Purpose: This study proposes a method for developing a model that predicts the probability of traffic accidents in advance to prevent the most frequent traffic accidents in the military. Method: For this purpose, CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) was applied in this study. The CRISP-DM process consists of 6 stages, and each stage is not unidirectional like the Waterfall Model, but improves the level of completeness through feedback between stages. Results: As a result of modeling the same data set as the previously constructed accident investigation data for the entire group, when the classification criterion was 0.5, Significant results were derived from the accuracy, specificity, sensitivity, and AUC of the model for predicting traffic accidents. Conclusion: In the process of designing the prediction model, it was confirmed that it was difficult to obtain a meaningful prediction value due to the lack of data. The methodology for designing a predictive model using the data set was proposed by reorganizing and expanding a data set capable of rational inference to solve the data shortage.
In general, golden time refers to the most important time in the initial response to accidents such as saving lives or extinguishing fires. The golden time varies from disaster to disaster, but is aimed at five minutes in terms of fire and first aid. However, for the actual site, the average dispatch time for ambulances is 9 minutes and the average transfer time is 17.6 minutes, which is quite large compared to the golden time. There are various causes for this delay, but the main cause is traffic jams. In order to solve the problem, the government has established emergency car concession obligations and secured golden time to prioritize ambulances in places with the highest accident rate, but it is not a solution in rush hour when traffic is increasing rapidly. Therefore, this paper proposed a deep learning-based emergency vehicle priority signal system using collected sound data by installing sound sensors on traffic lights and conducted an experiment to classify frequency signals that differ depending on the distance of the emergency vehicle.
Purpose: The purpose of this study is to present an analysis method to select priorities for areas where the traffic safety system is applied to reduce pedestrian accidents. Method: Using Kernel density analysis using the coordinate information of the accident point, we performed density analysis of elderly walking accidents and elderly jaywalking accidents, and analysis of the weight of two types of walking accidents. Result: As a result of density analysis of the weight considering elderly jaywalking accidents, it was analyzed that the density of pedestrian traffic accidents for th elderly was higher in Gunsan-si, Jeongeup-si, and Gimje -si compared to Jeonju-si, where the number of elderly pedestrian accidents were high. Conclusion: The analysis results of this study are judged to be possible to use objective indicators for the selection of target sites for the introduction of the traffic safety system.
Purpose: The purpose of this research is to develop an evaluation index for reliable information provision and operation management of traffic safety facilities. Method: As for the analysis method, evaluation indicators were selected by grasping the current state of operation and management of traffic safety facilities, and the importance of each indicator was analyzed through the AHP survey. Result: As a result of the comprehensive importance analysis, it was found that the highest priority was given in the evaluation index for information accuracy and computer system construction. On the other hand, the evaluation index corresponding to the service management was analyzed as having the lowest priority. Conclusion: The results of this study are expected to serve as a yardstick for understanding the management level of each institution for efficient operation and management of traffic safety facilities, and it is expected to establish a foundation for providing accurate information in consideration of the commercialization of autonomous driving in the future.
Park, Kwang-Soon;Jun, Ki-Cheon;Kwon, Jae-Il;Heo, Ki-Young
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2009.06a
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pp.449-451
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2009
Sea level rise and increase of the typhoon/hurricane intensity due to global warming have threaten coastal areas for residential and industrial and have been widely studied. In this study we showed our recent efforts on sea wind which is one of critical factors for safe maritime traffic and prediction for storm surges and waves. Currently, most of numerical weather models in korea do not have sufficient spatial and temporal resolutions, therefore we set up a find grid(about 9km) sea wind prediction system that predicts every 12 hours for three day using Weather Research and Forecasting(WRF). This system covers adjacent seas around korean peninsula Comparisons of two observed data, Ieodo Ocean Research station(IORS) and Yellow Sea Buoy(YSB), showed reasonable agreements and by data assimilation we will improve better accurate sea winds in near future.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2023.11a
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pp.253-254
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2023
pm이 편리한 교통수단으로 이용이 금증함에 따라 교통사고 또한 급증하였다. pm은 안전장치 부재로 유사교통수단인 자전거 보다 1.5배 이상의 사고 심각도를 보인다. 이에 pm 사고 심각도 요인을 분석하였다.분석 결과 사고 심각도를 감소 시키기 위해서는 pm과 차량의 교통이 분리되고, pm 안전 이용을 위한 교육이 필요한 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2023.11a
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pp.257-258
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2023
본 연구는 2019년부터 2021년의 고속도로 교통사고 위치 좌표를 콘존 데이터와 결합한 후 파이캐럿을 활용하여 고속도로 교통사고 심각도에 영향을 끼치는 요인을 분석할 수 있는 최적 모델을 선정하고 채택된 Random Forest 기법으로 고속도로 교통사고 심각도에 영향을 끼치는 요인을 분석하고자 하였으며, 향후 전국 고속도로 교통사고에 영향을 주는 요인으로 확대하여 분석하고 사고 심각도 개선을 위한 대안 방안 마련이 가능할 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2022.10a
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pp.319-320
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2022
본 논문에서는 도로공사를 비롯한 각종 공사현장에서의 안전유도원(신호수 포함)에 대한 국내외 제도 및 현황을 비교분석하여 법·제도의 정비를 통하여 도로 및 공사 경우에 자격증 소지자에 한하여 안전사고 방지를 위한 교통 유도경비를 시행할 수 있도록 하며, 시행 초기에는 여러 영역에서 시행착오가 일어날 수 있을 것에 대응하여 일정교육을 정상적으로 이수하면 자격증을 부여하고, 전문교육기관과 자격제도가 시행되면 자격증 획득과 시험에 의한 검정으로 점차 발전시켜서 안전사고예방을 위한 방안을 마련하고자 하였다.
In this study, we set the need, purpose, and the direction of developments in life-saving devices and analyzed the disaster sites where power-assisted devices are to be applied. For this purpose, we classified the disaster in accordance with the Basic Law for on Disaster and Safety Management and analyzed the common disaster sites where power-assisted devices are available. As a result, 13 disaster sites were classified into three categories. Firstly, 8 sites of social disaster accidents, fire(suppression), fire(rescue), collapse, traffic accidents, explosion, CBR(chemical, biological, and radiological), environment pollution, and other safety accidents, were defined. Secondly, 4 disaster accidents, earthquake, flood, typhoon and other natural disasters, were classified. Finally, other disaster sites were taken into account.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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