KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.39
no.6
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pp.841-851
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2019
This study presents risk ranking by accident types at intersections, crosswalk and tunnel sections. An ordered logit model was used to estimate the accident severity of traffic accidents based on 58,868 accident records that have occurred on the Seoul and Gyeonggi-do over the period 2014-2017. The factors affecting the injury severity were identified by the estimated model first, and risk ranking was proposed according to conditions of accident occurrence using relative ratio analysis later. The analysis results showed that the injury severity dramatically depends on the location and time of the accident. The analysis results showed that the injury severity dramatically depends on the location and time of the accident. Furthermore, there are severe injury cases in terms of the injury severity despite the small number of occurrence of traffic accident, or there are severe injury cases in terms of the injury severity despite the high frequency of occurrence of traffic accident.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2019.11a
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pp.57-58
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2019
해상교통관제 구역 내를 항해하는 여객선은 관제센터에서 실시간으로 선박동향을 모니터링하고 있어 사고 발생율이 낮을 뿐만 아니라 사고 발생 시 구조세력에 의한 신속한 상황 대응이 가능하다. 하지만 관제구역 밖을 항해하는 여객선은 상대적으로 사고 발생 시 구조세력이 도달하기 까지 많은 시간이 소요되는 등 여러 환경적 요인에 의해 사고 발생율이 높게 나타난다. 이번 논문에서는 관제구역 밖 여객선 사고 인지의 한계에 대해 분석해보고 효과적인 여객선 사고 예방 방안에 대해서 논해 보고자 한다.
블랙박스 시스템은 평시 및 사고 직전후의 각종 운행 기록 정보, 영상 정보 등 다양한 사고 정보를 저장할 수 있으며 이에 기반하여 교통 사고를 재현해내는 기술에 대한 활발한 연구가 진행 중이다. 본 논문은 USN 환경에서 차량 간 교통사고 발생시 상대 차량 정보를 블랙박스 내에 저장할 수 있는 시스템을 제안한다. 블랙박스에 저장되는 상대 차량에 대한 정보는 각종 사고 발생시 교통 사고 분쟁 해결에 결정적 요인이 될 수 있으므로 그 중요성이 크다. 제안하는 블랙박스 시스템에 저장되는 정보는 차량 고유 번호, 사고 발생 시간 및 위치 등의 정보이고 그 정보는 허가된 사용자에게만 접근 될 수 있다. 본 논문에서는 두 개의 센서 노드를 블랙박스로 가정하고 임의의 충돌 신호를 발생시켜 상대 차량의 정보를 저장하고, 이를 분석하는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 블랙박스 시스템이 사고 차량 정보와 위치, 시간 등을 저장함을 보인다. 수집된 정보는 교통 사고에 대한 과학적인 해석과 사건 재현을 위한 객관적인 정보로 사용 될 수 있다.
The major purpose of this study is to evaluate methodologies to predict the injury severity of pedestrian-vehicle collisions. Methodologies to be evaluated and compared in this study include Binary Logistic Regression(BLR), Ordered Probit Model(OPM), Support Vector Machine(SVM) and Decision Tree(DT) method. Valuable insights into applying methodologies to analyze the characteristics of pedestrian injury severity are derived. For the purpose of identifying causal factors affecting the injury severity, statistical approaches such as BLR and OPM are recommended. On the other hand, to achieve better prediction performance, heuristic approaches such as SVM and DT are recommended. It is expected that the outcome of this study would be useful in developing various countermeasures for enhancing pedestrian safety.
This study was conducted to derive the traffic accident risk index through the recognition of the elderly driver's driving pattern to reduce the traffic accident rate of elderly drivers and to reflect them in the renewal and return policy of driver's license accordingly. First, the traffic accident risk index is defined by analyzing the behavioral characteristics of older drivers to derive the major factors that lead to traffic accidents. Second, we present a method to measure the traffic accident risk index from the driving pattern of the elderly through the smart-phone, the camera and the distance sensor attached to the car. Finally, we derive three thresholds by computer simulation and determine the accident risk from the measured traffic accident risk index as four steps and suggest ways to ensure safe driving of older drivers. It is required to objectively assess the driving ability of an aged driver in accordance with the proposed method, and to induce the driver to reset the driver's license renewal cycle and voluntarily return the driver's license to minimize social costs due to increased traffic accidents.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.2
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pp.1524-1532
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2015
This study analyzed traffic accident characteristics in Chungcheong Region through the factor analysis, cluster analysis and questionnaire survey using traffic accident analysis data for Chungcheong Region in order to improve Korea's traffic safety level. Based on the analysis results, this study suggests traffic safety technologies suitable for the situation of Chungcheong Region. According to the results of the questionnaire survey carried out for transporters in Chungcheong Region, 'the passage of pedestrians and aged people' and 'a problem of lacking visibility' were the biggest threatening factors of major traffic accidents in Chungcheong Region. The facilities required the most were 'lighting equipment in driving at night', and the expected effect by the equipment installation was high. As a result of the factor analysis and cluster analysis using the traffic accident analysis data, traffic accident risk by city type in Chungcheong Region was higher in rural areas, compared to urban areas. Especially, this study confirmed the risks of pedestrian and agricultural machine traffic accidents were high. Therefore, this study suggests three technologies to improve traffic safety level in Chungcheong Region, based on the analysis results.
It is important to study on the traffic accident severity reduction because traffic accident is an issue that is directly related to human life. Therefore, this research developed countermeasure to reduce traffic accident severity considering various factors that affect the accident severity. This research developed the Accident Severity Prediction Model using the collected accident data from Seohaean Expressway in 2004~2006. Through this model, we can find the influence factors and methodology to reduce accident severity. The results show that speed limit violation, vehicle defects, vehicle to vehicle accident, vehicle to person accident, traffic volume, curve radius CV(Coefficient of variation) and vertical slope CV were selected to compose the accident severity model. These are certain causes of the severe accident. The accidents by these certain causes present specific sections of Seohaean Expressway. The results indicate that we can prevent severe accidents by providing selected traffic information and facilities to drivers at specific sections of the Expressway.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.1
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pp.374-388
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2016
In Jeju-Do, there is the 1100 Road, 516 Road, and Bijarimro, which are typical mountain sight-seeing roads in Jeju. These roads are local roads that have been the location for many traffic accidents. This study focused on these roads, categorized the type of traffic accident and analyzed the accident characteristics. The major accident factors were analyzed through trip AHP analysis, Comparative analysis of the velocity distribution and the factors affecting traffic accidents were analyzed. Tourists took many trips on these roads. The mixing rate of the rental cars was 36.70%~71.60% in 1100 road and Bijarimro. Currently, these local roads are regulated by a speed limit of 60km/h. However, it might be necessary to reduce the speed limit to 40km/h considering the geometric line form of the road and the climate in these areas. The speed limit of more than 40km/h is found 87.0% on 516 Roads, 88.57% on 1100 roads, and 93.1% on Bjarimro, In these roads, the speed ratio is higher as described above. Therefore, these roads have been found to have a higher risk of traffic accidents by overspeeding driving. The overspeed driving ratio of these roads was 87.0%~93.1%, The overspeed driving enforcement method at one spot has only the effect of reducing the speed at that enforcement place; the effect cannot be expected for the other places or sections. It is necessary to introduce a section overspeed driving enforcement system utilizing the average velocity in these areas to prevent traffic accidents.
The current traffic accident reduction procedure in economic feasibility study does not consider the characteristics of road and V/C ratio. For solving this problem, this paper suggests methods to be able to evaluate safety of each road in construction and improvement through developing accident Prediction model in reflecting V/C ratio Per road types and traffic characters. In this paper as primary process, model is made by tke object of urban roads. Most of all, factor effecting on accident relying on road types is selected. At this point, selecting criteria chooses data obtained from road planning procedure, traffic volume, existence or non-existence of median barrier, and the number of crossing point, of connecting road. and of traffic signals. As a result of analyzing between each factor and accident. all appear to have relatives at a significant level of statistics. In this research, models are classified as 4-categorized classes according to roads and V/C ratio and each of models draws accident predicting model through Poisson regression along with verifying real situation data. The results of verifying models come out relatively satisfactory estimation against real traffic data. In this paper, traffic accident prediction is possible caused by road's physical characters by developing accident predicting model per road types resulted in V/C ratio and this result is inferred to be used on predicting accident cost when road construction and improvement are performed. Because data using this paper are limited in only province of Jeollabuk-Do, this paper has a limitation of revealing standards of all regions (nation).
According to the accident statistics of 2006, it can be recognized that drivers' characteristics and driving behaviors are the most causational factors on the traffic accidents. At present, many recording tools such as digital speedometer or black box are distributed in the market to meet social requests of decreasing traffic accidents and increasing safe driving behaviors. However, it is also true that the system preventing any possible vehicle accidents in advance has not been developed. In this study, we developed critical value for deciding dangerous driving behaviors. The developed critical value could be used to contribute to safety driving management systematization and safety driving behaviors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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