The past researches on roadway segment safety estimation focused on intersections, which are the primary traffic accident regions. The past researches on roadway segments, However, analyzed the effects of certain factors on the traffic accident occurrence rate by organizing the individual geometric structures of the roads, and there is still a dearth of researches on the development of a traffic accident estimation model for rural roadway segments. Therefore, this research focused on rural two-lane and multilane roadway segments and developed traffic accident estimation models through the application of statistical techniques. This is required to explain such high frequency of zero counts in the traffic accident data. In this research, it was found that the Hurdle model is more suitable than the Poisson or negative binomial-regression model for explaining the excess zeros case. In addition, main variables were chosen to estimate their effects on traffic accident occurrence at rural roadway segments, and the safety at such rural roadway segments was estimated. In this research, it was assumed that there are different factors that affect the safety at two-way lane and multilane roadway segments, and a traffic accident estimation model was developed by dividing the two-way lane and multilane roadway segments.
The objective of this study is to develop highway advisory radio service for road safety oriented system design of the point by regional groups or geographical distributions. To develop these highway advisory radio service, traffic information provided service areas, responds for incident and accident, and road condition in service sections based on traffic information of highway advisory radio service. This study contributes to service of traffic information for safety driving, which is transport congestion areas and recognition of traffic congestion status in advanced traffic information service. As result of this study, systematic design of the advanced highway and traffic safety guides to management systems by highway advisory radio service.
This paper discusses some of the results of investigation of railroad-highway grade crossing accidents and accident-related inventory information that was collected from the Pusan District Office of the Korean National Railroads. Established statistical techniques were applied to tabulated data to obtain an accident prediction equation that estimates the expected probability of accidents at each crossing under various grade crossing situations. It was found that the most significant factor that influences the railroad crossing accidents was flagger. The other factors were train and traffic volumes, number of tracks. crossing angle, maximum timetable train speed, algebraic grade difference, and lighting facility. No significant effects was identified with railroad crossing gates. The results of the analysis and the uses of the prediction equation for the development of warrants for safety improvements are also discussed.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.6
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pp.2483-2491
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2013
In order to identify and understand the crucial factors to induce traffic accident, causal relationships between diverse factors and traffic accident occurrence have been investigated continuously. It is one of most important issues all over the world to reduce the number of traffic accidents and deaths by them. Korea government is also stepping up their effort to reduce the number of traffic accidents and mitigate the severity of the accidents by establishing various traffic safety strategies. By introducing the five-day work week and increasing concern of leisure activities, the differences of trip characteristics between weekday and weekend is getting greater. According to this, the patterns and crucial factors of traffic accident occurrence in weekend appear differently from those in weekday. This study aims to understand major different factors affecting accident severity between weekday and weekend using 12,042 incident data occurred on freeways of Korea from 2006 to 2011. The model developed in this study estimated relationships among various exogenous factors of traffic accident by each type using SEM(Structural Equation Model). The result provides that road factors are related to the accident severity for weekday model, while environment factors affects on accident severity for weekend.
Traffic accident forecasting model has been developed steadily to understand factors affecting traffic accidents and to reduce them. In Korea, the length of highways is over 3,000km, and it is within the top ten in the world. However, the number of accidents-per-one kilometer highway is higher than any other countries. The rapid increase of travel demand and transportation infrastructures since 1980's may influence on the high rates of traffic accident. Accident severity is one of the important indices as well as the rate of accident and factors such as road geometric conditions, driver characteristics and type of vehicles may be related to traffic accident severity. However, since all these factors are interacted complicatedly, the interactions are not easily identified. A structural equations model is adopted to capture the complex relationships among variables. In the model estimation, we use 2,880 accident data on highways in Korea. The SEM with several factors mentioned above as endogenous and exogenous variables shows that they have complex and strong relationships.
PURPOSES : The objective was to develop the advanced method which could not explain each observation's specific characteristic in the present negative binomial method that results in under-estimation of the standard error(t-value inflation) and affects the confidence of whole derived results. METHODS : This study dealt with traffic accidents occurring within interchange segment on highway main line with RPNB(Random Parameter Negative Binomial) method that enables to take account of heterogeneity. RESULTS : As a result, AADT and lighting installation type on the road were revealed to have random parameter and in terms of other geometric variables, all were derived as fixed parameter(same effect on every segment). Also, marginal effects were adapted to analyze the relative effects on traffic accidents. CONCLUSIONS : This study proves that RPNB method which considers each observation's specific characteristics is better fitted to the accident data with geometrics. Thus, it is recommended that RPNB model or other methods which could consider the heterogeneity needs to be adapted in accident analysis.
PURPOSES : Although numerous researches have been studied to reveal accident causations for road intersections, there are still many research gaps for road segments. It is mainly because of difficulty of data and lack of analytical method. This study aims to study accident causations for rural road segments and develop accident modification factors for safety evaluation. The accident modification factors can be used to improve road safety. METHODS : Methods for developing AMF are diverse. This study developed AMFs using accident prediction models and selected explanatory variables from the accident models. In order to select final AMFs, three different methods were applied in the study. RESULTS : As a result of the study, many AMFs such as horizontal curves or vertical curves were developed and explained the meanings of the results. CONCLUSIONS : This study introduced meaningful methods for developing significant AMFs and also showed several AMFs. It is expected that traffic or road engineers will be able to use the AMFs to improve road segment safety.
Currently, cross-section design can not reflect highway function and traffic volume, various construction. This research paper provides analysis of traffic accident type, improvement of traffic operation and safety, assessment for new cross-section standards of two-lane highway. Research show higher accident rate on 6$\sim$8.9m road than 9$\sim$12.9m road width in two-lane highway. Typical improvement is widening on lane and shoulder width. Simulation show large increase on 6$\sim$7m road delay-time in 1,200vph. In contrast 10$\sim$11.5m road shows slight change on delay-time. This research paper provides various cross-section construction by traffic volume in minor arterial and distributor two-lane highway. The new cross-section design provides adopting highway volume, various construction and flexibility.
Park, Sinae;Lim, Joonbeom;Kim, Dongin;Kim, Jinhong;Choi, Myungho
International Journal of Highway Engineering
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v.18
no.5
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pp.127-134
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2016
PURPOSES : Visibility of lanes on the road improves as retro-reflectivity rises. This helps reduce traffic accidents at nighttime or in bad weather. This study aimed to evaluate the effects of improved visibility on reduction of traffic accidents when the color of the lane in the median of the highway was changed from yellow to white. METHODS : In order to evaluate the accident reduction effect of the white left shoulder line, Hauer (1997)'s Comparison-Group method was chosen as an analysis methodology. The JungBu-2 highway, which is equipped with the white left shoulder line and is in trial operation, was chosen as a target for analysis. Data of accidents for 10 months before and after installation was collected and analyzed. In addition to the number of accidents, the types of accidents were classified into nighttime accidents, accidents in bad weather, and median collisions. The accident reduction effect of improved visibility of lanes was analyzed. RESULTS : The analysis' finding showed that installation of the white left shoulder line decreased the number of accidents by 28%. Moreover, improvement in visibility was effective in reducing nighttime accidents by 67.63%, accidents in bad weather by 55.19%, and median collisions by 48.55%. CONCLUSIONS : Based on the analysis' results in this study, it was concluded that white left shoulder line on the freeway contributed to reduce traffic accidents, especially nighttime accidents, accidents in bad weather, and median collisions.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.6
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pp.1123-1130
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2020
This study aims to classify the severity in car crashes using five classification learning models. The dataset used in this study contains 21,013 vehicle crashes, obtained from Korea Expressway Corporation, between the year of 2015-2017 and the LightGBM(Light Gradient Boosting Model) performed well with the highest accuracy. LightGBM, the number of involved vehicles, type of accident, incident location, incident lane type, types of accidents, types of vehicles involved in accidents were shown as priority factors. Based on the results of this model, the establishment of a management strategy for response of highway traffic accident should be presented through a consistent prediction process of accident severity level. This study identifies applicability of Machine Learning Models for Predicting of the Severity of Car Traffic Accidents on a Highway and suggests that various machine learning techniques based on big data that can be used in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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