Lee, Insik;Jang, Jeong Ah;Lee, Won Woo;Song, Jaeyong
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.4
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pp.485-492
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2023
Among the methods to improve traffic congestion by providing real-time traffic information and solving problems like traffic congestion and traffic crashes, private enterprise is implementing policies to lower insurance premiums like compensation for drivers' driving safety scores. Despite the emergence of various incentive policies, a study on the level of incentive payment for safe/eco-friendly driving is insufficient. The research analyzed the satisfactory factors that affect the scale of incentives through questionnaires and the applicable scale of incentives that enable safe/eco-friendly driving using a binary logistic regression model. As a result of analyzing the incentive scale of the appropriate payment amount for each driving score increase, 0.4% of the toll fee was derived when the driving score increased by 20 points, and 0.5% of the toll fee was derived when the driving score increased by 30 points. This study on calculating the appropriate incentive payment scale for driver information sharing and driving score increase will help optimize incentives and prepare system implementation plans.
Truck platooning, which is a cluster of trucks in support of vehicle-to-vehicle communication and automated longitudinal vehicle control, is a promising method to both operational efficiency and prevent traffic crashes. Although a variety of studies have been conducted to identify the effects of vehicle platooning on traffic stream, we are not aware of any study attempting to identify promising road segments for vehicle platooning. This study aims to develop a methodology for determining the priority of freeway segments that would potentially lead to maximize the effectiveness of truck platooning. Evaluation measures derived in this study includes truck crash rates, the percentage of truck traffic, segment length, and the number of entry and exit points. Weighting values obtained from an analytical hierarchical process (AHP) method were applied to compute the proposed priority score to determine better freeway segment for truck platooning. Results suggested that a 46.9km freeway segment, from Sacheon IC to Sanin JC, was the most promising segment for maximizing the effectiveness of truck platooning. It is expected that the outcome of this study would be effectively used as a fundamental to establish operational strategies for truck platooning.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.13
no.6
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pp.10-24
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2014
In-vehicle warning information systems(IWIS) is an effective countermeasure for preventing traffic crashes. It provides drivers with warnng messages about upcoming hazards to draw proper evasive maneuvering. This study developed a methodology for evaluating the effectiveness of IWIS based on an integrated index to identify driver's responsive behavior. The proposed index consists of characteristics of longitudinal and lateral behavior of vehicle maneuverings. Also, a method to assign mixed-weights in the context of multi-criteria decision making framework was adopted to develop the evaluation method. It is expected that the outcome of this study is useful in designing more effective in-vehicle warning information systems.
Speeding is a critical issue related to safety. It is one of violations which result in high fatality regarding the crashes causing the death. It is also affected by driver s variables such as sex, age, or mileage. However, these demographic variables cannot only explain fully the psychological mechanisms of speeding but also they are not helpful for the traffic safety education. Therefore, in our study, focusing on the theory of planned behavior (TPB), we explored the effects of attitudes toward speeding as well as subjective norms and perceived behavioral control on the intention and behaviors of speeding in which the demographic variables were controlled. Moreover, because speeding can be habitual without driver s intention, we did hierarchical regression on Past behaviors or habit as variables with ought, anger, and impulse as Predictable variables. The result showed that it was significant that TPB variables predicted intention and behavior of speeding. In addition. all additional variables excepting ought and anger showed the significant increment of the explained variance. Consequently, the limitations and implications for the intervention program of speeding were discussed.
It is very important to construct advanced recall systems in aspects of developing auto industry through strengthening international competitive power, as well as protecting the lives from traffic crashes by vehicle defects. Under the self-certification system, there may be high probability to be defected vehicles because vehicles are sold without testing and approval of governmental sides, even though the system was introduced to give an autonomy to manufactures. Accordingly, it is not optional, but essential concerns to build advanced recall system. As a result of analysis, manufacturers and consumers ask for improvements of domestic recall systems. In this study, policy guidelines were provided on the basis of analyses on several regulations and questionnaires of consumers and manufacturers. The policy guidelines are clearness of recall subjects, prompt collection of vehicle defect information, objective determination of vehicle defects, continuous monitoring of vehicle recalls, etc.
Park, Jaehong;Sung, Jung Gon;Nam, Min Gyun;Yun, Duk Geun
Journal of the Korean Society of Safety
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v.33
no.5
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pp.120-126
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2018
The traffic accident types are largely classified into vehicle to vehicle accident, vehicle-to-person accident and single-vehicle. Especially, the single-vehicle accident types are severe when the vehicle crashed into road facilities such as bridge, piers, utility poles. The severity of single-vehicle accidents are ten times higher than that of all other accidents types. It is needed to consider to reduce accident severity. This study was conducted to develop crash worthy safety design facility to ensure the vehicle occupant safety. The simulation and the crash tests were conducted for assessment of the safety performance to check the criteria of CC2(Crash Cushion 2) level. THIV(Theoretical Head Impact Velocity) and PHD(Post-impact Head Deceleration) were used to assess occupant impact severity for crashes. The non-redirection collision test conditions for 900 kg and 1,300 kg-head on crash tests, 900 kg-1/4 offset crash tests, 1,300 kg-head on crash test with $15^{\circ}$angle were conducted. The simulation and experiment test result showed that THIV values were below 44 km/h criterion, PHD values were below the 20G. The development non-redirective crash cushion is expected to be used for the fixed object such as bridge piers for assuring occupant safety.
The purpose of this study was to analyse the relationships between cognitive abilities and driving characteristics of elderly drivers. Driving characteristics of elderly and younger drivers who were driving a fixed base driving simulator vehicle were examined. Participants consisted of 12 drivers over age 65 (the 'older' group) and 12 drivers between the ages of 25 and 55 (the "younger" group). As indices of cognitive ability, critical flicker fusion frequency (CFF) tests and cognitive reaction tests were given before the driving task. CFF was also tested after the simulated driving task for both groups. Cognitive reaction tests, which were composed of speed estimation tests, multiple choice reaction tests and obstacle avoidance tests, were developed by the Korean Road Traffic Safety Authority in 2003. CFF values between the two groups exhibited significant differences both before and after the task, with a p-value less than 0.01 and a t-value of -3.01 before the test and a p-value less than 0.031 and a t-value of -2.35 after the test. Older drivers' CFF values were lower than those of the younger. However, there was no difference in older or younger driver CFF values before and after the task within the same group. Except for the multiple choice reaction test, there was no difference in cognitive reaction test results between the two groups. The elderly drivers made more errors though they did not differ from the younger drivers in reaction times. At the simulated driving task the reaction time of the elderly driver was longer than that of the younger; however, the driving speed of the elderly was lower and the number of collisions greater. There was a positive correlation (r=.496) between the number of errors in the multiple choice reaction test and the number of collisions in the driving task. Therefore, it was identified that critical attributes contributing to automobile crashes involving elderly drivers included cognitive difficulty in judging and responding to complex situations.
NHTSA (National Highway Traffic Safety Administration) has offered consumers the vehicle safety information on their car since 1978. NHTSA believes that they contribute auto makers to develop safer vehicle for customers, which will result in even lower numbers of deaths and injuries resulting from motor vehicle crashes. NHTSA has been studied why people are still dying in frontal test despite of the use of many restraints system and they understand that current test does not reflect real world crash data such as oblique and corner impact test. As a result, NHTSA announced that a new test method will be introduced to use of enhanced biofidelic dummy and new crash avoidance technology evaluation from 2019. New and refined injury criteria will be applied to Head / Neck / Chest / Lower Leg. BrIC(Brain Injury Criterion)value in NHTSA test results using THOR dummy from 2014 to 2015 was average 0.91 and 1.24 in driver and passenger dummies. IIHS 64kph SOF test is the most likely to new frontal oblique test in an aspect of offset impact which is being studied by NHTSA. In this paper, we focused on head injury, especially brain injury - BrIC and conducted IIHS 64kph SOF (Small Offset Front) test with Hybrid III dummy to evaluate the injury for BrIC. Based on the test results, these data can be predicted BrIC level and US NCAP rating with current vehicle.
Kim, Yong-Seok;Gang, Dong-Su;Park, Jun-Tae;Lee, Su-Beom
Journal of Korean Society of Transportation
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v.28
no.1
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pp.97-105
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2010
An All-red clearance interval(AR) has been operating with amber signal in order to avoid collision between vehicles which cannot come out of the intersections, vehicles coming in from the opposite direction, and pedestrians(bicycles) on the crosswalk during the signal conversion time at the intersections. Foreign nations have been analyzing AR's influences of traffic accidents. On the other hand, the similar research has not been conducted in the country. The objective of this paper, therefore, is to analyze the safety at the intersections with respect to the installation of AR through the hypothesis test. A before-and-after analysis has been performed for 10 intersections where applied AR. From the 95% of significance level, the results of Non-parametric Test show that the installation of AR improves a safety at the intersections. The results indicates that AR discharges vehicles passing through the intersections and control entering vehicles at the intersections.
The development of autonomous driving and Advanced Driver Assistance System (ADAS) technology has grown rapidly in recent years. As most traffic accidents occur due to human error, self-driving vehicles can drastically reduce the number of accidents and crashes that occur on the roads today. Obviously, technical advancements in autonomous driving can lead to improved public driving safety. However, due to the current limitations in technology and lack of public trust in self-driving cars (and drones), the actual use of Autonomous Vehicles (AVs) is still significantly low. According to prior studies, people's acceptance of an AV is mainly determined by trust. It is proven that people still feel much more comfortable in personalized ADAS, designed with the way people drive. Based on such needs, a new attempt for a customized ADAS considering each driver's driving style is proposed in this paper. Each driver's behavior is divided into two categories: assertive and defensive. In this paper, a novel customized ADAS algorithm with high classification accuracy is designed, which divides each driver based on their driving style. Each driver's driving data is collected and simulated using CARLA, which is an open-source autonomous driving simulator. In addition, Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) machine learning algorithms are used to optimize the ADAS parameters. The proposed scheme results in a high classification accuracy of time series driving data. Furthermore, among the vast amount of CARLA-based feature data extracted from the drivers, distinguishable driving features are collected selectively using Support Vector Machine (SVM) technology by comparing the amount of influence on the classification of the two categories. Therefore, by extracting distinguishable features and eliminating outliers using SVM, the classification accuracy is significantly improved. Based on this classification, the ADAS sensors can be made more sensitive for the case of assertive drivers, enabling more advanced driving safety support. The proposed technology of this paper is especially important because currently, the state-of-the-art level of autonomous driving is at level 3 (based on the SAE International driving automation standards), which requires advanced functions that can assist drivers using ADAS technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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