This study deals with the traffic accident of truck at circular intersection. The purpose of this study is to develop the truck accident models based on type of accident and conflict. In pursuing the above, the study gives particular attentions to selecting the appropriate models among Poisson and Negative binomial models using statistical program LIMDEP 8.0. The traffic accident data from 2007 to 2014 are collected from TAAS data set of Road Traffic Authority. Such the dependent variable as number of truck accidents and the 24 independent variables as geometry, traffic volume and others are used. The main results are as follows. First, 5 Poisson models (${\rho}^2$ of 0.164~0.351) which are all statistically significant are selected. Second, the common variable based on type of accident and conflict is analyzed to be truck apron width. The specific variables are, however, evaluated to splitter island, area of splitter island, speed limit sign, truck apron, number approach road, circular intersection sign, speed hump and traffic volume. Finally, widening the truck apron width and improving the above specific variables are analyzed to be important for truck accident reduction at circular intersections.
본 연구의 목적은 도시부 신호교차로에서의 유턴 사고모형을 개발하는 것이다. 창원시 3지, 4지 신호교차로의 유턴 교통사고 자료에 대한 특성을 분석하고 로지스틱 회귀분석에 의해 사고예측모형을 추정하였다. 먼저 유턴 운영에 의한 교통사고 발생에 차이가 있는지를 검정하기 위해 맨-위트니 U검정으로 평균차이를 검정하였다. 분석 결과 4지 신호교차로의 사고유형별 구분에 있어서는 추돌사고를 제외한 유형에서, 사고위치별에 있어서는 유출부 사고가 유턴구역이 설치된 집단의 사고발생건수가 더 많은 것으로 분석되었다. 교통사고건수에 대한 반응척도를 이항으로 분류하고 사고예측모형을 추정한 결과 상충교통량, 대향차로수와 같은 독립변수가 공통적인 영향요인으로 분석되었으며, 3지 신호교차로에서는 종단 경사, 4지 신호교차로에서는 횡단보도수가 공통영향 이외에 특정변수로 도출되었다. 도시부 신호교차로에서 유턴 운영을 위해서는 유턴 구역 대향차로수가 사고무발생 교차로의 평균차로수인 3.5개 차로 이상이며, 접근부의 종단선형이 상향경사일 경우에 설치를 고려할 수 있을 것으로 제안된다. 또한 유턴 차량의 많은 부분이 횡단보도 시간을 이용하여 회전하는 점을 고려하여 유턴 시기에 대한 지시표지를 설치할 필요가 있다.
As Korean government and safety-related organizations make continuous efforts to reduce the number of industrial accidents, accident rate has steadily declined since 2010, thereby recording 0.48% in 2017. However, the number of fatalities due to industrial accidents was 1,987 in 2017, which means that more efforts should be made to reduce the number of industrial accidents. As an essential activity for enhancing the system safety, accident analysis can be effectively used for reducing the number of industrial accidents. Accident analysis aims to understand the process of an accident scenario and to identify the plausible causes of the accident. Accident analysis offers useful information for developing measures for preventing the recurrence of an accident or its similar accidents. However, it seems that the current practice of accident analysis in Korean manufacturing companies takes a simplistic accident model, which is based on a linear and deterministic cause-effect relation. Considering the actual complexities underlying accidents, this would be problematic; it could be more significant in the case of human error-related accidents. Accordingly, it is necessary to use a more elaborated accident model for addressing the complexity and nature of human-error related accidents more systematically. Regarding this, HFACS(Human Factors Analysis and Classification System) can be a viable accident analysis method. It is based on the Swiss cheese model and offers a range of causal factors of a human error-related accident, some of which can be judged as the plausible causes of an accident. HFACS has been widely used in several work domains(e.g. aviation and rail industry) and can be effectively used in Korean industries. However, as HFACS was originally developed in aviation industry, the taxonomy of causal factors may not be easily applied to accidents in Korean industries, particularly manufacturing companies. In addition, the typical characteristics of Korean industries need to be reflected as well. With this issue in mind, we developed HFACS-K as a method for analyzing accidents happening in Korean industries. This paper reports the process of developing HFACS-K, the structure and contents of HFACS-K, and a case study for demonstrating its usefulness.
Recently a traffic accident of heavy duty vehicles under the mandatory installation of ADAS (Advanced Driver Assistance System) is often reported in the media. Heavy duty vehicle accidents are normally occurring a high number of passenger's injury. According to report of Insurance Institute for Highway Safety, FCW (Forward Collision Warning) and AEB (Automatic Emergency Braking) were associated with a statistically significant 12% reduction in the rate of police-reportable crashes per vehicle miles traveled, and a significant 41% reduction in the rear-end crash rate of large trucks. Also many countries around the world, including Korea, are studying the effects of ADAS installation on accident reduction. Traffic accident statistics of passenger vehicle for business purpose in TMACS (Traffic safety information Management Complex System in Korea) tends to remarkably reduce the number of deaths due to the accident (2017(211), 2018(170), 2019(139)), but the number of traffic accidents (2017(8,939), 2018(9,181), 2019(10,095)) increases. In this paper, it is introduced a traffic accident case that could lead to high injury traffic accidents by being equipped with AEB in a bus. AEB reduces accidents and damage in general but malfunction of AEB could occur severe accident. Therefore, proper education is required to use AEB system, simply instead of focusing on developing and installing AEB to prevent traffic accidents. Traffic accident of AEB equipped vehicle may arise a new dispute between a driver's fault and vehicle defect. It is highly recommended to regulate an advanced event data recorder system.
The number of car accident is Recently on the increase in Korea because of the explosive increase of cars, the poor road condition, the lack of safety facility, and others. The insurant with a accident has to decide whether receiving a insurance or not. In this paper, we represent a reasonable decision support material by calculating the approximate insurance fee based on the discount rate and premium additive rate, which is changed by the accident type and the accident expenditure. Practically, there is difference in the standard insurance rate and premium additive rate according to the accident type and the accident expenditure in Korea. The premium additive rate is assessed considering the number of accident, the pattern of accident, and the reason of accident for 3 years. In this paper, we represent a decision making method considering not only the first-time car accident but also the future car accident. For considering the repeated accident, we analyzed the real data accumulated until the year of 1996 from S Insurance Company, and estimated the probability density function between the first and the second-time accident, and executed the goodness of fit test using ARENA and STATISTICA software. Using this conditional PDF, we can calculate the insurance fee next 3 years and compare the insurance fee with the equivalent present value of cash flows. The program performing this analysis is represented, and written in VISUAL BASIC Language. We tried to suggest an accurate guideline for the insurant to decide the insurance coverage rationally, and tried to correct a wrong idea of dependence on the car insurance only by the amount of the accident expenditure. And we expect this study can generally be applied to many different accident types under the uncertain circumstances in our daily life.
This study was conducted to analyze patient days and medical care benefits of finger-amputated patients due to industrial accident. The 161 personal data on medical care for finger-amputated patients due to industrial accident(88 in 1994, 73 in 1995) of Regional Labor Office and hospital characteristics were analyzed. The major results of this study were as follows : According to stepwise multiple regression analysis of patient days, number of amputated finger, location of hospital, bed capacity of hospital, presence of plastic surgery in hospital, number of orthopedic specialist per 100 beds, sick leave benefits per day were the major significant variables in order. In stepwise multiple regression analysis with medical care benefits as a dependent variable, presence of plastic surgery in hospital, number of orthopedic specialist per 100 beds, number of amputated finger, sick leave benefits per day, age, bed capacity of hospital were the major significant variables in order. The minimum optimal size with the lowest medical care benefits was a hospital with 300 beds. This shows that the economy of scale is also applicable for hospital industry. In summary, presence of plastic surgery in hospital, number of orthopedic specialist per 100 beds, number of amputated finger, sick leave benefits per day, bed capacity of hospital were the major significant variables in both patient days and medical care benefits.
Since it's first adaptation in Germany in 1884, the industrial accident compensation insurance system has been on the most widely used social security systems, and in was first enforced in Korea in 1964. Today's society has been industrialized and number of business places for workers accident. As the welfare of workers improves in korea, the number of beneficiaries of industrial accident compensation insurance is increasing. Even though such trend is desirable in many respects, there is a growing social problem caused by abnormal insurance claims.
In general, a number of severe accident scenarios derived from Level 2 probabilistic safety assessment (PSA) are typically grouped into several categories to efficiently evaluate their potential impacts on the public with the assumption that scenarios within the same group have similar source term characteristics. To date, however, grouping by similar source terms has been completely reliant on qualitative methods such as logical trees or expert judgements. Recently, an exhaustive simulation approach has been developed to provide quantitative information on the source terms of a large number of severe accident scenarios. With this motivation, this paper proposes a machine learning-based categorization method based on exhaustive simulation for grouping scenarios with similar accident consequences. The proposed method employs clustering with an autoencoder for grouping unlabeled scenarios after dimensionality reductions and feature extractions from the source term data. To validate the suggested method, source term data for 658 severe accident scenarios were used. Results confirmed that the proposed method successfully characterized the severe accident scenarios with similar behavior more precisely than the conventional grouping method.
PURPOSES : The purpose of this study is to develop the U-turn accident model at 4-legged signalized intersections in urban areas. METHODS : In order to analyze the characteristics of the accidents which are associated with U-turn operation at 4-legged signalized intersections in urban areas and develop an U-turn accident model by regression analysis, the tests of overdispersion and zero-inflation are conducted about the dependent variables of number of accidents and EPDO (Equivalent Property Damage Only). RESULTS : As their results, the Poisson model fits best for number of accident and the ZIP (Zero Inflated Poisson) fits best for EPOD, the variables of conflict traffic, width of opposing road, traffic passing speed are adopted as independent variable for both models. The variables of number of bus berths and rate of U-turn signal time at which the U-turn is permitted are adopted as independent variable only for EPDO. CONCLUSIONS : These study results suggest that U-turn would be permitted at the intersection where the width of opposing road is wider than 11.9 meters, the passing vehicle speed is not high and U-turn operation is not hindered by the buses stopping at bus stops.
PURPOSES : This study deals with the traffic accidents classified by the traffic analysis zone. The purpose is to develop the accident density models by using zonal traffic and socioeconomic data. METHODS : The traffic accident density models are developed through multiple linear regression analysis. In this study, three multiple linear models were developed. The dependent variable was traffic accident density, which is a measure of the relative distribution of traffic accidents. The independent variables were various traffic and socioeconomic variables. CONCLUSIONS : Three traffic accident density models were developed, and all models were statistically significant. Road length, trip production volume, intersections, van ratio, and number of vehicles per person in the transportation-based model were analyzed to be positive to the accident. Residential and commercial area ratio and transportation vulnerability ratio obtained using the socioeconomic-based model were found to affect the accident. The major arterial road ratio, trip production volume, intersection, van ratio, commercial ratio, and number of companies in the integrated model were also found to be related to the accident.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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