International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.8
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pp.267-275
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2021
Smart application is developed in this paper by using an android-based platform to automatically determine the human emergency state (Lifesaver) by using different technology sensors of the mobile. In practice, this Lifesaver has many applications, and it can be easily combined with other applications as well to determine the emergency of humans. For example, if an old human falls due to some medical reasons, then this application is automatically determining the human state and then calls a person from this emergency contact list. Moreover, if the car accidentally crashes due to an accident, then the Lifesaver application is also helping to call a person who is on the emergency contact list to save human life. Therefore, the main objective of this project is to develop an application that can save human life. As a result, the proposed Lifesaver application is utilized to assist the person to get immediate attention in case of absence of help in four different situations. To develop the Lifesaver system, the GPS is also integrated to get the exact location of a human in case of emergency. Moreover, the emergency list of friends and authorities is also maintained to develop this application. To test and evaluate the Lifesaver system, the 50 different human data are collected with different age groups in the range of (40-70) and the performance of the Lifesaver application is also evaluated and compared with other state-of-the-art applications. On average, the Lifesaver system is achieved 95.5% detection accuracy and the value of 91.5 based on emergency index metric, which is outperformed compared to other applications in this domain.
In general, golden time refers to the most important time in the initial response to accidents such as saving lives or extinguishing fires. The golden time varies from disaster to disaster, but is aimed at five minutes in terms of fire and first aid. However, for the actual site, the average dispatch time for ambulances is 9 minutes and the average transfer time is 17.6 minutes, which is quite large compared to the golden time. There are various causes for this delay, but the main cause is traffic jams. In order to solve the problem, the government has established emergency car concession obligations and secured golden time to prioritize ambulances in places with the highest accident rate, but it is not a solution in rush hour when traffic is increasing rapidly. Therefore, this paper proposed a deep learning-based emergency vehicle priority signal system using collected sound data by installing sound sensors on traffic lights and conducted an experiment to classify frequency signals that differ depending on the distance of the emergency vehicle.
Moving toward an aged society, traffic accidents involving elderly drivers have also attracted broader public attention. A rapid increase of senior involvement in crashes calls for developing appropriate crash-severity prediction models specific to senior drivers. In that regard, this study leverages machine learning (ML) algorithms so as to predict the severity of vehicle-pedestrian collisions induced by elderly drivers. Specifically, four ML algorithms (i.e., Logistic model, K-nearest Neighbor (KNN), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM)) have been developed and compared. Our results show that Logistic model and SVM have outperformed their rivals in terms of the overall prediction accuracy, while precision measure exhibits in favor of RF. We also clarify that driver education and technology development would be effective countermeasures against severity risks of senior driver-induced collisions. These allow us to support informed decision making for policymakers to enhance public safety.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.1
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pp.402-408
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2021
Vehicle engineering analysis in the event of an accident caused by a car built on mechanical design has not been investigated in-depth but relies on the subjective experience knowledge of the investigator. This study analyzed the correlation between the speed, progress, steering, and braking before impact, which is consistent with the final stop position, by drawing a site situation chart using the CAD (CAD) program and repeating 250 crashes using the PC-Crash program. The following situations were investigated: lower impact velocity; greater impact speed of the vehicle, which is not affected significantly by the departure angle; higher vehicle speed, such as the effective impact velocity, after the impact; higher vehicle speed; and lower vehicle speed. (Ed note: I am unsure what you are saying here. It appears contradictory and not a complete sentence. Please check the changes.)The simulation results of this study identified the process of returning to the magnetic progression lane after recognizing the opposite porter while Mighty was carried out on the uphill left-curve section in a position that crossed the center line, and the collision of the porter's front left side, pushing the porter in the right diagonal direction and making the front stop towards approximately 11 o'clock.
SMC(Sheet molding compound) composite is mainly used for forming of vehicle's body. Considering the car accident, it is essential to research the impact behavior and characteristics of materials. It is difficult to identify them because the impact process is completed in a short time. Therefore, the impact damage analysis using FE(finite element) model is required for the impact behavior. The impact damage analysis requires the parameters for the damage model of SMC composite. In this paper, ANN(artificial neural network) technique is applied to obtain the parameters for the damage model of SMC composite. The surrogate model by ANN was constructed with the result in LS-DYNA. By comparing the absorption energy in drop weight test with the result of ANN model, the optimized parameters were obtained. The acquired parameters were validated by comparing the results of the experiment, the FE model and the ANN model.
In order to help reduce the medical expenses of patients with auto insurance accidents, this study predicted the treatment period, which is the most important factor in the medical expenses of patients in their 40s and 50s, and analyzed the factors affecting the treatment period. To this end, a mechine learning model using five algorithms such as Decision Tree was created, and its performance was compared and analyzed between models. There were three algorithms that showed good performance including Decison Tree, Gradient Boost, and XGBoost. In addition, as a result of analyzing the factors affecting the prediction of the treatment period, the type of hospital, the treatment area, age, and gender were found. Through these studies, easy research methods such as the use of AutoML were presented, and we hope that the results of this study will help policies to reduce medical expenses for automobile insurance accidents.
Recently, accidents caused by black ice, a road freezing phenomenon caused by natural power, are increasing. Black ice is difficult to identify directly with the human eye and is more likely to misunderstand it as standing water, so there is a high accident rate caused by car sliding. To solve this problem, this paper presents a method of detecting black ice centered on LiDAR sensors. With a small, inexpensive, and high-accuracy light detection and ranging (LiDAR) sensor, the temperature and inclination angle are set differently to detect black ice and asphalt by setting different reflection angles of asphalt and black ice differently in temperatures and inclinations. The LIDARO carried out in the study points out that additional research and improvement are needed to increase accuracy, and through this, more reliable black ice detection methods can be suggested. This method suggests a method of detecting black ice through early system design research by preventing accidents caused by black ice in advance.
Park, Tae-Hoon;Kim, Joong-Hyo;Park, Je-Jin;Park, Ju-Won;Ha, Tae-Jun
Journal of Korean Society of Transportation
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v.23
no.7
s.85
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pp.159-163
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2005
The propriety between suppliers and demanders in geometric design is very important. Although the final purpose of constructing roads is to concern about the driver s comfort, unfortunately, it has not been considered so far. We've considered the regularity and quickness in considering driver's comfort but there should be considered the safety for the accident as well. If drivers are appeared to be more speeding than designer's intention, there will be needed some supplements to increase the safety rate for the roads. Even if both an upward and downward section are supposed to exist at the same time for solid geometry of the roads like this, it is true that the recent design for the 3-D solid geometry section has been done as flat 2-D and the minimum plane curve radius and the maximum cant have been decided just by calculating without considering operating speed between an upward and downward section at the same point. In this investigation, thus, I'd like to calculate the safety of the cant by considering the speed features of the solid geometry for the first lane of four lane rural roads. To begin with, we investigated the driving speed of the car, which is not been influenced by a preceding car to analyze the influence of the geometrical structure by using Nc-97. Secondly, we statistically analyzed the driving features of the solid geometry after comparing the 6 sections, that is, measuring the driving speed feature at 12 points and combining the influence of the vertical geometry and plane geometry to the driving speed of the plane curve which was researched before. Finally, we estimated the value of cant which considers the driving speed not by using it which has applied uniformly without considering it properly, though there were some differences between a designed speed and driving speed through the result of the basic statistical analysis but by introducing the new safety rate rule, a notion of ${\alpha}$. As a result of the research, we could see the driving features of the car and suggest the safety rate which considers these. For considering the maximum cant, if we apply the safety rate, the result of this experiment, which considers 3-D solid geometry, there'll be the improvement of the driver's safety for designing roads. In addition, after collecting and analyzing the data for the road sections which have various geometrical structures by expanding this experiment it is considered that there should be developed the models which considers 3-D solid geometry.
In order to fine out the relationship between traffic accidents and atmospheric phenomena, we have analyzed 2,562 cases, one tenth of the total traffic accidents occurred in Taegu city for a year in 1988. The meteorological elements observed by Taegu Weather Bureau were used. It was divided into two largy categories : the patterns of accident as human injuries and destructions of car. When the accidents were overlapped in each other, it was considered as human injury. Human injuries were subdivided into three parts : death, severe wound and slight in, when more then two cases were overlapped, we choiced severe damage. The average number of daily traffic accidents including human injuries were lowest in winter of four seasons. The accident patterns in accordance with the seasons showed statistically significant difference. The frequency was the highest as 3.3 cases in an hour at $25.1-30.0^{\circ}C$ of atmospheric temperature, the rate of human injury showed the increase by the increased temperature. But there were not significant. Also it was the highest as 3.7 cases in less than 31% of humidity and the rate of human injury as the highest at 41-50%, but not significant. And it was the increasing tendency as wind speed increase, and the rate of human injury was the highest at 6.1-7.0 m/sec, but it was not significant. In relation to precipitation, and visibility, were the highest as 5.4 cases at 5.1-10.0 mm of rainfall, the rate of human injury was increased by the increased precipitation and showed statistically significant. And it was highest within 6 Km of visibility, but the rate of the human injury was the lowest within same distance, and also showed significance. The accidents were higher with snow on the road, but the rate of human injury was comparatively lower, but no significance.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.6
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pp.296-301
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2020
Three types of traffic signal systems are two-color signal systems that flash red and green and are mainly used on crosswalks, next, three-color equalization systems mainly used at T-shaped intersections with red and yellow lights and a green arrow, and third, four-color intersections that generally have red, yellow and green colored lights and a green arrow. In what is known as the "dilemma zone" area, a driver collects information that influences his/her decision whether to stop, speed, tail, interrupt, or violate a traffic light, depending on the intersection width, vehicle speed, cognitive response time and reference yellow signal time. This study examined the impact of changes in the length of the dilemma zone areas based on changes in yellow signal times, the speed of the intersection passages, and signal lamps. Downward adjustments of 50km/h and 60km/h affected yellow signal time. The yellow signal time increased by 0.1 to 2.3[s] due to this effect and the dilemma zone area increased by 1.22 to 26[m]. The driver of the dilemma zone could quickly decide to reduce the time remaining of the straight (3color, 4color) green signal to reduce the potential of a traffic accident at the intersection traffic. Safe entry of red (LED palm) and left-turn signals for entering flashed at the intersection and operated at midnight.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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