Park, In-Song;Yun, Kyung-Won;Park, Kwang-Jong;Kim, Hyo-Jun
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.22
no.4
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pp.10-19
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2014
Despite the movement of safe traffic by the Korean government to reduce deaths in traffic accidents, the casualties increase year by year. In particular, more and more accidents and casualties are reported from car collisions from the back of the vehicles parked for managing traffic accidents on the road, cleaning main roads and medial strips, repairing roads. In order to response to these accidents, the government should take protective measures for road users. In the last decade, seventy-one cases have been reported to occur during highway repair and maintenance. As a result, eight persons were killed and seventy-six were injured, showing the high death rate of 11.3 percent. Therefore, it seems urgent to take some actions against it. The United States and European countries legislate that vehicles of road repair and maintenance should be mandatorily equipped with shock absorber at the back. Korea, however, does not have such legislative measures, which are needed at this time to protect workers on the road. This study compares the performance of the traditional shock absorber for road maintenance vehicles with that of the rear safety guard using air bag, manufactured in accordance with related laws in Korea. Based on the results of the 60km/h rear collision test, this paper proposes improvements in related laws and regulations in an attempt to reduce casualties.
It is well known that weather conditions are closely related with the number and severity of traffic accidents. At present, installation of safety countermeasures including systems is common approach to reduce the damage of traffic accidents at expressways. In this study, the differences of causation factors to influence traffic accidents considering road alignment characteristics and weather conditions. In order to identify the relationship between road and weather conditions, discriminant analysis has been performed with 500 traffic accident data at expressways. Weather conditions are divided into several categories such as snow, sunny, rain, fog, and cloud. Also, road conditions such as types of pavements, grades are analyzed. As the results, major impacting road conditions to traffic accidents are concrete pavement and 3% or more down grades. In these road conditions, visible distance will be reduced and actual braking distances will be increased. This study shows that the expressway sections under concrete pavement and down grades should be more cautious than other sections. It also shows that fog condition is the mose dangerous situation in terms of traffic accidents.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.5
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pp.1-14
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2020
The aim of this study is to analyze effects of factors on the number of vehicles involved in traffic accidents on freeway sections. In previous studies about traffic accident severity, the analysis of accidents involving multiple vehicles was insufficient. However, multiple-vehicle accidents are likely to cause casualties and are the main reasons increasing accident duration and social costs. In this study, the number of vehicles involved in an accident was interpreted as the result of the accident, not as the cause of the accident, and the impacts of each accident factor were analyzed using a multinomial logit model. The results indicate that multiple-vehicle accidents are mainly related to following factors: nighttime, driver's faults, obstacles on the road, a downhill slope, heavy vehicles, and freeway mainline sections including tunnels and bridges.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.37
no.1
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pp.111-117
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2017
The purpose of forecasting the traffic accident is to reduce the traffic accident. Therefore, the goal of this study is to provide severity of the accident by Forecasting of Probability of Accident. In Korea, accident data are distributed to the public via internet that includes numbers of accident and fatality as well. And crude level of accident severity in accordance with weather information for metropolitan city level are available by weekly. However, It can not reflect personal needs at specific origin of the travel for a certain traveller. This study aims to consider 68 major intersections with precipitation data, and eventually introduces link based accident severity. In estimating the accident severity both dynamic data such as drivers' characteristics, driving conditions and static data such as geometry of road, intersection characteristics are considered. Also, we identifies accident severity according to the accident type - 'vehicle to vehicle,' 'vehicle to person.' Finally, the outcomes of this study suggests taylor-made accident severity information for a specific traveller for a certain route.
In maritime accidents, collisions involving fishing vessels are more frequent and severe than those involving other types of vessels. Previous cases of collision accidents caused by fishing vessels causing serious damage implied that fishing vessels maintained high speeds until just before the collision and that they collided with much larger vessels. This study investigated the correlation between the severity of ship damage resulting from fishing vessel collisions and the vessel's speed. The effective impact speed commonly used in the road transport sector was utilized to analyze ship collision accidents. The study collected collision data between fishing vessels and between fishing vessels and non-fishing vessels from accident investigation reports from 2016 to 2022. The effective impact speed was calculated for a total of 617 vessels. After using binary and multinomial logistic regression methodology, the analysis was carried out with effective impact speed as the independent variable and severity of accident as the dependent variable. The analysis revealed a statistically significant correlation between the effective impact speed and the severity of ship damage, indicating that the severity of ship damage is influenced not only by the effective impact speed but also by the tonnage of the vessel.
A rapid increase in traffic accidents involving senior vehicle occupants has been an issue in Korea because of the aging of the population occurring at one of the fastest rates in the world; unfortunately, few studies beyond several looking at the effect of senior occupants on the level of accident injury severity can be found in the literature. A Multinomial logit model was estimated with Newton-Raphson algorithm to perform bias-reducing penalized likelihood optimization. Model covariates integral to developing the model were included, but the main focus was on the interaction of seating position and injury to senior vehicle occupants. It was found that the likelihood of an accident resulting in a fatality increased: 2.2 times for the driver seat, 2.7 times for the front passenger seat, and even 6.7 times for the rear seat. A mandatory seatbelt law to be extended to the rear seat needs to pass the assembly as soon as possible, and government, industry, and safety groups should be encouraged to join forces to strongly carry out targeted campaigns for the wearing of seatbelts in all vehicle seats to enhance the safety of senior occupants as well as other occupants who are vulnerable to road traffic accidents.
PURPOSES : The purpose of this study is to develop a regression model to predict the International Roughness Index(IRI) and Surface Distress(SD) for the estimation of HPCI using Expressway Pavement Management System(PMS). METHODS : To develop an HPCI prediction model, prediction models of IRI and SD were developed in advance. The independent variables considered in the models were pavement age, Annual Average Daily Traffic Volume(AADT), the amount of deicing salt used, the severity of Alkali Silica Reaction(ASR), average temperature, annual temperature difference, number of days of precipitation, number of days of snowfall, number of days below zero temperature, and so on. RESULTS : The present IRI, age, AADT, annual temperature differential, number of days of precipitation and ASR severity were chosen as independent variables for the IRI prediction model. In addition, the present IRI, present SD, amount of deicing chemical used, and annual temperature differential were chosen as independent variables for the SD prediction model. CONCLUSIONS : The models for predicting IRI and SD were developed. The predicted HPCI can be calculated from the HPCI equation using the predicted IRI and SD.
Junhan Cho;Sungjun Lee;Seongmin Park;Juneyoung Park
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.6
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pp.132-145
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2022
This study was based on the black box images of traffic accidents on highways, cluster analysis and prediction model comparisons were carried out. As analysis data, vehicle driving behavior and road surface conditions that can grasp road and traffic conditions just before the accident were used as explanatory variables. Considering that traffic accident data is affected by many factors, cluster analysis reflecting data heterogeneity is used. Each cluster classified by cluster analysis was divided based on the ratio of the severity level of the accident, and then an accident prediction evaluation was performed. As a result of applying the Logit model, the accident prediction model showed excellent predictive ability when classifying groups by cluster analysis and predicting them rather than analyzing the entire data. It is judged that it is more effective to predict accidents by reflecting the characteristics of accidents by group and the severity of accidents. In addition, it was found that a collision accident during stopping such as a secondary accident and a side collision accident during lane change act as important driving behavior variables.
Park, Jaehong;Sung, Jung Gon;Nam, Min Gyun;Yun, Duk Geun
Journal of the Korean Society of Safety
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v.33
no.5
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pp.120-126
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2018
The traffic accident types are largely classified into vehicle to vehicle accident, vehicle-to-person accident and single-vehicle. Especially, the single-vehicle accident types are severe when the vehicle crashed into road facilities such as bridge, piers, utility poles. The severity of single-vehicle accidents are ten times higher than that of all other accidents types. It is needed to consider to reduce accident severity. This study was conducted to develop crash worthy safety design facility to ensure the vehicle occupant safety. The simulation and the crash tests were conducted for assessment of the safety performance to check the criteria of CC2(Crash Cushion 2) level. THIV(Theoretical Head Impact Velocity) and PHD(Post-impact Head Deceleration) were used to assess occupant impact severity for crashes. The non-redirection collision test conditions for 900 kg and 1,300 kg-head on crash tests, 900 kg-1/4 offset crash tests, 1,300 kg-head on crash test with $15^{\circ}$angle were conducted. The simulation and experiment test result showed that THIV values were below 44 km/h criterion, PHD values were below the 20G. The development non-redirective crash cushion is expected to be used for the fixed object such as bridge piers for assuring occupant safety.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.4
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pp.1-12
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2017
Traffic accidents are caused by a combination of human factors, vehicle factors, and environmental factors. In the case of traffic accidents where rental cars are involved, the possibility and the severity of traffic accidents are expected to be different from those of other traffic accidents due to the unfamiliar environment of the driver. In this study, we developed a model to forecast the severity of rental car accidents by using Naive Bayes classifier for Busan, Gangneung, and Jeju city. In addition, we compared the prediction accuracy performance of two models where one model uses the variables of which statistical significance were verified in a prior study and another model uses the entire available variables. As a result of the comparison, it is shown that the prediction accuracy is higher when using the variables with statistical significance.
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