Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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2003.05a
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pp.545-550
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2003
교통사고의 요인은 크게 운전자 요인, 도로환경 요인, 차량 요인으로 구분 할 수 있다. 운전자의 안전의식미비, 심리상태, 피로 등 운전자 요인과 차량의 고장, 정비상태 불량 등 차량요인은 운수업체의 경영과 직ㆍ간접적인 관계가 있으므로 사고예방을 위한 경영자의 안전의식이 교통사고에 영향을 끼친다는 것은 분명한 사실이다.(중략)
교통사고를 감소시키는 방안으로 과속을 방지하고 주행차선 전방에서 발생하는 교통사고나 노면상황정보를 운전자에게 미리 전달할 필요가 있다. 본 연구에서는 과속시 과속을 운전자에게 주지시키거나 또는 차량 스스로 능동적으로 과속을 제한함으로써 규정속도를 준수토록 한다. 또한 주행주의 상황을 운전자에게 음성과 화면으로서 전달하여 사고예방에 대처할 수 있는 충분한 시간을 제공하기 위함이다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2014.06a
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pp.290-293
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2014
하인리히 법칙에 따르면, 하나의 대형사고는 다수의 경미한 사고나 수많은 근접한 위험상황이 발생한 위치에서 발생할 확률이 높다. 해상교통상황에서도 양 선박이 충돌 위험이 있는 상황, 즉 근접사고 상황은 해상교통관련 대형 사고를 예방하는 관점에서 중요하다. 하지만, 아직까지 이러한 근접사고 자료는 VTS데이터 접근에 어려움, 관련 전문 기법 부족 등으로 수집 분석하는데 어려움이 있었다. 이에 본 연구에서는 해상교통 근접사고를 조우하는 선박간에 시공간적으로 충돌에 근접한 상황들이 발생하여 충돌의 위험이 일정한 값 이상으로 높아진 상황으로 정의하고, 2013년도 완도VTS 관제해역 해상교통 항적데이터를 적용하여 근접사고 통계를 분석하였다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.9
no.2
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pp.75-86
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2010
The objective of this study is to suggest the process and method of local accident investigation for local authorities with a view to efficient and effective managing traffic accidents. With a project city selected accident-type maps, accident lists, accident diagrams, priority of black-spots/-lengths, site visits, remedial measures, opportunity costs, monitoring etc. are taken into consideration, by using accident data in the last 3 years. Analyzed are accident savings to be expected when applying technical, organizational, and administrative processes attached to local accident investigation.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2017.01a
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pp.271-272
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2017
본 논문에서는 교통사고 데이터베이스 구축을 통해 교통사교 현황과 사고 당시의 여러 정황들을 파악할 수 있는 정보를 제공한다. 이 정보들에는 사고 당시의 기상상태, 도로형태, 차종, 연령, 성별 등의 데이터들이 포함되고 이러한 정보들을 바탕으로 데이터베이스 사용자들은 각 사고 별 종합적인 정보를 얻을 수 있다. 이를 통해 정부 당국 외에 보험사 등에 교통사고 관련 정책을 위한 유용한 정보들을 제공할 수 있다. 또한 운전자 개인들에게도 정보들을 제공해 교통사고를 보다 효율적으로 예방할 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.441-442
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2022
교통사고 예측은 차량의 블랙박스 동영상을 통해 사고 발생을 최대한 빨리 예측하는 것을 목표로 한다. 이는 안전한 자율주행 시스템을 보장하는 데 중요한 역할을 한다. 다양한 교통 상황과 카메라의 제한된 시야로 인해 프레임에서 사고 가능성을 조기에 관찰하는 것은 어려운 도전이다. 예측의 핵심 기술은 객체의 시공간 관계를 학습하는 것이다. 본 논문에서는 블랙박스 동영상에서 사고 예측을 위한 계산 모델을 제안한다. 이것을 사용하여 사고 예방을 강화한다. 이 모델은 사고 위험에 대한 운전자의 시각적 인식에서 영감을 받았다. 객체 탐지기는 동영상 프레임에서 다양한 객체를 탐지한다. 탐지한 객체는 노드 생성기와 특징 추출기 동시에 통과한다. 노드 생성기에서 생성한 노드는 GCN 실행기를 사용한다. GCN 실행기는 각 프레임에 대한 객체의 3D 위치 관계를 계산한 후 공간 특징을 취득한다. 동시에 공간 특징과 특징 추출기에서 얻은 객체의 특징은 GRU 실행기로 보내진다. GRU 실행기 안에 시공간 특징을 암기하고 분석하여 교통사고 확률을 예측한다.
There have been research and studies on rumble strip effectiveness in terms of accident reduction since rumble strips were first installed in 1950's. Research has shown that rumble strips reduce accidents from drowsy and inattentive driving. The present research statistically analyze the accident reduction effect of rumble strips based on accident reports obtained from rumble strip installed 377 places of nation wide freeway lines. Based on the results, rumble strips are effective in reducing accident frequencies 32.3%. The probable various factors inducing accidents are identified. These include drowsiness, speeding, inattentiveness, vehicle defectiveness, and short headways. It was found that rumble strips are effective in reducing A, B, C leveled accidents, and in reducing clear, cloudy, and rainy weather accidents. The results may make clear and expand probable types of accidents that rumble strips would reduce, then reduce the total accidents on freeway lines.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.8
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pp.1248-1254
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2022
Efforts are being made to prevent traffic accidents in the school zone in advance. However, traffic accidents in school zones continue to occur. If the driver can know the situation information in the child protection area in advance, accidents can be reduced. In this paper, we design a camera that eliminates blind spots in school zones and a number recognition camera system that can collect pre-traffic information. It is designed by improving the LIDAR system that recognizes vehicle speed and pedestrians. It collects and processes pedestrian and vehicle image information recognized by cameras and LIDAR, and applies artificial intelligence time series analysis and artificial intelligence algorithms. The artificial intelligence traffic accident prevention system learned by deep learning proposed in this paper provides a forced push service that delivers school zone information to the driver to the mobile device in the vehicle before entering the school zone. In addition, school zone traffic information is provided as an alarm on the LED signboard.
Lee, Namhyung;Park, Sang Soo;Bae, Inchul;Lee, Chung-Ki
Journal of Environmental Impact Assessment
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v.25
no.1
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pp.1-14
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2016
With the continuous expansion of highway network and its traffics, neighboring wildlife habitats are splitted into smaller and more isolated patches. The infrastructures contribute to the wildlife-vehicle collision by creating barriers to animal movement. This kinds of traffic accidents are dangerous factors to the drivers' safety and the facilities on the highway as well as to the wildlife themselves. One of the most common ways to prevent habitat fragmentation are fauna crossings and fences. The cost of the mitigation measures to prevent wildlife-vehicle collision could be monetized. However their economic benefits are difficult to be measured. Using contingent valuation method, this study tries to estimate the economic valuation of wildlife collision prevention projects on the Korean highways. The result shows that 43.88% of Korean household had the positive willingness pay to the projects. Moreover, we found that the recognition of the project or the favourable attitude to the environmental issues could raise the willingness-to-pay. Therefore, active public relation on the project could make the friendly public opinion and increase the number of the household which has the positive willingness-to-pay on the project.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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