Car crashes are the leading cause of death for persons of every age. Specially, human-related factor has been known to be the primary causal factor of such crashes than vehicle-and environmental-related factors. There are various studies to analyze driver's behavior and characteristics in driving for reducing the car crashes in many areas of car engineering, psychology, human factor, etc. However, there are almost no studies which analyze mainly the human errors in driving and estimate their probabilities in terms of human reliability analysis. This study estimates the probability of human error in driving, i.e. driver error probability. First, fifty driver errors are investigated through DBQ (Driver Behavior Questionnaire) revision and the error likelihoods in driving are collected which are judged by skillful drivers using revised DBQ. Next, these likelihoods are converted into driver error probabilities using the results that verbal probabilistic expressions are changed into quantitative probabilities. Using these probabilities we can improve the warning effects on drivers by indicating their driving error likelihoods quantitatively. We can also expect the reduction effects of car accident through controlling especially dangerous error groups which have higher probabilities. Like these, the results of this study can be used as the primary materials of safety education on drivers.
Currently the number of bridge, large or small, throughout the nation reaches at least 20,000 which tend to increase year by year. Now some of the special bridges are professionally managed through the maintenance monitoring system and the number of bridges under the maintenance monitoring system will be increase. The deflection-measure of spans among the measuring items is important item for checking bridge-condition. This study made an investigation into the management reference and estimated the safety-factor of the management reference
Park, Jiyang;Gwon, Yeongmun;Choi, Sookwang;Lee, Hosang;Kim, Yongdal;Yeo, Unseok;Jeong, Jaehwan;Kim, Jinyong
Journal of Auto-vehicle Safety Association
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v.13
no.2
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pp.24-29
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2021
In order to prevent automobile accidents internationally, advanced safety devices are actively being developed. Among them, Auto Emergency Brake (AEB) function and Forward Collision Warning (FCW), which are used to prevent or reduce frontal collision, have been studied for a long time, and are being researched by various manufacturers to develop better performance. In fact, in the case of large vehicles, it is mandatory for AEB to be installed in Korea. Accordingly, a variety of Vehicles equipped with AEB and FCW are coming out, and inspection of these mounting devices is a necessary system in the future. This study confirms how AEB and FCW are currently assessed in regulation and the New Car Assesment Program (NCAP), This is a basic study of the matters to be considered in preparing AEB and FCW inspection standard by checking the performance of vehicles equipped with forward collision protection and identifying the vehicle's sensitivity, range and speed of radar sensors, and target vehicles based on CAN communication data.
Tire wear and defect are important factors for safe driving condition. These defects are generally inspected by some specialized experts or very expensive equipments such as stereo depth camera and depth gauge. In this paper, we propose tire safety vision inspector based on deep neural network (DNN). The status of tire wear is categorized into three: 'safety', 'warning', and 'danger' based on depth of tire tread. We propose an attention mechanism for emphasizing the feature of tread area. The attention-based feature is concatenated to output feature maps of the last convolution layer of ResNet-101 to extract more robust feature. Through experiments, the proposed tire wear classification model improves 1.8% of accuracy compared to the existing ResNet-101 model. For detecting the tire defections, the developed tire defect detection model shows up-to 91% of accuracy using the Mask R-CNN model. From these results, we can see that the suggested models are useful for checking on the safety condition of working tire in real environment.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.13
no.1
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pp.340-350
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2021
This paper proposes a decision support model for USVs to improve the accuracy of collision avoidance decision-making. It is formed by Navigation Safety Domain (NSD) and domain-based Collision Risk Index (CRI), capable of determining the collision stage and risk between multiple ships. The NSD is composed of a warning domain and a forbidden domain, which is constructed under the constraints of COLREGs (International Regulations for Preventing Collisions at Sea). The proposed domain based CRI takes the radius of NSD in various encounter situations as threshold parameters. It is found that the value of collision risk in any directions can be calculated, including actual value and risk threshold. A catamaran USV and 6 given vessels are taken as study objects to validate the proposed model. It is found that the judgment of collision stage is accurate and the azimuth range of risk exists can be detected, hence the ships can take direct and effective collision avoidance measures. According to the relation between the actual value of CRI and risk threshold, the decision support rules are summarized, and the specific terms of COLREGs to be followed in each encounter situation are given.
Seo, Myoung Kook;Shin, Hee Young;Jeong, Hwang Hun;Chae, Jun Seong
Journal of Drive and Control
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v.19
no.3
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pp.23-31
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2022
Traffic safety issues have recently been seriously magnified, due to child deaths in apartment complexes and parking lots. Accordingly, traffic safety technologies are being developed to recognize dangerous situations on living roads and to provide warning services. In this study, a collision detection algorithm was developed to prevent collision accidents between moving objects, by using object type and location information provided from CCTV monitoring devices. To determine the exact collision between moving objects, an object movement model was developed to predict the range of movement by considering the moving characteristics of the object, and a collision detection algorithm was developed to efficiently analyze the presence and location of the collision. The developed object movement model as well as the collision detection algorithm were simulated, in a virtual space of an actual living road to verify performance and derive supplementary matters.
This study deals with characteristics and risk of a PM based on user survey result, road driving test and data analysis of PM accident. Text mining method is applied to extract PM accident data from Big Data, which are claim data of private insurance company. Road driving test and survey on safety, convenience, noise, overtake ability, steering ability, and climbing ability of PM are performed to evaluate user's safety and convenience considering domestic road condition. As the result of claim data analysis, annual average increase rate of PM accident is 47.4% and average compensation of personal mobility is higher than that of bicycle by maximum 1.5 times. 79.8% of PM accident is self-caused accident due to unskilled driving and age-specific diagnosis rate of driver over 60 is higher than that of under 60. Diagnosis rate of over 60 at lower limb, foot, rib and spine is especially higher than that of under 60. As the result of road driving test and user survey, satisfaction level on safety and convenience of PM is evaluated as close to that of bicycle and satisfaction level of PM is increased after boarding. Overtake ability, steering ability, and climbing ability of PM are evaluated as same or better than that of bicycle but warning equipment to pedestrian or bike such as horn is required because noise level of PM during driving is too low. Finally, user survey result shows that bicycle road is suitable for PM and safety standard, advance-education and insurance are required for PM. It is suggested that drivers' license for PM can be replaced by advance-education. Results of this study can be used to prepare safety measures and legal basis for PM operation.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2009.09a
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pp.117-129
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2009
This paper studied the safety management network system of infrastructure which constructed smart sensors, closed-circuit television(CCTV) and monitoring system. This safety management of infrastructure applied to bridge, cut slop and tunnel, embankment etc. The system applied to technologies of standardization guidelines, data acquirement technologies, data analysis and judgment technologies, system integration setup technology, and IT technologies. It was constructed safety management network system of various infrastructure to improve efficient management and operation for many infrastructure. Integrated safety management network system of infrastructure consisted of the real-time structural health monitoring system of each infrastructure, integrated control center, measured data transmission using i of tet web-based, collecting data using sf ver, early alarm system which the dangerous event of infrastructure occurred. Integrated control center consisted of conference room, control room to manage and analysis the data, server room to present the measured data and to collect the raw data. Early alarm system proposed realization of warning and response within 5 minute or less through development of sensor-based progress report and propagation automation system using the media such as MMS, VMS, EMS, FMS, SMS and web services of report and propagation. Based on this, the most effective u-Infrastructure Safety Management System is expected to be stably established at a less cost, thus making people's life more comfortable. Information obtained from such systems could be useful for maintenance or structural safety evaluation of existing structures, rapid evaluation of conditions of damaged structures after an earthquake, estimation of residual life of structures, repair and retrofitting of structures, maintenance, management or rehabilitation of historical structures.
This paper proposes a model-prediction-based collision-avoidance algorithm for excavators for which the recursive-least-squares (RLS) estimation of the excavator's rotational inertia is used. To estimate the rotational inertia of the excavator, the RLS estimation with multiple forgetting and two updating rules for the nominal parameter and the forgetting factors was conducted based on the excavator-swing dynamics. The average value of the estimated rotational inertia that is for the minimizing effects of the estimation error was computed using the recursive-average method with forgetting. Based on the swing dynamics, the computed average of the rotational inertia, the damping coefficient for braking, and the excavator's braking angle were predicted, and the predicted braking angle was compared with the detected-object angle for a safety evaluation. The safety level defined in this study consists of the three levels safe, warning, and emergency braking. The analytical rotational-inertia-based performance evaluation of the designed estimation algorithm was conducted using a typical working scenario. The results of the safety evaluation show that the predictive safety-evaluation algorithm of the proposed model can evaluate the safety level of the excavator during its operation.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.2
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pp.128-141
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2018
In this paper, a methodology to analyze the potential safe benefit of six cooperative driver assistance systems via V2V (vehicle-to-vehicle) communications is proposed. Although it is quite necessary to assess social impact with respect to new safety technologies for cooperative vehicles with V2V communications, there are few studies in Korea to predict the quantitative safety benefit analysis. In this study, traffic accident scenarios are classified based on traffic fatality between passenger cars. The sequential collision type is classified for a multiple pile-up with respect to collision direction such as forward, side, head-on collisions. Then movement of surrounding vehicle is considered for the scenario classification. Next, the cooperative driver assistance systems such as forward collision warning, blind spot detection, and intersection movement assistance are related with the corresponding accident scenarios. Finally, it is summarized how much traffic fatality may be reduced potentially due to the V2V communication based safety services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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