The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.2
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pp.105-116
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2023
The fatality rate of secondary accidents is seven times that of general traffic accidents. If limited to highways, one in four deaths are said to occur from secondary accidents. Unexpected situations which do not give drivers time to prepare are the cause of secondary accidents. This risk results in more fatalities on highways with high driving speeds. Existing studies have conducted research on traffic accidents and on secondary traffic accidents that occur after a primary traffic accident, without considering unexpected situations that may occur on the road. Therefore, to reduce damage and casualties caused by secondary accidents, there is a need to create a safe road environment by removing the possibility of causing accidents. This study analyzes whether the day of occurrence, time of occurrence, and radius of the curve of an unexpected situation are related to the occurrence of an unexpected situation. This study was based on data of accidents that occurred in 2022 on the Cheonan-Nonsan Expressway and the Seoul-Yangyang Expressway. The radius of the curve was calculated by dividing the section of the highway into straight, clothoid, and curved sections through cluster analysis. Results of the analysis indicate that the day and time of occurrence and the curve radius are associated with unexpected situations.
Oh, Sung Hoon;Jeon, Young Jun;Kwon, Young Woo;Jeong, Seok Chan
The Journal of Bigdata
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v.7
no.1
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pp.15-27
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2022
In the past five years, the fatality rate of single-vehicle accidents has been 4.7 times higher than that of all accidents, so it is necessary to establish a system that can detect and respond to single-vehicle accidents immediately. The IoT(Internet of Thing)-based real-time traffic accident recognition system proposed in this study is as following. By attaching an IoT sensor which detects the impact and vehicle ingress to the guardrail, when an impact occurs to the guardrail, the image of the accident site is analyzed through artificial intelligence technology and transmitted to a rescue organization to perform quick rescue operations to damage minimization. An IoT sensor module that recognizes vehicles entering the monitoring area and detects the impact of a guardrail and an AI-based object detection module based on vehicle image data learning were implemented. In addition, a monitoring and operation module that imanages sensor information and image data in integrate was also implemented. For the validation of the system, it was confirmed that the target values were all met by measuring the shock detection transmission speed, the object detection accuracy of vehicles and people, and the sensor failure detection accuracy. In the future, we plan to apply it to actual roads to verify the validity using real data and to commercialize it. This system will contribute to improving road safety.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.37
no.5
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pp.815-825
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2017
Visibility of lane marking is impaired at night or in the rain, which thereby threatens traffic safety. Recently, various studies and technologies have been developed to improve lane marking visibility, such as the extension of lane marking life expectancy (up to 1.5 times), improvement of lane marking equipment productivity, improvement of lane marking visibility by applying phosphorescent material mixed paint. Cost-benefit analysis was performed with considering various benefit items that can be expected. About 45% of traffic accidents would be prevented by improving lane marking visibility. Additionally, accident reduction benefit and traffic congestion reduction benefit were calculated as much as 246 billion KRW per year and 12 billion KRW per year, respectively, by reducing repaint cycle due to enhanced durability. 45 billion KRW per year is expected to reduced with improved lane detection performance of autonomous vehicle. Meanwhile, total increased cost when introducing phosphorescent material mixed paint to 91,195km of nationwide road is identified as 1922 billion KRW per year. However, economic feasibility could not be secured with 0.16 of cost-benefit ratio when applied to the road network as a whole. In case of "Accident Hot Spot" analyzing section window (400m), one or more fatality or two or more injured (one or more injured in case of less than 2 lanes per direction) per year were caused by pavement marking related accident, economic feasibility was secured. In detail, 3.91 of cost-benefit ratio is estimated with comparison of the installation cost for 5,697 of accident hot spot and accident reduction benefit. Some limitations and future research agenda have also been discussed.
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.
Background: Despite considerable efforts made in recent years, the industrial accident rate and the fatality rate in the Republic of Korea are much higher than those in most developed countries in Europe and North America. Industrial safety policies and safety regulations are also known to be ineffective and inefficient in some cases. Methods: This study focuses on the quantitative evaluation of the effectiveness of direct safety regulations such as safety certification, self-declaration of conformity, and safety inspection of industrial machines in the Republic of Korea. Implications on safety policies to restructure the industrial safety system associated with industrial machines are also explored. Results: Analysis of causes in industrial accidents associated with industrial machines confirms that technical causes need to be resolved to reduce both the frequency and the severity of such industrial accidents. Statistical analysis also confirms that the indirect effects of safety device regulation on users are limited for a variety of reasons. Safety device regulation needs to be shifted to complement safety certification and self-declaration of conformity for more balanced direct regulations on manufacturers and users. An example of cost-benefit analysis on conveyor justifies such a transition. Conclusion: Industrial safety policies and regulations associated with industrial machines must be directed towards eliminating the sources of danger at the stage of danger creation, thereby securing the safe industrial machines. Safety inspection further secures the safety of workers at the stage of danger use. The overall balance between such safety regulations is achieved by proper distribution of industrial machines subject to such regulations and the intensity of each regulation. Rearrangement of industrial machines subject to safety certification and self-declaration of conformity to include more movable industrial machines and other industrial machines with a high level of danger is also suggested.
Shin, Dong-Hoon;Baek, Ji-Won;Park, Roy C.;Chung, Kyungyong
Journal of the Korea Convergence Society
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v.12
no.2
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pp.1-6
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2021
In the modern society, traffic problems are occurring as vehicle ownership increases. In particular, the incidence of highway traffic accidents is low, but the fatality rate is high. Therefore, a technology for detecting an abnormality in a vehicle is being studied. Among them, there is a vehicle anomaly detection technology using deep learning. This detects vehicle abnormalities such as a stopped vehicle due to an accident or engine failure. However, if an abnormality occurs on the road, it is possible to quickly respond to the driver's location. In this study, we propose a deep learning-based vehicle anomaly detection using road CCTV data. The proposed method preprocesses the road CCTV data. The pre-processing uses the background extraction algorithm MOG2 to separate the background and the foreground. The foreground refers to a vehicle with displacement, and a vehicle with an abnormality on the road is judged as a background because there is no displacement. The image that the background is extracted detects an object using YOLOv4. It is determined that the vehicle is abnormal.
As an alternative to environmental pollution generated from fossil fuels currently in use, research is being actively conducted to use hydrogen that does not cause air pollution. As fire and explosion accidents caused by hydrogen leakage have occurred until recently, research on safety is needed to commercialize hydrogen on ships, which are special environments. In this study, a seasonal alternative scenario for each season and the worst scenario were assumed in the event of a leakage accident while a hydrogen fuel cell propulsion ship equipped with a hydrogen storage tank was navigating at JangSaengPo port in Ulsan. In order to consider environmental variables, the damage impact range was derived through ALOHA and probit analysis based on the annual average weather data for 2021 by the Korea Meteorological Administration and on geographic information data from the National Statistical Office. Radiation showed a wider damage range than that of Overpressure and Flame in both the alternative and worst-case scenarios, and as a result of probit analysis, a fatality rate of 99% was confirmed in all areas.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.12
no.4
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pp.307-319
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2010
As we learned in Daegu subway fire accident, fire in the railway tunnel is prone to develop to large disaster due to the limitation of smoke control and smoke exhaust. In railway tunnel, in order to ensure fire safety, fire prevention and fighting systems are installed by quantitative risk assessment results. Therefore, in this research, developed the program to establish quantitative risk assessment and suggested quantitative safety assessment method including fire scenarios in railway tunnel, fire and evacuation analysis model, fatality estimate model and societal risk criteria. Moreover, this method applys to plan preventing disaster for Honam high speed railway tunnel. As results, we presented the proper distance of escape route and societal risk criteria.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.24
no.1
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pp.45-63
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2019
The number of domestic construction company is expanding every year while the construction workers' exposure to disaster risk is increasing due to technological advancements and popularity of high-rise buildings. In particular, the industry faces greater fatalities and severe large scale accidents because of construction industry characteristics including influx of foreign workers with different language and culture, large number of aged workers, outsourcing, high place work, heavy machine construction. The construction industry is labor-intensive, which is to be completed under given timeline and consists of unique working environment with a lot of night shifts. In addition, when a fixed construction budget is not secured, there is less investment in safety management resulting in poor risk management at the construction site. Taking account that the construction industry has higher accident risk rate and fatality rate, risky and unique working environment, and various labor pool from foreign to aged workers, preemptive safety management through risk factor identification is a mandatory requirement for the construction industry and site. The study analyzes about 8,500 cases of construction accidents that occurred over the past 10 years and identified risk factor by construction industry sector to secure a systematic insight for risk management. Based on interrelation analysis between accident types, work types, original cause materials and assailing materials, there is correlation between each analysis factor and work industry. Especially for work types, there is great correlation between work tasks and industry type. For reinforced concrete and earthwork are among the most frequent types of accidents, and they are not only high in frequency of accidents, but also have a high risk in categories of occurrence.
Kim, Jin-Tae;Kim, Joo-Young;Kim, Jun-Yong;Bae, Hyun-Sik
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.1
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pp.28-38
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2016
Cooperative-Intelligent Transport Systems (c-ITS) has emphasized a real-time traffic safety service in urgent situations among highway infrastructure and four-wheeled vehicles, while two-wheeled vehicles, e.g. bicycles and motorcycle, sharing highway space and endangering highway safety, have yet been out of its interest. This paper delivers the results of a study conducted to analyze the patterns of two-wheeled-vehicle traffic accidents experienced in the past, the last three years (2011~2013), and to propose the types of service enhancing the safety of the riders of those. It was found from the analysis of historical accident data that the side collision on a link section should be taken care of for further safety treatment, while the old female drivers need additional care to decrease their fatality rate. By combining the services proposed for bicycles and motorcycles, this paper proposes (1) eight different bicycle-to-everything (B2X) services which can be eventually provided in c-ITS and (2) three of those that would be available in the near future with the current communication technologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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