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.
PURPOSES : This study aimed to analyze traffic accidents at circular intersections, and discuss accident reduction strategies based on land use and vehicle type. METHODS : Traffic accident data from 2010 to 2014 were collected from the "traffic accident analysis system" (TAAS) data set of the Road Traffic Authority. To develop the accident rate model, a multiple linear regression model was used. Explanatory variables such as geometry and traffic volume were used to develop the models. RESULTS : The main results of the study are as follows. First, it was found that the null hypotheses that land use and vehicle type do not affect the accident rate should be rejected. Second, 16 accident rate models, which are statistically significant (with high $R^2$ values), were developed. Finally, the area of the central island, number of speed humps, entry lane width, circulatory roadway width, bus stops, and pedestrian crossings were analyzed to determine their effect on accidents according to the type of land use and vehicle. CONCLUSIONS : Through the developed accident rate models, it was revealed that the accident factors at circular intersections changed depending on land use and vehicle type. Thus, selecting the appropriate location of bus stops for trucks, widening entry lanes for cars, and installing splitter islands and optimal lighting for motorcycles were determined to be important for reducing the accident rate. Additionally, the evaluation showed that commercial and mixed land use had a weaker effect on accidents than residential land use.
Traffic has a very important function but has caused such social problems as traffic congestion parking and traffic accidents in metropolitan areas. It is difficult to examine the causes of traffic accidents related to human life, which occur by human, vehicle and environmental factors. But human factor is the only measure requlating these factors together an analyzing factors influencing establishment of counterplan of traffic accidents. Consequently , this study employs the principal component analysis and stepwise multiple regression analysis to estimate the characteristics and influential factors of traffic accidents and defines the typical patterns of happening lots of traffic accidents. Accordingly, this study establishes an acknowledgement model of the causes and preference model of the counterplan of traffic accidents using Multi-Dimension Preference(MDPREF) method.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권3호
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pp.232-237
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2009
Active safety vehicle devices are getting more attention recently. To prevent traffic accidents, the environment in front and even around the vehicle must be checked and monitored. In the present applications, mainly camera and radar based systems are used as sensing devices. Laser scanner, one of the sensing devices, has the advantage of obtaining accurate measurement of the distance and the geometric information about the objects in the field of view of the laser scanner. However, there is a problem that detecting object occluded by a foreground one is difficult. In this paper, criterions are proposed to manage this problem. Simulation is conducted by vehicle mounted the laser scanner and multiple-hypothesis algorithm tracks the candidate objects. We compare the running times as multi-hypothesis algorithm parameter varies.
Traumatic abdominal wall hernia is a rare presentation, most commonly reported in the context of motor vehicle accidents and associated with blunt abdominal injuries and handlebar injuries in the pediatric population. A 13-year-old boy presented with multiple traumatic injuries and hemodynamic instability after a high-speed motor vehicle accident. His injuries consisted of massive traumatic abdominal wall hernia (grade 4) with bowel injury and perforation, blunt aortic injury, a Chance fracture, hemopneumothorax, and a humeral shaft fracture. Initial surgical management included partial resection of the terminal ileum, sigmoid colon, and descending colon. Laparostomy was managed with negative pressure wound therapy. The patient underwent skin-only primary closure of the abdominal wall and required multiple returns to theatre for debridement, dressing changes, and repair of other injuries. Various surgical management options for abdominal wall closure were considered. In total, he underwent 36 procedures. The multiple injuries had competing management aims, which required close collaboration between specialist clinicians to form an individualized management plan. The severity and complexity of this injury was of a scale not previously experienced by many clinicians and benefited from intrahospital and interhospital specialist collaboration. The ideal aim of primary surgical repair was not possible in this case of a giant abdominal wall defect.
본 연구는 청주시 4지 신호교차로의 후미추돌사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 후미추돌사고의 특성을 분석하고, 교통사고, 교통량 및 기하구조 사이의 관계를 설명하는 모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 본 연구는 2004년 106개 교차로에서 발생한 308건의 후미추돌사고 자료를 이용한다. 분석된 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 후미추돌사고 중 심각사고는 77.6%로 매우 심각한 것으로 분석되었다. 둘째, 주간보다는 야간에 그리고 교차로 유입부에서 더 많은 후미추돌사고가 발생하였다. 특히, 대형 선행차량의 사고가 더 심각한 것으로 분석되었다. 마지막으로, 본 연구에서 개발된 다중회귀모형과 포아송회귀모형 모두 통계적 신뢰성이 매우 높은 것으로 분석되었다.
Autonomous cars require the integration of multiple communication systems for driving safety. Many carmakers unveil mirrorless concept cars aiming to replace rear and sideview mirrors in vehicles with camera monitoring systems, which eliminate blind spots and reduce risk. This paper presents optical vehicle-to-vehicle (V2V) communications for autonomous mirrorless cars. The flicker-free light emitting diode (LED) light sources, providing illumination and data transmission simultaneously, and a high speed camera are used as transmitters and a receiver in the OCC link, respectively. The rear side vehicle transmits both future action data and vehicle type data using a headlamp or daytime running light, and the front vehicle can receive OCC data from the camera that replaces side mirrors so as not to prevent accidents while driving. Experimental results showed that action and vehicle type information were sent by LED light sources successfully to the front vehicle's camera via the OCC link and proved that OCC-based V2V communications for mirrorless cars can be a viable solution to improve driving safety.
In today's automotive industry, there exist several systems that help drivers reduce the possibility of accidents, such as the ADAS (Advanced Driver Assistance System). The ADAS helps drivers make correct and quick decisions during dangerous situations. This study analyzed the performance of the IMM (Interacting Multiple Model) method based on multiple Kalman filters using the data acquired from a driving simulator. An IMM algorithm is developed to identify the current discrete state of neighboring vehicles using the sensor data and the vehicle dynamics. In particular, the driving modes of the neighboring vehicles are classified by the cruising and maneuvering modes, and the transition between the states is modeled using a Markovian switching coefficient. The performance of the IMM algorithm is analyzed through realistic simulations where a target vehicle executes sudden lane change or acceleration maneuver.
차량 추적 시스템(vehicle tracking system)은 교통 흐름 파악, 차량 감시, 사고 감지 등을 통하여 교통 정체에 따른 차량의 이동 경로를 유도할 수 있고, 교통사고를 사전에 방지할 수 있게 하는 시스템이다. 효과적인 차량 추적을 위해서는 먼저 연속된 영상 내의 각 객체의 특징 값을 추출하여 영상 내에 존재하는 차량 객체를 인지할 수 있어야 한다. 다음으로, 검출된 다중 객체에 대하여 영상 간 객체 매칭을 통해 연속된 프레임에 걸쳐 출현하는 동일한 차량을 인식함으로써 각 차량의 움직임을 추적할 수 있다. 본 논문에서는 차 영상의 이진화 및 레이블링(labeling)을 통하여 객체를 검출하고, 검출한 객체의 최소 외접 직사각형(minimum bounding rectangle: MBR)의 중심 좌표와 이 MBR의 가로, 세로 방향에 대한 라인(line)별 1D FFT(fast Fourier transform) 변환 결과의 평균 계수 값을 계산하여 객체의 특징 값을 구한다. 다음으로, 연속된 프레임에 걸쳐 출현하는 객체들 중 유사도가 가장 높은 객체 쌍을 동일한 객체로 인식하여 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 방법은 객체의 기하학적 특성에 기초한 기존 방법들에 비하여 정확한 추적이 가능함을 보여주었다.
본 논문에서는 Single Board 컴퓨터와 V2I (Vehicle to Infrastructure) 구조를 통해 다중 차량을 군집으로 제어하는 시스템을 소개한다. 그리고 이 시스템에서 핵심이 되는 중계기의 회피 기동 판단 알고리즘을 소개한다. 중계기는 이 알고리즘을 통해 차량으로부터 받는 센서 데이터를 활용하여 차선 위에 장애물이 있는지를 파악하고, 회피 기동 필요 여부를 판단한다. 해당 시스템의 성능 실험은 차선 위에 장애물이 있는 상황에서 Wi-Fi를 통한 다중 차량과 중계기 서버 간에 TCP/IP로 회피 기동 판단을 위한 주행 데이터를 전송하고 차량들의 주행 상태를 관찰하는 방식으로 진행하였다. 실험 결과를 통해 ISM (Industrial Scientific Medical) 주파수 간섭이 있는 상황에서 초기에 구현했던 회피 기동 판단 알고리즘이 높은 실패 확률을 가지고 있다는 것을 알게 되었고, 그것을 줄이기 위한 방법을 연구하게 되었다. 연구 결과 회피 기동 판단 알고리즘에 데이터 변화 감지기를 적용하는 방식으로 해결방법을 찾게 되었다. 본 논문에서는 ISM 주파수 간섭 상황에서 개선 사항인 데이터 변화 감지기 적용이 시스템의 신뢰도에 주는 영향을 보여주고자 한다. 본 기술을 적용하고 개선한다면, 차량 간 통신 또는 차량과 인프라 간의 통신을 통해 다중 충돌 사고와 같은 위기 상황에 대해 더욱 효과적으로 대응할 수 있을 것이며, 나아가 무인 운전 기술에 적용할 수 있을 것이다. 또한 추후 유사 시스템 구현에 대해 선행 연구 자료로서 이용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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