Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.23
no.6
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pp.615-622
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2015
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.
This study highlights empirically the relationship among major constructs such as accident, fear and anxiety emotion, self-efficacy, and negative spillover of work, focused on the railway drivers. The differentiated factor of this study is in that the experience of accident was posed as exogenous variable. The main statistical tool was Regression. Hypothesis tests based on 201 samples verified that the experience of accidents showed a significant effect on negative spillover of work mediated by fear and anxiety, with moderating effect of self-efficacy between fear and anxiety and negative spillover of work. However, the moderating effect was shown as increasing the degree of negative spillover of work, since the drivers recognized their fear and anxiety accrued by accident experience as uncontrollable. This findings suggest the need for mitigating driver's negative emotion - fear and anxiety - through an introduction of practice such as exemption of settlement obligation in accident site and lowering of the penalty for accident responsibility.
According to the Korean Traffic Accident Analysis System (TAAS), more than 200,000 traffic accidents occur every year. Also, the statistics including auto insurance companies data show 1.3 million traffic accidents. In the case of TAAS, the types of traffic accidents are simply divided into four; frontal collision, side collision, rear collision, and rollover. However, more detailed information is needed to assess for advanced driver assist systems at intersections. For example, directional information is needed, such as whether the vehicle in the car accident way in a straight or a left turn, etc. This study intends to redefine the type of accident with the more clear driving direction and path by referring to the Negligence standards used in automobile insurance accidents. The standards largely divide five categories of car-to-car/motorcycle /pedestrian/cyclist, and highway, and the each category is classified into dozens of types by status of the traffic signal, conflict situations. In order to present more various accident types for auto insurance accidents, the standards are reclassified driving direction and path of vehicles from crash situations. In results, the car-to-car accidents are classified into 33 accident types, car-to-pedestrian accidents have 19 accident types, car-to-motorcycle accidents have 38 accident types, and car-to-cyclist accidents are derived into 26 types.
The objective of this study is to estimate the occurrence probabilities of severe accident phenomena based on a fuzzy elicitation technique. Normally, it is difficult to determine these probabilities due to the lack of information on severe accident progression and the highly uncertain values currently in use. In this case, fuzzy set theory (FST) can be best exploited. First, questions were devised for expert elicitation on technical issues of severe accident phenomena. To deal with ambiguities and the imprecision of previously developed (reference) probabilities, fuzzy aggregation methods based on FST were employed to derive the occurrence probabilities of severe accidents via four phases: 1) choosing experts, 2) quantifying weighting factors for the experts, 3) aggregating the experts' opinions, and 4) defuzzifying the fuzzy numbers. In this way, this study obtained expert elicitation results in the form of updated occurrence probabilities of severe accident phenomena in the OPR-1000 plant, after which the differences between the reference probabilities and the newly acquired probabilities using fuzzy aggregation were compared, with the advantages of the fuzzy technique over other approaches explained. Lastly, the impact of applying the updated severe accident probabilities on containment integrity was quantitatively investigated in a Level 2 PSA model.
The purpose of this study is to diagnose the level of disaster safety perception (disaster safety importance, accident possibility, personal safety, and regional safety) of local residents, and to analyze the impact of individual and accident cause characteristics. The analysis method used multiple regression analysis, and the main analysis results are as follows. First, disaster safety importance and accident possibility were higher as residents who had experience in safety education and were willing to visit the safety experience center in the province. Second, disaster safety importance was higher as the cause of the accident was the lack of response 119 and police. And accident possibility was higher as the cause of the accident was the lack of prior treatment by the state and local governments. Third, personal safety and regional safety were higher for men, and especially personal safety was lower as residents with children. The results of this study can be used as basic data for establishing regional customized disaster safety policies based on the perception of local residents, who are policy consumers.
Purpose: The study aimed to analyze the current status of traffic accident victims who were transported by 119 ambulances within the administrative district of Chungnam province and provide essential data for accident prevention. Methods: The pre-hospital care records of patients who called the 119 emergency service in 2019 were obtained from the Chungnam Fire Department. Data pertaining to 13,663 traffic accident victims who were transported to hospitals were analyzed. Results: Patients in those aged ≥60 years accounted for 49.8% of the total cases. In patients aged ≥80 years(n=2,154), motor cycle accidents were highest as 28.3%. In addition, cultivator (n=135) and buggy car (n=79) accident victims were the highest in aged ≥80 years as 66.7% and 67.1%, respectively. Traffic accident victims-population ratio in Chungnam was 0.65%, wherein 2.03% included population aged ≥80 years. Conclusion: It was clear that accidents varied across administrative districts depending on the age group of population distribution. Thus, safety measures for preventing motorcycle, cultivator, and buggy car accidents are necessary for areas with many older people aged ≥80 years.
Maritime accidents result in enormous economic loss and loss of life; thus, such accidents must be prevented, and risks must be managed to prevent these occurrences Risk management must be based on statistical evidence such as variables. Because calculating when variables increase statistically can be difficult, compressing the designated variables is necessary to use the maritime accident data in Korea. Thus, in this study, variables of marine accident data are compressed using statistical methods. The date, ship type, and marine accident type included in all maritime accident data were extracted, the number of optimal variables was confirmed using the hierarchical clustering analysis method, and the data were compressed. For the compressed variables, the validity of the data use was statistically confirmed using analysis of variance, and the data of the variables identified using the variable compression method were designated. Consequently, among the monthly and yearly data, statistical significance was confirmed in yearly data, and compression was possible. The significance of the data was confirmed in six and eight types of ships and accidents, respectively, and these were compressed. These results can be directly used for prevention or prediction based on past maritime accident data. Additionally, the data range extracted from past maritime accidents and the number of applicable data will be studied in the future.
Integrated severe accident codes should be capable of simulating not only specific physical phenomena but also entire plant behaviors, and in a sufficiently fast time. However, significant uncertainty may exist owing to the numerous parametric models and interactions among the various phenomena. The primary objectives of this study are to present best-practice uncertainty and sensitivity analysis results regarding the evolutions of severe accidents (SAs) and fission product source terms and to determine the effects of mitigation measures on them, as expected during a short-term station blackout (STSBO) of a reference pressurized water reactor (optimized power reactor (OPR)1000). Three reference scenarios related to the STSBO accident are considered: one base and two mitigation scenarios, and the impacts of dedicated severe accident mitigation (SAM) actions on the results of interest are analyzed (such as flammable gas generation). The uncertainties are quantified based on a random set of Monte Carlo samples per case scenario. The relative importance values of the uncertain input parameters to the results of interest are quantitatively evaluated through a relevant sensitivity/importance analysis.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.6
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pp.13-20
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2022
Road conditions and weather conditions are very important factors in the case of traffic accident fatalities in fog and ice sections that occur on roads in winter. In this paper, a simulation was performed to estimate the traffic accident risk rate assuming traffic accident prediction data. In addition, in this paper, in order to reduce traffic accidents and prevent traffic accidents, factor analysis and traffic accident fatality rates were predicted using the WEKA data mining technique and TENSOR FLOW open source data on traffic accident fatalities provided by the Korea Transportation Corporation.
Dong-Hyun Seo;Jang-Hyun Park;Jong-Soo Hyun;Jin-Hyun Kim
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.33
no.2
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pp.188-205
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2023
Objectives: Methanol poisoning accidents in smartphone parts manufacturing facilities were analyzed using a systemic accident analysis method, and the necessity and possibility of the application of this systemic method in the field of occupational health were reviewed. Methods: A STAMP model for accident analysis was created based on the previously published literature. CAST analysis was performed to find the causal factors of the components and between the components. Results: The STAMP model visually showed the abstract and complex system control structure. The CAST analysis results could include all the causal factors from the previously published literature, and presented them holistically. Additional causal factors that were not presented in the literature were found. Conclusions: The holistic accident analysis results in this study will be helpful to establish comprehensive measures to prevent methanol or other chemical poisoning accidents. Therefore, it will be necessary to use systemic accident analysis methods in the field of occupational health.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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