KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.2
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pp.583-595
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2014
Currently, Korean transportation policies are aiming for increase of safety and environment-friendly and efficient operation, by avoiding construction and expansion of roads, and upgrading road alignments and facilities. This is revealed by that there have been 22 road expansion projects (30%) and 50 road improvement projects (70%) under the 3rd Five-Year Plan for National Highways ('11~'15), while there were 53 road expansion projects (71%) and 22 road improvement projects (29%) under the 2nd Five-Year Plan for National Highways. For more effective road improvement projects, there is a need of choosing projects after an objective and scientific safety assessment of each road, and assessing safety improvement depending on projects. This study is intended to develop a model for this road safety analysis and assessment. The major objective of this study is creating a road safety analysis and assessment model appropriate for Korean society, based on the HSM (Highway Safety Manual) of the U.S. In order to build up data for model development, the sections thought to have identical geometrical structure factors in 5 lines, Cheonbuk province, were divided as homogeneous sections, and representative values of geometric structures, facilities, traffic volume, climate conditions and land usage were collected from the 1,452 sections divided. In order to build up data for model development, the sections thought to have identical geometrical structure factors in 5 lines, Cheonbuk province, were divided as homogeneous sections, and representative values of geometric structures, facilities, traffic volume, climate conditions and land usage were collected from the 1,452 sections divided. The collected data was processed correlation analysis of each road element was implemented to see which factor had a big effect on traffic accidents. On the basis of these results, then, an accident model was established as a negative binomial regression model.Using the developed model, an Crash Modification Factor (CMF) which determines accident frequency changes depending on safety performance function (SPF) predicting the number of accident occurrence through traffic volume and road section expansion, road geometric structure and traffic properties, was extracted.
Level of Service (LOS) is one of ways to evaluate operational conditions. It is very important factor in evaluation especially for the facility of highways. However, some studies proved that ${\upsilon}/c$ ratio and accident rate is appeared like a second function which has a U-form. It means there is a gap between LOS and safety of highway facilities. Therefore, this study presents a method for evaluation of a signalized intersection which is considered both smooth traffic operation (delay) and traffic safety (accident). Firstly, as a result of our research, accident rates and EPDO are decreased when it has a big delay. In that reason, it is necessary to make a new Level of Service included traffic safety. Secondly, this study has developed a negative binominal regression model which is based on the relation between accident patterns and stream. Thirdly, standards of LOS are presented which is originated from calculation between annual delay costs and annual accident cost at each intersection. Lastly, worksheet form is presented as an expression to an estimation step of a signalized intersection with traffic accident prediction model and new LOS.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.38
no.1
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pp.3-20
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2022
The purpose of this study is to exploratory analyze the transition pattern of establishments and workers in new growth industries in the metropolitan area from 2010 to 2019 and to identify regional factors affecting the inflow and outflow of new growth industry start-ups. As for the analysis, the original data of the Census on Establishments were used, and spatial data at the sigungu level were constructed based on the inflow and outflow data of the number of new growth industry businesses and workers. For the analysis, the degree centrality of connection to outflow inflow by region was calculated, and an empirical analysis was conducted on regional-level factors affecting the inflow and outflow of new growth industries by applying a negative binomial regression model. According to the results, the new growth industry manufacturing sector was actively relocated in southern Gyeonggi Province, and the new growth industry service sector in Gangnam and Guro-Geumcheon-gu, and the impact of regional-level factors on the inflow and outflow of new growth industry start-ups varies depending on the industry. This study presented implications for regional industrial policies to improve the competitiveness of the local economy by attracting new industries by identifying spatial transition patterns for new growth industries and conducting empirical analysis to identify influencing factors.
Park, Jae-Beom;Lee, Seung-Jun;Gang, Jeong-Gyu;Kim, Il-Hwan
Journal of Korean Society of Transportation
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v.25
no.1
s.94
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pp.23-35
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2007
Freeway diverging areas are very vulnerable to traffic accidents due to abrupt vehicle speed changes and geometric changes. Therefore, in designing diverging areas, much attention should be Paid to safety The Present design criteria about freeway diverging areas regulate transition sections for lane changes, deceleration lanes, transition corves for direction changes. and other similar items. However, the design criteria were often violated in implementation because of ambiguities in the criteria. This study aims at clarifying and improving the present design criteria for freeway diverging areas. For this, field survey data and traffic accident data for diverging areas were analyzed.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.52
no.1
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pp.87-100
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2024
This study aimed to investigate the impact of the quality of the street environment in residential areas on the mental health of urban residents, considering the frequency of street use. Using a zero-inflated negative binomial regression model, the study analyzed the influence of walking frequency and the street environment on depressive symptoms of urban residents. The research focused on Seoul, South Korea, in 2017, with depressive symptoms as the dependent variable and street environment variables, walking variables, and individual characteristics as independent variables. Additionally, the study explores the interaction effect of street greenery and walking frequency to analyze the synergistic impacts of walking in green spaces on mental health. The findings indicate that a higher ratio of street green areas is associated with fewer depressive symptoms. Increased walking frequency is linked to a reduction in depressive symptoms or a weaker manifestation of such symptoms. The interaction effect confirms that more frequent walking in green spaces is associated with weaker depressive symptoms. Lower ratios of visual complexity are correlated with reduced depressive symptoms. This study contributes to addressing urban residents' mental health issues at the community level by emphasizing the importance of the street green environment in residential areas.
The mobile game industry has become the one of the fastest growing industries with its astonishing market size. Despite its industrial importance, a few studies empirically considered actual purchasing behavior in mobile games rather than the intention to purchase. Therefore, this paper investigates the key drivers of in-app purchase by analyzing the game-log dataset provided from a mobile game company in Korea. Specifically, the effects of goal-directed, habitual and social-interacted playing behavior are analyzed on in-app purchase. Furthermore, the recursive relationship with playing and purchasing behaviorsis also considered. The result shows that all suggested factors have positive impacts on in-app purchase in the current period. In addition, the effect of previous habitual playing has a positive impact, but the effect of social-interacted playing and in-app purchase in the previous period have negative impacts on in-app purchase of the current period. These findings can improve our understanding of the impact of game playing on in-app purchase in mobile games, and provide meaningful insights for researchers and practitioners.
The purpose of this study is to determine the economical standard of road signs by verifying the difference of driver's recognition and reaction time according to the space rate of letters on the road signs. For this reason, indoor simulations was conducted to confirm difference of recognition and reaction time on six sign-targets having different space rate. Also, a negative binomial regression model was used to find the main factors which could lower the rate of misreading. For this model, increasing of legibility of sign is not only simple enlargement of sign, but also suitable match of letters and sign. The result of this study is capable of verifying the importance of the space rate in road signs, and being utilized as a effective method to determine the standard of the road signs.
Purpose: This study was conducted to determine the neighborhood environmental factors associated with physical activity among adults living in rural communities. Methods: A cross-sectional descriptive survey was conducted with a convenience sample of 201 adults living in three Ri in Y-city, Gyeonggi-do. Data were collected from face-to-face interview by trained interviewers and were analyzed using a zero-inflated negative binominal regression model. Results: Participants reported engaged in moderate or vigorous physical activity was 76.1%; 10.5% of participants reported that they met moderate physical activity recommendations and 14.5% of participants reported that they met vigorous physical activity recommendations. Zero-inflated negative binominal regression analysis showed association of increasing days of physical activity with social cohesion (${\beta}=.130$, p=.005), social network (${\beta}=-.096$, p=.003), and safety for crime (${\beta}=-.151$, p=.036), and no days of physical activity was associated with no attainment of education and marginally associated with increasing BMI. Conclusion: Neighborhood environmental factors including social cohesion, social network, and crime for safety were significantly associated with physical activity of rural adults. Community health nurses should expand an approach for individual behavior change to incorporate rural adults' specific neighborhood environmental factors into physical activity interventions.
The purpose of this study is to analyze neighborhood environmental factors affecting bicycle accidents and accidental severity in Seoul, Korea. The use of bicycles has increased rapidly as daily transportation means in recent years. As a result, bicycle accidents are also steadily increasing. Using Traffic Accident Analysis System (TAAS) data from 2015 to 2017, this study uses negative binomial regression analysis to identify neighborhood environmental factors affecting bicycle accidents and accidential severity. The main results are as follows. First, bicycle accidents are more likely to occur in commercial and mixed land use areas where pedestrians, bicycle and vehicles are moving together. Second, bicycle accidents are positively associated with road structures such as four-way intersection. In contrast, three-way intersection is negatively associated with serious bicycle accidents. The density of speed hump or street tree is negatively associated with bicycle accidents and accidential severity. This finding indicates the effect of speed limit or street trees on bicycle safety. Fourth, bicycle infrastructures are also important factors affecting bicycle accidents and accidential severity. Bicycle-exclusive roads or bicycle-pedestrian mixed roads are positively associated with bicycle accidents and accidential severity. Finally, this study suggests policy implications to improve bicycle safety.
Kim, Tae-Ho;Lee, Ki-Young;Choi, Yoon-Hwan;Park, Je-Jin
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.2
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pp.118-127
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2009
This study tries to develop model in order to assess personal factors of senior traffic accidents that are widely recognized as one of the social problems. For the current practice. it gathers data (Simulation & Questionnaire Survey) of KOTSA and conducts Poisson and Negative Binomial Regression Analysis to develop traffic accident severity model. The results show that elderly drivers' accidents are mainly affected by attentiveness selection, velocity prediction ability and attentiveness distribution ability in a positive(+) way. Second, non-senior drivers' accidents are also positively(+) influenced by attentiveness selection, velocity prediction, distance perception, attentiveness distribution ability and attentiveness diversion ability. Therefore, influencing factors of senior and non-senior drivers to vehicle accidents are different. This eventually poses a indication that preliminary education for car accident prevention should be implemented based up[n the distinction between senior drivers and non-senior drivers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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