Throughout the history of the aviation industry, from its origins in the $20^{th}$century to the present, accidents have always occurred. This paper deals with the legal liability of air traffic controllers, who represent one of the human factors causing these accidents. Though controller negligence turns out to be a main cause of the accident, Korea does not have additional judical case, since it was firstly declared that controller negligence was accountable for the air traffic accident in 1971. As such, we examine the liability of air traffic controllers as public officers. This paper looks not only at the role of air traffic controllers and pilots in accidents, but also at the applicability of controller liability in the context of Korean law. We determine that despite the high-stress environment, air traffic controllers must share in the responsibility to provide safe air navigation. Therefore, they cannot avoid legal liability.
This study divided the large-scale traffic accident locations into its own characteristics by using Cluster Analysis. Also, Quantification II and Classification and Regression Tree methods were used enabling evaluation for the amount of affecting influence by the crash type. After these analyses, we tested the fitness of the results and suggested the simplification of the quantification index. With the results from the discussed procedure, obvious differences were observed by groups according to the characteristics of crash type from the Discrimination and Classification analysis of divided four groups. Thus, measures and supplementary measures for the traffic accidents could be suggested in groups systematically. However, a lot of missing values in variables caused a huge loss of data and made this study difficult for more detailed analysis, With this difficulty. recording mandatory log files with a standardized format is also recommended to Prevent this Problem in advance.
YOON, Yeo Il;LEE, Soo Beom;LIM, Joon Beom;PARK, Kil Soo;MOON, Jeong Sik
Journal of Korean Society of Transportation
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v.35
no.2
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pp.129-142
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2017
Accident Black Spot Improvement Project is the representative road safety intervention to eliminate environmental risk factors on the roadway by installing road safety facilities. Although it is one of the main road safety projects in Korea, there has been a lack of effort analyzing the traffic accident reduction effects of this project. In this study, therefore, we selected 4,171 road black spots from 2004 to 2013 and investigated the traffic accident reduction effects of 5 road safety facilities by using "Comparison Group(C-G)" method. Through the analysis, it was found that the number of traffic accidents were lowered by 4.45% with traffic islands, 32.17% with road paved markers, and 24.13% with speed cameras, respectively. However, 0.61% with pedestrian fencing and 1.67% with skid resistant pavement were increased on the other hand. In addition, we also analyzed traffic accident reduction facilities' performance on specific types of collision mentioned in manual on road safety facilities by Ministry of Land, Infrastructure and Transport. It was shown that the number of bad weather traffic accidents were reduced by 52.96% with road paved markers, pedestrians accidents were reduced by 62.77% with pedestrian fencing and rear-end collisions were reduced by 26.00% with skid resistant pavement.
Driver's capability of identifying the change in freeway alignments and environments is one of important factors associated with traffic safety on freeways. In particular, driver's visibility and recognition capability are highly dependent on the altitude of the sun by sunset, sunrise, and nighttime. The purpose of this study is to identify the characteristics of geometric conditions affecting crash occurrences at sunset, sunrise, and nighttime. Poisson and negative binomial regressions were adopted to predict freeway crash frequency in this study. Freeway crash data during 2007~2010 were used for developing the crash frequency models. A set of variables representing the characteristics of geometric conditions were identified as significant ones affecting crash occurrences. The results of this study would be useful in deriving effective countermeasures for preventing traffic crashes that mainly occur at sunset, sunrise, and nighttime on freeways.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.6
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pp.165-176
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2022
In order to prevent various accidents with construction machinery, Korea enacted the Construction Machinery Management Act to enhance safety. Until now, there has been a lack of systematic research related to traffic accidents with construction machinery. Therefore, domestic and foreign systems related to construction machinery were reviewed, and the current status was analyzed based on traffic accident data over the past 5 years to derive implications. It is necessary to ensure the safety of construction machinery by correcting institutional loopholes and preparing follow-up measures. In addition, it is necessary to create a separate traffic-safety education program for construction machinery operators to create an environment that can comply with safe road-driving methods and traffic laws.
As the link between traffic accidents and social and economic losses has been confirmed, there is a growing interest in developing safety policies based on crash data and a need for countermeasures to reduce severe crash outcomes such as severe injuries and fatalities. In this study, we select Daejeon city where the relative proportion of fatal crashes is high, as a case study region and focus on the severity of pedestrian crashes. After a series of data manipulation process, we run machine learning algorithms for the optimal model selection and variable identification. Of nine algorithms applied, AdaBoost and Random Forest (ensemble based ones) outperform others in terms of performance metrics. Based on the results, we identify major influential factors (i.e., the age of pedestrian as 70s or 20s, pedestrian crossing) on pedestrian crashes in Daejeon, and suggest them as measures for reducing severe outcomes.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.6
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pp.203-213
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2021
A vehicle crash occurs due to various factors such as the geometry of the road section, traffic, and driver characteristics. A safety performance function has been used in many studies to estimate the relationship between vehicle crash and road factors statistically. And depends on the purpose of the analysis, various characteristic variables have been used. And various characteristic variables have been used in the studies depending on the purpose of analysis. The existing domestic studies generally reflect the average characteristics of the sections by quantifying the traffic volume in macro aggregate units such as the ADT, but this has a limitation that it cannot reflect the real-time changing traffic characteristics. Therefore, the need for research on effective aggregation units that can flexibly reflect the characteristics of the traffic environment arises. In this paper, we develop a safety performance function that can reflect the traffic characteristics in detail with an aggregate unit for one hour in addition to the daily model used in the previous studies. As part of the present study, we also perform a comparison and evaluation between models. The safety performance function for daily and hourly units is developed using a negative binomial regression model with the number of accidents as a dependent variable. In addition, the optimal negative binomial regression model for each of the hourly and daily models was selected, and their prediction performances were compared. The model and evaluation results presented in this paper can be used to determine the risk factors for accidents in the highway section considering the dynamic characteristics. In addition, the model and evaluation results can also be used as the basis for evaluating the availability and transferability of the hourly model.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.6D
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pp.553-560
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2010
This study examined the factors influencing the number of enforcement cases on traffic signal violation. The study collected enforcement data on traffic signal violation by multi-functional unmanned cameras across the Daegu metropolitan area, and analyzed the data to determine correlations among various factors including physical dimensions and engineering characteristics of the roadway as to how they would influence the number of violations. The resulting analysis provided a general model that assesses applicability for multi-functional unmanned cameras, and further shed helpful insights on efficient utilization of such traffic signal enforcement equipments in terms of installation thresholds and location. By identifying violation-prone features and characteristics and subsequent enforcement considerations, this research also supports safety efforts in reducing the number of traffic accidents as well.
The reasons of traffic accidents can be classified into the vehicle, road environment and human factors. In development of vehicle and road technologies, the human factor is the most important. The emotion research recently carried out showed that emotions play an important role in human judgment and decision making. They are also expected to partly determine driving behavior. The purpose of this study was to investigate the effects of drivers' emotions on their driving behavior. The results of this study showed that positive emotions do not affect driving behavior. As for negative emotions, however, safe driving(SD) and comfort driving(CD) factors have a negative correlation, and violence driving(VD) and regulation violation(RO) factors have a positive correlation. This study is significant as a basic study for establishing and determining a policy for reducing traffic accidents and for educating drivers.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.14
no.3
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pp.38-49
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2015
Seoul has 424 traffic fatalities in 2010 and 227 of them related to pedestrian crashes. In addition, it revealed that 40% of pedestrian fatalities occurred during jaywalking. Through the effective methods preventing jaywalking can save lots of people, and it can reduce social costs pertinent to pedestrian crashes. Therefore, this study is to suggest the methods preventing jaywalking through conducting literature reviews, human factors with pedestrian and vehicle characteristics, as well as geometric features of accident site or spot. Firstly, in order for examining the contributing factors of accident, this research conducts statistical analysis on pedestrian accidents specifically in jaywalking. Secondly, the analysis on human factors about pedestrian and drivers revealed that drivers with high speed play pivotal roles in pedestrian fatalities. Thirdly, Road and environment factors showed both expected and contradictory results through analyzing total numbers of lane or dry/icy pavement conditions. Consequently, this study can be used to prevent and alleviate pedestrian accidents as well as expected to be applied to future researches about pedestrian safety facilities.
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