• 한국도로학회지:도로
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• v.10 no.2
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• pp.58-67
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• 2008

교통량이 많은 도심지내 장대 지하차도 건설은 교통정체 해소에 기여를 하지만 초기 공사비가 많이 소요되는 단점이 있다. 또한, 화재등 유고시 이용자의 안전을 최우선으로 고려되어야 한다. 즉, 장대 지하차도 건설에 있어서 경제성과 안전성이 함께 만족할 수 있는 건설 방안이 필요하다. 세종지하차도는 이러한 문제점을 극복하고자 다음과 같이 지하차도의 환기방식 및 단면, 포장형식, 사고 예방 및 발생시를 대비한 종합방재시스템을 구축하였다. $\cdot$환기방식은 종류식 환기방식의 경제성과 횡류식 환기방식의 제연성능을 겸비할 수 있는 조합형 환기방식과 Duct Arch 단면을 적용하여 공사비 절감 및 운영시 유지관리비를 획기적으로 절감하였다. $\cdot$지하차도 포장형식은 화재시 내화성이 우수하며 유독가스 발생이 없는 HPC(고성능 콘크리트 포장) 포장을 적용하여 이용자의 안전을 최우선으로 고려하였고 일반 아스팔트 포장 및 배수성 아스팔트 포장에 비해 우수한 성능과 공용수명을 가진 공법을 적용함으로서 유지보수비용의 절감을 가능하게 하였다. 또한, 콘크리트포장의 단점인 소음발생을 최소화하기 위해 타이닝과 그루빙을 적용하였다. $\cdot$지하차도내 화재 등 유고시 신속한 대피가 가능하도록 피난 연락문 간격을 167m 간격으로 설치하고 비상탈출계단 6개소를 확보하였다. 또한 노약자 및 환자의 지하차도 외부로 대피를 돕기 위해 비상엘리베이터 3개소를 설치하는 등 사고발생 시 종합적으로 대처할 수 있는 시스템을 마련하여 적용하였다.

• Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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• v.12 no.8
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• pp.763-770
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• 2000

In tunnel ventilation, the Purpose of ventilation control is to keep the required pollution level with minimum consumption of energy But tunnel ventilation has large disturbances caused by discharge of pollutants, traffic forces especially strong for longitudinal ventilation. Hence in this paper, the tunnel ventilation control logic applying fuzzy control theories is proposed and the simulation program of tunnel ventilation control is developed. The characteristics of longitudinal ventilation with jet fans are estimated and the effect of the proposed tunnel ventilation control is verified by the simulation program.

• Tunnel and Underground Space
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• v.13 no.6
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• pp.434-443
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• 2003

In this study, it was purposed to develop the new method for the prediction of pollutant concentration in road tunnels. The new method was the use of artificial neural network with the back-propagation algorithm which can model the non-linear system of tunnel environment. This network system was separated into two parts as the visibility and the CO concentration. For this study, data was collected from two highway road tunnels on Yeongdong Expressway. The tunnels have two lanes with one-way direction and adopt the longitudinal ventilation system. The actually measured data from the tunnels was used to develop the neural network system for the prediction of pollutant concentration. The output results from the newly developed neural network system were analysed and compared with the calculated values by PIARC method. Results showed that the prediction accuracy by the neural network system was approximately five times better than the one by PIARC method. In addition, the system predicted much more accurately at the situation where the drivers have to be stayed for a while in tunnels caused by the low velocity of vehicles.