A pedestrian accident is generally less fully understood than the 'typical' car-to-car collision. For this reason, the analysis of the pedestrian accident is, in many respects, more complicated and demanding. The purpose of this study is to identify clearly the impact point that is the main subject of struggle in pedestrian accidents. In order to develop the model, it is very significant to classify actual accident data including impact velocity. vehicle damage and injury scale of pedestrian. These data were collected from three local branches of RTSA(Road Traffic Safely Authority). The number of collected data were 34 cases and 61.7% of them were fatal accidents. In consequence of analyzing the data by statistical method, it revealed that there is correlation between impact velocity and throw distance. It, also shows that the impact velocity has strong linear correlation to vehicle damage and injury scale. Consequently, reconstruction analysis models of pedestrian accidents considering in local circumstances(such as the physical characteristics of pedestrians and vehicles) was developed However. it is difficult to apply the result of this study to all sorts of pedestrian accidents, because the actual accident data which were used to develop the model were limited. To overcome this limitation, it is necessary to develop an analysis model applicable to diverse circumstances with a wide range of pedestrian accident data on a national basis.
Kim, Myung-Seob;Oh, Ju-Taek;Kim, Eung-Cheol;Jung, Dong-Woo
Journal of Korean Society of Transportation
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v.26
no.4
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pp.173-184
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2008
Development of an accident estimation model based on accident data can be made after accident occurrences. However, the taking of historical accident data is not easy, and there have been differences between real accident data and police-reported accident data. Also, another difficult shortcoming is that historical traffic accident data better consider driver behavior or intersection characteristics. A new method needs to be developed that can predict accident occurrences for traffic safety improvement in black spots. Traffic conflict decision techniques can acquire and analyze data in time and space, requiring less data collection through investigation. However, there are shortcomings: as existing traffic conflict techniques do not operate automatically, the analyst's opinion could easily affect the study results. Also, existing methods do not consider the severity of traffic conflicts. In this study, the authors presented traffic conflict decision criteria which consider conflict severity, including opposing left turn traffic conflict and cross traffic conflict decision criteria. In order to test these criteria, the authors acquired three signalized intersection images (two intersections in Sungnam city and one intersection in Paju) and analyzed the acquired images using image processing techniques based on individual vehicle tracking technology. Within the analyzed images, level 1 conflicts occurred 343 times over three intersections. Some of these traffic conflicts resulted in level 3 conflict situations. Level 3 traffic conflicts occurred 25 times. From the study results, the authors found that traffic conflict decision techniques can be an alternative to evaluate traffic safety in black spots.
Park, Chan-Woo;Kwak, Sang-Log;Wang, Jong-Bae;Park, Joo-Nam
Proceedings of the KSR Conference
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2006.11b
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pp.1126-1131
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2006
Risk assessment of a railway system should be periodically conducted managing a large amount of accumulating accident/incident data and scenarios, which generally requires enormous time and efforts. Therefore, special information management system is essential for railway risk assessment, where data needed for decisions on managing the railway safety could be promptly supported. The objective of this study is to develop a railway accident analysis program for risk assessment. The program is application running on the web which links railway accident analysts throughout the railway industry to a central database. Data entered, together with associated code tables. is stored on MS-SQL database. The program uses the concepts of accident, safety events, causes, related factors(vehicle, person, infrastructure, tool/equipment), recommendations to bring together the various elements of railway accidents. The program will be useful in finding hazard conditions, accident scenarios, quantitatively assessing the risk, and providing pertinent risk measures, eventually serving to prevent railway accidents and reduce severities of railway accidents.
Railroad traffic accident consists of train accident, level-crossing accident, traffic death and injury accident caused by train or vehicle, and it is showing a continuous downward trend over a long period of time. As a result of the frequency comparison of train accidents and level-crossing accidents using the railway accident statistics data of Railway Industry Information Center, the share of train accident is over 90% in the 1990s and 80% in the 2000s more than the one of level-crossing accidents. In this study, we investigated time series characteristic and short-term prediction of railroad crossing, as well as seasonal characteristic. The analysis data has been accumulated over the past 20 years by using the frequency data of level-crossing accident, and was used as a frequency data per month and year. As a result of the analysis, the frequency of accident has the characteristics of the seasonal occurrence, and it doesn't show the significant decreasing trend in a short-term.
Kim, Jang-Wook;Jung, Min-Young;Kang, Dong-Soo;Hong, Ji-Yeon;Lee, Soo-Beom
Journal of the Korean Society of Safety
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v.26
no.4
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pp.120-126
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2011
Under the current law or system, the range of traffic accident on the crosswalk does not reflect the characteristics of traffic accident and the pedestrian's walking pattern. Thus, this study conducted a video recording survey on the 250 spots which are high to traffic accident rate of pedestrian-vehicle to reset the range of traffic accident on or near the crosswalk considering the characteristics of traffic accident and the pedestrian's walking pattern. Based on the collected data through a video recording survey, this study analyzed the pattern of pedestrians and extracted the variables influenced in the pedestrian's walking pattern. After conducting the regression analysis, this study made the model of measuring the range of traffic accident on the crosswalk. Through all processes these, this study reset the range of traffic accident on the crosswalk which could minimize the disadvantages of pedestrian when they have an accident on the crosswalk and ensure the right of way of pedestrian.
Generally, accident exposure at intersections is relatively higher than that at roadway segments due to more possibility of merging, diverging, turning, crossing, and weaving maneuver. Furthermore, the traffic accident rate at intersections has been rapidly increasing since 1990's. Since there is more opportunity of conflict at unsignalized intersection, frequency and severity of traffic accident are more severe than signalized intersections. The purpose of the study is to analyze factors causing vehicle crashes and provide intersection design guidelines to improve intersection safety. For this study, vehicle to vehicle crash data of 116 rural 3 legs unsignalized were collected and field surveys were conducted for traffic and geometric conditions. Ordered probit models were developed to analyze the severity of crashes. It was found that weather, obstacles in minor roadsides, presence of major exclusive right lane, presence of major road crosswalk, difference between posted speed of major road and minor road, land-use around intersections, shoulder width of major road, ADT of major road are significant factors for intersection safety.
Automobile black boxes store and provide accident and driving information. The accident and driving information can be utilized to build scientific traffic-event database and can be applied in various industries. The objective of this study is to develop a recognition system of dangerous driving through analyzing the driving characteristic patterns. In this paper, possible dangerous driving models are classified into four models on the basis of vehicle behaviors(acceleration, deceleration, rotation) and accident types from existing statistical data. Dangerous driving data have been acquired through vehicle tests using automobile black boxes. Characteristics of driving patterns have been analyzed in order to classify dangerous driving models. For the recognition of dangerous driving, this study selected critical value of each dangerous driving model and developed the recognition algorithm of dangerous driving. The study has been verified by the application of recognition algorithm of dangerous driving and vehicle tests using automobile black boxes. The presented recognition methods of dangerous driving can be used for on-line/off-line management of drivers and vehicles.
As the number of elderly drivers increases, traffic accidents from the elderly also increase. In particular, the emergency situation of the elderly driver is not transmitted to the following vehicle during cloudy days and night highway accidents, so it is extended to the second and third accidents, leaving serious aftereffects. Therefore, there is an urgent need to establish an economic and effective inter-vehicle emergency communication system between the accident vehicle of the elderly and the following vehicles. In this paper, we have proposed a policy and method that can take advantage of the special emergency light pattern of an elderly driver in an emergency and transmit it to the following vehicles, thereby providing secondary accident prevention and emergency relief. Furthermore, by introducing an infrared emergency communication system between vehicles using red brake lights and implementing it as a prototype of RC-Car, we have checked the feasibility of the system.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.3
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pp.86-99
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2021
This research proposes the Accident Prevention System to prevent collision accident that can occur due to blind spots such as crossway or school zone using V2I communication. Vision sensor and LiDAR sensor located in the infrastructure of crossway somewhere like that recognize objects and warn vehicles at risk of accidents to prevent accidents in advance. Using deep learning-based YOLOv4 to recognize the object entering the intersection and using the Manhattan Distance value with LiDAR sensors to calculate the expected collision time and the weight of braking distance and secure safe distance. V2I communication used ROS (Robot Operating System) communication to prevent accidents in advance by conveying various information to the vehicle, including class, distance, and speed of entry objects, in addition to collision warning.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.43
no.9
s.351
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pp.60-68
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2006
Using the wireless communication among unacquainted vehicles, an intelligent vehicle safety system can be constructed to exchange vehicle safety-related information, such as urgency stop, traffic accident and road obstacles. In the majority of vehicle safety applications, vehicle safety messages are propagated in the form of broadcast. However, this approach causes some effectiveness and performance problems with massive radio collision, multi-hop propagation. This paper presents a priority based relay node selection method for propagating vehicle safety messages of traffic accident protection system. With this method, vehicle safety messages are relayed by a node that locates in proper distance out of the nodes that are included in the radio transmission range. By decreasing the number of duplicated messages, the packet overhead is lessened while the communication performance is raised. The proposed method was proven to be better than other schemes through network simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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