This study deals with the traffic accident according to the improvement projects of frequent accident locations. The objective is to analyze the impact of improvements on the accident reduction. In pursuing the above, the study gives the particular attentions to developing the models based on the data of 70 intersections improved. The main results analyzed are as follows. First, 4 multiple linear regression accident models(total, side right-angle, rear end and side stripe accident) which were statistically significant were developed. Second, total accidents reduction by sight-distance and turning traffic flow improvements, side right-angle by sight-distance, over-speed and lane operation, rear end by turning traffic flow, signal and lane operation, and side stripe by traffic impedance improvements were analyzed. Finally, the above 4 models were evaluated to be statically significant through the correlation analysis and pair-sample t-test.
This study deals with the relation between traffic accident and urban decline. The purpose of this study is to develop the regional accident models of elderly drivers. In order to develop the count data models, 2009-2015 traffic accident data from TAAS(traffic accident analysis system) and urban decline data from urban regeneration information system are collected. The main results are as follows. First, the null hypothesis that there is no difference in the accident number between elderly and non-elderly drivers is rejected. Second, 8 accident models which are all statistically significant have been developed. Finally, common variables between elderly and non-elderly are ratio of elderly people, elderly person living alone/1,000 persons and wholesale/retail employments/1,000 persons. This study could be expected to give many implications to making regional accident reduction policy.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.45
no.2
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pp.20-29
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2022
This study intends to present a traffic node-based and link-based accident prediction models using XGBoost which is very excellent in performance among machine learning models, and to develop those models with sustainability and scalability. Also, we intend to present those models which predict the number of annual traffic accidents based on road types, weather conditions, and traffic information using XGBoost. To this end, data sets were constructed by collecting and preprocessing traffic accident information, road information, weather information, and traffic information. The SHAP method was used to identify the variables affecting the number of traffic accidents. The five main variables of the traffic node-based accident prediction model were snow cover, precipitation, the number of entering lanes and connected links, and slow speed. Otherwise, those of the traffic link-based accident prediction model were snow cover, precipitation, the number of lanes, road length, and slow speed. As the evaluation results of those models, the RMSE values of those models were each 0.2035 and 0.2107. In this study, only data from Sejong City were used to our models, but ours can be applied to all regions where traffic nodes and links are constructed. Therefore, our prediction models can be extended to a wider range.
Recently a traffic accident of heavy duty vehicles under the mandatory installation of ADAS (Advanced Driver Assistance System) is often reported in the media. Heavy duty vehicle accidents are normally occurring a high number of passenger's injury. According to report of Insurance Institute for Highway Safety, FCW (Forward Collision Warning) and AEB (Automatic Emergency Braking) were associated with a statistically significant 12% reduction in the rate of police-reportable crashes per vehicle miles traveled, and a significant 41% reduction in the rear-end crash rate of large trucks. Also many countries around the world, including Korea, are studying the effects of ADAS installation on accident reduction. Traffic accident statistics of passenger vehicle for business purpose in TMACS (Traffic safety information Management Complex System in Korea) tends to remarkably reduce the number of deaths due to the accident (2017(211), 2018(170), 2019(139)), but the number of traffic accidents (2017(8,939), 2018(9,181), 2019(10,095)) increases. In this paper, it is introduced a traffic accident case that could lead to high injury traffic accidents by being equipped with AEB in a bus. AEB reduces accidents and damage in general but malfunction of AEB could occur severe accident. Therefore, proper education is required to use AEB system, simply instead of focusing on developing and installing AEB to prevent traffic accidents. Traffic accident of AEB equipped vehicle may arise a new dispute between a driver's fault and vehicle defect. It is highly recommended to regulate an advanced event data recorder system.
This paper deals with the traffic factors related to the collisions of circular intersections. The purpose of this study is to develop traffic accident models by type of collision based on land use. In pursuing the above, the traffic accident data from 2010 to 2014 were collected from the "Traffic Accident Analysis System (TAAS)" data set of the Road Traffic Authority. A multiple regression model was utilized in this study to develop the traffic accident models by type of collision. 17 explanatory variables such as geometry and traffic volume factors were used. The main results are as follows. First, the null hypothesis that the type of land use does not affect the number of accidents by type of collision is rejected. Second, 10 accident models by type of collision based on land use are developed, which are all statistically significant. Finally, the ADT, inscribed circle diameter, bicycle lane, area of central island, number of speed hump, circulatory roadway width, splitter island, area of circulatory roadway, mean number of entry lane and mean width of entry lane are analyzed to see how they affect accident by type of accident based on land use.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2003.04a
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pp.135-138
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2003
In this study, digital photogrammetry is made use of precision surveying of deformation parts that occurred in the traffic accident. So, deformation of the traffic accident, an essential basis in the traffic accident analysis, was analysed quantitatively by digital photogrammetry. If the study continue to build the basis of data, renew it, and consider the vehicle rigidity, a property of dynamics motion according to a various kind of cars, conditions of an accident, these deformation analysis will be able to not only decide the speed just before the collision, but also reappear the traffic accident and carry out an analysis more scientifically and effectively.
The traffic accidents at a construction site, which happen due to construction vehicles' frequent access to a construction site, its subsequent conflicts with ordinary vehicles and pedestrians, and inappropriate installation & management of traffic security facilities, have not many proportions in all traffic accidents, but obviously, the accident damage is quite serious when comparing the level of the fatal per one accident. This research conducted an analysis of traffic accident injury severity using Ordered Probit Model in relation to 241 traffic accident cases that occurred caused by construction sites among the traffic accidents that took place in Seoul and Gyeoggi-do region for two years from 2006 until 2007. As a result, the significant variables enough to explain traffic accident injury severity were analyzed to be the state of road surface, linear shape of an accident spot & whether the damaging car belongs to the vehicle for construction, and whether vehicles have access to a construction site at the time of an accident. Through this, this research found out some fact as follows: first, there need to be more aggressive management of the vehicles for construction and a year-round placement of the manpower who can control vehicular access to a construction site. Second, it is necessary to get drivers to recognize the fact that there exists a construction site on the construction section which is on the border of curved roads in advance to prevent a traffic accident, helping to reduce socioeconomic loss & costs incurred by a traffic accident.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.6
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pp.13-20
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2022
Road conditions and weather conditions are very important factors in the case of traffic accident fatalities in fog and ice sections that occur on roads in winter. In this paper, a simulation was performed to estimate the traffic accident risk rate assuming traffic accident prediction data. In addition, in this paper, in order to reduce traffic accidents and prevent traffic accidents, factor analysis and traffic accident fatality rates were predicted using the WEKA data mining technique and TENSOR FLOW open source data on traffic accident fatalities provided by the Korea Transportation Corporation.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.2
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pp.167-182
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2022
The accident data attributes of the traffic accident report are used not only in traditional traffic safety-related research to identify the cause of traffic accidents, but also as basis data for the development of the automated vehicle driving performance verification scenarios. However, since the data attributes of the traffic accident report are limited for the purpose of reconstructing the traffic situation and developing scenarios, this study aims to provide the directions for improvement of traffic accident report, ultimately for its expanded usability for the automated vehicle test scenarios. The directions for improvement of the traffic accident report are provided by categorizing the traffic situation before the accident (pre-crash), the situation immediately before or during the accident (on-crash), and the situation after the accident (post-crash), respectively. Additional data items or data processing methods are presented. Furthermore, data elements that can be extracted from the traffic accident process data in the unstructured narrative form are explored and provided.
This study deals with the traffic accident of truck at circular intersection. The purpose of this study is to develop the truck accident models based on type of accident and conflict. In pursuing the above, the study gives particular attentions to selecting the appropriate models among Poisson and Negative binomial models using statistical program LIMDEP 8.0. The traffic accident data from 2007 to 2014 are collected from TAAS data set of Road Traffic Authority. Such the dependent variable as number of truck accidents and the 24 independent variables as geometry, traffic volume and others are used. The main results are as follows. First, 5 Poisson models (${\rho}^2$ of 0.164~0.351) which are all statistically significant are selected. Second, the common variable based on type of accident and conflict is analyzed to be truck apron width. The specific variables are, however, evaluated to splitter island, area of splitter island, speed limit sign, truck apron, number approach road, circular intersection sign, speed hump and traffic volume. Finally, widening the truck apron width and improving the above specific variables are analyzed to be important for truck accident reduction at circular intersections.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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