파키스탄 Gulpur 수력발전 현장의 Best Practices 소개 (Introduction of the Best Practices in the Pakistan Gulpur HEPP)
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- 한국수자원학회:학술대회논문집
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- 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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- pp.216-217
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- 2022
Gulpur 수력발전 프로젝트는 전력난을 겪고 있는 파키스탄에 102 MW 규모의 수력발전소를 건설하여 30년 동안 운영 관리한 후 파키스탄 정부로 양도하는 IPP(Independent Power Producing) 형식의 투자사업이다. 남동발전과 DL E&C, 롯데건설이 Sponsor로서 출자한 자본금과, ADB, IFC, K-EXIM 등의 대주단로부터의 차입금을 재원으로 하여 소요 사업비를 조달하고 사업을 개발하였다. DL E&C와 롯데건설이 EPC(Engineering, Procurement, Construction)를 수행하였고, 이산이 Design consultant의 역할을 수행하였다. Gulpur 수력발전 프로젝트의 발전형식은 수로식(run-of-river)으로 201 m3/s의 발전유량과 102 MW의 발전 시설용량을 이용하여 연평균예상발전량은 398 GWh이다. 주요 구조물로는 설계 재현빈도 1년의 유수전환시설(가물막이댐 & 가배수터널)과 콘크리트 중력식댐(H 67 m, L 205 m), 도수터널(D 6.7 m, L 215 m, 2기), 옥외형 발전소 (H 51 m, W 60 m, L 38 m, Kaplan 2기)가 있으며, 2015년 10월 착공하여 2020년 3월 상업발전을 시작하였다. 본 프로젝트는 DL E&C의 첫 번째 EPC 해외수력발전 프로젝트이다. 따라서 프로젝트의 성공적 수행을 위한 경제적 설계, 시공의 효율성 및 안정성 확보 등을 위하여 많은 연구를 수행하는 과정에서 다양한 기술 개선을 이룰 수 있었다. 본고에서는 Gulpur 프로젝트를 통하여 도출된 성공 사례들을 소개 및 공유하고자 한다. 첫 번째로 콘크리트 중력식댐 시공을 위한 유수전환시설의 최적 설계빈도를 산정하였다. 일반적으로 유수전환시설의 규모는 설계기준에 제시된 설계 재현빈도를 이용하는데, 해외 설계기준에서는 10년, 국내 설계기준에서는 1~2년으로 다르게 제시되어 있는 문제점이 있다. 유수전환시설의 규모는 프로젝트의 경제성에 큰 영향을 미치기 때문에 최적 설계빈도의 결정이 필요하며, 위험도분석기법(Risk Analysis)과 기대화폐가치법(Expected Monetary Value)을 이용하여 유수전환시설의 최적 설계 재현빈도와 이에 영향을 미치는 인자를 분석하였다. 위험도는 몬테카를로 시뮬레이션으로 산정된 가물막이댐 파괴확률과 재현빈도를 이용하여 산정된 가물막이댐 월류확률을 고려하였으며, 비용 및 피해액으로는 유수전환시설의 공사비, 가물막이댐 파괴시의 재건설비용과 지체보상금, 가물막이댐 월류시의 복구비용을 고려하였다. 이에 대한 연구결과로, 유수전환시설의 사용기간과 월류시의 복구비용이 유수전환시설의 설계 재현기간 결정에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났고, 특히 월류시의 복구비용이 작을수록 낮은 설계 재현빈도를 선택하는 것이 타당한 것으로 나타났다. 예를 들어, 유수전환시설의 사용기간이 3 ~ 5년, 복구비용이 0.5 ~ 1.0 mil USD 이하인 조건에서 가물막이시설의 최적 설계빈도는 1년 ~ 2년인 것으로 나타났다. 또한, 유수전환시설의 사용기간은 본댐의 규모와 시공기간 등을 고려하여 결정되는 사항으로 설계자가 임의 조정할 수 없지만, 복구비용은 시공 관리자에 따라 결정되는 부분으로, 적극적 홍수 피해 저감 및 복구방안을 마련하는 것이 프로젝트의 경제성을 향상시킬 수 있다는 것을 알 수 있었다. 두 번째로 프로젝트의 경제성 향상, 홍수기 댐 시공시의 안전성 확보를 위하여 홍수 조기경보시스템(Early Warning System)을 개발 및 활용하였다. 수로식(Run-of-river) 수력발전댐은 대부분 산악지역에 위치하기 때문에 국지성 강우 및 급한 지형 경사로 인하여 돌발홍수(flash flood)의 발생 가능성이 높다. 따라서 시공 중 홍수(월류) 발생을 미리 감지하고 현장에 전파할 수 있는, 수로식(Run-of-river) 수력발전댐 현장을 위한 홍수 조기경보시스템이 필요하며, 이를 리스크 인식, 모니터링 및 경보, 전파 및 연락, 반응 능력 향상의 4가지 부분으로 나누어 구축하였다. 리스크 인식 부분에서는 가물막이댐 월류 발생 상황에 대한 위험도, 취약성, 리스크를 제시하였으며, 모니터링 및 경보 부분에서는 상류 측정수위에서 유도된 현장 예상수위와 실제 현장 측정 수위를 대상으로 경보홍수위와 위험홍수위로 나누어 관리하였다. 전파 및 연락 부분에서는 현장 시공 조직을 활용하여 홍수시를 대비한 비상연락체계도(Emergency communication flow chart)를 운영하였으며, 반응 능력 향상을 위해 비상연락체계도의 팀별 Action plan을 상세화 하였다. 세 번째로 현장의 지질특성과 50여 차례 발파시험으로 현장 고유의 발파진동감쇄곡선을 도출하였으며, 이를 통해 현장의 시공성과 콘크리트 품질 확보를 동시에 달성할 수 있는 방안을 제시하였다. 콘크리트댐 공사에서는 제한된 공기 내에 공사를 완료하기 위해 사면부 굴착과 콘크리트 타설이 동시에 수행될 수밖에 없는 문제점을 가지고 있다. 그러나 신규 콘크리트 타설면 근처에서 발파를 수행하는 경우 발파로 발생되는 탄성파가 일정 수준을 초과하게 되면, 콘크리트 양생에 영향을 주게 된다. 따라서 다수의 현장 발파시험을 통해 발파거리와 최대진동속도의 상관관계 즉, 발파진동감쇄곡선을 도출함으로써 현장의 발파진동특성을 도출할 수 있었다. 또한, 기존 연구 논문들을 통해 콘크리트 재령기간 별 안전진동속도를 선정하고, 해당 안전진동속도를 초과하지 않는 범위에서 콘크리트 타설면과 발파위치의 거리에 따라 1회 발파 가능한 장약량을 산정하여 적용하였다. 이와 같은 체계적인 접근을 통해 콘크리트 타설과 발파 작업 동시 수행에 대한 논란을 해소할 수 있었다.
본원에 도입된 새로운 소프트웨어는 SPECT나 전신 뼈 영상에만 국한되어 사용되어 지고 있지만 보다 효과적으로 다른 검사에 적용하기 위해 팬텀을 통한 실험과 영상의 비교를 통하여 그 유용성을 찾아보고자 하였다. 실험을 위하여 Body IEC phantom과 Jaszczak ECT phantom, Capillary를 이용한 실린더 팬텀을 이용하였고, 영상의 처리 전후의 계수, statistics를 비교해 보고 contrast ratio나 BKG의 변화들을 정량적으로 분석해 보았다. Capillary source를 이용한 FWHM 비교에서는 PIXON의 경우 처리 전후의 영상에서 차이가 거의 없었고, ASTONISH의 경우 처리 후의 영상이 우수해짐을 확인할 수 있었다. 반면 Standard deviation과 그에 따른 Variance는 PIXON은 다소 감소한 반면 ASTONISH는 큰 폭으로 증가함을 보였다. IEC phantom을 이용한 BKG variability 비교에서는 PIXON의 경우 전체적으로 감소한 반면 ASTONISH는 다소 증가하는 경향을 보였고, 각각의 sphere에 대한 contrast ratio도 두 가지 방법 모두 향상됨을 확인하였다. 영상의 스케일 면에서도 PIXON의 경우 처리 후에는 window width가 약 4-5배 증가하였지만 ASTONISH에서는 큰 차이가 없었다. 팬텀 실험 분석 후 ASTONISH는 정량적 분석을 위해 ROI를 그려야 하는 기타 검사와 대조도를 강조하는 검사에 적용 가능성을 보였고, PIXON은 획득계수가 부족하거나 SNR이 낮은 핵의학 검사에 유용하게 사용될 것으로 생각되었다. 영상의 분석 인자로 많이 사용되는 정량적인 수치들은 소프트웨어의 적용 후 대체로 향상되었지만 감마카메라의 차이보다 소프트웨어간의 알고리즘 특성으로 인한 결과영상의 차이가 많아 모든 핵의학 검사의 적용에 있어서 일관성을 유지하기는 어려울 것으로 사료된다. 또한 전신 뼈 영상과 같이 검사시간의 획기적 단축과 같은 수단으로는 우수한 영상의 질을 기대하기 어렵다. 새로운 소프트웨어의 도입 시 병원의 특성에 맞는 protocol과 임상 적용 전에 많은 연구가 필요할 것으로 사료된다.
Personalized services directly and indirectly acquire personal data, in part, to provide customers with higher-value services that are specifically context-relevant (such as place and time). Information technologies continue to mature and develop, providing greatly improved performance. Sensory networks and intelligent software can now obtain context data, and that is the cornerstone for providing personalized, context-specific services. Yet, the danger of overflowing personal information is increasing because the data retrieved by the sensors usually contains privacy information. Various technical characteristics of context-aware applications have more troubling implications for information privacy. In parallel with increasing use of context for service personalization, information privacy concerns have also increased such as an unrestricted availability of context information. Those privacy concerns are consistently regarded as a critical issue facing context-aware personalized service success. The entire field of information privacy is growing as an important area of research, with many new definitions and terminologies, because of a need for a better understanding of information privacy concepts. Especially, it requires that the factors of information privacy should be revised according to the characteristics of new technologies. However, previous information privacy factors of context-aware applications have at least two shortcomings. First, there has been little overview of the technology characteristics of context-aware computing. Existing studies have only focused on a small subset of the technical characteristics of context-aware computing. Therefore, there has not been a mutually exclusive set of factors that uniquely and completely describe information privacy on context-aware applications. Second, user survey has been widely used to identify factors of information privacy in most studies despite the limitation of users' knowledge and experiences about context-aware computing technology. To date, since context-aware services have not been widely deployed on a commercial scale yet, only very few people have prior experiences with context-aware personalized services. It is difficult to build users' knowledge about context-aware technology even by increasing their understanding in various ways: scenarios, pictures, flash animation, etc. Nevertheless, conducting a survey, assuming that the participants have sufficient experience or understanding about the technologies shown in the survey, may not be absolutely valid. Moreover, some surveys are based solely on simplifying and hence unrealistic assumptions (e.g., they only consider location information as a context data). A better understanding of information privacy concern in context-aware personalized services is highly needed. Hence, the purpose of this paper is to identify a generic set of factors for elemental information privacy concern in context-aware personalized services and to develop a rank-order list of information privacy concern factors. We consider overall technology characteristics to establish a mutually exclusive set of factors. A Delphi survey, a rigorous data collection method, was deployed to obtain a reliable opinion from the experts and to produce a rank-order list. It, therefore, lends itself well to obtaining a set of universal factors of information privacy concern and its priority. An international panel of researchers and practitioners who have the expertise in privacy and context-aware system fields were involved in our research. Delphi rounds formatting will faithfully follow the procedure for the Delphi study proposed by Okoli and Pawlowski. This will involve three general rounds: (1) brainstorming for important factors; (2) narrowing down the original list to the most important ones; and (3) ranking the list of important factors. For this round only, experts were treated as individuals, not panels. Adapted from Okoli and Pawlowski, we outlined the process of administrating the study. We performed three rounds. In the first and second rounds of the Delphi questionnaire, we gathered a set of exclusive factors for information privacy concern in context-aware personalized services. The respondents were asked to provide at least five main factors for the most appropriate understanding of the information privacy concern in the first round. To do so, some of the main factors found in the literature were presented to the participants. The second round of the questionnaire discussed the main factor provided in the first round, fleshed out with relevant sub-factors. Respondents were then requested to evaluate each sub factor's suitability against the corresponding main factors to determine the final sub-factors from the candidate factors. The sub-factors were found from the literature survey. Final factors selected by over 50% of experts. In the third round, a list of factors with corresponding questions was provided, and the respondents were requested to assess the importance of each main factor and its corresponding sub factors. Finally, we calculated the mean rank of each item to make a final result. While analyzing the data, we focused on group consensus rather than individual insistence. To do so, a concordance analysis, which measures the consistency of the experts' responses over successive rounds of the Delphi, was adopted during the survey process. As a result, experts reported that context data collection and high identifiable level of identical data are the most important factor in the main factors and sub factors, respectively. Additional important sub-factors included diverse types of context data collected, tracking and recording functionalities, and embedded and disappeared sensor devices. The average score of each factor is very useful for future context-aware personalized service development in the view of the information privacy. The final factors have the following differences comparing to those proposed in other studies. First, the concern factors differ from existing studies, which are based on privacy issues that may occur during the lifecycle of acquired user information. However, our study helped to clarify these sometimes vague issues by determining which privacy concern issues are viable based on specific technical characteristics in context-aware personalized services. Since a context-aware service differs in its technical characteristics compared to other services, we selected specific characteristics that had a higher potential to increase user's privacy concerns. Secondly, this study considered privacy issues in terms of service delivery and display that were almost overlooked in existing studies by introducing IPOS as the factor division. Lastly, in each factor, it correlated the level of importance with professionals' opinions as to what extent users have privacy concerns. The reason that it did not select the traditional method questionnaire at that time is that context-aware personalized service considered the absolute lack in understanding and experience of users with new technology. For understanding users' privacy concerns, professionals in the Delphi questionnaire process selected context data collection, tracking and recording, and sensory network as the most important factors among technological characteristics of context-aware personalized services. In the creation of a context-aware personalized services, this study demonstrates the importance and relevance of determining an optimal methodology, and which technologies and in what sequence are needed, to acquire what types of users' context information. Most studies focus on which services and systems should be provided and developed by utilizing context information on the supposition, along with the development of context-aware technology. However, the results in this study show that, in terms of users' privacy, it is necessary to pay greater attention to the activities that acquire context information. To inspect the results in the evaluation of sub factor, additional studies would be necessary for approaches on reducing users' privacy concerns toward technological characteristics such as highly identifiable level of identical data, diverse types of context data collected, tracking and recording functionality, embedded and disappearing sensor devices. The factor ranked the next highest level of importance after input is a context-aware service delivery that is related to output. The results show that delivery and display showing services to users in a context-aware personalized services toward the anywhere-anytime-any device concept have been regarded as even more important than in previous computing environment. Considering the concern factors to develop context aware personalized services will help to increase service success rate and hopefully user acceptance for those services. Our future work will be to adopt these factors for qualifying context aware service development projects such as u-city development projects in terms of service quality and hence user acceptance.