• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.2
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• pp.561-571
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• 2014

This study analyzes traffic accident severity of old age drivers in fourteen cities and counties of Jeonbuk Province. It is assumed that traffic accident effecting factors have two staged structure by personal and driving environment and urban characteristics. Multilevel Analysis Model is used under the assumption of hierarchical characteristics to analyze factors effecting severity. As the driver's age increases after sixty-five years old, accident damages become severe. The drunk driving is likely to make traffic accident damage more severer. The number of fatal accident by old age drivers is about three time more than by no old age drivers. Old age drivers have higher number of night traffic accidents but severer ones in daytime. Old age drivers show the higher number of traffic accidents but severer ones in fine weather. Wet road surface also influences damage severity and especially old age drivers show higher serious damage and fatal than no old drivers.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.114-115
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• 2018

해상의 특수성에 따른 한계 때문에 특히 여객선의 해양 사고에서 골든타임 준수는 대형 참사를 막을 수 있는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 여객선의 해양사고 발생 시 골든타임을 준수하기 위하여 항해사가 대피항로를 선정하는데 의사결정을 지원할 수 있는 알고리즘을 구축하고자 한다. 사고의 심각성 정도에 따라 대응할 수 있는 방법이 다르기 때문에 사고의 심각성을 3단계로 구분하였고, 운항자 11명의 인터뷰 조사를 통하여 대피항로 선정 알고리즘을 고안하였다. 또한 국내 여객선 사고 사례에 적용하여 그 실용성을 확인하고, 보완점을 도출하였다. 이러한 대피항로 선정 지원 알고리즘은 사고 발생 시 항해사가 올바른 의사결정을 할 수 있도록 지원함으로써 여객선 사고의 인명피해를 감소시키는데 기여할 수 있을 것이다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.6D
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• pp.577-585
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• 2010

Traffic accidents are caused by several factors such as drivers, vehicles, and road environment. It is necessary to investigate and analyze them in advance to prevent similar and repetitive traffic accidents. Especially, the human factor is most significant element and traffic accidents by drinking-driving caused from human factor have become social problem to be paid attention to. The study analyzes traffic accidents resulting from drinking-driving and the effects of driver's attributes and environmental factors on them. The study is composed as two parts. First, the log-linear model is applied to analyze that accidents by drinking or non-drinking driving associate with road geometry, weather condition and personal characteristics. Probability is tested for drinking-driving accidents relative to non-drinking drive accidents. The study analyzes probability differences between genders, between ages, and between kinds of vehicles through odds multipliers. Second, traffic accidents related to drinking are classified into property damage, minor injury, heavy injury, and death according to their severity. Heavy injury is more serious than minor one and death is more serious than heavy injury. The ordinal regression models are established to find effecting factors on traffic accident severity.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.10a
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• pp.190-192
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• 2015

여객선 관련 해양사고는 발생 가능한 빈도는 낮지만 사고 발생 시 심각성은 대단히 큰 것이 특징이다. 이에, 여객선 안전에 관해서는 대규모 사고 발생 후 사건의 심각성을 인식하는 경향이 크다. 코스타 콘코디아 사고와 세월호 사고 이후 전세계는 여객선 안전에 관해서 새로운 인식을 갖게 되었으나 근본적인 위기 제거나 감소 방안이 미흡하여 아직도 동남아시아에서는 크고 작은 사고가 지속 발생하고 있다. 사전에 발생 가능한 위기를 식별하여 이에 대한 대응방안을 선제적으로 마련하는 것이 최적으로 고려된다. 본 연구의 목적은 현재까지 인식되었으나 이에 대한 대응방안이 수립되지 않았거나 아직까지 인식하지 못한 위기를 식별한 후 이에 대한 해결 방안으로 RCO(Risk Control Option)을 마련하기 위한 것이다. 본 연구에서는 다양한 국내외 자료를 통해 위기를 식별하고 이에 대한 분석 평가 방법을 수립하고자 한다. 연구 검토결과, 해양사고 연계 체인을 바탕으로 위기를 식별하고 이에 대한 시나리오를 구축하여 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)를 이용해서 확률적으로 위기를 분석 및 평가할 수 있음을 알았다. 향후 BN을 이용한 위기 순위 결정과 RCO 구축을 진행할 예정이다.

• The Safety technology
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• no.30
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• pp.54-57
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• 2000

본 감전.화재사고 취약장소의 전기설비 시설지침은 인천 "씨랜드 화재 참사"로 전기 누전화재의 심각성을 인식하고 "한국전기안전공사 전기안전시험연구원"에서 근린 생활의 전기설비 관리 생활의 취약장소에 대해 작성된 전기설비 시설지침으로 연재하여 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 2000.11a
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• pp.228-234
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• 2000

하루가 달리 급속도로 발전하는 21세기 현대사회에서는 안전과 환경이라는 두 큰 명제 속에 기업을 운영하여야만 세계 속에서 살아남을 수 있다. 급속도로 발전해 가는 시대 속에서 항공기의 이용은 날로 늘어가는 추세이며, 항공 교통 수단의 이용이 늘어감에 따라 이에 대해 발생하는 사고빈도와 심각성에 대한 관심도 늘어가고 있다. 특히 항공기는 현대사회에서 중요하게 대두되는 교통수단 임에도 불구하고 사고에 대한 분석과 안전대책에 관한 연구는 국내에서 찾아보기 힘들다.(중략)

• 도로교통
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• s.94
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• pp.51-64
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• 2003

본 연구는 사고요인과 사고모형의 문헌고찰을 통해 고속도로를 주행하는 버스와 화물차의 사고모형을 개발하고 그 적용방안에 대해 고찰하고자 수행되었다. 고속도로 사고 중 대형차로 인한 차량당 사고율은 승용차보다 월등히 높아 사고의 심각성을 나타내고 있으며, 따라서 이에 대한 별도의 검토가 필요한 시점에 와 있다. 특히 본 연구에 활용된 자료는 비집계된 사상자수로 구간자료를 집합화함으로써 발생하는 문제점을 해소할 수 있다. 모형의 분석기법으로 국내의 경우, 대부분 단순회귀식으로 사고모형을 개발, 적용하여 왔으나 사고수와 사상자수의 특성상 이산적 확률변수로 해석하여 포아송분포와 음이항분포로 적용하는 것이 바람직하다. 따라서 본 연구에서는 버스와 화물차의 사고유형별로 적합한 사고 모형을 개발하여 이로 인한 인사사고 요인에 대한 영향을 분석하고 그 적용방안을 제시하였다. 이러한 연구는 도로설계, 운영, 교통법규, 교통행정 등의 분야에서 거시적인 정책적 방향성을 제시하리라 판단된다. 특히 본 연구는 고속도로 운영주체인 한국도로공사의 고속도로사고조서를 바탕으로 사고유형별 사고모형을 개발, 적용한 것으로 고속도로의 안정성 향상을 위한 제반 정책 수립에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.4
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• pp.25-31
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• 2021

Moving toward an aged society, traffic accidents involving elderly drivers have also attracted broader public attention. A rapid increase of senior involvement in crashes calls for developing appropriate crash-severity prediction models specific to senior drivers. In that regard, this study leverages machine learning (ML) algorithms so as to predict the severity of vehicle-pedestrian collisions induced by elderly drivers. Specifically, four ML algorithms (i.e., Logistic model, K-nearest Neighbor (KNN), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM)) have been developed and compared. Our results show that Logistic model and SVM have outperformed their rivals in terms of the overall prediction accuracy, while precision measure exhibits in favor of RF. We also clarify that driver education and technology development would be effective countermeasures against severity risks of senior driver-induced collisions. These allow us to support informed decision making for policymakers to enhance public safety.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2010.10a
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• pp.177-179
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• 2010

해상 교통 안전을 향상하고 선박 사고를 사전에 방지하기 위해서 선박 사고에 대한 위험도 평가가 선행되어야한다. 선박의 위험도에 대한 개념은 여러 가지로 정의되고 있는데, 본 연구에서는 데이터베이스를 기반으로 사고 발생 가능성과 피해를 예측하여 위험지수를 산출하는 위험도 평가 방법에 대해 고찰해보았다. 사고 발생에 따른 인명 손실과 오염 규모 등의 피해 결과에 따라 고위험 선박이 선별될 수 있으며, 선박의 위험도의 정량적 기준은 사고 발생 확률과 사고 결과의 심각성으로 결정된다. 대량의 데이터베이스를 통계적으로 분석하여 위험도를 도출하기 위해서는 데이터베이스의 확보 뿐 아니라 데이터베이스의 구조화가 기반이 되어야 한다. 또한 과거 자료에 입각한 데이터베이스만으로 위험도를 평가할 경우 미래 사고 발생을 예측하는데 한계가 있을 수 있으므로 데이터베이스의 보강 및 보정이 필요하다.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1996.04a
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• pp.98-103
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• 1996

현재 우리나라 사람들은 소득 증가와 함께 각종 레크리에이션에 많은 여가 시간을 할애하고 있다. 이와 더불어 레크리에이션 장소에서 적지 않은 사고가 발생하고 있으며, 이로 인하여 수 많은 물적, 인적 피해를 초래하고 있다. 레크리에이션 사고는 대부분이 인 적피해를 동반하며 갈수록 그 심각성이 급증하고 있는 실정이다. 산업 안전의 경우에는 정부와 민간이 사고원인의 규명과 예방 대책의 수립에 그동안 많은 노력을 경주하여 왔다. 그러나 레크리에이션 사고에 대하여는 관심이 미미하여, 대책의 수립이나 연구 모색 등이 이루어 지지 않았다. 위험 요인의 추출과 예방 대책의 수립을 위한 첫단계는 각종 재해 데이터의 체계적 수집과 분석, 즉 역학적(epidemiological) 접근 방법이 필수적이다. 이에 본 연구에서는 레크리에이션 사고에 대한 관심을 높이며 이들을 예방하고자 하는 취 지에서 우리나라의 레크리에이션 사고 데이터의 수집에 대한 현황과 문제점을 조사하였다. 이를 토대로 보다 합리적인 사고 데이터 관리 체계를 위한 기본 방안을 제시하였따.