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.
위험물 차량사고는 일반차량의 교통사고시 발생하는 인명피해, 재산피해, 교통지체 외에 부가적으로 환경적 영향에 의한 엄청난 인명 및 재산손실을 유발시킬 수 있다. 따라서 이러한 위험물차량사고를 예방하고 피해를 최소로 줄이기 위해서는 위험물수송경로의 신중하고 체계적인 결정이 필수적이라 할 수 있다. 외국의 경우, 위험물의 방출이 미치는 환경적 영향에 대한 인식이 확대되면서 위험물 수송시 응급처리에 관한 연구, 위험물 수송에 따른 위험도 평가에 관한 연구, 위험물 수송시 고려해야할 여러 조건에 관한 연구, 위험물 수송경로 설정에 관한 연구 등이 진행되고 있다. 반면에 우리 나라는 위험물차량관리와 사고처리에 대해 실시간적인 관리를 목표로 하는 국가차원의 계획을 수립하고는 있지만, 현재 이와 관련된 연구는 거의 없는 실정이다. 앞으로 산업발달에 따른 위험물수송량의 증가와 환경의식의 변화에 따라 위험물수송 및 사고처리 등에 관한 연구가 필요할 것이다. 따라서, 본 연구는 위험물차량의 운송경로를 결정할 때 고려해야 할 여러 가지의 기준 및 목표에 따라 위험물수송경로를 설정하는 모형을 제시함으로써 위험물수송에 수반되는 위험을 최소화하면서 위험물차량의 통행시간, 거리, 비용 등을 최적화하여 위험물수송의 안전 및 운영효율성을 향상시키고자 한다. 먼저, 위험물 수송경로의 기준지표로 사용될 위험도를 산정하기 위해 링크 주변노출인구, 밀도 등을 변수로 하는 모형식을 제안하고, 두 번째로 산정된 위험도를 기반으로 최적경로를 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 마지막으로 가상 네트웍에 본 연구에서 제안된 모형을 적용하고 현재 일반적으로 사용되는 최단경로와 비교·분석하였다.것은 운송거리와 운송비용이 각각 주요한 변수라는 것이다. 모형의 타당성을 검증하기 위해서는 logilikelihood 값을 구하여 $\rho$^2분석을 시행하였다. 여기서는 각 품목별로 $\rho$^2값이 약 0.15~0.3의 비교적 높은 수치를 보여주고 있으므로 모형의 설명력이 어느 정도 있다는 것이 아울러 증명이 되었다. 상관관계에 대한 분석에서는 영업용 차량간의 상관관계가 높게 나타났으며, 이는 곧 영업용 화물차량을 적재중량별로 구분하는 것이 별 의미가 없음을 의미한다. 다시 말하면 자가용 차량을 보유하고 있지 않은 회사는 다른 운송전문업체에 화물운송을 의뢰하게 되므로 출하중량에 따라 화물차량을 구분하는 것에 대해서 그다지 큰 고려를 하지 않는 것으로 해석할 수가 있다.적합함을 재확인함. 6. 혼잡초기를 제외한 혼잡기간 중 대기행렬길이는 밀도데이터 없이도 혼잡 상류부의 도착교통량과 병목지점 본선통과교통량만을 이용하여 추정이 가능함. 7. 이상에 연구한 결과를 토대로, 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 기초적인 도형을 제시함.벌레를 대상으로 처리한 Phenthoate EC가 96.38%의 방제가로 약효가 가장 우수하였고 3월중순 및 4월중순 월동후 암컷을 대상으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군으로 추정된다. 이러한 사실은 3개 시추공을 대상으로 실시한 시추공 내 물리검층과 정압
위험물차량사고는 일반차량의 교통사고시 발생하는 인명피해, 재산피해, 교통지체 외에 부가적으로 환경적 영향에 의한 엄청난 인명 및 재산손실을 유발시킬 수 있다. 따라서 이러한 위험물차량사고를 예방하고 피해를 최소로 줄이기 위해서는 위험물수송경로의 신중하고 체계적인 결정이 필수적이라 할 수 있다. 따라서, 본 연구는 위험물차량의 수송경로를 결정할 때 고려해야 할 여러 가지의 기준 및 목표에 따라 위험물수송경로를 설정하는 모형을 제시함으로써 위험물수송에 수반되는 위험을 최소화하면서 위험물차량의 통행시간, 거리, 비용 등을 최적화하여 위험물수송의 안전 및 운영효율성을 향상시키고자 한다. 먼저, 위험물 수송경로의 기준지표로 사용될 위험도를 나타내기 위해 사고율과 피해가능규모를 구하도록 사 고건수, 링크 주변노출인구, 링크상의 노출인구, 밀도 등을 변수로 하는 모형식을 제안하고, 두 번째로 위험물 수송을 위한 최적경로를 산출하기 위해 위험도와 통행시간을 목적함수로 하는 다목적계획모형을 제안하였고 기존의 최적경로 알고리즘을 적용하여 최적경로를 산출하였다. 마지막으로 실제 수도권지역을 대상으로 본 연구에서 제안한 모형을 적용하고 현재 일반적으로 사용되는 최단경로와 비교.분석하였다. 모형적용결과, 링크주변인구만을 고려하는 기존 모형에 비해 링크상의 인구를 함께 고려함으로써 좀더 실제적으로 교통상황을 충분히 반영한 피해규모를 산정하였다. 또한, 본 연구에서 제안한 위험도와 통행시간에 0.5의 비중을 주는 다목적모형이 기존의 위험도모형에 비해 충분한 안전성을 확보하면서 최소 4%, 최대 12%의 통행시간 개선의 효과가 있음을 나타냈다.
Travelling vehicles on roads may slip or overturn due to strong cross wind. This paper presents the path deviation equation and the overturning equation of vehicle, and the process of evaluating the cross wind risk. Case studies for cars and trucks are carried out. It explains the mechanism why the deviation occurs according to the types of vehicles. It shall help to prepare the measures for reducing the risk of travelling vehicles in high wind speeds.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.19
no.5
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pp.69-79
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2014
This paper proposes the Collision Prevention System based on Fuzzy which reasons a risk with the location information of vehicles and pedestrians and prevents collision between vehicles, and between a vehicle and a pedestrian with the reasoned risk. The proposed system provides three functions. First, it identifies a pedestrian's location with his smart phone and a vehicle's location with the GPS equipped in the vehicle. and transfers the identified information to their neighbors. Second, it makes a vehicle and a pedestrian reason a risk by considering a moving direction, a moving speed and road information. Third, it provides a vehicle and a pedestrian with the reasoned information such as route detour, speed reduction, etc. Therefore, the proposed collision prevention system based on Fuzzy not only prevents collision accidents beforehand by reasoning a risk, but also reduces a variety of losses by protecting traffic accident and congestion.
It is expected that the vehicle safety systems using vehicle-to-vehicle communication can reduce the possibility of vehicle collision and prevent the chain crash by promptly delivering the status of neighboring vehicles. Many IEEE 802.11 DCF based Flooding schemes have been proposed, but they may generally expose the problems that the transmission efficiency is sharply declined as the vehicle density has increased and then is related to the low possibility of the channel access. Therefore, this paper proposes a collision prevention scheme using adaptively controlling the frequency of the message exchanges based on the current status of neighboring vehicles. Moreover, it is shown from simulation that the proposed scheme provides the performance gains over the existing Flooding based scheme.
Automobile black boxes store and provide accident and driving information. The accident and driving information can be utilized to build scientific traffic-event database and can be applied in various industries. The objective of this study is to develop a recognition system of dangerous driving through analyzing the driving characteristic patterns. In this paper, possible dangerous driving models are classified into four models on the basis of vehicle behaviors(acceleration, deceleration, rotation) and accident types from existing statistical data. Dangerous driving data have been acquired through vehicle tests using automobile black boxes. Characteristics of driving patterns have been analyzed in order to classify dangerous driving models. For the recognition of dangerous driving, this study selected critical value of each dangerous driving model and developed the recognition algorithm of dangerous driving. The study has been verified by the application of recognition algorithm of dangerous driving and vehicle tests using automobile black boxes. The presented recognition methods of dangerous driving can be used for on-line/off-line management of drivers and vehicles.
According to the accident statistics published by the National Police Agency in 2007, the number of commercial vehicle accidents explains 3.5 percent of the total number of traffic accidents of the year. Compared to other types of vehicles commercial vehicles may provide more serious damages to both driver himself and passengers. Thus, they generate more serious social and economic problems. There have been various forms of systems such as a digital speedometer or a black box to meet the social requirement for reducing traffic accidents and improving safe driving. However, since the current systems are based on the data often accidents happened, there are lots of limitations to control drivers in real-time. Also, the current speedometers provide drivers with only speeds of vehicles and RPM information regardless of actual dangerous drive behaviors. Therefor, they lack of the effectiveness in terms of safety. In this research, real-time information systems for improving driver safety based on automatic risky driving behaviors, and thresholds to determine risky driving patterns were studied.
Understanding various casual factors affecting the occurrence of freeway traffic crash is a backbone of deriving effective countermeasures. The first step toward understanding such factors is to identify crash risks on freeways. Unlike existing studies, this study focused on the unsafe vehicle maneuvering that can be detected by in-vehicle sensors. The recent advancement of sensor technologies allows us to gather and analyze detailed microscopic events leading to crash occurrence such as the abrupt change in acceleration. This study used an accelerometer to capture the unsafe events. A set of candidate variables representing unsafe events were derived from analyzing acceleration data obtained by the accelerometer. Then, the crash risk was modeled by the binary logistic regression technique. The probabilistic outcome of crash risk can be provided by the proposed model. An application of the methodology assessing crash risk was presented, and further research items for the successful field implementation were also discussed.
During the transportation of chemicals, quantitative risk assessment for chemical leakage accidents caused by traffic accidents was carried out and the appropriateness of chemical transportation route was evaluated. The quantitative risk assessment method applied to the chemical leakage accidents that may occur in the chemical handling equipments installed in the workplace was presented and applied to the chemical transportation. By analyzing the number of traffic accidents in transportation vehicles, the probability of chemical leakage accidents during chemical transportation was predicted and applied to the quantitative risk assessment of chlorine gas leakage accidents that may occur when transporting liquified chlorine bombe using vehicles. As a result, the most appropriate route of transporting the liquefied chlorine bombe was suggested on the basis of risk.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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