The demand for two-wheelers has increased in recent years, driven by the growing delivery culture, which has also led to a rise in the number of two-wheelers. Although two-wheelers are economically efficient in congested traffic conditions, reckless driving and ambiguous traffic laws for two-wheelers have turned two-wheeler accidents into a significant social issue. Given the high fatality rate associated with two-wheelers, the severity and risk of two-wheeler accidents are considerable. It is, therefore, crucial to thoroughly understand the characteristics of two-wheeler accidents by analyzing their attributes. In this study, the characteristics of two-wheeled vehicle accidents were categorized using the K-prototypes algorithm, based on data from two-wheeled vehicle accidents. As a result, the accidents were divided into four clusters according to their characteristics. Each cluster showed distinct traits in terms of the roads where accidents occurred, the major laws violated, the types of accidents, and the times of accident occurrences. By tailoring enforcement methods and regulations to the specific characteristics of each type of accident, we can reduce the incidence of accidents involving two-wheelers in metropolitan areas, thereby enhancing road safety. Furthermore, by applying machine learning techniques to urban transportation and safety, this study adds to the body of related literature.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.1
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pp.223-233
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2014
This study empirically analyzes the relationships among the road and traffic experts' personal characteristics, the driving behavior and factors being expected to have an effect on the satisfaction about roundabout operation. The factors are drawn and grouped through the principle component analysis to clarify driving environment satisfaction on roundabout operation. Each group is named as personal attribute, driving behavior attribute, and satisfaction. After the variables are refined by confirmatory factor analysis, satisfaction model is developed with personal attribute and driving behavior attributes as exogenous variables and roundabout driving awareness and emotion attributes as endogenous variables. As a result, driving satisfaction of roundabout operation is directly influenced by delay reduction, safety improvement, capacity increase, sight improvement, severity accident reduction, and bicycle convenience and indirectly gender, age, driving time, and driving experience. Law obeyance, driving concession, traffic sign obeyance, and interposition do not statistically shows significant on satisfaction. As a result of Analytical Hierarchy Process (AHP), the turning radius of geometry and the driving behavior are important elements for roundabout safety.
Two-Lane Highway of Korea is important, Because it has the largeest portion of all roads of Korea. But it has only one lane for one direction. So, If Delays are happened by low-speed vehicles, high-speed vehicles should over-take through the other side of the road. This over-takings can generate the high possibility of traffic accidents and the severity of traffic accidents by over-takings is very high. Because it generates a head-on collision. But the level of Service that indicates the operation states of Two-Lane Highway is defined as a conception that explains the operation conditions of traffic safety etc. Whencalculating the Level of service. It is considered by only delays. So, in this paper, first, this author wants to present the calculation of delay-time by Total-Delay Rate. Second, by multiplying this delay-time by the costs of delays wants to present the method of calulates the total delay costs. Third, to consider the traffic accidents, After predicting the number of traffic accidents, As multipling this by the average of costs of traffic accidents. want to present the method to calculate Total traffic accidents costs. Forth, present the operation costs.
Park, Jun-Tae;Lee, Soo-Beom;Kim, Jang-Wook;Lee, Dong-Min
Journal of Korean Society of Transportation
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v.26
no.4
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pp.99-110
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2008
It is commonly estimated that there is a much higher potential for accidents at a crossroads than along a single road due to its plethora of conflicting points. According to the 2006 figures by the National Police Agency, the number of traffic accidents at crossroads is greatly increasing compared to that along single roads. Among others, crossroads installed with traffic signals have more varied influential factors for traffic accidents and leave much more room for improvement than ones without traffic signals; thus, it is expected that a noticeable effect could be achieved in safety if proper counter-measures against the hazards at a crossroads were taken together with an estimate of causes for accidents This research managed to develop models for accident forecasts and accident intensity by applying data on accident history and site inspection of crossroads, targeting four selected downtown crossroads installed with traffic signals. The research was done by roughly dividing the process into four stages: first, analyze the accident model examined before; second, select variables affecting traffic accidents; third, develop a model for traffic accident forecasting by using a statistics-based methodology; and fourth, carry out the verification process of the models.
Congestion on expressways is increasing in spite of continuous road construction. In enlargement of expressway capacity to lessen congestion, a long period is needed and in the case of traffic congestion, it would be impossible to avoid long periods of traffic congestion. So, it is necessary to cope with traffic congestion through continuous traffic condition monitoring, analysis of the causes of congestion and the development of alternatives before traffic conditions worsen. A congestion index that can express traffic operating conditions measurably is needed to monitor those conditions. Thus, in this research, a new congestion index, the Traffic Condition Index (TCI), is developed. TCI is able to evaluate roads that have different grades (or design speeds) and to judge traffic condition as good, fair and poor (congested). In addition, TCI has merits in that it can strengthen the function of existing Freeway Traffic Management Systems (FTMS) and can be applied to congestion management easily: TCI calculates congestion intensity and severity using data obtained from existing FTMS. In order to validate TCI, it was applied to the Kyungbu Expressway and the Seohaean Expressway. As a result, TCI shows a good performance in the aspect of applicability and ability of presentation of traffic conditions compared with travel speed and Travel Time Index (TTI).
Su-hwan Jeong;Kyeung-hee Han;Min-ho Lee;Choul-ki Lee
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.2
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pp.164-181
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2023
In a low speed limit environment, the speed limit tolerance of automated traffic enforcement devices is very high, which is one of the main factors for the low compliance rate. Therefore, in this study, we aimed to the improve the speed limit tolerance and to present a new standard. The effects of the operator and user errors that can cause speeding by drivers were analyzed. Based on the results of the analysis, an improvement of the tolerance was proposed by applying an error in the enforcement device and GPS speed. In addition, long-term expected safety effects such as the accident rate and severity were estimated from the operator's perspective when improving the tolerance. As a result of the estimation, the speed limit compliance rate, accident rate, and change rate of a number of severe accidents due to speed change, and pedestrian traffic accident mortality rate were all improved in all speed limit environments. The introduction of the proposed improvement is expected to improve road safety significantly.
Due to economic development and increasing gross national income, the number of automobiles continues to rise, leading to a serious issue of illegal parking due to limited road conditions and insufficient parking facilities. Illegal parking causes significant inconvenience and displeasure to people and can even result in accidents and loss of lives. The severity of accidents and their consequences, related to the growing number of vehicles and illegal parking, is escalating, particularly in the metropolitan areas. Consequently, efforts are being made to address this problem as a cause of social issues and come up with measures to reduce illegal parking. In particular, half of the public complaints in the metropolitan area are related to illegal parking, and the highest physical and human damage occurs in Gyeonggi. Thus, this study aims to use machine learning techniques based on data related to illegal parking in Suwon city, Gyeonggi, to categorize regional characteristics and propose effective measures to crack down on illegal parking. Additionally, practical, social, policy, and legal measures to decrease illegal parking in the metropolitan area are suggested. This study has academic significance in that it solved the problem of illegal parking, which is mentioned as one of the social problems that cause traffic congestion, by classifying regional characteristics using K-prototype, a machine learning algorithm. Furthermore, the results of this study contribute to practical and social aspects by providing measures to decrease illegal parking in the metropolitan area.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.5
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pp.74-91
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2023
Several that analyzed the effectiveness of traffic safety facilities a method of comparing changes in the number of accidents, accident severity, speed through traffic accident data before and after installation or speed data collected from vehicle detection systems (VDS). , when traffic accident data is used, it takes a long time to collect because must be collected for at least one year before and after installation. , the road environment may change during this period, such as the addition of other traffic safety facilities in addition to the facilities to be analyzed. , the location of the VDSs for speed data is often different from the location where analysis is required, and there is a problem in that the investigators are exposed to the risk of traffic accident during on-site investigation. Therefore, this study a case study by establishing a methodology to determine effectiveness video images with a drone, extracting data using a program, and comparing vehicle driving speeds before and after speed reduction facilities. Vehicle speed surveys using drones are much safer than observational surveys conducted on highways and have the advantage of tracking speed changes along the vehicle, it is expected that they will be used for various traffic surveys in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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