The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.4
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pp.26-40
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2018
The aim of this research is to analyze factors affecting bicycle accidents using the PLS structural equation. Accident types in this study were categorized into total accidents, serious injuries including death, and light injuries which occurred at nationwide Si Gun Gu. It was found that urbanization was the main factor for bicycle accidents through the accident models developed in this study. Population, ratio of economically active population, density of intersections, ratio of urbanized area, commercial and industrial land-uses, number of drive license holders, number of education institutions, number of parks were the main factors causing bicycle accidents. Besides, length of bicycle roads, number of bicycles, and ratio of bicycle as mode choice also increased bicycle accidents.
Recently, users of bicycles as a green mode are rising sharply, but there are few efforts to increase bicycle safety and to decrease the number of accidents between vehicles and bicycle users. Therefore, this research seeks to improve bicycle safety at intersections by analysing causation factors of bicycle accidents pattern and providing optimal intersection design guidelines. For this study, real bicycle accident data of fifty six occurred in the Incheon metropolitan area in the year of 2005 were collected and field surveys were conducted. In addition, this research developed a bicycle accident pattern model with using multinomial logit model. The model results showed that presence of fatality, presence of traffic islands on the minor road, highway_type, weather, presence of traffic bus_stop on the major road, minor road lane width, victim induce factor are significant for bicycle safety.
Lee, Jae Yoon;Choi, Seung Deok;Byun, Ji Mi;Lee, Ji Soo;Kim, Woongsup
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.11a
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pp.1061-1064
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2017
자전거 이용자 수가 천만 명을 넘으면서, 자전거 사업은 우리의 삶에 중요 요소로 자리 잡게 되었다. 본 연구에서는 자전거 사용자들에게 편의를 제공하기 위해 GPS정보를 기반으로 한 자전거 전용 네비게이션과 사용자들을 자전거 사고로부터 보호할 수 있는 사고 대처 시스템을 개발하였다. 이를 위해 우리는 아두이노기반의 시스템을 토대로 개발되었으며 스마트폰과 블루투스 송신기술을 사용하여 다양한 정보를 주고 받을 수 있도록 설계하였다. 우리의 사고 대처시스템은 실시간으로 자전거 운행 정보를 공유하도록 하여 보다 효율적으로 자전거 사고를 예방 할 수 있도록 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 우리의 시스템은 아두이노를 통해 측정한 센서 값들을 스마트폰을 통해 자전거 사용자들에게 실시간으로 공유되도록 하고 이를 통해 다른 자전거 사용자들이 자전거 도로의 상태, 사고 내용들을 파악하도록 하여 안전하고 편리한 자전거 운행이 가능하도록 하여 향후 자전거 사업이 발전시킬 수 있는 계기를 마련할 것으로 기대한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.21
no.6
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pp.1081-1090
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2010
Most nations including Korean government make a great endeavor to realize low-carbon and green-growth world. We also work hard to expand bicycle facilities and bicycle road in order to increase bicycle transportation rate. Nowadays number of cyclists is increasing but fortunately, bicycle accidents also increase rapidly. Most data of bicycle accidents published by National Police Agency annually are represented as frequencies in two dimensional contingency tables. In this work, risk rates and characteristics of bicycle accidents are analyzed by using concepts of the probability and conditional probability. Especially with numbers of estimated cyclists and registered cars, risk rates of various kinds of bicycle accidents are obtained. Under the assumption of the conditional independence, probability of bicycle accident occurred at realistic situations could be estimated. Furthermore we discuss to reduce bicycle accidents with these results obtained in this work.
The rapid growths of economy and automobiles since the 1970's have caused serious traffic jams and environmental disruption in urban areas. To relieve these problems caused by urbanization, there should be considered alternative means of transportation modes. Many developed countries have accepted bicycles as a so called "Green Mode" for environmentally oriented strategies to increase the qualities of urban lives. Korea have also attempted various means to raise bicycle usages. In this research, significant factors affecting bicycle crashes at signalized intersections in urban areas were studied. The model results showed that Poisson regression is the best fit methodology for data modeling and revealed that traffic volume, a number of driveways, configuration of the ground, presence of bicycle path, school, and bus stop, residential area, size of intersection are significant factors affecting the bicycle crashes.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.5
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pp.171-182
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2019
Bicycles are a pollution-free means of transportation. In addition to leisure, the use of bicycles is increasing as alternative eco-friendly transportation. Accordingly, bicycle accidents are also increasing. The purpose of this study is to implement bicycle black box technology to identify situation when a bicycle accident occurs. Currently, bicycle black box products are mainly based on video cameras, and are commercially available by adding various functions mainly on high resolution cameras and are sold at high prices. If a bicycle accident occurs, quantitative data on the accident location at the time of the accident and the state of the bicycle at the time of the accident is required. In this study, IMU sensor used to obtain acceleration and slope, and time and coordinates are obtained. In addition, real-time acceleration and tilt data while is stored in memory card and by using Bluetooth transmit to the smart phone owned by the in real time to prevent accidents and to monitor status.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.9
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pp.89-96
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2016
According to the promoting policy for bicycle riding, the bicycle road infrastructure in Korea has been widely established. As the number of bicycle rider increases, bicycle traffic accidents also increase year after year. In this paper, we analyze bicycle traffic accident data from 2007 to 2014 which is provided by Road Traffic Authority and present statistical results of bicycle traffic accidents. And also regression analysis is applied to predict the number of daily traffic accidents in Seoul using ASOS(Automated Synoptic Observing System) climate data observed in the Seoul sector which are provided by Korea Meteorological Administration. In addition, decision tree analysis techniques are used to forecast the level of traffic accidents severity. In the analytic results of this research, we expect that it will be helpful to establish the collective policy of bicycle accident data and protective strategy in order to reduce the number of bicycle accidents.
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.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.1
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pp.117-130
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2017
Bicycles are leading to serious accidents in the event of a side collision, and it is very important to prevent accidents in advance because it is difficult to actively deal with them in a dangerous situation. As a part of the bicycle safety driving support technology, this study establishes bicycle accidents dangerous zone based on bicycle accident data and road property information of digital map nationwide and provides timely safety information to cyclists. The point selected by using actual accident data was called 'dangerous zone', and the potential accident occurrence point generated by modeling based on this 'dangerous zone' was called 'logical dangerous zone'. As a result of the research on the Designation of Logical Bicycle Accident Dangerous Zone, the regional specificity of the bicycle accident points across the nation was generalized to the form of the logical dangerous zone through the network data.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.35
no.5
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pp.1135-1146
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2015
This thesis aims to improve the safety of bicycle traffic for activating the use of bicycle, main means of non-powered and non-carbon transportation in order to cope with worldwide crisis such as climate change and energy depletion and to implement sustainable traffic system. In this regard, I analyzed the problem of bicycle roads currently installed and operated, and developed the bicycle accident forecasting model. Following are the processes for this. First, this study presented the current status of bicycle road in Korea as well as accident data, collect the data on bicycle traffic accidents generated throughout the country for recent 3 years (2009~2011) and analyzed the features of bicycle traffic accidents based on the data. Second, this study selected the variable affecting the number of bicycle accidents through accident feature analysis of bicycle accidents at Jeollanam-do, and developed accident forecast model using the multiple regression analysis of 'SPSS Statistics 21'. At this time, the number of accidents due to extension per road types (crossing, crosswalk, other single road) was used. To verify the accident forecast model deduced, this study used the data on bicycle accident generated in Gwangju, 2011, and compared the prediction value with actual number of accidents. As a result, it was found out that reliability of accident forecast model was secured through reconciling with actual number of cases except certain data. Third, this study carried out field survey on the bicycle road as well as questionnaire on satisfaction of bicycle road and use of bicycle for analysis of bicycle road problems, and presented safety improvement measures for the problems deduced as well as bicycle activation plans. This study is considered to serve as the fundamental data for planning and reorganizing of bicycle road in the future, and expected to improve safety of bicycle users and to promote activation of bicycle use as the means of transportation.
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