The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.11
no.6
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pp.133-144
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2012
This study focused on estimating influential factors of traffic accidents and analyzing traffic accident severity of elderly and non elderly using traffic accident data. In order to reclassify elderly and non elderly traffic accident by a statistical method from entire traffic accident data, multiple discriminant analysis was applied. Also ordered logit model was applied for analyzing traffic accident severities using traffic accident severities as an independent variable and transportation facilities, road conditions and human characteristics as dependent variables. As results of the comparison between elderly and non elderly traffic accident, the traffic accident severity was affected by the age, types of traffic accidents, human characteristics and road conditions as well. Also, transportation facilities and road conditions affected to more elderly traffic accident than non elderly. Therefore, traffic accident severity would be decreased with the improvement of transportation facilities and road conditions for the elderly.
This study deals with the relation between traffic accident and urban decline. The purpose of this study is to develop the regional accident models of elderly drivers. In order to develop the count data models, 2009-2015 traffic accident data from TAAS(traffic accident analysis system) and urban decline data from urban regeneration information system are collected. The main results are as follows. First, the null hypothesis that there is no difference in the accident number between elderly and non-elderly drivers is rejected. Second, 8 accident models which are all statistically significant have been developed. Finally, common variables between elderly and non-elderly are ratio of elderly people, elderly person living alone/1,000 persons and wholesale/retail employments/1,000 persons. This study could be expected to give many implications to making regional accident reduction policy.
It is important to collect and analyze the data from the traffic accident analysis system and the National Statistical Office to reduce the traffic accident rate of the elderly, who are the weakest. In particular, it is more important to analyze the data in areas where the elderly population is large and where accidents occur frequently. This paper visualizes and analyzes the data of elderly traffic accidents that occurred in recent 5 years in the area where many elderly people live in Buyeo-gun. The elderly traffic accident type, accident area, and location data of the elderly can be useful for the improvement measures and related decision making to reduce the elderly traffic accidents.
PURPOSES : The purpose of this study is to verify traffic accident injury severity factors for elderly drivers and the relative relationship of these factors. METHODS : To verify the complicated relationship among traffic accident injury severity factors, this study employed a structural equation model (SEM). To develop the SEM structure, only the severity of human injuries was considered; moreover, the observed variables were selected through confirmatory factor analysis (CFA). The number of fatalities, serious injuries, moderate injuries, and minor injuries were selected for observed variables of severity. For latent variables, the accident situation, environment, and vehicle and driver factors were respectively defined. Seven observed variables were selected among the latent variables. RESULTS : This study showed that the vehicle and driver factor was the most influential factor for accident severity among the latent factors. For the observed variable, the type of vehicle, type of accident, and status of day or night for each latent variable were the most relative observed variables for the accident severity factor. To verify the validity of the SEM, several model fitting methods, including ${\chi}^2/df$, GFI, AGFI, CFI, and others, were applied, and the model produced meaningful results. CONCLUSIONS : Based on an analysis of results of traffic accident injury severity for elderly drivers, the vehicle and driver factor was the most influential one for injury severity. Therefore, education tailored to elderly drivers is needed to improve driving behavior of elderly driver.
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.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.18
no.2
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pp.104-113
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2010
Domestic insurance claims were statistically investigated to analyze the elderly driver's accident patterns and injury types in side impact crashes. Medical treatment records and accident vehicle damage photos have been surveyed for 5,419 cases. The results of our statistical analysis showed that the thorax injury risk of the elderly drive group is 8.8 and 4.0 times higher than that of the young and middle age group respectively. Diagnosis showed that most thorax injuries were caused by rib fracture. The head injury risk of the elderly female driver group seemed to be higher than that of the younger female driver group, however, statistical test has not been conducted because of the lack of number of samples for elderly female accident.
Purpose: The purpose of this study is to present an analysis method to select priorities for areas where the traffic safety system is applied to reduce pedestrian accidents. Method: Using Kernel density analysis using the coordinate information of the accident point, we performed density analysis of elderly walking accidents and elderly jaywalking accidents, and analysis of the weight of two types of walking accidents. Result: As a result of density analysis of the weight considering elderly jaywalking accidents, it was analyzed that the density of pedestrian traffic accidents for th elderly was higher in Gunsan-si, Jeongeup-si, and Gimje -si compared to Jeonju-si, where the number of elderly pedestrian accidents were high. Conclusion: The analysis results of this study are judged to be possible to use objective indicators for the selection of target sites for the introduction of the traffic safety system.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.40
no.1
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pp.65-78
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2017
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.
Objectives : The objective of this study is to report a treated case with elderly gravida who suffered from two-times of traffic accidents during pregnancy. Methods : The patient, 39-year-old, was hospitalized to care pain and symptoms caused by traffic accidents during pregnancy. The patient was treated with herbal medicine, acupuncture, moxibustion, cupping therapy and physical treatment during the admission period. We investigated the clinical management of Korean obstetrics and gynecology in an elderly gravida during pregnancy. Results & Conclusions : Despite of hard conditions such as elderly gravida and two-times of traffic accidents, pregnancy was well maintained through medical treatment. It is suggested that medical treatment of Korean medicine is effective to manage pregnancy of symptoms after accident.
Elderly pedestrians account for more than 30% of all deaths in traffic accident and the number of elderly-related traffic accidents are increasing every year. Considering Korea's quickly aging society, drastic measures must henceforth be taken. Taking notice of the elderly living in and moving around the provinces, this research focused on analyzing the characteristics of elderly pedistrians' traffic accidents on provincial roads and developing an Equivalent Property Damage Only (EPDO) model. The authors collected 720 traffic accident data points from the police agency and developed the EPDO model, weighted differently by light injury, severe injury, and death using Multiple Regression Analysis. As a result, the speed of vehicles is the most influential variable in EPDO, and the shape of the road is significant as well. Therefore, various policies should be established like improving the environmental factors of provincial roads, like expanding speed-reduction treatments and signage, and setting up detours around areas of high elderly concentration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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