The purpose of this study is to analyze neighborhood environmental factors affecting bicycle accidents and accidental severity in Seoul, Korea. The use of bicycles has increased rapidly as daily transportation means in recent years. As a result, bicycle accidents are also steadily increasing. Using Traffic Accident Analysis System (TAAS) data from 2015 to 2017, this study uses negative binomial regression analysis to identify neighborhood environmental factors affecting bicycle accidents and accidential severity. The main results are as follows. First, bicycle accidents are more likely to occur in commercial and mixed land use areas where pedestrians, bicycle and vehicles are moving together. Second, bicycle accidents are positively associated with road structures such as four-way intersection. In contrast, three-way intersection is negatively associated with serious bicycle accidents. The density of speed hump or street tree is negatively associated with bicycle accidents and accidential severity. This finding indicates the effect of speed limit or street trees on bicycle safety. Fourth, bicycle infrastructures are also important factors affecting bicycle accidents and accidential severity. Bicycle-exclusive roads or bicycle-pedestrian mixed roads are positively associated with bicycle accidents and accidential severity. Finally, this study suggests policy implications to improve bicycle safety.
Md. Ashikuzzaman;Wasim Akram;Md. Mydul Islam Anik;Taskeed Jabid;Mahamudul Hasan;Md. Sawkat Ali
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권8호
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pp.95-100
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2023
Due to Traffic accidents people faces health and economical casualties around the world. As the population increases vehicles on road increase which leads to congestion in cities. Congestion can lead to increasing accident risks due to the expansion in transportation systems. Modern cities are adopting various technologies to minimize traffic accidents by predicting mathematically. Traffic accidents cause economical casualties and potential death. Therefore, to ensure people's safety, the concept of the smart city makes sense. In a smart city, traffic accident factors like road condition, light condition, weather condition etcetera are important to consider to predict traffic accident severity. Several machine learning models can significantly be employed to determine and predict traffic accident severity. This research paper illustrated the performance of a hybridized neural network and compared it with other machine learning models in order to measure the accuracy of predicting traffic accident severity. Dataset of city Leeds, UK is being used to train and test the model. Then the results are being compared with each other. Particle Swarm optimization with artificial neural network (PSO-ANN) gave promising results compared to other machine learning models like Random Forest, Naïve Bayes, Nearest Centroid, K Nearest Neighbor Classification. PSO- ANN model can be adopted in the transportation system to counter traffic accident issues. The nearest centroid model gave the lowest accuracy score whereas PSO-ANN gave the highest accuracy score. All the test results and findings obtained in our study can provide valuable information on reducing traffic accidents.
Introduction: Despite huge investments in new technology and transportation infrastructure, terrible accidents still remain a reality of traffic. Methods: Severe traffic accidents were analyzed from four prevailing modes of today's transportations: sea, air, railway, and road. Main root causes of all four accidents were defined with implementation of the approach, based on Flanagan's critical incident technique. In accordance with Molan's Availability Humanization model (AH model), possible preventive or humanization interventions were defined with the focus on technology, environment, organization, and human factors. Results: According to our analyses, there are significant similarities between accidents. Root causes of accidents, human behavioral patterns, and possible humanization measures were presented with rooted graphs. It is possible to create a generalized model graph, which is similar to rooted graphs, for identification of possible humanization measures, intended to prevent similar accidents in the future. Majority of proposed humanization interventions are focused on organization. Organizational interventions are effective in assurance of adequate and safe behavior. Conclusions: Formalization of root cause analysis with rooted graphs in a model offers possibility for implementation of presented methods in analysis of particular events. Implementation of proposed humanization measures in a particular analyzed situation is the basis for creation of safety culture.
The nation is turning into aging society, and safety accidents among elderly people are on the rise. When death roll caused by safety accidents was investigated, senior citizens who died from safety accidents outnumbered the other age groups who died for the same reason. The most common cause of death was traffic accidents, followed by suicide and a hurt from a fall, and Korea rated first among OECD member nations in death roll by traffic accidents. Aging brings a lot of physical changes to elderly people, and they are often likely to be involved in accidents such as a hurt from a fall due to degenerated sensory organs like hearing and eyesight and deteriorated motor skills. Unsafe social facilities also have them face a lot of accidents, including fracture and death, and such accidents take place even at home that is usually considered safe, or are triggered by things of daily use. As a result of comparing every age group's death roll by safety accidents, the number of senior citizens who died from safety accidents was far higher than that of the other age groups who died for the same reason in every accident field. In aging society, a sharp increase in the elderly population and ensuing safety accidents are expected to pose a serious threat to national economy, and diverse efforts should be put into tacking this problem. For instance, safety education should be provided to people in general including senior citizens on a regular basis, and more safety facilities should be prepared. Besides, safety equipment should be developed.
최근 고속도로 사고발생량은 감소하고 있는 반면 치사율은 증가하는 추세임에 따라 고속도로의 교통사고 감소 및 안전성 향상을 위한 많은 노력이 요구된다. 특히, 고속도로의 경우 사고다발지점의 등급별 관리기준을 선정하여 관리하고 있어 이에 대한 등급별 사고 영향 인자를 파악하는 것이 세부적으로 필요하다. 따라서 본 연구에서는 우리나라에서 가장 이용률이 높은 경부고속도로를 대상으로 해당구간 내 사고지점에 대한 등급별 데이터를 기준으로 주변환경 요인 중 교통사고에 영향을 미치는 요인을 검토하고, 사고특성을 분석하여 사고등급을 결정지을 수 있는 사고예측모형을 개발하였다. 사고관련 변수 중 고정변수인 기하구조를 기준으로 종속변수와 독립변수의 특성을 고려한 수량화이론 제2류 기법을 이용하여 모형을 구축한 결과, 사고등급에 영향을 미치는 변수로는 평면선형의 경우 승합차종과 차대 사람이, 종단구배는 트레일러 특수차량과 차대 사람, 방책시설은 주시태만과 흐린 날씨가 공통인자로 분석되었다.
본 연구는 고속도로 교통사고의 사고차량대수에 따른 요인의 영향을 분석하기 위해 다항로짓모형을 이용하여 연구를 수행하였다. 기존의 교통사고 심각도 연구에서는 사고차량대수에 대한 분석이 미흡하였다. 그러나 다중추돌사고는 인명피해 사고로 이어질 가능성이 높고, 사고 지속시간과 사고처리를 위한 사회적 비용이 크기 때문에, 다중추돌사고에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 사고차량대수를 사고의 요인이 아닌 사고의 결과로 해석하고, 이에 미치는 사고요인별 영향을 분석하였다. 분석결과, 야간사고와 고속도로 본선, 터널, 교량에서 발생한 사고, 운전자과실, 도로장애물, 노면문제로 인한 사고, 내리막 경사, 중차량 연관 사고가 다중추돌사고로 이어질 가능성이 높은 것으로 분석되었다.
항공산업이 비약적으로 발달을 함에 따라, 항공기사고의 위험성도 커지고 있다. 본 논문에서는 항공기사고의 인적요인 중 하나인 항공교통관제사 불법행위를 중심으로 다루었다. 현재 우리나라의 법령상 항공교통관제사의 불법행위 대한 책임을 규정한 명문은 없다. 따라서 국가공무원으로서의 항공교통관제사의 법적책임에 대하여 헌법제 29조1항과 국가배상법의 적용 여부를 살펴보았다. 실제로 우리나라는 항공사고의 원인이 항공관제사 과실에 의한 것이라는 유일한 판례가 1971년에 선고된 이후, 항공사고조사결과 관제사의 과실이 사고의 주요요인이었다고 함에도 불구하고 추가판례가 없는 상황이다. 본 논문은 항공사고에 있어서 관제사와 조종사간 요인 뿐만 아니라, 관제사에 대한 실제로 법령의 적용가능성을 해외사례를 통해 살펴보았다. 항공교통관제라는 특수한 업무가 고강도의 업무스트레스를 갖는 업무라 할지라도, 항공교통관제의 최종목적인 항공기의 안전한 운항을 책임지고 있는 전문가로서 항공기사고의 원인이 되었다면, 그에 따른 법적 책임은 져야 한다는 내용을 다루었다.
기상상태에 따른 교통사고발생 및 사고심각도는 밀접한 관계가 있음이 잘 알려져있다. 최근고속도로에서 교통 안전성 평가지표 및 시스템의 개발은 사고 치명도를 줄이고자 접근하는 것이다. 본 연구에서는 도로선형 요소와 기상 상태를 고려한 교통사고 영향 요인을 분석하여 규명하고자 한다. 기상상태요인과 도로요인과의 교통사고 발생 관계를 규명하기 위하여 과거사고이력자료를 이용하여 판별분석을 수행하였으며 눈, 맑음, 비, 안개, 흐림의 5가지 유형에 대해 도로 구성요소인 노면과 경사도를 통해 구분하였다. 그 결과 콘크리트 노면과 하향경사 3%이상인 구간에서 각 기상상태 별 사고영향이 다르며 이러한 주행환경에서는 시정거리의 감소와 정지거리의 증가가 주행 위험요인으로 발생할 수 있는 구간이다. 본 연구에서는 기상악화시 콘크리트 노면과 하향경사가 형성된 구간이 평상시 보다 주행시 주의를 필요로 하는 구간임을 분석하였으며 분류함수의 계수 비교를 통해 영향지표를 개발하였다.
자율주행차량 사고는 일반차량 사고와 다르게 기술적 문제, 환경, 운전자와의 상호작용 등 다양한 요인에 기인한 사고 발생 가능성이 존재한다. 향후 자율주행 기술의 진보로 기존의 사고원인 이외에도 새로운 이슈들이 대두될 것으로 예상되며, 이에 대응하기 위한 다양한 시나리오 기반의 접근법이 필요하다. 본 연구에서는 자율주행 사고 리포트인, CA DMV collision report와 자율주행모드 해제 보고서인 Disengagement report, 자율주행 실제 사고영상을 수집하여 자율주행차량 교통사고 시나리오를 개발하였다. 시나리오는 ISO 26262의 기능안전 시스템 failure mode에 기반하여 도출되었으며, 자율주행 기능의 다양한 이슈를 반영하고자 하였다. 본 연구를 통해 도출된 자율주행차량 시나리오는 향후 다양한 자율주행차량 교통사고 예방과 대비에 기여할 뿐만 아니라 자율주행 기술의 안전성을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.
PURPOSES : This study deals with first traffic violations occurred by novice drivers, which may be associated with traffic accidents. The objective of this study is to identify what kinds of drivers' characteristics influence on duration till the first traffic violation. METHODS : For the study, Survival Analysis and Cox proportional hazard model, that are usually used in the medical field, were employed. Survival Analysis was conducted to investigate whether there exist differences in survival duration by each covariate, whereas Cox proportional hazard model was used to identify significant factors that affect survival duration till novice drivers violate traffic regulations for the first time after getting a driver license. RESULTS : The results of Survival Analysis indicate that female, age (less than 21), low-frequency examinee of written exam, and non-crash involved drivers have longer duration till the first violation compared to male, greater than 21 years old, high-frequency examinee of written exam, and crash involved drivers, respectively. For the Cox proportional hazard model, license class 1 acquisitor was found to increase the survival duration till the first traffic violation was made, while male, age of 21-24, age of 25-34, age of 45-54, and crash involved drivers were more likely to reduce the survival duration. CONCLUSIONS : Absolutely, traffic violation is closely related to traffic accidents and all of the drivers should keep the traffic regulations to enhance highway safety. The results of this study might provide some insights to construct safe road environments by controlling the factors that reduce the traffic violation duration of novice drivers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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