교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.
The weight of elderly people in Korea has been increasing. Statistics show that the percentage of the elderly people in Korea was 3.1% in 1970; 3.8% in 1980; 5.1% in 1990, and 7.2% in 2000. Based on this trend, thus, the number of elderly people could be estimated to be 14% of the whole Korean population in 2018. This reveals that Korea is entering a super-aging society with remarkable fast pace. In such a change, the statistics related to elderly people driving license and the occurrence of traffic accidents are showing a noticeable numerical value. The number of traffic accident fatality in Korea ranks the highest value in OECD Countries. However, the research on old drivers in the nation is going on partially centering on system improvement and management scheme. Thus, first of all, researches about the linkage & characteristics between the driving behavior of old drivers and traffic accident should be implemented, in order properly to draw system improvement and management scheme for the old drivers. Therefore, the focus of this study is the influence model for discerning the severity of the age-old-caused traffic accidents by inquiring into the relation between the Driving Aptitude Test items that make it possible to measure their behavioral characteristics and influential factors by age group on the basis of the data on traffic accidents. The analysis results can be used as basic data for suggesting the behavioral research and countermeasure for traffic safety and its management for old driver in preparation for the aging society.
Objectives : The purpose of this study is to investigate the effect of chuna treatment on cervical sprain caused by traffic accident in early stage. Methods : This study carried out on 20 patients who have received hospital treatment in Daejeon Univ. cheonan Oriental Hospital. Non-chuna group got acupunture-therapy, herbal medication, physical therapy and Chuna group got chuna treatment besides. We measured Heart Rate Variability(HRV) and Visual Analog Scale(VAS) on 2nd, 4th day. Results : After being treated by our methods, Chuna Group showed the inclination to balance the sympathetic and parasympathetic nerve. In chuna group, an autonomic nerve activity showed the inclination to increase. But there were no significant difference between both groups. Chuna group's VAS were significantly decreased(p=0.043). Conclusions : The results suggest that Chuna treatment help traffic accident patients in early stage to reduce pain. Refer to autonomic nerve system, chuna treatment seem to do positive effect but Further long tenn study in a large scale is needed.
본 연구에서는 국내 지역 비도심 지역의 교통사고 저감을 위해 충청권을 대상으로 관련 문헌 검토와 TAAS(Traffic Accident Analysis System)자료를 활용하여 비도심 지역의 인구특성 및 사고유형을 통하여 지역특성에 맞는 교통안전기술을 개발하였다. 비도심 지역의 교통인구의 보행자 특성에 맞게 개발된 노견용 인식등은 지역특성사 인도가 아닌 길가장자리로 통행이 많은 지역주민들의 교통안전 향상을 위한 교통안전시설물로써 야간 또는 새벽에 통행시 운전자에게 보행자의 시인성을 향상시켜주며 교통안전시설물이며, 보행자 건널목 인식등은 야간 횡단보도 횡단시 운전자에게 횡단중이란 앞서 인지시켜 주어 횡단보도 통해시 보행자의 안정감을 향상시키는 교통안전시설물이다 또한, 기존 시설물인 신호등 및 가로등과 같은 빛 공해에 의한 농작물 피해를 최소화하며, 차량, 농기계와 같은 충돌파손의 문제점을 보완하였다. 기존 시설물인 가로등과 신호등의 사례와 타기술을 비교하여 절감비용을 공사비 및 유지관리비용으로 분석하여, 본 연구에서 개발한 기술의 비용적인 측면에서 효율성을 입증하였다. 현재 본 연구에서 개발한 교통 안전시설물의 적용성과 효과성을 위해 비도심 지역을 기반으로 테스트베드를 구축하여 현재 평가 중에 있으며, 향후 연구를 통해 지속적인 자료의 수집과 분석을 통해 개발된 경제성 분석 및 환경 영향에 맞춤형 적정기술로 개선 될 수 있을 것으로 기대되며, 본 연구에서 개발된 교통안전시설물을 통해 우리나라 교통안전수준의 향상과 비도심 지역의 교통안전이 향상되기를 기대한다.
The fatalities of pedestrian account for about 40.0% of all fatalities in Korea 2005. Vehicle-Pedestrian accident generates trajectory of pedestrian. In pedestrian involved accident, the most important data to inspect accident is throw distance of pedestrian. The throw distance of pedestrian can be influenced by many variables. But existing studies have been done for simple factors. The variables that influence trajectory of pedestrian can be classified into vehicular factors, pedestrian factors, and road factors. The trajectory of pedestrian, dynamic characteristics of multi-body were analyzed by PC-CRASH, a kinetic analysis program for a traffic accident. PC-CRASH enables an analyst to investigate the effect of many variables. The influence of the offset of impact point was analyzed by Working Model. Based on the results, the variables that influence trajectory of pedestrian were vehicular frontal shape, vehicular impact speed, the offset of impact point, the height of pedestrian, friction coefficients of pedestrian. However the weight of pedestrian did not affect trajectory of pedestrian considerably.
최근 전 세계적으로 자율주행자동차 개발을 위한 연구가 증가하고 있으며, 자율주행자동차의 실도로 도입이 증가되고 있는 추세이다. 하지만, 자율주행자동차의 교통사고 발생으로 인해 자율주행자동차 안전성에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한, 자율주행자동차 교통사고에 대한 특성 파악 및 분석 방법론 개발의 필요성이 대두되고 있다. 특히 미국 캘리포니아 차량관리국(California Department of Motor Vehicles, DMV)에서는 자율주행자동차의 교통사고 데이터를 수집하여 리포트 형태로 제공하고 있다. 본 연구에서는 DMV에서 제공하는 자율주행자동차 교통사고를 분석하는 방법론을 제시하였다. 또한, 텍스트 임베딩 기법을 이용하여 주요 키워드 및 주요 토픽 도출을 통해 개발된 방법론의 활용도를 검토하였다. 본 연구에서 개발된 방법론은 향후 자율주행자동차 교통사고 데이터가 충분히 수집된다면 자율주행자동차 교통사고 분석 및 자율주행자동차 개발시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Objectives : The purpose of this study is to analyze the factors affecting the intention of traffic accident patients, who had visited Korean medicine clinics for the purpose of treating traffic accidents, on revisiting and recommending those clinics to others. Methods : This study conducted the frequency analysis, Rao-scott chi-square test, and logistic regression analysis on 389 people, who answered that they had once visited Korean medicine clinics for treatment in traffic accidents, using data from the 2020 Korean Medicine Utilization and Herbal Medicine Consumption Survey. Results : As a result of the analyses, it was revealed that the significant influencing factors entailed marital status, job status, the attitude of medical staff, and access to the Korean medicine clinics, while only access to the Korean medicine clinics was a significant influencing factor for the intention to recommend to others. Especially, the intention of to revisit and to recommend in case of satisfying access to the Korean medicine clinics were 8.476 times and 6.784 times higher than when it is not the case. Conclusions : The results of this study reflect the characteristics of automobile insurance, and indicate that both further study and policy establishment on the operation of the automobile insurance system are required to ensure sufficient treatment for traffic accident patients.
The availability of in-depth accident data is a prerequisite for each efficient traffic safety management system. Identification and definition of the relevant problem together with knowledge of the data and parameters describing this problem is essential for its successful solution. Comprehensive, up-to-date, accident data is needed for recognition of the scope of road safety problems and for raising public awareness. Reliable and relevant data enable the identification of the contributory factors of the individual accidents, and an unveiling of the background of the risk behaviour of the road users. It offers the best way to explore the prevention of accidents, and ways to implement measures to reduce accident severity. In this study, reviewing the existing iGlad and GIDAS system, KIDAS data format can be finalized through feasibility evaluation. The progressive approach is proposed to successful settlement of Korea in-depth accident study. As the initial stage of in-depth investigation DB construction, the KIDAS is not repetition of the current police based TAAS. It is essential part of improving vehicle safety and reduction of traffic fatality in Korea. 72 Contributing factors like road and traffic characteristics, vehicle parameters, and information about the people involved in the accident have to be investigated and registered as well in the KIDAS.
KIDAS (Korean In-Depth Accident Study) is a data structure of accident investigation type, vehicle breakage and human injury database. A consortium of research institutes, universities, and medical institutions has been established and operated. KIDAS has the strongest difference from the TAAS (Traffic Accident Analysis System), which is the data of the National Police Agency, that it can grasp the injury information of passengers. In this study, the mean age and weight of the most frequent accident types in the KIDAS accident statistics were calculated to determine the degree of injury according to gender. Through the MADYMO analysis, it is aimed to grasp the difference of dummy injury using commercial dummy models and scaling models are currently used.
사고기록장치는 사고 전 후의 차량의 상태 및 운동 정보를 기록하는 장치로 객관적인 사고분석과 실사고 데이터를 이용한 자동차 안전장비의 개발을 위해 교통사고 조사기관과 부품개발사에서 많은 관심을 보이고 있다. 본 연구는 사고기록장치의 출력데이터를 이용한 교통사고재현을 통해 객관적, 과학적 사고분석에 목적을 두고, 더블레인 체인지 테스트 6회 슬라롬 테스트 1회의 실차 주행시험 및 시뮬레이션을 진행하였다. 실차시험을 통하여 취득한 차량의 속도, 종 횡방향 가속도, 조향각, 주행경로 등의 정보를 이용하여 교통사고 재현 및 분석 프로그램인 PC-Crash로 시뮬레이션을 진행하였다. 시뮬레이션은 가속도-조향각 입력방법과 가속도-주행경로 입력방법으로 2회 진행하였으며, 실차시험 결과와 2가지 시뮬레이션의 결과를 비교하여 최적의 경로 재현성을 갖는 분석방법을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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