Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.43
no.9
s.351
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pp.25-31
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2006
In this paper, a fatality model of car accident using data mining is proposed with the goal of reducing fatality of traffic accident. The analysis results with a proposed fatality model are utilized to improve a technology and environment for driving. For this, traffic accident data are collected, a data mining algorithm is applied to this data, and then, a fatality model of car accident is developed based on the analysis. The training data as well as test data are utilized to develop the fatality model. The important factors to cause fatality in traffic accidents can be investigated using the model. If these factors are taken into account in traffic policies and driving environment, it is expected that the fatality rate of traffic accident can be reduced hereafter.
This paper develops pedestrian fatality models capable of producing the probability of pedestrian fatality in collision between vehicles and pedestrians. Probabilistic neural network (PNN) and binary logistic regression (BLR) ave employed in modeling pedestrian fatality pedestrian age, vehicle type, and collision speed obtained from reconstructing collected accidents are used as independent variables in fatality models. One of the nice features of this study is that an iterative sampling technique is used to construct various training and test datasets for the purpose of better performance comparison Statistical comparison considering the variation of model Performances is conducted. The results show that the PNN-based fatality model outperforms the BLR-based model. The models developed in this study that allow us to predict the pedestrian fatality would be useful tools for supporting the derivation of various safety Policies and technologies to enhance Pedestrian safety.
This study developed a methodology for estimating the fatality reduction by introducing technical regulation on pedestrian protection in pedestrian-vehicle collisions. Modeling a probabilistic pedestrian fatality model with logistic regression approach was one of keen interests, which employed in estimating the fatality reduction. Collision speed obtained from the accident reconstruction was used in the model development. The effects of fatality reduction, in case various Head Injury Criterion (HIC) and collision speeds are applied for the regulation. were presented as the major outcome of this study. It is expected that the outcome of this study would be an invaluable tool to assist in developing various technologies and policies for pedestrian protection.
A reliable prediction model of national occupational accident fatality rate can be used to evaluate level of safety and health protection for workers in a country. Moreover, the socio-economic aspects of occupational accidents can be identified through interpretation of a well-organized prediction model. In this paper, we propose a machine learning based relative comparison methods to predict and interpret a national occupational accident fatality rate based on socio-economic indicators. First, we collected 29 years of the relevant data from 11 developed countries. Second, we applied 4 types of machine learning regression models and evaluate their performance. Third, we interpret the contribution of each input variable using Shapley Additive Explanations(SHAP). As a result, Gradient Boosting Regressor showed the best predictive performance. We found that different patterns exist across countries in accordance with different socio-economic variables and occupational accident fatality rate.
A traffic fatality by young people marked average annual decrease of 4.5% since 2011. Meanwhile, a traffic fatality by senior over 65 years old marked average annual increase of 7.9% for the last five years which means that the annual increase of traffic fatality by senior will be a serious problem. This study started questioning that senior drivers over 65 years old did not retain the same causal factor of fatal traffic accidents and thus extensively analyzed a risk of it by age group quantitatively, dividing the senior driver group into the early, middle and latter stages. Depending on the aging level, the risk of traffic fatality showed a wide difference in seven different types of traffic accidents generally, and happened to increase with latter and middle parts of the senior driver more than the early part. Therefore, this study proposes four policy suggestions: 1) The senior driver need to be offered customized driving educations and the improvement of road environment is also recommended. 2) Political assistance is needed to support and guide a safety related technology installation for the new or existing car. 3) Renewal of driving license and an aptitude test(physical examination, cognitive test) for drivers over 75 years old should take in a less than 3 years and an additional road test is needed as occasion demands. 4) Like the United States and Europe, development and extension of customized treatment guidebook for medical teams who examine senior drivers is needed and establishment of education and administration system that a supervisor of driving license renewal can impose safety restriction and American anonymity reporting system is considered to institutionalize in the medium to longer term.
The correlations between Large Early Release Frequency (LERF) and Early Fatality need to be investigated for risk-informed application and regulation. In Regulatory Guide (RG) -1.174, while there are decision-making criteria using the measures of Core Damage Frequency (CDF) and LERF, there are no specific criteria on LERF. Since there are both huge uncertainties and large costs needed in off-site consequence calculation, a LERF assessment methodology needs to be developed, and its correlation factor needs to be identified, for risk-informed decision-making. A new method for estimating off-site consequence has been presented and performed for assessing health effects caused by radioisotopes released from severe accidents of nuclear power plants in this study. The MACCS2 code is used for validating the source term quantitatively regarding health effects, depending on the release characteristics of radioisotopes during severe accidents. This study developed a method for identifying correlations between LERF and Early Fatality and validates the results of the model using the MACCS2 code. The results of this study may contribute to defining LERF and finding a measure for risk-informed regulations and risk-informed decision-making.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2011.04a
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pp.177-183
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2011
Korea has performed strategies for the third industrial accident prevention in order to minimize industrial accident. However, the occupational fatality rate and industrial accident rate appears to be stagnated for 11 years. Therefore, this paper forecasts the occupational fatality rate and industrial accident rate for 10 years. Also, this paper applies regression method (RA), exponential smoothing method (ESM), double exponential smoothing method (DESM), autoregressive integrated moving average (ARIMA) model and proposed analytical function method (PAFM) for trend of industrial accident. Finally, this paper suggests fundamental strategies for industrial accident prevention by forecasting of industrial accident rate in the long term.
This paper addresses two types of uncertainty: stochastic uncertainty and subjective uncertainty in probabilistic accident consequence assessments. The off-site consequence assessment code OSCAAR has been applied to uncertainty and sensitivity analyses on the individual risks of early fatality and latent cancer fatality in the population outside the plant boundary due to a severe accident. A new stratified meteorological sampling scheme was successfully implemented into the trajectory model for atmospheric dispersion and the statistical variability of the probability distributions of the consequence was examined. A total of 65 uncertain input parameters was considered and 128 runs of OSCAAR with 144 meteorological sequences were performed in the parameter uncertainty analysis. The study provided the range of uncertainty for the expected values of individual risks of early and latent cancer fatality close to the site. In the sensitivity analyses, the correlation/regression measures were useful for identifying those input parameters whose uncertainty makes an important contribution to the overall uncertainty for the consequence. This could provide valuable insights into areas for further research aiming at reducing the uncertainties.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.18
no.3
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pp.104-109
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2010
The fatality of pedestrian accounts for about 21.2% of all fatality at 2007 year in Korea. In car to pedestrian accident it is very important to inspect the throw distance of pedestrian after collision for exact reconstructing of the accident. The variables that influence on the throw distance of pedestrian can be classified into the factors of vehicle and pedestrian, and road condition. It was simulated by PC-CRASH, a kinetic analysis program for a traffic accident in sedan type vehicle and SPSS program was used for regression analysis. From the results, the throw distance of pedestrian increased with the increasing of vehicle velocity, and decreased with the increasing of impact offset. Also it decreased with the increasing of velocity of pedestrian at accident, and throw distance at the road condition of wet was longer than that at dry condition. Finally, the regression model of sedan type vehicle on the throw distance of pedestrian was as follows; $$dist_i=2.39-0.11offset_i+0.59speed_i-545height_i-0.25walk_i+2.78wet_i+{\epsilon}_i$$.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.23
no.5
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pp.553-563
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2015
Reportedly the fatality rate from secondary collision is six times higher than the average fatality rate from all traffic accidents. So prevention of the secondary collision is attracting significant attention from automotive industries. However, the secondary collision prevention systems that have been developed are not considering possibility of brake actuator failure that can occur by the impact during the initial collision. In this paper, a new system has been developed that could prevent secondary collision even in case of brake actuator failure by taking advantage of still operating actuators. In this system, a steering control is performed for maintaining a lane by using linear quadratic regulator. Additionally, the system attempts differential brake control with the remaining braking capability to stop the vehicle in the shortest distance. Through simulation in various collision scenarios, the system has demonstrated significant potential of preventing secondary collision that could otherwise have resulted in severe fatality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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