This study deals with two approaches to uncertainty quantification methodology. In the first approach, an uncertainty quantification methodology is proposed and applied to the estimation of nuclear reactor fuel peak cladding temperature (PCT) uncertainty. The proposed method adopts the use of Latin hypercube sampling (LHS). The independency between the input variables is verified through a correlation coefficient test. The uncertainty of the output variables is estimated through a goodness-of-fit test on the sample data. In the application, the approach taken to quantifying the total mean and total 95\% probability PCTs is given. Emphasis is placed upon the PCT uncertainty estimation due to models' or correlations' uncertainties with the assumption that significant sources of PCT uncertainty are determined.
In the second approach, an uncertainty quantification methodology is proposed for a severe accident analysis which has large uncertainties. The proposed method adopts the concept of probabilistic belief measure to transform an analyst's belief on a top event into the equivalent probability of that top event. For the purpose of comparison, analyses are done by 1) applying probability theory regarding the occurring probability of top event as a physical probability or a frequency, 2) applying fuzzy set theory with fuzzy numbered occurring probability of top event, and 3) transforming the analysts' belief on the top event into equivalent probability by the probabilistic belief measure method.
이 논문은 크게 두 개의 부분으로 구성되어 있다. 첫 번째 부분에서는 설계기준 사고인 원자로냉각재 상실사고(Loss-of-Coolant Accident : LOCA)시 비상노심냉각계통(Emergency Core Cooling System : ECCS)의 거동을 분석하여, 노심의 안전성을 충분히 보장할 수 있도록 설정된 설계기준을 만족하는지의 여부를 평가하는데 있어서 가장 중요한 요인인 첨두 피복재 온도(Peak Cladding Temperature : PCT)의 불확실성을 평가하는 방법에 대해서 기술하였다.
분석방법으로는 라틴 하이퍼큐브(Latin Hypercube) 표본추출법을 이용하고, 입력변수 상호간의 독립성을 보장한 계산표에 의해 컴퓨터 모사(Computer Simulation)를 수행하는 것을 제시하였다.
제시된 방법으로 고리 3, 4호기에 대해서 대형 냉각제 상실 사고를 분석 하였으며, 적은 회수의 모사만으로도 PCT의 불확실성을 평가할 수 있음을 알 수 있었다.
두 번째 부분에서는 중대사고에 대한 불확실성 평가 방법을 제시하였다. 중대사고에 관련된 여러가지 현상에 대한 정확한 이해가 아직 부족하거나 적절한 경험적 지식이 부족한 경우가 많기 때문에 위험도를 정량적으로 평가하려면 많은 불확실성을 감수할 수 밖에 없으며, 이 불확실성을 어떻게 평가할 것인가라는 중요한 문제가 발생한다. 그 동안 수행된 여러 건의 중대사고 평가 보고서에서도 이 문제를 여러가지 방법으로 해결하려는 흔적을 볼 수 있으나, 각 보고서들에 따라 조금씩 다른 방법을 사용하였기 때문에 일관성 있는 방법을 발견할 수가 없는 형편이다.
현재까지 제시된 여러가지 해석들 중에서 퍼지 개념을 이용하는 것이 적절한 방법으로 생각되지만 조금 더 그 개념이 보완되어야 할 것으로 판단되었다. 그리고 새로운 해석 방법으로 확률적 신뢰성 척도(Probabilistic Belief Measure)를 제시하였다. 이 방법은 전문가 또는 분석자의 주관적인 의견이나 데이타를 로그 비율 또는 선형 비율에 의해 변환시킨 값을 물리적인 확률값과 같은 의미를 갖는다고 가정하고, 이값을 사용하여 사건수목의 불확실성을 평가하자는 것이다.
앞에서 제시한 네 가지 방법을 이용하여 간단한 사건수목 분석을 하였으며, 그 결과 불확실성이 매우 크다고 볼 수 있는 현상학적 사건에 대해서 물리적인 확률 개념을 받아들이기 곤란한 경우에는 로그 비율에 따르는 확률적 신뢰성 척도에 의해서 사건 수목을 분석하는 것이 하나의 방법이 될 수 있음을 알 수 있었다.
