본 연구에서는 국내 지역 비도심 지역의 교통사고 저감을 위해 충청권을 대상으로 관련 문헌 검토와 TAAS(Traffic Accident Analysis System)자료를 활용하여 비도심 지역의 인구특성 및 사고유형을 통하여 지역특성에 맞는 교통안전기술을 개발하였다. 비도심 지역의 교통인구의 보행자 특성에 맞게 개발된 노견용 인식등은 지역특성사 인도가 아닌 길가장자리로 통행이 많은 지역주민들의 교통안전 향상을 위한 교통안전시설물로써 야간 또는 새벽에 통행시 운전자에게 보행자의 시인성을 향상시켜주며 교통안전시설물이며, 보행자 건널목 인식등은 야간 횡단보도 횡단시 운전자에게 횡단중이란 앞서 인지시켜 주어 횡단보도 통해시 보행자의 안정감을 향상시키는 교통안전시설물이다 또한, 기존 시설물인 신호등 및 가로등과 같은 빛 공해에 의한 농작물 피해를 최소화하며, 차량, 농기계와 같은 충돌파손의 문제점을 보완하였다. 기존 시설물인 가로등과 신호등의 사례와 타기술을 비교하여 절감비용을 공사비 및 유지관리비용으로 분석하여, 본 연구에서 개발한 기술의 비용적인 측면에서 효율성을 입증하였다. 현재 본 연구에서 개발한 교통 안전시설물의 적용성과 효과성을 위해 비도심 지역을 기반으로 테스트베드를 구축하여 현재 평가 중에 있으며, 향후 연구를 통해 지속적인 자료의 수집과 분석을 통해 개발된 경제성 분석 및 환경 영향에 맞춤형 적정기술로 개선 될 수 있을 것으로 기대되며, 본 연구에서 개발된 교통안전시설물을 통해 우리나라 교통안전수준의 향상과 비도심 지역의 교통안전이 향상되기를 기대한다.
교차로란 2개 이상의 도로가 교차 접속되는 공간 및 그 내부의 교통시설물을 말하는 것으로 교차로의 기하구조 운영방법 등에 따라 운전자가 경로를 선정하는 의사결정 지점이다. 운전자에게 의사결정을 요구하는 것은 그들에게 부담을 주어 사고 발생확률을 높인다는 것을 의미한다. 따라서 운전자에게 의사결정 부담을 경감시켜주고 상충수를 현저하게 줄여주는 교차로의 형태로 회전형교차로(Roundabout)가 유럽 등에서는 성공적으로 많은 지점에서 시행되고 있다. 우리나라의 경우는 도입기에 있으며 도입에 많은 어려움이 있는 실정이다. 그리고 Roundabout을 적용하는데 있어 정량적인 기준이 없이 무차별적으로 도입되고 있다. 따라서 본 연구는 일반 평면교차로 유형적용의 우선순위를 위해 교통소통(지체)과 교통안전(사고)을 동시에 고려하여 교차로의 유형을 평가 결정하는 과정을 제시하였다. 첫째, 교통사고는 기존의 신호교차로, 비신호교차로, Roundabout의 사고예측모형을 고찰하고 이를 토대로 회전교통량에 따라 사고건수를 예측하여 각 교차로별로 그 건수를 제시하였다. 둘째, 지체는 TSIS-NETSIM 프로그램을 이용하여 각 교차로별, 회전교통량별로 구분하여 이를 계산 분석하였다. 셋째, 앞서 예측된 교통사고와 지체도를 통해서 얻어진 결과를 바탕으로 사고비용, 지체비용을 산정하고 이를 바탕으로 신호교차로, 비신호교차로, Roundabout의 회전교통량별로 우선순위를 선정하고 가장 적정한 교차로 유형을 결정하였다.
도로의 안전성을 평가하기 위한 방법으로서 교통사고 자료를 이용하는 방법, 사전-사후평가를 통한 방법 또는 전문가 의견이나 기존 문헌을 통한 방법 등 다양한 방법들이 존재한다. 특히, 교차로 교통 안전성을 평가하는 경우 많은 연구들이 교통사고예측모형 개발을 통하여 교통사고와 관련한 원인과 안전성을 평가하고 있다. 교통사고예측모형 개발에 있어서 모형의 예측력과 전용성을 확보하는 것이 중요하다. 즉, 예측력을 확보함으로써 교통사고 건수나 교통 안전성 판단의 지표를 예측하는데 오차를 줄일 수 있고, 전용성을 확보함으로써 개발된 모형이 다른 지점이나 구간에 적용하더라도 문제없이 적용될 수 있는 대표성을 가질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 교통사고예측모형 개발에 주로 사용되는 회귀모형과 인공신경망, 구조방정식을 이용하여 교통사고예측모형을 각각 개발하였으며, 개발될 모형의 예측력과 전용성을 평균절대오차와 평균제곱예측오차를 기준으로 확인하였다. 90개소 신호교차로의 모형개발자료를 이용하여 세 가지 방법으로 교통사고예측모형을 개발 후 개발데이터를 통해 예측력을 비교한 결과 인공신경망이 가장 높은 예측력을 보였다. 또한 모형의 전용성 검증을 위하여 별도로 수집한 33개소 신호교차로의 모형검증자료를 이용하여 개발된 모형을 검증한 결과 비선형 회귀모형이 가장 적합한 것으로 나타났다. 모형개발 과정에서 가장 높은 예측력을 보인 인공신경망의 경우 다른 대상지에서 수집된 모형검증 자료를 적용하였을 때 예측력에 큰 변화를 보여 전용성이 떨어진 것으로 분석되었다.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the risk factors of intracranial hemorrhage in children with skull fractures from head trauma. Methods: The retrospective study included 205 patients diagnosed with a skull fracture in a pediatric emergency room. Data were analyzed using 𝓍2-test, Fisher's exact test, t-test, and logistic regression analysis with the SPSS/WIN24.0 program. Results: Intracranial hemorrhage was diagnosed in 71 patients. There were statistically significant differences between the hemorrhagic group and non-hemorrhagic group in age group, places of accident, type of accident, location of the fracture, and symptoms. Intracranial hemorrhage by age group was higher in school-age and adolescence than in infancy. The places of accidents of hemorrhage were higher in street and school than in the home. The types of an accident of bleeding were higher in the case of knock and traffic accident than in fall. Symptoms of nausea, headache, and loss of consciousness were associated with higher intracranial hemorrhage. Multivariable logistic regression analysis showed that knock (OR= 3.29, 95% CI= 1.50-7.22), traffic accident (OR= 4.78, 95% CI= 1.31-17.43), nausea (OR= 4.18, 95% CI= 1.42-12.31), and loss of consciousness (OR= 3.29, 95% CI= 1.41-9.50) were risk factors for intracranial hemorrhage. Conclusion: In this study, the risk factors of intracranial hemorrhage were identified in pediatric patients with skull fractures caused by head trauma. It is recommended that the results of this study be used to manage and educate patients, caregivers, and medical staff after head trauma hemorrhage.
사업용 자동차 교통사고 특성 분석(도로교통안전관리공단, 2007)에 따르면, 사업용 차량의 1만대 당 교통사고 발생률과 사망률이 비사업용 차량에 비해 각각 6.7배와 5.3배 높은 것으로 나타났다. 또한 최근 10년 동안 전체 교통사고는 연평균 1.5% 감소한데 비하여, 사업용 차량의 교통사고는 연평균 2.0%씩 증가하는 추세를 보이고 있다. 최근 10년 동안 사업용 차량 중 버스와 화물트럭의 교통사고 발생건수는 꾸준히 감소하였다. 그러나 택시의 교통사고 발생건수만은 연평균 5.6%씩 꾸준히 증가하고 있다. 이와 같은 상황에서 심리성격 분석 기법인 Q분석을 통하여, 택시 운전자의 운전 성향별 특성을 파악하고, 운전 성향별 교통사고 저감대책을 마련하고자 하였다.
자동사고검지 알고리즘의 대부분은 사고가 발생했을 때 사고로 검지하지 못하고, 혼잡으로 검지하는 경우가 많다는 문제점을 가지고 있다. 또한 교통정보센터 운영자들은 교통사고검지시스템을 운영하면서 대부분 CCTV 육안감시 또는 운전자들의 신고에 의존하여 사고처리를 하고 있는 실정이다. 그 이유는 현재 운영되고 있는 교통사고검지시스템에서는 실제 사고가 아닌데도 불구하고, 사고라는 오검지 경고가 많이 발생되어 시스템 전체의 신뢰도가 떨어진다는 문제점이 있기 때문이다. 다시 말해 교통사고검지시스템의 알고리즘은 검지율(Detection probability)이 높아야 함과 동시에, 오검지율(False alarm probability)은 낮아야 하고, 정확한 사고지점과 시간을 검지해 낼 수 있어야 한다. 이에 본 연구는 검지율을 높이고 동시에, 오검지율을 낮추는 방법으로 기 개발된 가우시안 혼합모델(Gaussian Mixture Model)과 개별차량 Tracking을 이용하여 개발한 사고검지 알고리즘을 교통정보센터 관리시스템(Center Management System)에 적용하고, 실제 교통상황에서 사고검지율과 오검지의 빈도를 측정하여 그 효과를 검증 및 평가하고자 한다.
차량용 블랙박스는 실시간으로 차량의 상태를 기록하는 중요한 데이터 처리 장치로 영상뿐만 아니라 충격량, 속도, 방향과 같은 비영상정보를 함께 저장한다. 비영상정보는 시각적으로 확인할 수 없는 다양한 정보를 담고 있어 차량의 사고 당시 환경과 차량의 상태를 파악하는데 중요한 근거로 활용된다. 그러나 영상정보 만을 다루는 일반적인 디지털 영상장치 포렌식 절차를 이용해 차량용 블랙박스 데이터를 분석을 진행하면 사건해결에 중요한 비영상정보를 활용할 수 없다. 본 논문에서 차량용 블랙박스의 모든 데이터를 추출하고 해석하여 사고 조사 환경에 활용할 수 있는 차량용 블랙박스의 디지털 포렌식 분석 절차를 제안한다. 또한 국내 시판중인 차량용 블랙박스를 선정하여 제시한 분석 절차를 이용하여 분석하였다.
A 30-year-old, male truck driver had a traffic accident and visited a hospital due to left hip pain. The patient's femoral head was fractured, and he was treated conservatively. For 14 years afterwards, he walked without a limp, had no pain, and drove his truck. He was involved in another traffic accident and experienced a comminuted fracture of the left distal femur 14 years after the initial injury. Although he was symptom-free, while being treated by open reduction and internal fixation for the distal femur fracture, he was concerned about the status of his left femoral head. Pelvis radiographs and reconstructed CT images were done, and they showed a spur change around the femoral head which had a dense sclerotic band within and revealed a slight depression of subchondral bone of the medial portion of the femoral head. The diagnosis was a Pipkin type-II fracture of the femoral head.
This case report included 4 cases of traumatic diaphragmatic hernias, 3 cases of non-traumatic diaphragmatic hernias, and 3 cases of eventration of the diaphragm. Among the traumatic hernias, one case was in immediate phase of traumatic diaphragmatic rupture by traffic accident, 2 cases were in intermediate phase with chronic respiratory or vague gastrointestinal symptoms after traffic accident, and the other was developed after an operation, decortication for a chronic empyema with severe pleural calcifications, damaging the diaphragm. Three cases of nontraumatic diaphragmatic hernia were presented, including 2 cases of probable Bochadlek's hernia (Parents refused operation) and a case of Morgagni's hernia with severe gastrointestinal symptoms. And three cases of eventration of the diaphragm with symptoms were also reported. Results of all treated cases were excellent.
본 논문에서는 시간적 계층 개념을 활용하여 시계열 자료를 예측하는 방법을 소개한다. 횡단적 계층 자료 분석에서와 유사한 방법으로 중복되지 않는 시간적 계층을 시계열 자료에 구조화할 수 있다. 이러한 시간적 계층을 활용하여 조정된 예측은 기존의 계층별 독립적 기저 예측 및 상향식 예측보다 더 정확하고 강건한 예측값을 생성한다. 실증 분석으로서 국내 교통사고 발생건수를 시간적 계층 개념을 활용하여 예측한다. 분석 결과, 조정 예측이 기존의 다른 예측보다 예측 성능면에서 더 우수함을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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