In this study, safety evaluation scenarios on "cut-in" situation are presented to assess the performance of automatic emergency braking systems. The ASSESS project in EU is surveyed for derive efficient test scenarios for cut-in situation. The TASS database are also analyzed to find representative accident scenarios in Korea. With the results of the ASSESS and TASS, the safety evaluation scenarios in cut-in situations are suggested and the scenarios are tested with simulation software PRESCAN.
This paper reports an analysis of cyclist accident cases with respect to passenger vehicles on Korean roads. A typology based on Initiative for the Global Harmonization of Accident Data (iGLAD) code book is applied to a traffic accident analysis system(TAAS), which has the real-world crash data on Korea roads, to understand the accident scenarios in more detail and efficiently. Similarly this typology has been used for Germany In-Depth Accidents Study (GIDAS) as well. The accident data analysis with consideration of the typology of Korean road conditions may prioritize traffic safety issues regarding cyclists and is aimed to develop an Automatic Emergency Braking (AEB) system for cyclist. In summary, this paper characterizes and analyzes the scenarios of cyclist crashes with passenger car. The most common accident scenarios on Korean roads are Car-to-Bicyclist Nearside Adult (CBNA) and Car-to-Bicyclist Longitudinal Adult (CBLA), which are more than 86% of total accidents cases. Therefore, it is inferred that AEB cyclist system should include these accident types in the operational design domain to reduce more fatality in Korea.
본 연구의 목적은 조건부 운전면허 발급에 필요한 평가 시나리오 개발 프레임워크를 제안하는 것이다. 이를 위해 프레임워크는 5단계로 구성하였다. 1단계에서는 고령 운전자에 의한 충돌사고의 주요 요인을 사고빈도와 심각도 측면에서 교통사고 특성에 대한 문헌을 검토하였다. 2단계는 도로교통공단 교통사고분석시스템 사고 자료를 활용하여 비고령, 초기 고령, 후기 고령 집단별 교통사고 특성에 대한 분석을 수행하였다. 이를 통해 고령 운전자 등 고위험군 교통사고 유형을 도출하였다. 3단계는 고위험군 교통사고 유형에 해당하는 블랙박스 영상을 분석하여 사고가 발생한 상황에 대해 기술한 교통사고 스토리를 도출하였다. 4단계는 다양한 시나리오 개발을 위해 도출된 사고 스토리의 유형을 분류하여 여러 가지 사고 상황을 구분하였다. 5단계는 최근 다양한 자율주행차량 평가 시나리오 개발에 활용되고 있는 PEGASUS 5-Layer 형식을 적용하여 시나리오를 제시하였다. 본 연구의 결과는 향후 조건부 운전면허 발급을 위한 운전능력 평가시나리오 개발의 기반으로 활용될 것으로 기대된다.
In this study, crash situations of representative bus crash types were elicited by analyzing a total of 1,416 bus repair record which were collected in 2018~2019. K-means clustering was used as a methodology for this study. Bus repair record contain the information of repair term, type of bus operation, responsibility of accident, weather condition, road surface condition, type of accident, other party, type of road and type of location for each data. Also, by checking collision parts of each bus repair record, each record was classified by types of collision regions. From this, 760 record are classified to frontal type, 363 record are classified to middle-frontal type, 374 record are classified to middle-rear type and 331 record are classified to rear type. As mentioned, k-means clustering was performed on each type of collision parts. As a result, this study analyzed the severity of bus crash based on actual bus accident data which are based on bus repair record not the crash data from the TAAS. Also, this study presented crash situation of representative bus crash types. It is expected that this study can be expanded to analyzing hydrogen bus crash and defining indicators of hydrogen bus safety.
최근 사용자 중심의 스마트시티 서비스에 관한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 사용자 중심의 스마트시티 서비스를 계획하 기 위한 사전 연구로 사용자의 니즈를 조사하였다. 본 연구는 스마트시티 서비스에 대한 니즈를 도출하기 위해 GIS 기반 위치분석데이터와 비디오 에스노그래피 방법론을 활용하고자 한다. 본 연구는 스마트시티 테스트베드로 선정된 대전 도안지구의 현장조사를 통해 사용자의 집객도가 높은 지역을 세부조사대상지로 선정하고, 도로교통공단의 교통사고분석시스템(TAAS : Traffic Accidents Analysis System)의 위치분석데이터를 이용하여 주변 보행환경을 함께 조사하였다. 또한 비디오 에스노그래피의 고정카메라기법을 통해 사용자의 행위 유형과 변화를 관찰하였다. 추출된 영상데이터를 통해 사용자의 활동을 11개의 세분화 된 유형으로 분류하고, 관찰되는 문제점 및 특이사항을 분석하였다. 본 연구를 통해 조사된 사용자 행위특성은 향후 사용자 중심 스마트시티 서비스를 제안할 수 있는 근거를 마련한다는 점에 의의가 있다.
Even though cars have a good effect on modern society, traffic accidents do not. There are traffic laws that define the regulations and aim to reduce accidents from happening; nevertheless, it is hard to determine all accident causes such as road and traffic conditions, and human related factors. If a traffic accident occurs, the traffic law classifies it as 'Negligence of Safe Driving' for cases that are not defined by specific regulations. Meanwhile, as Korea is already growing rapidly elderly population with more than 65 years, so are the number of traffic accidents caused by this group. Therefore, we studied predictive and comparative analysis of the number of traffic accidents caused by 'Negligence of Safe Driving' by dividing it into two groups : All-ages and Elderly. In this paper, we used empirical monthly data from 2007 to 2015 collected by TAAS (Traffic Accident Analysis System), identified the most suitable ARIMA forecasting model by using the four steps of the Box-Jenkins method : Identification, Estimation, Diagnostics, Forecasting. The results of this study indicate that ARIMA $(1, 1, 0)(0, 1, 1)_{12}$ is the most suitable forecasting model in the group of All-ages; and ARIMA $(0, 1, 1)(0, 1, 1)_{12}$ is the most suitable in the group of Elderly. Then, with this fitted model, we forecasted the number of traffic accidents for 2 years of both groups. There is no large fluctuation in the group of All-ages, but the group of Elderly shows a gradual increase trend. Finally, we compared two groups in terms of the forecast, suggested a countermeasure plan to reduce traffic accidents for both groups.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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