르는 경우에는 이를 고려하여 사 분포가 감마분포인 기

사건은 사후분포도 감마분포를 따르는 것으로 처리하 다

- 23 -

EPRI Category 총발생수

EPRI 1-부분 인 RCS 유량상실 Loss of RCS Flow (1 Loop) 5

EPRI 2-제어 인출 Uncontrolled Rod Withdrawal 0

EPRI 3-제어 작동 고장 제어 낙하 CRDM Problems andor Rod Drop 38

EPRI 4-제어 으로 부터의 냉각재 설 Leakage from Control Rods 1

EPRI 5-1차측 냉각재 설 Leakage in Primary System 11

EPRI 6-가압기 압력 Low Pressurizer Pressure 1

EPRI 7-가압기 설 Pressurizer Leakage 1

EPRI 8-가압기 고압력 High Pressurizer Pressure 0

EPRI 9-부 한 안 주입 작동 Inadvertent Safety Injection Signal 2

EPRI 10-격납건물 고압력 Containment Pressure Problems 0

EPRI 11-보론희석 - CVCS 오동작 CVCS Malfunction - Boron Dilution 0

EPRI 12-제어 치에러(압력온도출력 불균형) PressureTemperaturePower Imbalance - Rod Position Error 1

EPRI 13-RCP 이상 기동 Startup of Inactive Coolant Pump 0

EPRI 14- 체 인 RCS 유량 상실 Total Loss of RCS Flow 4

EPRI 15- 수 부분상실(1 Loop) Loss or Reduction in Feedwater Flow (1 loop) 43

EPRI 16-모든 수 완 상실 Total Loss of Feedwater Flow (all loops) 11

EPRI 17-주증기 격리밸 (1개) 부분 완 차단 Full or Partial Closure of MSIV (1 loop) 11

EPRI 18-주증기격리밸 완 차단 Closure of All MSIV 6

EPRI 19- 수유량증가(1 Loop) Increase in Feedwater Flow (1 Loop) 9

EPRI 20- 수유량증가(All Loop) Increase in Feedwater Flow (All Loop) 0

EPRI 21- 수유량 불안정(운 원 오류) Feedwater Flow Instability-Operator Error 5

EPRI 22- 수유량 불안정(기기고장) Feedwater Flow Instability-Miscellaneous Mechanical Causes 4

EPRI 23-부분 인 복수펌 상실(1 Loop) Loss of Condensate Pumps (1 Loop) 0

EPRI 24-모든 복수펌 상실 Loss of Condensate Pumps (All Loops) 0

EPRI 25-복수기 진공상실 Loss of Condenser Vacuum 6

EPRI 26-증기발생기 설 Steam Generator Leakage 5

EPRI 27-복수기 설 Condenser Leakage 2

EPRI 28-2차측 설 Miscellaneous Leakage in Secondary System 7

EPRI 29-증기방출밸 개방 Sudden Opening of Steam Relief Valves 0

EPRI 30-순환수 상실 Loss of Circulating Water 15

EPRI 31-기기냉각수 상실 Loss of Component Cooling 2

EPRI 32-필수용수 상실 Loss of Service Water System 0

EPRI 33-터빈트립 조 밸 닫힘이나 구동기 고장 Turbine Trip Throttle Valve Closure EHC Problems 47

EPRI 34-주발 기 트립 고장 Generator Trip or Generator Caused Faults 51

EPRI 35-소외 원 상실 Loss of All Offsite Power 8

EPRI 36-가압기 살수고장 Pressurizer Spray Failure 0

EPRI 37-발 소 운 에 필요한 원상실

Loss of Power to Necessary Plant Systems-138KV 12건-416kV 10건-125V DC 1건-120V AC 10건-480V AC 3건

36

EPRI 38-발 소 정지(Unknown Cause) Spurious Trips-Cause Unknown 0

EPRI 39-발 소 자동정지(No Transient Condition) Automatic Trip-No Transient Condition 20

EPRI 40-발 소 수동정지(No Transient Condition) Manual Trip-No Transient Condition 11

EPRI 41-소내 화재 Fire Within Plant 2

EPRI 42-기타(발 소 외 인 요인으로 인한 발 소 정지) Others 14

EPRI 43-정기계획정지 131

표 4 EPRI 분류기 에 따른 국내 원 (월성제외) 정지사건 발생수

- 24 -

빈도 평가에 있어 시간단 로 많이 사용되는 Critical Year(cryr)와 Calendar

Year(calyr)는 다음과 같이 정의된다 Critical Year는 원자로 는 해당 기기를 실제

가동한 기간이 1년인 것을 의미하며 Calendar Year는 원자로 는 해당 기기의 가동

률과 계없는 달력상의 1년을 의미한다 를 들어 어떤 사건이 4년 동안에 1번 일

어났다고 이때 가동률이 50이면 동 사건의 빈도는 14 = 025(calyr)이지만 실제

가동률을 고려하면 Critical Year가 2년이므로 사건 빈도는 12 = 05(cryr)이다 즉

빈도 평가용 시간단 인 Critical Year와 Calendar Year 사이에는 다음과 같은 계

가 성립한다 Calendar Year 단 의 빈도 = Critical Year 단 의 빈도 x 가동률

한편 EPRI 분류기 [EPRI82]에 따른 국내 원 (월성 원 제외)의 2002년까지

정지사건 발생 수는 다음 표 4와 같다 이들의 발생 수를 반 하여 국내 원 고유의

기사건 빈도를 재평가하 다

(1) 형 냉각재상실사고(Large LOCA LLOCA)

NUREGCR-5750에서 사용한 LOCA(Loss of Coolant Accident) 배 열 빈

도 평가식은 다음과 같다

형 LOCA 빈도 = (FTW)(PRTW) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (312-1)

여기서

FTW = 주 배 의 통 균열(Through-wall Crack) 빈도

PRTW = 통 균열이 있을 경우의 배 단 평균 확률

= 배관직경 직경 sim 인치 sim 배관일 때 직경 인치 넘는 배관일 때

지 까지 세계 으로 형 LOCA가 발생한 가 없었고 세계 원 3362

calyr(VVER과 CANDU 제외) 운 이력에 8 inch(203mm) 배 에서 1번의 설 사건

이 있었으므로 FTW=13362 PRTW=25203이다 따라서 형 LOCA 빈도는 다음과

같이 계산된다

형 LOCA 빈도= (FTW)(PRTW) = (25203)(13362) = 36E-6(calyr)

- 25 -

이때 가동률을 075로 가정하면 형 LOCA 빈도는 약 50E-6(cryr)이다

세계 원 운 이력인 3362 calyr은 1997년까지의 PWR 원자로 운 년수이

므로 1998년부터 2002년까지의 국내 원 (월성원 제외)의 운 년수 574 calyr

사고가 없었던 것을 감안하여 식 (312-1)로 재계산을 하면 형 LOCA 빈도는

36E-6(calyr)이 된다

따라서 울진 3 4호기의 형 LOCA 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFLognormal 50E-6(cryr) 10

(2) 형 냉각재상실사고(Medium LOCA MLOCA)

형 LOCA 빈도 평가는 형 LOCA 빈도 평가 방법과 동일하게

NUREGCR-5750의 LOCA 배 열 빈도 평가식을 용하 다

지 까지 세계 으로 형 LOCA도 발생한 가 없었고 세계 원 3362

calyr(VVER과 CANDU 제외) 운 이력에 26 inch(64mm) Crack 1번 6

inch(150mm) Crack이 4번 있었다 형 LOCA와 같은 방법으로 식 (312-1)을 용

하면

64mm 경우 (2564)(13362) = 11E-5(calyr)

150mm 경우(25150)(43362) = 19E-5(calyr)

따라서

형 LOCA 빈도 = 11E-5 + 19E-5 = 30E-5(calyr)

이때 가동률을 075로 가정하여 형 LOCA 빈도를 40E-5(cryr)로 평가하 다 이때

빈도 분포는 Lognormal 분포(EF=10)이다

세계 원 3362 calyr는 1997년까지의 PWR 원자로 운 년수이므로 1998년

부터 2002년까지의 국내 원 (월성원 제외)의 운 년수 574 calyr 사고가 없었

던 것을 감안하여 식 (312-1)로 재계산하여도 변함이 없이 40E-5(cryr) 평균의

Lognormal 분포(EF=10)가 된다

- 26 -

한편 별도로 구분한 Single SafetyRelief Valve Stuck Open Pressurizer

PORV Stuck Open Two or More SafetyRelief Valves Stuck Open 기사건들은

모두 울진 3 4호기 PSA에서는 형 LOCA에 해당한다 NUREGCR-5750에서는 이

들의 빈도를 기사건 빈도에 반 하 으나 본 연구에서는 이들 기사건은 다른 사건

의 간과정에서 발생하는 사건으로 가정하여 형 LOCA 빈도로 고려하지 않았다 따

라서 최종 인 형 LOCA 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFLognormal 40E-5(cryr) 10

(3) 소형 냉각재상실사고(Small LOCA SLOCA)

NUREGCR-5750에서 소형 LOCA 빈도는 다음과 같이 평가되었다 미국

WASH-1400을 사 분포로 정하고(5값=1E-4 평균=3E-3 95값=1E-2) 그 동안

미국 원 의 2102 calyr 동안에 소형 LOCA가 발생한 이 없었으므로 이를 기반으

로 Bayesian Update를 하면 소형 LOCA의 빈도는 5값=1E-4 앙값

=4E-4(calyr) 95값=1E-3 평균값=5E-4(cryr)로 평가된다

2002년까지의 국내 원 의 운 년수 13524 cryr 소형 LOCA가 없었던 것을

고려하여 한국원자력연구소에서 개발한 Baysian Update 코드인 BURD[박장01]을 이

용하여 소형 LOCA 빈도를 재평가하면 그 값은 48E-4(cryr)(EF=3)가 된다

분포함수 평균값 EFLognormal 48E-4(cryr) 3

(4) 원자로냉각재펌 손 냉각재상실사고(RCP Seal LOCA)

울진 3 4호기 PSA에서는 비 기사건 분류 시 원자로냉각재펌 손

(RCP Seal Failure)을 소형 LOCA로 분류하 다 따라서 원자로냉각재펌 손

LOCA를 별도의 기사건으로 구분하지 않고 소형 LOCA 빈도에 추가할 수 있다 그

러나 원자로냉각재펌 손 LOCA를 LOCCW나 SBO 기사건 내에서도 다룰 수

있으므로 일단 원자로냉각재펌 손 LOCA를 분리하여 계산하 다 따라서

- 27 -

본 연구에서 도출된 소형 LOCA 빈도에는 원자로냉각재펌 손 LOCA 빈도가

반 되어 있지 않다

NUREGCR-5750에서는 1969sim1997년 자료를 이용하여 원자로냉각재펌

손 LOCA 평균 빈도를 25E-3(cryr)로 구하 다 즉 해당 사건이 2회 일어난 경

우 5값=56E-4 95값=54E-3으로 계산된다 따라서 2002년까지의 국내 원 의

운 년수 13524 cryr 원자로냉각재펌 손 LOCA가 없었던 것을 고려하

면 원자로냉각재펌 손 LOCA 빈도 분포는 Gamma(25 115401)가 된다 따

라서 원자로냉각재펌 손 LOCA 기사건 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 217E-3(cryr) 50E-4 sim 48E-3

(5) 증기발생기 열 단(Steam Generator Tube Rupture SGTR)

NUREGCR-5750의 SGTR과 울진 3 4호기의 SGTR의 분류기 이 같음이 확인

되었다 SGTR 경우는 NUREGCR-5750 보고서에서 조사된 미국의 사고이력과 국내

에서의 사고이력이 존재하므로 두 운 이력을 합하여 기사건 빈도를 평가하 다 평

가 방법은 NUREGCR-5750 보고서의 평가 방법을 사용하 다

NUREGCR-5750에서는 운 이력에 기 하여 미국 PWR 499 cryr 동안 3회

의 SGTR 사고가 있었으므로 Jeffreys Non-informative[NRC03] 사 분포를 사용하

여 SGTR 빈도 분포는 평균값이 70E-3(cryr)(=35499)인 감마분포로 평가하 으

며 이 경우 90 신뢰도 구간은 다음과 같이 주어진다

[χ2005(2n+1)2T χ2

095(2n+1)2T] = [22E-3 14E-2]

여기서 n은 발생한 사건의 수 T는 총 측시간을 뜻한다

2002년 말까지의 국내 PWR 13524 cryr 동안 1번의 SGTR이 발생하 다 미

국에서의 SGTR 사고이력과 국내의 사고이력을 합하여 국내 SGTR의 사고 발생 빈도

를 구하면 평균값은 710x10-3(cryr)(=4563424)로 평가된다

- 28 -

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 710E-3(cryr) 262E-3 sim 133E-2

(6) 형이차측 단(Large Secondary Side Break LSSB)

울진 3 4호기 PSA의 LSSB에 해당하는 기사건 분류를 NUREGCR-5750과 비

교하면 NUREGCR-5750의 High Energy Line Steam BreakLeaks(Combined)이 이

에 해당된다 High Energy Line Steam BreakLeaks(Combined)는 다시 Steam Line

BreakLeak Outside Containment Steam Line BreakLeak Inside Containment

Feedwater Line BreakLeak를 포함하기 때문에 울진 3 4호기 PSA의 LSSB 분류 기

과 차이가 없으며 발생빈도는 13E-2(cryr)로 계산되었다 1987sim1995 기간내 미

국 원 가동 이력 72829(PWR 49855 + BWR 22974) cryr 에 9번의 LSSB 사건

이 일어났으므로(PWR에서 7번 BWR에서 2번) Jeffreys Non-informative Prior를 사

용하여 Bayesian Update를 수행하면 LSSB의 빈도는 9572829 =13E-2(cryr)으로

평가된다 High Energy Line Steam BreakLeaks(Combined) 빈도 분포는 감마분포로

90 신뢰도 구간의 5값과 95값이 각각 70E-3과 21E-2로 주어지게 된다

국내 원 에서도 2002년 말까지도 Main Feedwater Line Steam Line

BreakLeak가 없었으므로 이 사실을 반 하여 LSSB 빈도를 재계산하 다 즉 PWR

체 측정 연수가 13524 cryr이고 단사고가 없었으므로 이를 근거로 하여

Bayesian Update 방법으로 새로운 사후 분포를 구하면 LSSB의 평균 빈도가

110E-2(cryr)(5값=586E-3 95값=175E-2)으로 주어진다 따라서 최종 LSSB

빈도는 다음과 같이 평가된다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 110E-2(cryr) 586E-3 sim 175E-2

(7) 소외 원상실(Loss of Offsite Power LOOP)

NUREGCR-5750에 의하면 소외 원상실 빈도는 Gamma(1978335) 분포로 평균

값이 237E-2(175729) cryr로 주어진다 NUREGCR-5750에 의하면 실제 LOOP의 발

- 29 -

생 횟수는 17회이고 운 년수는 729 cryr이다 한편 지난 국내 원 의 소외 원 상실

사고 횟수를 보면 2002년 말까지 13524 cryr(월성원 제외)동안 8회가 발생하 다

따라서 사 분포 Gamma(175 729)가 사후분포 Gamma(175+8 729+13524) =

Gamma(255 86424)로 바 어야 한다 즉 새로운 평균값은 30x10-2(cryr)이다

이의 신뢰도 구간을 구하면 5값=21E-2 95값=40E-2이다 따라서 최종 국내 소

외 원상실 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 30E-2(cryr) 21E-3 sim 40E-2

(8) 발 소정 (Station Blackout SBO)

NUREGCR-5750에서는 SBO를 기사건으로 다루지 않았으므로

NUREGCR-5750 값을 사 분포 값으로 이용하지 않았다 따라서 본 연구에서는

기사건 빈도 계산을 해 SBO 빈도 계산을 한 별도의 고장수목을 구성하 다 이

의 울진 3 4호기 PSA 분석에서는 EDG와 AAC DG의 공통 원인 고장 처리가 부정확

하 다 즉 EDG 4 와 AAC DG 1 의 공통 원인 고장을 고려하지 않고 EDG 2 와

AAC DG 1 에 한 공통 원인 고장만 고려하 는데 본 연구에서는 이를 개선한 논

문[JY03]을 참조하여 재계산하 다 계산 결과 국내 SBO 빈도는 다음과 같이 평가되

었다

분포함수 평균값 EFGamma 366E-5(cryr) 109

(9) 주 수상실(Loss of Main Feedwater LOMF)

NUREGCR-5750에서는 주 수 상실 기사건 빈도는 감소 경향이 있는 것으로

분석되어 00544(cryr)로 분석하 다( 앙값 = 303E-2 EF = 594를 갖는 Lognormal

분포) NUREGCR-5750에서는 PWR의 Inadvertent Closure of All MSIVs 빈도도

감소 경향이 있는 것으로 분석되어 LOMF 빈도는 0011(cryr)로 분석하 다

(Gamma(55 49855)) 울진 3 4호기에서는 Inadvertent Closure of All MSIVs도 주

수상실사고로 분류하 으므로 NUREGCR-5750 자료를 활용한 주 수상실 기사건

- 30 -

빈도는 00654(cryr)(00544 + 0011)로 주어지게 된다 즉 Gamma(325 49855)

로 볼 수 있다

월성 원 을 제외한 국내 원 의 이력을 살펴보면 상업운 에서부터 2002년까지

13524 cryr 동안에 주 수상실 횟수는 21회이다 따라서 Bayesian Update를 통한

사후분포는 Gamma(325+21 49855+13524) = Gamma(535 6338)로 주어진다

즉 주 수상실 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 0084(cryr) 0066 sim 01

(10) 복수기진공상실(Loss of Condenser Vacuum LOCV)

NUREGCR-5750의 LOCV와 Turbine Bypass 이용불능이 울진 3 4호기 PSA의

복수기진공상실 기사건에 해당된다 Turbine Bypass 이용불능은 EPRI 분류나 울진

3 4호기에 없었던 것으로 NUREGCR-5750에 새로이 구분한 기사건이다 그러나

Turbine Bypass 이용불능은 흔히 일어나지 않는 사건으로 복수기진공상실 기사건과

합쳐도 무방한 것으로 단하 다 NUREGCR-5750에서의 LOCV 빈도(Gamma(13

49855))와 Turbine Bypass 이용불능 빈도(Gamma(15 72829))를 고려하여 사

분포를 구하면 평균값은 00421이고 Gamma(205 72829) 분포를 갖는다 (여기서

LOCV 빈도분포를 Gamma(19 72829)로 변경하여 가동 연도를 맞추었다)

표 4에서 월성 원 을 제외한 국내 원 의 이력을 반 하면 상업운 에서부터

2002년까지 13524 cryr 동안에 표 4의 EPRI-25 EPRI-27 EPRI-30에 속한 사건

의 발생 횟수는 23회이다 따라서 Bayesian Update를 통하여 얻어진 LOCV 사후분포

는 다음과 같은 Gamma(42 86353) 분포로 주어진다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 0049(cryr) 0037 sim 0062

(11) 일반과도사건(General Transient GTRN)

만일 표 4의 EPRI 과도사건 12 15 17 23 33 34인 경우 원자로 출력 감발계통

- 31 -

(Reactor Power Cutback System RPCS)과 증기우회제어계통(Steam Bypass Control

System SBCS)이 정상 으로 작동한다면 원자로 정지를 방지할 수 있다(이를 완 부

하 방출운 이라 부른다) 따라서 일반과도사건 기사건 빈도 계산에서 이들 과도사

건에 한 완 부하 방출운 의 성공 가능성을 고려하 다 완 부하 방출운 의 실패

확률은 System 80 PSA를 근거로 01로 가정하 다 기존 울진 3 4호기 PSA에서

Boolean 수식으로 표 한 일반과도사건에 본 연구에서는 EPRI-2 EPRI-3 EPRI-37

EPRI-42 계측용공기상실사건(Loss of Instrument Air LOIA)을 추가하여 다음과 같

이 표 하 다 여기서 RPCS는 완 부하 방출운 실패사건을 의미한다

GTRN = LOIA + EPRI-1 + EPRI-2 + EPRI-3+ EPRI-4 + EPRI-5 +

EPRI-6 + EPRI-7 + EPRI-8 + EPRI-9 + EPRI-10 + EPRI-11

+ EPRI-19 + EPRI-20 + EPRI-26 + EPRI-28 + EPRI-29 +

EPRI-36 + EPRI-37 + EPRI-38 + EPRI-39 + EPRI-40 +

EPRI-42 + RPCS(EPRI-12 + EPRI-15 + EPRI-17 + EPRI-23

+ EPRI-33 + EPRI-34)

NUREGCR-5750의 Table D-4에 나와 있는 QC4 QC5 등 PWR 일반과도사건

횟수를 의 GTRN 식에 연계하면 다음과 같이 GTRN의 발생횟수를 얻을 수 있다

GTRN5750횟수 = LOIA + QC4 + QC5 + QC10 + QK4 + QP5 + QR0 +

QR1 + QR2 + QR4 + QR6 + QR8 + QR9 + RPCS (

QR3 + QP2 + QL5 + QP4 + QL6 + QR5 + QR7)

= 15 + 19 + 20 + 2 + 2 + 4 + 61 + 8 + 40 +

12 + 48 + 154 + 22 + 01 (36 + 4 + 240 +

22 + 88 + 234 + 68)

= 411 + 01 742

= 4852

따라서 GTRN의 빈도는 다음과 같이 평가된다

GTRN5750 = 4852499 = 0972(cryr) (EF asymp187)

- 32 -

한편 NUREGCR-5750에서의 극소형 LOCA도 일반과도사건으로 분류하 으므

로 그 빈도 000618을 합쳐야 하지만 이 값은 다른 일반과도사건 빈도보다 매우 작음

으로 무시하 다

울진 3 4호기의 특성에 따라 QC9 QL4 QP3는 울진 3 4호기 기사건으로 분

류하 다 울진 3 4호기의 이력자료를 분석하면 EPRI-37을 고려하지 않을 경우 GTRN

의 빈도는 13524 cryr 동안 1403회의 발생횟수로부터 104(cryr)로 평가된다 이

를 증거 자료로 이용하여 NUREGCR-5750 자료의 사후분포를 구하면 다음과 같다

사 분포 Lognormal Mean = 0972(cryr) (EF asymp 2)

증거 13524 cryr 동안 1403회의 발생횟수

따라서 일반과도사건 빈도는 다음과 같이 평가된다

분포함수 평균값 EFLognormal 0946(cryr) 108

(12) 기기냉각수상실(Loss of a CCW LOCCW)

울진 3 4호기 PSA에서의 기기냉각수상실 기사건은 발 소 특정 기사건

하나로 트 인 A에서 기기냉각수 공 이 상실되는 사건을 말한다 이 기사건에는 물

론 보조계통인 필수냉수계통 필수해수계통의 련 트 인 고장도 포함된다 따라서

기기냉각수상실 기사건 빈도를 평가하기 한 기기냉각수계통 고장수목이 개발되어

기기냉각수상실 기사건 빈도를 계산하고 있다 개선된 모델에서는 공통 원인 고장

계산을 보다 정확히 묘사하 으나 기사건 빈도에 미치는 향은 별로 없었다 다만

각 기기들의 고유 신뢰도 자료를 이용하므로 기사건 빈도 값은 이 값과는 다르게

나타났다 울진 3 4호기의 LOCCW 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFLognormal 513E-1(cryr) 13

(13) 416KV 교류모선상실(Loss of a 416KV AC Bus)

- 33 -

NUREGCR-5750에서는 600V이상 10KV 이하의 교류모선상실사건을 기사건

으로 구분하 다 NUREGCR-5750에서 416KV 교류모선 상실사건에 해당하는 사건

은 Loss of Vital Medium Voltage AC Bus이다 NUREGCR-5750에 의하면 Loss

of Vital Medium Voltage AC Bus의 빈도는 Gamma(105 72829) 분포로 평균값이

144E-2(cryr)이다

국내 원 (월성원 제외)에서 상업운 이후 2002년간의 13524 cryr 동안 10건

의 416KV 교류모선상실 사건이 일어났으므로 울진 3 4호기 PSA의 416KV 교류모선

상실 사건의 빈도 분포는 다음과 같은 Gamma(105+10 86353) 분포로 주어진다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 0024(cryr) 0016 sim 0033

(14) 125V 직류모선상실(Loss of a 125V DC Bus)

NUREGCR-5750에서 125V 직류모선상실 사건에 해당하는 사건은 Loss of

Vital DC Bus이다 NUREGCR-5750에 의하면 Loss of Vital DC Bus 빈도는

Gamma(05 72829) 분포로 평균값이 687E-4(cryr)이다

국내 원 (월성원 제외)에서 상업운 이후 2002년간의 13524 cryr 동안 1건

의 125V직류모선 상실사건이 일어났으므로 울진 3 4호기 PSA의 416KV 교류모선상

실 사건의 빈도 분포는 Gamma(15 86353)이며 최종 값은 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 17E-3(cryr) 20E-4 sim 45E-3

(15) 120V AC 필수 력상실(Loss of a 120V AC Bus)

NUREGCR-5750에서는 600V이하의 교류모선상실사건을 기사건으로 구분하

다 NUREGCR-5750에서 120V AC 필수 력상실 사건에 해당하는 사건은 Loss

of Vital Low Voltage AC Bus이다 NUREGCR-5750에 의하면 Loss of Vital Low

Voltage AC Bus 빈도는 Gamma(15 72829) 분포로 평균값이 206E-3(cryr)이다

이 값은 1E 480V AC 력상실도 포함한 것인지 불분명하나 보수 으로 모두 120V

- 34 -

AC 필수 력상실 사건 빈도로 간주하 다

국내 원 (월성 원 제외)에서 상업운 이후 2002년간의 13524 cryr동안 10

건의 120V AC 필수 력 상실사건이 일어났으므로 울진 3 4호기 PSA의 120V AC

필수 력상실 사건의 빈도 분포는 Gamma(115 86353)이며 최종 값은 다음과 같이

평가되었다

분포함수 평균값 신뢰도 구간Gamma 0013(cryr) 76E-3 sim 0020

(16) 정지불능 과도사건(Anticipated Transient Without Scram ATWS)

정지불능 과도사건은 NUREGCR-5750에서 기사건으로 취 하지 않으며 울진

3 4호기 PSA에서는 고장수목으로 모델링되어 있다 재 본 연구에서 사용한 ATWS

의 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFGamma 90E-6(cryr) 61

(17) 연계계통 LOCA(Interfacing System LOCA ISLOCA)

ISLOCA 빈도를 재평가하기 하여 NUREGCR-5750에서 참조한 참고문헌

[KE92]의 방법을 검토하 다 참고문헌[KE92] 방법은 CE 원 을 상으로 하 기

때문에 표 원 과 매우 유사한 기기 배열을 가지고 있다 [KE92]에서는 압안 주

입계통을 통한 ISLOCA가 가장 일어나기 쉬운 경우로 분석되었다 즉 3개월 주기의

IST(In-Service Test) 시 MOV 개방과 함께 2개의 역지밸 가 동시에 고장나 있을

때 ISLOCA가 발생한다 표 원 의 경우는 동시에 3개의 역지밸 가 고장나 있어야

하므로 참고문헌[KE92]의 ISLOCA 빈도보다는 훨씬 작으나 보수 으로 3개의 역지

밸 가 동일한 것으로 가정하면 압안 주입계통에서 일어나는 ISLOCA 빈도의 평균

값은 215E-8(cryr)로 계산되었다 한편 정지 출력계통을 통한 ISLOCA 빈도는 참

고문헌[김길04]에서 계산된 바 있으나 참고문헌[KE92]에서 사용한 MOV의 내부

손빈도를 이용하여 재계산하면 ISLOCA 빈도는 32E-8(cryr)로 주어진다 따라서 최종

- 35 -

ISLOCA 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFLognormal 535E-8(cryr) 1000

(18) 원자로용기 손(Reactor Vessel Rupture RVR)

기존 울진 3 4호기 PSA에서의 원자로용기 손은 비상노심냉각계통의 냉각재 보

충 용량을 넘는 원자로냉각재상실사고를 의미한다 이 사고는 WASH-1400에서 분석

된 결과를 인용하 다 원자로용기 손 기사건 빈도는 266E-7(cryr)이며 오차인

자(EF)는 100으로 가정하 다

NUREGCR-5750에는 원자로용기 손 사건을 기사건으로 다루지 않았다 따라

서 WASH-1400의 값을 사 분포로 하고 2002년 말까지 13524 cryr 동안 국내 원

에서의 원자로용기 손은 없었으므로 이를 증거로 사후분포를 구할 수 있다 최종

원자로용기 손 빈도는 다음과 같이 평가되었다

분포함수 평균값 EFLognormal 266E-7(cryr) 10

(19) 기사건 빈도 재계산 결과

이상 앞에서 살펴본 것처럼 각 기사건빈도를 재계산한 결과를 표 5에 요약 제

시하 다

새로운 기사건으로 울진 3 4호기 PSA를 재계산하면 CDF에 향을 미치는 각

기사건별 비 은 그림 12와 같이 변한다 그림 12에서 보듯이 LOCA 기사건 비

이 어든 반면 LSSB 기사건 비 이 증가하는 경향을 보여주고 있다

- 36 -

No 기 사 건PRiME-U34i 울진3 4 Old NUREGCR‐5750

평균값 EF 는90 신뢰도구간

평균값 EF 평균값 EF 는90 신뢰도구간

1 Large Loss of Coolant

Accident50E-6 10 170E-4 50 50E-6 10

2 Medium Loss of

Coolant Accident40E-5 10 170E-4 50 40E-5 10

3 Small Loss of Coolant

Accident48E-4 30 300E-3 50 50E-4 30

4 Steam Generator Tube

Rupture710E-3 262E-3sim133E-2 450E-3 50 70E-3 22E-3sim14E-2

5Interfacing Systems

LOCA535E-8 1000 120E-9 1690 20E-6 1000 이상

6 Reactor Vessel

Rupture266E-7 100 266E-7 100 NA NA

7 Large Secondary Side

Break110E-2 586E-3sim175E-2 150E-3 50 13E-2 700E-3sim210E-2

8 Loss of Main

Feedwater0084 0066sim01 540E-1 43 0065 0048sim0085

9 Loss of Condenser

Vacuum0049 0037sim0062 236E-1 44 0028 0019sim0039

10 Loss of a CCW Train 513E-1 13 153E-1 13 97E-4 114E-4sim253E-3

11 Loss of a 416KV AC

bus0024 0016sim0033 175E-3 33 0014 0008sim0022

12 Loss of a 125V DC

bus17E-3 20E-4sim45E-3 354E-3 24 69E-4 270E-6sim264E-3

13 Loss of Offsite Power 30E-2 21E-2sim40E-2 615E-2 50 24E-2 412E-3sim563E-2

14 Station Blackout 366E-5 109 111E-5 109 NA NA

15 General Transients 0946 11 300 25 12 061sim21

16 Anticipated Transient

Without Scram90E-6 61 207E-5 61 NA NA

17Loss of a 120V AC

bus13E-2 76E-3sim20E-2 NA NA 21E-3 242E-4sim537E-3

18 RCP Seal LOCA 217E-3 50E-4sim48E-3 NA NA 25E-3 56E-4sim54E-3

표 5 울진 3 4호기의 새로운 기사건 빈도

그림 12 울진 3 4호기 CDF에서 각 기사건의 비

- 37 -

4 사건수목 개선

기존 PSA 모델에서 추가 인 상세 열수력 분석이 필요한 분야를 찾아 추가 분석

을 수행하고 이를 통해 확인된 사고경 성공 기 을 고려하여 사건수목 개선을 수

행하 다 한 이외에 최신 정보를 검토하여 확인된 내용에 한 민감도 분석 사

건수목 개선 작업을 수행하 다

가 최 열수력 코드를 이용한 주요 사고경 성공기 분석

표 원 PSA 모델 개선을 하여 상세 열수력 분석이 필요한 주요 사고경 로

다음과 같은 분석 상을 선정하 다

1 소형 LOCA시 속감압(ASC)운 에 한 분석

2 SGTR시 단 증기계통 격리 안 계통에 작동에 따른 향 분석

3 단크기(Break Size) 변화에 따른 LOCA 세부 분류

4 ATWS시 UET(Unfavorable Exposure Time)에 한 분석

5 LSSB시 Return to Power에 한 분석

선정된 사고경 에 한 검토 상세 분석을 수행하 다 상세 열수력 분석 코

드로는 원자력연구소에서 개발 인 최 열수력 해석 코드인 MARS 21을 이용하

다[이원99] 동 코드는 상세 열수력 분석이 가능한 최 해석 코드로 RELAP 코드를

기반으로 개발되었으며 분석결과에 한 검증이 용이하고 분석 경험이 풍부한 장 이

있다 한 국내에서 개발 인 코드가 갖는 장 즉 다양한 경우에 해서 충분한

문가 활용 자문이 가능하다 다음과 같은 작업을 통하여 MARS21 코드의 입력

자료를 입수하 다

MARS21 코드는 RELAP 코드와 입력 일의 공유가 가능하기 때문에 기존에

분석경험이 풍부한 RELAP 코드의 표 원 입력 일을 확보하 으며 이를 근거로

분석에 필요한 자료들을 수집검토하 다 표 원 RELAP 입력은 한국원자력연구소

열수력코드개발과제 KOPEC 안 해석그룹의 열수력안 해석 부산동의 기계공

학과 등에 자문 력을 통해서 확보했다

- 38 -

아래의 그림 13은 표 원 에 한 MARS 코드의 기본 인 입력 일의 수치모델

구조(Nodalization)를 보여주고 있다 본 연구에서는 사고경 별로 분석에 필요한 추가

인 모델을 작성하여 기존 입력 일에 추가하 지만 기본 모델은 그림 13을 기본으

로 하여 진행하 다

그림 13 표 원 소형 LOCA용 수치모델구조의 개념도

(1) 소형 LOCA 속감압(ASC)에 한 상세 열수력 분석

소형 LOCA 발생시 속감압(Aggressive Secondary Cooldown ASC)운 은 소

형 LOCA 발생 후 고압안 주입(HPSI)이 작동하지 않으면 2차 측의 증기를 덤 하여

556degChr의 냉각율로 속 감압하여 안 주입탱크나 압안 주입 작동압력까지 1차

계통 압력을 낮춤으로써 1차 계통의 냉각재 재고량을 유지하여 노심손상을 방지하는

운 차이다 고압안 주입의 완 실패를 동반한 소형 LOCA 사고경 는 노심손상에

주는 향이 크고 운 원의 조치 시 에 따라 향이 크기 때문에 이에 한 분석이

필요하다[한임03a 한임03b HA03]

소형 LOCA시 속감압에 한 사고경 분석을 수행하 으며 한 련 계통에

한 성공기 을 평가하 다 분석 상의 선정은 기본 으로 속감압운 의 불확실성이

- 39 -

크며 열수력 거동 상이 잘 알려지지 않았기 때문에 기존의 표 원 PSA에서는 보수

으로 평가된 경향이 있는 것을 상으로 하 다 소형 LOCA 발생시 ASC의 상세 열수

력 분석은 기본 시나리오에 한 선정 분석 열수력 거동의 이해 그리고 주요 민감

변수를 확인과 이에 한 민감도 분석 등으로 수행하 다

기본 사고 시나리오는 다음과 같이 가정하 다 즉 소형 LOCA의 한계인 2

inch　 온 단 LOCA HPSI 작동 불능 SIT 작동불능 LPSI 50 작동(12) SG

2계통 정상 운 원자로 정지 15분 내 주증기 기덤 밸 (ADV)를 이용한 증기 방

출 운 개시 등이다 SIT의 작동은 계통 성공기 분석에는 필요하지만 이는 민감도

분석으로도 확인이 가능하기 때문에 기본 사건의 경우에서는 제외하 다

(가) 분석 결과

주요 입력 기 설정치 가정 사항이 표 6에 제시되어 있다 본 분석에서는 확

인 가능한 경우 설계해석에서 사용되는 보수 인 설정 치보다 실제 값에 가까운 최

치를 사용하 다

　주요 변수 설정치 가정 사항

Rx Power 2815 MWth (100)　Break location amp Size 2 inch Coldleg Break　Decay Heat Model ANS73 Decay Heat Model　주요 Trip 설정치 LoPZR Pr signal Trip

Turbine amp MFW trip 연동

　RCP Trip Rx Trip 연동

　주요 안 계통 작동 상태 No HPSI no SIT LPSI (2)　2차 계통 상태 SG (2) AFW (2) MSSV　주증기 제어 MSSV (4) ADV (4)　 속 감압 제어 15min 55Chr　격납용기 경계조건 Fixed atm

표 6 ASC 분석을 한 MARS21 주요 변수 설정치 가정 사항

입력 일에는 ASC 운 을 모의하기 해서 ADV를 모델하고 연결된 주증기배

에 한 모델을 교체하 다 최 피복 온도 측을 한 노심 Hottest Node

ADV 제어 논리 보조 수(AFW) 제어 등을 추가하 다 기본 사고경 에 한 주요

변수별 결과를 그림 14sim20에 나타내었다

- 40 -

그림 14 원자로출력 그림 15 가압기 SG 돔 압력

그림 16 556degChr 냉각율과

실제 냉각율

그림 17 노심 Hottest

노드에서의 열상승

그림 18 SG 노심 강수

수

그림 19 ADV 제어에 따른

개구율

- 41 -

그림 20 LPSI 주입량

본 연구의 일차 인 심사인 최 노심열상승은 노심손상 제한치인 1477K

(2200degF)보다 낮은 약 970K로 나타났다 다른 심사인 냉각율은 후반부에

556degChr의 냉각율보다 소형 LOCA의 자체 상에 의한 냉각율이 빠른 것으로 나타

났다 이는 LPSI 작동으로 20degC의 찬물이 노심내로 유입되기 때문에 나타나는 상으

로 단된다

그림 21 ASC 운 에 한 압력 핵연료 온도 거동특성

HPSI 상실을 동반한 소형 LOCA에서 ASC 운 에 한 반 인 거동 특성은

그림 21에 요약하 다 사고후 15분에 556degChr의 냉각율로 증기방출운 을 수행하면

- 42 -

노심 노출에 의해서 핵연료 온도가 증가하지만 략 1시간 후에는 RCS의 압력이 압

안 주입계통의 작동 압력까지 떨어지므로 압안 주입계통의 작동으로 노심의 온도

상승은 효과 으로 지된다

한 가지 주목할 은 기본 사고경 분석결과 ADV 제어 방식에 따라 매우 민감

함을 보여 다는 것이다 한 ADV 제어의 실제 운 방식에서 참조하는 RCS의 Tav

변수가 장과는 다르게 코드 상에서는 몇 가지 온도 변수로 표 되고 이 온도 변수의

기본 값에 따라 다른 결과가 나타날 수 있음을 확인하 다

(나) 민감도 분석

① ADV 제어방식 민감도 분석

ADV 제어방식에 따른 향이 크므로 이에 한 민감도 분석을 수행하여 향

정도를 확인하고자 하 다 이는 속감압운 은 운 원에 의한 수동운 차로 열수

력 분석을 해서는 ADV 제어방식의 향에 한 평가가 필요하기 때문이다 운 방

식에 따른 향을 평가하기 해서 다음 세 가지 방식에 따른 향 분석을 수행하

다

- 보수 제어

- 비례 분(PI) 제어

- 최 제어

그림 22에서 ADV의 세 가지 제어 방식별로 노심 열상승에 민감한 향이 있는

것이 확인된다 그림 22의 아래 그림에서 각 제어방식에 따라 노심온도의 양상이 달라

지지만 최종 으로 노심손상 제한치(1450K)까지 상승하지는 않았다 그러나 운 원에

의한 냉각운 은 의 단순 제어 방식에 비해서 변수가 많기 때문에 운 원의 운 방

식이 노심 열상승에 미치는 향이 클 것으로 상된다

- 43 -

그림 22 ADV 제어 방식에 따른 향

② ADV 제어 개시시간 민감도 분석

ADV 제어 개시 시간은 ASC 운 에 한 성공실패를 규정하는 요한 변수이

다 기본 경우로 선정한 ADV 제어 개시시간 15분에 해서 민감도 분석을 수행하

으며 실 인 운 개시시간을 고려하기 해서 운 개시시간 30분에 해서 민감

도 분석을 수행하 다 분석 결과 그림 23과 같이 운 개시시간을 30분으로 연장하

여도 성공조건은 기본 경우와 동일하다는 것을 확인할 수 있었다 이때 노심 최고 온

도는 략 1250K를 넘지 않았다 그러나 이 경우는 ADV 제어 방식이 최 화되어 있

는 경우만을 고려한 것이다 술한 바와 같이 운 원의 제어 방식에 따라 노심 최고

온도에 향을 있음을 주의할 필요가 있다고 단된다

- 44 -

그림 23 ASC 개시 시간에 따른 향

(30분 시작시 압력 핵연료 온도 거동특성)

(2) 고압안 주입상실을 동반한 SGTR 거동 특성 분석

HPSI 상실을 동반한 SGTR 사고는 기존의 PSA에서 보수 으로 평가되던 사고

경 로 추가 인 운 원 조치가 없는 경우 노심손상 사고경 로 간주하 다 SGTR 사

고 발생시 단 증기계통의 격리 유무는 안 계통 특히 HPSI의 성공 여부와 한

련이 있다 이러한 이유로 동 사고경 는 PSA 결과에 미치는 향이 큰 사고경

의 하나로 평가되었다 때문에 상세 열수력 분석을 통해서 해당 사고경 의 특성을 이

해하고 기존 PSA 모델에 반 하고자 하 다 동 사고경 에 한 열수력 분석을 수행

하기 해서 코드의 입력 일을 수정하 으며 표 7과 같은 기본 가정을 용하 다

[한양03 한양04c HA04]

용된 사고 시나리오는 HPSI의 완 상실을 동반한 증기발생기 열 1개가

완 히 단된 경 이다 사고 진행과정을 이해하기 해서 동 사고의 경우 운 원의

행 는 고려하지 않았다 SGTR시 용되는 비상운 차(EOP)의 일반 인 조치 사항

의 하나인 손 증기발생기에 한 격리 조치 냉각 조치 등은 고려하지 않았다

다만 표 원 에서 운 원 조치없이 자동 으로 이루어지는 조치만을 고려하 다 이

- 45 -

러한 자동 조치로는 원자로 정지 안 계통의 기동 보조 수 기동 터빈 정지 그리고

터빈 정지에 따른 증기발생기 압력 유지를 한 우회계통 자동 기동 등이 있다 이외

에 SGTR 사고는 2차 측으로 원자로 냉각재의 설로 인한 냉각재를 보충하기 한

조치 에서 HPSI는 완 상실로 가정하 기 때문에 이용할 수 없다 충 계통을 이

용한 충 유량은 보수 가정을 이용할 경우 비안 계통으로 고려되지 않지만 최

해석을 해서 최 유량으로 충 하는 것으로 가정하 다 충 유량이 없는 경우는

민감도 분석의 하나로 추가하 다 분석 시간은 PSA에서 일반 으로 용하는 24시간

을 용하 다[ASME02] 그리고 보조 수가 기동되지 않는 경우를 민감도 분석으로

추가하 다

HPSI 상실을 동반한 SGTR 사고에 하여 의 가정 사항을 고려하여 세 가지

사고 시나리오에 한 분석을 수행하 다 주요 분석 결과는 그림 24에 제시되어 있

다

- 경우 1 운 원 조치 없음 보조 수자동작동 충 유량 고려

- 경우 2 운 원 조치 없음 보조 수자동작동 충 유량 미고려

- 경우 3 운 원 조치 없음 보조 수 미작동 충 유량 미고려

변 수 설 명

Break Location amp Size Steam Generator 1 tube guillotine break at hotleg side in loop A

Decay Heat Model ANS79 Decay Heat Model

Reactor Trip Signal SetpointLo PZR Pr Trip Signal (1215MPa) amp CPC Aux Trip Signal (Hotleg Saturation Temp Trip)

Turbine amp MFW Trip Linked with Reactor Trip Signal

RCP Trip Setpoint Linked with Reactor Trip Signal

Availability of ECCS No HPSI No SITLPSI(12)

Availability of Secondary-Side All SG (2)

SG Control System AFW(2)MSSV(4)ADV(4)

표 7 SGTR 분석을 한 울진 34호기 주요 가정 사항(기본 사고경 )

- 46 -

그림 24 HPSI 상실을 동반한 SGTR 세 가지

경우에 한 압력 거동 특성

분석 결과 그림 24와 같이 경우 1과 2에서는 노심손상이 발생하지 않았다 그러

나 경우 3에서와 같이 충 유량이 없고 이차계통이 작동하지 않는 상황에서는 략 4

시간 후에 노심노출 노심 온도 상승으로 노심손상이 발생하는 것으로 나타났다 이

결과를 바탕으로 다음과 같은 결론을 유도할 수 있었다 즉 HPSI 상실을 동반한

SGTR 사고는 기본 으로 노심손상에 이르지 않는 사고이다 SGTR 사고에서는 무엇

보다 단 SG의 격리가 우선되어야 한다 한 격리의 성공은 HPSI의 향을 최소

화 한다

다른 분석 결과 운 원의 개입이 없는 조건에서 1 단계 PSA 분석 요건인 24

시간 동안 노심손상에 이르지 않고 일정한 고압상태를 유지하는 것을 확인할 수 있었

다 기존 PSA에서 동 사고경 에 해서 노심손상 사고경 로 평가한 것은 본 결과를

근거로 하 을 때 보수 임을 확인할 수 있다 이번 분석 결과는 동 사고경 발생 시

원 이 안정한 상태에 이르기 해서는 운 원의 개입 추가 인 조치가 필요하다는

것을 의미한다

충 계통은 비안 계통으로 일반 으로 열수력 분석시 보수 인 입장에서 고려되

- 47 -

지 않지만 최 평가를 해서는 이에 한 고려가 필요하다 충 유량을 고려하 을

경우와 고려하지 않았을 경우에 차이가 발생하 지만 장시간 분석에서는 후반기에

한 결과의 신뢰성이 크지 않음에도 불구하고 두 경우 모두 노심의 열상승에 주는 향

이 미미함을 확인할 수 있었다

보조 수계통이 작동하지 않는 경우는 사고 발생시 열제거원의 완 상실을 의미하

는 사고경 로 노심손상이 발생하는 것을 확인할 수 있었다 이 사고경 는 앞에서 언

된 사고경 와 다르게 PSA 모델에서 취 되어야 함을 보여주고 있다

본 분석을 통하여 기존 PSA에 일반 으로 채용되고 있는 SGTR에 한 분석은

보수 으로 평가되었으며 상세 열수력 분석을 통해서 최 분석이 수행될 수 있음을

알 수 있다 그러나 이러한 잠정 인 결과는 실제 PSA 모델에 있어서 비상운 차에

따른 운 원의 조치들이 고려되지 않고 있기 때문에 이에 한 추가 인 분석이 필요

할 것으로 단된다 즉 본 사고경 에 한 최 의 PSA를 수행하기 해서는 추가

인 열수력 분석을 통해서 SGTR 사고에 한 열수력 거동에 한 충분한 이해가 선행

되어야 하며 여기에 따른 운 원 조치의 합성에 한 평가 SGTR 사건수목의 개선

성공기 의 재분석 운 원 행 에 한 인간 신뢰도 평가 등에 한 개선 작업이

수행되어야 할 것으로 단된다

(3) LOCA 단 크기 분류에 한 민감도 분석

LOCA시 단크기 변화에 따라 PSA 모델 방식이 분류된다 LOCA는 단크기에

따라 열수력 거동 양상이 상당히 다르게 나타나기 때문에 이에 한 거동 변화는

LOCA 후 주요 계통의 성공기 사고경 의 변화를 유발하므로 사건수목의 작성에

도 많은 향을 주기 때문이다 따라서 열수력 거동을 반 한 LOCA 분석이 필요하

며 특히 단크기의 변화에 따른 거동 양상을 확인하고 그 결과에 따른 합한 사건

수목의 재구성이 필요하다 이를 해서 단크기에 따른 상세 열수력 분석을 수행하

다 PSA에서 LOCA 사고군은 략 형 형소형의 3가지 유형으로 분류한다 이

때 고려되는 분류기 은 단크기에 따른 거동 특성 련 안 계통의 성공기 변

화를 근거로 한다[방정99] 표 8은 PSA 모델링을 한 LOCA 그룹 분류의 3가지 주요

- 48 -

안 기능별 분류 특징을 보여 주고 있다 이러한 기 에 근거하여 형의 분류를

한 열수력 분석과 소형 분류를 한 열수력 분석을 수행하 다[한양04a한양04b 한

양04e]

LOCA 그룹 Reactor Trip Safety Injection Systems 2ndary Heat Removal

형 NA SIT LPSI NA

형 NA HPSI NA

소형 A HPSI Applicable

표 8 PSA 모델링을 한 LOCA그룹분류의 3가지 주요 안 기능별 분류 특징

형 LOCA 분류를 해서 형 단 크기에서 단 크기 변화에 따른 거동

특성 민감도 분석을 수행하 다 그림 25에서와 같이 HPSI 한 계통이 작동하는 조건

에서 단 크기별로 분석한 결과 형 형 LOCA는 FSAR 분석과 유사한 13 inch 크

기에서 노심손상 제한치 1456K (2200degF)에 도달하는 것으로 나타났다 따라서 형

형 LOCA를 분류하는 단 크기는 FSAR의 95 inch (유효 단면 05ft2)가 합

한 것으로 단할 수 있다

그림 25 형 LOCA 분류를 한 분석 결과

형소형 LOCA는 2 inch까지는 LOCA의 형 인 특성을 보이나 그 이하의

- 49 -

단크기에서는 일반과도사건과 유사한 거동 특성을 보인다 그림 26에서 쪽 2개의 그

림은 2 inch 단크기에서 일반 인 거동 특성을 보여주고 있으며 HPSI 한 계통의 작

동에 의해서 RCS의 냉각재 재고량이 서서히 회복하고 있는 것을 보여주고 있었다 그

림 26의 하단의 그림은 HPSI가 작동하지 않는 경우를 보여주고 있었다 이 경우 RCS

냉각재 재고량의 고갈로 노심 열상승이 발생하고 결국 노심손상에 이르는 것으로 악

된다

그림 26 소형 LOCA분류 분석 결과

(2 inch LOCA의 거동 특성)

의 분석 결과를 기 로 기존 모델에서의 LOCA 사고군 분류 기 과 비교하면

표 9와 같다 이상의 성공 기 을 PSA 모델에 직 용하기에는 다른 조건들도 동시

에 비교해야 하므로 유용한 정보로 활용되는 것이 바람직하다고 단된다

- 50 -

　기존 모델 새 기

분류기 성공기 분류기 성공기형 gt 6 SITLPSI gt 13 SITLPSI형 - - lt 13 HPSISITLPSI형 2sim6 HPSI 3sim13 HPSISIT

소형 lt 2 RTSGHPSI lt 3 HPSI + SGSIT소형 - - lt 1 RTHPSISG

표 9 LOCA 사고군에 한 기존 모델과 열수력 분석에 의한 성공기 비교

주 = inch

(4) 기타 최신 정보 검토

LSSB 사고경 와 ATWS 사고경 는 기존의 FSAR KOPEC에서의 분석 결과

를 활용하여도 충분하다고 단되어 추가 인 열수력 분석은 진행하지 않았다 각각의

사고경 의 분석결과에 해서는 해당 문가의 자문과 검토를 거쳤다 각 사고경 에

한 검토 결과를 요약하면 다음과 같다

그림 27 MSLB 사고시 출력 특성

(FSAR 참조[한 96])

(가) LSSB 성공 기 분석

표 원 에서 형이차측 단(LSSB) 사건은 하나의 기사건 유형으로 분류하여

모델하 다[한 97] LSSB 사건은 이차계통의 주요 배 인 증기발생기의 주증기 형

- 51 -

단(MSLB)과 주 수배 단(MFLB) 사건을 통칭한다 최종안 성분석보고서(FSAR)

에 의하면 MSLB와 MFLB 사건은 다른 거동 특성을 보이다[한 96] 따라서 이러한

분석 결과를 반 하여 표 원 PSA 모델에 한 검토 개선이 필요하다 이는

MSLB는 노심 거동 특성이 요하고 MFLB는 RCS 압력 거동 특성이 요하기 때문

이다[한 96] 그러나 FSAR에서 분석한 MFLB 사고 분석의 경우 매우 보수 인 가정

을 용한 경우로 보다 실제 인 특성에 한 이해 검토가 필요하다고 단된다[한

석04b]

그림 28 울진 34호기 MSLB 사건시 가장

심각한 경우의 반응도 변화[한 96]

MSLB 사고는 노심 재출력의 발생(Return to Power) 여부가 PSA 사고경 평

가에 가장 요한 향을 다 즉 MSLB 사고의 경우 노물리 특성에 따라 노심 정지

후에 재임계 가능성에 제기된다(그림 27) 노심 재임계의 발생은 원자로의 안 한 정

지를 하므로 이에 따른 열수력 거동의 분석 성공 기 을 분석할 필요가 있다

LSSB 설계 안 해석 문가 자문에 의하면 LSSB가 발생하여도 노심손상에 미치

는 향은 작은 것으로 단된다(그림 28)[이철03]

MFLB의 경우 FSAR의 분석에 의하면 주 수배 단은 수공 능력을 상실하

고 증기발생기에서의 출유량은 한정되기 때문에 열제거 능력 상실에 해당하는 거동

- 52 -

특성을 보인다고 기술하고 있다 그림 29는 표 원 MFLB 사고시 RCS 계통의 압력

거동 특성을 보여주고 있다 그림 29에 의하면 MFLB 사고시에는 RCS 압력 상승에

의해서 PSV가 작동하는 것으로 분석하고 있다 따라서 MFLB 사고는 MSLB 사고와

분리하여 개별 인 사고경 모델을 작성하는 것이 필요한 것으로 단된다

그림 29 표 원 MFLB시 RCS 계통

압력거동 특성[한 96]

(5) ATWS시 감속재온도계수(MTC)의 향

정지불능과도 사건의 사고경 에서 가장 요하게 고려해야 하는 요인 의 하나

는 원 의 MTC(Moderator Temperature Coefficient)의 UET(Unfavorable

Exposure Time)를 평가하는 것이다 기존의 표 원 PSA에서는 CE(Combustion

Engineering)의 System 80 평가를 이용하여 UET를 핵연료 주기의 001 값을 이용하

다 최근 표 원 인 신규 원 울진 5 6호기의 인허가가 진행되면서 한국원자력안

기술원의 요청을 받아 KOPEC에서 울진 5 6호기에 한 UET 평가 보고서를 제출

하 다 참고문헌 [이상03]과 [이상04]는 신규 원 에 한 UET 평가 내용을 담고

있다 참고문헌 [이상03]에 의하면 표 원 으로 설계되고 있는 울진 5 6호기의 경우

CESEC-III 코드를 이용하여 최 해석을 수행한 결과 100 출력(Full Power) 운

으로 가정할 경우 UET가 37 정도 되는 것으로 평가되었다 울진 3 4호기의 경우는 울

진 5 6호기와 핵설계 특성이 정확하게 일치하지는 않지만 동일한 설계를 용한 원 이기

때문에 유사한 UET를 보일 것으로 상된다[이상03] 따라서 UET 평가 사고 시나리오

- 53 -

를 고려한 PSA 모델 개선 작업이 필요할 것으로 단된다[한석04c]

나 사고경 성공기 변경에 따른 민감도 분석

(1) LOCA 사고경 민감도 분석

표 10은 LOCA 단 크기 분류에 한 열수력 민감도 분석 결과를 반 한

LOCA 사고경 에 한 민감도 분석 결과를 보여 다 LOCA 모델군 재평가 결과를

반 할 경우 략 형 LOCA에서 21 소형 LOCA 사고군에서 93의 CDF 감 효

과가 있었다 재평가시 상당한 험도 개선 효과가 있으므로 방법의 합성 분석 근거

의 합성을 검토하기 한 추가 연구가 필요하다

신평가(Ry) 행모델(Ry) CDF 변화율LLOCA 8312E-07 105E-06 -21MLOCA 8219E-07 633E-07 30SLOCA 1270E-07 186E-06 -93CDF(LOCA) 1780E-06 354E-06 -50

표 10 LOCA 사고군 재평가시 노심손상 민감도

(2) 소형 LOCAHPSI 실패 사고경 ASC 임무시간에 따른 민감도

표 11은 HPSI 상실을 동반한 소형 LOCA시 ASC 운 에 한 특성을 반 한 민

감도 분석 결과를 보여 다 하드웨어(표 11의 SIT)의 성공기 변경보다 노심손상에

미치는 향이 크다 ASC 임무시간에 여유가 생길 경우 운 원의 운 오류를 일 수

있기 때문에 노심손상에 미치는 향이 어든다

운 원 임무시간 계통성공기 변경부분 HRA CDF CDF 변화율

향받는 사고경 15분 경우 SIT (44) 포함 035 7369E-07 1000

(SLOCA-ET 29 30 30분 경우 SIT (44) 포함 015 3948E-07 536

31 32) SIT (04) 포함 015 3888E-07 528

SLOCA 체 15분 경우 SIT (44) 포함 035 1121E-06 1000

SIT (04) 포함 035 1115E-06 995

30분 경우 SIT (44) 포함 015 7790E-07 695

SIT (04) 포함 015 7730E-07 690

표 11 소형 LOCAHPSI 실패 사고경 ASC 운 에 한 민감도

- 54 -

(3) ATWS의 감속재온도계수(MTC)에 따른 압력 거동 특성 민감도

ATWS 사고 발생 시 MTC에 기인한 UET의 최신 평가 결과를 반 할 경우 체

CDF에 미치는 향이 매우 크다 즉 이때의 CDF 변화값은 3200E-06yr로 가장 큰

향을 보여주고 있다(표 12) 그러나 ATWS시 MTC의 향에 한 근거는 PSA 모

델에서 보수 으로 용되고 있다 즉 ATWS 사고 에서 MTC의 향으로 RCS 압

력이 ASME Level C 규격(3200Psi)을 넘는 경우는 사고 유발자 에서 RCS의 건

성이 보장되는 경우만 발생하므로 이를 고려해야 한다[한석04f]

(4) 소형 LOCA의 고압안 주입 재순환 운 시간 변경에 따른 민감도

LOCA시 RCS 냉각재 재고량는 기에 고압안 주입 운 으로 충당하다가 RWT

수원의 고갈 후에는 재순환 운 으로 환된다 소형 LOCA은 형 LOCA에서와 달리

재순환 개시까지 상당한 여유시간이 있다 이를 고려할 경우 소형 LOCA 사고경 의

CDF가 3585E-08yr정도 감소하는 효과가 있다(표 12) 따라서 동 사고경 에 해

서 행 모델에서 최 모델로 개선할 경우의 CDF의 변화가 크므로 PSA 모델에 이를

반 할 필요가 있다[한석04d 한석04j]

(5) SGTR시 단 증기발생기 격리에 따른 민감도

SGTR 사고 발생시 단 SG의 격리 유무는 사고경 에 미치는 향이 크다 이

를 고려할 경우 기존 모델에 비해서 CDF가 7304E-07yr 감소 효과가 있었다(표 1

2) 이 경우도 행 모델과 최 모델로 개선하 을 경우의 CDF의 차이가 크므로 이

를 고려한 모델 개선 작업 추가 인 연구가 필요하다고 단된다[한석04i]

(6) LSSB 특성에 따른 MSLB MFLB 사고로 분리시 민감도

MSLB는 기존에 이미 LSSB로 모델되어 있어서 그 향이 크지 않다 그러나

MFLB의 경우에는 기존의 LSSB 기사건에서 이의 빈도를 고려하지 않았으므로 이에

한 향이 크게 나타났다 즉 기존 모델에 비해서 CDF가 8491E-08yr로 증가하는

- 55 -

경향을 보이고 있다(표 12) 한 FSAR 분석을 근거로 할 경우 MFLB는 RCS 압력 거

동 특성을 보이므로 이에 한 향을 평가해야 한다 이 경우 유도된 사고경 는

형 LOCA의 사고 유형과 유사하므로 이를 이하여 처리하여야 한다

MFLB의 경우 가압기안 밸 (PSV) 개방고착에 기인한 유도 형 LOCA를 래

할 수 있다 MFLB에 따른 PSV 개방고착에 의한 유도 형 LOCA의 기사건 빈도가

상당히 큰 것으로 나타났다 한 이 경우에 한 민감도 분석에 의하면 표 12에 제시

된 것과 같이 MFLB시 PSV 개방고착에 의한 유도 형 LOCA에 의한 CDF 향은

3916E-07yr 정도 추가되는 것으로 평가되었다 따라서 이 경우도 주요 사고경 로

행 모델에 한 개선 작업이 필요하며 이에 한 상세 평가를 한 추가 인 연구가

필요하다[한석04g 한석04h]

민감도 분석 유형 MTC 개별 CDF(yr) 총 CDF (yr) ΔCDF (yr) 변화율

PRiME (Rev10) 0010 - 1315E-05

ATWS 0370 - 1696E-05 3200E-06 290

SLOCAHPR - 4452E-08 1311E-05 -3585E-08 -03

SGTRISLL - 7649E-08 1242E-05 -7304E-07 -56

LSSBMSLB - 4988E-06 1315E-05 -1000E-09 -00

LSSBMFLB - 8491E-08 1361E-05 8491E-08 06

MLOCA (MFLB 기인) - 4625E-07 1361E-05 3916E-07 30

표 12 사고경 성공기 변경에 따른 민감도

그림 30에 주요 상 사고경 에 한 CDF 민감도를 나타내었다 그림 30에서

각 사고경 CDF에 향이 큰 요인을 쉽게 구분할 수 있다 ATWS의 UET가 가장

향이 크고 다음으로 SGTR 사고 시 단 SG 격리로 인한 요인이 두 번째로 크다

세 번째는 MFLB에서 유도되는 유도 형 LOCA의 향이 나타난다 최종 으로

MFLB를 새로 고려하 기 때문에 이에 한 향도 큰 것으로 나타났다

주요 사고경 에 한 상세 열수력 분석 사고경 민감도 평가를 통해서

ATWS MFLB 등의 향은 행 PSA 평가보다 노심손상빈도 상승을 래하여 기존

평가가 상 으로 낙 인 모델임을 보여주고 있다 반면에 소형 LOCAHPR 등의

LOCA 사고군과 SGTRISLL 등의 향은 행 PSA 평가보다 노심손상빈도의 감소를

- 56 -

보여주므로 기존 평가가 상 으로 보수 인 모델임을 보여주고 있다

그림 30 각 사고경 에 한

민감도(ΔCDF)

ATWS 사고경 에 한 UET 향이 체 CDF에 미치는 향은 매우 크나

UET에 의한 향은 과도하게 보수 으로 평가되어 있는 것으로 보인다 따라서

ATWS에 한 한 평가를 유도할 수 있는 추가 인 연구가 필요하다고 단된다

LSSB 사고경 에서 MFLB 사고경 는 FSAR를 근거로 평가하 다 그러나

FSAR의 MFLB는 매우 보수 으로 분석되어서 PSV 개방고착에 의한 유도 형

LOCA 이빈도가 매우 높게 나타난다 따라서 MFLB에 한 한 열수력 분석을

통해서 MFLB 사고 특성을 이해하고 이를 반 하는 연구가 필요하다고 단된다

- 57 -

5 고장수목 개선

가 문서화 보강

본 과제의 1차 년도에 수행된 ASME PSA Standard[ASME02] NEI PSA

Peer Review Process Guidances[NEI02]에 기반을 둔 국내 PSA 모델 품질 평가 결

과 국내 PSA의 가장 큰 취약 은 기술 인 측면보다는 PSA 련 근거 지침 자료

등의 문서화가 미비한 으로 나타났다 이와 같은 취약 의 보완을 하여 본 과제에

서는 다음과 같은 5개의 지침서를 개발하 다 기존에도 이와 유사한 지침서가 국내에

존재하기는 하 으나 기존의 지침서가 PSA 품질 보증을 하여 필요한 수 을 만족시

키지 못하고 있기 때문에 새로이 본 과제를 통하여 지침서 차서를 개발하고 보완

하 다

1단계 PSA 수행 차서 본 차서는 향후 PSA 수행 시 수행 차의 기 을 제

공하는 것을 목 으로 1단계 PSA 수행을 한 일반 차를 기술[정원03]

고장수목 련 계통 모델링 지침서 본 차서는 일 된 고장수목을 작성할

수 있도록 계통의 고장수목 작성을 한 상세 모델링 지침을 기술[이윤04a]

공통원인고장 련 계통 모델링 지침서 본 차서는 PSA에 가장 큰 향을

미치는 공통원인고장을 모델링할 때 각 경우에 따른 모델링 지침 방법에

해 기술[황미04a](기기 고장 자료로부터 CCF 자료를 도출하는 지침서는

재 동일 과제 내 ldquo국내 PSA 종합 DB구축 활용기술 개발rdquo 세부 과제에

서 개발)

인간오류 련 계통 모델링 지침서 본 차서는 일 성 있는 인간 오류 모델

을 하여 어느 경우에 인간 오류를 어떻게 모델할 것인가에 한 상세 지침

을 기술[강 04]

ESFAS-ARC(ESFAS-Auxiliary Relay Cabinet) amp PCS(Plant Control

System) 모델링 지침서 본 차서는 일 성 있는 ESFAS-ARC PCS 모델

- 58 -

링을 수행하기 해서 모델링 시 고려해야 할 사항 모델링 방법 등에 해 기

술[이윤05a]

각 계통의 기능 운 계통 연계 종속성 계통 모델링 모델 시 가정사항 데

이터 설계 변경 추가 모델링 는 모델 변경 등에 한 사항을 문서화하기 해 각

계통별로 18개 System Notebook [SN-AFWS] [SN-CCWS] [SN-CSS]

[SN-CVCS] [SN-ECWS] [SN-EPS] [SN-HPSI] [SN-HVAC] [SN-IAS]

[SN-LPSI] [SN-MFWS] [SN-MSS] [SN-RCGVS] [SN-SDCS] [SN-SDS]

[SN-SGBDS] [SN-SIT] [SN-SWS] 등을 작성하 다

그 밖에 ASME PSA Standard에 기반을 둔 계통분석(SY) 품질 평가에서 도출된

미비사항을 보완하기 해서 모델 확인 후 Interlock 모델링[이윤04c] 고장수목 명명

법[이윤04d] 고장모드 선별 기 [이윤04e] 장 제어반 모델링 지침[양 04a] 결합

고장수목[양 04b] Alternating System에서의 OOS(Out of Service)[한상04] 모델

링 등에 하여 문서화를 수행하 다

본 과제에서 수행된 문서화 보완에 있어 가장 요한 개선 사항의 하나는 PSA

련 문서의 산화 작업이다 본 과제와 동일 과제에서 수행되고 있는 ldquo국내 PSA

종합 DB 구축 활용 기술 개발rdquo 세부 과제에서는 PSA 정보 Database인 AIMS를

개발하고 있으며 AIMS는 PSA 수행과 계되는 모든 자료를 Database 형태로 장

하여 검색이 가능하도록 하고 있다 본 과제는 과제 수행 작성된 다음과 같은 PSA

련 문서를 AIMS에 입력하 으며 자료 입력 황은 표 13에 나타낸 바와 같다

PSA 기본 자료 기존에 수행된 PSA 보고서와 PSA 수행 지침서 수행 방법론

등에 한 문서 자료를 자 일로 장

발 소 장 자료 발 소에 한 개요부터 시작하여 PampID(Piping amp

Instrumentation Diagram) CLD(Control Logic Diagram) CampID(Control amp

Instrumentation Diagram) 등 각종 도면은 물론 종합 경보 계기 비상운

정기 검 등의 입수 가능한 모든 차서를 Database화하여 필요시 즉각 인

- 59 -

참조가 가능하도록 장

특히 계통 System Notebook에서는 각종 자료간의 상호 참조가 가능하도록

하이퍼링크를 제공

PSA 수행에 부가 으로 필요한 열수력 분석 자료 PSA 분야별 등 평가 자

료 등 내부 문서와 함께 PSA 산코드 수행을 한 소 트웨어 입출력도

Database로 장되어 있다

구 분 내 용 비고

PSA보고서

서론방법론발 소개요기사건

사건수목( 기사건별)계통분석(계통별) 계통별 System Notebook신뢰도자료 사고경 정량분석 결과요약 PSA Model DB에 포함부록 1(Naming-Convention) 4(CCF) 5(HEP)부록 2(계통FT) 3(GDB) 6(S계통MCS) 7(ASQ-MCS) PSA Model DB에 포함

PSA 련보고서 PSA 수행지침서 수행방법론FSAR FSAR 외부 인터넷 일

발 소 자료

경보 계기 계통 기행 비상 비정상 정기 검 정비 종합 표 기행 가동 시험계획서(총 886 건)(도면) PampID (298 장)(도면) CampID (469 장)(도면) CLD (1017 장)

신뢰도자료분석결과 PSA보고서 신뢰도 자료Raw Data KIND DB

기타 보조 자료 TH Analysis PSA 한 열수력분석 자료

표 13 AIMS 입력 황

나 계통 고장수목 수정

(1) 고장수목 수정 상 계통

개발된 지침서 국내 고유 기기 신뢰도 자료의 용성을 검증하기 하여 PSA

모델링 상 계통인 총 20개 계통의 모델을 수정하 다

수정 상 계통은 고압안 주입계통(HPSI) 안 주입탱크(SIT) 압안 주입계통

(LPSI) 정지냉각계통(SDCS) 격납건물살수계통(CSS) 안 감압계통(SDS) 화학 체

제어계통(CVCS) 원자로냉각재 배기계통(RCS) 보조 수계통(AFWS) 주 수계통

- 60 -

(MFWS) 주증기계통(MSS) 증기발생기 취출계통(SGBDS) 력공 계통 1차 기기냉

각수계통(CCWS) 1차 기기냉각해수계통(SWS) 필수냉방수계통(ECWS) 공기조화계통

(HVAC) 압축공기계통(IAS) 공학 안 설비 작동계통(ESFAS) 원자로보호계통(RPS)

등 총 20개 계통이다

(2) 장 자료 조사

계통 고장수목 개정을 수행하기 에 장 변경 자료를 조사하 다 본 과제에서

개발하는 PSA 표 모델의 Data Freezing Date를 2002년 12월 31일로 설정하여 기

존 PSA 모델의 Data Freezing Date인 2000년 7월 이후 변경된 계통 운 보수 차

서 PampID CampID CLD 변경 사항 목록 등 총 18종의 장 자료 수집과 이의 분석

을 수행하 다

(3) 주요 개정 사항

계통 고장수목 개정은 의 장 자료 분석 결과 새로 작성된 지침서에 따라

주요 계통의 고장수목을 검토하고 고장수목을 개정하 으며 주요 개정 사항은 다음과

같다

고장모드 추가 계통 모델링 지침서에 따라 동력구동밸 기 닫힘

(Transfer Closed) 모델을 추가

공통원인고장 모델 추가 설계 단계에 수행된 기존의 울진 3 4호기 PSA에서

는 AFWS TDP(Turbine Driven Pump)와 MDP(Motor Driven Pump) 사이에

는 모터와 펌 특성이 상이해 CCF가 발생하지 않는다고 가정하여 이를 모델

링하지 않았으며 CCWS에서도 가동 펌 와 기 인 펌 는 상태가 다르

기 때문에 CCF가 발생하지 않는다고 가정하여 모델링하지 않았으나

NUREGCR-5500 Vol1[NRC97]에 따르면 펌 후단의 문제로 4개 펌

모두가 고장 난 사건이 발생한 사례가 있는 것으로 나타나 AFWS와 CCWS의

4개 펌 모두가 고장나는 CCF 모델(기동실패(FTS) 가동 실패(FTR))을

- 61 -

추가

증기발생기로부터 역지밸 를 통한 증기 출로 인해 보조 수계통 배 내에

증기막이 형성(Steam Binding)되어 보조 수펌 기동하지 못하게 될 경우를

모델

고압안 주입계통의 안 주입모드 운 Spurious RAS(Recirculation

Actuation Signal) 발생으로 인해 최소우회유로의 밸 가 닫 펌 에 손상이

가는 경우를 추가 모델

사고 인 오류 변경

1) AFWS 펌 의 불시정비로 인해 펌 후단 수동밸 련 인 오류의 발생

가능성이 있는 것으로 단되어 이를 고장수목에 추가 모델

2) CCWS 펌 후단 압력 스 치의 교정 시 사고 인 오류 발생 가능성이

있는 것으로 단되어 이를 고장수목에 추가 모델

3) CCWS 펌 후단의 수동밸 의 경우 펌 보수나 시험 후 운 가능성 시

험 시 밸 치의 확인 과정을 거치므로 이와 련한 인 오류 발생 가능

성이 없는 것으로 단하여 련 인 오류 모델을 제거

시험주기 변경 AFWS MSS를 상으로 3개월마다 수행되는 정기 시험으

로는 각 계통의 펌 후단의 밸 고장을 탐지하는 것이 불가능한 것으로

악되어 계획 방정비 시한인 18개월로 시험주기를 변경하여 모델을 수정

ESFAS-ARC(ESFAS-Aux Relay Cabinet) PCS(Plant Control System)

상세 모델링

(4) ESFAS-ARC PCS 모델링 지침서 개발

계통 고장수목 개정 사항 가장 많은 시간과 인력이 투입된 부분은

ESFAS-ARC PCS 모델링 지침서 개발 련 모델 개정 분야이다 보다 일 성

- 62 -

있는 모델링 지침을 계통 분석자에게 제공하기 해서 그림 31과 같은 과정을 통해서

ESFAS-ARC PCS 모델링 지침서를 개발[이윤05a]하 으며 주요 내용은 다음과

같다

그림 31 ESFAS-ARC PCS 모델링 지침 개발 과정

(가) 추가 모델링 필요성

재 울진 3 4호기 Risk Monitor용 PSA 모델에는 그림 32에 나타낸 바와 같이

PPS에서 ESFAS를 받는 부분까지만 모델링 되어 있고 한 각 기기에 해서는

ESFAS를 받는 여부를 이게이트로 처리하고 있다 따라서 신호가 ESFAS-ARC를 거

쳐 PCS에서 동작 신호를 내는 간 과정은 모델링에서 생략되어 있다 이 부분의 모

델링 요성은 만약 기기에 해당하는 PCS 카드가 기능 상실할 경우 해당 기기에는 열

림 닫힘 구동 등의 신호 달이 불가능하며 운 원 회복 조치 한 주제어실에서

- 63 -

불가능하게 되어 발 소 안 성 측면에서 매우 요하다고 볼 수 있다 따라서 락

된 이 부분을 모델링함으로써 ESFAS-ARC PCS의 향을 평가하고 한 의

Risk Monitor용 PSA 모델보다 좀 더 상세하고 실 인 모델을 만들기 해

ESFAS-ARC PCS 모델링 지침서를 작성하 다

그림 32 Risk Monitor용 PSA 모델상의 IampC 모델링

(나) 모델링 상 기기

ESFAS-ARC 모델링을 해야 할 기기는 ESFAS를 받는 기기로 한정하며 ESFAS

에는 다음과 같은 신호가 포함된다

SIAS(Safety Injection Actuation Signal) 계열 AB

CIAS(Containment Isolation Actuation Signal) 계열 AB

CSAS(Containment Spray Actuation Signal) 계열 AB

RAS(Recirculation Actuation Signal) 계열 AB

MSIS(Main Steam Isolation Signal) 계열 AB

AFAS(Auxiliary Feedwater Actuation Signal) 계열 AB

한 PCS를 모델링을 해야 할 기기는 다음과 같다

ESFAS를 받는 기기

- 64 -

주제어실에서 핸드스 치로 원격 조정이 가능한 기기(PampID 상에서 확인가능)

수 스 치나 압력 스 치 등에 의해 상호 연동(Interlock)이 걸려 있는 기기

(다) 모델링 제외 상 기기

ESFAS-ARC 모델링 시 모델링 상 기기에 해당하는 기기 계통 성공기 에

따라 계통 고장수목에서 자동 작동신호 모델링이 불필요한 기기는 모델링에서 제외한

다 PCS 모델링 시 모델링 하지 않아도 되는 경우는 다음과 같다

정상 운 시 열린 채 잠겨 있고 동기의 원이 제거되어 있는 기기( 안

주입탱크 모터구동밸 SI-614624634644)와 같은 경우는 모델링에서 제외

정상 운 의 재 기기 치로 사고 완화 기능을 수행하는데 문제가 없는

기기( 고압안 주입계통의 경우 ESFAS를 받지 않는 기기이나 열림 상태를

유지하고 있는 모터구동 밸 와 같은 경우 해당 PCS 카드의 고장임에도 불구

하고 재의 기기 치상 안 주입 기능을 수행하는데 문제가 되는 않

는 경우)

(라) 부계 기 PCS 카드 모델링

울진 3 4호기에서 부계 기(Subgroup Relay)로 사용되고 있는 계 기(Relay)는

C형 (C+Y)형 총 2가지를 사용하고 있다 (C+Y)형은 총 6단의 계 기가 하나의

몸체로 구성되어 있으며 상단 3개는 C형 그리고 하단 3개는 Y형으로 이루어져있다

주로 펌 와 같은 용량 기기는 하단에 치한 Y형 계 기를 사용하도록 되어 있다

재 일반 모터구동 밸 와 같은 기기에는 C형이 사용되고 있으며 장 경험상 C형

의 고장은 거의 발생하지 않으나 펌 와 같은 기기에 사용되는 (C+Y)형은 C형에 비

하여 상 으로 고장이 많이 발생하는 것으로 나타났다 상기 두 가지 형태의 계 기

에 한 고장률 데이터가 재 분리하여 사용이 불가능하고 조만간 울진 3 4호기에서

도 (C+Y)형을 모두 C형으로 교체할 정에 있으므로 한 가지 형태의 계 기로 간주하

여 모델링한다 각 기기에 해당하는 ESFAS-ARC 계 기 번호는 울진 3 4호기 운 차

- 65 -

서 공학 안 설비 작동계통 부계 기 기능시험(운 상온정지 ) 정기-계

-16[한수00a] 17[한수00b]를 기 으로 하 다 ESFAS-ARC의 계 기는 ESFAS

계통에 포함하는 것으로 단하여 계통 약어는 FS를 사용하 으며 부품약어는 일반

계 기와의 구분을 하여 RS를 사용하 다 한 고장모드는 Fails to Provide

OutputFails to ActuateGenerate Actuation Signal을 나타내는 A를 사용하 다

그 뒤에는 해당 기기의 계통약어를 그 다음에는 각 기기약어와 번호 그리고 트 인

구분을 나타내는 약어를 기입하 다( 고압안 주입펌 01A는 FSRSAHSMP01A

모터구동밸 SI-637인 경우에는 FSRSAHSMV0367A)

재 장에는 각 기기별로 각기 번호가 부여된 PCS 카드를 가지고 있으나 각

카드별 고장률을 달리 부여하는 것이 실 으로 어렵기 때문에 모델링 시에는 각 카

드의 고장률은 동일하다고 가정하 다 PCS 카드 고장 시 각 기기의 상태 변화는 아

래 (마)에 자세하게 설명되어 있다 단 운 인 펌 의 PCS 카드가 고장 났을 경우

과연 운 인 펌 가 계속 운 을 할 것인가 아니면 정지할 것인가에 한 문제는

장에 문의한 결과 가장 보수 으로 평가하자면 정지할 수도 있다는 의견이었다 이

는 FR2 계 기가 어떤 오동작으로 인해 이 붙음으로 인해 발생 가능하다 그러나

임무수행시간 24시간 동안의 고장 확률 값은 매우 낮게 나타나므로 이를 모델링에서

생략하 다 기기의 PCS 카드는 각 해당 기기가 속한 계통에 포함하는 것으로 단하

여 계통 약어는 각 기기가 속하는 계통 약어를 사용하 으며 부품약어는 PCS 카드를

의미하는 IS를 사용하 다 한 고장모드는 Fails to Provide OutputFails to

ActuateGenerate Actuation Signal를 나타내는 A를 사용하 다 그 뒤에는 해당

기기를 나타내는 약어 번호 트 인 구분약어를 기입하 다( 고압안 주입계통

펌 01A는 HSISAMP01A 모터구동밸 SI-637은 HSISAMV0367A)

(마) 원상실 모델링

ESFAS-ARC 계 기에 공 되는 원은 120V AC이며 정상 운 시 ARC 계

기는 원이 공 되어 여자된(Energized) 상태를 유지하도록 되어 있다 신호가 달되

면 해당 계 기는 비여자되면서(De-energized) 신호가 달되도록 설계되어 있다 원

- 66 -

상실 시에는 해당 계 기가 비여자되어 최종 기기들을 작동할 수 있도록 되어 있으므로

원 상실에 따른 문제는 고려하지 않아도 된다 따라서 원상실로 인한 기기의 작동

불능은 모델링하지 않아도 된다

PCS 캐비닛에는 두 의 원공 장치(Power Supply)가 설치되어 있으며 각

원공 장치에 공 되는 원은 서로 다른 기 채 에서 공 받도록 설계되어 있다

두 개 한 개의 원공 장치는 120V AC Vital Bus에서 원을 공 받고 다른

원공 장치는 상기 원공 장치와 같은 Division 내 다른 채 의 모터제어반(Motor

Control Center MCC)에서 원을 공 받도록 설계되어 있다 따라서 두 개의 원을

받는 상 모선인 416KV Bus가 원 공 에 실패하지 않는 한 두 개 한 개의

원공 장치는 PCS 카드에 원이 공 가능하도록 되어 있다 PCS 카드에 원을 공

하는 원공 장치의 원 상실 시 모터구동 밸 펌 솔 노이드 밸 는 다음

과 같은 조건에 의해 모델링 하 다 여기서 원상실이라는 의미는 두 개의 원공

장치에 공 되는 각기 다른 원이 모두 상실될 경우를 말한다 단 기본 조건은 각 기

기에 신호가 달되지 못하여 최종 인 기기의 상태가 사고 완화 기능을 수행하지 못

하는 상태에 있을 경우 이를 모델링하 다

모터구동 밸 와 펌 의 경우 원 상실 시 상태를 유지하게 설계되어 있

다 따라서 기기의 재 상태에 따라서 120V AC 원 상실과 480V MCC

원 상실을 모델링해야 한다( 고압안 주입펌 인 경우 정상 운 기

상태이므로 펌 구동을 한 신호를 보내기 해서는 120V AC 는 480 V

MCC가 필요하므로 모델링 함)

솔 노이드 밸 의 경우는 원 상실 시 밸 의 Fail Position에 따라 모델링

여부가 결정된다 를 들면 고압안 주입계통의 SI-659660은 RAS를 받아

서 닫히게 되는 밸 로서 Lock Open이며 Fail Closed이다 따라서 이 밸

는 원 상실임에도 불구하고 원하는 방향 즉 닫히는 방향으로 가게 되어 있

으므로 원 상실을 모델링 하지 않아도 된다 만약 이 밸 가 Fail Open일 경우

에는 원 상실 시 해당 밸 가 열림 상태를 유지하므로 120V AC 원 상실

- 67 -

480V MCC 원 상실을 모델링 하 다

(바) 시험 보수로 인한 이용불능 모델링

ESFAS-ARC 기능 시험 시 밸 는 구동 원이 들어간 상태에서 기능 시험을 수

행한다 따라서 기능 시험 ESFAS가 실제 발생하더라도 련 기능을 수행하는 데에

는 문제가 없으므로 밸 와 같은 기기는 시험으로 인한 이용불능을 모델링할 필요가

없다 펌 와 같은 경우에는 ESFAS-ARC 기능 시험 시 실제 펌 의 작동을 하지 않

게 하기 해서 해당 펌 의 구동 원을 스 치기어실의 련 캐비닛에서 Breaker를

사용하여 차단하게 되며 따라서 실제 ESFAS가 발생하게 되면 해당 기기가 작동하지

않게 된다 그러므로 시험으로 인한 펌 의 이용불능은 모델링하여야 한다 그러나 실

제 기능 시험 수행으로 인한 이용불능 시간은 울진 34호기 장에 확인한 결과 최

5분 정도이며 이용불능도를 계산해 보면 (5min61days) = 57E-05 정도로 매우 낮

은 값이므로 모델링에서 생략하 다 여기에서 말한 5분이라 함은 ESFAS-ARC 신호

를 발생하여 주제어실에서 해당 기기의 작동 여부를 단하고 한 펌 와 같은 경우

는 Breaker를 빼고 투입하는 모든 시간을 더한 값이므로 상기와 같은 이유로 PCS 모

델링 시에도 기기 시험으로 인한 이용불능도는 모델링하지 않아도 된다

보수로 인한 이용불능도는 보수 빈도와 평균 수리시간을 알아야 하는데 실 으

로 부계 기에 한 데이터를 얻기 힘들며 수리의 방법에 있어서 개의 경우 계 기

카드는 비품으로 교체하기 용이하므로 수리 시간이 상 으로 매우 짧다 한

장 경험상 부계 기와 PCS 카드의 고장이 매우 드물다는 문가의 의견을 참고하여

모델링 시 제외하 다

(아) PCS Network

PCS는 서로 데이터를 주고받기 해서 양방향 Token Ring 방식의 네트워크로

연결되어 있으며 하나의 통신은 시계 방향으로 다른 하나는 시계 반 방향으로 통신

을 수행하도록 설계되어 있다 이 통신은 각 기기에 해서 작동 신호를 보내기 한

목 이 아니라 각 PCS의 상태를 컴퓨터에서 일 으로 알기 해서 설치되어 있다

- 68 -

정 사건 설명 변경 이용불능도

변경 후 이용불능도

이용불능도 증가율 ()

GHSIGTOP Failure of HPSI Injection 14 626e-04 642e-04 26

GHSIHTOP-ML Failure of HPSI Injection 24 396e-03 406e-03 25

GHSRGTOP Failure of HPSI Recirculation 14 105e-03 109e-03 41

GHSRGTOP-LampML

Failure of Recirculation 14 (Broken Loop) 419e-03 437e-03 41

GHSHBTOP-LampML

Failure of Hot and Cold Leg Recirculation 309e-03 332e-03 68

표 14 고압안 주입계통의 이용불능도 분석 결과

따라서 양방향 Token Ring 방식으로 연결된 통신 네트워크가 끊어진다 하여도

ESFAS 련 기기에 달되는 신호에는 아무런 지장이 없으므로 모델링에서 고려할

필요는 없다

(5) ESFAS-ARC PCS 모델링 향 평가

고압안 주입계통에 ESFAS-ARC PCS 모델링을 추가하여 고압안 주입계통

의 이용불능도 분석을 수행하 다 모델 추가 과 추가 후의 이용불능도 차이를 알아

보았으며 자세한 내용은 표 14에 나타낸 바와 같다

분석 결과를 보면 알 수 있듯이 ESFAS-ARC PCS를 추가 모델링함으로서 고

압안 주입계통의 이용불능도는 정 사건별로 약 3에서 7정도 증가되는 것을 알

수 있었다

먼 정 사건 GHSIGTOP인 경우에는 (HCCQMHPPA HSISAMP01B)

(HCCQMHPPB HSISAMP01A) 등의 최소단 집합이 발생되어 모델 변경 과의 이

용불능도 차이를 나타내었다 여기에서 HCCQMHPPAB는 고압안 펌 A B의 공

간냉각기의 시험 보수로 인한 이용불능을 의미하며 HSISAMP01AB는 고압안 주

입펌 의 PCS 카드 고장으로 인한 펌 의 이용불능을 나타낸다

정 사건 GHSIHTOP-ML 역시 (HCCQMHPPA HSISAMP01B)

- 69 -

(HCCQMHPPB HSISAMP01A) 등의 최소단 집합이 발생되어 모델 변경 과의 이

용불능도 차이를 나타내었다

정 사건 GHSRGTOP인 경우에는 (HSMVO0675A HSISAMV0676B)

(HSISAMVO0676B HSISAMP01A) 등의 최소단 집합이 발생되어 모델 변경 과

의 이용불능도 차이를 나타내었다 여기에서 HSMVO0675A는 모터구동밸 SI-675

밸 의 열림 실패로 인한 이용불능 HSISAMV0676B는 모터구동밸 SI-676 밸 의

PCS 카드 고장으로 인한 이용불능을 HSISAMP01A는 고압안 주입펌 의 PCS 카드

고장으로 인한 펌 의 이용불능을 나타낸다

GHSRGTOP-LampML의 경우에는 (HSMVO0676B HSISAMV0675A)

(HSMVO0675A HSISAMP01B) 등의 최소단 집합이 발생되어 모델 변경 과의

이용불능도 차이를 나타내었다

GHSHBTOP-LampML의 경우에는 (HSMVC0699A HSISAMV0331B)

(HSMVO0603A HSISAMV0604B) 등의 최소단 집합이 발생되어 모델 변경 과의

이용불능도 차이를 나타내었다 여기에서 HSMVO0699A는 모터구동밸 SI-699 밸

의 열림 실패로 인한 이용불능 HSISAMV0331B는 모터구동밸 SI-331 밸 의 PCS

카드 고장으로 인한 이용불능을 HSMVO0603A은 모터구동밸 SI-603 밸 의 열림

실패로 인한 이용불능 HSISAMV0604B는 모터구동밸 SI-604 밸 의 PCS 카드 고

장으로 인한 이용불능을 나타낸다

표 14를 보면 알 수 있듯이 RWT(Refueling Water Storage Tank)로부터 원자

로냉각재계통의 온 으로 주입되는 주입운 인 경우의 정 사건보다 재순환 운 인

경우의 정 사건 이용불능도 증가율이 다소 크며 고온 온 재순환 운 의 정

사건 이용불능도 증가율이 가장 큰 것을 알 수 있다 이는 재순환 운 인 경우 격납

건물 재순환 집수조의 방출 밸 의 PCS 카드 고장으로 인한 이용불능이 향을 미친

것으로 나타났으며 한 고온 온 재순환 운 인 경우에는 고온 격리밸

의 PCS 카드 고장으로 인한 이용불능이 상 으로 큰 향을 미친 것으로 나타났다

- 70 -

6 인간 신뢰도 평가

PSA에 모델링되는 인 오류는 크게 2가지로 사고 인 오류(Pre-accident

Human Errors)와 사고 후 인 오류(Post-accident Human Errors)가 있다 사고

인 오류는 보수나 시험 교정작업 등의 직무 수행과 련되어 있고 사고 후 인 오류

는 이상사태나 사고 발생시 이에 응하는 운 원 행 와 련되어 있다 아래의 6가

에서는 사고 인 오류를 6나 에서는 사고 후 인 오류의 인간신뢰도분석 연구

결과를 기술하 다

가 사고 인 오류 인간신뢰도분석

표 원 PSA에서의 사고 인 오류 인간신뢰도분석에 해 ASME PSA

Standard를 이용해 등 을 평가한 결과 사고 인 오류 HRA(Human Reliability

Analysis) 요건 15개 항목 10개 항목이 ASME PSA Standard Category II 이하로

평가되었다[양 03a 강 03] 이들 10개 항목 50이상이 사고 인 오류의

악과 선별분석 등과 련이 있는 것으로 나타났다 이에 본 연구에서는 사고 인

오류 모델링 지침[강 04 KA04]을 개발하여 표 원 PSA 모델링 상 계통에

용하 다

표 원 PSA에서 고려하는 계통 RPSESFAS를 제외한 모든 수동밸 와 계

측제어기기에 잠재 인 사고 인 오류 가능성을 고려하 다 사고 인 오류 모

델링 지침에 따라 모델링할 인 오류를 악하고 정성 으로 선별된 인 오류는 그 근

거를 문서화하 다[강 05d 강 05e] 표 15에 문서화 가 나타나 있다

정비나 시험 작업 등의 원인에 의해 사고 인 오류가 발생될 수 있는 기기는

밸 나 펌 등 여러 가지 기기이지만 수동밸 를 제외한 동력구동밸 와 펌 의 상태

는 정상운 주제어실(MCR)에서 기기상태가 확인 가능하여 정성 으로 선별가능하

다 따라서 수동밸 만이 실질 인 사고 인 오류 고려 상 기기이다 표 원

PSA 모델링 상계통에서 모두 160 의 수동밸 에 잠재 인 사고 인 오류를 고

려해 최종 정비시험작업 련 사고 인 오류 64건을 악하고 이를 련 계통에

- 71 -

모델링하 다 이 PSA 모델에서는 수동밸 련 사고 인 오류가 22건이었지만

새로이 46건의 인 오류를 악하여 모델링하 다[강 05d 강 05a]

계 통 밸 브 명 정 상 위 치 에 있 지

않 게 되 는 원 인 선 별 이 유 (모 델 링 불 필 요 ) 비 고

H PS IS S I 957958 O H 중 이 웃

역 지 밸 브 시 험 또 는

분 해 정 비 시

모 델 링 불 필 요 - O H 중 전

유 량 시 험 확 인 가 능

V 1039 1040

1013 1014

열 교 환 기 정 비 선 별 안 됨 C SS

S I460 464

S I298

역 지 밸 브 V10071008

V 1037 1038 시 험

모 델 링 불 필 요 ndash 전 단 의 M O V

닫 혀 있 는 상 태

SC S에 영 향

C H 793796

797 798

O H 중 정 화 운 전 으 로

열 려 있 을 가 능 성

모 델 링 불 필 요 -H PS I H EAD ER

연 결 부 잠 김 수 동 밸 브 충 전 유 량

연 속 잠 금

2개 밸 브

C V C S

C H 754755

756 757

C VC S 펌 프 정 비 선 별 안 됨

표 15 수동밸 의 잠재 사고 인 오류 검토결과

계측제어 기기의 사고 인 오류는 이들 기기에 한 교정(Calibration)작업시

발생할 수 있다 교정오류가 있으면 정 압력이나 수 등에 따라 발생될 신호가 발생

되지 않거나 계측제어 기기와 련된 기기가 작동이 안된다 교정오류가 있더라도 주

제어실내에서 확인 가능한 계측제어 기기의 교정오류 부분은 계측제어 기기의 다

성 설계로 회복오류의 정정이 가능하다 동력구동밸 들의 밸 스템 이동 거리(Stroke

Distance)를 정하는 Limiting Switch 등에 해서도 교정작업을 수행하나 이와 련된

교정작업은 자주 수행되지 않고 이 교정 련 인 오류 부분이 동력구동 밸 고장율

에 일반 으로 포함되어 있어 본 연구에서는 다루지 않았다 본 연구에서는 PSA 모델

링 상 기기와 연 된 계측제어기기 56 에 교정 작업으로 인한 잠재 인 사고 인

오류 가능성을 검토하 다 이 PSA 모델에서는 RPSESFAS를 제외한 계통에 교정

작업 인 오류가 없다고 가정하 지만 새로이 교정오류 독립사건 33건 그리고 공통원

인 사건 12건을 악하여 련 계통에 모델링하 다[강 05e 강 05a]

모델링된 사고 인 오류는 재 동일 과제 내 ldquo인 수행도 분석 차세

HRA 방법 개발rdquo 과제에서 개발한 표 HRA 방법[정강05]에 따라 정량화하 다 정

성 선별에 한 근거의 문서화와 상세 정량화를 한 입력정보의 악을 해 분석

상 계통의 차서(시험운 등) PampID CampID 등을 검토하고 발 소 직원과의 면담

그리고 장 답사를 수행하 다 상세 정량화시 사용된 입력정보와 그 근거는 모두 문

서화하 다[강 05f] 상세 정량화의 한 가 표 16에 나타나 있다

- 72 -

과 제 명

과 제 수 행 기 간

사 건 명 과 사 건 설 명 A FO P U V1005A A

모 델 링 위 치 P O S 전 출 력 FT A F

동 일 또 는 유 사 상 황 하에 평 가 될 사 건 명

관 련 작 업관 련 절 차 서

관 련 작 업 자잠 재 적 오 류 발 생 원

인 과 유 형

잠 재 적 오 류 발 생 주 기 (T)(h r) 1 19E+04 근 거

절 차 서 복 잡 성 상 (12 ) 판 단 근 거

절 차 서 관 리 정 도 하 (2 ) 판 단 근 거

M M I 수 준 중 (1 ) 판 단 근 거

없 음 1 o 근 거 임 시 절 차 서 라 점 검 항 목 없 음

경 보 지 시 등 깜 박 인 적 오 류 무 시 가 능 근 거

위 치 지 시 계 인 적 오 류 무 시 가 능 근 거정 비 교 정 작 업 후 오 류 확 인

위 한 기 능 시 험 (func tio n a l

tes tin g )

인 적 오 류 무 시 가 능

(161E -2 E F 5 ) 근 거

어 깨 너 머 점 검 -동 일 기 관 동일 부 서

5 8E- 1 EF 5 근 거

어 깨 너 머 점 검 -다 른 기 관 유

사 부 서 2 8E- 1 EF 5 근 거

어 깨 너 머 점 검 -다 른 부 서 2 03E- 1 EF 5 근 거

작 업 후 점 검 (독 립 또 는 다 른시 간

1 61E- 1 EF 5 근 거

교 대 조 또 는 일 일 점 검 1 61E- 1 EF 5 근 거

기 타

확 인 안 함 근 거

확 인 작 업 주 기 1달 근 거

확 인 작 업 유 형 육 안 점 검 근 거

기 본 P 계 산 500E- 03 근 거

보 정 인 자 알 파 계 산 1 근 거

회 복 인 자 R 계 산 1 근 거

H ER (h r) 4 21E- 07 근 거확 인 사 이 시 간 (H ih r)

기 기 조 작 사 이 확 인 수(TH )

17 근 거

확 인 실 패 확 률 161E- 02 근 거

M D T(h r) 731 7 근 거

최 종 확 률 계 산 H ER M D T 308E- 04 오 차 인 자

분 석 일 및 분 석 자

검 토 일 및 검 토 자

정 비 직 원 운 전 원

한 s tep 누 락 시 오 류 발 생

M C R 밖 의 비 교 적 단 순 작 업

정 비 시 임 시 절 차 서 사 용

정 비 전 열 렸 던 수 동 밸 브 원 위 치 회 복 하 는 누 락 오 류

울 진 3amp 4 P S A 보 고 서

정 기 -발 -52 안 전 기 기 점 검 절 차 서

10

기 본 인 적오 류 에대 한

회 복 인 자정 보

인 적 오 류확 인 정 보

정 기 -발 -52 안 전 기 기 점 검 절 차 서

1 221

고 려 할 회 복 인 자 없 음

aP R T= 0 005110000084

S hee t N o 1 20

평 균 정 지시 간 (M ean

D ow nT im e

M D T) 계 산

H 1= H 2= H 3= hellip hellip = 1달 = 720h r

T H = 11876720

H 1+C 1H 2+C 2H 3hellip hellip hellip =

720+0 0161720+0 01610 01720+hellip

TH ER P T20- 6 item 1

P S Fs 판 단정 보 (알 파

계 산 )

인 적 오 류발 생

원 인 과주 기

인 적 오 류 발생 율 (H um anE rro r R a te H E R ) 계 산

표 준 H R A 방 법 기 본 H EP

분 석 자 검 토 자 2004 12 20 정 원 대

2004 12 13 강 대 일

분 석 자 의 특 기 사 항

비 고검 토 자 의 특 기 사 항

불 시 정 비 로 인 해 발 생 되 는 인 적 오 류 이 기 에 다 른 계 열 과 의C C F 가 능 성 없 음

H FE 개 요

VV 1005A is no t res to red a fte rm a in tenance o f M D P 01A

C om ponen t V1005A

A FO P U V1005B B A FO P U V1006B A A FO P U V1006A B

기타

과 제 명 과수 행 기 간

표 준 원 전 R M 모 델 개 발

20023 1 ~ 20052 28

상세

정량화

상세평가

위한

입력정보

과제

사건명

A FW S 펌 프 불 시 정 비 작 업 임 시 절 차 서

표 16 사고 전 인적오류의 상세 정량화 결과 예

새로이 악된 사고 인 오류는 모두 91건으로 시험정비 련 46건 교정오

류 련 45건이다 새로이 악된 사고 인 오류로 노심손상 빈도가 181 증가한

것으로 나타났다 노심손상 빈도 증가분 보조계통(Supporting System)과 교정오류

의 기여가 큰 것으로 나타났다[강 05a]

본 연구를 통해 본 연구의 1차 년도에 ASME PSA Standard 등 평가에서 II

- 73 -

등 미만으로 평가된 항목 80 정도가 II 등 이상을 만족하는 수 으로 개선되

어 사고 오류 평가 분야에서는 체 으로는 ASME PSA Standard Category I+

를 만족하는 것을 명되었다

나 사고 후 인 오류 인간신뢰도분석

동일 과제 내 ldquo인 수행도 분석 차세 HRA 방법 개발rdquo 과제에서 개발한

표 HRA 방법[정강05]에 따라 사고 후 인 오류를 재평가하 다 재평가한 인 오

류는 모두 92건으로 이를 좀 더 분류하면 개별 인 오류 55건 종속성 있는 인 오류

37건이었다[강 05b] 개별 인 오류 55건 상세분석 수행한 인 오류는 32건(회복

행 포함) 선별분석 수행한 인 오류는 23건이었다 이 의 (1)에서는 개별 사고 후

인 오류의 악과 선별 상세분석을 기술하 고 (2)에서는 종속성 평가 결과를 (3)에

서는 민감도 분석 결과와 ASME PSA Standard Category I+ 등 만족을 한 보완

사항에 해 기술하 다

(1) 개별 사고 후 인 오류 평가

기존에 분석된 사고 후 인 오류에 해 사건수목과 고장수목의 검토 련 차

서의 검토와 운 원 면담 등을 수행하여 사고 후 인 오류가 히 정의되었는지 확

인하 다 어떤 사고 후 인 오류는 기기 에서 보면 개별사건이지만 계통 체로

보면 종속성이 아주 높게 나타나는 행 가 있는데 이들 행 는 표 HRA 방법의 종

속성 평가 규칙에 따라 완 종속으로 평가될 경우 단일 행 로 모델링하 다 표 16에

는 설계단계 PSA에서 모델링되었던 인 오류와 이름이 변경된 인 오류 없어진 인

오류 그리고 새롭게 악된 인 오류가 일부 나타나 있다[강 05b]

부분의 인 오류들은 상세 분석하 지만 보조계통에 모델링되는 운 원 행

부분은 체교류 원(AAC DG) 연결을 제외하고 선별분석을 하 다 선별치는 기본

으로 01을 사용했지만 운 원 여유시간이 무 짧은 경우에는 1을 사용하 다

- 74 -

Name Description

AFOPHPPSTARTOPERATOR FAILS TO RESTART AFW

PUMPS

MXOPHMSHR로 변경 MFOPHSUFWPL과

완전종속가정

CCOPVMP01PA Operator fails to start CC MP 01PA

CCOPVMP01B Operator fails to start CC MP 01PB

CCOPVMP02A Operator fails to start CC MP 02PA

CCOPVMP02B Operator fails to start CC MP 02PB

FSOPVAFAS1 Operator fails to manually generate AFAS1

FSOPVAFAS2 Operator fails to manually generate AFAS2

LSOPHRECIRC Operator fails to perform recirculation 이전 모델에서는 고려하지 않은 새로운 사건

변경된 이전 PSA 모델의 사고 후 인적오류 사건변동 사건과 이유

CCOPVMP12로 변경 완전종속가정

FSOPVAFAS로 변경 완전종속가정

표 17 이 PSA 모델에서 변경된 사고 후 인 오류 사건

상세분석은 표 HRA 방법에 따라 수행하 다 상세 분석 상 인 오류의 정보

악을 해 다음사항을 수행하 다

사건수목과 고장수목 검토

각종 차서(비상비정상경보계통운 등)의 검토

기 수집된 운 원 들의 모의제어반 훈련 비디오 검토

3차례의 운 원 면담(분석 상 행 의 Cue 악 차서 해석 정량화 결과

비교 등을 해)

장에서 수행되는 행 에 해 장답사( 기방출밸 보조 수 펌 흡입원

환 기기냉각수 계통 수동밸 압축공기계통 등)

충 방출운 (Feed amp Bleed FampB)에 한 기존의 PSA에서는 모든 기사

건에 동일 인 오류 확률을 용해 분석하 으나 이번 연구에서는 열수력학 분석 결

과를 토 로 표 17처럼 기사건 별로 5가지로 나 어 상세 분석을 하 다[강 05b]

상세 분석한 사고 후 인 오류 가 표 18에 요약되어 나타나 있다 상세 정량화 단계

에서 사용한 입력정보와 정량화 과정을 모두 문서화하 는데 그 문서화의 가 표 19

과 20에 나타나 있다[강 05g]

- 75 -

기본사건 명 기동급수펌프 사용 유무

관련 초기사건

보조급수작동과 가압기개방시간

비고

SDOPHE-LOFW불가 LOFW AFAS발생 원자로정지

(30초) 직후증기발생기 낮은 수위로 인한원자로 정지

SDOPHE-FW

불가 LSSBLOOPLODC

PSV 개방 1394초 SDOPHE-LOFW 경우는 절차서의 상태에따라 SDOPH-FW와 구분

SDOPHE-SL불가 Small

LOCA

SDOPHE-SG사용 SGTR

RCS 저압사고

AFAS 발생 원자로 정지후 10분PSV 개방 AFAS 발생후20분

AFAS발생원자로정지후30분PSV 개방 AFAS발생후30분

SDOPHEARLY

사용 일반 고압사고 사건

수목

RCS 고압사고 증기발생기 저수위와 관련안된 원자로정지

표 18 기사건별 충 방출운 의 기본사건과 가압기 개방시간

설계단계 PSA PRiME-U3i

최종 HEP 최종 HEP

SDOPHEARLY 초기 FampB 운전 146E-01 196E-01 134

SDOPHE-FWLOFW제외한 기동급수 이

용불능사고 사용적용안됨 163E-01 112

SDOPHE-LOFW LOFW 사고 적용안됨 121E-01 083

SDOPHE-SL small LOCA 사고 적용 적용안됨 320E-02 022

SDOPHE-FW SGTR 사고 적용 적용안됨 463E-02 032

MSOPHSR 이차측냉각운전Transient) 778E-04 108E-03 139

AFOPHALTWT 보조급수 대체수원 전환 145E-03 419E-03 289

MXOPHDPLILPSI운전 위한 급속 냉각

감압운전150E-01 590E-01 393

MFOPHSUFWP 기동급수 펌프운전 130E-02 259E-03 020

SDOPHLATE 후기 FampB 운전 569E-03 965E-03 170

HSOPHHLCLR 고온amp저온관 재순환 운전 935E-04 975E-04 104

SCOPHSDCOP 정지냉각운전 848E-04 116E-03 137

MXOPHMSHR 정지냉각실패후 AFWS재기

동142E-03 118E-03 083

FSOPVSIAS SIAS 수동조작 187E-03 110E-03 059

EGOPHDG01E AAC DG 기동연결 136E-03 102E-02 750

PRiME-U3i설계단계 PSA

사건명 사건설명

표 19 사고 후 인 오류 상세 정량화 결과

- 76 -

과제명

대상호기

사건명

사건설명

관련 IE

가정 IE

시나리오 설명

직무 성공기준

시나리오상의 가능한 선행행위

기타 (상황 특성 또는 직무 제한조건 등)

관련 절차서 및 해당 절차 번호

관련 작업자

직무빈도 (실제 또는 교육훈련)

작업자 근무연수보직 경력 (참조)

조직 관리 수준 (참조)

HRA worksheet (입력)

No 1 page 1 3

과제 개요

표준 원전 RM 모델 개발 과제기간 200241 - 2005228

울진34호기 운전모드 전출력 L1 PSA

HFE 개요

SDOPHE-FW 사건유형 (H U V) H (사고후 절차서 대응 직무)

사고 초기에 이차측 열제거 완전 상실시 SDS 밸브를 통한 일방관류냉각운전 실패 사건 (초기 FampB 운전 실패)

LSSB LODC LOOP 관련 표제(heading) BDE

시나리오및 상황 정보

LSSB 시나리오 전개 (표제 eq) LSSB RT AFW

별도 보고서(KAERITR-29502005) 기술

원자로 정지 후 23분 이내(PSV open 확인후) SDS 밸브(12 train)를 통한 일방관류냉각운전

AFAS 수동 조작 보조급수계통 복구상황심각성 (LOCA 안전계통고장Auto 실패 등)

심각

직무 일반정보

회복 06 HR03 Step 1 ~ 9 관련 계통기기 SDS (안전감압계통)

SRORO 작업장소 MCR

1번2년 기술근거(강의실시뮬레이터) 모두 (LOAF 교육시 시뮬레이터 실습)

6월이상 기술근거 운전원 면담과 기본가정사항

기술근거

표 20 사고 후 인 오류 상세 정량화 계산서(입력정보)

- 77 -

표 21 사고 후 인적오류 상세 정량화 계산서(출력정보) 예

No 1

과제 개요

진단여유시간 (분)

기본진단오류확률(mean)

주관심작업 여부

절차서 수준

진단 기본 보정값

진단 HEP 최종 보정값

기본 수행 HEP

최종 수행HEP

단위작업복잡

도

절차서수준

시간충분 친

숙한 직무

단위작업유형

시간긴급성

상황심각성

단위작업 위험

성

교육훈련 수준

스트레스 수준

기본 수행오류확률

시간긴급성

MMI 제공수준(피드백)

감독자유무

복구실패 HEP

최종 수행오류 확률

if-then 상 SBS lt29 EH 005 lt29 1 005

if-then 상 SBS lt29 EH 005 lt29 1 005

01

EF Distn

HRA worksheet (출력)

특기사항

분석자 20041221

최종 결과

HEP 163E-01 343

검토자 정원대 검토일강대일 최종분석일

기동급수펌프가 사용못하는 것에 적용

20041228

단위직무 수행오류 HEP 합계

Remark HPSI 펌프 기동 실패 고려 여부 단위직무 구분 원칙

직무성공기준 시간을 PSV 최초 open 시점으로 가정한 것이 타당한가 혹시 PSV open 후 10분 20분 후 SDS 밸브를 개방했을 때 노심손상이 일어나는지 추가 분석 필요

수행오류확률

작업유형 스트레스 수준 오류복구 가능성

단위작업(세부수행절차)

SDS 제어전원 복구

HPSI 펌프 수동 기동

SDS 차단 및 제어밸브 개방

2

100

최종 진단오류 확률(mean) 631E-02

상

중 교육훈련 수준 중 (FRG에 기술되었지만 잘 알려진 시나리오)

Ta=23-1-1=21분 Td=21-3=18분

631E-02 기술근거 THERP의 평균(표값을 평균 전환)

진단오류확률

기본진단오류

18분 기술근거

진단오류보정값

예 MMI 수준(AlarmCue)

05 직무부담감 보정값

비고

표준 원전 RM 모델 개발 대상 호기 및 운전모드 울진34호기 전출력

HFE 개요

사건명 SDOPHE-FW

사건설명 초기 FampB 운전실패

비고 start up feedwater 사용못하는 사고 경위 MFLB LSSB LODC LOOP

page 33

과제명

- 78 -

(2) 사고 후 인 오류 종속성 평가

표 HRA방법에 따라 종속성 수 을 악하고 평가하여 정량화를 수행하 다

사고후 인 오류의 종속성 악 상은 다음과 같다

사건수목과 고장수목의 검토로 연속 으로 실패인 표제와 연 된 사고 후 인

오류만을 종속성 검토 상 행 로 선정

검토 상행 에는 보조계통에 모델링되어 있는 행 도 포함

결합인 오류 확률이 10E-6이상인 사고경

종속성을 단지 단 집합을 통해서 악하면 일부 운 원 행 들이 락될 우려가

있다 본 연구에서는 종속성 악시 단 집합도 검토하 지만 가능한 사건수목과 고장

수목을 통해 종속성을 악하 다 울진 원 의 PSA에 모델링된 사고 후 인 오류

종속성이 존재할 수 있는 경우는 다음과 같다

수공 상실 실패후 기 충 방출운 실패

이차측 냉각 감압 실패후 기 충 방출운 실패

정지냉각운 실패후 이차측 열제거 유지 실패 는 이후 후기 충 방출

운 실패

증기발생기 단사고시 일차측 압력제어 실패후 증기발생기 격리실패 는 이

후 RWT 재충수 실패

의 행 들의 종속성 수 을 평가하기 해 평가 상 행 들의 동일 단서

(cues)와 동일 시간 동일 차서 동일 운 원 행 여부 등을 악하 다 종속성

상세 평가 가 표 20에 나타나 있다[강 05h]

(3) 민감도 분석 ASME PSA Standard Category I+ 보완

- 79 -

사고 후 인 오류의 노심손상빈도(CDF)에 미치는 향을 악하기 해 민감도

분석을 수행하 다 설계단계 PSA의 사고 후 인 오류 정량화 결과를 이용한

PRiME-U3i의 정량화는 PRiME-U3i에서 종속성을 이유로 기존 일부 사건들을 동일

사건으로 모델링되거나 새로이 추가로 모델링된 사건이 많아 수행하지 않았다 사고

후 인 오류의 종속성을 고려하지 않을 경우의 CDF는 기본 CDF에 비해 386가 감

소한 것으로 나타났다 사건별로 기 충 방출(FampB) 운 을 모델링하지 않고 하

나의 사건으로 모델링하여 정량화한 인 오류 확률 사용한 경우의 CDF는 기본 CDF

보다 1345 증가한 것으로 나타났다

ASME PSA Standard를 이용하여 새로이 수행한 사고 후 인 오류의 인간신뢰도

분석을 평가한 결과 동 지침서의 Supporting Requirements Category II를 80이상

만족한 것으로 나타나 ASME PSA Standard Category I+는 충분히 만족한 것으로

나타났다 ASME PSA Standard Category I+는 만족하지만 Category II를 일부 만족

하지 못한 항목은 다음과 같다

일부 운 원 행 의 운 원 여유시간과 운 원에게 제시되는 단서 등에 한

상세정보 부족시 가정사항 사용

수정규분포만을 사용함으로써 불확실성분석 결과 오차인자가 높게 평가되더

라도 낮은 오차인자 할당

- 80 -

과제명 과제기간

대상호기 운전모드

관련 표제

수행HEP 전체 HEP 진단 HEP 수행 HEP

200E-03 209E-03 176E-01 200E-02

수행HEP 전체 HEP 진단 HEP 전체 HEP

연속행위 종속

성 no

평가대상 인적

오류

　Yes 　NA

　Yes No NA

gt 10E-4 　No

gt 10E-4 　 No

표시

정량화

비고

검토자

정원대 비고

　FampB 운전의 경우 PSV 개방을 단서로 볼수 있으나 이 경우 FampB 운전

의 개별 HEP는 고려 불가

분석자 및 검토

자

분석자 분석일 검토일

강대일 2005110 2005114

종속성 행위 정

량화

종속성 행위 1

표시와 정량화

표시 SDOPHEARLY-DEP lt =SDOPHEARLY

정량화

[886e-51 + 20e-3176e-1+ 886e-5002 + 20e-

3(1+19002)20] 209e-3=278e-1

종속성 행위 2

표시와 정량화

결합인적오류

정량화

종속성 평가전 결합

HEP

제한치 적용 여부

(lt10E-6)

종속성 평가후 결합

HEP

제한치 적용 여부

(lt10E-6)

　No 　E9

MF 조치 시

간 기준 　낮은 종속

동일시간대

　Low SG Level or

AFAS 신호 　완전 종속

수행오류 종속

성 판정과 근거

동일운전

원 동일 절차서 동일 위치 판정

MFWS

TO

판정

　 Yes 　D1

동일시간대

종속성 수준

상세 평가

3번째행위 종속성 여부

(중간종속)

4번째행위 종속성 여부

(높은종속) no

　 MFOPHSTUP와 SDOPHEARLY

진단오류 종속

성 판정과 근거

유사 또는 동일단서 동일 절차서

196E-01

진단 HEP 수행HEP종속성 평가대

상 인적오류 기

본 정보

　급수운전실패초기 충전 및 방출운전 ndash 일반 사건수목 결합인적오류

들 조합 　MFOPHSTUPSDOPHEARLY

개별 인적오류

확률

　 MFOPHSTUP SDOPHEARLY

진단 HEP 전체 HEP

866E-05

과제개요

표준원전 RM 모델 개

발 200241 - 2005228

울진 3amp4 호기 전출력 운전

표 22 사고 후 인 오류 종속성 상세 평가 계산서

- 81 -

7 공통 원인 고장 평가

가 공통원인고장 모델 방법 조사 방법론 검토

(1) 공통 원인 고장 모델 방법 조사

공통원인고장(Common Cause Failure CCF)은 PSA 결과에 큰 향을 미치는

요인 하나이다 따라서 정확한 CCF의 모델은 PSA 품질 향상에 있어 매우 요한

요소이다 본 과제에서는 KAERICM-16496[임태97] NUREGCR-5485[NRC98c]

NUREGCR-5497[NRC98a] NUREGCR-4780[NRC98g]

NUREGCR-5801[NRC93] 등의 문헌 조사를 통해 Basic Parameter(BP) 모델 Beta

Factor(BF) 모델 C-Factor(CF) 모델 MGL(Multi-Greek Letter) 모델 α

-Factor(AF) 모델 Binomial Failure Rate (BFR) 모델 등의 다양한 공통원인 고장

모델 방법에 한 검토를 수행하 다 이 기존 울진 3 4호기 모델에서 사용한

MGL 모델과 표 모델에서 채택한 α-Factor 모델의 장∙단 을 다음과 같이 비교 정리

하 다

- MGL 모델 단일 모수인 Beta Factor 모델을 다모수로 확장하여 다 도의 효과를

잘 반 할 수 있다 그러나 모수 자체가 고장 사건 수에 근거하지 않고 고장 기기 수

에 근거함으로 기기 시험 차 등의 정보에 따라서 추정치가 변해야 한다 그러나

여러 다른 계통의 자료로부터 자료가 수집된 경우에는 필요 정보가 없는 경우가 많

으므로 MGL 모수의 추정 방법의 타당성에 논란이 있다

- α-Factor 모델 MGL의 문제 보완을 해 개발되어 모수 자체가 고장 사건 수에 근

거하고 있으며 다 도 공통원인 고장 상을 자세히 반 할 수 있다 α-Factor

방법은 계통 내에서의 CCF 고장 수에 근거하기 때문에 모수 추정에 있어 MGL 방법

과는 달리 시험 차의 향을 받지 않으며 고장 자료로부터 별 문제 없이 모수의 추

정이 가능하다 그러나 기기 수가 증가함에 따라 평가하여야하는 모수의 수도 증가하

므로 모수 추정 용이 복잡하고 재 직 이용 가능한 데이터베이스가 많지 않

다는 단 이 있다

- 82 -

(2) CCF 방법론의 용상 차 검토

본 과제에서는 기존 PSA 모델의 CCF 모델에서 문제 으로 지 되었던 비순차

시험(Non-Staggered Test) 순차 시험(Staggered Test) 시의 CCF 사건 확률 값

계산 방법을 검토하 다 α-Factor의 모수 자체는 시험 방법에 향을 받지 않지만 α

-Factor로부터 기본 모수를 추정하는 방법은 상 기기의 시험 방법에 따라 변수가

달라진다 기존의 울진 3 4호기 PSA 모델에서는 모든 상 기기가 순차 시험을 하는

것으로 가정하고 모델을 하여왔다 따라서 이런 기존의 오류를 수정하기 해서는

상 기기의 시험 방법에 따라 α-Factor로부터 기본 모수의 추정을 다르게 수행하여야

한다 α-Factor의 기본 모수 추정 식은 다음과 같다(NUREGCR-4780의 Appendix

C)[NRC98g]

- 비순차 시험 시 Q NSk = (k m- 1 C k- 1 )(α kα t)Q t

- 순차 시험 시 Q Sk= (α km- 1Ck- 1)Q t

Q NSk

비순차 시험 시의 m개의 공통원인 기기 집단에서 특정한 k개의 기기가 동

시에 고장 날 기본사상의 확률

Q sk 순차 시험 시의 m개의 공통원인 기기 집단에서 특정한 k개의 기기가 동시

에 고장 날 기본사상의 확률

Qt 어느 한 기기의 총 고장확률

m- 1 C k- 1 특정 기기가 고장 났을 때 나머지 m-1개의 기기 k-1개의 기기가

같이 고장 날 수 있는 경우의 수

αk= n k sum

m

k= 1n k 계통 내에서 발생하는 고장사상의 총 빈도에 하여 k개의 기기

가 고장 난 사상이 차지하는 비율

- 83 -

αt= sum

m

k= 1[kα

k ]

나 공통 원인 고장 분석 수행 차서 개발

본 과제에서 작성한 일반 인 CCF 분석 차는 KAERITR-24442003[황미03]

에 기술되어 있으며 고장수목에 모델 되는 공통원인 기본 사건에 한 모수 추정 지

침은 KAERITR-26782004[황미04a]에 자세히 설명되어 있다[황미05c]

(1) 일반 인 CCF 분석 차

CCF의 일반 인 분석 차는 다음 그림 33과 같다 그림 34는 고장수목에 모델

되는 공통원인 기본 사건에 한 모수 추정 차를 보여 주고 있다

논 리 모 델 개 발논 리 모 델 개 발

공 통 원 인 기 기 군 식 별공 통 원 인 기 기 군 식 별

공 통 원 인 고 장 모 델구 성 및 자 료 분 석

공 통 원 인 고 장 모 델구 성 및 자 료 분 석

정 량 화 및 결 과 분 석정 량 화 및 결 과 분 석

CCF 연 계 구 조 파 악

일 반 적 기 기 수 준 의 논 리 모 델 개 발

기 기 를 대 상 으 로 한 정 성 적 분 석

원 인 에 근 거 한 정 성 적 분 석 정 량 적 선 별

공 통 원 인 기 본 사 건 에 대 한 확 률 모 델 선 택자 료 분 류 및 선 별 모 수 추 정

결 과 평 가 및 민 감 도 분 석

그림 33 일반 인 CCF 분석 차

Impact VectorDB

새로운 Impact Vector DB

Plant 특성에 따른 IV 변경Train 수 변경 (Mapping-UpDown)

CCF Parameter 도출

CCF 방법론

FT에서의 CCF Event 모델

계통(Train 수)

CCF 방법론및 절차서

CCF 값

CCF Event 값 계산 방법

고장자료로부터 CCF Parameter 계산하는 예제

Impact Vector 변경

CCF Event 모델방법

그림 34 CCF 모수 추정 차

- 84 -

CCF 그룹 분류를 해서는 다음과 같은 각 요소별 공통성을 확인 한다

설비에 근거한 공통성 운 모드 고장모드 운 기간 설계 내역 등

제조상의 공통성 작업자 방법 차 설치

운 상의 공통성 운 자 경 차 시험정비 스 차

환경 공통성 동일한 치 동일한 운 매체(Operating Medium)

다음 표 21은 WOG(Westinghouse Owners Group)의 Common Cause Failure

Analysis Improvements Project [WO01]에서 추천된 공통원인 기본 사건을 기반으

로 분류한 공통원인 기본 사건 분류 이다

기기 고장모드 포함 는 불포함 단 근거()

펌Fail to start 포함 1

Fail to run 포함 1

모터 구동 밸

Fail to open 포함 1

Fail to close 포함 1

Spurious Transfer 불포함 4

공기 구동 밸

Fail to open 포함 1

Fail to close 포함 1

Spurious Transfer 불포함 4

체크 밸

Fail to open 포함 1

Fail to close 포함 1

Spurious Transfer 불포함 4

솔 노이드 밸

Fail to open 포함 1

Fail to close 포함 1

Spurious Transfer 불포함 24

가압기 안 밸 Fail to open 포함 1

가압기 PORV 차단밸 Fail to close 포함 1

가압기 PORVsFail to open 포함 1

Fail to Remain open 불포함 24

증기발생기 안 밸 Fail to open 포함 1

주증기 차단밸 Fail to close 포함 1

FanBlowersFail to Start 포함 1

Fail to run 포함 1

공기 필터 Plugged 포함 1

열교환기 Fail to transfer heat 불포함 3

표 23 공통원인 기본 사건 그룹 분류표

단근거 1 같은 사양의 복 기기와 다양성 있는 기기

2 피동 기기

3 하된 성능

4 피동 고장 모드

- 85 -

(2) 다양한 Train 구성에 한 CCF 고장수목 모델 방법 개발[황한03]

고장수목에서 CCF를 모델 하는 방법은 기기들에 해 모든 조합 가능한 공통원

인고장을 각기 기본사건으로 모델 하는 것이다 그러므로 다양한 Train 구성에 한

모델 방법을 개발하여야 한다 즉 한 계통 내의 같은 기기들이라 하더라도 각기

Train 수가 다른 여러 가지 CCF 그룹에 속할 수가 있다 를 들어 다음 그림 35에

서와 같이 안 주입 계통에 4 개의 Train이 있으면서 주입모드에서는 4개의 Train

으로부터 Cold Leg으로 주입되다가 순환모드에서는 2개의 Train만 Hot Leg으로 주

입하는 경우가 있다

Cold Leg

Hot Leg

B

A

C

D

그림 35 동일 기기가 다른 CCF 그룹에

속하는 경우의

이와 같은 경우 주입모드에서 기기 A B C D에 한 고장수목은 다음과 같은

Boolean식으로 표시될 수 있다

GA(I) = IA + IAB + IAC + IAD + IABC + IABD + IACD + IABCD

GB(I) = IB + IAB + IBC + IBD + IABC + IABD + IBCD + IABCD

GC(I) = IC + IAC + IBC + ICD + IABC + IACD + IBCD + IABCD

GD(I) = ID + IAD + IBD + ICD + IABD + IACD + IBCD + IABCD

여기서 IABCD는 주입모드에서 기기 A B C D가 동시에 고장 나는 사건을 의미한다

주입모드에 한 모델을 고려하지 않을 경우에 순환모드의 기기 C D에

- 86 -

한 고장수목은 다음과 같은 Boolean식으로 표시될 수 있다

GC(R) = RC + RCD

GD(R) = RD + RCD

여기서 RCD는 순환모드에서 기기 C D가 동시에 고장 나는 사건을 의미한다

만일 주입모드 순환모드에서 하나의 Train만 주입되면 성공이라고 가정할 때

각 주입 순환 실패 정 사건 T(I) T(R) 은 다음과 같은 Boolean식으로 표시된다

T(I) = GA(I) GB

(I) GC(I) GD

(I)

T(R) = GC(R) GD

(R)

와 같은 계통의 경우 주입모드 순환모드에 한 고장수목이 각각 따로 사용

되는 경우에는 문제가 없지만 두 고장수목이 같이 사용되는 경우에는 모델상의 문제

가 발생한다 로서 T(I) T(R)가 곱해지는 경우에 GD(I) GD

(R)이 곱해지는 항이 나타나는

데 이 때 GD(I) GD

(R)은 실제 으로는 동일한 항이나 세부 기본 사건들이 다른 사건인

것처럼 처리되어 있어 서로 곱해지거나 더해지는 경우가 발생하여 최종 결과에 오류를

발생시킨다

이러한 문제가 발생하는 것을 방지하기 해서는 GC(R) GD

(R)을 다음과 같이 주입

모드의 Event들을 이용하여 같은 이름을 가지도록 모델 하는 방법을 이용할 수 있다

GC(R) = IC + IAC + IBC + ICD + IABC + IACD + IBCD + IABCD

GD(R) = ID + IAD + IBD + ICD + IABD + IACD + IBCD + IABCD

여기서 다음과 같은 계가 성립한다

RC = IC + IAC + IBC + IABC

RD = ID + IAD + IBD + IABD

- 87 -

RCD = ICD + IACD + IBCD + IABCD

다 α-factor 방법 용성 검토

(1) CCF 모수 자료 조사

여러 문헌으로부터 다양한 CCF 모수를 조사하여 개발된 CCF 분석 차서[황미

05c]에 정리하 다 다음 표 22는 α-Factor에 한 일반 자료의 이다

Size α1 α2 α3 α4 α5 α6 α7 α8

2 0953 00473 095 00242 002584 095 00213 00101 001865 095106 00182 00103 000584 001466 095231 00147 00102 00059 000459 001237 095559 00127 000874 000627 000377 000263 00103

8 095736 00109 000776 000613 000433 000253 000193 000906

표 24 α-Factor에 한 일반 자료

(2) 계통 수 시범 용

α-factor 방법 용성 검토를 하여 울진 34호기의 기기냉각수계통의 CCF 평

가에 α-factor 방법을 시범 용하 다

(가) 공통원인고장 그룹 확인

공통원인고장 그룹 분류를 해 운 모드 고장모드 운 기간 설계 내역 등의

설비상의 공통성과 운 자 경 차 시험정비 스 차 등의 운 상의 공통성

그리고 동일한 치 동일한 운 매체(Operating Medium) 등의 환경 공통성을 확

인하 다 확인 결과는 다음의 표 23과 같다

- 88 -

연계 요인 향 받는 기기 No

설비상의 요인

- CCW 펌- 펌 출구 역지 밸- SDC CS DG 열교환기와 ECW Condenser 차단 모터 구동밸

- ECW Condenser 차단 공기 구동 밸

123

4

운 상의 요인

- 차서 11) CCW 펌 펌 출구 역지 밸- 차서 22) CCW 펌 SDC CS DG 열교환기와

ECW Condenser 차단 모터 구동밸 펌 출구 역지 밸

- 차서 33) CCW 펌 SDC CS DG 열교환기와 ECW Condenser 차단 모터 구동밸 펌 출구 역지 밸

56

7

환경 요인 - CCW 펌 8

표 25 연계 인자와 기기 연결

1) 차서 1 1차기기 냉각수 펌 운 가능성 안 등 련 밸 시험 (정기-발-50 개정2)2) 차서 2 회 기기 교체운 검 (주기-39 개정0)3) 차서 3 1차 기기냉각수 상실 (비정상-50 개정4)

(나) 모수 평가와 CCF 확률 값 계산

재 국내 공통원인고장 데이터의 수집이 어려우므로 본 분석에서는

NUREGCR-5497에 제공하는 공통원인 고장 모수를 사용하여 모수를 평가하 다 다

음 표 24에 각 공통원인고장 그룹에 한 변수 평가치와 CCF 확률 값이 정리되어 있

다

기기 고장모드 고장확률(Qt) 변수 MLE CCF 확률 값

펌

FTR

FTS

261e-4

12e-4

α1

α2

α1

α2

0967938300320933410700666

384e-6

8658e-5

MOV FTO 40e-3 α1

α2

09678347003215

1284e-4

AOV FTO 20e-3 α1

α2

09477453005225

1045e-4

CV

FTO

FTC

20e-4

10e-3

α1

α2

α1

α2

0819545400180950757900492

36e-5

6396e-5

Generic α1

α2

09530047

표 26 기기냉각수계통에 한 모수 평가치와 CCF 확률 값

(다) 계통 정량화 결과 해석

계통 정량화 수행 결과에서는 α-factor 방법을 이용한 정량화 결과가 MGL 방법

- 89 -

을 이용한 정량화 결과 보다 다소 낮을 뿐 큰 차이를 보이지는 않았다 이는 모수 평

가를 해 사용된 자료가 서로 다르므로 나온 결과로 단된다 시범 용 결과 체

으로 α-factor 방법을 사용하는데 있어 큰 문제는 없으나 모수 평가를 해 필요한

한 최근 공통원인고장 자료의 확보가 가장 필요할 것으로 단된다 다음 표 25에

기기냉각수계통의 정량화 결과를 정리하 다

정 사건정량화 결과

MGL 사용 α-factor 사용

GCCCSHX1A 467E-3 450E-3

GCCCSHX1B 467E-3 450E-3

GCCDG01A 467E-3 450E-3

GCCDG01B 467E-3 450E-3

GCCECWC1A 129E-6 1288E-6

GCCECWC1B 129E-6 1288E-6

GCCECWC2A 680E-3 661E-3

GCCECWC2B 680E-3 661E-3

GCCSDHX1A 467E-3 450E-3

GCCSDHX1B 467E-3 450E-3

표 27 기기 냉각수 계통 공통원인고장 정량화 결과 비교

(3) 국내 고유 데이터 활용성 검증 불확실성 분석

(가) 국내 고유 데이터 활용성 검증

PSA 품질 향상을 해서는 국내 고유 CCF 자료의 사용이 필수 이므로 국내

CCF 자료의 활용성을 검토하 다 CCF 련 국내 자료는 재 수집 에 있으나 발

생 가 극히 드문 상태이다 2발 소와 울진 3발 소의 기기 고장 자료 분석 결

과 재까지는 디젤 발 기에서 CCF가 한 건 발생한 것으로 나타나고 있다 그러나

이와 같은 국내 CCF 자료만으로는 CCF 확률 값 계산이 불가능한 상황이다 따라서

추후 동일 과제 내 ldquo국내 PSA 종합 DB구축 활용기술 개발rdquo 세부 과제에서 수행

인 ICDE(International CCF Data Exchange) 국제 공동연구를 통해 얻는 해외 CCF

자료(Root Data)를 획득하여야만 국내 데이터와 더불어 국내 고유 CCF 분석에 활용이

- 90 -

CaseE[α3] Var[α3] α3

평균 분산 P5 P50 P95

종속 37e-2 38e-4 76e-3 35e-2 73e-2

독립 37e-2 34e-4 12e-2 35e-2 73e-2

Data평균 34e-2 27e-4 12e-2 32e-2 65e-2

사건 Impact Vector

1

2

3

4

5

6

7

8

(01 0 0 09)

(01 0 0 09)

(09 0 005 005)

(0 0 10 0)

(0 10 0 0)

(03 0 035 035)

(0 0 10 0)

(01 0 0 09)

가능할 것으로 상된다

(나) 불확실성 분석

기존에 CCF 분석에 사용되던 MGL 방법은 자료 해석에 한 불확실성 분석이

어려운 것으로 알려져 있는 반면에 α-factor 방법은 불확실성 분석이 용이한 것으로

알려져 있다 본 연구에서는 AFW 펌 의 기동실패(Fail to Start FTS) 사건에 하

여 α-factor 계산 시에 Impact Vector 사이의 종속독립 가정에 따른 후분포 변화를

평가하 다 여기서 선분포는 Uniform 가정하 으며 종속과 독립은 사건 1 2와 8의

Impact Vector들 사이에서 고려하 다 평가 결과가 다음 그림 36에 나와 있다

그림 36 AFW Pump(FTS) CCF의 α3의 후분포 평가

(4) α-factor 방법 최신 CCF Database를 이용한 공통원인고장 사건 확률

재평가

본 과제에서 개발된 CCF 분석 차서(KAERITR-24442003) 최근 CCF 자료

(NUREGCR-5497)와 해외 문가 자문에 근거한 CCF 모수[황미04b]에 근거하여 울진

- 91 -

3 4호기 PSA 표 모델의 CCF 확률 값을 α-factor 방법으로 재평가하 다

(KAERITR-29162005)[황미05c] 이 평가에서는 MLE(Maximum Likelihood

Estimate) 값을 사용하여 평가하 는데 MLE 값보다는 평균값을 사용하는 것이 더 바

람직한 것으로 단된다 뿐만 아니라 이 평가에서는 시험 방법에 따른 향을 고려

하지 않았으므로 이번 평가에서는 시험 방법에 따라 CCF 모수 평가 계산식을 다르게

용하 다 CCF Factor 재평가 결과의 일부 가 다음 표 26에 정리되어 있다

Event NameCCF

Factor시험 방법 Event Name

CCF

Factor시험 방법

AFCVW1003A3B 258E-02 Staggered AFMPW01A2B 797E-03 Staggered

AFCVW1003AB4A

B221E-03 Staggered AFMVW0043456Q 269E-02 Non-Stag

AFLVW003538 898E-02 Non-Stag AFMVW004345T 237E-03 Non-Stag

AFLVW0035678Q 678E-02 Non-Stag AFMVW004346 408E-02 Non-Stag

AFLVW003567T 920E-03 Non-Stag AFMVW00434D 964E-03 Non-Stag

AFLVW00356D 156E-02 Non-Stag AFTPK01B2A 300E-03 Staggered

AFMPK01A2B 300E-03 Staggered AFTPW01B2A 797E-02 Staggered

표 28 CCF Factor 재평가 결과(일부 )

울진 3 4호기의 설계 운 기기 특성을 고려하여 NUREGCR-5497[NRC98a]

해외 문가 자문 결과를 결합하여 개발한 CCF 모수[황미05c]를 사용하여 평가한

회복조치 후 노심손상빈도(CDF)는 132e-5yr로 평가되었다 CCF 자료의 민감도 분석

을 해 다음 세 가지의 경우를 상으로 민감도 분석을 수행하 다 민감도 분석으로

는 (1) 사용이 가능한 NUREG 자료를 모두 사용한 경우 (2) KAERITR-29162005

[황미05c]에서 제공한 기본 CCF 모수를 사용하고 체크 밸 자료만을 NUREG 제공

데이터를 사용한 경우 (3) 해외 문가 자문 자료를 모두 사용한 경우를 비교하

다 민감도 분석 결과가 표 27에 정리되어 있다 NUREG 자료를 그 로 사용할 경우

CDF가 약 60 정도 증가하고 있다 Case 3의 결과에 의하면 체크밸 자료에 따른

향이 가장 큰 것으로 나타나고 있다 재 기본으로 사용한 체크밸 의 CCF 모수는

Water Line과 Steam Line을 분류하여 평가한 해외 문가 자문 자료 즉 Water Line

Check Valve Factor에 근거하고 있다 그러나 NUREGCR-5497[NRC98a]에 제공한

자료는 매질의 구분이 없이 통합하여 체크밸 에 한 CCF Factor를 평가한 결과이다

- 92 -

Case Description CDF 1 Base(재평가 모수 자료 KAERITR-29162005 ) 1315e-5yr2 NUREG 자료 2207e-5yr3 Base(Check Valve CCF Factor만 NUREG 자료사용) 1960e-5yr4 해외 문가 제공 자료 1369e-5yr

표 29 CCF 평가에 따른 민감도 분석 결과

- 93 -

제 2 최 험도 평가 기술 개발

1 기사건 PSA 기술 개발

가 PSA 기사건 재검토 계통 배열 변화 향 평가 방법 개발

기존 PSA에서는 기사건 발생이 고장수목의 형태로 표 된 경우 다음과 같은 복

잡한 계산 차를 사용해 왔다

기사건 고장수목들을 미리 정량화하여 발생빈도 값을 구한 후

노심손상 고장수목에 입하고

노심손상 고장수목을 정량화하여 발생빈도를 계산한다

이는 발 소 기기 배열이 변경되는 경우 여러 번의 정량화가 필요함을 의미한다

한 기사건에 련된 기기 고장이 기사건 고장수목과 노심손상 고장수목 두 곳에

나타나며 이 두 고장수목을 별도로 정량화하기 때문에 기기 요도 계산의 문제 을

가지고 있다 따라서 본 과제에서는 기사건 고장수목과 노심손상 고장수목을 동시에

정량화 하기 한 방법을 개발하 다[정우04a]

본 보고서에서는 기기냉각수상실 기사건(Loss of Component Cooling Water

LOCCW)의 를 들어 개발된 방법을 설명하 다 본 방법을 유도하기 해 다음과 같

이 정의를 하 다

=xf 기사건 혹은 기사건 고장수목(발생빈도)

=xg 사고 완화계통 고장수목(이용불능도)

이 정의에 따라 LOCCW와 CCW 련 고장수목을 다음과 같이 정의할 수 있다

=LOCCWf LOCCW 기사건 고장수목(발생빈도)

- 94 -

=CCWg CCW 계통 고장수목(이용불능도)

한 LOCCW가 아닌 기사건과 CCW 계통이 아닌 다른 계통들을 다음과 같이 정의

한다

=Otherf LOCCW가 아닌 기사건 혹은 기사건 고장수목(발생빈도)

=Otherg CCW 계통이 아닌 고장수목(이용불능도)

노심손상빈도 정량화 시 LOCCW 기사건 고장수목과 노심손상 고장수목을 동시

에 정량화하기 해 노심손상 고장수목의 사고 완화계통 고장수목에 연결된 CCW 계

통 고장수목 CCWg 을 모두 LOCCWCCW fg + 로 교체한다

CCWg rarr LOCCWCCW fg + middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (321-1)

(321-1)식의 증명은 다음과 같다 CCW 계통 LOCCW 련 사고경 는 식

(321-2)와 (321-3)처럼 두 가지 경우가 가능하다 기사건이 LOCCW인 경우와

기사건이 LOCCW가 아닌 경우의 표 식은 다음과 같다

OtherLOCCW gf middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (321-2)

OtherCCWOther ggf middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (321-3)

첫 번째 기사건이 LOCCW인 경우 사고경 는 다음과 같이 정량화 과정 에

OtherLOCCW gf 의 하부집합 OtherCCWLOCCW ggf 은 제거되어 식 (321-2)의 OtherLOCCW gf

만이 정량화된다

OtherLOCCWOtherLOCCWCCWLOCCW gfgfgf )( rarr+ middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (321-4)

두 번째 기사건이 LOCCW가 아닌 경우 사고경 는 다음과 같이 정량화 과정 에

발생빈도의 곱인 LOCCWOther ff 은 자동으로 제거되어 식 (321-3)의 OtherCCWOther ggf 만

- 95 -

이 정량화된다

OtherCCWOtherOtherLOCCWCCWOther ggfgfgf )( rarr+ middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (321-5)

나 배열 변화 반 기사건 빈도 평가 방법 검증

계통 배열 변화에 따른 기사건 빈도 변화는 크게 다음의 두 가지로 구분할 수

있다

기기 이용불능으로(배열 변화)에 의한 기사건 빈도 변화

체교류 원(Alternative AC Power AAC 원)과 같이 호기 간의 공유

기기의 배열이 변화됨에 따라 야기되는 기사건 빈도 변화

본 연구에서는 첫 번째 경우의 로 LOCCW에 한 분석을 수행하 다 표 원

의 CCW 계통은 그림 37과 같이 A계열 펌 (1A와 2A)와 B계열 펌 (1B와 2B)로 구

성되어 있으며 각 트 인의 두 펌 가 주기 으로 교 운 을 한다

그림 37 표 원 의 CCW 계통

기존의 LOCCW 고장수목을 재분석한 결과 주요 변경 사항은 다음과 같다

펌 의 기동고장 CCF를 기 인 모든 펌 (2A와 2B)에 해 모델링

펌 의 운 고장 CCF를 모든 펌 (1A 2A 1B 2B)에 해 모델링

- 96 -

CCW 펌 실 냉각실패(Loss of CCW Pump Room Cooling) 사건 모델링

은 극단 으로 보수 인 가정이기 때문에 제외

의 사항들을 모두 최신의 표 모델에 반 되었다 LOCCW 고장수목 재평가

결과 한쪽 트 인 이용불능 시 기사건 빈도는 487E-2yr으로 노심손상빈도 변화에

크게 향을 미치지 않았다

두 번째로 AAC 원 배열 변화에 따른 발 소정 (SBO) 기사건 빈도를 재평

가하 다 SBO는 소외 원상실 비상디젤발 기 ACC 원 실패 등 모든 AC 원

상실 사고이다

부지에 AAC DG가 한 이지만 AAC DG가 각 호기당 1개가 있는 것처럼 이

의 PSA 분석이 수행되었다 그러나 여러 호기에서 동시에 LOOP이 발생한 경우 한 호

기에만 AAC DG가 사용될 수 있으므로 기존 분석은 매우 낙 인 가정을 사용한 것

이다 이런 이유로 SBO의 빈도를 재평가하 다(평가 방법은 3장 2 3의 ldquo공유 계통

을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가rdquo 참조) SBO 기사건 빈도를 재평가한

결과 기사건 빈도가 111E-5년에서 1491E-5년으로 343 증가하는 결과를 보

여 주어 기존의 분석이 매우 낙 이었음을 보여 다

2 PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법 개발

가 개요

삭오차(Truncation Error)에 의한 고장수목 정량화 불확실성이 원자력발 소

PSA의 형 고장수목 정량화시 큰 심사 다 삭치(Truncation Limit)는 고장수목

정량화 에 삭치보다 작은 확률을 갖는 단 집합(Cut Sets)들을 삭하는 데 사용

된다 이 삭에 의해 삭확률(Truncated Probability)이 발생하며 이 삭오차를

정 수 이내로 유지해야 한다

본 연구에서 삭확률을 측하기 한 척도들을 개발[JY05 정양04a 정양04b]

하여 고장수목정량화 소 트웨어 FTREX(Fault Tree Reliability Evaluation eXpert)

- 97 -

[JH04a JH04b 정우04b]에 계산 모듈을 추가하고 이 척도들의 유용성을 보이기

해 Benchmark 시험을 수행하 다

본 연구에서 제시한 삭치오차를 측하기 한 척도들은 단 한번의 고장수목

정량화만으로 계산할 수 있다 본문의 Benchmark 시험결과에서 보여 것처럼

LBTP(Lower Bound of Truncated Probability)와 ATP(Approximate Truncation

Probability) 척도는 삭오차 즉 삭확률을 측하고 동시에 정확한 정 사건 확률

(Top Event Probability)을 측할 수 있다 이 척도들을 근거로 재의 삭치에서

삭오차를 단하고 한 삭오차들이 일정 값 이하로 오도록 삭치를 설정할 수

있다 한 신뢰도 분석자나 신뢰도 분석 결과에 한 검토자들이 고장수목 정량화가

얼마나 정확하게 수행되었는지를 단하기 해 본 연구의 척도들을 사용할 수 있다

본 연구의 척도들은 기존의 정량화 소 트웨어에 쉽게 구 할 수 있고 추가 계산 시간

한 짧다

나 삭오차 측 방법

(1) 정의

정 사건 확률의 삭오차를 측하기 한 본 연구의 방법을 설명하기 해 다

음을 정의하 다

iC i번째 최소단 집합(Minimal Cut Set MCS)

kiC 삭치 kminustimes101 보다 큰 확률을 갖는 최소단 집합

kiC 모듈 개시 삭치 kminustimes101 보다 작은 확률을 갖는 최소단 집합

kiC 모듈화된 고장수목 정량화 시 삭치 kminustimes101 보다 작은 확률을 갖

는 최소단 집합

kP 최소단 집합들 k

iC 의 확률 ( )21 ++ kk CCP

kP 최소단 집합들 k

iC 의 확률 ( )21 ++ kk CCP

kP 최소단 집합들 k

iC 의 확률 ( )ˆˆ21 ++ kk CCP

- 98 -

kP∆ 정 사건 확률의 차이 1minusminus kk PP

TP 정확한 정 사건 확률

STP 정 사건 확률 희귀사건 근사를 사용

MTP 정 사건 확률 Minimal Cut set Upper Bound(MCUB)를 사용

UTP TP 의 상한치로서 kP kP 그리고 kP 의 합

kTP 삭된 확률로서 kP 와 kP 의 합

kLBTP 삭된 확률의 하한치로서 kP

kATP 삭된 확률의 근사치로서 kP 와 kP∆ 의 합

kTU 삭 불확실성

kLBTU kLBTP 불확실성

kATU kATP 불확실성

(2) 최소단 집합에 기 한 정 사건 확률

Coherent 고장수목의 정량화시 삭된 최소단 집합이 없이 n개의 최소단 집합

이 생성되었을 때 정확한 정 사건확률 TP 는 다음의 Inclusion Exclusion Expansion

(IEE)에의해 얻어진다

)()1()()()(

)(

211

111

1

nn

nkjikji

njiji

n

ii

nT

CCCPCCCPCCPCP

CCPPminus

leltltleleltle=

minus+minus+minus=

++=

sumsumsum (322-1)

다음의 계는 쉽게 증명할 수 있다

)()()(111sumsumsum=leltle=

leleminusn

iiT

njiji

n

ii CPPCCPCP

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-2)

최소단 집합 수의 증가에 따라 지수 으로 식 (322-1)의 계산량이 증가하기

때문에 다음 식과 같은 희귀사건 근사(Rare Event Approximation)나 MCUB 계산이 수

- 99 -

행된다 이들은 최소단 집합들이 서로 독립 이라는 가정을 사용한다 기본사건들의 확

률이 아주 작을 때(희귀사건 근사) 최소단 집합 확률들의 합으로 정 사건 확률을 표

할 수 있다

)(1sum=

=len

ii

STT CPPP

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-3)

여기에서 식 (322-1)의 나머지 값들은 아주 작은 확률 값을 갖고 있으므로 생략되었

다(희귀사건 근사) 식 (322-3)의 S

TP 는 정 사건 확률을 과 평가하는 경향이 있기

때문에 다음의 MCUB를 사용한다

( ) )(111prod=

minusminus=len

ii

MTT CPPP

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-4)

원 의 PSA 수행 시 정 사건 확률 계산식으로 (322-4)의 MCUB M

TP 의 사용

이 추천되고 있다 의 정 사건 확률 계산식들 간의 계는 다음과 같다

ST

MTT PPP lele middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-5)

(3) 최소단 집합의 분류

형 인 고장수목 정량화 차는 다음과 같다 아래의 단계 2와 3에서

Bottom-up 방법으로 주어진 게이트의 단 집합들을 계산하고 삭치보다 작은 확률

을 갖는 단 집합들을 삭하고(Truncation) 그리고 하부집합들을 지운다

(Subsuming)

단계 1 고장수목을 재구성(Restructure)하고 독립된 모듈을 찾아낸다

단계 2 각 모듈에 해당하는 게이트를 풀어 최 최소단 집합 확률을 모듈에

할당하고 이후 모듈은 기본사건으로 취 한다

단계 3 모듈화된 고장수목을 푼다 즉 정 사건의 최소단 집합을 구한다

- 100 -

단계 4 정 사건의 최소단 집합 내의 모듈들을 모듈의 최소단 집합들로

체한다

단계 5 최종 최소단 집합으로 정 사건의 확률을 구한다

큰 크기를 갖는 많은 수의 독립된 모듈을 얻기 해서 고장수목을 풀기 에 각

고장수목에 한 재구성이 수행된다 이 고장수목의 처리(Pre-processing)에 의해

고장수목의 정량화는 가속된다

단 집합들은 단계 2 3 그리고 4에서 삭된다 삭치가 kminustimes101 인 경우 모든

최소단 집합들은 다음과 같이 세 개의 그룹으로 나 수 있다

kiC = 확률이 삭치 kminustimes101 보다 큰 최소단 집합

kiC = 단계 4에서 삭된 최소단 집합

kiC = 단계 2와 3에서 삭된 최소단 집합

최소단 집합 k

iC 는 삭치 kminustimes101 를 사용하여 고장수목을 푼 경우 얻어지는 최종 결

과이다 최소단 집합 k

iC 경우와는 달리 최소단 집합 k

iC 는 기존 고장수목 정량화

소 트웨어의 간단한 수정으로 얻을 수 있다

의 세 가지 최소단 집합에 기 한 정 사건 확률을 다음과 같이 정의할 수 있

다

kkkU

TT PPPPP ˆ++=le middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-6)

여기에서

( )21 ++= kkk CCPP middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-7)

- 101 -

( )21 ++= kkk CCPP middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-8)

( ) ˆˆˆ21 ++= kk

k CCPP middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-9)

식 (322-7)에서 (322-9)까지의 확률들은 식 (322-1) (322-3) 혹은 (322-4)에

의해 계산될 수 있다 식 (322-7)에서 (322-9)까지의 확률들의 단순합인 식 (322-6)

의 U

TP 는 TP 보다 항상 크거나 같다 그 이유는 식 (322-7)에서 (322-9)까지의 최소 단

집합들은 서로 독립이라는 가정 하에 최소 단 집합간의 조합을 무시하기 때문이다 최

소단 집합 k

iC 는 기존 고장수목 정량화 소 트웨어의 간단한 수정으로 얻을 수 있기 때

문에 식 (322-8)의 kP 는 쉽게 계산할 수 있다 그러나 최소단 집합 k

iC 는 얻을 수 없기

때문에 식 (322-9)의 kP 한 계산할 수 없다

(4) 삭오차

삭치가 kminustimes101 인 경우 삭오차는 단계 2에서 4까지에서 삭된 최소단 집합

확률들의 합이다 삭오차로서 삭확률(Truncated Probability TP)은 다음과 같이

정의된다

kkk PPTP += middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-10)

삭확률 TP는 쉽게 계산할 수 없다 그 이유는 최소단 집합 k

iC 와 그 확률 kP 는 기

존 고장수목 정량화 소 트웨어의 간단한 수정으로 얻을 수 있지만 최소단 집합 k

iC

와 그 확률 kP 는 얻을 수 없기 때문이다 삭치를 낮추면 삭확률 TP는 소멸된다

즉 0lim =

infinrarr kkTP

을 만족한다

삭확률 TP의 하한치(Lower Bound of Truncated Probability LBTP)는 다음

과 같이 정의할 수 있다

- 102 -

kk PLBTP = middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-11)

그림 38 정 사건 확률과 삭치와의 계

식 (322-11)의 kP 를 얻을 수 없기 때문에 삭확률 TP를 계산할 수 없다 이

러한 이유로 삭확률 TP의 근사치를 구하려면 kP 신에 다른 값을 사용해야 한다

본 연구에서는 kP 신 1minusminus=∆ kkk PPP 를 사용하 다 그림 38에서와 같이 kP∆ 는 삭

치 )1(101 minusminustimes k 와 kminustimes101 사이의 최소단 집합 확률들의 합이다 이 경우 근사 삭확률

(Approximate Truncated Probability ATP)는 다음과 같이 정의하면 실제 용에서

근사 삭확률 ATP가 삭확률 TP의 근사치로 사용할 수 있음을 보 다

kkk PPATP ∆+= middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-12)

한 kk ATPP + 는 1+kP 의 측치로서 사용될 수 있다 삭치의 변화에 따른 정 사건의

변화 모양이 Concave 혹은 Convex 모양에 따라 다음의 계가 성립한다

kkk PPP ∆+le+1 (Concave 범 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-13)

- 103 -

kkk PPP ∆+ge+1 (Convex 범 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-14)

여기에서 kk PP ∆+ 는 1+kP 의 측치이다 kk ATPP + 은 더 보수 인 1+kP 의 측치이다

kk ATPP + 는 Concave 범 에서 1+kP 의 상한치를 제공한다

정 사건 확률의 Concave 범 에서 다음의 크기 계가 성립한다

kkk ATPTPLBTP lele (Concave 범 ) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-15)

삭치를 낮출수록 kk LBTPP + 와 kk ATPP + 는 정 사건 확률 U

TP 에 수렴하고

( ) UTkkk

PLBTPP =+infinrarr

lim그리고

( ) UTkkk

PATPP =+infinrarr

limmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-16)

LBTP와 ATP는 소멸한다

0lim =infinrarr kk

LBTP 그리고

0lim =infinrarr kk

ATPmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-17)

식 (322-11)과 (322-12)의 LBTP와 ATP는 kminustimes101 의 삭치에서 한번의 정량

화 만으로 계산된다 고장수목 정량화 시 최 크기의 많은 모듈을 얻기 해 고장수목

재구성이 수행된다 이 재구성능력은 고장수목 정량화 소 트웨어에 따라 달라진다 모

듈의 수와 크기에 따라 정량화 마지막 단계에서 삭되는 최소단 집합들이 달라지기

때문에 고장수목 정량화 소 트웨어의 재구성능력에 따라 LBTP와 ATP의 크기가 달

라진다(주의 TP는 정량화 소 트웨어와 계없이 항상 일정)

(5) 삭 불확실성

본 연구에서 정량화 불확실성(Truncation Uncertainty)의 척도로서 TU

(Truncation Uncertainty) LBTU(Lower Bound of Truncation Uncertainty) 그리고

ATU(Approximate Truncation Uncertainty)가 다음과 같이 정의되었다

- 104 -

kk

kU

T

kk TPP

TPPTP

TU+

==middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-18)

kk

kk LBTPP

LBTPLBTU

+=

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-19)

kk

kk ATPP

ATPATU

+=

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (322-20)

식 (322-19)와 (322-20)의 분모는 정 사건 확률 U

TP 가 되어야 하지만 각각

kk LBTPP + 와 kk ATPP + 가 사용되었다 그 이유는 한 번의 정량화만으로 kLBTU 와

kATU 를 계산하기 해서이다

다 개발된 방법의 용

2 에서 정의된 척도들의 효율성을 보이기 해 고장수목 정량화 소 트웨어

FTREX[JH04a JH04b 정우04b]를 일부 수정하여 울진 3 4호기 원 [한 97]의 노

심손상 빈도 고장수목을 정량화하 다 노심손상 빈도 고장수목은 울진 3 4호기 원

노심손상 고장수목은 험도감시 산 시스템의 입력으로 개발된 것으로 49개의 기

사건과 3477의 게이트와 2501개의 기본사건을 가지고 있다

정량화 결과는 그림 39에서 43까지에 있다 그림 39 41 그리고 42에서와 같이

삭치를 낮출수록 정 사건 확률은 U

TP 에 수렴한다

- 105 -

그림 39 삭치에 따른 정 사건 확률 변화

그림 40 삭치에 따른 최소단 집합들의 개수 변화

- 106 -

그림 41 삭치에 따른 삭오차 변화

그림 42 삭치에 따른 삭불확실성 변화

- 107 -

그림 43 삭치에 따른 요 기본사건들의 갯수 변화

그림 40은 삭치를 낮출수록 최소단 집합 k

iC 혹은 k

iC 의 숫자가 지수증가함을

보인다(주의 그림의 세로축은 로그 스 일임) 삭치가 16101 minustimes 이하 인 경우 최소단

집합 k

iC 의 숫자가 32 bit 정수형 변수의 상한치보다 커지기 때문에 삭치를

16101 minustimes 이하로 낮출 수 없었다

그림 41은 삭치를 낮출수록 LBTP와 ATP가 소멸함을 보여 다 그림 40과 41

은 기존에 고장수목 정량화시에 많은 숫자의 최소단 집합 k

iC 가 삭됨을 보여 다

즉 가치 있는 정보를 버리고 있음을 알 수 있다

결과에 보이는 것처럼 ATP는 삭확률 TP의 바람직한 근사치이고 TP의 상한치

로서 행동한다 한 LBTP와 ATP는 삭확률 TP의 바람직한 측치임을 보여 다

그림 43은 삭치가 큰 경우 요도 척도 RAW(Risk Achievement Worth)가 많

이 평가됨을 보여 다 요도 척도 RAW와 FV(Fussell-Vesley 요도)는 험도

에서 요한 SSC를 고르는데 사용된다

LBTU와 ATU가 미리 설정된 범 안에 오도록 하여 삭치를 결정할 수 있다

를 들어 LBTU와 ATU가 1보다 작아지도록 하면 삭치는 11101 minustimes 과 13101 minustimes 으로

- 108 -

각각 설정할 수 있다 이와 같이 LBTP ATP LBTU 그리고 ATU는 삭치 선정에

사용될 수 있다

본 연구에서 정의된 척도들은 기존의 고장수목 정량화 소 트웨어의 간단한 수정

으로 계산할 수 있다 한 LBTP ATP LBTU 그리고 ATU 추가 계산은 02 내

에 수행할 수 있다

삭오차1)의 양은 고장수목의 크기보다 계통이나 기기 사이의 종속성의 크기 등

의 고장수목의 복잡성(Fault Tree Complexity)에 더 많이 향을 받는다 이 고장수

목의 복잡성은 큰 삭오차를 유발하는 고장수목 정량화의 난이도로 표 할 수 있다

만일 많은 수의 최소단 집합들이 그룹별로 특정 확률에 몰려 있을 때 삭치는 이들

특정 확률보다 작아야한다

본 연구는 삭치를 사용한 고장수목정량화 시 삭치 오차를 측하기 한 척

도들을 제시하 다 Benchmark 시험결과 개발된 척도들은 삭확률을 잘 측하고

있다 삭확률 측치인 LBTP와 ATP 척도는 정확한 정 사건 확률 측에도 사용

할 수 있다

지정된 삭치에서 단 한 번의 고장수목 정량화만으로 본 연구의 삭오차 척도

들을 계산할 수 있다 이 삭오차들이 일정 값 이하로 오도록 삭치를 설정할 수 있

음을 Benchmark 시험에서 보 다 신뢰도 분석자나 신뢰도 분석 결과에 한 검토자

들이 고장수목 정량화 시 삭치가 바람직하게 설정되었는지를 단하기 해 본 연구

의 척도들을 사용할 수 있다 한 본 연구의 척도들은 기존의 정량화 소 트웨어에

쉽게 구 할 수 있고 추가 계산 시간 한 짧다

고장수목 정량화 소 트웨어의 고장수목 재구성능력에 따라 LBTP와 ATP의 크

기가 달라지지만 본 연구의 척도를 유용하게 사용할 수 있다

1) 삭오차는 형 고장수목의 신뢰도분석에서 요한 심사이다 본 연구는 최소단 집합 방법에 기

한 신뢰도 분석방법의 단 을 보완하기 해 수행되었다 즉 삭확률을 측하여 바람직한 삭

치를 선정하기 해 본 연구가 수행되었다

- 109 -

3 공유 계통을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가

가 개요

공유 체교류 원(Shared Alternate AC (AAC) Power Source)을 가진 다 호

기 원 의 발 소정 사고(SBO) 빈도를 히 평가하기 해 여러 호기에서 동시에

외부 원상실사고(Loss of Offsite Power LOOP)시 호기간의 체교류 원의 복잡한

상호의존성을 고려할 수 있는 방법을 개발하 다[JY03 JY04 정양03] 2호기를 가진

원 각각에 한 발 소정 사고 빈도 계산 방법을 유도하 고 N호기를 가진 다 호

기 원 에 한 일반식을 유도하 다 한 2호기의 경우에 해 발 소정 사고 빈도

계산을 수행하 다

다 호기간의 상호의존성을 히 모델하지 않을 경우 발 소정 사고 빈도를

평가할 수 있고 공유 체교류 원과 비상 원의 비상디젤발 기들 사이의 공통원

인고장의 특성에 따라 이 상호의존성이 발 소정 사고 빈도에 크게 향을 미칠 수

있음을 본 연구에서 보여주었다

공유 체교류 원을 가진 다 호기 원 의 발 소정 사고 빈도와 이에 의한 노

심손상 빈도를 본 연구의 방법으로 효율 으로 계산할 수 있다 한 본 연구의 방법

은 다 호기간의 일반 공유기기의 신뢰도 평가에 확 용될 수 있다

나 분석 방법

N 호기간의 SBO 빈도를 정량화하기 한 공식을 유도하기 해 다음을 정의하

다

Si = 이용가능한 i호기의 AC 원(최소한 한 개 이상의 EDG 이용가능)

Fi = 이용불가능한 i호기의 AC 원(호기내의 모든 EDG 이용불능)

SAAC = 이용가능한 AAC 원

- 110 -

FAAC = 이용불능한 AAC 원

Li = i호기만의 LOOP 사건

miiL 1 = m 개의 호기에 동시에 LOOP 사건

(1) 부지당 2호기의 경우

표 원 과 같이 한 부지에 2개의 호기가 있고 각 호기는 2개의 EDG를 AC

원으로 가지고 있고 두호기는 하나의 AAC 원을 공유한다고 가정하 다 가능한 계

통상태는 표 28에 나열되어 있다 공식 유도를 해 다음의 세 경우를 분석하 다

1호기에 LOOP 사건 (2호기에 LOOP 사건 없음) L1

2호기에 LOOP 사건 (1호기에 LOOP 사건 없음) L2

1호기와 2호기에 동시에 LOOP 사건 L12

F(L1) = F(L2)인 경우 LOOP 발생빈도는 다음과 같다

F(L) = F(L1orL12 )= F(L1) + F(L12)

= F(L2orL12 )= F(L2) + F(L12)

Index AAC AC 1 AC 2 L 1 L 2 L 12 (a)1 S F F - - SBO 1

2 F F S SBO 1 - SBO 1

3 F S F - SBO 2 SBO 2

4 F F F SBO 1 SBO 2 SBO 1 SBO 2

a AAC is aligned to unit 2 in case of the simultaneous LOOP event AC n Dedicated AC power at unit n

System states SBO event

표 30 계통 상태에 따른 SBO 사건 (2 unitssite 1 AAC DGsite)

표 28에 보이는 것처럼 1호기 험도의 보수 인 평가를 해 두호기에 LOOP

사건이 일어나는 경우 2호기에 AAC 원이 연결됨을 가정하 다

- 111 -

표 28의 계통상태 1의 경우(두호기에 동시에 LOOP 사건이 일어나는 경우)에는

AAC 원이 2호기에 연결되기 때문에 1호기에는 이용가능한 AC 원이 없다 한

계통상태 2와 4의 경우에도 1호기는 이용가능한 AC 원이 없다

1호기에만 LOOP 사건이 일어나는 경우 계통상태 2와 4에서 1호기에 이용가능

한 AC 원이 없다 그러므로 1호기의 SBO 발생빈도는 다음과 같이 정리된다

F(L1)timesP(FAACF1S2 orFAACF1F2)= F(L1)timesP(FAACF1) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-1)

두호기에 동시에 LOOP 사건이 일어나는 경우 계통상태 1 2 그리고 4에서 1호

기에 이용가능한 AC 원이 없다 그러므로 1호기의 SBO 발생빈도는 다음과 같이 정

리된다

F(L12)timesP(SAACF1F2 orFAACF1S2 orFAACF1F2)

= F(L12)timesP(SAACF1F2) + P(FAACF1) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-2)

1호기의 총 SBO 발생빈도는 의 두식의 합으로 다음과 같다(F(L)=F(L1)+F(L12))

F(SBO1) = F(L)timesP(FAACF1) + F(L12)timesP(SAACF1F2)

le F(L)timesP(FAACF1) + F(L)timesP(SAACF1F2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-3)

유사한 과정으로 2호기의 SBO 발생빈도를 구해보면 다음과 같다

F(SBO2) = F(L)timesP(FAACF2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-4)

각 호기의 CDF는 식 (323-3)과 (323-4)에 조건부 노심손상확률 CCDPSBO를

곱하면 얻어진다 한 부지 험도는 다음과 같이 계산된다

R(SBO)= F(SBO1) + F(SBO2)timesCCDPSBO middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-5)

여기에서

F(SBO1) + F(SBO2)

- 112 -

= F(L)timesP(FAACF1) + P(FAACF2) + F(L12)timesP(SAACF1F2)

le F(L)timesP(FAACF1) + P(FAACF2) + F(L)timesP(SAACF1F2) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-6)

(2) 부지당 N호기의 경우

의 한 부지에 두호기가 AAC 원을 공유한 경우를 한 부지에 N호기가 있는

경우로 일반화하면 i호기의 SBO 발생빈도는 다음과 같이 유도된다

sumne=

times+timesleN

ijjjiAACiAACi FFSPLFFFPLFSBOF

1)()()()()(

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-7)

여기에서 P(FAACFi)는 AAC 원이 이용불가능하고 i호기의 AC 원도 이용불가

능한 상태의 확률을 의미한다 P(SAACFiFj)는 AAC 원은 이용가능하고 i호기와 j호기

의 AC 원이 이용불가능함을 의미한다 의 식에 조건부 노심손상확률 CCDPSBO 를

곱하면 i호기의 SBO 노심손상빈도를 얻을 수 있다

SBO

N

ijjjiAACiAACi CCDPFFSPFFPLFSBOCDF times⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛+timesle sum

ne= 1)()()()(

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-8)

한 SBO 부지 험도 한 두호기가 AAC 원을 공유한 경우를 확 하면 다음

과 같다

SBO

N

NjijiAAC

N

iiAACSBO CCDPFFSPFFPLFR times⎟⎟

⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛+timesle sumsum

leltle= 11)()()(

middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-9)

부지 험도에서 계산된 호기당 평균 SBO 험도는 다음과 같이 정의할 수 있

다

RSBO = RSBO N middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (323-10)

- 113 -

다 AAC DG 공유 계통의 SBO 발생빈도노심손상 빈도 향 평가

에서 개발된 수식을 이용하여 표 원 과 같이 원 2호기가 1 의 AAC DG

를 공유하고 각 호기당 2 의 EDG를 갖는 경우에 한 SBO 험도를 평가하 다 5

의 EDG(1 AAC DG 호기당 2 의 EDG)가 다음의 3가지 기동실패 CCF 그룹 모델

로 구성되는 경우에 해 민감도 분석을 수행하 다

Case 1 One CCF group=DG1ADG1BDG2ADG2BAAC

Case 2 One CCF group=DG1ADG1BDG2ADG2B

Case 3 Two CCF group=DG1ADG1B DG2ADG2B

SBO frequencyF(L) times P(FAACF1)

LOOP event unavailable AC power of unit 1

Power unavailable from AAC to unit 1

(a) F(L) times P(FAACF1)

SBO frequencyF(L) times P(FAACF1)

LOOP event unavailable AC power of unit 1

Power unavailable from AAC to unit 1

(a) F(L) times P(FAACF1)

SBO frequencyF(L) times P(SAACF1 F2)

LOOP event unavailable AC power of unit 1

Power available from AAC to unit 2

unavailable AC power of unit 2

Power unavailable from AAC to unit 2

(b) F(L) times P(SAACF1 F2)

SBO frequencyF(L) times P(SAACF1 F2)

LOOP event unavailable AC power of unit 1

Power available from AAC to unit 2

unavailable AC power of unit 2

Power unavailable from AAC to unit 2

(b) F(L) times P(SAACF1 F2)

그림 44 SBO 발생빈도 계산을 한 고장수목

- 114 -

1호기에 한 SBO 고장수목은 그림 44과 같고 울진 3 4호기 PSA 보고서[한

97]의 고장 데이터를 사용하 다 사용된 주 데이터는 표 29와 같다 Multiple Greek

Letter(MGL) 방법의 DG 공통원인고장 데이터[NRC98a]가 사용되었다

DG demand failure probability of fail-to-start 140E-02

Conditional core-damege probability CCDP SBO 432E-02

표 31 AAC DG 공유계통 험도 평가에 사용된 데이터

계산된 결과는 그림 45와 같다 그림 45에서 보듯이 AAC DG 공유는 Case 3에

서 가장 낮은 SBO 노심손상빈도를 보이고 있다 울진 3 4호기 5 6호기

PSA는 Case 3의 경우가 아님에도 불구하고 AAC DG 공유 효과를 무시하여 SBO에

의한 CDF가 평가 되어 있는 것으로 분석되었다

그림 45 AAC DG 공유에 따른 SBO 험도

- 115 -

라 공유 계통을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가

앞에서 개발한 기술을 기반으로 AAC DG 공유시의 부지 종합 험도 평가를 수

행하 다 표 30에서 보듯이 CCF Group 설정에 따라 결과에 많은 차이를 보여주고

있다 즉 부지 종합 험도는 Case 1의 경우가 가장 나쁘며 Case 3에서 가장 낮은

값을 보 다 Case 1은 공유효과가 상 으로 고(116E-6 gt 663E-8) Case 2는

공유효과가 크고(162E-7 lt 417E-7) Case 3의 경우는 공유효과가 미미한 것으로

분석되었다(186E-7 gtgt 154E-9) 분석 결과에서 알 수 있듯이 Case 3의 경우와 같

은 CCF 특성에서는 공유 계통이 미치는 향을 무시해도 된다

Average CDFs(CDsyearunit)

a b (a+b) (a+b)2

1 116E-06 663E-08 122E-06 612E-07

2 162E-07 417E-07 579E-07 289E-07

3 186E-07 154E-09 187E-07 936E-08

Case 1 1 CCF group=DG1ADG1BDG2ADG2BAAC

Case 2 1 CCF group=DG1ADG1BDG2ADG2B

Case 3 2 CCF group=DG1ADG1B DG2ADG2B

a F(L) P(F AAC F 1 )+ P(F AAC F 2 ) CCDP SBO

b F(L) P(S AAC F 1 F 2 ) CCDP SBO

CCF groupSite risks

(CDsyearsite)

표 32 AAC DG 공유에 따른 부지 험도

- 116 -

4 2단계 PSA 기술 개발

2단계 PSA 최 평가기술 개발은 2단계 PSA 수행 시 요구되는 요소기술 개발과

기존 2단계 방법론의 개선이 주요 목 이며 연구 수행결과 ① 불확실성 분석 방법론

체제 그리고 지침 개발과 ② 험도 정보의 규제활용을 한 12단계 PSA 모델 통합

체제 시범 모델 개발이 이루어졌다 그림 46은 연도별 연구 수행항목 연구결과

를 보여 다

그림 46 2단계 PSA 련 연도별 연구수행 항목 연구결과

가 2단계 PSA 불확실성 평가 방법 개발

(1) 2단계 PSA 불확실성 평가 지침 개발

2단계 PSA에서 다루는 불확실성은 주로 노심손상 후 원자로 압력용기를 포함한

노내 1차 계통의 열수력 상 원자로 용기로부터 격납건물로 방출된 노심용융물

의 거동 등 사고 진행에 향을 주는 물리 상에 한 이해 지식의 부족으

로 인하여 야기되는 인지 불확실성(Epistemic Uncertainty)이 주된 인자이며 이들은

사고진행 과정의 모델링 사고 상에 한 모델링 그리고 사고 모델에 한

입력 값 추정 등 다양한 단계에서 내재될 수 있다 반면 1단계 PSA에서 다루어지는

불확실성은 주로 데이터의 랜덤(Random)성으로부터 야기되는 랜덤추계 불확실성

(Aleatroy Uncertainty)으로 특성화 되며 2단계 PSA의 경우 데이터의 랜덤성으로 인한

- 117 -

불확실성은 인지 불확실성에 비하여 무시할 정도로 작기 때문에 거의 고려하지 않고

있다 불확실성 평가는 2단계 PSA 결과에 한 신뢰성을 확보하기 한 수단의 하나

이며 모델링 정량화 과정에서 구체 으로 다루어져야 하는 가장 요한 항목의 하

나이다

한편 2단계 PSA에서 사고 진행과정을 모사하기 한 논리구조가 거의 표

화되어 있는 반면 사고 진행과정에 한 확률론 불확실성 입력의 추정 불확실성

분석을 수행하는 방법에 있어서는 간단명료한 표 방법이 존재하지 않으며 불확실성

분석의 내용 정량화 방법 수 은 수행기 는 분석가마다 차이 을 보여 주고

있다 2단계 PSA 불확실성 분석방법론에 한 표 화 작업은 2단계 PSA를 수행을 보

다 편리하고 체계 으로 수행할 수 있는 주요 수단을 제공하며 불확실성 정량화 결과

들에 한 보다 명료한 해석을 이끌어 낼 수 있는 기술 근거를 제공한다 본 연구의

목 은 2단계 PSA 수행 시 요구되는 불확실성 분석과 련된 기존 방법론을 검토하

고 이를 기반으로 2단계 PSA 표 화된 불확실성 분석 방법론 수행 차를 제시하

는 것이다

항 목 랜덤추계적 (Aleatory Portion) 인지적 [Epistemic Portion (Paremeter Model]

구분 인자 Level of modeling detailsKnowledge about the laws governing the occurrence of an eventDegree of the sensitivity to the initial conditions or environment

유사 용어 RandomStochastic Irreducible Observable Inherent Uncertainty

State-of-knowledge Reducible Unobservable Cognitive Uncertainty

불확실성 요인 Randomnessvariability of an eventCircumstance variability

Inaccurate knowledge of a fixed quantityAlternative representations of

a true but unknown value

불확실성 척도 Probability model of random variability or circumstance variability among

unspecified values in the population

Subjective probability model of a fixed but unknown quantity or different

distribution or model assumptions

불확실성 관리 We donrsquot know and understand the underlying reasons and behaviors governing randomness so it is not practically reducible

As we know more about the underlying problem it can be effectively reduced

분석 목적 Answer the question on what might actually happen and with what probability

Answer the question on how well we know and how much our knowledge about it might

change with additional information

항 목 랜덤추계적 (Aleatory Portion) 인지적 [Epistemic Portion (Paremeter Model]

구분 인자 Level of modeling detailsKnowledge about the laws governing the occurrence of an eventDegree of the sensitivity to the initial conditions or environment

유사 용어 RandomStochastic Irreducible Observable Inherent Uncertainty

State-of-knowledge Reducible Unobservable Cognitive Uncertainty

불확실성 요인 Randomnessvariability of an eventCircumstance variability

Inaccurate knowledge of a fixed quantityAlternative representations of

a true but unknown value

불확실성 척도 Probability model of random variability or circumstance variability among

unspecified values in the population

Subjective probability model of a fixed but unknown quantity or different

distribution or model assumptions

불확실성 관리 We donrsquot know and understand the underlying reasons and behaviors governing randomness so it is not practically reducible

As we know more about the underlying problem it can be effectively reduced

분석 목적 Answer the question on what might actually happen and with what probability

Answer the question on how well we know and how much our knowledge about it might

change with additional information

항 목항 목 랜덤추계적 (Aleatory Portion)랜덤추계적 (Aleatory Portion) 인지적 [Epistemic Portion (Paremeter Model]인지적 [Epistemic Portion (Paremeter Model]

구분 인자구분 인자 Level of modeling detailsKnowledge about the laws governing the occurrence of an eventDegree of the sensitivity to the initial conditions or environment

Level of modeling detailsKnowledge about the laws governing the occurrence of an eventDegree of the sensitivity to the initial conditions or environment

유사 용어유사 용어 RandomStochastic Irreducible Observable Inherent UncertaintyRandomStochastic Irreducible Observable Inherent Uncertainty

State-of-knowledge Reducible Unobservable Cognitive Uncertainty

State-of-knowledge Reducible Unobservable Cognitive Uncertainty

불확실성 요인불확실성 요인 Randomnessvariability of an eventCircumstance variability

Randomnessvariability of an eventCircumstance variability

Inaccurate knowledge of a fixed quantityAlternative representations of

a true but unknown value

Inaccurate knowledge of a fixed quantityAlternative representations of

a true but unknown value

불확실성 척도불확실성 척도 Probability model of random variability or circumstance variability among

unspecified values in the population

Probability model of random variability or circumstance variability among

unspecified values in the population

Subjective probability model of a fixed but unknown quantity or different

distribution or model assumptions

Subjective probability model of a fixed but unknown quantity or different

distribution or model assumptions

불확실성 관리불확실성 관리 We donrsquot know and understand the underlying reasons and behaviors governing randomness so it is not practically reducible

We donrsquot know and understand the underlying reasons and behaviors governing randomness so it is not practically reducible

As we know more about the underlying problem it can be effectively reducedAs we know more about the underlying

problem it can be effectively reduced

분석 목적분석 목적 Answer the question on what might actually happen and with what probability

Answer the question on what might actually happen and with what probability

Answer the question on how well we know and how much our knowledge about it might

change with additional information

Answer the question on how well we know and how much our knowledge about it might

change with additional information

표 33 불확실성 인자별 특성 구분 지침

연구 수핼 결과 12단계 PSA 수행 시 통상 으로 다루어질 수 있는 3가지 종류

의 불확실성 인자(데이터 불확실성 변수 불확실성 모델 불확실성)에 한 분석방법론

- 118 -

정량화 지침을 개발하고 2단계 PSA 불확실성 분석에 활용하는 지침을 제시하 다

불확실성 인자별 특성과 구분 방법은 표 31에 요약되어 있으며 2단계 PSA 정량화시

이들 불확실성 인자에 한 처리 방법은 그림 47에 제시되어 있다 상기 연구결과는

기술보고서[안김02]로 발간되었고 J of KNS에 게재[안양03a]되었으며 ICONE-11에

발표[AY03a]되었다

그림 47 서로 다른 불확실성 인자의 통합

(2) 문가의견 도출을 한 기존방법 개선

2단계 PSA 수행 는 사고 상에 한 불확실성 입력의 추정 시 다음과 같

은 상황에서 문가 의견이 사용될 수 있다 ① 심 있는 사건 는 상들의 발생가

능성이 매우 희박하거나 이용 가능한 통계 인 데이터가 거의 존재하지 않는 경우 ②

기존 실험결과 코드해석 결과의 범 를 과하는 값들을 외삽(Extrapolation)에 의

하여 추정하고자 하는 경우 ③ 충분한 양 는 양질의 데이터를 수집하고자 하나 가

용한 조건(Resource Constraints)이 제한되어 있는 경우 ④ 충분한 데이터의 수집

분석 최종 인 결론을 내리기에는 주어진 시간이 매우 제한되어 있는 경우

- 119 -

문가 의견으로부터 주어진 문제에 한 확률론 평가를 수행하는 방법은 크게

3가지 방법이 있다 첫 번째 방법인 직 방법(Direct Method)은 주어진 문제에 하여

독립 인 문가의 의견을 여과 는 수정 없이 그 로 사용하는 방법이고 두 번째

방법인 반복 인 방법(Iterative Method)은 주어진 문제에 하여 여러 문가들의 의

견을 독립 으로 수집한 다음 이를 평균하고 그 결과를 다시 문가들에게 보내 각

문가가 자신의 의견을 수정할 기회를 주는 방식이며 표 인 로 Delphi 방법이 있

다 세 번째 방법인 상호작용 방법(Interactive Method)은 문가가 자신의 의견을 수

정할 수 있는 기회를 제공한다는 에서는 Delphi 방법과 유사하나 이를 하여 문

가와 문가 문가와 분석가 간에 여러 단계에 걸친 반복 인 의견수렴 과정을 거치

는 것이 주요 차이 이다 세 번째 방법은 Delphi 방식을 보다 확장한 것으로 표

인 로 NUREG-1150 문가의견 도출 차(Expert Opinion Elicitation Process)를

들 수 있다

표 34 기존 정형화된 문가 의견도출방법

본 연구의 목 은 2단계 PSA 불확실성 분석 시 실 으로 제한된 재원

(Resources 필요한 문가 수 경비 시간 등) 하에서 상학 불확실성 분포를 도출

하기 한 문가의견을 활용하는 체제를 구축하는 것이다 상기 목 을 하여 불확

- 120 -

실성 분포의 도출을 하여 기존에 사용되어 온 5가지 표 인 정형화된 문가 의견

도출 방법론 차(Delphi Method SRI Encoding Process NUREG-1150 Expert

Opinion Elicitation Process Keeney amp Von Winterfelt Approach VTT-STUK

Approach)에 한 장단 을 비교검토하고 개선 을 악하 으며 그 결과는 표 33에

정리되어 있다

Approaches Capable Items Weights Dependence Judgment Bias

Statistical approach O O X

Simple weighted average

Fixed valueWeighted probabilities

O X X

Fixed probabilityWeighted values

O X X

Geometric averaging technique

Fixed valueWeighted probabilities

O X X

Fixed probabilityWeighted values

O X X

Bayesian approach O O O

Approaches Capable Items Weights Dependence Judgment Bias

Statistical approach O O X

Simple weighted average

Fixed valueWeighted probabilities

O X X

Fixed probabilityWeighted values

O X X

Geometric averaging technique

Fixed valueWeighted probabilities

O X X

Fixed probabilityWeighted values

O X X

Bayesian approach O O O

Approaches Capable ItemsApproaches Capable Items WeightsWeights DependenceDependence Judgment BiasJudgment Bias

Statistical approachStatistical approach OO OO XX

Simple weighted average

Simple weighted average

Fixed valueWeighted probabilitiesFixed valueWeighted probabilities

OO XX XX

Fixed probabilityWeighted valuesFixed probabilityWeighted values

OO XX XX

Geometric averaging technique

Geometric averaging technique

Fixed valueWeighted probabilitiesFixed valueWeighted probabilities

OO XX XX

Fixed probabilityWeighted valuesFixed probabilityWeighted values

OO XX XX

Bayesian approachBayesian approach OO OO OO

표 35 정량 인 문가 의견 통합방법 주요 고려사항

정형 이고 구조화된(FormalStructured) 방법과 비정형 이고 단순화된

(InformalSimplified) 방법의 기 은 의견도출을 한 문가 훈련 의견 도출 상에

한 명확한 정보 제시 추가 인 정보제공을 한 문가 사이의 회의 정도 문가

사이의 불필요한 종속성(Unnecessary Dependency)을 회피하기 한 노력 문가

단에 내재된 편차(Judgmental Bias)를 최소화하기 한 노력의 반 여부로 결정된다

상기 인자들은 정량 인 문가 의견의 최종 통합 시 반 되었다

확률분포로 주어진 문가 의견 통합모델(Simple or Weighted Average Method

Statistical Approach Bayesian Aggregation Method)을 비교평가하 다 비교평가

시 각 문가에 한 상 가 치(Weights) 문가 사이의 종속성(Dependency)

문가 단의 불확실성에 내재된 편차 오류(Judgmental Bias and Error)를 고려한

다 표 32에 정량 인 문가 의견 통합방법 주요 고려사항이 정리되어 있다

최종 결과로 2단계 PSA 불확실성 분석 시 실 으로 제한된 재원의 최 사용

- 121 -

을 하여 문가 의견도출을 한 정형 비정형 방법론 사이의 균형 인 사용

지침의 필요성 련 방안을 새로이 제시하 다 본 연구를 통하여 제시된 정형 인

5단계(Five-step) 도출방법 비정형 방법의 기본 개념은 그림 48에 제시되어 있다

상기 연구결과는 J of KNS에 게재[안양03b] ICAPP 03에 발표[AY03b]되었다

그림 48 제시된 정형 인 5단계 도출방법 비정형 방법

(3) 12단계 PSA 통합 불확실성 정량화 지침 개발

본 연구의 목 은 1단계 불확실성의 2단계 모델로의 방법과 1-2단계 PSA

불확실성 통합방안을 제시하고 12단계 통합모델에서 이들을 다룰 수 있는 분석체제를

구축하는 것이다

본 연구를 통하여 1단계 PSA ETFT 사건의 발생확률에 한 랜덤 는 추계

불확실성과 2단계 PSA CET(Containment Event Tree)DET(Decomposition Event

Tree) 사건의 모델 정량화 시 도입되는 모델 상학 불확실성을 개념 으로 특성

화하고 2단계 PSA 수행 시 련사건의 모델링 불확실성 평가 정량화 결과 해석

등에 사용 가능한 지침을 개발하 다

한 2단계 PSA CETDET 분기 확률의 추정 시 문가의견을 활용하는 경우

- 122 -

와 불확실성 분포를 사용하는 경우에 한 구분지침 상학 불확실성 분포 유무

에 따른 향을 반 하는 지침을 작성하 으며 한 12단계에서 서로 다른 수 의

정량화 입력이 될 때 이에 한 통합방법론 수행지침을 작성하 다(표 33 참조)

상기 연구결과는 J of KNS에 게재[안양04]되었다

사건 불확실성 유형

2단계 PSA 최종결과

(CFBSTC 발생빈도)

사건유형 11E Level 1 Event

사건유형 2

2E Level 2 Event

불확실성 유형 1(상 빈도 확률)0lt 1Ep lt1U‐distribution (PDF)

1f )( 1Epfequiv

불확실성 유형 2 (주 확률)

⎪⎩

⎪⎨⎧

=minus

=equiv

0E if 1

1E if

2

22

2

2

E

E

p

pf

⎩⎨⎧

==

equiv01

22

212 E

EE

U‐distribution (DUD)

추정치 (Point estimate)1p = ][ 1EpE

추정치 (Point estimate)

⎪⎩

⎪⎨⎧

=minustimes+times

=minustimes+timesequiv

0E if )1(10

1E if )1(01

2

22

22

22

EE

EE

pp

ppp

추정치 (Point estimate)

21 pppstc times=

추정치 (Point estimate)1p = ][ 1EpE

불확실성분포 ( j th 표본)

⎪⎩

⎪⎨⎧

=

=equiv

2

2

E2

E22 p-1by weighted0E if 1

pby weighted1E if 1jp

2단계 불확실성의 향

jjstc ppp 21 times=

불확실성분포 ( i ‐th 표본)

ip1 = iEp

1

추정치 (Point estimate)

⎪⎩

⎪⎨⎧

=minustimes+times

=minustimes+timesequiv

0E if )1(10

1E if )1(01

2

22

22

22

EE

EE

pp

ppp

1단계 불확실성의 향

21 ppp iistc times=

불확실성분포 ( i ‐th 표본)

ip1 = iEp

1

불확실성분포 ( j th 표본)

⎪⎩

⎪⎨⎧

=

=equiv

2

2

E2

E22 p-1by weighted0E if 1

pby weighted1E if 1jp

12단계 불확실성 향의합성

jikstc ppp 21 times=

1E = 1단계 randomstochastic 사건 2E = 2단계 결정론 사건 1Ep = 1E 에 한 상

빈도 확률 2Ep = 2E 에 한 주 확률 ][ 1EpE = 1Ep 에 한 기 치 1f 2f = 1E and 2E 에 한 불확실성 분포 stcp = CFBSTC 확률 는 발생빈도 DUD= double‐delta

불확실성 분포 (주 확률의 상 빈도 불확실성 표 )

표 36 12단계 서로 다른 수 의 정량화 입력에 한 통합 지침

나 격납건물 동 가압 향 평가

2단계 PSA 주요 결과인 격납건물 손확률은 격납건물에 가해지는 압력의 크기

뿐만 아니라 압력 방식(정압 동압)에 의해서도 향을 받는다 하지만 울진 3

4호기를 포함한 부분의 국내외 2단계 PSA에서는 이를 간과하여 왔었다 본 연구의

- 123 -

목 은 기존 2단계 PSA 수행 시 간과되었던 격납건물 압력을 사고경 특성에 따라

정압(Static pressure)과 동압(Dynamic pressure)으로 분류하고 이를 바탕으로 격납

건물 손확률에 한 동 가압율의 향을 평가하는 체제를 구축하는 것이다 여기

서 동압이란 수소 는 증기폭발 등에 의하여 발생된 압력 에 의하여 격납건물이 순

간 으로 가압될 때의 압력으로 정의되며 정압이란 격납건물이 온도 압력에 의하

여 서서히 가압될 때의 압력으로 정의된다

상기 목 을 하여 첫째 격납건물 손모드를 설(Leak) 형 손(Rupture)

형 손(Catastrophic Rupture) 등 세 가지 종류로 구분하고 격납건물에 가해지

는 압력을 정압 동압으로 구분하여 격납건물 손모드별 손확률을 보다 실제 으

로 평가하기 한 손모드 조건부확률 추정을 한 기존방법(NUREG-1150 EPRI

PLPM 국내 2단계 PSA에서 고려된 격납건물 성능평가 방법론)을 비교하고 평가하

다(표 34 참조) NUREG-1150에서 사용된 방법은 정 가압에 하여 문가로부터

도출된 격납건물 손모드별 확률분포를 확장하여 동 향을 평가하는 방법이고

EPRI PLPM 방법은 정 압력에 한 확률분포를 문가로부터 구하지 않고 여러 가

지 손 치 크기에 한 확률을 추정한 다음 이들을 통계 으로 조합하여 격납건

물 손모드별 확률분포를 구하는 방법이다 국내 2단계 PSA에서 사용된 부분의 방

법은 격납건물 손모드를 정 동 으로 따로 구분하지 않고 보수 으로 동

향만을 고려한 방법으로 악되었다 동압 향 평가를 하여 상기 방식들에 사용된

공통 인 개념은 격납건물에 가해지는 압력이 모든 사고시나리오에 하여 정압으로

주어지고 동압 특성을 갖는 특정 사고경 에 해서는 정압으로부터 동압의 효과를 확

률론 으로 추정하는 방법을 사용하여 동압에 한 격납건물 손확률을 구하는 것이

다

격납건물 정 동 가압의 향을 사고 시나리오별로 구분하고 울진 3 4호

기 2단계 PSA의 CETDET를 활용하여 울진 3 4호기 격납건물 손별 확률에 한

향을 평가하 다 최종 결과로 격납건물 손모드별 손 확률에 한 동압의 향

을 평가하고 격납건물 손모드 각각에 한 동압과 격납건물 손확률간의 상 계

를 도출하 다(그림 49 참조) 격납건물 손확률 계산 시 정 동 시나리오를 명

- 124 -

시 으로 구분하고 이를 선택 으로 사용할 수 있는 기능을 2단계 PSA 산코드

CONPAS 20에 추가하 다

No explicit treatment of slow and fast pressure

Global containment responses for fixed locationsIndependent slow PDFs for leak and rupture modesNo extrapolation of slow P-curves into fast P-curves

UCN 3amp4

Replacement of the NUREG-1150 expert elicitation approach

Local effects for the pressure and locationsStatistical P-curves of the liner tearing vs pressureLeakage precludes larger failure modes under a slow P

EPRI PLPM

Independent PDFs amp NUREG-1150 probability type

Comparison of different sources of failure curve Extrapolation of slow failure curves into fast curvesLeakage precludes larger failure modes under a fast P

Helton et al

Explicit treatment of slow and fast pressure

Global containment responses for fixed locations Elicitation of conditional slow P-curves from expertsExtrapolation of slow P curves into fast P curves

NUREG-1150

주요 특징분석범위 및 가정방법론

No explicit treatment of slow and fast pressure

Global containment responses for fixed locationsIndependent slow PDFs for leak and rupture modesNo extrapolation of slow P-curves into fast P-curves

UCN 3amp4

Replacement of the NUREG-1150 expert elicitation approach

Local effects for the pressure and locationsStatistical P-curves of the liner tearing vs pressureLeakage precludes larger failure modes under a slow P

EPRI PLPM

Independent PDFs amp NUREG-1150 probability type

Comparison of different sources of failure curve Extrapolation of slow failure curves into fast curvesLeakage precludes larger failure modes under a fast P

Helton et al

Explicit treatment of slow and fast pressure

Global containment responses for fixed locations Elicitation of conditional slow P-curves from expertsExtrapolation of slow P curves into fast P curves

NUREG-1150

주요 특징분석범위 및 가정방법론

표 37 격납건물 동 향 평가를 한 기존 방법론

(a) 특정 동압의 크기에 따른 상 오차 (b) 동압의 크기에 따른 손확률곡선

그림 49 울진 3 4호기 격납건물 손확률에 한 동압의 향

- 125 -

54 psig격 납 건 물

설 계 압 력

reinforced concrete in thea hem ispherical dom e

A large-dry pre-stressed shape of a cylindrical w ith

격 납건 물 유 형

A conta inm ent breach that w ould arrest a gradual p ressure bu ildup and w ould depressurize the conta inm ent w ith in 2 hours

A conta inm ent breach that w ould arrest a g radua l pressure bu ildup but w ould not depressurize in less than 2 hours

정 적 가압 에 대 한파 손 정 의

10 ~ 2 0 ft20 04 ft2 (6 in2)파 손크 기 (N om inal break size)

C onta inm ent hoop fa ilure due to m em brane stresses in the cylindrica l w all

E quipm ent hatch ringThe liner p la te tearing

파 손위 치 및 형태

대 형파 손 (R upture m ode)누 설파 손 (Leak m ode) 격 납건 물 특 성

54 psig격 납 건 물

설 계 압 력

reinforced concrete in thea hem ispherical dom e

A large-dry pre-stressed shape of a cylindrical w ith

격 납건 물 유 형

A conta inm ent breach that w ould arrest a gradual p ressure bu ildup and w ould depressurize the conta inm ent w ith in 2 hours

A conta inm ent breach that w ould arrest a g radua l pressure bu ildup but w ould not depressurize in less than 2 hours

정 적 가압 에 대 한파 손 정 의

10 ~ 2 0 ft20 04 ft2 (6 in2)파 손크 기 (N om inal break size)

C onta inm ent hoop fa ilure due to m em brane stresses in the cylindrica l w all

E quipm ent hatch ringThe liner p la te tearing

파 손위 치 및 형태

대 형파 손 (R upture m ode)누 설파 손 (Leak m ode) 격 납건 물 특 성

표 38 울진 3 4호기 2단계 PSA에 고려된 격납건물 특성

격납건물 손확률은 격납건물에 가해지는 압력 유형에 의하여 결정되는 데

향평가 결과 울진 3 4호기의 경우 몇몇 특징 인 사고 시나리오의 경우 압력크기가

최 150 psig정도 인데 비하여 격납건물 부하 수용력(Capacity) 이 타 발 소에 비하

여 매우 높은(Leak 모드의 경우 평균 169 psig Rupture 모드의 경우 178 psig) 계

로 동 효과의 향이 무시할 정도로 미미하게 나타났다 참고로 울진 3 4호기 2단

계 PSA 수행 시 고려된 격납건물 특성은 표 35 격납건물 동 가압의 향 평가를

한 2단계 PSA 모델링 정보는 표 36 동 가압의 향 평가를 한 울진 3 4회기

사고경 압력정보 표 37에 요약되어 있다 상기 연구결과는 J of KNS[안양03c]

RESS에 게재[AY04a]되었으며 ICAPP 04에도 발표[AYH04b]되었다

MAAP4CONPAS

Accident sequence dependent (DET)PDSCETSTC-gt ECFPLERF LLRF

Peak pressures- Estimation

Quantification

DET ModelingM ean Log standard deviation

Leak mode 169 psig 015Rupture mode 178 psig 013

PDF Types- S low mode - Lognormal

DET ModelingHelton et alrsquos FormulationHelton et alrsquos (or UCN 3amp4) Formulation

- Slow type- Fast type

Pressure types

분석대상CETDET 모델링 및 정량화 정보분석항목

MAAP4CONPAS

Accident sequence dependent (DET)PDSCETSTC-gt ECFPLERF LLRF

Peak pressures- Estimation

Quantification

DET ModelingM ean Log standard deviation

Leak mode 169 psig 015Rupture mode 178 psig 013

PDF Types- S low mode - Lognormal

DET ModelingHelton et alrsquos FormulationHelton et alrsquos (or UCN 3amp4) Formulation

- Slow type- Fast type

Pressure types

분석대상CETDET 모델링 및 정량화 정보분석항목

표 39 동 가압의 향 평가를 한 2단계 PSA 모델링 정보

- 126 -

The criterion for energetic ex-vessel steam explosion (to direct rupture failure) 2500

Higher value assumption for fast pressure load during accident progression2000

Median pressures for the leak and rupture containment failures respectively1690 1780

Maximum pressure for the early and late accident phases respectively1270 1500

Intermediate pressures imposed by the H-burn during the early accident phase880 1170

Low limit for the H-burn pressure during the early accident phase660

Corresponding accident sequences (loads imposed to the containment)

P-pressures(psig)

The criterion for energetic ex-vessel steam explosion (to direct rupture failure) 2500

Higher value assumption for fast pressure load during accident progression2000

Median pressures for the leak and rupture containment failures respectively1690 1780

Maximum pressure for the early and late accident phases respectively1270 1500

Intermediate pressures imposed by the H-burn during the early accident phase880 1170

Low limit for the H-burn pressure during the early accident phase660

Corresponding accident sequences (loads imposed to the containment)

P-pressures(psig)

표 40 동 가압의 향 평가를 한 울진 3 4호기 사고경 압력정보

5 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발

가 1단계 2단계 PDSCET 모델 통합 방안 개발

PSA 방법 결과를 기반으로 하는 험도 정보활용[NRC98d] 분야는 1단계

PSA로 부터 제공되는 노심손상빈도(CDF)와 2단계 PSA로부터 계산되는 량조기방출

빈도(Large Early Release Frequency LERF)를 발 소 험도를 표하는 두 가지

척도로 사용하고 있다 본 연구의 목 은 2단계로 확장된 On-line PSA 모델 개발을

하여 2단계 험도척도에 한 발 소배열변화의 직 인 향을 평가할 수 있는

12단계 모델의 통합방식(모델연계정량화논리) 차를 개발하는 것이다

통 으로 1단계 PSA와 2단계 PSA는 발 소 손상군(Plant Damage State

PDS)으로 표되는 12단계 연계부분에서만 상호 목되고 나머지 부분은 각각의 독

립 인 평가모델을 사용하여 수행되어 왔다 이는 2단계 PSA는 1단계 PSA의 확장개

념으로 다루던지 독립 인 개념으로 다루던지 1단계 PSA의 최종 결과인 노심손상 사

고경 를 PDS에 반 하면 이후로는 1단계 PSA와 독립 인 체제 내에서 분석이 가능

하기 때문이다 결과 으로 1단계 PSA의 분석방법과 무 하게 노심손상 사고경 정

보만 PDS로 달되면 2단계 PSA는 PDS를 기조건으로 사고 상학 진행과정

을 확률론 으로 평가할 수 있는 독립 인 평가모델을 구성하여 분석할 수 있음을 의

미한다

- 127 -

하지만 1단계 사건수목( 는 PDS ET)로 부터 특정 PDS로 할당이 된 노심손상

사고경 를 명시 으로 처리하지 않는 한 이들 사고경 들은 개별 인 고유 정보를 잃

게 되므로 2단계 격납건물 사건수목(Containment Event Tree CET) 는 방사선원

항 방출분류(Source Term Category STC) 모델에서 개별 으로 처리할 수 없게 된

다 결국 PDS에 의한 상기 1단계 2단계 PSA 연계방법은 PSA를 수행단계별로 독

립 으로 분석할 수 있는 논리를 제공하는 반면 12단계 PSA 모델은 험도 정보 활

용이나 On-Line PSA 목 으로 12단계 정보를 동시에 이용하고자 하는 경우 기존 방

식은 한계를 가진다 12단계 PSA 수행에서 제기되는 상기 단 은 12단계 PSA 모델

의 보다 정교한 결합을 통하여 해결할 수 있는 데 본 연구에서 고려하고 있는

ET-PDS-CET 통합체제는 2단계 PSA 시작 으로 PDS를 사용하되 PDS에 속하는 노

심손상 사고경 와 PDS와의 계 PDS와 CET와의 계를 명시 으로 표 하고 최종

으로 2단계 험도 척도를 노심손상 사고경 와 격납건물 사건수목 사고진행 경로

(Accident Pathway)에 한 불리안식(Boolean Equation)을 구성하는 것이다

Note CDF = PDSF = PDS Frequency STCF = STC Frequency LERF = Large Early

Release Frequency MCS=Minimal Cutsets FT = Fault Tree ET= Event Tree

그림 50 1단계 MCS 를 통한 12단계 PSA 모델 통합체제

- 128 -

상기 12단계 통합모델에 한 기본 요건은 12단계 단일모델(Single Operation

Model) 구성에 의한 12단계 험도 척도의 동시평가 1단계 PSA 정보의 2단계

PDSCETSTC 2단계 PSA 해도 척도인 LERFLLRF(Large Late Release

Frequency) 등으로 완 한 이 1단계 기본사건수 에서 PDS 2단계 험도 척도

에 한 요도 평가 그리고 1단계 불확실성 정보의 2단계로 등과 같은 다양한

분석을 가능하게 하는 것이다(그림 50 참조)

상기 방식에 의한 1단계 PSA ETFT와 CETDET 모델과의 직 인 통합방법

은 아직 국내외에서 제시된 바가 없으며 재 험도 정보활용 목 으로 사용되고 있

는 부분의 12단계 통합모델은 1단계 PSA 모델과 단순 LERF(Simplified LERF) 모

델을 1단계 ET( 는 PDS ET) 사고경 수 에서 통합하지 않고 노심손상 기사건

수 에서 상호 연계하고 있다 이 경우 LERF에 한 부정확한 값을 래할 뿐만 아니

라 2단계 험도 정보활용 On-line PSA 모델 개발 시 1단계 상세 정보의 활용

인 측면에서 다음에 기술된 바와 같은 문제가 추가 으로 제기될 수 있다

(가) 1단계 ETFT 모델 기본사건 변경에 따른 2단계 LERF 변화

노심손상 기사건 수 에서 1단계 모델과 2단계 LERF 모델이 연계되는 경우 1

단계 ETFT 기본사건의 변화가 LERF에 정확히 반 되지 않는다 를 들면 1단계

ETFT 정보의 변경은 련 MCS(Minimal Cut Set)의 변경을 래하게 되고 이는 다

시 LERF 사고경 를 구성하는 MCS에 향을 주게 된다 기사건 수 에서 이루어지

는 12단계 통합모델의 경우 1단계 노심사고경 를 2단계 특정 PDS로 정확히 일치시

킬 수 없다

(나) 1단계 노심손상 사고경 빈도의 변화에 따른 2단계 CETDET

분기 확률의 변화

1단계 ET 정보가 변하는 경우 련 PDS 정보가 변하게 되고 이는 다시 새로운

LERF를 결정하게 된다 통상 PDS가 결정되면 특정 PDS 조건부 인 CET가 결정되는

데 이 경우 CET 각 분기 확률은 PDS 사건에만 의존할 뿐 PDS 발생빈도와는 무

- 129 -

하게 결정된다 즉 CET 모델 자체나 CETDET 입력(조건부 확률 분기 분류규칙)

이 변하지 않는 한 PDS 조건에 의하여 결정되는 CET 분기 확률( 는 CET 사고경

확률)은 변하지 않는다 결국 통합모델에 PDS 사고경 가 명시 으로 사용되는 경우

CET 사고경 확률은 기존 PDS 사고경 구조(모델 분류규칙)가 그 로 유지되는

한 1단계 ET( 는 PDS ET)나 PDS 사고경 빈도의 변화와는 무 하게 된다 하지만

1단계 모델과 2단계 LERF 모델이 연계되어 PDS 각 사고경 빈도와 이에 응되는

CET 사고경 확률의 가 평균으로 LERF의 사건수목 분기 확률이 결정되는 기존

방식의 경우 1단계 ET( 는 PDS ET) 사고경 빈도의 변화로 인한 PDS 빈도의 변

화는 LERF 사건수목 조건부 분기 확률 자체에 향을 주게 되므로 기존 LERF 분기

확률을 그 로 사용할 수 없고 PDS 빈도에 의하여 새롭게 변경된 가 평균 값을

사용하여야 한다 기존 통합방식의 경우 ET 사고경 발생빈도가 변할 때마다 응되

는 LERF 사건수목 분기 확률을 변경시켜야 하는 단 이 있다

MIP times= CPR times= CMIR timestimes=

I = [ it ]=초기사건 (IE) Vector (발생빈도)

E = [ me ]=기본사건 (BE) Vector (기본사건 이용불능도확률)

S = [ inis | ]= 사건수목 (ET)사고경위 Vector (i‐th IE에 대한 노심손상사고경위의 확률)

M = [ jim ]=발전소계통 Matrix (j‐th PDS에 대한 i‐th IE 의 조건부확률)

P = [ jp ]=발전소손상군 (PDS) Vector (발전소손상군 경위 발생빈도)

Q = [ jnjq | ]=사고진행군 (APB) Vector (j‐th PDS에 대한 CET 최종사고경위 확률)

C = [ kjc ]=격납건물 Matrix (j‐th PDS에 대한 k‐th CFBSTC의 조건부확률) R = [ kr ]=격납건물파손군 (CFB) 또는 방사선원항방출군 (STC) Vector (발생빈도)

표 41 12단계 해도척도 함수개발을 한 단계별 Matrix

새로운 통합모델 개발의 기본 방식은 1단계 ET 노심손상 사고경 를 구성하는

MCS를 2단계 PDSCETSTC 모델로 차례로 시켜 최종 으로 2단계 PSA 척도를

1단계 MCS정보와 2단계 사고경 정보의 함수로 표 하는 것이다 상기 방법은 독립

으로 개발된 1단계 2단계 PSA 모델을 별 다른 수정 없이 사용할 수 있기 때문

에 통합모델 개발 차가 간편하며 노심손상 사고시 발 소 격납건물 계통의 기상태

- 130 -

즉 PDS 정보 이외에도 PSA 험도 정보활용시 추가 인 분석을 한 정보도 포함할

수 있다 통합모델의 함수 표 은 12단계 PSA 단계별 험도 행렬(Matrix)에 의하

여 12단계 PSA 정보 결합방식을 활용하여 구 하 다(표 38 그림 51 참조)

I=[ it ] IE vector S=[ ils | ] ETPDS ET sequence vector (lth PDS ET sequences of the

ith IE) M=[ jim ] Plant matrix (conditional probability of the jth PDS on ith IE) P=[ jp ]

PDS vector Q =[ jnq | ] CET sequence vector (nth CET sequence of the jth PDS) C=

[ kjc ] Containment matrix (conditional probability of the kth STC on jth PDS) R=[ kr ] Containment failure bin (CFB) or STC vector MCS=Level 1 core damage sequence

cutsets as function of IEs and basic events) )( YM1 gtminusX and )( YC1 gtminusX = transition

matrix for X and Y whose elements are conditional probabilities )(2 YM gtminusX and

)(2 YC gtminusX = transition matrix for X and Y whose elements are 0 or 1 f = function

그림 51 험도 Matrix를 이용한 12단계 모델통합 과정

PSA 단계별 매트릭스를 이용한 12단계 PSA 모델통합 과정의 가장 핵심 인 부

분은 PDS의 경우 노심손상 사고경 와 PDS로 구성된 PDS 매트릭스를 이용하여 1단

계 사건수목분석 결과로 주어지는 노심손상 사고경 들의 함수로 표 하는 것이고 방

- 131 -

사선원항 방출분류 빈도 는 2단계 험도척도의 경우 격납건물 매트릭스를 사용하여

PDS 사고경 CET 사고경 의 함수로 표 하는 것이다 통상 PDS 각 사고경 는

해당 PDS에 속하는 노심손상 사고경 는 PDS ET 사고경 로부터 결정되고 노심

손상 사고경 각각에 한 MCS는 1단계 PSA 결과가 명시 으로 주어지므로 PDS를

노심손상 사고경 는 련 최소단 집합의 함수로 표 할 수 있다 최종 으로

PDS 매트릭스와 격납건물 매트릭스를 상호 결합하면 노심손상 사고경 련

MCS 그리고 CET 각 사고경 의 명시 인 함수로 방사선원항 방출분류빈도(STCF)

LERFLLRF를 표 할 수 있다

PSA 단계별 매트릭스의 결합에 의하여 PDS STC LERFLLRF에 한 최종

인 함수 표 은 다음과 같이 주어진다

(가) 노심손상 사고경 MCS의 함수로써 PDS의 명시 표

노심손상 기사건과 이에 응되는 PDS ET 사고경 에 한 이행렬

(Transition Matrix)에 기 하여 PDS는 노심손상 사고경 련 MCS의 함수로 주

어진다

p j=[ t i ]times[mi j]=sumit im

( 2)i j = sum

i=1 l=1s l|im

( 2)l|i j= sum

i=1 l=1f l|i(MCS 1 MCS 2)m

( 2)l|i j

p j= sum

i= 1 l= 1f l|i( t 1 t 2e 1e 2)m

( 2)l|i j

mi j= sum

lisinjs l|i sum

l= 1s l|i

sumjm i j| i=10

여기서 e m은 1단계 ET ( 는 PDS ET) 사고경 에 응되는 FT의 기본사건

MCS 1MCS 2는 PDS ET 사고경 에 응되는 MCSs를 나타내며 l- th PDS ET 사고

경 가 i- th PDS에 속하는 경우 m( 2)l|i j=10 그 지 않으면 m ( 2)

l|i j=0

(나) PDS CET 사고경 의 함수로써 STC의 명시 표

PDS와 이에 응되는 CET 사고경 에 한 이행렬 그리고 CET 사고경 와

이에 응되는 STC 사고경 사이의 이행렬에 기 하여 STC는 PDS와 CET 사고

경 의 함수로 주어진다

- 132 -

r k= [p j ]times[c j k]=sumjp jc j k= sum

j=1 n= 1p jc

( 1)jnc

( 2)nk

r k= sumj= 1n= 1

sumi= 1l= 1

f l|i( t 1 t 2e 1e 2)c( 1 )jnc

( 2 )nk

c j k= sumnisinkp jq n|j sum

j= 1p j

sumkc j k| i=10

여기서 j- th PDS의 n-th CET 사고경 가 k- th STC에 속하는 경우 c( 2 )nk= 10 그 지

않으면 c ( 2 )nk= 0

(다) 12단계 사건의 함수로써 LERFLLRF의 명시 표

2단계 험도 척도 LERFLLRF는 이들 각각을 구성하는 STC 사고경 와 응되

는 특정 해도 기여계수(Risk factor RF k)와의 가 평균으로 주어진다

R(LERF) = sumkisinLERF

r ksdotRFk

R(LLRF) = sumkisinLLRF

r ksdotRFk

여기서 RF k는 3단계 PSA 는 결말분석(Consequence Analysis)을 통하여 평가되며 0

과 1사이의 값을 가진다

상기 방식에 의하여 구성된 새로운 통합모델은 PDS 사고경 정보와 각 PDS에

조건부 인 CET 사고경 확률을 명시 으로 다루기 때문에 2단계 PSA 모델 는

CETDET 분기 확률이 변경되지 않는 한 기기 운 조건의 변화로 야기되는 1단

계 기본사건 확률 값 변화로 인하여 ET( 는 PDS ET) 노심손상 사고경 발생빈도가

변하더라도 기존 통합모델의 2단계 정보는 그 로 유지할 수 있다 한 기존 통합방

식에서 다루기 힘들었던 2단계 상세모델을 12단계 통합모델에 그 로 사용할 수 있

는 장 이 있다 한 통합모델에서도 상세 PDS의 구조가 그 로 유지되기 때문에 2

단계 기조건인 노심손상 시 발 소 격납건물 계통의 상태에 한 상세정보가 그

로 제공되며 12단계 독립 으로 수행된 1단계 2단계 PSA 결과를 그 로 사용

- 133 -

할 수 있기 때문에 통합모델 구성이 용이하고 기존 PSA 결과의 활용 인 측면에서 매

우 효과 인 반면 12단계 모델통합이 단일 사건수목에서 이루어지지 않고 1단계

2단계 PSA 모델이 독립 으로 개발된 후 정량화 단계에서 이루어지기 때문에 통합 모

델 개발을 하여 1단계 모델과 2단계 모델을 구조 으로 연계하기 한 작업이 요구

된다 상기 연구결과는 기술보고서로 발간[안김04]되었다

나 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발

본 연구의 목 은 1단계 ET( 는 PDS ET) 노심손상사고경 에 응되는 MCS

의 2단계로의 험도 행렬을 이용한 12단계 정보 결합을 통한 12단계 PSA

통합모델 개발방식의 타당성을 검증하기 하여 표 원 울진 3 4호기 인허가용 1단

계 2단계 PSA 모델에 용하고 2단계 험도 척도에 한 시범 통합모델을 개발

하여 그 결과를 정량 으로 평가하는 것이다

표 39은 본 연구를 통하여 개발된 표 원 (울진 3 4호기) 12단계 통합모델의

2단계 PSA 정보 일부분을 요약하여 보여주고 있으며 표 40은 12단계 PSA 모델

통합에 사용된 2단계 PSA 모델에 한 요약된 정보를 보여주고 있다 표 40에 제시된

PDS ET는 1단계 PSA 산코드 KIRAP[한상93]을 통하여 정량화 되었고 그 이외의

2단계 모델 즉 PDSCETSTC LERFLLRF는 모두 2단계 PSA 산코드

CONPAS [안 96]를 통하여 구 되었다 통합모델의 12단계 연계부분 PDS ET

PDS ET 사고경 MCS는 KIRAP 수행 결과로서 명시 으로 주어진다 그림 56은 기

존 방식으로 정량화된 STC 발생빈도(STCF)를 제시하고 있다

- 134 -

Level 2 Target 12단계 통합 PSA 모델에 한 명시 표

ilPDSET | = ils | For ils | = )( 21| sdotsdotsdotMCSMCSf il MCS = a function of IEs and basic events i= the ith Initiating events (IEs) l = the lth PDS ET sequence for the ith IE

jPDS = jp =sumisinisin jljl

ils

|

PDS_1 = hellipPDS_5 = 789710E-12 Matched SEQ_ = 6 sbopds-s35 + sbopds-s37 + sbopds-s80 + sbopds-s82 + sbopds-s93 + sbopds-s95 PDS_20 =253666E-09 Matched SEQ_ = 45 atws1pds-s23 + atws1pds-s35 + atws1pds-s66 + atws2pds-s22 + atwspds-s22 + atwspds-s34 + gtrnpds-s22 + gtrnpds-s54 + gtrnpds-s85 + gtrnpds-s116 + loccwpds-s22 + loccwpds-s54 + loccwpds-s85 + loccwpds-s116 + locvpds-s22 + locvpds-s54 + locvpds-s85 + locvpds-s116 + lodcpds-s22 + lodcpds-s54 + lodcpds-s85 + lodcpds-s116 + lofwpds-s22 + lofwpds-s54 + lofwpds-s85 + lofwpds-s116 + lokvpds-s22 + lokvpds-s54 + lokvpds-s85 + lokvpds-s116 + looppds-s22 + looppds-s54 + looppds-s85 + looppds-s116 + lssbpds-s22 + lssbpds-s54 + lssbpds-s85 + lssbpds-s116 + lssbpds-s128 + sbo1pds-s23 + sbo1pds-s55 + sbo1pds-s67 + sbo1pds-s79 + sbopds-s22 + sbopds-s67 PDS_45 =

kSTC = kr

= )( jnjk CETPDSf

STC_1 =

STC_3 = 113814E-08 Matched SEQ_ = 171 pds_3 (p3_cet-s16 + p3_cet-s18 + p3_cet-s38 + p3_cet-s39 + p3_cet-s40 + p3_cet-s41 + p3_cet-s60 + p3_cet-s61 + pds_4 (p4_cet-s18 + p4_cet-s40 + p4_cet-s41 + p4_cet-s62 + p4_cet-s63) + pds_5 (p5_cet- s16 + p5_cet-s18 + p5_cet-s38 + p5_cet-s39 + p5_cet-s40 + p5_cet-s41 + p5_cet-s60 + p5_cet-s61) + pds_6 (p6_cet-s18 + p6_cet-s40 + p6_cet-s41 + p6_cet-s62 + p6_cet-s63) + STC_4 = 178779E-08 Matched SEQ_ = 221 pds_3 (p3_cet-s20 + p3_cet-s22 + p3_cet-s42 + p3_cet-s43 + p3_cet-s44 + p3_cet-s45 + p3_cet-s64 + p3_cet-s65 + p3_cet-s66 + p3_cet-s67 + p3_cet-s89 + p3_cet-s90 + p3_cet-s91 + p3_cet-s92) + pds_4 (p4_cet-s22 + p4_cet-s44 + p4_cet-s45 + p4_cet-s66 + p4_cet-s67 + p4_cet-s91 + p4_cet-s92) + pds_5 (p5_cet-s20 + p5_cet-s22 + p5_cet-s42 + p5_cet-s43 + p5_cet-s44 + p5_cet-s45 + p5_cet-s64 + p5_cet-s65 + p5_cet-s66 + p5_cet-s67 + p5_cet-s89 + p5_cet-s90 + p5_cet-s91 + p5_cet-s92) + pds_6 (p6_cet-s22 + p6_cet-s44 + p6_cet-s45 + p6_cet-s66 + p6_cet-s67 + p6_cet-s91 + p6_cet-s92) + STC_18 = 120000E-09 Matched SEQ_ = 1 pds_44 p44_cet-s01STC_19 = 119371E-06 Matched SEQ_ = 25 pds_3 p3_cet-s95 + pds_4 p4_cet-s95 + pds_5 p5_cet-s95 + pds_6 p6_cet-s95 + pds_7 p7_cet-s95 + pds_8 p8_cet-s95 + pds_9 p9_cet-s95 + pds_10 p10_cet-s95 + pds_11 p11_cet-s95 + pds_12 p12_cet-s95 + pds_13 p13_cet-s95 + pds_14 p14_cet-s95 + pds_15 p15_cet-s95 + pds_16 p16_cet-s95 + pds_17 p17_cet-s95 + pds_18 p18_cet-s95 + pds_19 p19_cet-s95 + pds_20 p20_cet-s95 + pds_21 p21_cet-s95 + pds_22 p22_cet-s95 + pds_23 p23_cet-s95 + pds_24 p24_cet-s95 + pds_25 p25_cet-s95 + pds_26 p26_cet-s95 + pds_45 p45_cet-s01

sumisin

sdot=LERFk

kk RFrLERF

sumisin

sdot=LLRFk

kk RFrLLRF

LERF= STC_3 + STC_4 ++ STC_14 + STC_16+ STC_17+ STC_18+ STC_19 LLRF = STC_5 + STC_6 ++ STC_7 + STC_8+ STC_9+ STC_10+ STC_11 + STC_12+ STC_13

Here 01=kRF for all k

표 42 울진 3 4호기 통합 PSA 모델의 구조(PDSFSTCFLERFLLRF)

Note [PDS 5] = (Initiating Event Slow SBO) (Failure of Power Recovery) (Failure of Invessel Injection) (Success of Containment Spray Recirculation) (Success of Cavity Flooding for External Vessel Cooling)

[PDS 20] = (Initiating Event Transient) (Success of Low Pressure Invessel Injection) (Failure of Containment Spray Recirculation) (Success of Cavity Flooding for External Vessel Cooling)

[Sbopds-s35] = 35th sequence of the PDS ET sbopds [Pds_3] = 3rd PDS sequence considered in the PDS logic diagram [P3_cet-s16] = 16th sequence of the quantified CET corresponding to pds_3

- 135 -

2단계 사건수목 사건수목 내용 구성

PDS ET

21 PDS ETs for 16 internal IEs (Large LOCA Medium LOCA Small LOCA Reactor Vessel Rupture Steam Generator Tube Rupture Interfacing System LOCA Large Secondary Side Break Loss of Main Feedwater Loss of Condenser Vacuum Loss of Component Cooling water Loss of 416KV AC Bus Loss of 125V DC Bus Loss of Offsite Power Station Blackout General Transient Anticipated Transient Without Scram)

PDS Logic Tree45 PDS sequences generated by 9 PDS parameters (containment bypass containment isolation type of accidents like SBO and LOCA power recovery in-vessel injection containment recirculation cooling containment fan cooling RCS pressure during core damage and reactor cavity condition)

CETDET Logic A general CET covering PDS 3 through PDS 42 (9 CET Top Events resulting 95 CET end points) and two PDS-specific CETs 9 DETs corresponding CET Top Event

STC Logic Tree

19 STC sequences generated by 8 STC parameters (containment bypass containment isolation core melt progression stopped before RV failure no alpha mode containment failure time of containment failure mode of containment failure debris cooled ex-vessel and no recirculation sprays failure)

LERF Contributors

STC_3 (early containment leak) and STC_4 (early containment rupture) STC_14 (alpha mode containment failure) STC_16 (containment isolation failure with spray operation) and STC_17 (containment isolation failure without spray operation) STC_18 (interfacing system LOCA) and STC_19 (SGTR + temperature-induced SGTR)

LLRF Contributor Late Leak (STC_5 sim STC_8) Late Rupture (STC_9 sim STC_13) Basemat Melt-through (STC_13

표 43 울진 3 4호기 통합 PSA 모델개발에 사용된 2단계 PSA 모델 정보

표 41는 울진 3 4호기 인허가용 모델에 한 두 가지 수행방식 즉 2단계 PSA

정량화를 하여 1단계 노심손상 사고경 빈도 값을 취하는 기존 2단계 PSA 수행방

식(Method 1)과 본 연구에서 제시된 12단계 통합방식(Method 2)에 의한 2단계 두

가지 험도 척도(LERFLLRF) 계산결과를 비교하여 보여주고 있다 Method 1은 2단

계 PSA용 산코드 CONPAS를 통하여 Method 2는 1단계 PSA용 산코드 KIRAP

의 Cutset 계산용 모듈 KCUT을 통하여 구 되었다 한 그림 53은 Method 1과

Method 2 각각에 한 울진 3 4호기 19개 STC 발생빈도와 이들의 CDF에 한 상

인 차이를 보여주고 있으며 그림 54는 LERF LLRF에 한 계산결과를 서로

비교하여 보여주고 있다

- 136 -

그림 52 기존 방식으로 정량화된 울진 3 4호기 STC 발생빈도

표 44에 제시된 바와 같이 LERF와 LLRF의 CDF에 한 상 인 차이는 단지

002와 004로 매우 작으며 19개의 STCF의 총합(이론 으로 STFC 총합은

PDSF의 총합 는 CDF와 같아야 함)의 경우에도 상 인 차이는 016 정도로 나

타났다 Method 1과 Method 2에 한 상 인 차이가 가장 큰 부분은 041로 나

타난 LLRF 경우이다 상기 결과는 2단계 험도 척도계산에 사용된 두 종류의 방법

(기존 방식으로 수행된 Method 1과 통합방식으로 수행된 Method 2) 사이에 본질 인

차이가 없음을 보여 다 물론 상기 두 가지 방법에 의한 계산결과의 차이는 사용된

Cutset 계산용 코드나 계산에 사용된 삭치(Cutoff Value)에 따라 약간 달라질 수 있

다 상기 연구결과는 PSA05에 발표[AY05]할 정으로 있다

- 137 -

Metrics(ry)

Method 1(기존방식)

Method 2( 통합방식)

Percent Difference(wrt CDF)

CDF 8265E-06

PDSF 8265E-06 8261E-06 004 (004)

STCF 8267E-06 8257E-06 013 (013)

LERF 1251E-06 1249E-06 016 (002)

LLRF 8393E-07 8359E-07 041 (004)

표 44 기존방식과 통합방식에 의한 정량화 결과 비교(울진 3 4)

상기 12단계 통합모델 시범 용 결과 본 연구를 통하여 제안된 12단계 통합방

식은 기존 방식과 유사한 결과를 제공하는 반면 통합모델의 경우 험도 정보 활용 시

기존 방식이 갖는 여러 가지 한계 을 해결할 수 있다는 에서 통합모델의 유용성을

입증하고 있다

(a) 19개 STC 빈도 값(19 STCFs)

(b) CDF에 한 퍼센트 차이

그림 53 12단계 PSA 통합모델 시범 용 결과(STCFs)

- 138 -

그림 54 12단계 PSA 통합모델 시범 용 결과(LERFLLRF)

- 139 -

6 화재분석코드에 기반한 표 원 화재 험도 평가

가 화재모델링 코드 특성 분석

이제까지 국내의 화재 PSA에서는 FIVE 방법론[EPRI92]이나 COMPBRN 산코

드[EPRI91]를 이용하여 화재 시나리오별로 열 환경을 측하 으나 FIVE나

COMPBRN은 화재의 다양한 실제 인 복잡성을 나타내지 못하는 것으로 알려져 있다

따라서 본 연구에서는 세계 으로 많이 사용되며 미국 력연구원에서 추천하고 있는

Zone Model을 심으로 그 특성을 비교 분석하 다

먼 CFAST[NIST92]와 MAGIC은 임시 장물의 질량 보존 다양한 압력 에

지 보존 법칙을 사용하여 다 격실 다 화원을 다루며 COMPBRN과 FIVE는 질

량 에 지 보존을 해 비교 간단한 Quasi-steady Equation을 사용하여 단일 격

실 단일 화원을 다룰 수 있도록 설계되어 있다 상기 표 은 CFAST와 MAGIC이 다

른 모델보다 더 정확하다는 것을 의미하는 것은 아니다 를 들면 다른 모델은

PlumeCeiling Jet Sublayer를 고려하지 않는 두 개의 Zone을 평가할 수 있는 반면

FIVE 방법론은 PlumeCeiling Jet Sublayer를 고려한 한 개의 Zone을 평가할 수 있

다 Two-Zone Model에 PlumeCeiling Jet Sublayer를 고려할 수 있다면 상 으로

우수하겠으나 아직 두 개의 Zone을 평가할 수 있는 모델 어느 것도 이를 고려하지

못하고 있다 재 그러한 노력은 MAGIC의 경우 진행 인 것으로 악되었다

다른 차이 도 논의의 상일 것이다 를 들면 화재구역 경계로의 열 달 처리

시 다른 모델에서는 일정한 열 성격을 지닌 Slab으로 열 달 되는 것을 일차원으로

계산하는 한편 FIVE 방법론에서는 사용자가 열 손실 변수를 지정하여 사용할 수 있

도록 되어 있다 경계에 달되는 열 달을 계산하는 것은 열 달로 인한 경계면의

향을 좀 더 정확하게 표 할 수 있겠으나 그것이 공간 내 장치에 달되는 열을 의미

하는 것은 아니다

각 모델의 고려 가능 요소들은 차이가 있으나 무조건 그 범 가 넓다고 우수한

것이 아니며 필요에 합한 모델을 선정하는 것이 요하다고 할 수 있다 한 각 모

- 140 -

델의 이론 구성에 의한 제한 범 를 악하여 결과에 한 해석을 정확하게 하는 것

한 요하다

먼 표 42에 나타난 바와 같이 상 구획공간의 숫자나 환기조건의 고려 그리

고 다 화원의 고려 등에서 CFAST와 MAGIC이 우수한 것으로 나타났다 그러나

상 공간의 숫자가 증가할수록 측의 정확도가 떨어진다는 것은 꼭 고려해야 할 사실

이다 환기 특성에 한 고려 벽면 재료특성에 의한 열손실 등의 사항에 있어서도 두

모델이 다른 모델에 비하여 우수하다고 할 수 있다

Parameter CFAST COMPBRN FIVE MAGIC Number of rooms 15 1 1 24 Number of floor levels Multi 1 1 Multi Number of floorceing vents Multi 1 1 Multi Number of wall vents Multi 1 1 Multi Mechanical ventilation Yes Yes Yes Yes Sloped ceilings No No No No Number of fires Multi 1 1 Multi Number of layers per room 2 2 1 2

표 45 화재모델링 코드 특성

결과 으로 많은 연구자료 결과가 존재하며 매뉴얼과 로그램을 무료로 제공

받을 수 있다는 그리고 사용자가 모델을 이용하기 편하도록 만들어진 FAST가 개

발되어 무료로 보 이라는 에서 CFAST 모델의 사용이 가장 타당하다는 결론을

내릴 수 있었다[이윤04a]

나 CFAST 최 변수 설정

(1) 분석 상의 설정

본 연구의 분석 상은 원자력 발 소의 고압안 주입 펌 실이며 내부에는 펌

1 가 설치되어있고 상부에는 이블이 통하고 있다 본 화재구역에서의 표 인

화재 시나리오는 펌 에 사용되는 윤활유의 출과 펌 과열에 의한 윤활유의 연소이

다 공간의 크기는 814m(W) x 429m(D) x 846m(H)의 규모이며 바닥에서 53m 높

이에 10m(W) x 20m(H) 크기의 방화문이 설치되어 있다 내부에는 철재 계단과 Waffle

- 141 -

Slab으로 만들어진 구조물이 있으나 Zone Model에서는 공간 내부 구조물인 철제 계

단 Waffle Slab에 한 고려는 하지 않았다

(2) 분석 입력 변수와 범 의 설정

(가) 화재에 한 설정

원자력 발 소의 고압안 주입 펌 실에서 발생가능한 화재 시나리오는 펌 의

이상에 의하여 윤활유가 출되고 펌 의 과열로 인하여 화되면서 화재가 시작되는

것이다 가연성 액체가 특정 공간에 출되는 경우 연료량과 바닥 면 의 비교에 의하

여 화재의 크기가 결정된다 재 윤활유(Lubricants)에 한 연소열(Heat of

Combustion)과 질량 소모율(Mass Loss Rate)에 한 데이터가 국내외에는 없는 계

로 매우 보수 인 가정으로 표 43과 같은 경유(Diesel Oil)의 데이터를 사용하여 내부

화재의 규모와 지속시간 등을 설정하 다

Type Heat of Combustion (MJkg) Mass Loss Rate (kgm2-s)

Diesel Oil 40 0039

표 46 경유(Diesel Oil)의 화재 련 특성값 [WHC96]

(나) 입력 변수에 의한 Case 분류

Zone model CFAST의 입력 변수는 크게 공간의 크기 벽면 재질 개구부 화재

련 특성으로 나 어 생각할 수 있다 우리가 용의 상으로 하는 공간은 이미 결

정되어 있으므로 공간의 크기와 벽면의 재질 등은 모든 분석 항목에서 공통으로 한다

본 상 공간은 가연성 액체에서 발생되는 에 지가 매우 클 것으로 상되므로 환기

지배형 화재(Ventilation-Limited Fire)가 될 것으로 단하 다 그러므로 먼 화재

입력데이터 설정 기 제한 화재(Constrained Fire) 부분과 최소 산소 제한농도

(Lower Oxygen Limit LOL)의 설정에 한 부분을 비교하 다 이 LOL은 연소

단 산소농도를 10일 때와 0일 때로 구분하여 설정하 다 두 번째는 화재에서

발생하는 에 지는 류 열 달과 복사 열 달로 손실된다고 가정하는데 이때 복사열

- 142 -

방출 비율(Radiative Fraction RF)이 체 화재 측에 미치는 향을 알아보고자 하

으며 일반 으로 제시되는 02에서 04의 값을 설정하 다 세 번째 분석은 공간 개

구부가 실제 개구부 면 의 0 50 100등으로 설정하 을 경우 각각의 변화를

알아보았으며 이는 기가 화재 형태에 미치는 향을 알아보고자 한 것이다 분석 조

건은 표 44에 나타낸 바와 같다 결과 값으로는 상부층 온도와 상부 고온층의 높이를

그래 로 비교 분석하 다 이는 그래 결과로부터 상부 고온가스층에 치한 이블

의 건 성 여부를 단할 수 있기 때문이다

No Case Fixed Value

Case 1

1 Constrained Fire - LOL 10 Radiative Fraction 032 Unconstrained Fire - LOL 10 Radiative Fraction 033 Constrained Fire - LOL 10 Radiative Fraction 034 Unconstrained Fire - LOL 10 Radiative Fraction 03

Case 25 Radiative Fraction 04 Constrained Fire - LOL 106 Radiative Fraction 03 Constrained Fire - LOL 107 Radiative Fraction 02 Constrained Fire - LOL 10

Case 38 Door - Close RF - 03 CF LOL-109 Door - half open RF - 03 CF LOL-1010 Door - Fully Open RF - 03 CF LOL-10

표 47 화재 험도 민감도 분석 Case 분류 설정조건

(다) 분석 수행 결과

에서 언 한 조건에 의한 설정으로 화재모델링 코드를 사용하여 분석을 수행하

다 각 Case의 결과는 다음과 같다

① Case 1 - 기제한 설정 최소 산소 제한농도

기제한은 Constrained Fire와 Unconstrained Fire로 설정한다 이는 화재 발

생시 공간 내부로의 산소 유입이 제한을 받는지 여부를 설정하는 것이다 한 최소

산소 제한 농도(LOL)는 설정농도 이하로 공기 산소의 비율이 떨어질 경우 연소가

단되는 농도를 의미한다

이에 한 분석은 표 47에서 보는 바와 같이 4가지 세부경우에 해서 분석을 수

- 143 -

행하 다

그림 55 온도변화의 비교(Case1) 그림 56 경계층 높이의 변화 비교(Case1)

먼 그림 60을 보면 C2-UF-L10와 C4-UF-L0의 곡선이 일치함을 볼 수 있다

이는 기 제한이 없다고 가정되는 경우 즉 Unconstrained Fire인 경우 산소 농도의

설정은 향을 주지 않음을 알 수 있다 그러나 기 제한을 설정하는 경우 산소농도

의 설정에 따라 차이가 발생하는데 산소농도를 10로 설정하는 경우가 연소로 인한

온도 상승이 좀 더 일 단되는 것을 알 수 있다 각 경우에 있어서 모두 개구부가

닫 있기 때문에 외부로의 연기 방출이 되지 않는 상황이기 때문에 연기층 하강은 그

림 61에 나타난 바와 같이 동일한 것으로 나타났다 실 으로 볼 때 실제와 가장 유

사한 상황은 기 제한이 고려되고 최소 산소 제한 농도(LOL)가 10로 설정된 경우

라 할 수 있다

② Case 2 - 복사열 방출 비율

복사열 방출비율(RF)은 화재로부터 방출되는 에 지에서 어느 정도 비율이 복사

열의 형태로 발산되는가에 한 설정이다 일반 으로 30를 설정하나 공간이 소한

경우에 해서는 설정을 분석해 볼 필요가 있다 그림 62와 그림 63에서 보듯이 복사

열 방출비율의 설정에 따라 온도의 상승이나 연기층의 하강이 미세한 차이를 보이기는

하나 매우 유사한 결과를 보여 다 그러므로 복사열 방출비율에 한 설정은 화재로

인한 결과에 큰 향을 주지 않는 것을 알 수 있다

- 144 -

그림 57 온도변화의 비교(Case2) 그림 58 경계층 높이의 변화 비교(Case2)

③ Case 3 - 방화문 개방 비율

본 분석 상 공간의 방화문은 바닥 면에 있는 것이 아니라 53m 높이에 있으며

높이 2m 폭 1m의 크기를 가지고 있다 재 분석 인 상의 경우 다량의 가연성

액체가 바닥에서 격히 연소하면서 성장하기 때문에 환기제한 화재

(Ventilation-Controlled Fire)로 상되므로 개구부인 방화문의 설정은 매우 요하

다 그러므로 이에 하여 개방 비율을 0 50 100로 설정한 후 분석을 수행하여

보았다 그림 64에서 보듯이 개방 비율이 0인 경우가 가장 온도가 낮으며 그 다음

이 100 가장 높은 경우가 50로 나타났다 이러한 결과는 개구부가 폐쇄되면 기

제한을 받아 온도 상승이 게 나타나지만 개구부가 열려 공기 유입이 이루어지면 온

도 상승이 크게 나타나게 된다 그러나 개구부가 크면 유입 유출량이 많아지기 때

문에 오히려 온도의 상승은 작게 나타난 것으로 단된다 이 결과로 볼 때 화재구역

에서 화재 발생 시 방화문 등을 포함한 개구부가 완 히 차단되지 않은 상태에서는 상

부층 가스 온도가 개구부가 차단된 경우에 비하여 매우 높게 형성되므로 원 운

시 방화문 등의 닫힘 상태 유지는 매우 요하다고 볼 수 있다 그림 65에 방화문의

개방이 없는 경우 연기층은 하강하여 그 상태를 유지하나 방화문의 개방이 있는 경우

는 발화원의 화재가 종료된 후 개방된 문으로 연기가 배출되어 연기층이 상승하는 결

과를 보여주고 있다

- 145 -

그림 59 온도변화의 비교(Case 3) 그림 60 경계층 높이의 변화 비교(Case 3)

CFAST 최 변수 설정을 하여 화재 입력데이터 기 제한 화재

(Constrained Fire) 부분 최소 산소 제한농도(LOL) 복사열 방출 비율(RF) 공간

개구부가 실제 개구부 면 의 0 50 100로 설정하 을 경우 등 총 10가지 경우

에 해서 분석을 수행하 으며 이들 조건 에서 가장 실 인 조건은 기 제한

화재 최소 산소 제한농도 10 복사열 방출 비율 03 그리고 방화문이 닫힌 상태로

분석되었다[이양04]

다 CFAST를 이용한 원 화재구역의 안 성 평가

상기 lsquo나rsquo에서 수행한 여러 가지 조건 에서 가장 실 인 조건은 기 제한 화

재 최소 산소 제한농도 10 복사열 방출 비율 03 그리고 방화문이 닫힌 상태이다

원자력발 소 운 시 방화문은 닫힌 상태를 유지하도록 설계되어 있으며 한 주요

화재구역에서의 방화문 열림은 주제어실에서 확인할 수 있도록 설계되어 있다 따라서

본 연구에서는 상기와 같은 조건으로 아래와 같이 원 화재구역 총 8개 구역에 해

서 화재 안 성 평가를 수행하 다

먼 안 성 평가를 수행한 화재구역은 다음과 같다

고압안 주입펌 실 AB

압안 주입펌 실 AB

격납건물살수펌 실 AB

모터구동 보조 수 펌 실 AB

- 146 -

평가 결과에 의하면 다음 그림 66에 나타난 바와 같이 총 8개 화재구역 내 최고

온도는 470˚C 이하인 것으로 나타났다 여기에서는 화재구역별로 상부층 온도결과를

바탕으로 각 화재구역에 치한 이블의 건 성 여부를 확인하고 그 결과를 바탕으

로 각 화재구역별 조건부 노심손상확률(Conditional Core Damage Probability

CCDP)을 계산하 다

재 원자력발 소에 설치된 안 등 이블의 외피 재질은 CSP

(Chloro-Sulfonated Polyethylene)이며 화재시 불에 잘 안타는 성질을 지닌 난연성

이블로 구성되어 있다 상부층 온도에 따른 상부층에 치한 이블의 건 성 여부

를 단하기 해서 미국 원자력규제 원회(NRC)에서 발간한 Fire Protection

Significance Determination Process(SDP) 자료[NRC04] 미국 력연구원(EPRI)

에서 발간한 ldquoFire PRA Implementation Guide 자료[EPRI95]를 사용하 으며 건

성 여부는 아래 기술된 바와 같이 총 8개의 화재구역의 상부 이블이 건 성을 유지

하는 것으로 분석되었다 따라서 기존 화재 험도 분석시 상부에 치한 모든 이블

이 기능상실을 한다는 가정 사항은 매우 보수 인 것임이 확인되었다

그림 61 주요 안 계통 펌 실의 상부층 가스 온도

- 147 -

라 FDS를 이용한 고압안 주입펌 실의 화재 험도 평가

고압안 주입펌 실을 상으로 Field Model FDS(Fire Dynamic

Simulator)[NIST03]를 사용하여 상부 가스층 온도를 분석하 다 그림 67에 분석

상인 고압안 주입펌 실의 모델 구성을 나타내었다

그림 62 HPSI 펌 실의 모델 구성

각 치에 설치된 열 (Thermocouple)를 통한 온도 측정의 결과도 단면을 통

한 내부온도의 변화분석과 거의 유사한 경향을 보여 다 각 치에 설치된 열 들

은 하부에 설치된 것이 상부에 설치된 것에 비하여 온도가 높은 경향을 보여주었다

이는 하부의 열 가 화원으로부터 가까워 상승하는 열기류에 신속히 감열되고 한

하부에서 올라오는 복사열에 의한 열 달도 상부의 열 보다 많이 받기 때문이다

그림 68에 나타난 바와 같이 설치된 열 에 측정된 최고온도는 148 에 A4

치의 지 에서 3818degC으로 나타났으며 기타 열 의 온도는 그 이하를 기록하 다

한 각 부분에서 200degC 이상이 유지되는 시간은 그림 68에서 71에 나타난 바와 같

이 A1에서 39 로 가장 짧은 시간동안 유지되는 것으로 나타났으며 B4에서 73 로

가장 길게 유지되는 것으로 나타났다 기타 치에 설치된 C1에서 56 를 기록하 고

D1에서 61 로 나타난 결과를 알 수 있었다

따라서 CFAST결과와 마찬가지로 상부 이블의 건 성은 유지되는 것으로 확인

되었다

- 148 -

그림 63 열 A 온도변화 그림 64 열 B 온도변화

그림 65 열 C 온도변화 그림 66 열 D 온도변화

마 분석 상 구역의 CCDP 평가

화재 PSA 방법론에 의하면 화재가 발생한 구역에서의 기기 손상과 화재가

되었을 때의 추가 기기 손상을 고려하여 화재로 인한 조건부 노심손상확률(CCDP)을

계산하도록 되어 있다[EPRI95]

화재구역 CCDP 평가에는 원자력연구소 종합안 평가부에서 개발한 KIRAP

(KAERI Integrated Reliability Assessment Code Package) 코드를 사용하 다[한상

93]

일반 으로 화재 PSA에서는 각 화재구역별 노심손상빈도(CDF)를 CCDP와 해당

- 149 -

화재구역의 화재발생빈도 값을 사용하여 구하게 된다 안 펌 실의 화재발생빈도 값

은 의 값 그 로 사용하고 있으므로 CDF 값의 증가에 향을 미치지 않는다 따

라서 CCDP만을 분석하 으며 화재사건 분석을 해 구성된 고장수목을 사용하여 안

펌 실 사고경 에 해서 그림 72와 같이 CCDP를 구하 다 상기 결과에 의하면

화재가 발생한 해당 펌 를 제외하고는 상부에 치한 이블은 모두 건 성을 유지하

는 것으로 나타났으므로 KIRAP를 사용한 정량화시 각 분석 상 화재구역에 치한

기기만이 기능 상실한다는 조건으로 분석을 수행하 다 한 정량화 단계에서 한

시간 내에 계산되면서도 의미 있는 모든 최소단 집합을 도출하기 하여 CCDP에

향이 극히 미미한 일부 최소단 집합을 제외하기 한 삭값(Cutoff Value) 10E-11

을 용하 다

CFAST 결과를 이용하여 안 펌 실의 CCDP를 평가한 결과 표 45 그림

72에 나타난 바와 같이 고압안 주입펌 실 A의 경우 CCDP값이 219E-06에서

925E-07로 약 24배 감소 압안 주입펌 실 A의 경우 208E-06에서 984E-07

로 약 21배 감소 격납건물살수펌 실 A의 경우는 218E-06에서 921E-07로 약 24

배 감소 그리고 보조 수 모터구동 펌 실 A의 경우 441E-06에서 441E-06로 약

14배 감소하는 결과를 나타내었다 단 압안 주입펌 실 A와 B의 CCDP 감소율이

차이가 나는 이유는 A실과 B실에 포설된 이블에 련된 기기가 완 칭을 이루지

못하고 있기 때문이며 이로 인해서 화재 발생시 상부 이블이 소할 경우를 평가한

기존의 CCDP값에서 차이가 발생하게 된다 그러나 CFAST 결과를 사용하여 상부

이블이 건 하다고 평가된 경우에는 A실 B실 모두 해당 화재구역에 치한 기기만

기능상실하게 되고 상부 이블은 건 성을 유지하므로 각 화재구역에 포설된 이블

과는 무 하게 같은 CCDP값을 보여주고 있다

따라서 CCFAST FDS 결과를 화재 험도평가에 활용할 시 기존 화재 험도

평가 결과보다 실 이고 불확실성이 감소한 결과를 도출할 수 있었으며 좀 더 정확

한 상부 가스층 온도를 확인하기 해서는 Zone Model보다는 FDS와 같은 Field

Model을 사용하는 것이 바람직할 것으로 단된다[이윤05b]

- 150 -

　 Old CCDP New CCDP 비고 고압안 주입펌 실 A 219E-06 925E-07 24배 감소 고압안 주입펌 실 B 219E-06 926E-07 24배 감소 압안 주입펌 실 A 208E-06 984E-07 21배 감소 압안 주입펌 실 B 100E-06 985E-07 11배 감소 격납건물살수펌 실 A 218E-06 921E-07 24배 감소 격납건물살수펌 실 B 217E-06 927E-07 23배 감소 보조 수 모터구동 펌 실 A 441E-06 307E-06 14배 감소 보조 수 모터구동 펌 실 B 426E-06 309E-06 14배 감소

표 48 각 화재구역별 CCDP 변화 결과

그림 67 각 화재구역별 CCDP 변화 결과

- 151 -

제 3 험도 리 기반 기술 개발

1 계통 수 요도 척도 개발

가 공통원인고장 포함시의 기기 RAW 계산 방법

최근에 국내외 으로 활발한 험도 정보 활용 원 규제 응용에서 핵심부분

은 원 의 안 에 미치는 향의 순 에 따라 구조물계통기기(Structures Systems

Components SSC)를 안 에 요한 SSC와 요하지 않은 SSC로 구분하는 것이다

안 에 요한 SSC를 구분할 때 요도 척도가 사용되며 이 Fussell-Vesely(FV)

값과 험달성가치(Risk Achievement Worth RAW)가 많이 이용되고 있다[김길03a]

험도 정보 활용(RIA)에서 요도 척도가 요한 역할을 하는 는 차등 품질

보증(Graded Quality Assurance GQA)[NRC98f]과 Option 2[NRC98e]를 들 수가

있다 GQA에서는 안 련 품목이지만 안 성에 요하지 않은 기기(RISC-3 기기라

한다)는 QA 요건을 면제한다 GQA의 확장 이라고 할 수 있는 Option 2에서는

RISC-3 기기에 해서는 기존의 안 련 기기에 부과하 던 규제요건들( QA 내

지진 내 환경 화재 정비규정 등)을 완화할 수 있다 RISC-3 기기에의 포함 여부를

결정하는 요 요소는 해당기기의 FV와 RAW 값이다 즉 FVgt0005 이거나 RAWgt2

를 만족시키는 기기가 RISC-3 기기 후보로 선정된다

그런데 GQA와 Option 2에서 다루는 기기들의 갯수가 워낙 많기 때문에 각 기

기들의 FV와 RAW를 고장수목사건수목 모델로부터 다시 정확히 계산하기 보다는

PSA에서 이미 구해 놓은 해당 기기의 고장모드 사건들의 FV와 RAW를 이용하여 해

당 기기의 FV와 RAW를 계산하는 방법을 사용한다 즉 기기라는 그룹의 FV와 RAW

를 그룹의 구성요소인 고장모드 사건들의 FV와 RAW를 이용하여 구하는 방식이다 그

런데 지 까지 사용하여 온 이와 같은 방법의 문제 은 공통원인고장 사건이 있는 기

기의 경우에는 기기 RAW를 비교 정확하게 구하는 방법이 없었다는 것이다

[NRC02b]

- 152 -

1997년 인허가를 받은 South Texas 원 의 GQA의 경우에는 CCF 사건이 있는

기기의 RAW를 보수 으로 평가하 다[NRC02b] 이는 South Texas 원 이 다 성

이 매우 높은 원 이므로 보수 으로 기기 RAW를 구하여도 그 부담이 었기 때문이

었다 그러나 다 성이 은 타 원 인 South Texas 원 의 GQA 인허가 방법 로

보수 인 기기 RAW를 구할 경우 GQA와 Option 2 시행 시 산업체의 부담이 매우 커

지게 된다 즉 타 원 이 Option 2에서 South Texas의 GQA 인허가 방법 로 기기

RAW를 구하면 CCF 고장모드를 가진 기기는 큰 값의 RAW 값을 가지게 되어

RISC-3 기기로 분류하기 쉽지 않게 된다 따라서 체 으로 RISC-3 기기가 어져

서 Option 2 시행으로 규제 요건이 경감되는 기기가 어지게 된다 이에 따라 미국

원자력 산업체를 표하는 NEI는 NEI-00-04 보고서[NEI00a NEI03]를 통하여 다음

에 기술한 NEI 방법을 제안하여 산업체의 부담을 이고자 노력하 다

NRC와 상 의사결정 기 인 미국원자력안 원회인 ACRS도 South Texas 원

의 GQA에서 사용한 기기 RAW 계산 방법이 과도하게 보수 인 것으로 단하 으

나 NEI가 제안하는 방법 한 변칙 이고 미흡한 이 많은 것으로 지 하 다

[NRC02b] 따라서 CCF 사건을 포함하는 기기의 RAW를 실용 으로 구하는 방법을

찾는 것이 Option 2 시행의 주요 안 에 하나이다

이에 따라 본 연구에서는 CCF 사건을 포함하는 기기의 RAW를 구하는 새로운

방법을 제시하 다 먼 NEI가 제안하는 방법과 본 연구의 새로운 방법을 기술하

고 마지막에 두 방법을 비교 검토하 다

(1) 기존 방법

여기서 소개하는 NEI 방법은 NEI 00-04 Revision D[NEI03]에서 제시하는 방

법으로 다음과 같다

한 기기의 고장 모드별 RAW 에 CCF RAW는 별도로 평가하여 CCF RAW의

최 값이 20보다 큰가를 검토한다 20보다 커야 안 요 SSC로 정한다 그 기

기의 고장 모드별 RAW CCF RAW를 제외한 고장모드별 RAW 가장 큰 것이 2

- 153 -

보다 큰가를 정하여 2보다 크면 안 요 SSC로 평가한다 표 46에 계산 가 나

타나 있다 표 46에서 밸 A는 FV 측면에서 그리고 CCF RAW가 20보다 큼으로

안 요기기로 평가된다

Component Failure Mode FV RAW CCF RAWValve A fails to Open 0002 17 NAValve A fails to Remain Closed 000002 11 NAValve A in Maintenance 00035 17 NACommon Cause Failure of Valves A B amp C to Open 0004 NA 54

Common Cause Failure of Valves A amp B to Open 00007 NA 56

Common Cause Failure of Valves A amp C to Open 00006 NA 49

Component Importance 00108 17 54Criteria gt 0005 gt 2 gt 20Candidate Safety Significant Yes No Yes

표 49 NEI의 요도 정

표 46에서 기기의 FV는 CCF 고장 모드의 FV를 포함하여 각 고장 모드 FV의 합으

로 계산된다 즉 기기 FV는 00108(0002+000002+00035+0004+00007+00006)

로서 기 치 0005보다 크므로 안 에 요한 기기이다 이 기기의 RAW는 기기 고

장 모드 CCF를 제외한 고장 모드의 RAW들 에 제일 큰 값(즉 17)을 취한다 이

기기의 RAW가 17로서 RAW 기 치 2보다 작으므로 이 경우에는 RAW 에서는 안

에 요한 기기가 아니다 기기의 고장모드 CCF RAW는 별도로 떼어 내어 CCF

RAW들 에서 제일 큰 값을 취하고(즉 여기서는 54) 이 값이 기 치 20보다 크므로

안 에 요한 기기로 구분한다

South Texas가 GQA 허가 요청시 사용하 던 방법은 기기 RAW 계산시 CCF

고장모드 RAW도 같이 고려하여 각 고장 모드들의 최 값을 기기 RAW로 선정하는

것이다 이 경우 CCF RAW의 값으로 해당 기기의 RAW로 정해지는 경우가 부분이

다 왜냐하면 CCF 고장모드 RAW 계산시 CCF가 일어났다 가정하므로 CCF가 미치는

다른 기기까지 이용불능이 되어 험도가 증가하게 된다 그러므로 CCF 고장모드에

의한 RAW가 다른 고장모드들의 RAW 보다 일반 으로 크게 나타난다 따라서 NEI

- 154 -

방법론에서는 CCF 고장모드 RAW가 다른 기기들의 이용불능까지 포함되어 해당 기기

RAW를 고평가하게 되므로 CCF 고장모드 RAW는 기기 고장 모드 RAW에서 분리하

여 별도로 다루고 CCF 고장모드 RAW의 험심각도 기 을 기존의 ldquoRAWgt2rdquo 신

에 ldquoRAWgt20rdquo으로 할 것을 제안하 다 그러나 NRC나 미국 원자력안 원회(ACRS)

에서는 이 방법이 반 로 기기 RAW를 평가할 수 있으며 비논리 인 방식으로 단

하여 인정하지 않고 있다[NRC02b] South Texas가 GQA 허가 요청시 사용하 던 방

법 로 하면 표 49에서 기기 RAW는 54이다 따라서 이 방법은 사업자 입장에서는 매

우 보수 인 것으로 많은 기기가 요한 기기로 선정되어 RISC-3에 해당하는 기기 수

가 어지는 불리한 방법이다

(2) Balancing 방법

Balancing 방법은 본 연구를 통하여 개발된 방법으로서 CCF 고장 모드가 있는

SSC의 RAW를 구할 때 NEI 방법이 매우 특이한 방법으로 기 치 20을 사용하는 반

면 Balancing 방법은 수학 으로 납득이 가고 정통 인 기 치인 2를 사용하는 방법

이다[KK05 김길03b]

험도( 를 들면 CDF)를 R이라고 하면 Base 험도는 Ro 특정 기기 i의 이용

불능에 의한 증가된 험도는 Ri+ 특정 기기 i 의 완벽 작동에 의한 감소된 험도는

Ri- 라고 표시한다 험도 R은 최소단 집합들의 합으로 표 할 수 있으며 이 험도

를 특정 기기의 사건 확률 P가 속한 최소단 집합과 속하지 않은 최소단 집합들로 표

하면 다음과 같다

R = aP + b middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-1)

여기서 P = 한 기기의 사건 확률

a = P를 포함한 최소단 집합들의 P이외의 확률들

b = P를 포함하지 않은 최소단 집합들

험도 R을 Binary Decision Diagram(BBD)의 Shannon Decomposition 형식으로

- 155 -

기술하면 다음 식과 같다[DR01 MA96]

R = PR+ + (1 - P)R- middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-2)

식 (331-2)에 식 (331-1)을 입하면 식 (331-2)가 성립함을 쉽게 알 수 있다

식 (331-2)의 양변을 R로 나 고 RAW와 FV의 정의를 사용하면

RAW= 1 + FV(1 - P)P middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-3)

Balancing 방법에서는 식 (331-3)에서 구하는 RAW를 해당기기의 RAW로 사용

한다 왜냐하면 기기의 FV는 고장모드 사건 FV로부터 비교 정확히 구해지고 그

기기의 사건 확률 P도 쉽게 구해지기 때문에 식 (331-3)을 이용하는 것이 기기 FV

가 평가나 과도하게 고평가되지 않고 비교 정확하게 구할 수 있다 두 사건의 그

룹 FV 값을 각 사건들의 FV 값들의 합으로 계산하는 방법은 약간 보수 이며 식

(331-3)에서 기기 FV가 약간 고평가 되면 기기 RAW도 약간 고평가된다

(3) Balancing 방법과 NEI 방법의 비교

본 에서는 제를 통하여 NEI 방법과 Balancing 방법을 비교하 다 다음 제

는 참고문헌[NEI02]에서 발췌 참조한 것이다

제 13 성공논리 계통

한 계통이 기기 A B C의 병렬구조로 이루어져 있고 이 계통의 고장수목이 그

림 73과 같다고 가정하자 그리고 기기 A의 고장모드에 그림 73처럼 공통원인 고장모

드도 포함되어 있다고 가정하자 기기 B C도 기기 A와 유사하게 공통원인 고장모드

를 포함한 고장수목을 이룬다고 가정한다 그러면 다음과 같이 정의하면

AI = 기기 A의 단독 독립고장

CAB = 공통원인으로 인한 기기 A와 B의 고장

CAC = 공통원인으로 인한 기기 A와 C의 고장 그리고

- 156 -

CABC = 공통원인으로 인한 기기 A B와 C의 고장

기기 A의 모든 고장은 다음과 같은 Boolean 식으로 표 할 수 있다

AT = AI + CAB + CAC + CABC

System Failed

SYSTEM

A-Failed

A

A independent fail

A-Indepnt CCF-AB

B-Failed

B C

C-Failed

A fail due to ABCCF

A fail due to ACCCF

A fail due to ABCCCF

CCF-AC CCF-ABC

그림 68 13 성공논리 계통의 고장수목의

그림 73에서 기기 B와 C도 기기 A처럼 공통원인고장모드를 포함한다고 가정하면

의 제 계통의 고장은 다음과 같은 Boolean 식으로 표 할 수 있다

SYSfail = AIBICI + AICBC + BICAC + CICAB + CABC

희소사상근사를 용하면 의 식은 다음과 같은 계통 고장확률로 표 할 수 있다

QSYS = QI-AQI-BQI-C + QI-AQC-BC + QI-BQC-AC + QI-CQC-AB + QC-ABC

(331-4)

여기서

QI-X 기기 X의 독립고장확률

QC-XY 공통원인으로 인한 기기 X와 Y의 고장확률

- 157 -

QC-ABC 공통원인으로 인한 기기 A B C의 고장확률

만일 MGL 방법으로 CCF를 묘사하면 다음과 같다

QI-A = QI-B = QI-C = (1-β)QT middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-5)

QC-AB = QC-BC = QC-AC = (1-γ)2 QT middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-6)

QC-ABC = βγQT middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-7)

식 (331-4)에서 표 47의 기본사건 확률 값을 이용하여 계산하면 계통고장확률

QSYS는 285E-4이다 마찬가지로 식 (331-5)sim(331-7)에서 QT=0004 β=00734

γ=09712가 구해진다

기기 고장 모드기본사건

확률평균값

Component lsquoArsquo Fail to open QI-A 3706 x10-3

Component lsquoBrsquo Fail to open QI-B 3706 x10-3

Component lsquoCrsquo Fail to open QI-C 3706 x10-3

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo to open QC-AB 423 x10-6

CCF of lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-BC 423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoCrsquo to open QC-AC 423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-ABC 285 x10-4

기기 고장 모드기본사건

확률평균값

Component lsquoArsquo Fail to open QI-A 3706 x10-3

Component lsquoBrsquo Fail to open QI-B 3706 x10-3

Component lsquoCrsquo Fail to open QI-C 3706 x10-3

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo to open QC-AB 423 x10-6

CCF of lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-BC 423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoCrsquo to open QC-AC 423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-ABC 285 x10-4

기기 고장 모드기기 고장 모드기기 고장 모드기본사건

확률기본사건

확률기본사건

확률평균값평균값평균값

Component lsquoArsquo Fail to openComponent lsquoArsquo Fail to open QI-AQI-A 3706 x10-33706 x10-3

Component lsquoBrsquo Fail to openComponent lsquoBrsquo Fail to open QI-BQI-B 3706 x10-33706 x10-3

Component lsquoCrsquo Fail to openComponent lsquoCrsquo Fail to open QI-CQI-C 3706 x10-33706 x10-3

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo to openCCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo to open QC-ABQC-AB 423 x10-6423 x10-6

CCF of lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to openCCF of lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-BCQC-BC 423 x10-6423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoCrsquo to openCCF of lsquoArsquo amp lsquoCrsquo to open QC-ACQC-AC 423 x10-6423 x10-6

CCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to openCCF of lsquoArsquo amp lsquoBrsquo amp lsquoCrsquo to open QC-ABCQC-ABC 285 x10-4285 x10-4

표 50 13 성공논리 제 계통의 기본사건 확률

기기 A의 독립고장에 의한 계통의 RAW를 구할 때 RAW식의 분자 항에 해당하

는 계통의 증가되는 이용불능도 Q+sys는 식 (331-4)에서 QI-A를 1로 처리하면 구해진

다 즉

Q+sys = QI-BQI-C + QC-BC + QI-BQC-AC + QI-CQC-AB + QC-ABC

- 158 -

= 00003

따라서

RAWI-A = Q+sysQsys = 00003285x10-4 = 106

마찬가지로 다른 기본사건들의 RAW를 구하면 표 47와 같이 구해진다 표 50에는

기본사건들의 FV도 있는데 일례로 기본사건 AI의 FV를 구하는 방법은 다음과 같다

FVI-A = (QI-AQI-BQI-C + QI-AQC-BC)QSYS

= [(371x10-3)3 + (371x10-3)(423x10-6)]285x10-4

= 23x10-4

표 48에서 기기 A의 FV는 기기 A 련 고장모드들의 합이다 여기서는 약 1이

다

표 51 13 성공논리 제 계통의 각 고장모드들의 RAW와 FV

기존 방법과 Balancing 방법을 통하여 기기 A의 RAW를 구한 결과가 아래에 기

술되어 있다

- 159 -

(가) STP 방법

13 성공논리 제 계통에서 RAWA는 2918이다 왜냐하면 STP 방법은 기기

A의 모든 기본사건들(CCF 포함)의 RAW를 더한 것이기 때문이다(표 48 참조) 이

방법은 앞에서 설명한 바와 같이 매우 보수 인 값을 얻게 된다

(나) NEI 00-04 Rev D 방법

NEI 00-04 Rev D 방법은 CCF를 포함하지 않고 기기 A 연 고장모드 RAW

들의 최 값을 RAWA로 간주한다 따라서 표 48에서 RAWA는 lsquo106rsquo이다 그리고 별도

로 CCF에 의한 RAW는 따로 비교하여 이들 최 값이 기 치 20을 넘었나를 평가

한다

(다) Balancing 방법

표 48에서

QA = QT = sumQi(A) = QI-A + QC-AB + QC-AC + QC-ABC = 400x10-3

FVA = sumFVi(A) = 1

따라서 식 (331-3)에서 RAWA = 1 + FVA(1 - QA)QA = 1QA = 2500이 된다

(라) Balancing 방법의 검증

NEI 00-04 Rev D 방법은 실제 기기 RAW를 PSA 모델에서 구할 때 기기가

Out-of-Service인 것을 그 기기가 애 에 없었던 것과 같다고 가정한다 즉 앞의 13

성공논리 제 계통에서 기기 A가 애 에 없었다고 한다면 단지 두 기기만 남게 되

어

Q+sys = QI-BQI-C + QC-BC = 307x10-4

즉

- 160 -

RAWA = Q+sysQsys = 307x10-4285x10-4 = 1077

따라서 의 값은 NEI 00-04 Rev D 방법의 106과 유사하게 나왔다 즉 NEI

00-04 Rev D 방법의 근본 아이디어는 CCF 련 RAW를 별도로 떼어서 별도의 기

으로 평가하자는 생각이므로 이 경우 해당 기기의 RAW를 구할 때 그 기기가 그

계통에 없을 때의 증가되는 험도를 평가하는 것과 같다 이는 다음의 Balancing 방

법과는 다른 매우 낙 인 방식이다

Balancing 방법은 한 기기가 Out-of-Service된 것에도 요한 정보가 있다는 것

이다 즉 한 기기가 Out-of-Service된 것이 그 기기가 독립고장으로 인한 것일 수도

있지만 공통원인고장으로 인한 것일 수도 있다는 것이다 이를 식으로 표 하면 다음

과 같다

기기 A가 Out-of-Service되면 식 (331-5)sim(331-7)는 다음과 같이 변한다

Q+I-A = (1 - β) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-8)

Q+C-AB = Q+

C-AC = β(1 - γ)2 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-9)

Q+C-ABC = βγ middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-10)

여기서 + 표시는 기기 A가 Out-of-Service 된 것을 뜻한다 식 (331-8)sim

(331-10)을 식 (331-4)에 입하면

Q+SYS = (1 - β)QI-BQI-C + (1 - β)QC-BC + QI-Bβ(1 - γ)2

+ QI-Cβ(1 - γ)2 + βγ middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-11)

한 식 (331-5)sim(331-7)을 식 (331-4)에 입하면

QSYS = [(1 - β)QI-BQI-C + (1 - β)QC-BC + QI-Bβ(1 - γ)2

+ QI-Cβ(1 - γ)2 + βγ]QT middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (331-12)

- 161 -

식 (331-11)과 (331-12)로부터 실제 RAWA는

RAWA = Q+SYSQSYS = 1QT = 2500

그러므로 Balancing 방법으로 구한 RAWA(=250)이 고장수목에서 구한 실제

RAWA(=250)와 같다 다시 언 하면 Balancing 방법은 한 기기가 Out-of-Service

될 때 그 기기가 애 에 그 계통에 없다고 가정하는 것이 아니라 그 기기가 어쩌면

공통원인고장으로 Out-of-Service 되었을 가능성도 고려한다는 것이다

앞에서 기술한 Balancing 방법의 타당성 검토를 하여 차등 품질 보증(Graded

Quality Assurance GQA) 시범 용에 본 방법을 활용하 다 기존의 GQA(STP) 방법

NEI 00-04 Rev D 방법과 Balancing 방법을 용하 을 때의 안 요 SSC 도출 결과

가 표 48에 나와 있다 표 48에 나온 것과 같이 Balancing 방법을 사용할 때 RAWgt2 이상

인 SSC의 숫자가 밸 펌 의 경우 약 50로 감소하 다

NEI 00-04 Rev D 방법 로 1차 으로 CCF로 인한 RAW를 제외하고 기기 RAW

를 구하면 매우 은 수의 안 요 SSC가 도출되겠지만 2차 으로 CCF로 인한 RAW

를 별도로 평가하고 표 48에서는 실제 CCF가 모델링된 개수가 많으므로 NEI 방법도

Balancing 방법에 비하면 보수 인 결과를 가져온다

PSA 모델링된갯수 a

모델링된 CCF갯수 b STP 방법

NEI 00-04Rev D 방법

Balancing 방법

펌프 21 20 17 11 7

밸브 189 140 159 102 81

PSA 모델링된갯수 a

모델링된 CCF갯수 b STP 방법

NEI 00-04Rev D 방법

Balancing 방법

펌프 21 20 17 11 7

밸브 189 140 159 102 81

PSA 모델링된갯수 a

PSA 모델링된갯수 a

PSA 모델링된갯수 a

모델링된 CCF갯수 b

모델링된 CCF갯수 b

모델링된 CCF갯수 b STP 방법STP 방법STP 방법

NEI 00-04Rev D 방법NEI 00-04Rev D 방법NEI 00-04Rev D 방법

Balancing 방법

Balancing 방법

Balancing 방법

펌프펌프 2121 2020 1717 1111 77

밸브밸브 189189 140140 159159 102102 8181

표 52 세 가지 방법에 따른 안 요 SSC 개수 변화

a 울진 3호기 PSA에 모델링된 총 펌 밸 수 b CCF사건이 모델링된 펌 밸 수

나 ERAW (Expected RAW) 요도 제시

본 연구에서는 기기 요도를 평가함에 있어 단순한 RAW 값만을 이용할 때 발생하

는 문제 을 해결하기 하여 새로운 요도 척도로 ERAW를 제시하 다 RAW 요도

- 162 -

척도는 기기가 이미 고장 났다고 가정했을 때의 향을 볼 수 있는 조건부 요도 척도이

다 그러므로 실제로 기기가 고장 날 가능성을 고려하면 RAW 요도 척도에 고장날 확률

을 곱해야 하고 이 때의 요도 척도도 기기의 고장 가능성을 포함한 척도인 기 치 요

도 척도(Expected Importance)이며 이 경우에 해당하는 것이 새로 도출한 ERAW에 해

당한다 즉 ERAW는 다음 식으로 표시된다

ERAW = P RAW

본 연구에서 ERAW의 단 기 을 도출하려고 하 다 재 험도 정보 활용에

서 안 성에 요한 향을 미치는 계통을 선정하는 기 으로 RAWgt2 FVgt0005를

사용하고 있다 ERAW를 사용하는 경우 기존의 기 치와 등가의 기 치는

ERAWgt001을 사용하는 것이 한 것으로 분석되었으나 참고문헌 [KH03]보다 충

분한 검증이 필요하다

2 문가 의견 추출 표 방법 개발

과거 원자력 발 소의 규제는 결정론 방식에 의해 이루어져 왔다 그러나 PSA

수행 결과에 따르면 결정론 방법에 의해 요하게 여겨왔던 어떤 기기들은 안 이

나 험성에 미치는 향이 크지 않은 것으로 명되었고 반 로 요치 않게 여겨졌

던 기기들이 안 성에 미치는 향이 큰 것으로 명되었다 그러므로 험도 정보를

활용하여 발 소의 기기 등 을 재분류하여 리하는 방안에 한 심과 연구가 계속

되어 오고 있다[NRC02a NEI03] 그러나 구조 계통 기기(SSCs) 등 을 재분류하

는데 있어 험도 정보의 활용은 SSCs 등 분류를 한 보조 수단일 뿐 모든 것을

결정할 수 있는 수단은 아니다 이에 따라 공학 단이나 결정론 평가 결과도

한 활용해야 한다 그러므로 문가 의견에 의존을 해야 하는 부분이 많고 최종 인

결정은 결국 문가의 단을 따라야 한다 따라서 보다 합리 으로 문가 의견을 추

출할 수 있는 방법이 필요하다 이에 본 연구에서는 원자력 발 소 기기 등 재분류

를 해 체계 인 문가 의견 추출 방법을 제시하 다[HA05]

가 기존 문가 의견 추출 방법 조사

- 163 -

문가 의견을 추출하는 다양한 방법들이 있는데 본 연구에서는 Delphi 방법과

AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 심으로 한 문가 의견 추출 기법을 제

시하 다[AY01]

(1) Delphi 방법

Delphi 방법은 문가 의견을 체계 으로 수집하고 종합 으로 다루기 한 방법

으로 가장 리 알려졌다 그러나 일 성과 결과의 신뢰성을 확인하기 해 수행지침

서 개발이 필요하다

기본 인 Delphi 방법의 수행 차는 다음 단계로 구성된다[AY01]

- 해결해야 할 문제(Issue)나 질문의 선정과 설문서 개발

- 해결해야 할 문제나 질문에 한 지식이 풍부한 문가 선정

- 설문서에 해결해야 할 문제에 한 상세 정보를 제공하여 문가로 하여

문제 에 친숙해지도록 한다

- 문제 에 한 문가의 의견 취합 단 문가들이 다른 문가의 응답에

해 알지 못하도록 한다

- 취합된 의견을 앙치 형태의 결과로 25와 75 Percentile 값으로 계산

한다

- 문가들로 하여 1차 결과를 검토하게 하고 각 문가의 1차 응답에 한

수정의 기회를 제공한다 문제에 한 반복 인 재계산을 통해 결과의 정확

성을 향상시킬 수 있다 4분 (Interquartile) 범 의 밖- 앙값에 해 25

이하와 75 이상의 값-의 응답을 제공한 응답자는 설문의 완 성을 해 2

차 설문에서 응답에 한 근거의 문서화나 토론을 제공할 필요가 있다

- 완 한 합의가 이루어질 때까지 반복하여 결과를 검토하고 개정한다 일반

으로 Delphi 기법에서는 2번 정도의 반복을 요구한다

- 164 -

- 4분 범 밖의 값에 한 토론 결과를 포함한 결과 요약을 비한다

(2) AHP 기법

AHP 기법은 복잡한 기술 경제 사회 정치 문제를 다루는 이론이며 수학

기 는 단순하다 이 이론의 주요 가정 사항은 우리가 추구하는 어떤 지식은 결국 상

이라는 것이다 AHP는 다목 다기 결정 근 방법으로 문제 해결을 해 우선

순 의 문제를 단계 으로 분류하고 이에 한 가 치를 고려한다 상되는 답을 얻

을 수 있는 질문을 함으로써 문가들의 의견을 추출하므로 질문 개발에 신 해야 한

다

AHP의 3가지 기본 원칙은 다음과 같다

- 문제를 더 작은 요소로 분해

- 상 인 요도로 문제의 순 결정

- 문제들이 논리 인 표 에 따라 논리 으로 그룹화 되고 일 으로 순 가

결정되었음을 확인

나 문가 의견 추출 방법 개발[황미05a]

합리 인 여론 도출 과정은 다음의 요건을 만족시켜야 한다[AY01]

- 재생산성(Reproducibility) 문가 의견에 근거한 결과에 한 상세 수집

자료 계산에 해 다른 검토 문가가 그 자료를 가지고 다시 결과를 도

출할 수 있을 정도로 상세히 기록

- 설명 가능성(Accountability) 문가 의견과 근거 자료는 참고 자료로 확인

가능

- 경험 제어가능성(Empirical Control) 문가 의견은 가능하면 최소의 실

제 사건을 가지고 의견 추출 결과를 검증할 수 있는 것이 좋다

- 165 -

- 립성(Neutrality) 문가 의견의 추출 평가 결합 방법은 문가들이 꾸

미지 않은 의견을 응답할 수 있도록 고무하여야 한다

- 공정성(Fairness) 의견 추출 기간 동안 문가를 동등하게 우해야 한다

성공 인 문가 의견 추출(Elicitation)을 해 Cooke[AY01]은 실행 경험

(Practices)와 지침서(Guidelines)를 제공했다 이는 다음과 같이 요약할 수 있고 각

목 에 맞게 수정할 수 있다

- 제기된 문제나 질문 사항은 모호성이 없이 분명해야 한다 모호성 제거를

해 제기된 문제나 질문에 하여 다른 사람들이 하게 해석하는지를 시

험해도 된다

- 의견 추출과 배 과정을 쉽고 신속하게 수행하기 해 질문이나 문제 을

정리된 답변을 가진 한 형태를 사용하여 설명한다

- 모의 수행을 통해 수행과정을 시험하는 것이 좋다

- 분석자는 문가 의견 추출과 배 과정 동안 참석해 있어야 한다

- 문가에 한 교육과 조정이 수행되어야 한다

- 문가 의견 추출 기간은 길지 않아야 한다

상기 내용을 기반으로 하여 다음과 같이 문가 의견 추출 취합 표 방법을 개발

하 다

(1) 문가 의견 추출 Frame 구축

문가 의견 추출을 한 체계 인 방법은 Delphi 기법을 근간으로 하고 질문이

나 문제에 한 모호성을 이기 해 AHP 기법을 활용하여 개발되었다 문가 의견

추출을 한 단계는 크게 과제 목표 설정 문가 원 선정 설문양식 개발 문가

의견 추출 단계로 구분할 수 있다 다음 그림 75는 개발된 문가 의견 추출 방법의

- 166 -

기본 인 틀을 보여주고 있다

전 문 가 위 원 선 정 전 문 가 선 정 기 준

D e c is io n P ro b le m 설 정 과 P ro b le m 제 공

A H P 기 법

전 문 가 개 개 인 의 의 견 취 합P S A Im p o rta n c e

결 과

의 견 일 치 를 보 인 부 분 에 대 해 서 만 추 출 하 고 R e tu rn

개 인 적 의 견 에 대 한 타 당 성 요 구

재 취 합

전 문 가 위 원 회 구 성

D e lp h i 기 법

그림 69 문가 의견 추출 Frame

(2) 과제 목표 설정 질문 역 선정

상 문가는 작업할 과제의 목표에 하여 명확하게 알지 못하는 경우가 종종

있으며 이로 인하여 세부 내용을 다룰 때 문제가 생길 여지가 있다 따라서 이를 피하

기 하여 첫 단계로 과제의 목표를 가능한 한 명확하게 기술하여야 한다

질문 역은 조사의 상이 되는 특정 이슈이다 이들 질문 역은 과제의 목표

과제 주체의 요구 사항 그리고 그 주제에 하여 문가의 단을 수집할 때 발생하는

실질 문제들과 같은 정보를 고려해서 개발된다

질문은 질문 역 내에서 문가가 답해야 할 구체 이고 상세한 사항이다 질

문이 하게 만들어진 것을 정하는 방법은 그 질문이 문가가 답할 수 있을 정

도로 충분히 구체 이고 명확한가를 보는 것이다 질문 확인 작업은 설문 양식 개발

시에 수행한다

(3) 문가 원 선정

- 167 -

문가로부터 지식을 추출하는 두 가지 형태가 있는데 첫 번째 형태는 문가로

부터 답을 구하는 것이고 두 번째 형태는 문가의 문제 해결 과정에 한 자료를 구

하는 것이다 이들 두 가지 형태는 서로 다르기 때문에 각기 서로 다른 근방법을 선

택해야 한다 문가의 답을 구하는 경우에는 일반 으로 4명에서 40명 정도의 문가

로부터 정량 형태의 답을 구하고 문가의 문제 해결 과정에 한 자료를 구하는

경우에는 몇 명의 문가에게 집 으로 을 맞추는 방법을 사용하는 것이다

기본 인 문가 원 선정 기 은 다음과 같다

- 교육 문 인 업무 수행과 경험 그리고 출 물 검토를 통해 련 문 기

술을 가져야 함

- 심 상이 되는 문제와 련된 다방면의 지식을 갖고 친숙해야 함

- 제안 는 공평한 평가를 기꺼이 행해야 함

- 필요한 시간과 노력을 기꺼이 제공해야 함

- 심 상이 되는 문제에 한 특정 련 지식과 문기술을 가져야 함

- 토의를 해 필요한 데이터를 비하고 필요한 평가와 설명을 기꺼이 제공

할 수 있어야 함

문가 원 선정 시 가능하면 배제되어야 하는 제외 기 은 다음과 같다

- 특정한 이론이나 기술 옹호론자

- 어떤 특정 데이터 문제 방법 는 평가 결과사용에 해 자세하고 깊은 지

식을 가진 기술 문가

(4) 설문 양식 개발

설문 양식 개발 시에 질문의 확인 그리고 질문을 정련하기 한 문가는 나 에

질문에 답할 자문 문가와 복되지 않도록 한다

- 168 -

(가) 질문의 정련

한 질문 목록 작성을 해서는 앞 단계에서 만들어진 질문 역을 문가가

쉽게 이해하고 처리할 수 있는 질문들로 만드는 정련 작업이 필요하다 정련 작업을

통해 문가의 인식에 부정 으로 향을 미치는 요인들을 최소화하여 보다 높은 품질

의 문가 단을 이끌어 낼 수 있다

질문의 정련은 구조화를 통해 이루어지는데 질문들을 구조화한다는 것은 조직

이고 제어된 방법으로 질문하는 것이다 질문들을 구조화는 방법으로는 규칙 인 방법

으로 정보를 제공하고 보다 쉽게 답할 수 있는 부분으로 나 는 것이다

어떤 구조화 기술이 필요하고 어느 정도 필요한지는 질문의 성질에 따라 달라지

는데 특히 질문의 복잡성에 의해 결정된다 여기서 복잡성이란 질문을 풀기 해 요구

되는 정보의 양과 질문에 한 답을 검증하는 방안이 있는지 여부를 의미한다 다음

표 49은 질문의 복잡성에 따른 구조화 기법의 필요성 정도를 요약한 것이다

질문의 복잡도질문의 정보 양 질문의 분해 질문의 표 질문의 어법

단순 낮음 낮음 낮음 높음

복잡 높음 높음 높음 높음

표 53 복잡성에 따른 구조화 기법의 필요성

(나) 질문의 구조화

1) 질문에 련된 정보의 제시

질문을 정교하게 만들수록 그에 한 더 많은 정보가 필요하고 그런 정보의

제시를 계획하기 해서는 많은 시간을 요하게 된다 그러므로 정보의 제시를 해 정

보의 형태 정보 제시의 최 순서를 결정한다

2) 질문의 분해

- 169 -

질문의 분해는 정보 처리의 부담을 이고 정확성을 높이기 해서 질문들을

나 는 것인데 분해된 질문에 응답한 사람들이 보다 정확한 단을 내리는 경향이 있

다 질문 분해 단계에서 AHP 기법을 활용한다

질문 분해 시 고려 사항들은 다음과 같다

- 복잡한 내용의 질문일 경우에는 분해가 거의 필수 이다

- 구해야 할 자료의 상세 정도도 질문의 분해 시 고려해야 할 사항 의 하나

이다 상세한 벨의 자료를 구하고자 한다면 그에 상응하는 정도로 질문을

분해해야 한다

- 외부 문가가 이 작업에 어느 시 에서 어느 정도까지 참여할 지를 고려하

고 만약 참여하게 된다면 가능한 이른 시 에 참여하도록 한다

3) 질문의 표

질문의 분해가 완료되면 그 상세 정도에 계없이 그들을 표 하는 것이 효과

이다 여기서의 표 은 질문들에 내포된 여러 요인들이나 그들 상호간의 계를 보여

주는 그림이나 수식들을 말한다

질문의 표 시 고려해야 할 사항들은 질문의 분해 시 고려사항들과 유사하다 가

장 요한 은 표 의 구성이 질문의 분해 내용 분석 계획 그리고 문가가 문제를

해결하는 방법과 호환성이 있어야 한다는 이다 만약 기존의 표 기법들이 합하

지 않다면 해단 경우에 맞는 특수한 기법을 만들 필요가 있다 본 연구에서는 자주 사

용되는 여러 표 기법들 AHP 기법을 사용하 다

4) 질문의 어법

질문의 구조화를 한 하나의 요소는 질문의 어법으로 이것은 질문의 어법과

문가의 응답 모드를 말한다 신 한 질문 어법은 문가가 문제를 제 로 이해하는

것을 도와주고 편견에 빠지거나 부당하게 향을 받는 것을 최소화한다 이에 한

- 170 -

한 가지 는 다음과 같다

질문 A X사건이 Y번 일어날 것이라고 생각합니까

질문 B X사건이 Y번 일어날 것이라고 생각합니까 는 안 일어날 것으로 생각

합니까

여기서 질문 B가 보다 균형 있는 질문이다 왜냐하면 이 질문이 모든 가능성에

하여 언 하고 있기 때문이다

불명확한 질문 어법으로부터 발생하는 다른 문제는 문가들이 질문을 다르게

해석하여 다른 응답을 하는 것이다 질문의 명쾌함에 련된 하나의 요인은

질문의 길이이다 Payne[PA51]에 의하면 한 문장에 포함된 단어의 수가 25개를 넘으

면 이해력이 감소하는 것으로 나타났다 따라서 문장은 가능하면 짧게 하는 것이 효과

이다

질문의 어법에서 고려할 사항 가장 요한 것은 명쾌성과 편향성이다 명쾌성

은 지식추출 담당자와 자문 문가의 검토를 통해 향상시킬 수 있다 반면 질문의 어법

에서 편향성을 제거하기 한 손쉬운 방법은 없다 가장 좋은 략은 이 문제에 충분

한 주의를 기울이고 질문 구 을 세 히 검사하는 것이다 질문의 어법에 있어서

하나의 고려사항은 복수의 문가들에게 공통 으로 이해될 수 있는 것을 작성하는 일

이다 어법이 단지 몇 명의 자문 문가에 의하여 검토되고 시험되었다면 그것은 왜곡

된 어법을 포함할 가능성이 많다 그리고 단지 한 사람의 자문 문가만이 이 작업에

활용되었다면 어법에 왜곡이 있을 가능성은 훨씬 더 높아진다[NRC90]

(5) 문가 의견 취합

의견 추출을 통해 얻은 문가 의견들은 동일한 수치 기 으로 통계 인 분석 방

법을 사용하여 정량화되어야 한다 그러나 이런 정량화 과정이 항상 필요한 것은 아니

다 같은 문가가 같은 질문에 해 항상 같은 형태로 답하지는 않기 때문이다 오히

려 문가의 참여 동기를 유발하는 요인을 극 화하고 참여 동기를 축시키는 요인은

- 171 -

최소화하여 문가들이 원활하게 의견을 제시할 수 있도록 해야 한다 문가의 참여

동기를 축시키는 요인은 작업에 필요한 시간과 두려움이다 특히 자신들이 제공한

값이 틀렸을지도 모른다는 두려움을 가질 수 있는데 이를 완화시키는 방법은 과제의

목 을 히 설명해 주고 그 결과물의 유용성을 인지시키는 것이다 한 이런

분야에서 완 한 답이란 있을 수 없으며 본 작업은 문가에 한 시험이 아님을 주

지시켜 두려움을 완화시키는 것이다

(가) 추출 구성 요소의 선택

과제의 본질 에 한 화를 통한 동기 부여가 필요하다 즉 과제의 본질

이 문가에게 어떤 방식으로 달되는가 하는 것이 문가의 참여 여부에

한 향을 미친다 따라서 문가에게 처음 참여를 요청할 때는 간단한 메모를 비

하는 것이 좋다 부분의 사람들은 메일보다는 사람을 통해서 달된 요구 사항에

해 보다 응답을 잘하는 경향이 있으므로 직 문가를 만나서 이 메모를 달하는

것이 바람직하다 그러나 여건이 허락하지 않는 경우는 화나 이메일을 이용해도 된

다

화 이론에서 요약된 지침에 따르면 다음과 같은 정보의 사항은 화가 필요한

것으로 되어 있다

- 문가와 하게 된 이유

- 가 그 연구를 지휘하고 후원 하는가 설명

- 연구에 소용되는 시간 자원 기간 시작 시기 등

- 본인이 선정된 경 와 가 추천했는지를 설명

- 연구에서 수행되어야 할 내용

- 문가의 단은 익명으로 리되는지 만약 그 다면 어떤 방법으로 리되는

지 여부

- 172 -

- 상 결과물과 그에 한 근 여부

- 강제 참여인지 는 자원 형식인지에 한 정보

(나) 문가 교육 의견 표 지침 달

선정된 문 원을 상으로 반 인 과제의 목 을 주지시키고 의견 표 방

법에 한 지침을 달한다 즉 질문에 한 수 부여 방법을 설명한다 이는 문가

들이 동일한 등 을 서로 다르게 해석할 가능성을 이기 해서인데 Sherman

Kent[NRC90]가 개발한 등 척도(표 54)를 기반으로 한다

Order of Likelihood Synonyms Chances in 10

Nearly Certain

Virtually certainWe are convincedHighly probableHighly likely

9

8

99

80

Probable

LikelyWe believeWe estimateChances are goodIt is probable

77776 60

Even Chance

Chances slightly better than evenChances about even Chances slightly less than even

554 40

ImprobableProbably notUnlikelyWe believe not

332 20

Nearly ImpossibleAlmost impossibleOnly a slight chanceHighly doubtful

110

표 54 Sherman Kent의 등 척도

(다) 추출의 설계와 맞춤

추출 구성 요소들과 그에 한 기법들이 결정되면 다음 단계는 이들을 특정 분야

에 합하도록 맞추어야 한다 문가의 단을 얻기 한 기본 추출 환경이 결정되

었다 할지라도 다른 기법들을 추가하거나 보완할 필요가 있다 비용 문제 문가

소집의 어려움을 감안하여 Delphi 기법을 활용한다

- 173 -

추출 과정의 구조화는 추출 과정에 제어 리를 부과하는 것을 의미한다 여기에

는 앞에서 기술된 질문의 구조화 외에도 (1) 추출을 가이드하기 해 사 에 설계된

질문 세트 (2) 문가들 간에 특정 종류의 화만 허용 (3) 문가에게 응답 모드

하나만 요구 하는 것 등이 포함된다 그리고 의견의 치우침이 발생하지 않도록 주의를

기울인다

(라) 문서화

문서화에 포함되어야 할 내용은 다음과 같다

- 문제의 설명과 그 마지막 버

- 문가 이력

- 문가가 자료를 구한 방법

- 문가의 응답

(마) 추출 작업의 연습과 조직 내 교육

추출 작업에 최종 으로 들어가기 에 추출 설계 단계에서 작성된 모든 내용을

마지막으로 검하고 연습과 일럿 테스트 등을 통하여 실제 추출 작업 과정에서 생

길 수 있는 문제 들을 확인하는 것이 필요하다

사내 과제 련자는 문가의 단 분야에 익숙하지 못한 경우가 많으므로 추출

방법론에 한 교육이 필요하다 문가의 단 추출에 경험이 있는 사람일지라도 그

들이 특정 방법론에 익숙하지 못하다면 교육이 필요하다 교육은 그들에게 방향방침

을 제공하고 그들이 일에 익숙해질 때까지 연습할 수 있는 기회를 제공한다

교육이 필요한 분야는 연습이 필요한 분야와 동일하며 아래와 같다

- 문가에게 추출 과정을 소개하는 것

- 174 -

- 추출 차

- 문서화 차

- 문가의 응답을 수학 으로 결합할 경우 이에 한 연습

- 연습 결과로 얻어진 자료가 사용하고자 하는 모델에 합한 지 검토

(바) 추출 작업의 지휘지도 리

추출 작업을 한 계획과 연습 그리고 시범 용이 끝나면 실제의 추출 작업이

수행된다 이 단계는 일정 리에 련된 내용과 실제 작업의 수행으로 나 어진다

일정 리에서 가장 요한 것은 선정된 문가들과 좋은 계를 유지하고 매

끄럽게 작업이 진행되도록 하는 것이다 추출 환경이 메일 조사 Delphi 화 인터뷰

등으로 정해진 경우에는 다음 회합 계획 수립 화합 일정 확인에 한 내용은 생략 가

능하다

일반 으로 추출작업은 문가에게 추출 작업을 소개 자료를 수집하고 기록 추

출 작업 치우침의 감시로 나 어진다 그러나 실제로 추출 작업을 수행할 때는

의 일반 단계를 참고하는 것뿐 아니라 단계의 연습과 시범 용에서 얻어진 결과

들을 충분히 활용하는 것이 바람직하다

3 구조 계통 기기 순 결정 체제 구축

험도 정보를 활용하여 SSC 요 순 를 결정하기 해서는 PSA 결과와 더불

어 문가 의견에 의해 결정된 SSC 험도 순 결과를 같이 사용한다 본 연구에서

는 보다 합리 이고 객 으로 각 문가의 의견을 추출하고 취합하기 해 AHP 기

법의 질문 세분화 기법을 결합한 Delphi 방법을 사용한다 개발된 방법은 Delphi 방법

에서 가장 요한 부분인 설문지(Questionnaire) 개발을 해 AHP 기법을 활용하여

문가가 단해야 할 결정 인자(Decision Factor)를 상 수 에서 하 수 으로 세

분화하여 작성하고 각 질문에 한 가 치를 부여하여 각 문가가 평가 지침(표 56)

- 175 -

에 따라 평가하도록 한 후 이를 취합하여 험도 순 를 결정하도록 하 다

(KAERITR-29112005[황미05a] KAERITR-29122005[황미05b]) 그리고 최종 험

도 순 결정에서는 PSA 요도 척도 결과와 문가 의견 추출에 의한 요도 결과를

종합하여 험도 순 를 결정한다 즉 2개 기 상 순 를 결정 기 으로 한다

가 문가 원 구성

문가 원은 다음과 같은 분야 문가들로 최소 5인 이상으로 구성 한다

- 운 련 문가(Operations)

- 계통 엔지니어(System Engineer)

- 확률론 안 성 평가(PSA) 문가

- 심층방어(Defense-In-Depth DID) 문가

- 사고 해석 분야 문가 열수력 분석 분야 문가 결정론 안 성 평가 분야

문가

- 계통 설계자

문가 원구성원은 DID와 PSA 분야의 지식을 겸비하면 더욱 좋다

문가 그룹 구성원의 요건은 다음과 같은 분야에 한 지식이 있는 사람으로

련 분야 경력이 최소 5년 이상이어야 한다

- 발 소 계통 운 에 한 이해를 잘 할 수 있는 사람 를 들면 재 는

과거에 SRO(Senior Reactor Operator) 자격증 소지자

- PSA에 한 지식이 풍부한 사람

- DID 개념에 한 지식이 풍부한 사람

- 사고해석에 한 지식이 풍부한 사람

- 176 -

- 결정론 안 성 평가에 한 이해를 하는 사람

- 정비효율성 감시 요건을 잘 이해하는 사람

- 발 소 계통 수 의 고장 경향에 한 지식이 풍부한 사람

- 발 소 계통 설계에 한 지식이 많은 사람

나 질문 설문지 개발

격납용기 건 성과 LERF 인자 인 오류 비상사태 비를 해 사용되는 발 소

기기 요도와 발 소 모니터링 기능 심층방어 철학 그리고 안 여유도 등을 완 히

고려하여 질문을 개발한다

다음과 같이 발 소의 안정 운 을 해 필요한 기능 평가를 해 고려하는 기

능이다

- 필수 안 기능에 한 고려 사고완화 기능과 안 기능 수행을 가능하게 하는

계통 기능

- 정상 출력 운 되고 있는 동안 계통 기능이 고장 날 경우 사고나 과도사건을

유발시킬 수 있는 계통 기능

본 연구에서는 STP(South Texas Project)[ST01]에서 사용한 질문을 토 로 하

고 정상 출력 운 기간 동안의 기능에 해서는 세분화된 기능을 참고로 추가하 다

선정된 질문 사항 설문 양식은 다음 표 55과 같다

- 177 -

Delphi(델 이) 평가 기

계통 엔지니어 ( O ) 정비 기술자계획자 ( ) PSA 엔지니어 ( ) 계통 설계자 ( ) 기타 ( )운 경험 ( ) 응답자 이름 xxx

발 소 기능 가 치 수 가 치 수

1 평가 상 기능이 사고나 과도사건을 완화하는데 사용되는 기능인가 5 5 25

2 평가 상 기능이 비상 운 차에서 필요한 기능인가 5 2 10

3 평가 상 기능 상실이 다른 험도에 미치는 향이 큰 계통 기능의 상실을 직 으로 래하나 4 4 16

4 평가 상 기능 상실로 인해 발 소 정지(Fast and slow insertion 기능 제공) 는 운 모드 변경에 큰 향(Safety Significant)을 주는가

3 4 12

5 평가 상 기능 상실로 인해 기사건을 유발하나 (아래 기능 상실 측면에서 고려)

일차측 열제거 기능 력 변환 기능 일이차측 격납용기의 압력제어 기기 는 기기실 냉각을 한 냉각수 공 기능 력 공 기능 구동 제어 력 공 기능

3 2 6

합계 69

근거 설명

표 55 선정된 질문 설문 양식

다 질문에 한 상세 설명

(1) 사고 는 과도 사건을 완화하는 기능

- 원자로를 정지시키고 안 정지 상태로 유지하는 기능 반응도 제어 측면을 의

미(Fast Insertion(Reactor Protection)과 Slow Insertion(ECCS) 기능)

- 원자로냉각재계통 압력경계의 건 성을 유지하는 기능 능동 수동 측면에서

압력 유지를 해 필요한 기능

- 격납용기 기의 열 방사성 물질 제거와 건 성 유지 기능 능동 수동

측면에서 격납용기 내의 열제거 련 기능과 방사성 물질의 기 방출 방지

기능

- 원자로의 열제거 기능 일차측 이차측 열제거 기능과 열제거를 한 보조기

능 포함

- 178 -

(2) EOP에서 특별히 요구되는 기능

비상운 차서(EOP)나 설계 기 Configuration 이상에 해 특별하게 필요로

하는 기능

(3) 다른 Risk-significant 기능의 상실을 래하는 기능

평가 상 기능 상실로 인해 직 으로 다른 Risk-significant 기능의 상실을

래하는 기능

(4) 발 소 정지 는 운 모드 변경에 큰 향을 주는 기능

기능 상실로 인해 발 소 정지를 불가능하게 하거나 운 모드의 변경을 불가능

하게 하는 기능

(5) 기사건 유발 기능

사고 유발 측면 발 소 정지를 요하는 사고 는 발 소의 안 계통의 불능을

래하는 과도사건 유발 측면 즉 평가 상 기능 상실이 다음 기능들 의 일부 상실을

유발하는가

- 일차측 열제거 기능 원자로 냉각계통과 화학 체 제어계통을 통한 열제거 기

능

- 력 변환 기능 수계통 증기발생기 터빈 등의 력 생산을 한 력 변환

기능

- 일차측 이차측 격납용기의 압력제어 기능 가압기 PSV 증기발생기 등을 이

용한 압력 제어 기능

- 기기 는 기기실 냉각을 한 냉각수 공 기능 기기냉각수 기기냉각해수

순환수 계통 등을 이용한 냉각 기능

- 179 -

- 력 공 기능 AC DC 원 공 기능

- 기타 구동 제어 력 공 기능 압축 공기 등

라 평가치 할당 시 참고 지침

각 Expert Panel이 상 기능에 한 평가치 할당 시 고려해야 할 참고 사항은

다음과 같다

- PSA 모델에 포함되어 있든 아니든 기사건에 반응해서 동작되는 모든 계통을

숙지하고 이들 계통을 수행하는데 직 인 연 이 있거나 이들 계통을 보조하

는 기능인지 고려

- 별로 요하지 않은 계통의 부품이어서 PSA 모델에서 선별 제거된 기기의 실

패가 기사건에 반응하는 계통에 향을 수 있는지를 고려해 보고 그 기

기가 포함된 기능을 평가

- 평가 상 기능이 이용 불능인 경우 질문에서 필요한 기능 수행과의 연 정

도와 기능 상실 빈도를 고려하여 질문에 한 수를 부여

- 평가치 할당 숫자가 낮을수록 요도가 낮은 것임 0sim5까지의 번호 에서 할

당 지침을 참고하여 할당

- 상 기능의 다 성 다양성 등의 개념을 함께 고려하여 평가치를 할당

- 평가 상 기능이 발 소 기능 수행에 어느 정도의 향을 주는지 고려하여 평

가치 할당 즉 평가 상 기능이 실패할 경우 발 소 기능에 어느 정도의 향

이 있는지를 고려

- 평가하고자 하는 기능에 한 수집 자료 검토 후 평가

- 평가 상 기능 상실에 따른 사고 유발인자( 기사건) 악

다음의 표 52을 참고로 각 문가가 느끼는 험 정도를 고려하여 평가치를 할당

- 180 -

한다

질문에 한 수 수 할당을 한 정의 설명

0 (0) 부정 연 가능성 없음

1 (1 sim 9)

- 별로 요하지 않은 향을 주고주거나 발생 가능성이 매우 희박함- 매우 희박한 발생 발 소 수명 기간 동안 한 번 정도의 작동 요구- 요하지 않은 향 계통 기능 수행에 문제가 있더라도 이로 인해 노심손상이 발생하지 않거나 의 안 과 건강에 미치는 향이 없다

2 (10 sim 39)

- 아주 미미한 향을 주고주거나 드물게 발생함- 드물게 발생 작동 요구 lt 한 주기당 한 번- 미미한 향 계통 기능이 차 으로 떨어지지만 노심손상이 발생하지 않고

의 안 과 건강에 미치는 향이 없다

3 (40 sim 59)

- 은 향을 주고주거나 가끔 발생- 가끔 발생 한 주기당 1-2 번의 작동 요구- 은 향 계통의 기능이 아주 낮은 노심손상 가능성을 가지고 심각하지 않게 떨어지고 의 건강과 안 에 좋지 않은 향을 주지 않음

4 (60 sim 89)

- 보통의 향을 주고주거나 일정하게 발생- 일정하게 발생 5년에 한번 보다 더 자주 발생- 보통의 향 발생할지도 모르지만 거의 있음직하지 않은 계통의 기능 상실로 노심 손상이 발생할 수 있고있거나 의 건강과 안 에 좋지 않은 향을 것 같지는 않음

5 (90 sim 100)

- 큰 향을 주고주거나 자주 발생 - 자주 발생 지속 는 일상 으로 작동 - 큰 향 있음직한 계통 기능의 상실로 인해 노심손상이 발생할 수 있고

있거나 의 안 과 건강에 좋지 않은 향을 미친다

표 56 평가치 할당 기 참고 표

상기 표 52에서 퍼센타일은 평가자가 느끼는 향 정도를 의미한다

평가 상 기능에 한 평가치 할당이 후 각 질문의 가 치와 각 문가가 부여

한 평가치를 곱하여 모두 더한다 평가 상 기능에 한 최종 수가 40 이하가 되

는 경우 다음 요건을 만족하는 기능인지 다시 검토한다

- 상 기능이 안 기능을 수행하지 않거나 안 기능의 보조 기능을 수행하지

않거나 는 안 기능을 보완하지 않음

- 상 기능이 어떤 차 는 회복을 해 PSA에서 고려되는 운 원 조치를 보

조하지 않음

- 상 기능의 실패가 PSA 기사건의 발생과 연 이 없음

- 상 기능이 사고 동안 핵분열 물질의 확산 방벽 기능의 일부분 아님

- 181 -

- 상 기능의 실패가 사고 동안 방사능 물질의 확산과 연 없음

상기 기능 하나라도 연 이 있는 기능이면 다시 한 번 평가를 한다

마 문가 단에 의한 결정론 안 요도 결정

SSC가 PSA 모델에 포함되어 있는지 여부와 상 없이 모든 SSC에 해 결정론

험도 순 결정 과정을 거치도록 한다 PSA에 모델된 SSC의 요도는 결정론

평가 결과와 확률 평가 결과 상 에 있는 것을 최종 으로 선정한다

계통 기능 확인 계통 내 각 기기에 의해 수행되는 기능을 확인 이를 문서화(

험도 요 기 문서) 기기에 한 기 험도는 해당 계통 기능 실패에 의한 험

도로 할당한다 이를 문가 그룹이 의견의 합일 에 도달하면 더 이상의 문서화는 요

구되지 않는다

하나의 기기가 여러 기능 수행을 해 사용되는 경우 그 기기의 안 요도는

가장 높은 안 요 기능의 순 를 따른다

질문 사항에 하여 문가들이 부여한 수와 각 질문사항에 한 가 치를 곱

한 합으로 요 순 를 결정한다 요도 분류를 한 수 범 는 다음 표 53과 같

다 5개의 질문 하나에서 만이라도 높은 수를 부여 받으면 체 수에 계없이

더 높은 범주로 분류할 수 있다

안 요도 범주 Safety-Related Non-Safety Related

HSS(High Safety Significant 71sim100)I 등 II 등MSS(Medium Safety Significant 41sim

70)

LSS(Low Safety Significant 21sim40)III 등 IV 등

NRS(NonsimRisk Significant 0sim20)

표 57 최종 안 등 분류기

- 182 -

4 구조 계통 기기 순 결정 체제 시범 용

가 GQA(Option 2) 시범 용

본 연구를 통하여 개발된 기술의 효용성 증 타당성 평가를 하여 험도

기반 구조 계통 기기(SSC) 순 결정 체제-즉 Option 2-의 시범 용에 본 연구

에서 개발한 계통 요도 척도와 문가 의견 추출 방법 등을 사용하 다 본 시범

용에서는 기본 으로 미국에서 개발된 방법론(NEI-00-04[NEI03] 10CFR5069)을

용하 으며 CCF가 있는 기기의 RAW 계산에는 본 연구에서 개발한 Balancing 방

법[KK05]을 사용하 다 미국에서 개발된 방법에서는 PSA에 모델되지 않은 기기의

요도 여부를 결정하기 하여 심층방어(Defense-in-depth DID) 방법을 용하 으

나 본 연구에서는 문가 의견을 활용하여 미국의 방법론과 결과를 비교하 다

계통 기능 ID 계통 기능

고압안주입계통

HS-01 RWT로부터 고압안 주입수(붕산수) 공

HS-02 재순환 집수조로부터 온 안 주입수 공 (단기 재순환)

HS-03 재순환 집수조로부터 고온 안 주입수 공 (장기 재순환)

HS-04 원자로냉각재 압력경계 건 성 유지

HS-05 최소유량 운 (요구 시 닫힘 기능 포함)

HS-06 RWT와 Refueling Cavity 간 붕산수 이송

HS-07 RCS 압력경계 역지밸 설 시험 수단 제공

HS-08 시료 채취 수단 제공

HS-09 앙 제어실에 지시 경보 신호 제공

HS-10 장 지시 기능

HS-11 격납건물 격리 기능

1차 기기냉각해수계통

SX-01 기기냉각수 열교환기에 충분한 냉각 해수 공

SX-02 데 리 필터 여과 역세척 기능

SX-03 앙 제어실에 지시 경보 신호 제공

SX-04 계열간 교차 운 기능

SX-05 계열간 격리 기능

SX-06 CCW 열교환기 Room ESW Intake Structure 지역 체 소방수 공

SX-07 장 지시 기능

표 58 HPSI ESW 계통 평가 상 기능

- 183 -

본 연구의 시범 용 상으로는 울진 원 3 4호기 고압안 주입(HPSI)계통과 1차

기기냉각해수(ESW)계통을 선정하 다 상세한 평가 내용은 기술보고서 [김길05a]에 기

술되어 있다 평가 상 계통 즉 HPSI 계통과 ESW 계통은 표 54에 제시한 것과 같이

HPSI 11개 기능과 ESW 7개 기능이 있다 그림 76과 71에 각 평가 상 계통에 한 간

략한 PampID를 수록하 다

본 연구에서 사용한 Option 2의 안 주요 기기 분류 방법은 다음과 같다

① 계통의 모든 기능을 정의한 후 그 계통에 속한 기기들과 연계(Mapping)한다

를 들면 HPSI의 경우에는 11개 기능이 있다(표 54 참조) 이들 기능과

HPSI 기기들과 연계를 한다 즉 모든 HPSI 계통에 속한 기기는 최소한 한

가지 이상의 기능을 가지고 있도록 구분한다

② 다음에 각 기기들을 안 에 요한 기기와 요하지 않은 기기로 구분한다

PSA에서 모델링된 기기는 각 기기 고장 모드의 FV와 RAW 요도를 사용하

여 평가한다

③ 어떤 기기가 안 에 요한 기기로 명되면 그 기기와 연계된 계통기능을 안

에 요한 계통 기능으로 정한다

④ 어떤 계통기능이 안 에 요한 기능이면 그 계통 기능을 지원하는 기기는 모

두 안 에 요한 기기로 정한다

를 들면 계통의 안 요 기능을 하는 유로(Path)에 있는 기기들은 모두

안 련 기기로 정하는 것이다 물론 같은 유로에 있어도 요하지 않은

기기가 있겠지만 일일이 따져 보지 않고 빠르게 정할 수 있는 장 이 있는

방법이다

Mini Flow Line으로 별도로 유로가 있는 경우 그 유로상의 기기가 요하지

않는 경우에는 비안 련 기기로 취 한다( HPSI V-219)

⑤ 그러나 일부 기기는 다 기능을 수행하므로 그 기기가 안 에 요한 기기일

- 184 -

지라도 그 기기가 수행하는 모든 기능이 원자로안 정지에 필요한 것은 아니

다 따라서 이를 염두에 두고 기능의 요도를 구분하여야 한다 를 들면

표 54에서 HPSI의 SI-02 기능을 수행하는 기기들은 부분 안 에 요한

기기이다 HPSI SI-05 기능으로 고온 주입에만 사용하는 SI-603 SI-321

SI-523 SI-957 밸 등은 이들의 RAW와 FV가 작게 나왔으므로 상

으로 안 에 요한 기기들이 아니라 할 수 있다 그러나 SI-05 기능뿐만 아

니라 SI-02 SI-04 기능도 함께 수행하는 고압주입펌 (PP02A)와 일부 밸

가 안 에 요한 기기로 정되었으며 이들 기기들의 안 요도 에

SI-05 기능의 차지하는 비 이 얼마인지 알 필요가 있다 그러나 기존에 구한

기본사건들의 요도 가지고는 알 수가 없으므로 고장수목에서 SI-05 기능에

해당하는 게이트(GHSHLA-LampML Failure of Injection Through Hot Leg

Loop-A)를 찾아서 SI-05 기능의 요도(RAW FV)를 구한 후 SI-05 기능의

요도를 정하 다 정 결과 이 기능은 안 에 요한 기능이 아니었으므

로 SI-603 SI-321 SI-523 SI-957 등은 안 에 요하지 않은 기기들

로 구분되었다 마찬가지 방법으로 다른 계열의 SI-604 SI-331 SI-533

SI-958 밸 등도 안 에 요하지 않은 기기들로 구분되었다(그림 70 참조)

⑥ 에서 게이트의 요도는 다음과 같이 구한다

해당 게이트를 True로 놓고 증가된 CDF를 CDF+라 하면 RAW는 다음 식으

로 구하고

RAW = CDF+CDF

해당 게이트를 False로 놓고서 구한 값을 y라고 하면 FV는 다음 식으로

구해진다

FV = (CDF - y)CDF

물론 다 기능을 갖는 기기에서 고장 모드가 기능별로 구분이 되면 그 기능

별로 고장모드를 모아서 기능별 기기의 요도를 구할 수 있다

- 185 -

그림 70 간략화한 고압안 주입계통 PampID

- 186 -

그림 71 간략화한 기기냉각해수계통 PampID

- 187 -

Frequency Design Basis Eventgt3 diverse trainsOR2 redundant systems

1 train + 1 system with redundancy

2 diverse trains

1 redundant automatic system

gt 10-0sim10-1yr

Reactor TripLoss of Condenser

10-1 sim 10-2yr

Loss of Offsite Power Total loss of Main FWStuck open SRV (BWR)MSLB (outside cntmt)Loss of 1 SR AC BusLoss of InstrCntrl Air

POTENTIALLY

SAFETY

SIGNIFICANT

10-2 sim 10-3yr

SGTRStuck Open PORVSVRCP Seal LOCAMFLB MSLB InsideLoss of 1 SR DC bus

LOW SAFEY

SIGNIFICANCE

CONFIRMED

lt 10-3yrLOCAs Other Design Basis Accidents

그림 72 심층방어(Defence-In-Depth) Matrix

한편 Balancing 방법을 사용하여 각 기기들의 FV와 RAW를 이용하여 그 게

이트의 FV와 RAW를 구하여 평가할 수도 있다

를 들면 SI-603 SI-321 SI-523 SI-957 SI-522 각각의 P와 FV를

구한 값을 이용하여 이들의 상 게이트의 P와 FV를 구하면 P=443E-3

FV=506E-4이다 Balancing 방법을 사용하여 RAW를 구하면 RAW는 111

이다 따라서 SDC LOOP1을 통한 Hot Leg Injection Line으로 냉각수를 넣

는 기능은 안 에 요한 것이 아니다

⑦ 요하지 않은 기기로 정된 기기들에 해서 민감도 분석을 수행한다

⑧ 민감도 분석으로도 요하지 않은 기기기능으로 정되면 심층방어

(Defense-In-Depth DID) 평가를 한다

⑨ 그림 78의 DID Matrix를 사용하여 평가하면 HPSI SI-05 기능은 2

Diversed Train이 있으므로 안 에 요하지 않은 기기기능이다

- 188 -

(1) GQA 평가-미국 방법론 용

본 연구에서 개발된 PRiME-U34i(Rev0)를 세 가지 삭치 10-11 10-12 10-13

을 사용하여 정량화하 다 삭치에 따라 정량화 하는데 걸리는 시간 계산된 CDF

값 요도 정보를 제공하는 HPSI 계통 ESW 계통 기기의 갯수를 다음의 표 55로

정리하 다

삭치 10E-11 10E-12 10E-13CDF 1386E-05 1407E-05 1413E-05요도 정보 제공 체 기기수 684 910 1143요도 정보 제공 HPSI 계통 기기 개수 57 71 79 (95)요도 정보 제공 ESW 계통 기기 개수 38 50 56 (78)

표 59 삭치에 따른 요도 정보 제공 기기

표 55에서 알 수 있듯이 삭치가 작을수록 정량화 시간이 많이 걸리고 요

도 정보가 더 많이 나오게 된다 10-13으로 삭할 경우에는 95개의 HPSI 계통 기기

에 79개가 ESW 계통에서는 78개 에 56개가 삭되지 않고 남아서 요도 정보

를 제공하 다 따라서 Option 2는 많은 요도 정보가 남을수록 더 정확한 평가를 할

수 있으므로 삭치 10-13으로 설정하고 요도를 평가하 다

(가) HPSI 계통 평가

울진 3 4호기에서 사용 인 기기들의 품질등 을 살펴보면 다음과 같다

품질등 Q (안 련 품목)

안 련 SSC로서 10CFR5055a 규제지침서 126에 따라 품질등 Q로 분류되며

10CFR50 부록 B의 품질보증요건을 용받는다

품질등 T (안 향 품목)

품질등 T는 ANSIANS 511의 3314 과 규제지침서 129의 C2 에 기술되어 있는

비안 련 보조설비계통의 SSC에 용된다 계속 인 기능 수행이 요구되지 않지만 기능

- 189 -

상실시 안 련 기기의 안 기능을 허용범 를 과한 정도까지 하시키거나 주제어실

의 운 원에게 치명 인 손상을 수 있는 SSC에도 품질등 T가 용된다

품질등 R(신뢰성 품목)

품질등 R은 발 소 정상운 신뢰도에 요한 향을 미치는 기기에 용한다

품질등 S (일반 산업 품목)

품질등 Q T R이 아닌 SSC는 품질보증요건을 용받지 않는다 따라서 Q T를 안

련 기기로 취 하여 다음 표 56과 같이 평가하 다

안 련 기기 비 안 련 기기 합계

안 요 116 20 136

안 비 요 161 10 171

합계 277 30 307

표 60 분류별 소속 기기 수(HPSI)

HPSI 계통은 총 307개 식별번호를 갖는 기기가 있다 이 에서 Q=105 T=11

S=20으로 136개가 안 요(Risk Significant) 기기이며 Q=148 T=13 S=10으로

171개가 안 비 요(Non-Risk Significant) 기기로 평가되었다 따라서 안 련 기

기 277개 161개는 완화된 기 이 용 가능하고 그리고 비 안 련 기기 20

개는 오히려 강화된 기 용이 필요한 것으로 나타났다

PSA 모델링된 기기 HPSI 계통에서 요하지 않은 기기로 정된 것은 SDC

LOOP 1과 LOOP 2로 가는 고온 주입배 으로 SI-603 SI-321 FE-391 SI-523

SI-957 SI-522 SI-604 SI-331 FE-390 SI-533 SI-958 SI-532이다(그림 76 참

조) 이들 고온 주입배 은 형 형 냉각재 상실사고 후 4시간 이내에 정지냉각

개시 조건에 도달할 수 없는 경우에는 2sim3시간 이내에 고온 온 동시 주입운

을 수동으로 개시할 때 사용하도록 설계되어 있다

- 190 -

(나) ESW 계통 평가

ESW PCS 카드 자체만으로는 RAW나 FV가 기 치보다 낮아서 안 에 요한

기기로 분류되지 않는다 그러나 실제로 펌 의 작동 여부를 묻는 것이기 때문에 PCS

를 펌 의 범주로 넣어서 계산하는 것이 타당하다

ESW 계통에서 안 에 요한 기기로 도출된 기기는 4 의 펌 와 밸 067

068 1019 1020 이다 이들과 연 된 계통 기능과 그들을 지원하는 기기들을 고려하

면 그림 77 상에 있는 모든 기기가 안 요 기기에 포함된다

ESW 계통 식별번호가 부여된 기기 285개에 해 평가를 수행하 다 계기 기

기계 등의 에서 한 기기에 해 여러 개의 식별번호가 도출되었다 이 에서

Q=86 T=31 S=4로 121개가 안 요기기로 평가되었으며 Q=41 T=80 S=43으로

164개가 안 비 요기기로 평가되었다 따라서 Q T를 안 련 기기로 취 하면 다음

표 57와 같이 평가할 수 있다

안 련 기기 비 안 련 기기 합계

안 요 117 4 121

안 비 요 121 43 164

합계 238 47 285

표 61 분류별 소속 기기 수(ESW)

따라서 안 련 기기 238개 121 기기는 완화된 기 이 용 가능하며 비 안

련 기기 4개는 강화된 기 의 용이 필요한 것으로 나타났다

(2) 문가 의견 활용 용

앞서 사용된 미국의 방법론 NEI 00-04 10CFR5069은 PSA에서 모델이 안

된 기기의 요도 여부를 DID 개념으로 충분히 악할 수 있다고 가정하 으나 본 연

구에서는 문가 의견을 활용하여 PSA에서 모델이 안 된 기기의 요도 여부를 정하

- 191 -

여 미국의 방법론과 결과를 비교하 다

HPSI 계통과 ESW 계통의 기능을 각각 11개와 7개 기능으로 분류하여 평가하고 각

기기와 연계시켰다 평가 상 계통의 기능은 표 54와 같다

어떤 기능의 안 요도가 표 57의 I과 II등 에 해당되면 그 기능에 연계된 모든

기기를 I과 II등 으로 분류하 다

개발된 차등 품질 보증(GQA)을 한 문가 의견 추출 지침(KAERITR-2912

2005)[황미05b]에 따라 HPSI 계통과 ESW 계통에 한 시범 용 결과 HPSI 계통의

경우 HS-1 2 3 4 5 9 11 기능 ESW 계통의 경우 SX-1 3 기능이 안 요 기능으

로 평가되었다 이에 따라 이 기능 수행과 연 있는 기기들은 안 요 기기로 분류하

다 사용된 계통 기능 안 요도 평가표와 최종 안 등 분류 기 은 각각 앞에 나온

표 56 57와 같다

표 62와 표 63에 문가 평가 결과에 따른 HPSI ESW 계통의 안 요 기기

수를 표시하 다 문가 의견 취합 결과에 따르면 HPSI 계통의 경우 총 307개의 기기

177개의 기기가 안 요 등 으로 분류되었고 ESW계통은 총 285개의 기기

190개의 기기가 안 요 등 으로 분류되었다

앞의 미국 방법론을 용한 결과와 문가 의견 취합 결과를 활용한 험도 기반 기

기 안 등 분류 결과를 보면 문가 의견을 활용한 결과가 일반 으로 더 보수 인 것

을 알 수 있다 를 들면 HPSI의 경우 미국 방법론은 안 요 기기가 136개 문가

의견 활용한 결과는 177개로 나타나고 있다(표 62 참조) 따라서 보수 인 방법인 미국

방법론이나 문가 의견을 활용한 방법을 사용하여 안 등 기기를 선정할 경우 HPSI

계통의 경우 총 307개의 기기 186개의 기기가 안 요등 으로 분류되고 ESW 계통

은 총 285개의 기기 190개의 기기가 안 요등 으로 분류되었다

그러나 T Class로 분류되었던 기기가 실제 모두 안 련 기기로 분류되는 것

이 아니었으며 이번 시범 용에서 분류한 계통 기능에 정확히 연계할 수 없는 기기

도 있었으므로 향후 계통 기기의 요도 정 때에서는 이를 고려하여야 할 것이다

- 192 -

한 ESW 계통의 경우 기능 분류를 상세하게 나 지 않아서 다수의 기기가 안

요등 으로 분류된 것으로 악된다 계통 기능 분류를 좀 더 상세히 하면 안 요기

기가 더 감소될 것으로 상된다

안 련 기기 비 안 련 기기 합계

안 요 HSS 81 20

177MSS 70 6

안 비 요LSS 31

130NRS 95 4

합계 277 30 307

표 62 Expert Panel 결정에 따른 HPSI 계통의 분류 결과

안 련 기기 비 안 련 기기 합계

안 요 HSS

190MSS 186 4

안 비 요LSS 4

95NRS 48 43

합계 238 47 285

표 63 Expert Panel 결정에 따른 ESW 계통의 분류 결과

나 SSC 우선 순 결정 체제의 활용성 확 방안 도출

2001년 9월 11일 미국에서 세계무역센터 테러 사건이 발생한 이후 원자력 설비의

물리 방호를 험도 에서 재조명하는 험도 정보 활용 물리 방호 체제의 구축

이 IAEA와 미국을 심으로 시작되었다 이와 같은 활동 역시 험도 정보를 이용하여

시설의 방호에 요한 SSC를 선정하는 작업으로 기존의 험도 정보 활용과 같은 맥락

의 응용 분야이다

본 연구에서는 SSC 우선 순 결정 체제 활용성 확 방안의 하나로 화재 PSA 결

과에 기 하여 시설의 방호에 요한 SSC를 선정하는 방법을 개발하 으며 이를 이용

하여 국내 표 원 을 상으로 시범 용을 수행하 다 이 방법은 IAEA의 련 문가

- 193 -

회의에서 발표 되어 IAEA에서 이 방법을 필수 보호 구역 악 방법의 기 방법으로 채

택하려 하고 있다[PA03]

- 194 -

5 표 원 PSA 표 모델을 이용한 허용 정지시간 연장 재평가

새로 개발된 PRiME-U34i의 험도 정보 활용에의 사용 타당성을 검증하기 하

여 허용정지시간(Allowed Outage Time AOT) 연장 재평가를 수행하 다[강 05c]

이를 하여 표 원 의 주요 안 계통인 고압안 주입계통과 압안 주입계통의

재 허용정지시간 3일을 7일로 변경시의 험도를 평가하 다 험도는 CDF(발 소

변경으로 인한 험도 증가)와 ICCDP(Incremental Conditional Core Damage

Probability)를 평가하 다

가 허용정지시간 변경에 한 험도 평가 방법과 승인 기 치

허용정지시간 변경과 련된 NRC의 규제문서는 RG 1174[NRC98b] 와 RG

1177[NRC98d]이다 이들 문서에서는 허용정지시간 변경시 용되는 험도 평가척

도가 CDF 량 기 출빈도 증가(LERF) ICCDP 증가된 조건부 량 출확률

(Incremental Conditional Large Early Release Probability ICLERP)이다 이들

험도 척도의 기 치 모두는 기본 으로 인 측면이 강하지만 상 인 성격도 있

다 NRC 기 치는 기술지침서 변경과 같이 구 인 변경만을 그 용 상으로 하고

있다 험도 증가와 증가된 조건부 확률에 한 정의는 각각 다음과 같다[NRC98b

NRC98d]

험도(노심손상빈도 는 량 기 출빈도) 증가

R= RB - RB middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (335-1)

R 발 소 변경으로 인한 험도 증가

RB 발 소 변경으로 인한 험도

RB 발 소 변경이 의 기본 험도

증가된 조건부 확률(노심손상확률이나 량 기 출확률)

r = Rlsquo d = (R1 - RB) d middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot (335-2)

- 195 -

r 증가된 조건부 험도 확률

Rlsquo 허용정지시간 변경시 기기 이용불능으로 인한 험도 증가

R1 허용정지시간 변경시 기기 이용불능으로 인한 험도

RB 허용정지시간 변경시 기본 험도

d 허용정지시간 변경과 련된 기기 이용불능시간으로 보통은 기기 평균

수리시간(Mean Time To Repair MTTR)

안 계통의 허용정지시간을 변경하는 경우 험도 측면에서 기본 으로 다음의

조건을 만족해야 허용정지시간 변경이 승인될 수 있다

CDFlt10E-6(년)

ICCDPlt50E-7

LERFlt10E-7(년)

ICLERPlt50E-8

식 (335-2)에서 기기 이용불능으로 인한 험도 평가시 개별 기기의 이용불능

뿐만 아니라 공통원인으로 인한 기기 불능도 고려해야 한다 이 경우 공통원인고장확

률은 기기 이용불능시의 공통원인고장 확률로 변경이 된다 본 연구에서는 분석 상

계통의 허용정지시간 증가 기 을 CDF 척도 측면에서 CDF가 10E-6(년) 미만

ICCDP는 50E-7 미만인 경우로 제한하 다

나 험도 평가 결과

앞에서 기술한 로 본 연구에서는 CDF 척도와 연 이 있는 CDF와 ICCDP만을

평가하 다 험도 평가시 불확실성 분석을 수행하여 평균 값을 구해야 하지만 본 분

석에서는 수행하지 않았다

- 196 -

PRiME-U34i를 이용한 허용정지시간 변경 향 평가 결과 CDF 증가는 미미한

것으로 나타나고 있다 이는 허용정지시간 련 이용불능도가 다른 기기들의 고장모드

에 비해 매우 작기 때문인 것으로 단된다 최종 으로는 압안 주입계통의 허용정

지시간 변경은 가능하지만 고압안 주입계통의 허용정지시간 변경은 ICCDP가 50E-7

을 넘게 되어 불가능한 것으로 단되었다 표 60에는 PRiME-U34i와 인허가 PSA 모

델을 이용한 허용정지시간 변경에 한 험도 평가 결과가 요약되어 나타나 있다

PRiME-U34i와 인허가 PSA 모델을 이용하여 허용정지시간 변경에 한 험도 평가

결과는 동일한 경향을 나타내고 있다[강 01] CDF는 PRiME-U34i를 사용하는 경

우가 이 의 인허가 PSA 모델을 이용한 경우보다 높게 나타났고 반면에 ICCDP는

PRiME-U34i를 사용하는 경우가 더 작게 평가되었다 이는 PRiME-U34i의 기본 노심

손상빈도가 상 으로 인허가 PSA 모델보다 크고 조건부 공통원인 고장확률이 작기

때문인 것으로 단되었다

기본정보와 AOT 변경시의 노심손상빈도 증가와 조건부

노심손상확률계통 PRiME-

U34i인허가

PSA 모델 비고

기본 정보

노심손상빈도 1315E-5

8624E-6

각 계통의 펌 이용불능도

압안 주입계통176E-3 176E-3 일반데이터고압안 주입계통176E-3 176E-3

펌 조건부 공통원인 고장확률

압안 주입계통

요구 321E-2 593E-2 PRiME는 알 인자 설계단계는 MGL 방법 사용

가동 155E-3 80E-2

고압안 주입계통

요구 321E-2 89E-2

가동 126E-2 71E-2

AOT변경시 노심손상빈도

증가와 ICCDP

이용불능도 압안 주입계통 34E-3 34E-3 일반데이터고압안 주입계통 34E-3 34E-3

노심손상빈도 증가 압안 주입계통 10E-8 60E-9고압안 주입계통 10E-7 87E-8

증가된 조건부 노심손상확률

압안 주입계통292E-8 126E-7고압안 주입계통104E-6 234E-6

변경 AOT와 MTTR이 동일시

노심손상빈도 증가와 ICCDP

이용불능도 압안 주입계통141E-2 141E-2 일반데이터

노심손상빈도 증가 압안 주입계통80E-8 48E-8증가된 조건부 노심손상확률 압안 주입계통288E-8 8667E-

7

표 64 AOT 변경에 한 험도 평가 결과

- 197 -

제 4 장 연구개발 목표 달성도 련 분야에의 기여도

제 1 연구개발 목표 달성도

본 과제의 2단계 연구 목표는 다음과 같다

험도 정보 활용을 한 1단계 PSA 표 모델 개발

최 험도 평가 기술 개발

의 단계 목표를 달성하기 하여 본 연구에서는 (1) 험도 정보 활용을 한

PSA 표 모델 개발 (2) 최 험도 평가 기술 개발 (3) 험도 리 기반 기술

개발의 세 분야로 나 어 연구를 수행하 다

1 험도 정보 활용을 한 PSA 표 모델 개발 (목표 달성도 100)

1단계 PSA 표 모델 개발을 하여 울진 3 4호기 PSA 모델을 기반으로 품질

개선 작업을 수행하 다 이를 하여 재 미국에서 수행되고 있는 방식에 따라

lsquoASME PSA Standardrsquo lsquoNEI PSA Peer Review Process Guidancesrsquo에 따라

PSA 모델 등 평가를 수행하 으며 품질 개선을 한 보완 방안을 도출하 다 도출

된 보완 방안에 따라 3년의 연구 기간에 걸쳐 PSA 품질 보완 작업을 수행하 다

PSA 모델의 품질 개선 결과 ASME PSA Standard 기 Capability Category I+를

충족하는 1단계 PSA 표 모델(PRiME-U34i)의 개발을 완료하 다 PRiME-U34i는

이미 규제 기 의 규제 검증 모델 개발의 기반 모델로 제공되었다

2 최 험도 평가 기술 개발 (목표 달성도 100)

기존에 원 의 인허가를 한 PSA에서는 보수 가정에 따라 분석이 수행되어도

그 결과가 용인되어 왔다 그러나 근래에 들어 험도 정보 활용이 활성화됨에 따라

좀 더 정확한 PSA가 요구되고 있다 이와 같은 문제를 해결하기 하여 본 연구에서

는 다양한 최 험도 평가 기술을 개발하 다 즉 공유 계통을 고려한 다 호기 부

- 198 -

지 종합 험도 평가 기술 2단계 PSA 불확실성 분석 평가 방법 개발 격납건물 동

가압 향 평가 1단계 사건수목 2단계 PDSCET 모델 통합 방안 개발 화재

분석 코드에 기반한 표 원 화재 험도 평가 등이 수행되었다 특히 1단계 PSA

정량화 결과의 불확실성 평가 방법은 기존 PSA에서 오랫동안 논란이 있었던 PSA 결

과의 수렴 여부를 악할 수 있는 세계 으로도 새로운 연구 결과라고 할 수 있다

3 험도 리 기반 기술 개발 (목표 달성도 100)

본 과제의 세 번째 연구개발 결과는 험도 정보의 체계 활용을 한 의사 결

정 체제의 구축이다 본 연구에서는 이를 하여 계통 요도 척도 개발 문가 의

견 수렴 체제를 구축하 다 재까지 미국에서도 오랫동안 논란이 있어온 공통고장원

인을 포함하는 경우에 하여도 효과 인 기기 RAW(Risk Achievement Worth)를 구

하는 방법을 개발하 다 이 방법은 미국 산업체에서 사용되는 기존 방법에 비해 해석

RAW 값에 가장 근사한 RAW를 구할 수 있다

험도 정보를 활용하여 SSC(Structure System amp Component)의 요 순 를

결정하기 해서는 PSA 결과와 더불어 문가 의견에 의해 결정된 SSC 요도 순

결과가 같이 사용된다 그러나 SSC 요도 순 결정에 참여하는 문가의 구성 수

질문 방식 등에 따라 그 평가 결과에 많은 차이가 있어왔다 따라서 본 연구에서는

보다 합리 이고 객 으로 각 문가의 의견을 추출하고 취합하기 하여

AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법의 장 을 결합한 Delphi 방법을 기반으로

SSC 요도 결정을 한 문가 의견 추출취합 방법을 개발하 다

본 과제를 통하여 총 16편의 논문을 Journal에 게재하 다 한 국제 학술회의

에서 총 19편 국내 학술회의에서 총 41편의 논문을 발표하여 연구 개발 성과의

에 많은 노력을 하 다 아울러 국내 최 로 PSA 련 서를 발간하여 국내 PSA 기

술 확산에 많은 기여를 하 다 주요 연구 개발 실 발표 논문이 아래 표에 정리

되어 있다

- 199 -

세부연구목표 주요 연구개발 실가치()

연구목표

달성도()

비고

∙ 험도 정보 활용을 한 1단계 PSA

표 모델 개발(ASME Category I+)

∙ ASME I+ 등 을 만족하는 울진 3 4호기 내부사건 1단계 PSA 표 모델 PRiME-U34i 개발 45 100

PRiME-U34i는 ASME 기 II 등 항목이 체 90로 I+ 등 달성연구 결과를 기반으로 국내 산업체 PSA 품질 향상 과제 참여

∙최 험도 평가 기술 개발

∙ 계통 배열 변화 반 기사건 빈도 평가 방법 개발

∙ PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법 개발

∙ 공유 계통을 고려한 다 호기 부지 종합 험도 평가

∙ 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발∙ 화재 분석 코드에 기반을 둔 표

원 화재 험도 평가

35 100

SCI 에 5편의 논문을 발표하는 등 세계으로도 미해결 안이었던 문제에 한 해결 방법론 제공

∙ 험도 리 기반 기술 개발

∙ 계통 수 요도 척도 개발∙ 문가 의견 추출 표 방법 개발∙ 구조 계통 기기 순 결정 체제 구축

시범 용 20 100

미국 험도 정보 활용 경험에서 문제로 나타난 계통 요도 평가 척도 개발 등 미해결 안에 한 방법론 제공 국내

산업체 정비 규정 과제에 방법론 제공

총계 100 100

- 200 -

구분 연번 논문제목 학술지

(회의)년도권

호

주 기

(단체)

주연구(발표)자

국내

게재

1Importance Analysis of In-Service Testing Components for Ulchin Unit 3 using Risk-Informed In-Service Testing Approach

J KNS 200234권4호

한국원자력학회 강 일

2 모터구동 밸 주기 안 성 확인을 한 요도 분류

산업안 학회지200217권2

호산업안 학

회강 일

3The Explicit Treatment of Model Uncertainties in the Presence of Aleatory and Epistemic Parameter Uncertainties in Risk and Reliability Analysis

J of KNS 200335권1호

한국원자력학회

안 일

4The Plant-specific Impact of Different Pressurization Rates in the Probabilistic Estimation of Containment Failure Modes

J of KNS 200335권2호

한국원자력학회

안 일

5 Present Status of Fire PSA Methodology for Risk-Informed Application 화재소방학회지

200317권1호

한국화재소방학회 이윤환

6Evaluation of Human Reliability Analysis Results in Probabilistic Safety Assessment for Korea Standard Nuclear Power Plants

산업안 학회지200318권2

호산업안 학

회강 일

7

On the Balanced Blending between Formally Structured and Simplified Approaches for Utilizing Judgments of Experts in the Assessment of Uncertain Issues

J KNS 200335권4호

한국원자력학회 안 일

8 A Formal Guidance for Handling Different Uncertainty Sources Employed in the Level 2 PSA J KNS 200436권1

호한국원자력

학회 안 일

9 확률론 안 성 평가 개요 한국방재학회지 20044권3호 한국방재학회

양 언

10화재모델 CFAST를 이용한 원 화재구역의 CCDP 평가

화재소방학회지200418권3

호화재소방학

회이윤환

발표

1 험도 정보 가동 시험 방법을 이용한 울진 3호기 역지밸 의 시험주기 최 화 연구

춘계 원자력학술발표

회2002년 5월 한국원자력

학회강 일

2 정비효율성감시 수행을 한 상 비용 평가 편익항목 조사 춘계원자력학회 2002년 5월 KNS 황미정

3Categorization of Safety Related Motor Operated Valves Safety Significance for Ulchin Unit 3 sing PSA approach

제4차 KINS MOVAOV Workshop

2002년 5월 KINS 강 일

4 A Study of On-Line Maintenance for UCN 3 4 춘계원자력학회 2002년 5월 한국원자력학회

김길유

5 A Study of Conditional RAW Importance Measure 추계원자력학회 2002년 10월 한국원자력학회

김길유

6The treatment of model uncertainties under the presence of parametric uncertainty sources in risk and reliability analysis

추계원자력학회 2002년 10월 한국원자력학회

안 일

7 험도정보활용을 한 국내 PSA표 모델 개발방향 추계원자력학회 2002년 10월 한국원자력학회 황미정

8 PSA 기법을 이용한 원자력 설비의 필수 보호 지역 악 방법

추계원자력학회 2002년 10월 한국원자력학회

양 언

9 험도정보활용을 한 량조기방출빈도 추정의 단순화 방법

추계원자력학회 2002년 10월 한국원자력학회

한석

10화재 PSA 방법론에 한 고찰 추계산업안 학회 2002년 산업안 학

회 이윤환

11화재 PSA 방법론을 이용한 원자력발 소의 안 성 평가

추계화재소방학회

2002년 화재소방학회

이윤환

12An Approach to Evaluate Alternate AC Power Source Effects on SBO Events in Multi-Unit Nuclear Power Plants

춘계원자력학회 2003년 4월 한국원자력학회 정우식

13고압안 주입 완 상실을 동반한 소형 단 냉각재상실사고시 속감압운 에 한 열수력 분석

춘계원자력학회 2003년 4월 한국원자력학회

한석

14Present Status of Fire Events Analysis Methodology for Risk-Informed Application

산업안 학회 춘계학술발표회 2003년 5월 산업안 학

회 이윤환

15A Study of Performance Indicator for Unplanned Reactor Scram of Domestic Nuclear Power Plants

산업안 학회 춘계학술발표회

2003년 5월 산업안 학회

강 일

16 기사건의 험달성가치(RAW) 요도 척도 계산 방법에 한 연구

산업안 학회 춘계학술발표회

2003년 5월 산업안 학회

김길유

171단계 PSA에서의 열수력 분석 황제1회 원자력 안 해석 심포

지엄2003년 6월

원자력안기술원 (KINS)

양 언

18Characteristic Analysis of File Modeling Codes 추계원자력학회 2003년 10월 한국원자력학회

이윤환

19Success Criteria of Probabilistic Safety Assessment 추계원자력학회 2003년 10월 한국원자력 한석

- 201 -

구분 연번 논문제목 학술지

(회의)년도권

호

주 기

(단체)

주연구(발표)자

for Steam Generator Tube Rupture Accident with Total Loss of High Pressure Safety Injection 학회

20A Study of Calculation Method for RAW Including CCF 추계원자력학회 2003년 10월 한국원자력

학회 김길유

21A Formal Treatment of Uncertainty Sources in a Level 2 PSA 추계원자력학회 2003년 10월 한국원자력

학회안 일

22Development and Applications of Guidance for Modeling Pre-Accident Human Errors to Improve the Quality of PSA

추계원자력학회 2003년 10월 한국원자력학회 강 일

23 험도 정보 활용에서의 기기 이용불능시 험도 계산 춘계원자력학회 2004년 5월 KNS 강 일

24Modelling and Quantification of Pre-Accident Human Error Dependency 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 강 일

25울진3 4호기 주요 기사건 보완 연구 춘계원자력학회 2004년 5월 KNS 김길유

26울진3 4호기 기 사건 빈도 보완 연구 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 김길유

27A Formal Integration of the Level 1 and Level 2 PSA Models for Risk-informed Application 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 안 일

28Development of Measures for the Truncation Uncertainty in Fault Tree Analysis 춘계원자력학회 2004년 5월 KNS 정우식

29Vital Area Identification Software VIP for the Physical Protection of Nuclear Power Plants 추계원자력학회 2004년 5월 KNS 정우식

30 험도 정보를 활용한 SSC 분류 체계 기기건 성학회 2004년 　 황미정

31국내 공통원인고장 데이터베이스개발 필요성 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 황미정

32

The Establishment of Weighting Factors and Threshold for Screening Safety-Significant SSC to Implement the Maintenance Rule Using Delphi Process

추계원자력학회 2004년 10월 KNS 황미정

33한국표 형원 PSA 품질 개선 추계원자력학회 2004년 KNS 양 언

34 험도 정보 활용과 PSA 품질제11회

원 기기건정성 심포지엄

2004년 KINS　 양 언

35PSA 사고경 분석을 한 LOCA 사고군 최 열수력 분석

원자력 안 해석심포지

움2004년 6월 KINS 한석

36A Re-estimation of the Accident Sequence of the LOCA Groups for the PSA Model of the KSNP 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 한석

37화재모델 CFAST의 변수 분석 춘계원자력학회 2004년 5월 KNS 이윤환

38화재모델 CFAST를 이용한 원 화재구역의 안 성 평가

산업안 학회 춘계학술발표회

2004년 산업안 학

회 이윤환

39PSA 품질 향상을 한 ESFAS-ARC PCS 모델링 지침 개발과 용 추계원자력학회 2004년 10월 KNS 이윤환

40원자력발 소의 화재안 성평가 한국 험통제학회

2004년 한국 험통제학회　 이윤환

41화재 PSA 방법론에 한 고찰제8회

원자력안 기술 정보회의

2003년 KINS 이윤환

국외 게재

1 Periodic Safety Review Program Nuclear Plant Journal

20023-4월호

김길유

2 A PSA-based Vital Area Identification Methodology Development

Reliability Engineering and System

Safety

200382권2호

Elsevier Science 박창규

3 A New Method to Evaluate Alternate AC Power Source Effects in Multi-Unit Nuclear Power Plants

Reliability Engineering and System

Safety

200382권2호

Elsevier Science 정우식

4On the Plant-specific Impact of Different Pressurization Rates in the Estimation of Containment Failure Mode Probabilities

Reliability Engineering and System

Safety

200484권2호

Elsevier Science 안 일

5 Development of Measures to Estimate Truncation Error in Fault Tree Analysis

Reliability Engineering and System

Safety

2004accepted 2005 in press

Elsevier Science 정우식

6On the Use of the Balancing Method for Calculating Component RAW involving CCFs in SSC Categorization

Reliability Engineering and System

Safety

200587권2호

Elsevier Science 김길유

- 202 -

구분 연번 논문제목 학술지

(회의)년도권

호

주 기

(단체)

주연구(발표)자

발표

1 Importance Analysis of In-Service Testing Components for Ulchin Unit 3

10th International Conference on Nuclear Engineering

2002년 ASME 강 일

2Pilot Study on the Applications of Risk-Informed In-Service Testing Method to Check Valves for Ulchin Unit 3

7th Korea-Japan

PSA Workshop

2002년 PSA 연구회 강 일

3 Adoption of the Maintenance Rule Concept under Periodic Safety Review in Korea PSA 02 2002년 　 김길유

4 Adoption of Maintenance Rule Concept at Wolsong Unit 1 Periodic Safety Review KJPSA 2002년 PSA

연구회 황미정

5A Study on the Performance-Based Regulation System Construction Considering the Specific Situation at Korean NPPs

ANS Meeting 2002년 6월 ANS 황미정

6Guidance for the Explicit Treatment of Model Uncertainties in the Presence of Aleatory and Epistemic Parameter Uncertainties

ICONE11 2003년 4월 JSMEASME 안 일

7On the Balanced Use between Formally Structured and Simplified Approaches for Reflecting Subjective Judgments of Experts

ICAPP03 2003년 5월 SNEANS 안 일

8 A Study of an Expected RAW Importance Measure ESREL2003 2003년 6월 ESRA 김길유

9 A Pilot Study of RI-IST Applications to IST Check Valves for Ulchin Unit 3 SMiRT17 2003년 8월 IASMiRT 강 일

10

Thermal hydraulic analysis of aggressive secondary cooldown in a small break loss of coolant accident with a total loss of high pressure safety injection

NURETH-10 2003년 10월 KNSANS 한석

11A sensitivity study on a risk model for the reactor protection system in Korea Standard nuclear power plants

KORAS2003 2003년 11월 한국신뢰성학회

한석

12사고 인 오류 인간신뢰도분석에서의PSA 품질 향상

Canadian Nuclear

Societys 25th Annual

Conference

2004년 CNS 강 일

13A Balancing Method for Calculating a Component RAW involving CCFs ICONE 12 2004년 4월 　 김길유

14The Influence of Dynamic Pressures in the Estimation of Large Early Release Frequency (LERF)

ICAPP04 2004년 6월 ANS 안 일

15Development of a PSA-based Vital Area Identification Methodology for the Physical Security of Nuclear Power Plants

PSAM7 2004년 6월 　 박창규

16An Approach to Estimate SBO Risks in Multi-unit Nuclear Power Plants with a Shared Alternate AC Power Source

PSAM7 2004년 6월 　 정우식

17Application of PSA to the Physical Protection of Nuclear Power Plants

The 8th Korea-Japan

PSA Workshop

2004년 11월 JAERI 박창규

18A Study on Expert Elicitation for Risk-Informed Regulations and Applications Using Delphi Process

The 8th Korea-Japan

PSA Workshop

2004년 11월 JAERI 황미정

19Thermal Hydraulic Behavior of a Steam Generator Tube Rupture Accident with a Total Loss of The High Pressure Safety Injection

NUTHOS-6 2004년 10월 JNSANS 한석

- 203 -

제 2 련 분야에의 기여도

울진 3 4호기는 국내 최 의 표 원 으로 많은 험도 정보 활용 과제의 시범

상 호기로 선정되어 있다 따라서 본 연구를 통하여 개발된 PRiME-U34i와 련 기

술은 모든 표 원 상 험도 정보 활용의 기반 모델로 활용이 가능하다 본 연구

에서 개발한 PRiME-U34i는 2002년 9월에 체결된 KAERI-KINS 연구 력 정을

통하여 이미 KINS에서 규제검증모델의 기반모델로 사용하고 있다 한 연구소와 산업

체간의 기술 이 계약을 통하여 PRiME-U34i의 기 모델이 력연구원의 험도 정

보 활용 가동 검사 과제 한수원의 울진 3 4호기 기술지침서 개선 과제에 사용되고

있으며 향후 이들 기 모델이 PRiME-U34i 최종모델로 치될 것으로 상된다

아울러 본 과제를 수행하며 얻은 PSA 품질 평가 기술과 경험을 기반으로 이미

고리 3 4호기 PSA 품질 향상과제에서 PSA 품질 독립 평가 탁 과제를 받아 수행하

고 있으며 산업체에서 수행 인 정비 규정 기술 개발 과제에서는 본 과제에서 개발

한 문가 의견 추출 방법을 이용하여 련 문가 의견의 추출통합 작업을 수행하

다

에서 보듯이 본 과제를 통하여 개발된 PSA 모델 최 평가 기술 험도

리 기술 등은 이미 국내 험도 정보 활용과 련된 많은 분야에서 활발히 활용되고

있다

한 연구 성과의 확산을 하여 2002년 8월에는 한수원 본사에서 과제 설명회

를 가진 바가 있으며 2002년 5월에는 제7차 한일 PSA Workshop을 주 하여 한국

일본 국 등 국내외 110여명의 PSA 문가가 참석하는 등 성공 으로 국제 인

Workshop을 개최한 바가 있다 2003년 10월에는 제3차 PSA Workshop을 개최하여

국내 PSA 문가 100여명이 참여한 바 있으며 2002년 9월에는 험도 정보를 활용

한 물리 방호 련 한-IAEA Workshop을 공동 개최한 바가 있다

본 과제에서는 산업체를 상으로 한 1주간의 PSA 교육을 2003년도와 2004년

도에 걸쳐 한국원자력연구소에서 개최한 바 있으며 매년 국내에서 개최되고 있는 IAEA

- 204 -

험도 정보 활용 Workshop에도 강사진으로 참여하여 왔다 한 총 30여건의 국내외

산업체를 상으로 탁과제 수행 자문 세미나 교육 등을 수행하여 국내 산업체에

련 기술을 극 으로 이 하 다 주요 외 기술 이 내용이 아래 표에 정리되어

있다

2001년도에 수립된 제2차 원자력 진흥종합계획에서는 2006년까지 성능 기

험도 정보를 활용한 규제 제도의 도입과 PSA 기술의 고도화 종합 데이터베이스

체계 구축을 명시하고 있으며 2002년도에는 험도 정보 활용의 기반이 되는 정비 규

정의 도입이 원자력안 원회에서 결의되었다 한 2004년부터 한국원자력학회에서

작성 인 국가원자력기술지도(Nuclear Technology Roadmap)에서도 험도 정보 활

용 기술을 향후 원자력 안 분야에서 개발하여야 할 주요 략 제품기술 하나로 선

정하 다

이에 따라 험도 정보 활용 기술에 한 국내 수요는 더욱 늘어날 것으로 단되

며 본 연구에서 연구 개발된 PRiME-U34i 최 평가 기술 험도 정보 활용 체

제 등은 험도 정보 활용 가동 검사 험도 정보 활용 기술 지침서 개선 정

비 규정 등 다양한 험도 정보 활용 시 항상 요구되는 기반 요소 기술이므로 국내

에서 험도 정보 활용 련 업무 증가에 따라 본 연구에서 개발한 PSA 모델 평가

기술 활용 체제의 외 기여도가 더욱 증 될 것으로 단된다

- 205 -

이 기술내용 업체명 방법(용역자문수탁) 경비(기술료) 기간 비고

험도 기반 성능지표 국내 용 연구 KINS 수탁 50000천원 2002sim2004 장기 과제 탁

MR Weighting Factor Threshold 설정 KEPRI 수탁 19500천원 2003 산자부 과제

탁

울진 3 4호기 험도 평가용 모델 KAIST 기술 실시 2002

울진 3 4호기 험도 평가용 모델 KEPRI 기술 실시 2002sim 산업체 행정 처리

울진 3 4호기 험도 평가용 모델 KOPEC 기술 실시 2002sim 산업체 행정 처리

기술지침서 개정 련 KOPEC 자문 2002

정비규정 Delphi 방법의 가 치 설정 KERPI 자문 2004

MR APC RPC 설정 KEPRI 자문 2004630

험도 정보 활용 일반 한국가스공사 자문 2003515

정비규정 설명 국내 도입 방안 KINS 자문 2003612

정비규정 설명 국내 도입 방안 한수원 자문 20034

정비규정 로그램과 국내 정비규정 용 연구 KOPEC 자문 2003126

PSR에의 MR 용 KEPRI 자문 2002

PSA 개요 한기공 세미나 2003

정비 규정 일반 KEPRI 세미나 2002

정비 규정 일반 KOPEC 세미나 2003

정비 규정 일반 한기공 세미나 2003

DynaRM 데모 KINS 세미나 2004

정비규정 개요 국내 도입 방안 한수원 울진 2발 세미나 2003424sim

25

정비규정 개요 국내 도입 방안 과기부 세미나 200327

정비규정 개요 국내 도입 방안 KINS 세미나 200315

정비규정 지원 로그램 한수원 세미나 2002517

험도 정보 활용 일반 한수원 고리연수원 교육 2002 한수원 교육

로그램

험도 정보 활용 일반 한수원 고리연수원 교육 2003 한수원 교육

로그램

험도 정보 활용 일반 한수원 고리연수원 교육 2004 한수원 교육

로그램

험도 정보 활용 개요한수원 KEPRI 한기공

교육 2003 연구소 PSA 교육 로그램

험도 정보 활용 개요한수원 KEPRI 한기공

교육 2004 연구소 PSA 교육 로그램

험도 정보 활용 개요한수원 KEPRI 한기공

교육 2002 IAEA WS 강사

험도 정보 활용 개요한수원 KEPRI 한기공

교육 2003 IAEA WS 강사

험도 정보 활용 개요한수원 KEPRI 한기공

교육 2004 IAEA WS 강사

PSA 개요 산업안 공단 교육 2003

PSA 개요 산업안 공단 교육 2004

PSA 모델 검토 루마니아 SNN

IAEA Expert Mission 2003

- 206 -

제 5 장 연구개발결과의 활용계획

PSA 표 모델

- WOG(Westinghouse Owners Group)의 평가에 따르면 차등 품질 보증을

수행함으로써 호기 당 연간 25억 원 정도를 감하는 것으로 나타나고 있

다 이와 같이 험도 정보 활용을 통하여 원 의 안 성을 하하지 않으면

서도 많은 경제 이득을 얻을 수 있으나 이와 같은 험도 정보 활용을

해서는 일정 품질 수 이상을 갖는 PSA 모델의 개발이 필수 이다 본 연

구를 통하여 개발된 PRiME-U34i는 ASME PSA Standard I+ 등 의 품질

을 갖는 PSA 모델로 향후 국내 표 원 상 험도 정보 활용의 기반

모델로 사용될 수 있을 것으로 상된다

- 2002년 9월에 KAERI-KINS는 안 분야 연구 력 정을 체결한 바 있으며

이 정을 통하여 PRiME-U34i를 규제 검증 모델 개발을 한 기반 모델로 사

용하기로 합의하여 과제 기간 동안 지속 으로 연구 력을 수행하여 왔다

- 한 이미 연구소와 산업체간의 기술 이 계약을 통하여 PRiME-U34i의

기 모델이 력연구원의 험도 정보 활용 가동 검사 과제 한수원의

울진 3 4호기 기술 지침서 개선 과제에 사용되고 있으며 향후 이들 모델이

PRiME-U34i 최종 모델로 치될 것으로 상된다

최 험도 평가 기술

- 기존에는 보수 가정과 방법을 이용하여 험도를 평가하여 오던 분야에서도

험도 정보 활용 범 의 확 에 따라 좀 더 정확한 최 평가에 한 요구가

증 되고 있다

- 본 연구에서 개발한 기사건 빈도 평가 방법은 기존 PSA 방법에서 보수

으로 처리하던 기사건의 빈도 평가를 계통 상태에 따라 정확히 평가하는

기술로서 Risk Monitor에 사용되는 PSA 모델 구축에 필수 인 기술이다

- 207 -

따라서 본 연구의 결과물은 향후 국내 원 에 설치할 모든 Risk Monitor에

서 활용될 수 있을 것으로 기 된다

- 국내는 한 부지 내에 많은 호기의 원 이 가동하고 있음에 따라 기 등의 설

비들이 몇 호기에 걸쳐 공유되는 경우가 있으나 기존에는 이와 같은 공유 기

기나 계통의 향을 고려하지 않고 PSA를 단일 호기별로 수행함에 따라 개별

원 의 험도가 과소평가되는 경우가 있었다 한 미국 등에서 이제는 개별

원 의 험도가 아니라 부지(Site) 내 체 원 이 야기하는 험도에 한 우

려가 나오고 있으며 이에 따라 향후 부지 험도 평가가 요구될 것으로 상

된다 따라서 본 연구에서 개발한 공유 기기 계통의 향 평가 방법은 향후

산업체가 PSA를 수행 시 개별 원 험도의 정확한 평가를 가능하게 하여 주

며 한 향후 부지 험도 평가 시에도 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기

된다

- 본 연구를 통하여 PSA 분야의 오랜 과제 하나 던 1단계 PSA 정량화 불확

실성 문제를 해결하 다 이는 PSA 결과 신뢰성 향상에 매우 요한 기술로

본 과제에서 개발된 기술을 기반으로 KIRAPFT-REX 로그램에 개발 기술을

목하여 이제 PSA 정량화와 동시에 정량화에 따른 불확실성을 평가할 수 있

게 되었다

- 미국 NRC는 험도 정보 활용을 하여 2단계 PSA까지 수행하기를 요구하고

있다 그러나 재 2단계 PSA는 많은 상학 불확실성을 갖고 있으며 한

2단계 PSA 수행에 많은 재원을 필요로 하고 있다 본 연구를 통하여 개선된 2

단계 PSA 방법은 국내 산업체에서 험도 정보 활용을 하고자 할 때 2단계

PSA의 간편한 수행을 가능하게 해 것으로 기 되며 아울러 2단계 PSA 평

가 결과의 불확실성을 감소시킴으로써 불필요한 보수성을 이는 데에도 매우

유용하게 사용될 것으로 상된다 2단계 장기 연구 결과를 기반으로 3단계

장기 연구에서 12단계 PSA 통합 모델을 개발할 것이며 이 모델 역시 규제

검증 모델 개발을 한 기반 모델로 제공될 것으로 상된다

- 208 -

- 재까지 원 에서 발생하는 화재의 험도 평가는 매우 보수 으로 이루어져

왔다 이는 특히 화재의 성장 에 한 정확한 측이 어렵기 때문이었

다 따라서 본 연구를 통하여 개발한 화재의 성장 평가 코드를 사용한

화재 험도 방법은 향후 국내 원 의 화재 험도 평가 시 보수성을 크게 감

소시킬 수 있을 것으로 기 된다

- 에서 기술한 여러 최 험도 평가 기술들은 향후 모든 험도 평가에 있

어 불확실성이 감소된 최 험도 평가를 가능하게 해 으로써 험도 정

보에 기반한 규제 운 의 합리화에 범 하게 사용될 것으로 단된다

험도 리 기반 기술

- 험도 정보 활용 기술은 (1) 정확한 험도의 평가를 한 평가 기술과 (2)

험도 평가 결과를 어떻게 활용하는가하는 험도 정보 운용 기술로 이루

어진다 험도 정보 운용 기술의 가장 기반이 되는 기술은 험도 평가 결과

를 이용하여 원 의 안 에 요한 SSC를 선정하고 그 순 를 결정하는 방

법이다

- 원 의 안 에 요한 SSC를 선정하고 그 순 를 결정하기 해서는 기기나

계통의 요도를 평가하여야 하나 기존의 PSA에서는 기기의 개별 고장 모드

별로 요도가 평가되기 때문에 이로부터 기기나 계통 수 의 요도를 평가하

는 데 문제가 있어 왔다 따라서 험도 정보를 정확히 사용하기 해서는 기

기나 계통 수 의 요도를 평가하는 이론 방법을 개발할 필요가 제기되어

왔다 이는 SSC 순 결정에 가장 기본 인 기술로 향후 모든 험도 정보 활

용에서 많이 활용될 것으로 기 되고 있다 본 연구를 통하여 선진국에서도 문

제가 되어 왔던 계통 수 의 요도 평가 공통 원인 고장을 포함하는 경우의

요도 평가를 할 수 있는 새로운 척도를 개발하 다 이는 향후 국내외 험

도 정보 활용에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 단된다

- 한 선진국에서는 PSA 모델에 포함되지 않는 기기나 계통의 요도를 평가하

- 209 -

기 하여서 주로 련 문가들로 구성된 회의를 통하여 요도를 평가하는 방

식을 사용하여 왔다 그러나 이 방식은 회의에 참여하는 문가의 자질 회의의

진행 방식 등에 따라 다른 결론이 나올 수 있다는 문제 을 갖고 있었다 따라

서 본 연구에서 요도 평가 문가 회의를 해 개발한 표 화된 요도 결정

방법은 문가의 의견 수렴에 있어 일 성을 제공할 수 있는 매우 요한 기술

이다 본 연구에서 개발된 기술을 근거로 이미 산업체에서 수행 인 정비규정

과제에서 수탁을 받아 문가 의견수렴 업무를 수행하고 있으며 향후 다른

험도 정보 활용에서도 많이 사용될 것으로 상된다

- 210 -

제 6 장 연구개발과정에서 수집한 과학기술정보

제 1 국외 정보

[ASME02] ASME Standard for Probabilistic Risk Assessment for Nuclear Power

Plant Applications ASME RA-S-2002 2002

[AY01] Ayyub Bilal M Elicitation of Expert Opinions for Uncertainty and Risks

CRC Press 2001

[AY03a] KIAhn JEYang JJHa ldquoGuidance for the Explicit Treatment of Model

Uncertainties in the Presence of Aleatory and Epistemic Parameter

Uncertaintiesrdquo International Conference on Nuclear Engineering

(ICONE-11) Tokyo Japan April 20sim23 2003

[AY03b] KIAhn JEYang JJHa ldquoOn the Balanced Use between Formally

Structured and Simplified Approaches for Reflecting Subjective Judgments

of Expertsrdquo International Congress on Advanced Nuclear Power Plant

(ICAPP 03) Cordoba Spain May 4sim7 2003

[AY04a] KIAhn JEYang ldquoOn the Plant-specific Impact of Different

Pressurization Rates in the Estimation of Containment Failure Mode

Probabilitiesrdquo Reliability Engineering and System Safety Vol84(2)

pp129sim139 2004

[AY04b] KIAhn JEYang JJHa ldquoThe Influence of Dynamic Pressures in the

Estimation of Large Early Release Frequency (LERF)rdquo International

Congress on Advanced Nuclear Power Plant (ICAPP 04) Pittsburgh USA

June 13sim17 2004

[AY05] KIAhn JEYang ldquoFormulation of a Single Operational Model for Risk-

- 211 -

informed Applications from the Decoupled Level 1 and 2 PSA Modelsrdquo

International Topical Meeting on Probabilistic Safety Analysis (PSA lsquo05)

San Francisco CA US 11sim15 September 2005

[DR01] Y Dutuit A Rauzy Efficient algorithms to assess component and gate

importance in fault tree analysis Reliability Engineering and System

Safety Vol 72 2001

[EPRI91] Ho V Chien S and Apostolakis GE UCLA School of Engineering and

Applied Science COMPBRN IIIe An Interactive Computer Program Code

for Fire Risk Analysis EPRI Report TR-7282 May 1991

[EPRI92] Professional Loss Control Inc Fire-Induced Vulnerability Evaluation

(FIVE) EPRI TR-100370 1992

[EPRI95] EPRI Fire PRA Implementation Guide Electric Power Research Institute

TR-105928 December 1995

[HA03] Seok-Jung Han Ho-Gon Lim amp Joon-Eon Yang Thermal hydraulic

analysis of aggressive secondary cooldown in a small break loss of

coolant accident with a total loss of high pressure safety injection The

10th International Topical Meeting on Nuclear Reactor Thermal

Hydraulics (NURETH-10) Seoul Korea October 5sim9 2003

[HA04] Seok-Jung Han amp Joon-Eon Yang Thermal hydraulic behavior of a steam

generator tube rupture accident with a total loss of the high pressure

safety injection The 6th International Conference on Nuclear Thermal

Hydraulics Operations and Safety (NUTHOS-6) Nara Japan October

4sim8 2004

[HW05] M Hwang ldquoA Study on an Expert Elicitation for the Risk-Informed

- 212 -

Regulations and Applications Using the Delphi Processrdquo Japan amp Korea

Joint Workshop on PSA 2005

[JH04a] WS Jung SH Han JJ Ha A Fast BDD Algorithm for Large Coherent

Fault Trees Analysis Reliability Engineering and System Safety Vol 83

pp 369sim374 2004

[JH04b] WS Jung SH Han JJ Ha Development of an Efficient BDD Algorithm

to Solve Large Fault Trees Proceedings of the 7th International

Conference on Probabilistic Safety Assessment and Management June

Berlin Germany 2004

[JY03] WS Jung JE Yang and JJ Ha A new method to evaluate alternate AC

power source effects in multi-unit nuclear power plants Reliability

Engineering and System Safety Vol 82 pp 165sim172 2003

[JY04] WS Jung JE Yang and JJ Ha An Approach to Estimate SBO Risks in

Multi-unit Nuclear Power Plants with a Shared Alternate AC Power

Source PSAM7 Berlin June 12sim19 2004

[JY05] WS Jung JE Yang JJ Ha ldquoDevelopment of Measures to Estimate

Truncation Error in Fault Tree Analysisrdquo Reliability Engineering amp

System Safety 2005 (인쇄 )

[KA04] Kang et al Improving the PSA Quality in the Human Reliability Analysis

of Pre-Accident Human Errors CNS Canadian Nuclear Societys 25th

Annual Conference Toronto 2004

[KE92] DI Kelly et al Assessment of ISLOCA Risk-Methodology and

Application to Combustion Engineering Plant NUREGCR-5745

EGG-2650 April 1992

- 213 -

[KH03] Kilyoo Kim MJ Hwang DI Kang ldquoA Study of Expected RAW Importance

Measurerdquo ESREL03 2003

[KK05] Kilyoo Kim DI Kang JE Yang ldquoOn the Use of the Balancing Method for

Calculating Component RAW involving CCFs in SSC Categorizationrdquo

Reliability Engineering amp System Safety Vol 87(2) 2005

[MA96] S Martorell etal ldquoSafety-related equipment prioritization for reliability

centered maintenance purposes based on a plant specific level 1 PSA

Reliability Engineering amp System Safety Vol 52 1996

[NEI00a] NEI Industry Guideline for Risk-Informed Categorization and Treatment

of Structures Systems and Components NEI-00-04 Draft March 2000

[NEI00b] NEI Probabilistic Risk Assessment Peer Review Process Guidance

Risk-based Applications Task Force 2000

[NEI02] NEI PRA Peer Review Process Guidance NEI-00-02 Aug 2002

[NEI03] NEI 10 CFR 5069 SSC Categorization Guideline NEI-00-04

(Draft-Revision D) May 2003

[NIST03] NISTIR 6784 Fire Dynamic Simulator (Version 4) - Users Guide NIST

2003

[NIST92] A Users Guide for CFAST Version16 Building and Fire Research

Laboratory National Institute of Standards and Technology December

1992

[NRC02a] USNRC Risk-Informed Categorization and Treatment of SSCs for

Nuclear Power Reactors 10CFR5069 2002

[NRC02b] USNRC Official Transcript of Proceedings of ACRS Reliability and

- 214 -

Probabilistic Risk Assessment Subcommittee 2002

[NRC03] USNRC Handbook of Parameter Estimation for Probabilistic Risk

Assessment NUREGCR-6823 2003

[NRC04] USNRC Supporting Guidance for Implementation of IMC 0609 Appendix

F-Fire Protection Significance Determination Process (SDP) U S NRC

2004

[NRC90] USNRC Eliciting and Analyzing Expert Judgment NUREGCR-5424

1990

[NRC93] USNRC Procedures for Analysis Common Cause Failures in Safety

Analysis NUREGCR-5801 April 1993

[NRC97] USNRC Reliability Study System Studies AuxiliaryEmergency

Feedwater System 1987sim1995 NUREGCR-5500 Vol 1 USNRC 1997

[NRC98a] USNRC Common-Cause Failure Parameter Estimations

NUREGCR-5497 INELEXT-97-01328 1998

[NRC98b] USNRC An Approach for Using PRA in Risk-Informed Decisions on

Plant Specific Changes to the Licensing Basis Plant Specific RG 1174

NRC 1998

[NRC98c] USNRC Guidelines on Modeling Common-Cause Failures in

Probabilistic Risk Assessment NUREGCR-5485 November 1998

[NRC98d] USNRC An Approach for Plant-Specific Risk-Informed

Decision-making Technical Specifications Regulatory Guide 1177

NRC 1998

[NRC98e] USNRC Options for Risk-Informed Revisions to 10 CFR Part 50 -

- 215 -

Domestic Licensing of Production and Utilization Facilities

SECY-98-300 1998

[NRC98f] USNRC An Approach for Plant-Specific Risk-Informed

Decision-making Graded Quality Assurance Regulatory Guide 1176

1998

[NRC98g] USNRC Procedures for Treating Common Cause Failures in Safety and

Reliability Studies Procedural Framework and Examples

NUREGCR-4780 EPRI NP-5613 Vol1 January 1998

[NRC99] USNRC Rates of Initiating Events at US Nuclear Power Plants 1987sim

1995 NUREGCR-5750 (INEELEXT-98-00401) Feb 1999

[PA03] CK Park ldquoA PSA-based Vital Area Identification Methodology

Developmentrdquo Reliability Engineering amp System Safety Vol 82 No 2

2003

[PA51] S Payne The Art of Asking Questions Princeton University Press 1951

[ST01] South Texas Plants STP Nuclear Operating Company Exemption

Requests Proof-of-Concept for Risk-Informing 10 CFR Part 50 Option2

2001

[WHC96] Fire Protection Guide for Waste Drum Storage Array

WHC-SD-SQA-ANAL-501 September 1996

[WO01] WOG(Westinghouse Owners Group) Common Cause Failure Analysis

Improvements Project 2001

- 216 -

제 2 국내 정보

[강 01] 강 일 외 험도 정보를 이용한 울진 3 4호기의 허용정지시간 변경

KAERITR-17722001 2001

[강 03] 강 일 외 ldquo표 원 확률론 안 성 평가의 인간신뢰도분석 평가rdquo

산업안 학회지 18권 2호 2003

[강 04a] 강 일 외 계통모델링 지침 사고 인 오류 KAERITR-26792004 2004

[강 05a] 강 일 외 표 원 PSA에서의 사고 인 오류 악과 정량화

KAERITR-29492005 2005

[강 05b] 강 일 외 표 원 PSA에서의 사고 후 인 오류 인간신뢰도분석

KAERITR-29502005

[강 05c] 강 일 허용정지시간 변경에 한 험도 평가

U34-1FI-MM-SA-1-R0-2005 2005

[강 05d] 강 일 외 수동밸 인 오류 모델링 U34-F1-MM-HR-2-R1-2005 2005

[강 05e] 강 일 외 교정작업 인 오류 모델링 U34-F1-MM-HR-3-R1-2005 2005

[강 05f] 강 일 사고 인 오류 정량화 U34-1FI-MM-HR-4-R1-2005 2005

[강 05g] 강 일 사고후 인 오류 상세 정량화 계산서

U34-1FI-MM-HR-5-R0-2005 2005

[강 05h] 강 일 사고 후 인 오류 종속성 상세 평가 계산서

U34-1F1-MM-HR-6-R0-2005 2005

[김길03a] 김길유 외 험도 정보 활용 원 규제 응용을 한 요도 척도 연구

KAERITR-24322003 2003

- 217 -

[김길03b] 김길유 외 ldquo기기 험달성가치 계산시 공통원인고장 처리 방법 연구rdquo

추계원자력학술발표회 한국원자력학회 2003

[김길04] 김길유 외 울진 3 4호기 주요 기사건 보완 연구 춘계원자력학술발표회

한국원자력학회 2004

[김길05a] 김길유 외 울진 3 4호기 두 계통 Option2 시범 용 연구 -

고압안 주입계통 기기냉각 해수계통 KAERITR-29562005 2005

[김길05b] 김길유 외 울진 3 4호기 PSA의 기사건 빈도 보완 연구

KAERITR-29572005 2005

[김양05a] 김길유 양 언 외 ASME PSA Standard 기반 국내 표 원 PSA 모델 검토

2005

[김양05b] 김길유 양 언 외 NEI Peer Review Process Guidance 기반 국내 표 원

PSA 모델 검토 2005

[박장01] 박진균 장승철 Bayesian 분석용 BURD 소 트웨어 개발

Memo-ART-2001-024 한국원자력연구소 종합안 평가부 내부 기술 메모

2001

[방정99] 방 석 정재원 설 원 한국 표 형 원 의 LOCA 후 장기냉각성능 검증 계산

한국원자력안 기술원 KINSAR-665 1999

[안 96] 안 일 외 CONPAS 10 Code Package 사용자 설명서 KAERITR-65196

한국원자력연구소 1996

[안김02] 안 일 김동하 양 언 Level 2 PSA 불확실성 분석방법론 수행 차

KAERITR-215102 2002

[안김04] 안 일 김시달 양 언 1단계 2단계 PSA 모델의 통합방안에 한 연구

KAERITR-27572004 2004

- 218 -

[안양03a] KIAhn JEYang The Explicit Treatment of Model Uncertainties in the

Presence of Aleatory and Epistemic Parameter Uncertainties in Risk and

Reliability Analysis Journal of the Korean Nuclear Society Vol35(1)

pp64sim79 2003

[안양03b] KIAhn JEYang JJHa ldquoOn the Balanced Blending of Formally

Structured and Simplified Approaches for Utilizing Judgments of Experts

in the Assessment of Uncertain Issuesrdquo Journal of the Korean Nuclear

Society Vol35(4) pp318sim335 2003

[안양03c] KIAhn JEYang JJHa ldquoThe Plant-specific Impact of Different

Pressurization Rates in the Probabilistic Estimation of Containment

Failure Modesrdquo Journal of the Korean Nuclear Society Vol35(2)

pp154sim164 2003

[안양04] KIAhn JEYang JJHa ldquoA Formal Guidance for Handling Different

Uncertainty Sources Employed in the Level 2 PSArdquo Journal of the Korean

Nuclear Society Vol36(1) 2004

[양 03a] 양 언 외 ASME PSA Standard 기반 국내 표 원 PSA 모델 검토 Rev 0

KAERITR-25092003 2003

[양 03b] 양 언 외 NEI Peer Review Process Guidance 기반 국내 표 원 PSA

모델 검토 Rev 0 KAERITR-25102003 2003

[양 04a] 양 언 Local Control Panel 모델 기본 지침

U34-1FI-MM-FT-002-R0-2004 2004

[양 04b] 양 언 결합 고장수목 U34-1FI-MM-FT-013-R0-2004 2004

[이상03] 이 상일 ATWS Analysis for UCN 5 amp 6 제 1회 원자력 안 해석 심포지움

2003 6 26sim27 천 한화콘도 2003

- 219 -

[이상04] 이 상일 ATWS Analysis for SKN 5 amp 6 제 2회 원자력 안 해석 심포지움

2004 6 24sim25 천 한화콘도 2004

[이양04] 이윤환 양 언 김종훈 화재모델 CFAST를 이용한 원 화재구역의 CCDP

평가 한국화재소방학회지 Vol 18 No 4 pp 64sim71 2004

[이원02] 이원재 외 24인 최 열수력계통분석코드개발 원자력 열수력 실증실험

평가기술 개발 KAERIRR-22352001 한국원자력연구소 과학기술부 2002

[이윤04a] 이윤환 계통 모델링 지침 고장수목 KAERITR-26772004

[이윤04b] 이윤환 화재모델링 코드의 특성 분석 KAERIAR-699200 2004

[이윤04c] 이윤환 Interlock 모델링 U34-1FI-MM-FT-007-R0-2004 2004

[이윤04d] 이윤환 계통 이름 계통 약어 U34-1FI-MM-FT-006-R0-2004 2004

[이윤04e] 이윤환 ASME SY-A13A14 검토 근거

U34-1FI-MM-FT-012-R0-2004 2004

[이윤05a] 이윤환 화재모델 CFAST를 이용한 원 화재구역의 화재 안 성 평가

KAERITR-29192005 2005

[이윤05b] 이윤환 ESFAS-ARC amp PCS 모델링 지침서 KAERITR-29202005 2005

[이철03] 이철신 국내 MSLB 안 해석 황과 경험 내부세미나 자료 한국 력기술

안 해석처 2003

[임태97] Lim T PSA 수행용 기기 독립고장 자료 공통원인고장 자료 분석

KAERICM-16496 1997

[정강05] 정원 강 일 원자력발 소 인간신뢰도분석 표 방법 ( 출력 PSA) 개발

KAERITR-29612005 2005

- 220 -

[정양03] 정우식 양 언 다 호기 원 에서 공유 체교류 원 향 평가 방법 개발

KAERITR-2555 2003

[정양04a] WS Jung JE Yang JJ Ha Development of Measures for the

Truncation Uncertainty in Fault Tree Analysis ldquoProceedings of the

Korean Nuclear Society Spring Meeting Korea Gyeongju Korea May

2004

[정양04b] 정우식 양 언 원자력발 소의 확률론 안 성평가시 고장수목분석 정량화

불확실성 KAERITR-2820 2004

[정우04a] 정우식 LOCCW 기사건 고장수목 작성 정량화 방법 U34-1FI-MM-IE-

R0-003 2004

[정우04b] 정우식 FTREX 기본 내용 사용법 U34-1FI-MM-QU-004-R0-2004

2004

[정원03] 정원 외 확률론 안 성평가(PSA) 수행 차서- 1단계 출력

내부사건분석 한국원자력연구소 KAERITR-25482003 2003

[한상04] 한상훈 Alternating System에서의 OOS 모델 방법

U34-1FI-MM-FT-004-R0-2004 2004

[한상93] 한상훈 외 KAERI Integrated Reliablity Analysis Code Package (KIRAP)

Relaease 20 Users Manual KAERITR-36193 KAERI 1993

[한석04a] 한석 CST 가용 시간 평가 U34-1FI-MM-SC-001-R0-2004 2004

[한석04b] 한석 LSSB 최신 검토 결과 U34-1FI-MM-SC-002-R0-2004 2004

[한석04c] 한석 MTC 최신 검토 결과 U34-1FI-MM-SC-003-R0-2004 2004

[한석04d] 한석 소형 LOCA시 RWT 재장 수 가용시간에 따른 재순환 운 개시

- 221 -

시간 평가 근거 U34-1FI-MM-SC-004-R0-2004 2004

[한석04e] 한석 LOCA 사고 유형 분류 U34-1FI-MM-AS-001-R0-2004 2004

[한석04f] 한석 MTC 민감도 분석 U34-1FI-MM-SA-002-R0-2004 2004

[한석04g] 한석 MFLB 민감도 분석 U34-1FI-MM-SA-003-R0-2004 2004

[한석04h] 한석 MSLB 민감도 분석 U34-1FI-MM-SA-004-R0-2004 2004

[한석04i] 한석 SGTR 격리에 따른 민감도 분석 U34-1FI-MM-SA-005-R0-2004

2004

[한석04j] 한석 소형 LOCA HPR 임무시간에 따른 민감도 분석

U34-1FI-MM-SA-006-R0-2004 2004

[한수00a] 한국수력원자력주식회사 공학 안 설비 작동계통 부계 기 기능시험(상온

정지 )ldquo 정기-계-16 2000

[한수00b] 한국수력원자력주식회사 공학 안 설비 작동계통 부계 기 기능시험(운

) 정기-계-17 2000

[한양03] 한석 양 언 고압안 주입 완 상실을 동반한

증기발생기 열 단사고시 PSA 성공기 2003추계학술발표회

한국원자력학회 2003

[한양04a] 한석 양 언 PSA 사고경 분석을 한 LOCA 사고군 최 열수력 분석

제 2 회 원자력안 해석심포지움 천 2004 6

[한양04b] 한석 양 언 ldquoA Re-estimation of the Accident Sequence of the LOCA

Groups for the PSA Model of the KSNPrdquo Korea Atomic Energy Research

Institute 2004 추계원자력학술발표회 한국원자력학회 2004

[한양04c] 한석 양 언 고압안 주입 완 상실을 동반한 증기발생기 열 단

- 222 -

사고에 한 열수력 분석 KAERITR-27312004 한국원자력연구소 2004

[한임03a] 한석 임호곤 양 언 ldquo고압안 주입 완 상실을 동반한 소형 단

냉각재상실사고시 속감압운 에 한 열수력 분석rdquo 2003

춘계원자력학술발표회 한국원자력학회 2003

[한임03b] 한석 임호곤 양 언 고압안 주입 완 상실을 동반한 소형 단

냉각재상실사고시 속감압운 에 한 열수력 분석 KAERITR-24452002

한국원자력연구소 2003

[한 02] 한국 력공사 울진 3 4호기 비상운 차서 Rev 4 amp 일부 5 2002

[한 96] 한국 력공사 울진 3 4호기 최종안 성 분석 보고서 1515 1528

부록15A 15장 63 1996

[한 97] 한국 력공사 Ulchin Units 3 4 Final Probabilistic Safety Assessment

Report 1997

[황미04a] 황미정 계통 모델링 지침 공통원인고장(Rev 0) KAERITR-26782004

2004

[황미04b] 황미정 계통 모델링 지침 공통원인고장 KAERITR-26782004

[황미04c] 황미정 CCF Factor 선정 방안 U34-1FI-MM-CC-002-R1-2004 2004

[황미05a] 황미정 험도 정보 SSCs 안 등 분류를 한 문가 의견 추출 방법 개발

KAERITR-29112005 2005

[황미05b] 황미정 Delphi 방법을 이용한 문가 의견 취합 차서 차등 품질

보증(GQA)용 KAERITR-29122005 2005

[황미05c] 황미정 계통 모델링 지침 공통원인고장(Rev 1) KAERITR-29162005

2005

- 223 -

[황한03] 황미정 한상훈 공통원인고장 분석 지침 KAERITR-24442003 2003

[SN-AFWS] 강 일 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Auxiliary Feedwater System U34-1FI-SN-AFWS-R0-2004 2004

[SN-CCWS] 황미정 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Component Cooling Water System U34-1FI-SN-CCWS-R0-2004 2004

[SN-CSS] 황미정 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Containment Spray System U34-1FI-SN-CSS-R0-2004 2004

[SN-CVCS] 정원 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Chemical

amp Volume Control System U34-1FI-SN-CVCS-R0-2004 2004

[SN-ECWS] 한상훈 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Essential Chilled Water System U34-1FI-SN-ECWS-R0-2004 2004

[SN-EPS] 박진희 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Electrical

Power System U34-1FI-SN-EPS-R1-2004 2004

[SN-HPSI] 이윤환 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 High

Pressure Safety Injection System U34-1FI-SN-HPSI-R0-2004 2004

[SN-HVAC] 한상훈 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Heating

Ventilation and Air Conditioning System U34-1FI-SN-HVAC-R0-2004

2004

[SN-IAS] 김길유 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Instrument

Air System U34-1FI-SN-IAS-R0-2004 2004

[SN-LPSI] 황미정 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Low

Pressure Safety Injection System U34-1FI-SN-LPSI-R0-2004 2004

- 224 -

[SN-MFWS] 최선 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Main

Feedwater System U34-1FI-SN-MFWS-R0-2004 2004

[SN-MSS] 강 일 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Main

Steam System U34-1FI-SN-MSS-R0-2004 2004

[SN-RCGVS] 김승환 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Reactor Coolant Gas Vent System U34-1FI-SN-RCGVS-R0-2004 2004

[SN-SDCS] 황미정 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기

Shutdown Cooling System U34-1FI-SN-SDCS-R0-2004 2004

[SN-SDS] 김길유 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Safety

Depressurization System U34-1FI-SN-SDS-R0-2004 2004

[SN-SGBDS] 양 언 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Steam

Generator Blowdown System U34-1FI-SN-SGBDS-R0-2004 2004

[SN-SIT] 김길유 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Safety

Injection Tanks U34-1FI-SN-SIT-R0-2004 2004

[SN-SWS] 황미정 System Notebook PSA 표 모델 개발 울진 3 4호기 Essential

Service Water System U34-1FI-SN-SWS-R0-2004 2004

서 지 정 보 양 식

수행기 보고서번호 탁기 보고서번호 표 보고서번호 INIS 주제코드

KAERIRR-2496200

4

제목 부제 험도 정보 활용 기반 기술 개발

연구책임자 부서명 양 언 종합안 평가부

연 구 자 부 서 명강 일 김길유 안 일 이윤환 정우식 한석 황미정 김승환

김시달 박진희 박창규 임호곤 장승철 정 섭 정원 최선

한상훈 하재주 (종합안 평가부)

출 지 발행기 한국원자력연구소 발행년 20053

페 이 지 p 224 도 표 있음( O ) 없음( ) 크 기 21x297Cm

참고사항

공개여부 공개( O ) 비공개( ) 보고서종류 RR

비 여부 외비 ( ) __ 비

연구 탁기 계약 번호

록 (15-20 내외)본 연구의 목 은 종합 험도 정보 활용을 통하여 원 의 안

에 실제 이 되는 요소에 하여서는 좀 더 강화된 안

조치를 취하며 반면에 원 의 안 에 실제 향을 미치지 않는 요소들에 하여서는 투

자 재원을 감함으로써 원 의 안 성과 경제성을 동시에 향상시킬 수 있는 험도 정

보 활용 기반 기술을 개발하는 것이다 이를 하여 본 연구에서는 (1) ASME PSA

Standard I+ 등 을 만족하는 울진 3 4호기 내부사건 1단계 PSA 표 모델

(PRiME-U34i) 개발 (2) 최 험도 평가 기술 개발(계통 배열 변화 반 기사건 빈

도 평가 방법 개발 PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법 개발 공유 계통을 고려한 다

호기 부지 종합 험도 평가 기술 개발 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발 화재 분

석 코드에 기반을 둔 표 원 화재 험도 평가) (3) 험도 리 기반 기술 개발

(계통 수 요도 척도 개발 문가 의견 추출 표 방법 개발 구조계통기기 순

결정 체제 구축 시범 용)을 수행하 다 본 연구의 성과는 험도 정보 활용 규제

를 한 규제 검증용 PSA 모델의 기반 모델로 활용이 가능하며 한 산업체 험도 정

보 활용 과제에서 험도 평가용 모델 구조 계통 기기 순 결정 체제로 활용이 가

능하다

주제명키워드

(10단어내외)

확률론 안 성 평가 최 험도 평가 기술 험도 정보 활

용 PSA 표 모델 PSA품질

BIBLIOGRAPHIC INFORMATION SHEET

Performing Org

Report No

Sponsoring Org

Report No Standard Report No INIS Subject Code

KAERIRR-2496200

4

Title Subtitle Development of Risk-Informed Application Technology

Project Manager

and Department Yang Joon-Eon (Integrated Safety Assessment Team)

Researcher and

Department

DI Kang KYKim KIAhn YH Lee WS Jeong SJ Han

MJHwang SH Kim SD Kim JH Park CK Park HG

Lim SC Jang KS Jeong WD Jung SY Choi SH Han

JJ Ha (Integrated Safety Assessment Division)

Publication

Place

Daejeon Publisher KAERI Publication

Date20053

Page p 224 Ill amp Tab Yes( O ) No ( ) Size 21x297C

m

Note

Open Open(O) Closed( )

Report Type RRClassified

Restricted( )___Class

Document

S p o n s o r i n g

Org Contract No

Abstract (15-20

Lines)

This project aims at developing a risk-informed application

technology to enhance the safety and economy of nuclear

power plant altogether For this the PSA standard model is

developed which meets the ASME PSA Standard Capability Category I+ In

addition to reduce the uncertainty of PSA several new PSA technologies are

developed A methodology is developed to quantify the fault trees of initiating

events and mitigation systems simultaneously and a new measure is developed

to judge the convergency of PSA results A new frame is proposed to combine

the Level 1 and 2 PSA models into a unified PSA model The fire risk is

re-assessed using a fire analysis computer code To develope a risk-informed

decision making framework a new method to derive the importances of systems

with common cause events is proposed And it is proposed that a framework for

eliciting and combining the experts opinions consistently The research results

can be used in the regulatory body and the industry projects for risk-informed

applications

Subject Keywords

(About 10 words)

Probabilistic Safety Assessment Best-estimate Risk

Assessment Risk-informed Application PSA Quality

주 의

1 이 보고서는 과학기술부에서 시행한 원자력연구개발사업의 연구

보고서입니다

2 이 보고서 내용을 발표할 때에는 반드시 과학기술부에서 시행한

원자력연구개발사업의 연구결과임을 밝 야 합니다

3 국가 과학기술 기 유지에 필요한 내용은 외 으로 발표 는

공개 하여서는 아니됩니다

• 표제지
• 제출문
• 최종연구보고서 초록
• 요약문
• SUMMARY
• CONTENTS
• 목차
• 표목차
• 그림목차
• 제 1 장 연구개발과제의 개요
• • 제 1 절 연구배경 및 필요성
  • 제 2 절 연구개발의 목적 및 내용
  • • 제 2 장 국내외 기술 개발 현황
    • 제 3 장 연구개발 수행 내용 및 결과
    • • 제 1 절 1단계 PSA 표준 모델 개발
      • • 1 개요
        • 2 울진 3 4호기 PSA 모델 품질 평가
        • 3 초기사건 빈도 재평가
        • 4 사건수목 개선
        • 5 고장수목 개선
        • 6 인간 신뢰도 평가
        • 7 공통 원인 고장 평가
        • • 제 2 절 최적 위험도 평가 기술 개발
          • • 1 초기사건 PSA 기술 개발
            • 2 PSA 정량화 결과 불확실성 평가 방법 개발
            • 3 공유 계통을 고려한 다중 호기 부지 종합 위험도 평가
            • 4 2단계 PSA 기술 개발
            • 5 12단계 PSA 시범 통합 모델 개발
            • 6 화재분석코드에 기반한 표준원전 화재 위험도 평가
            • • 제 3 절 위험도 관리 기반 기술 개발
              • • 1 계통 수준 중요도 척도 개발
                • 2 전문가 의견 추출 표준 방법 개발
                • 3 구조 계통 및 기기 순위 결정 체제 구축
                • 4 구조 계통 및 기기 순위 결정 체제 시범 적용
                • 5 표준원전 PSA 표준 모델을 이용한 허용 정지시간 연장 재평가
                • • 제 4 장 연구개발 목표 달성도 및 관련 분야에의 기여도
                  • • 제 1 절 연구개발 목표 달성도
                    • • 1 위험도 정보 활용을 위한 PSA 표준 모델 개발
                      • 2 최적 위험도 평가 기술 개발
                      • 3 위험도 관리 기반 기술 개발
                      • • 제 2 절 관련 분야에의 기여도
                        • • 제 5 장 연구개발결과의 활용계획
                          • 제 6 장 연구개발과정에서 수집한 과학기술정보
                          • • 제 1 절 국외 정보
                            • 제 2 절 국내 정보
                            • • 서지정보양식
                              • BIBLIOGRAPHIC INFORMATION SHEET