This paper reports the aging driver traffic accident severity modeling results. For the modeling, Poisson regression approach is applied using the data set obtained from the Korea Transportation Safety Authority's simulator-based driver aptitude test results. The test items include the estimations of moving objects' speed and stopping distance, drivers' multi-task capability, and kinetic depth perception and so on. The resulting model with the response variable of equivalent property damage only(EPDO) indicated that EPDO is significantly influenced by moving objects' speed estimation and drivers' multi-task capabilities. More interestingly, a comparison with the younger driver model revealed that the degradation of such capabilities may result in severer crashes for older drivers as suggested by the higher estimated parameters for the older driver model.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.2
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pp.561-571
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2014
This study analyzes traffic accident severity of old age drivers in fourteen cities and counties of Jeonbuk Province. It is assumed that traffic accident effecting factors have two staged structure by personal and driving environment and urban characteristics. Multilevel Analysis Model is used under the assumption of hierarchical characteristics to analyze factors effecting severity. As the driver's age increases after sixty-five years old, accident damages become severe. The drunk driving is likely to make traffic accident damage more severer. The number of fatal accident by old age drivers is about three time more than by no old age drivers. Old age drivers have higher number of night traffic accidents but severer ones in daytime. Old age drivers show the higher number of traffic accidents but severer ones in fine weather. Wet road surface also influences damage severity and especially old age drivers show higher serious damage and fatal than no old drivers.
The traffic accidents at a construction site, which happen due to construction vehicles' frequent access to a construction site, its subsequent conflicts with ordinary vehicles and pedestrians, and inappropriate installation & management of traffic security facilities, have not many proportions in all traffic accidents, but obviously, the accident damage is quite serious when comparing the level of the fatal per one accident. This research conducted an analysis of traffic accident injury severity using Ordered Probit Model in relation to 241 traffic accident cases that occurred caused by construction sites among the traffic accidents that took place in Seoul and Gyeoggi-do region for two years from 2006 until 2007. As a result, the significant variables enough to explain traffic accident injury severity were analyzed to be the state of road surface, linear shape of an accident spot & whether the damaging car belongs to the vehicle for construction, and whether vehicles have access to a construction site at the time of an accident. Through this, this research found out some fact as follows: first, there need to be more aggressive management of the vehicles for construction and a year-round placement of the manpower who can control vehicular access to a construction site. Second, it is necessary to get drivers to recognize the fact that there exists a construction site on the construction section which is on the border of curved roads in advance to prevent a traffic accident, helping to reduce socioeconomic loss & costs incurred by a traffic accident.
The efficient safety estimation for a business should analyze an accident data by considering every possible and potential factor. Thus, we consider several factors to build the safety estimation model to meet fairness and rationality. This paper present the yearly statistic data of accident from KOSHA analyze the data by industry, scale, year of service of a employee, age and other factors; build the safety estimation model for the business based on the accident report derived the analysis. The estimation model is established by the weights for accident type, degree, scale, industry, year of service, and age of the employee derived from ANP(Analytic Network Process).
This study deals with the accident of roundabout. The objective is to analyze the traffic accidents occurred in 3-legged and 4-legged roundabouts through the developed models. In developing the multiple linear regression models, this study uses the number of traffic accidents as a dependent variable and such the variables as geometric structures, traffic characters and others as the independent variables. The correlation and multicollinearity of variables were analyzed using SPSS17.0. The main results are as follows. First, R-square value of developed models were analyzed to be 0.851(3-leg) and 0.689(4-leg), respectively. Second, the independent variables in the 3-legged roundabout accident model were analyzed to be the traffic volume and number of crosswalk, and the variables in the 4-legged roundabouts were evaluated to be the traffic volume and signal. Finally, the paired t-test shows that the predicted values and observed values are not statistically different.
The efficient safety estimation for a business should analyze an accident data by considering every possible and potential factor. Thus, we consider several factors to build the safety estimation model to meet fairness and rationality. This paper present the yearly statistic data of accident from KOSHA analyze the data by industry, scale, year of service of a employee, age and other factors; build the safety estimation model for the business based on the accident report derived the analysis. The estimation model is established by the weights for accident type, degree, scale, industry, year of service, and age of the employee derived from AHP(Analytic Hierarchy Process).
In this research we developed a new traffic accident forecasting model on the basis of land use. A new traffic accident forecasting model by type was developed based on market segmentation and further introduction of variables that may reflect characteristics of various regions using Classification and Regression Tree Method. From the results of analysis, activities variables such as the registered population, commuters as well as road size, traffic accidents causing facilities being the subjects of activities were derived as variables explaining traffic accidents.
An inappropriate evaluation of capacity leads to the incorrect and impractical result due to the transfer of error to the analysis and the evaluation on highway system. The traffic accident which reduces the capacity of road temporarily generates unpredictable congestion, causing difficulties in congestion management. Therefore, this research aims on the measurement of the capacity of the road in accordance to the speed at the accident which is a basic factor when performing analysis. Based on the given approach, the behavior of a vehicle in highway is understood to develop model of critical gap and model of maximum flow rate with respect to the speed of traffic flow. With the established model, the reduction rate of the capacity in highway system at the accident is measured. The result shows that the capacity is reduced by 37% when the speed of the traffic flow is 40km/h. Although the developed model can't be verified clearly, this research has shown that the reduction rate of the capacity in road system has a close relation to the speed.
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.
PURPOSES : The goal of this study is the development of roundabout accident models for urban and non-urban areas. METHODS : This study performed a comparative analysis of the regional factors affecting accidents. Traffic accident data were collected for the period 2010~2014 from the TAAS data set of the Road Traffic Authority. To develop the roundabout accident models, the Poisson and negative binomial regression models were used. A total of 25 explanatory variables such as geometry, and traffic volume were used. RESULTS : The key findings are as follows: First, it was found that the null hypotheses that the number of accidents is the same should be rejected. Second, three Poisson regression accident models, which are statistically significant (${\rho}^2$ of 0.154 and 0.385) were developed. Third, it was noted that although the common variable of the three models (models I~III) is the number of entry lanes, the specific variables are entry lane width, roundabout sign, number of circulatory roadways, splitter island, number of exit lanes, exit lane width, number of approach roads, and truck apron. CONCLUSIONS : The results of this study can provide suggestive countermeasures for decreasing the number of roundabout accidents.
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