Traffic Accident Merging Index(TAMI) is developed for TMACS(Traffic Safety Information Management Complex System). TAMI is calculated by combining 'Severity Index' and 'Frequency'. This paper suggest the accurate TAMI prediction model by time series forecasting. Preventing the traffic accident by accurately predicting it in advance can greatly improve road traffic safety. Searches the model which minimizes the error of 230 local self-governing groups. TAMI of 2007~2009 years data predicts TAMI of 2010. And TAMI of 2010 compares an actual index and a prediction index. And the error is minimized the constant where selects. Exponential Smoothing model was selected. And smoothing constant was decided with 0.59. TAMI Forecasting model provides traffic next year safety information of the local government.
Since out of a lot of traffic problems traffic accidents cause damage to life and properties of people, it stands out as one of traffic problems which needs improvement, and the loss due to traffic accident negatively affects not only the parties to the accident but also the national economy. Thus, continual concern of the government toward traffic safety is getting bigger and lately each local government is preparing a basic plan for traffic safety and vitalizing traffic safety policies. As expanding the responsibility and role of local governments for traffic safety, traffic safety measures which are based on the characteristics of each local government should be studied. Most of analytical methods in the existing traffic accidents prediction models with macroscopic vision focus on socioeconomic variables such as local population and the number of registered vehicles, and present a great deal of prediction error when they are applied in practice. In this context, this study proposed a traffic accident prediction model in respect of macroscopic level for autonomous districts (administrative districts) of Seoul City. The model development was not based on the entire city but on the type of local land usage (development density) whose relationship with traffic accident frequency was analyzed.
2003년 1월부터 2008년 6월까지 5년 6개월 동안 대전지역에서 발생한 교통사고와 같은 기간 경찰에서 단속한 통계를 근거로 통계적으로 의미가 있다고 판단된 전체분석, 중앙선침범 분석, 신호위반 분석, 음주운전 분석, 무면허운전 분석, 이륜차 분석, 보행자 분석, 교통사망자 분석 및 교통안전시설 분석, 안전홍보 및 교육 분석, 차량등록 수와 교통사고와의 관계를 SPSS12.0 통계프로그램을 이용하여 분석을 시도한 결과, 의미 있는 결과들이 산출되었다. 교통단속과 교통사고가 일정한 상관관계가 있음이 증명되어 모형이 산출되었고, 교통단속의 효과는 일정한 시간적 간격을 가지고 나타났다. 교통단속과 교통사망자와의 관계는 상관계수가 너무 낮아 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타나 경찰의 단속이 교통사망사고 예방에는 거의 효과가 없는 것으로 분석되었다. 이는 지금까지 추진되어온 교통안전대책의 방향전환이 시급함을 나타내는 것이어서 보다 효과적인 대안수립이 필요하다고 할 수 있다.
본 논문에서는 교차로 내 사고를 감지하기 위하여 배경영상과 교차로 내에 설치된 사거리 신호등의 주기를 이용한 교차로 사고감지 알고리즘을 제안한다. 기존의 영상을 이용한 방법에서는 새로운 사고모델이나 혼잡한 상황, 음원을 이용할 경우에 소음이 크게 발생하는 상황에서 사고 검지율이 낮아지는 문제점을 내포한다. 본 논문에서는 차량 및 외부 그림자 또는 차량의 조명등의 영향으로 인한 사고 오 판단을 줄이기 위하여 신호등의 주기와 배경영상의 히스토그램의 속성을 이용한 필터를 개발하여 사고감지에 이용하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 알아보기 위하여 15개의 실제 사고영상을 획득하여 실험한 결과 15개의 동영상에서 모두 사고를 감지하였으며, 새로운 사고 모델에 대해서도 교차로 내사고를 감지 할 수 있었다.
Objectives The purpose of this study is to investigate the corelation between traffic accident severity and treatment period and cost by traffic accident. Methods Outpatients who visited Jaseng Korean medicine hospital traffic accident clinic were investigated by hospital computer system about period and cost of treatment. And we requested for repair cost of car, a sort of car groups and agreement date with car insurance company to insurance company. Therefore we could analysis statistical correlation of traffic accident severity (repair cost of car) with period of treatment, cost of treatment, number of treatment in same sort of car groups. For statistics, we used SPSS version 18.0 for windows. Results A significant positive correlation was found between traffic accident severity (repair cost of car) with repair cost of car, cost of treatment and number of treatment in semi-midsize car, midsize car group. But, any significant correlation wasn't found between traffic accident severity (repair cost of car) with repair cost of car, cost of treatment and number of treatment in small car, full-sized car group. In SUV (sport utility vehicle) car group some significant correlation was found, but it isn't between traffic accident severity (repair cost of car) with repair cost of car, cost of treatment and number of treatment. Conclusions It was found that traffic accident severity (repair cost of car) had an effect on cost of car, cost of treatment and number of treatment by statistical analysis. But, it was also suggested strongly that other factors like a cost of car and ages had an effect on them.
Outline map is used for the description and reconstruction of the traffic accident. One way to produce the outline map is by adopting detailed measurements from the accident site such as final position of the vehicle and pedestrian, width of the road, and locations of the oil and tire marks. This method consumes large amount of time not to mention that of the production of detailed version as fine as the picture of the site. Aerial recording equipment so called HeliCam can produce an outline map that can substitute that of manual method with even faster production time and higher resolution. However, the produced picture have errors which are resulted by distortion due to the characteristics of camera and direction of the photographing. This paper provides correction of the distortion of oultline map produced by HeliCam using Adobe Photoshop and PC-Rect. The result showed resonable error range less than 6 cm(0.1%) for $60m{\times}30m$ area taken by HeliCam. The presented method develops outline map with small error, which is useful to traffic accident analysis, and traffic accident cases analyzed in this study were also.
PURPOSES : The purpose of this study is to verify traffic accident injury severity factors for elderly drivers and the relative relationship of these factors. METHODS : To verify the complicated relationship among traffic accident injury severity factors, this study employed a structural equation model (SEM). To develop the SEM structure, only the severity of human injuries was considered; moreover, the observed variables were selected through confirmatory factor analysis (CFA). The number of fatalities, serious injuries, moderate injuries, and minor injuries were selected for observed variables of severity. For latent variables, the accident situation, environment, and vehicle and driver factors were respectively defined. Seven observed variables were selected among the latent variables. RESULTS : This study showed that the vehicle and driver factor was the most influential factor for accident severity among the latent factors. For the observed variable, the type of vehicle, type of accident, and status of day or night for each latent variable were the most relative observed variables for the accident severity factor. To verify the validity of the SEM, several model fitting methods, including ${\chi}^2/df$, GFI, AGFI, CFI, and others, were applied, and the model produced meaningful results. CONCLUSIONS : Based on an analysis of results of traffic accident injury severity for elderly drivers, the vehicle and driver factor was the most influential one for injury severity. Therefore, education tailored to elderly drivers is needed to improve driving behavior of elderly driver.
교통사고를 감소시키고 안전성을 향상시키기 위해, 사고에 영향을 미치는 요인들을 분석하여 교통사고를 예측하는 모형은 지속적으로 개발되어 왔다. 교통사고 감소와 사고 사망자 감소에 대한 문제는 선진국과 후진국 모두 중요한 문제로서, 우리나라에서는 매해 교통사고 감소를 위한 정책 및 방안을 제시하고 있다. 주 5일제 시행과 여가활동에 대한 관심의 증가로 주중과 주말의 통행패턴은 다른 형태를 지니고 있으며, 교통사고의 특성도 마찬가지로 다르게 나타난다. 본 연구에서는 주중과 주말의 사고 심각도에 미치는 요인이 다름에 대하여 분석하였으며, 이는 고속도로에서 발생한 5년 동안의 사고자료를 구조방정식 모형을 이용하여 분석하였다. 모형의 추정결과 주중 사고 심각도 모형은 도로 요인이 사고 심각도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 주말 사고 심각도 모형은 운전자 요인이 사고 심각도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타나 주중과 주말 사고의 원인 차이를 나타냈다.
PURPOSES : This study deals with traffic accidents involving trucks. The objective of this study is to develop a traffic accident model for trucks at roundabouts. METHODS : To achieve its objective, this study gives particular attention to develop appropriate models using Poisson and negative binomial regression models. Traffic accident data from 2007 to 2014 were collected from TAAS data set of road traffic authority. Thirteen explanatory variables such as geometry and traffic volume were used. RESULTS : The main results can be summarized as follows: (1) two statistically significant Poisson models (${\rho}^2=0.398$ and 0.435) were developed, and (2) the analysis revealed the common variables to be traffic volume, number of exit lanes, speed breakers, and truck apron width. CONCLUSIONS : Our modeling reveals that increasing the number of speed breakers and speed limit signs, and widening the truck apron width are important for reducing the number of truck accidents at roundabouts.
As the interest in traffic safety has been increasing recently, social movement is being made to reduce the number of traffic accidents and the view on improving the mobility of the existing roads is being converted into on establishing traffic safety as a priority. The increase of traffic accidents related to an intersection in a state that traffic accidents are decreasing overall may suggests the necessity to investigate the specific causes. In addition, we have to consider them when establishing the measures against traffic accidents in a intersection by investigating and analyzing the influences and factors that may affect traffic accidents. To induce the accident severity model, we collected the factors that affect accidents and then applied the Poisson Regression Model among nonlinear regression analysis by verifying the distribution of variables. As a result of the analysis, it turned out that the volume of traffic on main roads, the right turn ratio on sub-roads, the number of ways out on sub-roads, the number of exclusive roads for a left turn, the signals for a right turn on main roads, and an intersect angle were the factors that affect the accident severity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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