Eum Han;Giok Park;Heejin Kang;Yoseph Lee;Ilsoo Yun
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.6
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pp.36-56
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2022
Traffic accidents occur in Korea are calculated with the 「Automobile Accident Negligence Ratio Certification Standard」 prepared by the 'General Insurance Association of Korea' and the insurance company's agreement or judgment is made. However, disputes are frequently occurring in calculating the negligence ratio. Therefore, it is thought that a more effective response would be possible if accident type according to the standard could be quickly identified using traffic accident information prepared by police. Therefore, this study aims to develop a model that learns the accident information prepared by the police and classifies it to match the accident type in the standard. In particular, through data mining, keywords necessary to classify the accident types of the standard were extracted from the accident data of the police. Then, models were developed to derive the types of accidents by learning the extracted keywords through decision trees and random forest models.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2012.06a
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pp.180-182
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2012
선박충돌사고 원인의 제공 정도를 밝혀 해양사고를 재발방지를 목적으로 1999년 2월 "선박충돌사고 원인제공비율 산정제도"를 마련하였으며, 2007년 1월 원인제공비율 산정지침을 제정하여 시행해 오고 있다. 이 제도의 또 다른 도입목적은 해양안전심판원의 원인제공비율을 민사재판에서 사법부가 적극 인용함으로써 해양사고관련자들 간의 신속한 분쟁해결과 경제적 부담 감송 등에 기여함에 있다. 그러나 민사소송에 있어 제공된 원인제공비율이 과실비율로 인정되는 등의 이유로 원인제공비율 산정제도가 사법권의 침해하고 있다는 문제점도 지적되고 있다. 따라서 본 연구에서는 원인제공비율 산정제도의 시행 이후 이 제도의 시행자 및 사용자 등 전문가 집단을 대상으로 설문조사를 실시하여 제도의 효과 및 문제점 등을 분석하였다. 전문가 집단 응답자의 대부분이 제도의 필요성 (94.3%), 유용성 (88.6%) 및 신뢰성 (73%)을 피력하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 이 제도가 필요한 이유로는 "손해배상분쟁의 신속한 해결", "충돌사고 재발방지", 그리고 "이해당사자의 편의제공" 때문임을 알 수 있었다. 그러나 제도의 개선을 위해서는 원인제공 비율의 표시에 있어 보다 객관적인 기준과 정량성 및 전문성의 확보가 필요하다는 지적도 확인하였다. 따라서 원인제공비율 산정제도의 개선방안으로 원인제공비율산정에 대한 신뢰성 및 공정성의 확보, 심판관에 대한 법률적 지식과 법적 소양강화 및 전문법조인의 심판관으로의 영입 등이 필요하다고 판단된다.
우리나라의 경우 해양사고에서 어선이 차지하는 비율은 매우 높아 최근 5개년 동안 전체 해양사고중 어선사고 척수 및 비율은 4,361척 중 2,967척으로 68%를 점유하고 있으며 또 어선에 있어서 총톤수 20톤 이하의 소형어선에 의한 사고가 85%를 차지하고 있다.어선의 사고유형을 분석해 보면 기관손상이 30%정도 충돌・전복・침몰 사고가 30% 정도, 기타사고가 40%로 분석되고 있다. 따라서 해양사고비율이 가장 높은 어선사고로 부터 인명손실을 예방하기 위한 실용적이고 효과적인 대책이 시급한 실정이다.본 연구는 어선사고 중 다른사고에 비해 막대한 인명피해나 재산상의 손실을 초래하는 어선사고 유형인 전복/침몰・화재와 최근에 많이 발생하고 있는 낚시어선사고와 어업재해사고를 중점대상으로 사례조사를 통하여 자율적인 어선 인명사고 예방체제 수립 및 어업종사자의 안전의식 고취를 제고하기 위함이다.
우리나라의 경우 해양사고에서 어선이 차지하는 비율은 매우 높아 최근 5개년 동안 전체 해양사고 중 어선사고 비율이 약 68%를 점유하고 있어 해양사고 비율이 가장 높은 어선사고로 부터 인명손실을 예방하기 위한 실용적이고 효과적인 대책이 시급한 실정이다. 본 연구는 어선사고 중 다른 사고에 비해 막대한 인명피해나 재산상의 손실을 초래하는 어선사고 유형인 전복.침몰.화재와 최근에 많이 발생하고 있는 낚시어선사고와 어업재해사고를 중점 대상으로 사례조사를 통하여 자율적인 어선 인명사고 예방체제 수립 및 어업종사자와 안전의식 고취를 제고하고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2016.05a
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pp.13-14
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2016
Many ships' collision accidents occur due to unlawful action at sea. And also at shore traffic, many car collision accidents occur due to unlawful action. Therefore In this study we analyzes actual collision accidents at sea with the regards of liability. and search and analyze similar car collision accidents at shore traffic to compare it with the ship collision. In result, this study suggests the liabilities of the two different types accidents are needed to change more reasonable liability apportionment.
This study aims to analyze the accidents of green mode bicycle. In pursuing the above, this study gave special emphasis on modeling the bicycle accidents reflecting the regional characteristics. The main results are as follows. First, the null hypotheses that the number of accident and ratio of serious injury and fatality (FSI) were the same over regions were rejected. Second, as the common variables, the number of bicycle was judged to have positive (+) impact to the accidents and the bicycle using ratio was inferred to increase the ratio of FSI. Third, the elderly population ratio among 3 factors which gave impact to the accidents of Si_A (city-county consolidation) was concluded to have the greatest elasticity. The developed area ratio between 2 factors in Si_B (city which is not consolidated) was, however, estimated to have the higher elasticity. Fourth, the number of car registration among 5 accident factors of Gun (county) was analyzed to have the greatest elasticity. Finally, the commuting trip ratio among 7 accident factors of Gu (district) was judged to have the greatest elasticity. This study can be expected to give some implications to regional policy-making related to bicycle.
Kim, Geunmo;Cho, Jinsung;Kim, Sungmin;Beak, Seunghwan;Ryu, Seunghoon;Koh, Jaejong;Kim, Bongjae
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.3
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pp.1-6
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2021
Determining the percentage of negligence between the parties in the event of road traffic accidents is a significant problem. In order to provide users with more accurate criteria for determining the percentage of negligence, several companies are providing services. However, services currently available are limited to immediate use at the scene of an accident. Generally, the service that determines the percentage of negligence can be used after all accident handling procedures have been completed. This paper provides a real-time traffic accident type and fault rate information provision service utilizing a deep learning-based predictive model to overcome these limitations. Users can immediately identify accident types and fault information by taking pictures at the accident site and check actual precedents of the same accident type. Users will be able to use the service to more accurately and reliably determine the percentage of negligence and handle incidents.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.30
no.1
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pp.82-88
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2024
As the modern maritime industry rapidly progresses through technological advancements, data processing technology is emphasized as a key driver of this development. Natural language processing is a technology that enables machines to understand and process human language. Through this methodology, we aim to develop a model that predicts the proportions of outcomes when entering new written judgments by analyzing the rulings of the Marine Safety Tribunal and learning the cause-providing ratios of previously adjudicated ship collisions. The model calculated the cause-providing ratios of the accident using the navigation applied at the time of the accident and the weight of key keywords that affect the cause-providing ratios. Through this, the accuracy of the developed model could be analyzed, the practical applicability of the model could be reviewed, and it could be used to prevent the recurrence of collisions and resolve disputes between parties involved in marine accidents.
In December 1998, Act on the investigation and inquiry into marine accidents was amended by inserting new Paragraph (2) of Article 4, which states "Where two or more persons are related to the occurrence of a marine accident when the Maritime Safety Tribunal(hereinafter referred to as the "MST") examines the causes of a marine accident as provides for under Paragraph (1), the MST may disclose the extent to which each responsible person is related to the cause of the marine accident". Based on this new Paragraph, the apportionment system of causation ratio in the ship collision was introduced in February 1999. However the apportionment system is adopted 12 years ago, public debate has continued about the positive and negative aspects of the system. Thus some groups advocate the system for the advantages, but other groups argue that this system should be abolished. Therefore, at first, this study analyzes the adopting background and the main reasons of the pros and cons discussion on the apportionment system of causation ratio in the ship collision. Then we conduct a survey analysis to investigate stakeholder's satisfaction of this new system in the ship collision cases. Finally this study suggests the policy proposal to improve the apportionment system of causation ratio in the ship collision.
Trucks take up more portions than cars on highways. Due to this, road use relatively diminish and it serves locally as a threatening factor to nearby drivers. Baggage car accident has distinct characteristics so that it needs the application of different analysis opposed to ordinary accidents. Accident prediction model, one of accident analyses, is used to predict the numbers of accident in certain parts, establish traffic plans as well as accident prevention methods, and diagnose the danger of roads. Thus, this study aims to apply the accident rate of baggage car on highways and calculate the correction factor to be put in the accident prediction models. Accident data based on highway was collected and traffic amounts and accident documents between 2014 and 2016 were utilized. The author developed an accident prediction model based on numbers of annual accidents and set mean annual and daily traffic amounts. This study intends to identify the practical accident prediction model on highway and present an appropriate solution by comparing the prediction model in accords with the accident rate between baggage cars.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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