The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.4
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pp.13-29
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2020
Automobiles have long been an essential part of daily life, but the social costs of car traffic accidents exceed 9% of the national budget of Korea. Hence, it is necessary to establish prevention and response system for car traffic accidents. In order to present a model that can classify and predict the degree of injury in car traffic accidents, we used big data analysis techniques of K-nearest neighbor, logistic regression analysis, naive bayes classifier, decision tree, and ensemble algorithm. The performances of the models were analyzed by using the data on the nationwide traffic accidents over the past three years. In particular, considering the difference in the number of data among the respective injury severity levels, we used down-sampling methods for the group with a large number of samples to enhance the accuracy of the classification of the models and then verified the statistical significance of the models using ANOVA.
Although Korea's economic and domestic automobile market through the change of road environment are growth, the traffic accident rate has also increased, and the casualties is at a serious level. For this reason, the government is establishing and promoting policies to open traffic accident data and solve problems. In this paper, describe the method of predicting traffic accidents by eliminating the class imbalance using the traffic accident data and constructing the Hybrid Model. Using the original traffic accident data and the sampled data as learning data which use FP-Growth algorithm it learn patterns associated with traffic accident injury severity. Accordingly, In this paper purpose a method for predicting the severity of a victim of a traffic accident by analyzing the association patterns of two learning data, we can extract the same related patterns, when a decision tree and multinomial logistic regression analysis are performed, a hybrid model is constructed by assigning weights to related attributes.
본 연구는 운전자 특성 및 교통사고 발생유형에 따른 사고 심각도(Severity)를 분석함으로써 교통사고를 유발키 쉬운 운전자 집단과 사고 발생시 위험도가 높은 사고유형을 규명하고자 하였다. 교통사고 위험집단 분석을 위한 운전자 특성은 성별, 차종, 연령 등을 대상으로 하였으며, 사고유형별 심각도 분석은 사고유형을 여덟 가지로 분류하고, 결과의 신뢰성 확보를 위하여 안전벨트 착용여부를 추가하여 상해정도와의 관계를 비교하였다. 로그-선형 모형 및 로짓 모형을 사용하여 카테고리 자료를 분석하였으며, 그 결과 위험집단 분석에서는 '20세 미만의 이륜차 운전자', '41세에서 50세까지의 택시운전자'가 가장 위험한 것으로, 또한 남자보다는 여자가 승용차, 택시, 이륜차 등에 관계되었을 때 위험한 것으로 조사되었다. 사고유형과 심각도와의 관계에서는 정면충돌 사고와 앞지르기 시 우회전시 사고가 기여위험도(Odds Multiplier)가 매우 높아 부상 또는 사망사고와 연계될 가능성이 큰 것으로 나타났다. 따라서 교통사고의 예방과 사고발생시의 심각도 경감을 위해서는 교통사고 취약계층으로 분석된 위험집단에 대한 교통안전 교육 및 홍보가 강화되어야 하고, 정면충돌 사고와 앞지르기 시 우회전시 발생하는 사고를 줄일 수 있는 방안이 연구되어야 할 것이다.
Kim, Eung-Cheol;Park, Jee-Hyung;Oh, Ju-Taek;Rho, Jeong-Hyun
International Journal of Highway Engineering
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v.9
no.4
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pp.83-92
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2007
In 2004, the number of traffic crashes and deaths in Korea are 220,755 and 6,563, respectively. Korea Road Traffic Safety Authority reported that the number of traffic accidents occupies over 25% out of total accidents, and found that traffic crash probability is extremely high at intersections since intersections have various traffic conflict points. A Safety study using Traffic Conflict Technique is much more useful than a study using reported traffic accident data. Existing traffic conflict research hardly considered conflict severity occurring at intersections. So, the study developed new criteria considering conflict severity. Analytic methods precisely detecting crashing points using field surveying data, and applied an application of our new criteria. Opposing left-turn conflict criteria was devided by three groups(high severe conflict, middle severe conflict, and less severe conflict) based on conflict boundary by means of a standard vehicle length. After analyzing field surveying data(3hours), we found totally 41 opposing left-turn conflicts. 3 cases are high severe conflict, and another 10 cases are middle severe conflicts, and the other cases are less severe. Studies related in conflict severity are considerably important to evaluate intersection's detailed safety index, and existing studies(purely conflict counting does not consider severity) have a limitation to clearly determine the level of safety of intersections for an application.
연구사업 선정을 위한 평가과정에서의 공정성 시비는 대학입시제도 만큼 해당 학계에서는 심각하다. 그래서 단순히 정부투자 증대를 주장하기전에 관리체계의 개혁을 심각히 논의해야 할 시점에 이르렀다고 본다. 장기간의 연구를 권장하면서도 경쟁을 유도하려면 현재의 다단계 지원방식에서 연구규모의 연계식 지원방식을 도입할 필요가 있다.
AEB (Autonomous Emergency Braking system), a system in which vehicles automatically recognize forward objects or pedestrians and actively brake when forward collisions are expected, has been mandated by NHTSA (National Highway Traffic Safety Administration) and IIHS (Insurance Institute for Highway Safety) for all vehicles sell in the United States since 2022, and AEB research is also actively underway in korea. In this study, it can be confirmed that the passenger injury is reduced according to the AEB detection distance when it is assumed that the AEB is mounted in the actual event generated from KIDAS (Korea New Car Assessment Program) data through various analysis programs.
디지털 멀티미디어 방송, DMB 도입을 위한 방송법 개정안의 국회 처리가 사실상 무산됐다. 사실상 이번 임시국회내 마지막 상임 위 전체회의가 가능한 25일 회의 개최를 합의하지 못해 방송법 개정이 불가능해져 이번 회기 내 방송법 개정안 처리가 불투명해졌다. 이에 이달 발사 예정이던 DMB용 위성은 공회전이 불가피해졌고, DMB 관련 업체들은 심각한 경영 타격을 입게됐다.
In the study of traffic safety, the analysis on factors affecting crash severity and the understanding about their relationship is important to be planning and execute to improve safety of road and traffic facilities. The purpose of this study is to develop a hierarchical binomial logistic model to identify the significant factors affecting fatal injuries and vehicle damages of traffic crashes on freeway. Two models on death and total vehicle damage are developed. The hierarchical structure of response variable is composed of two level, crash-occupant and crash-vehicle. As a result, we have gotten the crash-level random effect from these hierarchical structure as well as the fixed effect of covariates, namely odds ratio. The crash on the main line and in-out section have greater damage than other facilities. Injuries and vehicle damages are severe in case of traffic violations, centerline invasion and speeding. Also, collision crash and fire occurrence is more severe damaged than other crash types. The surrounding environment of surface conditions by climate and visibility conditions by day and night is a significant factor on crash occurrence. On the orher hand, the geometric condition of road isn't.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.19
no.3
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pp.9-15
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2011
This study analyzed contributing factors affecting leg injury severity in pedestrian-vehicle crashes. A Binary Logistic Regression (BLR) method was used to identify the factors. Independent variables include characteristics for pedestrian, vehicle, road, and environmental conditions. The leg injury severity is classified into two classes, which are dependent variables in this study, such as 'severe' and 'minor' injuries. Pedestrian age, collision speed, and the height of vehicle were identified as significant factors for the leg injury. The probabilistic outcome of predicting leg injury severity can be effectively used in not only deriving pedestrian-related safety policies but also developing advanced vehicular technologies for pedestrian protection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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