Sleep disordered breathing is highly prevalent in the elderly and affects older men and women similarly. Nocturia, cardiovascular diseases, cognitive impairment, traffic accidents and repeated falls are common manifestations of sleep apnea in the elderly and sleep study may be indicated in these patients. When a sleep study is planned, reliable markers of respiratory efforts and a tibial EMG should be included because central sleep apneas and periodic leg movements are common in the elderly patients. Although cardiovascular morbidity and mortality seem to be lower in the elderly than in middle-aged adults, these may not be as low as commonly believed. Excessive daytime sleepiness, cognitive dysfunction and nocturia can be improved by effective treatment with continuous positive airway pressure and a therapeutic trial should be recommended to all symptomatic patients. It is still unclear whether sleep apnea in older adults is a specific entity or the same disease as in younger adults. Further clinical research is warranted.
연구목적: 고속도로 교통사고의 추세는 증감을 반복하며 도로 종류 중 고속도로에서의 치사율은 최고치를 나타내고 있다. 따라서 국내 실정을 반영한 개선대책 수립이 필요하다. 연구방법: Random Forest를 활용해 2019년부터 2021년까지 전국 고속도로 노선 중 사고 다발 10개 노선에서 발생한 교통사고 자료로 사고 심각도 분석 및 사고 심각도에 미치는 영향요인을 도출하였다. 연구결과: SHAP 패키지를 활용해 상위 10개의 변수 중요도를 분석한 결과, 고속도로 교통사고 중 사고 심각도에 높은 영향을 미치는 변수는 가해자 연령이 20세 이상 39세 미만, 시간대가 주간(06:00-18:00), 주말(토~일), 계절이 여름과 겨울, 법규위반이 안전운전불이행, 도로 형태가 터널, 기하구조상 차로 수가 많고 제한속도가 높은 경우로 총 10개의 독립변수에서 고속도로 교통사고 심각도와 양(+)의 상관관계를 가지는 것으로 분석되었다. 결론:고속도로에서의 사고 발생은 매우 다양한 요인의 복합적인 작용으로 인해 발생하므로 사고 예측에 많은 어려움이 있지만 본 연구로 도출된 결과를 활용해 고속도로 교통사고 심각도에 영향을 주는 요인을 심층적으로 분석해 효율적이고 합리적인 대응책 수립을 위한 노력이 필요하다.
운전자는 다양한 종류의 교통정보를 여러 방식을 통해 받을 수 있지만, 인적요소를 고려한 정보 서비스는 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 운전자 인적요소에 대한 기초 연구를 실행하기 위해 고속국도 주행 시 다양한 주행환경에서 속도의 차이에 따른 운전자 평균 주시시간의 특성 분석을 목표로 하였다. 분석 시 속도 외에 영향을 줄 수 있는 변수를 통제하기 위하여 주행상황을 '주간에 선행 차량 없이 주행', '주간에 선행 차량이 존재하는 상황에서 주행', '야간에 선행 차량 없이 주행', '야간에 선행 차량이 존재하는 상황에서 주행' 4가지로 분류하였다. ANOVA Test를 활용하여 속도 그룹을 나누었으며 그룹별 평균 주시시간의 차이를 비교하기 위해 다중비교(multiple comparison)를 한 결과 도로, 선행 차량 항목은 속도가 증가함에 따라 평균 주시시간이 증가하고 전경 항목은 평균 주시시간이 감소하는 것으로 나타났다. 도로표지 항목은 속도에 따라 주시시간의 차이가 통계적으로 무의미한 것을 확인할 수 있었다.
교통 표지판 인식(TSR)은 운전자 보조 시스템(ADAS)의 중요한 부분 중의 하나이다. 하지만 일반적인 주간 상황이 아닌 야간, 눈, 비, 안개 등의 열악한 상황에 대한 연구는 주간 상황과 달리 표지판 고유의 색이 정확히 나타나지 않기 때문에 많이 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는, 주간 상황뿐 아니라 열악한 환경에서도 적용 가능한 기계학습 기반의 교통 표지판 인식 알고리즘을 제안한다. 열악한 환경에서는 일반적인 RGB 색 체계 정보를 이용한 방법은 좋은 성능을 보이지 못하므로 표지판의 형태적 특징을 이용하는 HoG 특징점 추출기를 이용하여 표지판의 형태적 특징을 추출하고 SVM 알고리즘을 이용하여 표지판을 검출하였다. 검출한 표지판의 인식에는 Normalized RGB 색 체계의 25개의 참조점을 통한 의사결정트리를 이용하였다. Intel i5 3.4GHz 환경에서 Full HD 해상도의 이미지에 대해 실험한 결과 안개 및 야간 등의 열악한 환경에서의 검출률은 96.4%, 인식률은 94%로 본 논문에서 제안하는 학습기반의 알고리즘이 열악한 환경에서의 표지판 검출 및 인식에 효율적으로 적용이 가능함을 알 수 있다.
회귀모형은 현실세계 모사를 위해 우리가 흔히 활용하고 있는 통계적 방법이다. 교통분야에서도 계획이나 공학부문에 활발하게 활용되고 있지만 여러 개의 모형이 구축될 경우 개별모형의 유의성 검증에 치중하여, 모형 간의 유사성을 검증하는 단계가 부재했다. 따라서 본 연구에서는 두 선형회귀모형 간의 유사성 확인을 위해 "차우(Chow) 검정"이라는 통계적 검정 방법을 적용하였다. 차우검정은 서로 다른 두 회귀모형에서 산출된 모수의 추정값을 근거로 하여, 두 모형 사이에 어떤 유사성이 존재하는지를 통계적으로 검증하는 기법으로 오래전부터 활용되고 있는 기법이다. 차우검정의 적용성을 확인하기 위해 우선, 우천시 주야간 고속도로 교통데이터를 수집하여 각각의 속도-밀도 회귀모형을 개발하였으며 차우검정을 통해 우천시 주야간 두 모형간의 유사성을 검증함으로써 이러한 통계적 절차가 객관적인 자료분석 과정에서 중요한 역할을 수행할 수 있음을 입증하였다. 본 연구에서는 선형회귀모형들에 대한 차우검정의 적용성을 확인해 보았으며, 향후 비선형 모형간의 유사성 검증 작업이 이어질 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 서울지역 COVID-19 확진자의 증가와 지하철 통행의 감소 변화에서 나타나는 특징을 파악하고, 이들 간의 상관관계에 근거하여 추출한 주성분을 바탕으로 지하철역을 군집 분류하고 군집별 특성을 분석하였다. 특히 COVID-19 확산 이전인 2019년부터 사회적 거리두기가 지속된 2020년까지 서울 지하철역별 시간대별, 주별, 월별 지하철 통행의 변화 패턴을 살펴보고, 통행 증가형과 감소형 역으로 구분한 후 감소형 중 상위 10분 위에 해당하는 역, 하위 10분위에 해당하는 역의 인구 및 토지이용 특성을 파악하였다. 분석 결과, COVID-19 확진과 지하철 통행은 서로 부(-)의 상관관계를 나타냈고, 지하철 통행과 역 배후지 토지이용 특성에 따라 서울 지하철체계를 구성하는 역들은 6개 유형으로 군집화되었다. 통행 감소 상위 10분위에 속하는 역은 낮 시간대 선택 통행의 분포가 높고, 역 배후지는 상업용 및 문화, 교육과 사회활동 관련 토지이용이 상대적으로 높아 향후 전염병 종료에 따른 지역 회복성도 매우 탄력적으로 반응할 것으로 전망된다.
Drowsy driving is a significant factor in traffic accidents, so driver drowsiness detection system based on computer vision for convenience and safety has been actively studied. However, it is difficult to accurately detect the driver drowsiness in complex background and environmental change. In this paper, it proposed the driver drowsiness detection algorithm to determine whether the driver is drowsy through the measurement standard of a yawn, eyes drowsy status, and nod based on facial features. The proposed algorithm detect the driver drowsiness in the complex background, and it is robust to changes in the environment. The algorithm can be applied in real time because of the processing speed faster. Throughout the experiment, we confirmed that the algorithm reliably detected driver drowsiness. The processing speed of the proposed algorithm is about 0.084ms. Also, the proposed algorithm can achieve an average detection rate of 98.48% and 97.37% for a yawn, drowsy eyes, and nod in the daytime and nighttime.
In this research, the environmental behavior of carbon dioxide ($CO_2$) was investigated in a mountainous site in the proximity of a highly industrialized megacity, Seoul, Korea. The concentration data of $CO_2$ monitored routinely at hourly intervals at Mt. Gwan-Ak (GA), Seoul, Korea throughout 2009 were analyzed in several respects. The mean $CO_2$ value was $405{\pm}12.1$ ppm (median=403 ppm) with a range of 344 to 508 ppm (N=8548). The analysis of its seasonal trend indicated that the $CO_2$ levels peaked in the winter but reached a minimum in fall. If the short-term trend is analyzed, the $CO_2$ values generally peaked during daytime along with the presence of two shoulders; this is suspected to be indicative of strong man-made effects (e.g., traffic activities). It is seen that the general patterns of $CO_2$ distribution in this study area are highly comparable to those typically found in urban areas with strong signals of anthropogenic activities.
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.
The road traffic noise has emerged major noise as the overcrowding of the urban population and the explosion of car storage capacity. There are limits for establishing the measures to meet noise standard because of the increase of high-rise building and insufficient distance between residential areas and road in urban center areas. Therefore, this study analyze the problem of the application of national road noise standard, and present the alternatives to achieve environmental standards in conjunction with the soundproofing measures. To reduce the population ratio exposed to road noise on seoul motorway, we suggest some action plane are as follows: i) Roadside noise standard of nighttime beside daytime is the first noise reduction goals ii) Noise standard of Noise and vibration control act is priority in case of existing area iii) Noise standard of basic environmental policy act is priority in case of new area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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