Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.5
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pp.335-341
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2018
The KDE (Kernel Density Estimation) technique in GIS (Geographic Information System) has been widely used as a method for determining whether a phenomenon occurring in space forms clusters. Most human-generated events such as traffic accidents and retail stores are distributed according to a road network. Even if events on forward and rear roads have short Euclidean distances, network distances may increase and the correlation between them may be low. Therefore, the NKDE (Network-based KDE) technique has been proposed and applied to the urban space where a road network has been developed. KDE is being studied in the field of business GIS, but there is a limit to the microscopic analysis of economic activity along a road. In this study, the NKDE technique is applied to the analysis of urban phenomena such as the density of shops rather than traffic accidents that occur on roads. The results of the NKDE technique are also compared to pedestrian networks and road centerline networks. The results show that applying NKDE to microscopic trade area analysis can yield relatively accurate results. In addition, it was found that pedestrian network data that can consider the movement of actual pedestrians are necessary for accurate trade area analysis using NKDE.
The purpose of this study is to deduce improvement plan through analysis of the type and characteristics of traffic accidents caused by elderly drivers, and to establish the traffic safety policies for the elderly drivers. The analyzed result of road traffic accident situation are as follows. Firstly, Traffic accidents caused by elderly drivers were frequent on local roads of poor traffic safety facilities such as lighting. Secondly, The most frequent time zone of Traffic accidents caused by elderly drivers was 18:00 to 20:00, this time zone was mainly darkened. Thirdly, Traffic accidents are often caused by lack of attention occurred by no implementation of safe driving. Institutional Improvement of cosideration for elderly drivers and Traffic Safety Facilities maintenance considering regional particularities is needed for reducing traffic accidents and the safety of our society. Their driving skills of elderly drivers should test themselves constantly, and elderly drivers must hold down driving yourself using the alternative transportation.
The purpose of this study is to analyze the main factors influencing the severity of traffic accidents and to visualize spatiotemporal characteristics of traffic accidents in Seoul. To do this, we collected the traffic accident data that occurred in Seoul for four years from 2012 to 2015, and classified as slight, serious, and death traffic accidents according to the severity of traffic accidents. The analysis of spatiotemporal characteristics of traffic accidents was performed by kernel density analysis, hotspot analysis, space time cube analysis, and Emerging HotSpot Analysis. The factors affecting the severity of traffic accidents were analyzed using decision tree model. The results show that traffic accidents in Seoul are more frequent in suburbs than in central areas. Especially, traffic accidents concentrated in some commercial and entertainment areas in Seocho and Gangnam, and the traffic accidents were more and more intense over time. In the case of death traffic accidents, there were statistically significant hotspot areas in Yeongdeungpo-gu, Guro-gu, Jongno-gu, Jung-gu and Seongbuk. However, hotspots of death traffic accidents by time zone resulted in different patterns. In terms of traffic accident severity, the type of accident is the most important factor. The type of the road, the type of the vehicle, the time of the traffic accident, and the type of the violation of the regulations were ranked in order of importance. Regarding decision rules that cause serious traffic accidents, in case of van or truck, there is a high probability that a serious traffic accident will occur at a place where the width of the road is wide and the vehicle speed is high. In case of bicycle, car, motorcycle or the others there is a high probability that a serious traffic accident will occur under the same circumstances in the dawn time.
This study focused on novice drivers. Novice drivers get involved in more traffic accidents than the other drivers because of less driving experience. The aim of this study is to investigate the relationship between driving confidence levels and speeding, drunken driving, and traffic accidents. 192 drivers responded driving confidence levels questionnaire and driving experience items. 'Circumstance Insensibility', 'Unsafe Driving', 'Incautious Driving', and 'Self-efficacy of Driving' had significant relations with speeding in novice divers group. Especially, 'Circumstance Insensibility' showed a significant relation with speeding, drunken driving and traffic accidents. In the result of path analysis, driving confidence levels explained 22% of the speeding, 12% of the drunken driving and 21% of the traffic accidents in novice drivers group. 'Circumstance Insensibility' was most effective for traffic accidents of novice drivers. We verified that 'Self-efficacy of Driving' affects on traffic accidents via speeding.
PURPOSES : The intents of the study are to identify the accident factors and to demonstrate the potentials of tobit model as a tool to study the number of accidents on arterial roads segments. METHODS : This paper uses a tobit regression as a methodology to analyze the factors affecting the number of accidents. In pursuing the above goal, this study gives particular attentions to analyzing the data of 2,446 accidents (1,610 in major arterial roads and 836 in minor arterial roads) occurred on arterial roads in 2007 to 2010. RESULTS : First, 3 accident models which were classified by total arterial roads, major arterial roads and minor arterial roads, and were all statistically significant were developed. Second, the exclusive right-turn lane as common variable, and the number of accident, traffic volume, number of lanes, link length, rate of median, number of entrances, number of pedestrian crossings, number of curves, number of bus stops and exclusive left-turn as specific variables of the models were selected. Finally, the paired sample t-test could not be rejected the null hypotheses of three types of models. CONCLUSIONS : Using data from vehicle accidents on arterial roads, the estimation results show that many factors related to roadway geometrics and traffic characteristics significantly affect to the number of accidents.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.4
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pp.71-82
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2020
Traffic accidents due to excessive speed frequently occur in places where traffic signal controllers are installed, places where sharp curves exist, or places where the traffic signal cycle does not match the current time. These traffic accidents cause economic loss due to the destruction of road facilities and structures, and cause a big problem of increasing the number of traffic accident deaths. When a traffic accident occurs, leaving a tire mark before or after a car crash, pre-collision speed of the car is calculated using the law of conservation of momentum or the skid mark formula. In the skip skid mark generated in ABS brake vehicles and the combshaped yaw mark generated by tire trace caused by lateral sliding, there is a difference of 30-40% in the reliability of the vehicle speed calculated by the smite mark. In this paper, we propose an algorithm that can improve the calculation reliability in vehicle speed by using skid marks in order to compensate for this problem. In addition, we present an intelligent speed calculation algorithm for traffic safety and a computer simulation in order to prevent traffic accidents by estimating the speed of a vehicle, using Skid marks, Yaw marks, and ABS brake characteristics and fuzzy rules.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.4
s.42
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pp.47-54
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2006
In order to reduce traffic accidents, many researchers studied a traffic accident model. The Cause of traffic accidents is usually the mis calculation of traffic signals or bad traffic intersection design. Therefore, to analyse the cause of traffic accidents, it takes effort. This paper, it calculates the optimal safe car speed considering intersection conditions and weather conditions. It will recommend calculation of 1/3 in vehicle speed when there are rainy days and snow days. But the problem is that it will always display the same speed limit when whether conditions change. In order to solve these problems, in this paper, it is proposed the calculation of optimal safety speed algorithm uses weather conditions and road conditions. Computer simulations is prove that it computes the traffic speed limit correctly, which proposed considering intelligent traffic accident prediction algorithms.
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.
PURPOSES : The objective of this study is to identify the characteristics affecting traffic accidents that have occurred in 564 industrial complexes nationwide from 2011 to 2015. METHODS : The traffic accidents were specified using various factors such as industrial complex type (national VS. general), industrial complex degradation (old VS. non-old), location of complex (capital VS. non-capital), and traffic law violation (speeding, signal violation, and median invasion). The average number of crashes and accident ratio (fatal, severe, and both) in terms of characteristics of industrial complexes were calculated. With a sample of crashes of the industrial complexes for 5 years, statistical significances were tested to analyze and compare the differences based on industrial complex and traffic law characteristics using parametric and non-parametric methods. RESULTS : From statistical results, it is observed that the crash frequency occurring in old industrial complexes is three times higher than that in non-old industrial complexes. Old industrial complexes located in a capital area, old national industrial complexes, and old general industrial complexes are considerably related to higher crash frequency, but the fatal accident ratio appeared to have no statistical difference across industrial complex characteristics. Severe crashes are more likely to occur in non-old industrial complexes on an average. CONCLUSIONS : It is necessary to eliminate potential threats to roads and traffic in the same manner as illegal parking in industrial complexes through the restoration of old industrial complexes. To improve the efficiency of road infrastructure, efforts should be made to improve traffic safety in accordance with industrial characteristics such as planning and operation of relevant local government programs.
Kim, Kyoungtae;Lee, Soobeom;Choi, Jihye;Park, Sinae;Seo, Geumyeol
International Journal of Highway Engineering
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v.18
no.3
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pp.127-134
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2016
PURPOSES : Low visibility caused by dark surroundings at nighttime affects the likelihood of accidents, and various efforts, such as installing road safety facilities, have been made to reduce accidents at night. Despite these efforts, the nighttime severity index (SI) in Korea was higher than the daytime SI during 2011-2014. This study determined the factors affecting daytime and nighttime accident severity through a discriminant analysis. METHODS : Discriminant analysis. RESULTS : First, drowsiness, lack of attention, and lighting facilities affected both daytime and nighttime accident severity. Accidents were found to be caused by a low ability to recognize the driving conditions and a low obstacle avoidance capability. Second, road conditions and speeding affected only the daytime accident severity. Third, failure to maintain a safe distance significantly affected daytime accident severity and nonsignificantly affected nighttime accident severity. The majority of such accidents were caused by rear-end collisions of vehicles driving in the same direction; given the low relative speed difference in such cases, the shock imparted by the accidents was minimal. CONCLUSIONS : Accidents caused by a failure to maintain a safe distance has lower severity than do accidents caused by other factors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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