인구의 수명 연장에 따라 고령 운전자 수와 연령대는 지속적으로 증가하고 있다. 따라서 교통에서 고령 운전자의 연령대별 차별화된 관리를 위한 노력이 필요하다. 본 연구의 목적은 비고령 운전자 대비 초기 및 후기 고령 운전자의 부상 심각도에 영향을 미치는 인자들을 파악하여, 이들 그룹간 특성을 분석하는 것이다. 과거 5년간(2017-2021) 전국 도로에서 발생된 교통사고 자료를 적용하였으며, 기존 연구와 달리, 본 연구에서는 노안이 시작되는 40대 이후 운전자만을 대상으로 하였으며, 중년 운전자(40-64), 초기 고령 운전자(65-74), 후기 고령 운전자(75+)로 구분하여 분석을 진행하였다. 로지스틱 회귀 분석 결과, 초기 및 후기 고령 운전자의 중상 및 사망사고에 영향을 미치는 변수는 총 18개로 나타났으며, 이들 변수는 대부분 후기 고령 운전자 그룹에서 보다 민감하게 심각도를 형성하는 것으로 나타났다. 연구의 결과는 향후 고령 운전자 교통안전 정책수립을 위한 기반정보로 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
The estimation of occupant injury risk at crash accident is one of the most important assessments for the vehicle crashworthiness performance. The design of safety devices such as occupant restraining system also depend on the kinematics of occupant and its injury risk. The real world in-depth accident investigation provides detailed and realistic information of vehicle damage and occupant injury as well as the accident conditions. This paper introduces a statistical analysis of NASS/CDS database and domestic accident data to correlate speed change, vehicle damage extend, and occupant injury at frontal crash. The maximum crush extend shows a linear relationship with the effective impact speed. The injury risks of the occupant with and without restraining were also respectively quantified with the crush extend. This result can be effectively used for the emergent rescue of crash victims with automatic crash notification system.
본 연구는 고속도로의 공사구간의 사고 심각도에 영향을 미치는 주요인들을 파악하고 사고 심각도와의 관계를 규명하는 것을 목적으로 한다. 2011년부터 2015년까지 국내 고속도로에서 발생한 교통사고 자료를 공사구간 사고와 일반구간(비공사구간) 사고로 구분하였으며, 이 중 물피사고를 제외하고 분석에 활용하였다. 의사결정나무(Decision Tree)기법을 적용하여 공사구간과 일반구간의 사고 심각도에 영향을 끼치는 요인들을 파악한 뒤 사고 특성 및 영향요인의 차이점을 비교하였다. 특히 공사구간에서는 교통량이 많고 중차량 비율이 높을 경우 전반적인 구간속도 저하로 사고 심각도가 낮아지는 반면, 교통량이 적고 중차량 비율이 낮을수록 구간속도가 증가하여 심각도가 높은 사고로 이어지는 경향을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 도출한 공사구간 사고심각도 영향 요인들은 공사구간 안전 관리 대책 마련에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
교통사고와 사회·경제적 손실 간의 연계성이 확인됨에 따라 사고 데이터에 기반을 둔 안전 정책 마련 및 중상·사망 등 그 심각도가 높은 교통사고의 절감 방안의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 인구 대비 교통사고 사망자 비율이 높은 대전시를 대상지역으로 설정하고 보행자 교통사고 데이터를 수집한 후, 기계학습을 통해 최적알고리즘과 심각도 분류의 주요 인자를 도출하였다. 연구의 결과에 따르면, 적용한 9개 알고리즘 중 앙상블 기반의 학습 기법인 AdaBoost (Adaptive Boosting)와 RF (Random Forest)가 최적의 성능을 보여주었다. 이를 기반으로 도출된 대전시 보행자 교통사고 심각도의 주요 인자는 보행자의 연령이 70대 및 20대이거나 사고유형이 횡단사고에 의한 경우로 나타남에 따라 대전시 보행자 사고 저감 대책을 위한 고려요인으로 제안하였다.
In this study, crash situations of representative bus crash types were elicited by analyzing a total of 1,416 bus repair record which were collected in 2018~2019. K-means clustering was used as a methodology for this study. Bus repair record contain the information of repair term, type of bus operation, responsibility of accident, weather condition, road surface condition, type of accident, other party, type of road and type of location for each data. Also, by checking collision parts of each bus repair record, each record was classified by types of collision regions. From this, 760 record are classified to frontal type, 363 record are classified to middle-frontal type, 374 record are classified to middle-rear type and 331 record are classified to rear type. As mentioned, k-means clustering was performed on each type of collision parts. As a result, this study analyzed the severity of bus crash based on actual bus accident data which are based on bus repair record not the crash data from the TAAS. Also, this study presented crash situation of representative bus crash types. It is expected that this study can be expanded to analyzing hydrogen bus crash and defining indicators of hydrogen bus safety.
고령화 시대에 따라 고령운전자 역시 증가하고 있으며, 이들에 의한 교통사고 심각성에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 고령운전자에 의한 사고심각도 예측 모형의 필요성이 점차 요구됨에 따라, 본 연구에서는 기계학습 기법을 활용하여 고령운전자에 의한 차대사람 사고심각도 예측을 위한 모형 정립 및 분석을 수행하고자 한다. 이를 위해 4개의 기계학습 알고리즘 (Logistic Model, KNN, RF, SVM)을 활용, 예측 모형을 개발하고 각 결과를 비교하였다. 연구 결과에 따르면 Logistic과 SVM 모형이 상대적으로 높은 예측력을 보였으며, 정확도 측면에서는 RF가 높은 것으로 나타났다. 추가적으로 각 중요 변수들을 이용하여 교차분석을 수행한 후 그 결과를 제시하였다. 본 연구의 결과들은 고령화시대에 고령운전자에 의한 사고심각성을 예방하기 위한 안전정책 및 인프라 개발에 활용될 것으로 판단된다.
Velocity change of crashed vehicle has been applied to assess the safety of passenger and degree of impact severity widely. In this study, 1 D crash analysis and 2 D crash analysis were performed for velocity change of crashed vehicle with HVE 2D, and factors used for these analysis are weight, C.G, roll resistance, stiffness and brake force which influence on velocity change of crashed vehicle. According to results, the velocity change of crashed vehicle was influenced by weight, center of gravity stiffness and brake force but not roll resistance.
차선을 벗어난 승용차가 기초에 강결된 표지판 지주에 충돌할 경우 차량이 받는 충격과 변형은 탑승자의 안전을 위협하게 되므로 분리지주를 쓰는 것이 일반적이다. 국도에서 $1200mm{\times}1200mm$의 단일노선표지에 사용되는 직경 101.6mm, 두께 4.0mm의 강관지주가 기초에 강결되었을 때와 Clip형 분리장치를 갖는 경우에 대한 820kg-50kg-정면 충돌 시 차량과 지주의 거동을 LS-DYNA 시뮬레이션을 통하여 비교 분석하였다. 분리식 지주 충돌 시뮬레이션 결과는 동일한 조건의 충돌실험 결과와 비교하여 신뢰도를 높였다. 강결된 원형지주에 대한 충돌 시뮬레이션 결과 탑승자 안전지수(THIV, PHD)와 차량의 변위가 탑승자의 안전을 위협하는 수준으로 나타났으나 Clip형 분리장치를 갖는 지주에 대한 충돌 시뮬레이션 결과 충돌 시 지주의 분리로 감속도가 현저히 줄어들어 안전한 것으로 확인되었다.
Current [Guideline for Installation and Management of Sidewalks and Safety Facilities on Roads] suggests that the types of curbs should be Barrier curb ($85^{\circ}$). Although Barrier curbs ($90^{\circ}$) were not specified in the guideline. The curbs installed on the roads currently are Barrier curbs ($90^{\circ}$) which are not specified in the installation standard. Therefore, it is critical to prepare for the installation standard of curbs by researching types of curbs and driving safety. This research have assessed the driving safety throughout Full Scale Crash Test according to type of curbs (Barrier curbs ($85^{\circ}$) and Barrier curbs ($90^{\circ}$)). Barrier curbs ($90^{\circ}$) showed higher figure in Theoretical head Impact Velocity, Post-impact Head Deceleration, Vehicle Damage when Crash, Passenger's Wounds Severity, and every other items than Barrier curbs ($85^{\circ}$). Barrier curbs ($85^{\circ}$) were found to have better Occupant Safety Index. Analysis of Behavior Using Full-Scale Crash Test showed difference depending on the Impact Condition between Barrier curbs ($85^{\circ}$) and Barrier curbs ($90^{\circ}$). Generally, Barrier curbs ($85^{\circ}$) were superior than Barrier curbs ($90^{\circ}$) in terms of protecting the passengers and vehicle damages. When an impact angle increases, Acceleration of Vehicle, Variations of Speed, and Contact Relationship between Wheels and Curbs, two types of curb showed similarity. However, if an impact of an angle decreases, Barrier Curbs ($85^{\circ}$) showed excellence in Driving Safety such as Acceleration of Vehicle, Variations of Speed, and Contact Relationship between Wheels and Curbs.
Accident statistics shows that the portion of fatal occupant injuries due to side impacts is considerably high. The side impact usually leads to a severe intrusion of side structure into the passenger compartment. Furthermore, the safety zone for the side impact is relatively small compared to the front impact. Those kinds of physics for side impact frequently result in a fatal injury for the occupant. Therefore, NHTSA and EEVC are trying to intensify the regulation for the occupant protection against side impact. Both the regulation and recent market trends are asking for an installation of side airbag. There are several types of system configuration for side impact sensing. In this paper, we adopt the acceleration-based remote sensing method for the side airbag control system. We mainly focus on the development of hardware and crash discrimination algorithm of remote sensing unit. The crash discrimination algorithm needs fast decision of airbag firing especially for high-speed side impact such as FMVSS 214 and EEVC tests. It is also required to distinguish between low-speed fire and no-fire events. The algorithm should have a sufficient safety margin against any misuse situation such as hammer blow, door slam, etc. This paper introduces several firing criteria such as acceleration. velocity and energy criteria that use physical value proportional to crash severity. We have made a simulation program by using Matlab/Simulink to implement the proposed algorithm. We have conducted an algorithm calibration by using real crash data for 2,500cc vehicle. The crash performance obtained by the simulation was verified through a pulse injection method. It turned out that the results satisfied the system requirements well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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