• Ecology and Resilient Infrastructure
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• v.3 no.4
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• pp.294-301
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• 2016

The underflow type movable weirs were arranged in a multi-stage way at a section of the Chiseong River, a tributary of Geum River, where flooding is observed frequently. The flood control and the movable weir management levels were compared with the occasions of installing the existing weir for analysis. The peak discharge decreased by a maximum of 97% for the underflow type movable weir, and the downstream flood elevation decreased by a maximum of 82%. The amount of storage also increased by a maximum of 463% by the distribution and storage functions of the multi-stage arrangement of the underflow type movable weirs. It is possible to suggest that the management level of each movable weir for the target storage of the reach and the flood reduction level through the relationship among this storage, downstream peak flood elevation, and peak flow.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.464-464
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• 2016

기존의 고정보 설치에 따른 문제점으로 보 상류의 유속감소로 인한 유사나 오니의 퇴적으로 저류량의 감소, 홍수위 상승, 수질악화, 보 상 하류간 연속성의 단절 등의 개선을 위한 연직가동보에서의 수리특성을 분석하였다. 그에 따라 본 연구에서는 gate의 개도 높이를 조절함으로써 하상 퇴적물을 배출하고 수위와 유량을 조절할 수 있는 하단배출형 가동보를 길이 10 m, 폭 0.4 m, 높이 0.4 m의 가변경사식 수로에 다단식으로 배치하여 유량과 가동보 개도 높이에 따른 수리 특성을 분석하였다. 연직가동보의 개도에 따른 방류량의 수리특성으로 유량계수를 분석하고 그에 따른 보 상류에서 저류특성을 분석하였다. 유량과 연직가동보의 개도에 따른 수리특성으로 도수현상에 따른 수축계수, 도수길이, 도수높이를 분석하고 그에 따른 관계식을 제시하였다. 연직가동보 주변의 수리특성의 분석을 위한 차원해석을 실시하고 지배적인 무차원 변수를 도출하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.367-367
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• 2016

우리나라는 하상계수가 큰 하천의 특성 때문에 콘크리트 구조의 고정보를 설치하여 하천수위를 유지하고, 취수용으로 사용하여 왔다. 그러나 고정보는 유수방해, 토사퇴적으로 인한 홍수위 상승 등의 다양한 문제를 야기시키고 있다. 이에 따라 4대강에는 다양한 형상과 운영방식이 적용된 가동보가 설치되었으며, 소하천과 중규모 하천 역시 하천기능의 복원을 위한 정비사업이 진행되고 있다. 하천관리의 목표는 하천의 이수, 치수 및 생태환경 기능의 종합적이며, 유기적인 관계를 조화롭게 유지하면서 각 기능을 극대화시키는 것이다. 우선, 토사의 퇴적을 사전에 예방하고, 퇴적된 토사는 유수에 따라 배출될 수 있도록 하단방류 형식으로 개선되어야 한다. 또한 홍수기에는 통수가 원활하도록 보의 기능을 해제할 수 있어야 하는 한편, 하류구간이 범람하지 않도록 상류구간에서의 완충기능을 가져야 한다. 이러한 요구조건을 충족하기 위해서 다단형태의 하단방류형 가동보 수문 시스템을 고려할 수 있다. 다단형태의 하단방류형 가동보 수문시스템은 경사 하천에 가동보에 의해 물을 저수하고, 저수된 물을 보 상류에서 유입되는 유입수량 만큼만을 수문 하단 개도부를 통하여 방류하도록 하여, 일정량이 항상 저류되면서 퇴적토사가 배출되도록 하여 수질을 개선하는 방식이다. 본 연구에서는 금강의 지류인 치성천 9Km 구간을 대상으로 HEC-RAS 4.1 모형을 적용하여 하단방류형 가동보를 하류부터 상류구간까지 다단형태로 설치하였을 경우, 하천의 저류와 분배기능 회복에 따른 홍수위 저감 효과를 고정보 설치의 경우와 비교 분석하였다. 홍수소통 능력을 검토하기 위해서 연구대상 구간을 200년 빈도의 확률홍수량 별로 10개 구간으로 나누어 검토한 결과, 고정보 설치의 경우에는 여유고 기준을 초과하는 부분이 나타났으나, 다단식 하단방류형 가동보를 설치하고, 수문개도를 조작하여 운영할 경우에는 여유고 기준을 초과하는 부분이 없어, 홍수위 저감 효과를 기대할 수 있는 것으로 나타났을 뿐만 아니라, 홍수기이후에도 하천유지용수 기준을 만족하는 것으로 나타났다. 또한 설치 및 유지관리의 비용측면과 용수확보 및 홍수피해 절감의 편익측면에서도 50년 운영주기의 비용편익성은 양호한 것으로 나타났으며, 생태환경보전과 친수공간 확보측면의 편익성을 추가로 고려할 경우, 경제성은 충분히 확보될 것으로 판단되었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.2
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• pp.111-119
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• 2017

The underflow type movable weirs were arranged in a multi-stage way along a reach at the Chiseong River, where flooding has been observed frequently. With management water level of the movable weirs the control effects of storage and flood were suggested and the control effects were compared with those of existed weir system. The water level for the targeted storage and flood elevation was suggested by building the artificial neural network model. When the underflow type of movable weirs were arranged in a multi-stage way, the peak flood elevation decreased by 68.28% in the downstream compared with the existed weir system, and the total storage of the target section of multi-stage movable weirs increased by 216%. As a result of numerical simulation to build the artificial neural network model, 60%, 20%, and 20% among 216 data were used for the training, validation, and test, respectively. The training result of mean square error was $0.1681m^2$ and the high coefficients of determination were 0.9961, 0.9967, and 0.9943 in the training, validation, and test, respectively. As a result the water level management of each movable weir for the controls of flood elevation in the targeted downstream and targeted storage was suggested by using the artificial neural network.