Depending on the change of lifestyle and the improvement of people's living standards and rapid industrialization, urbanization of recent, demand for water is increasing rapidly. So emissions of domestic wastewater and various industrial waste water has increased, and water quality is worsening day by day. Therefore, in order to provide a measure against the occurrence of water pollution accident, this study was tried to simulate water pollution accident. This study simulated 2008 Gimcheon phenol accident using 1,2-D model, and analyze scenario for prevent of water pollution accident. Consequently the developed 1-D model presents high reappearance when compared with 2-D model, and has been able to obtain results in a short simulation run time. This study will contribute to the water pollution incident response prediction system and water quality analysis in the future.
The objective of this research is to develop a traffic accident forecasting model using traffic accident data in pusan from 1963 to 1991 and then to make short-term forecasts('93~'94) of traffic accidents in pusan. In this research, several forecasting models are developed. They include a multiple regression model, a time-series ARIMA model, a Logistic curve model, and a Gompertz curve model. Among them, the model which shows the most significance in forecasting accuracy is selected as the traffic accident forecasting model. The results of this research are as followings. 1. The existing model such as Smeed model which was developed for foreign countries shows only 47.8% explanation for traffic accident deaths in Korea. 2. A nonliner regression model ($R^2$=0.9432) and a Logistic curve model are appeared to be th gest forecasting models for the number of traffic accidents, and a Logistic curve model shows th most significance in predicting the accident deaths and injuries. 3. The forecasting figures of the traffic accidents in pusan are as followings: . In 1993, 31, 180 accidents are predicted to happen, and 430 persons are predicted to be deaths and 29, 680 persons are predicated to be injuries. . In 1994, 33, 710 accidents are predicted to happen, and 431.persons are predicted to be deat! and 30, 510 persons are predicted to be injuried. Therefore, preventive measures against traffic accidents are certainly required.
PURPOSES : The purpose of this study is to verify traffic accident injury severity factors for elderly drivers and the relative relationship of these factors. METHODS : To verify the complicated relationship among traffic accident injury severity factors, this study employed a structural equation model (SEM). To develop the SEM structure, only the severity of human injuries was considered; moreover, the observed variables were selected through confirmatory factor analysis (CFA). The number of fatalities, serious injuries, moderate injuries, and minor injuries were selected for observed variables of severity. For latent variables, the accident situation, environment, and vehicle and driver factors were respectively defined. Seven observed variables were selected among the latent variables. RESULTS : This study showed that the vehicle and driver factor was the most influential factor for accident severity among the latent factors. For the observed variable, the type of vehicle, type of accident, and status of day or night for each latent variable were the most relative observed variables for the accident severity factor. To verify the validity of the SEM, several model fitting methods, including ${\chi}^2/df$, GFI, AGFI, CFI, and others, were applied, and the model produced meaningful results. CONCLUSIONS : Based on an analysis of results of traffic accident injury severity for elderly drivers, the vehicle and driver factor was the most influential one for injury severity. Therefore, education tailored to elderly drivers is needed to improve driving behavior of elderly driver.
If zero-accident movement is to be successful, the objective goal period should be surely obtainable, and much more in our country where frequency rate of injury are remarkably fluc-tuating. However In our country, as far as we know, no method to establish a reasonable zero-accident goal period is guaranteed. In thls paper, a new establishing-method of reasonable goal period for individual industry with considering recent accident trend is presented. A mathematical model for industrial accidents generation was analyzed, and a stochastic process model for the accident generation inteual was formulated. This model could tell the accident generation rate in future by understanding the accident tendency through the time-series analysis and search for the distribution of numbers of accidents and accident interval. On the basis of this, the forecasting method of goal achievement probability by the size and the establishment method of reasonable goal period were developed.
PURPOSES : There are many recently constructed roundabouts in Jeollabuk-do province. This study analyzed how roundabouts reduce the risk of accidents and improve safety in the province. METHODS : This study analyzed safety improvement at roundabouts by using an accident prediction model that uses an Empirical Bayes method based on negative binomial distribution. RESULTS : The results of our analysis model showed that the total number of accidents decreased from 130 to 51. Roundabouts also decreased casualties; the number of casualties decreased from 7 to 0 and the seriously wounded from 87 to 16. The effectiveness of accident reduction as analyzed by the accident prediction model with the Empirical Bayes method was 60%. CONCLUSIONS : The construction of roundabouts can bring about a reduction in the number of accidents and casualties, and make intersections safer.
In this study, a risk-appearance frequency evaluation model for railway level-crossing accidents is developed with the frequency estimation based on the accident history. It follows the worldwide common safety management approach and reflects the operation conditions and accident properties of the domestic railway system. The risk appearance frequency evaluation process contains a development of accident scenarios by defining the system configurations and functions, and a frequency estimation of hazardous events based on the accident history. The developed model is verified with the accident history during 5 years('03-'07) for 3 hazardous events: 'Being trapped in level crossing(Hl)', 'Crossing during warning signal(H2)' and 'Breaking through/detouring the barrier(H3)'. This risk appearance frequency evaluation model will be combined with a consequence evaluation model so as to offer full risk assessment for the railway accident. The accident risk assessment will contribute to improving the safety management of the railway system.
PURPOSES: The purposes are to analyze the pedestrian accident severity and to develop the accident models by arterial road function. METHODS: To analyze the accident, count data and ordered logit models are utilized in this study. In pursuing the above, this study uses pedestrian accident data from 2007 to 2011 in Cheongju. RESULTS : The main results are as follows. First, daytime, Tue.Wed.Thu., over-speeding, male pedestrian over 65 old are selected as the independent variables to increase pedestrian accident severity. Second, as the accident models of main and minor arterial roads, the negative binomial models are developed, which are analyzed to be statistically significant. Third, such the main variables related to pedestrian accidents as traffic and pedestrian volume, road width, number of exit/entry are adopted in the models. Finally, Such the policy guidelines as the installation of pedestrian fence, speed hump and crosswalks with pedestrian refuge area, designated pedestrian zone, and others are suggested for accident reduction. CONCLUSIONS: This study analyzed the pedestrian accident severity, and developed the negative binomial accident models. The results of this study expected to give some implications to the pedestrian safety improvement in Cheongju.
PURPOSES : This study deals with the traffic accidents of rotary in Korea. The objective of this study is to develop the accident models by age group based on the various data of rotaries. METHODS : In pursuing the above, this study gives particular attentions to classifying the accident data of 17 rotaries by age, collecting the data of geometric structure, traffic volume and others, and developing the models using SPSS 17.0 and EXCEL. RESULTS : First, 3 multiple linear regression models which were all statistically significant were developed. The value of model of under 30-49 age group were, however, evaluated to be 0.688 and be less than those of other models. Second, the most powerful variables were analyzed to be traffic volume in the model of under 30 age group, circulatory roadway width in the model of 30-49 age group, and the number of approach lane in the model of above 50 age group. Finally, the test results of accident models using RMSE were all evaluated to be fitted to the given data. CONCLUSIONS : This study propose install streetlights, speed humps and widen Circulatory as effective improvements for reduction of accident in rotary.
PURPOSES : This study deals with the traffic accidents classified by the traffic analysis zone. The purpose is to develop the accident density models by using zonal traffic and socioeconomic data. METHODS : The traffic accident density models are developed through multiple linear regression analysis. In this study, three multiple linear models were developed. The dependent variable was traffic accident density, which is a measure of the relative distribution of traffic accidents. The independent variables were various traffic and socioeconomic variables. CONCLUSIONS : Three traffic accident density models were developed, and all models were statistically significant. Road length, trip production volume, intersections, van ratio, and number of vehicles per person in the transportation-based model were analyzed to be positive to the accident. Residential and commercial area ratio and transportation vulnerability ratio obtained using the socioeconomic-based model were found to affect the accident. The major arterial road ratio, trip production volume, intersection, van ratio, commercial ratio, and number of companies in the integrated model were also found to be related to the accident.
Traffic accident analysis is important to reduce the occurrence of the accidents. In this paper, we analyze the traffic accident with Apriori algorithm to find out an association rule of traffic accident in Korea. We first design the traffic accident analysis model, and then collect the traffic accidents data. We preprocessed the collected data and derived some new variables and attributes for analyzing. Next, we analyze based on statistical method and Apriori algorithm. The result shows that many large-scale accident has occurred by vans in daytime. Medium-scale accident has occurred more in day than nighttime, and by cars more than vans. Small-scale accident has occurred more in night time than day time, however, the numbers were similar. Also, car-human accident is more occurred than car-car accident in small-scale accident.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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