Nonrecurrent congestion of freeway was primarily caused by incident. The main cause of incident was known as a traffic accident. Therefore, accurate prediction of traffic incident clearance time is very important in accident management. Traffic accident data on freeway during year 2008 to year 2014 period were analyzed for this study. KNN(K-Nearest Neighbor) algorithm was hired for developing incident clearance time prediction model with the historical traffic accident data. Analysis result of accident data explains the level of accident significantly affect on the incident clearance time. For this reason, incident clearance time was categorized by accident level. Data were sorted by classification of traffic volume, number of lanes and time periods to consider traffic conditions and roadway geometry. Factors affecting incident clearance time were analyzed from the extracted data for identifying similar types of accident. Lastly, weight of detail factors was calculated in order to measure distance metric. Weight was calculated with applying standard method of normal distribution, then incident clearance time was predicted. Prediction result of model showed a lower prediction error(MAPE) than models of previous studies. The improve model developed in this study is expected to contribute to the efficient highway operation management when incident occurs.
Incident investigation is regarded as a means to improve safety performance. For the prevention of industrial accidents, measures such as providing safety education, enhancing management interest and participation, establishing a safety management system, and conducting inspection of the work site are necessary. In particular, accident investigation activities, which are an important element of safety management, help to prevent similar accidents, thereby minimizing damage and enhancing work safety. They are critical for understanding business-related incidents and the vulnerabilities and opportunities associated with them. Therefore, it is clear that accident investigation activities are important for accident prevention. The primary focus of many incident investigation processes is on identifying the cause of an event. While considerable research has been conducted on potential accident investigation tools there has been little research on including the views and experiences of practitioners in the accident investigation process. In this study, a questionnaire survey was conducted among safety managers in the domestic manufacturing/construction industry to understand the practice of accident investigation. The investigation pertained to companies' accident investigation systems, the competence of investigators, and the identification and recommendations of the cause of accidents. From the analysis results of accident investigations, investigators' competence, the difficulty level of investigations, and the root causes of accidents were identified from the viewpoint of the participants of the accident investigations. In particular, the development of standardized and simple accident investigation methods and their dissemination to companies were found to be necessary for activating the root cause of accidents. Based on this, it can be used as basic data for the development of root cause analysis investigation techniques that are easily applicable to organizations.
It is necessary to analyze the railway accidents and incidents for the purpose of understanding present safety state and enhancing its system. Korea National Railroad has its accident/incident reporting codes, but it is relatively not sufficient for detail classification and investigation of accident and incident compared with foreign countries. This paper suggests how to classify the railway accident/incident, and describes the analysis result for domestic recent railway accidents and incidents according to the new suggested classifying system.
The term "incident duration time" is defined as the time from the occurrence of incident to the completion of the handling process. Reductions in incident durations minimize damages by traffic accidents. This study aims to develop models to identify factors that influence incident duration by investigating traffic accidents on highways. For this purpose, four models were established including an integrated model (Model 1) incorporating all accident data and detailed models (Model 2, 3 and 4) analyzing accidents by location such as basic section, bridges and tunnels. The result suggested that the location of incident influences incident duration and the time of arrival of accident treatment vehicles is the most sensitive factor. Also, significant implications were identified with regard to vehicle to vehicle accidents and accidents by trucks, in night or in weekends. It is expected that the result of this study can be used as important information to develop future policies to manage traffic accidents.
Safety is an essential requirement for public transportation, especially for railway. Railway are more safety than other means of transportation, but railway accident that is mass transportation result catastrophic result if an accident occurred. Railway operators and government are many prior efforts to prevent accident, but it is impossible to eliminate accidents. Therefore, various measures to reduce accidents as possible, and they have taken, this paper will review incident report system and safety culture which are most important factors for preventing accident. In addition, incident reporting system and an independent accident investigation and accident prevention and safety systems would be needed to improve train operating companies and related agencies for the safety of the railway is a cultural ritual. Indeed, the settlement of avalid railway safety culture will most certainly prevent railway accidents. Therefore, in the railway company and the correct understanding of railway safety culture and against the settlement plan would be reviewed in this paper.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.2
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pp.83-90
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2015
Almost of current Automatic Incident Detection(AID) algorithms involve the vulnerability that detects the traffic accident in open road or in tunnel as the traffic jam not as the traffic accident. This paper proposes the improved accident detection algorithm to enhance the detection probability based on accident detection algorithms applied in open roads. The improved accident detection algorithm provides the preliminary judgment of potential accident by detecting the stopped object by Gaussian Mixture Model. Afterwards, it measures the detection area is divided into blocks so that the occupancy rate can be determined for each block. All experimental results of applying the new algorithm on a real incident was detected image without error.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.27
no.3
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pp.581-590
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2024
This study aims to extract key topics through text mining of incident records (incident history, post-incident measures, preventive measures) from construction safety accident case data available on the public data portal. It also seeks to provide fundamental insights contributing to the establishment of manuals for disaster prevention by identifying correlations between these topics. After pre-processing the input data, we used the LDA-based topic modeling technique to derive the main topics. Consequently, we obtained five topics related to incident history, and four topics each related to post-incident measures and preventive measures. Although no dominant patterns emerged from the topic pattern analysis, the study holds significance as it provides quantitative information on the follow-up actions related to the incident history, thereby suggesting practical implications for the establishment of a preventive decision-making system through the linkage between accident history and subsequent measures for reccurrence prevention.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.21
no.3
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pp.11-19
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2020
Since an accident in construction industry has been higher than others for decades, the accident in construction industry should be decreased. To prevention this problem, the work breakdown structure (WBS) and risk breakdown structure (RBS) are presented. the WBS and RBS, are hierarchy structure which can find fatal incident considering type of building and type of work easily and quickly. So, this study aims to develop framework for the integrated WBS-RBS to prevent fatal incident on construction industry. The research process is conducted by following 3 steps: (I) collection of data; (II) classification of data; and (III) development of the integrated WBS-RBS. The result of this study can propose the most dangerous fatal incident aspect of type of building, type of work, and type of accident. Through the result, the decision maker can reduce or eliminate fatal incident considering type of building, type of work and type of accident in construction industry.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.25
no.4
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pp.187-194
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2017
ICAO Universal Safety Oversight Audit Programme is a comprehensive evaluation for aviation safety matters, including aircraft operation, licensing and aircraft incident/accident investigation. As this programme is measures aviation safety level of States, there is a need to meet international standards, especially in the field of aircraft incident/accident investigation. This research discusses points required to satisfy international standards, which are independence and autonomy of an accident investigation board, the lack of the enough number of investigators and efficient management of those personnel, the effective composition and use of an investigation report, an accident investigation itself to build big data and the creation of a cooperation system among States. This paper suggests various opinions in order to enhance aviation safety especially through aircraft accident investigations, using case studies from the US, UK and Japan.
This Paper Presents a novel incident detection method for using the speed-density difference between detectors. When a incident is happened the downstream traffic condition is mostly lower speed and higher density and the upstream is higher speed and lower density In respect of such characteristics, we can suggest a method for detecting an incident based on the speed-density information provided from detectors. The incident detection method is tested by using the accident data collected from the Cheonan-Nonsan Highway. The results show that suck an incident detection method can analyze the position of accident by comparing the speed-density difference between detectors. The work described in this paper is only at on early stage, in the sense that there are several areas to be further investigated in application of this method. such as setting a critical value for judging the incident. a level of accident wave, a varying Pattern between the incident locations and detectors, etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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