Domestic insurance claims were statistically investigated to analyze the elderly driver's accident patterns and injury types in side impact crashes. Medical treatment records and accident vehicle damage photos have been surveyed for 5,419 cases. The results of our statistical analysis showed that the thorax injury risk of the elderly drive group is 8.8 and 4.0 times higher than that of the young and middle age group respectively. Diagnosis showed that most thorax injuries were caused by rib fracture. The head injury risk of the elderly female driver group seemed to be higher than that of the younger female driver group, however, statistical test has not been conducted because of the lack of number of samples for elderly female accident.
This case study carried out a rear-end collision accident analysis and physical simulation of an SUV and passenger car. The speed of the SUV by physical analysis is 71 ~ 87 km/h, while the speed of the passenger car is 6 ~ 22 km/h. Simulation results showed the optimal speed conditions for the SUV was 71 km/h, and 7 km/h for the passenger car. Simulations can be verified for the collision analysis. The findings of this study are expected to increase the reliability of accident reconstructions.
Recently, in order to reduce traffic accident related fatalities, increasing number of studies are conducted regarding the vehicle safety enhancement devices. But very few studies about test procedures and requirements for vehicle safety systems are being carried out. Since BSD, as one of the most important safety features, is installed on a new vehicle, its performance test method has to be evaluated. Independent factors irrelevant to the device types including collision position, vehicle speed and closing speed are used to calculate test distance away from the current vehicle. Effect of roadway geometry as radius of curvature is introduced to propose possible misjudgement of following vehicle as adjacent one. The study results would be utilized to enhance the test procedure of BSD performance.
This paper presents structural analyses performed on the white body of vehicle using the most competitive analyzer, Finite Element Method, and attempts to obtain design criteria of body. By applying the substructure and restart technique to structural model, computation time is reduced. The synthetic processing from modelling to graphic visualization is accomplished by several subprograms, viz., various pre-post processors. On the basis of home-made vehicle modeling, typical cases of accident and service load is analyzed and discussed. The results obtained will guide the designer to design the structure optimally.
보행자-차량 충돌사고 재구성을 위하여 본 논문에서는 사고 현장에서 수집이 용이한 정보들을 활용하여 차량의 충돌 속도를 정확하게 추정할 수 있는 퍼지 도구를 제시한다. 200건이 넘는 국내외 사고 및 실험 자료와 700건의 다중물체 시뮬레이션 결과에 근거하여 퍼지규칙과 소속함수들을 설정하였다. 개발한 퍼지도구는 4개의 소속함수와 2개의 논리적 규칙을 사용하여 보행자 선회 궤도 유형과 차량의 충돌 속도를 추론한다. 보행자 전도거리의 소속함수는 이와 같이 추론된 궤도 유형에 따라 달리 구성하였다. 작성된 퍼지 프로그램은 국내외 실제 사고 및 실험 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였으며 차량의 충돌속도에서 좋은 일치를 보여주었다. 이는 본 연구를 통하여 개발한 퍼지도구의 정확성과 유용성을 입증하는 것이다.
도로변에 설치된 폐쇄회로 카메라를 통해 사고를 감지하여 교통사고 대책반에 전송하는 시스템이 연구되어 많은 성과를 거두고 있다. 더하여 고속도로에서는 고장으로 인한 정지차량이 차량의 흐름을 방해하는 것도 사고로 간주해야 하는 상황이 발생한다. 본 논문에서는 차량의 흐름을 각 차선 별로 모니터링하고 있다가 정지차량이나 사고로 인한 차량흐름의 변화를 감지하여 이를 사고 대책반에 알리는 시스템을 소개한다. 각 차선 별 차량흐름은 레벨 스페이싱 곡선들로서 위치벡터에 대한 Wigner 분포를 이룬다. 여기에 해밀토니안 및 칼로게로 모제 시스템을 적용하면 각 레벨스페이싱 커브간의 간격에 대한 확률식을 얻게된다. 이 식으로부터 변동이 큰 이상 신호를 찾으면 사고 상황과 잘 맞는다. 이것은 한 차선에 대한 이상 신호를 찾는 것과는 다르다. 전체적인 차량 흐름 속에서 찾아야만 사고를 감지하는 효과를 보기 때문이다. 각 차선 별 차량흐름을 모니터링 하는 과정에서 카메라의 특성상 차량의 그림자를 차량으로 오인하게 되면 사고감지에도 영향을 미친다. 이를 방지하기 위해 그림자를 제거하는 방법도 소개한다. 본 시스템의 평가를 위해 베이지안 네트워크 방법을 사용한 시스템과 비교하였다. 특별히 고장으로 인한 정지차량으로 생겨난 차량흐름의 변화를 사고로 인식하는 데는 본 시스템이 우수한 것으로 나타났다.
고속도로에서 화물차는 승용차에 비해 도로의 많은 부분을 점유한다. 이로 인해 도로의 용량은 상대적으로 감소하며, 국소적으로 주변 운전자에게 위협적인 요소로 작용한다. 화물차 사고는 일반적인 사고와 달리 사고 특성이 다르므로 분석 방법 또한 일반적인 사고와 다르게 적용해야 한다. 사고 분석 방법 중 사고예측모형은 특정 구간에 대한 사고건수를 예측하며 교통계획을 수립할 때 사고 예방을 위한 대책 수립과 도로의 위험성을 진단할 때 활용된다. 이에 본 연구는 고속도로의 화물차 간 사고 비율을 적용하여 사고예측모형에 투입될 수 있는 보정계수를 산출하는 것을 목적으로 한다. 연구를 위해 고속도로를 대상으로 사고 자료를 수집하였으며 2014~2016년까지 3개 년도의 교통량 및 사고 자료를 활용하였다. 연간 사고건수를 토대로 사고예측모형을 개발하였으며, 본 연구를 통해 화물차 간 사고 비율에 따른 사고예측모형을 비교함으로써 실질적인 고속도로 사고예측모형을 확인하고 그에 대한 대책을 제시하고자 한다.
자동차의 충돌해석은 다양한 형태로 구성되며, 충돌 중 차량에 작용되는 속도변화는 차량 간의 충돌정도나 차량 내에 탑승한 승객의 안전도를 평가하는 매우 중요한 요소로 활용된다. 이로 인해 충돌해석 시뮬레이션 프로그램을 활용한 속도변화의 결과치를 해석하는 방법들이 필요하게 된다. 그러나 다양한 충돌해석 시뮬레이션이 보급됨으로 인해 각 프로그램에 대한 신뢰성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 전혀 다른 물리적 접근방식을 채택하는 충돌해석 프로그램인 EDSMAC과 PC-CRASH프로그램을 활용하여 초기 입력조건 중 차량의 무게, 무게중심, 구름저항, 강성계수, 제동력 등 여러 충돌인자들을 일정한 범위 내에서 값을 변화시키면서 1차원 정면 및 2차원 측면직각충돌 실험을 수행하였다. 그리고 충돌인자들이 출력결과 값인 충돌 중 속도변화에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 본 연구 결과, 두 시뮬레이션 프로그램 모두 차량의 무게, 무게중심, 제동력에 대해 동일한 속도변화의 패턴을 보였다. 차량의 강성계수는 EDSMAC에만 반응하였으며, 구름저항계수는 속도변화에 별다른 영향을 미치지 못하였다. 그러나 속도변화의 값에 대해서는 다소 상대적인 차이를 나타내었는데, 이는 각 시뮬레이션 프로그램에 고정된 물성치 값이 그대로 적용됨으로 인한 반응의 결과로 해석된다. 따라서 시뮬레이션 프로그램의 고정 값을 고려한 속도분석으로 교통사고 충돌해석에 대한 신뢰성을 향상시켜야 할 것이다.
Recently Digital-TachoGraph(DTG) was mounted mandatorily in commercial vehicles(Taxi, Bus, etc.). DTG records accurate and detailed information of the running state of vehicles related to traffic accident, such as Time, Distance, Velocity, RPM, Brake ON/OFF, GPS, Azimuth, Acceleration. Thus those standardized data can play an important role in traffic accident investigation and reconstruction. To develope the accurate and objective method using the DTG data for the reconstruction of traffic accident, we had conducted several tests such as driving test, high speed circuit test, braking test, slalom test at Korea Automobile Testing & Research Institute(KATRI), and collision test at Korea Automobile insurance repair Research and Training center(KART) with the vehicle equipped with several DTG. Development of the program which enables the reading and analysis of the DTG data was followed. In the experiments, we have found velocity error, RPM error, brake signal error and azimuth error in several products, and also non-continuous event data. The cause of these errors was deduced to be related to the correction factor, the durability of electronic parts and the algorithm.
본 연구는 고속도로에서 발생한 교통사고 블랙박스 영상을 기반으로 군집분석과 예측모형 비교를 수행하였다. 분석자료로 사고 직전의 도로 및 교통 상황을 파악할 수 있는 차량 주행행태, 노면 상태 등 사고 영상에서 추출이 가능한 항목을 설명변수로 활용하였다. 여러 요소에 의해 영향을 받는 교통사고 데이터의 특징을 고려하여 데이터의 이질성을 반영하는 군집분석을 활용하였다. 군집분석으로 분류된 각 군집을 사고 심각도 수준의 비율을 기준으로 나누고, 종속변수인 인명피해 수준을 반영하여 사고 예측 평가를 수행하였다. 사고 예측모형은 로짓 모형(Logit model)을 적용한 결과, 전체 데이터를 분석한 경우보다 군집분석에 의해 두 개의 사고 심각도 그룹을 분류하여 예측했을 때 우수한 예측 능력을 보여주었다. 이는 군집분석을 통한 그룹별 사고 특성과 사고 심각도를 반영하여 사고위험을 예측하는 것이 더 효과적인 것으로 판단된다. 또한 2차 사고와 같은 정차 중 추돌사고, 차로변경 중 측면 추돌사고 등이 중요한 주행행태변수로 작용하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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