Purpose - To study the factors that are related with compliance for the voluntary surrender program of drive's license for senior drives and to estimate the rate of voluntary surrender. Design/methodology/approach - We online surveyed 147 individuals in order to analyze the intention to comply the program. The surveyees were driver's license holders aged 54 to 65 and drawn to answer their willingness to comply in a 5-point Likert scale. We developed an ordered probit model to analyze the data. Findings - According to the main results of the empirical analysis, the higher the average number of driving per week, regardless of gender and age, the more negative was the driver toward voluntarily surrender of driver's license. Various policy measures need to be prepared to activate the voluntary surrender system using the willingness to voluntarily surrender the driver's license and the characteristics of the voluntary returners, and the implementation of customized safe driving training for elderly drivers may be one such method. Research implications or originality - Population aging is known to cause various social problems, and in the transportation field, the number of elderly drivers and traffic accidents by elderly drivers are also increasing. The government is implementing a program for elderly drivers to voluntarily surrender of their driver's licenses in order to reduce traffic accidents caused by elderly drivers. If only elderly drivers who rarely drive surrender their driver's licenses then traffic accidents may not reduce as much as the program targets, however, and further policy instruments may be needed.
YOON, Yeo Il;LEE, Soo Beom;LIM, Joon Beom;PARK, Kil Soo;MOON, Jeong Sik
Journal of Korean Society of Transportation
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v.35
no.2
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pp.129-142
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2017
Accident Black Spot Improvement Project is the representative road safety intervention to eliminate environmental risk factors on the roadway by installing road safety facilities. Although it is one of the main road safety projects in Korea, there has been a lack of effort analyzing the traffic accident reduction effects of this project. In this study, therefore, we selected 4,171 road black spots from 2004 to 2013 and investigated the traffic accident reduction effects of 5 road safety facilities by using "Comparison Group(C-G)" method. Through the analysis, it was found that the number of traffic accidents were lowered by 4.45% with traffic islands, 32.17% with road paved markers, and 24.13% with speed cameras, respectively. However, 0.61% with pedestrian fencing and 1.67% with skid resistant pavement were increased on the other hand. In addition, we also analyzed traffic accident reduction facilities' performance on specific types of collision mentioned in manual on road safety facilities by Ministry of Land, Infrastructure and Transport. It was shown that the number of bad weather traffic accidents were reduced by 52.96% with road paved markers, pedestrians accidents were reduced by 62.77% with pedestrian fencing and rear-end collisions were reduced by 26.00% with skid resistant pavement.
Objectives This study was designed to find out influential factors associated with Hospitalization of the patients from traffic accident by Groups. Methods Based on the medical charts, we analyzed statistical study of 486 patients putting them into two groups to identify the factors associated with the duration of hospitalization involving age, sex, elapse day (Interval between time of injury and visit to hospital), and the types of accident. Patients in group A were diagnosed with a mere 'sprain', and patients in Group B had other symptoms accompanied by 'sprain'. Results 1. In group A, cervical sprain was the most and male patients with the symptom outnumbered female patients. In group B, headache was most where female patients had the symptom 1.7 times more than male patients. 2. Female patients in group B were found to stay for a longer period of time in the hospital than the male counterparts (p<0.05). 3. Both group A and B have positive correlation between length of hospital stay and age though group B exhibited stronger correlation. 4. Patients who had accident while riding bus in group A and those who were pedestrians in group B were found to stay in the hospital for a significantly longer period of time than those who had any other types of accident (p<0.05). Conclusions We noticed that hospital stay lengthened when the patients were older and when they had accidents while riding bus in Group A whereas in Group B, patients stayed longer when they were females and older as well as when they were pedestrians in accidents.
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.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.13
no.3
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pp.107-114
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2014
The purpose of this study is to explore a correlation model of traffic safety and personality in elderly and non-elderly people. The correlation model is constructed by a factor regression analysis with latent factors and items related to traffic safety consciousness. As a result, it is found that non-elderly people with positive, active, perfectionistic, and unforgiving personality are likely to speed, have a high chance to be involved in traffic accidents, and tend to give low scores to traffic conditions. However, elderly people who are highly educated are likely to give high scores to traffic conditions and do not speed. Instead, elderly people become more likely to be involved in traffic accidents when they are engaged in more social activities. The results could contribute to developing traffic safety education and policy that is better customized to the specific needs of different groups of road users.
Appropriate speed limits at a reasonable level in urban roads are highly important factors for efficient and safe movement. Thus, it is greatly necessary to develop the objective models or methodology based on engineering study considering factors such as traffic accident rates, roadside development levels, and roadway geometry characteristics etc. The purpose of this study is to develop the estimate model of appropriate speed limits at each road sections in urban roads using traffic information big data and field specific data and to review the effects of accident decrease. In this study, the estimate method of appropriate speed limits in directional two or more lanes of urban roads is reflecting features of actual variables in a form of adjustment factor on the basis of the maximum statutory speed limits. As a result of investigating and testing influential variables, the main variables to affect the operating speed are the function of road, the existence of median, the width of lane, the number of traffic entrance/exit path and the number of traffic signal or nonsignal at intersection and crosswalk. As a result of testing this model, when the differences are bigger between the real operating speed and the recommended speed limits using model developed in this study, the accident rate generally turns out to be higher. In case of using the model proposed in this study, it means accident rate can be lower. When the result of this study is applied, the speed limits of directional two or more lane roads in Seoul appears about 11km/h lower than the current speed limits. The decrease of average operating speed caused by the decrease of speed limits is 2.8km/h, and the decrease effect of whole accidents according to the decrease of speed is 18% at research road. In case that accident severity is considered, the accident decrease effects are expected to 17~24% in fatalities, 11~17% in seriously injured road user, 6~9% in slightly injured road user, 5~6% in property damage only accidents.
The purpose of this paper is to introduce eight articles which were written on the psychological mechanisms of accidents in Korean society and to suggest alternatives to prevent them. All of these articles were presented during the "Symposium of Safety" at the Annual Conference of the Korean Psychological Association, at Youngnam University through October 18~19, 2002. Frequently occurring accidents in Korean society are a very serious and enduring social issue. Psychological and cultural factors, as well as environmental factors, were found to be leading causes of the various accidents. The preventative alternatives for these accidents should be developed taking into account these factors. A nation-wide comprehensive institute for accident management is necessary to control accidents and to study and to develop preventive programs. The attitude of psychologists also needs to shift from the laboratory to the field toward accidents and from passive to aggressive toward issues facing Korean society.
This study was intended to validate and develop the driving stress coping behavior scale. In a preliminary investigation, literature studies on the driving stress and open questionnaire were administered and examined in four regions in Korea. As a result, 64 items driving stress questionnaire were developed. In the study, this Driving Stress Coping Behavior Scale(DS-CBS) was examined to 372 drivers located seven regions in Korea. The factors analysis revealed 2 meaningful factors[(Good Coping: GC), (Bad Coping: BC) with 24 items. When internal consistency for each 2 factor was calculated, all sub-scale revealed a satisfactory level of Cronbach's α. Also, correlations with Driver Coping Questionnaire(DCQ) and risk driving behaviors(speed driving, drunken driving, traffic violation, offence accident, defence accident) supported consistently validity of the Driving Stress Coping Behavior Scale(DS-CBS). Also, We investigated the influences of 'Good Coping', 'Bad Coping' consisting of driving stress coping behavior, on traffic accidents risk. As a result, 'Good Coping' and 'Bad Coping' influenced traffic accidents risk. 'Good Coping' had decreased effects, the other side 'Bad Coping' had increased effects on traffic accidents risk(TARI).
Ji-Woong Yang;Hyeon-Jin Jung;Han-Jin Lee;Tae-Wook Kim;Ellen J. Hong
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.8
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pp.1-9
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2024
In this paper, we propose a new approach by analyzing driver behavior and gaze changes within the vehicle in real-time to assess and predict the risk of traffic accidents. Utilizing data analysis and machine learning algorithms, this research precisely measures drivers' abnormal behaviors and gaze movement patterns in real-time, and aggregates these into an overall Risk Score to evaluate the potential for traffic accidents. This research underscores the significance of internal factors, previously unexplored, providing a novel perspective in the field of traffic safety research. Such an innovative approach suggests the feasibility of developing real-time predictive models for traffic accident prevention and safety enhancement, expected to offer critical foundational data for future traffic accident prevention strategies and policy formulation.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.6
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pp.1123-1130
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2020
This study aims to classify the severity in car crashes using five classification learning models. The dataset used in this study contains 21,013 vehicle crashes, obtained from Korea Expressway Corporation, between the year of 2015-2017 and the LightGBM(Light Gradient Boosting Model) performed well with the highest accuracy. LightGBM, the number of involved vehicles, type of accident, incident location, incident lane type, types of accidents, types of vehicles involved in accidents were shown as priority factors. Based on the results of this model, the establishment of a management strategy for response of highway traffic accident should be presented through a consistent prediction process of accident severity level. This study identifies applicability of Machine Learning Models for Predicting of the Severity of Car Traffic Accidents on a Highway and suggests that various machine learning techniques based on big data that can be used in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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