Use of Non-Parametric Statistical Method in Identifying Repetitive High Dose Jobs in a Nuclear Power Plant

서지정보

· 발행기관 : 한국방사성폐기물학회
· 수록지 정보 : 방사성폐기물학회지 / 2권 / 1호
· 저자명 : Young-Ho Cho, Young-Hoi Herr

목차

Abstract 요약 I. Introduction II. Theory III. Case Study IV. Conclusions V. References

초록

원전 작업자 방사선량의 효과적인 저감을 위해서는 발전소 내에 축적된 작업자 피폭선량자료들을 분석하는 것이 반드시 필요하다. 자료의 분석을 통해, 발전소에서 수행되는 방사선작업들 중 반복적으로 고피폭을 유발하는 작업들을 파악하는 것이 필요하며, 본 연구에서는 이러한 반복성고피폭작업들을 도출하기 위한 방법론으로 백분위수 순위합 방법을 제안한다. 이는 비모수통계학 이론에 근거한 방법론으로, 본 연구에서는 이 방법을 이용하여 고리 3,4 호기 작업자 피폭선량 자료를 분석, 고피폭작업들을 도출하였다. 도출 결과는 통계적으로 검증되며, 그 결과 백분위수 순위합 방법의 효과 및 타당성을 입증하였다.

영어초록

The cost-effective reduction of occupational radiation dose (ORD) at a nuclear power plant could not be achieved without going through an extensive analysis of accumulated ORD data of existing plants. Through the data analysis, it is required to identify what are the jobs of repetitive high ORD at the nuclear power plant. In this study, Percentile Rank Sum Method (PRSM) is proposed to identify repetitive high ORD jobs, which is based on non-parametric statistical theory. As a case study, the method is applied to ORD data of maintenance and repair jobs at Kori units 3 and 4 that are pressurized water reactors with 950 MWe capacity and have been operated since 1986 and 1987, respectively in Korea. The results was verified and validated, and PRSM has been demonstrated to be an efficient method of analyzing the data.

참고자료

· 없음