The study performs a risk analysis on container ship accidents using accident data collected over the six years from 2006 to 2011, presents the resulting risk level, and suggests three risk mitigation measures to reduce the overall risk, for the safer operation of container ships. More specifically, starting from the initial accident of collision, we developed 13 different accident scenarios using event tree analysis based on which the overall risk level was obtained and presented as a FN curve. Since diverse human factors are the main cause of most of the ship accidents, our study focuses on the effect of reducing human causes on the resulting risk level. For the research we considered the injuries for the calculation of fatality with the help of MAIS. The results show that collision was the main type of accident, accounting for 62 % of all accidents, and the measures employed were proven to be effective in the sense that the risk level was much lowered and the average number of fatalities was also reduced. With more data accumulated, more precise risk level will be calculated with which the practical risk mitigating measures will be also developed. For future study, economic loss and environmental damage as consequences need to be considered.
PURPOSES : The purpose of this study is to verify traffic accident injury severity factors for elderly drivers and the relative relationship of these factors. METHODS : To verify the complicated relationship among traffic accident injury severity factors, this study employed a structural equation model (SEM). To develop the SEM structure, only the severity of human injuries was considered; moreover, the observed variables were selected through confirmatory factor analysis (CFA). The number of fatalities, serious injuries, moderate injuries, and minor injuries were selected for observed variables of severity. For latent variables, the accident situation, environment, and vehicle and driver factors were respectively defined. Seven observed variables were selected among the latent variables. RESULTS : This study showed that the vehicle and driver factor was the most influential factor for accident severity among the latent factors. For the observed variable, the type of vehicle, type of accident, and status of day or night for each latent variable were the most relative observed variables for the accident severity factor. To verify the validity of the SEM, several model fitting methods, including ${\chi}^2/df$, GFI, AGFI, CFI, and others, were applied, and the model produced meaningful results. CONCLUSIONS : Based on an analysis of results of traffic accident injury severity for elderly drivers, the vehicle and driver factor was the most influential one for injury severity. Therefore, education tailored to elderly drivers is needed to improve driving behavior of elderly driver.
Background: Despite improvements in safety performance, the number and severity of mining-related injuries remain high and unacceptable, indicating that further reduction can be achieved. This study examines occupational accident statistics of the Ghanaian mining industry and identifies priority areas, warranting intervention measures and further investigations. Methods: A total of 202 fatal and nonfatal injury reports over a 10-year period were obtained from five mines and the Inspectorate Division of the Minerals Commission of Ghana, and they were analyzed. Results: Results of the analyses show that the involvement of mining equipment, the task being performed, the injury type, and the mechanism of injury remain as priorities. For instance, mining equipment was associated with 85% of all injuries and 90% of all fatalities, with mobile equipment, component/part, and hand tools being the leading equipment types. In addition, mechanics/repairmen, truck operators, and laborers were the most affected ones, and the most dangerous activities included maintenance, operating mobile equipment, and clean up/clearing. Conclusion: Results of this analysis will enable authorities of mines to develop targeted interventions to improve their safety performance. To improve the safety of the mines, further research and prevention efforts are recommended.
The majority of pedestrian fatalities and injuries are caused by vehicle-pedestrian accidents. Recently, it has been recognized as a serious problem. Injuries of occupants in a vehicle have been decreased considerably. However, efforts for protection of pedestrians are still insufficient. These days, many advanced industries are striving for a better protection of pedestrians by using an active hood lift system, rather than reforming the existing structure. In this research, the active hood lift system is designed to enhance the performance for protection. The active hood lift system is analyzed by using the nonlinear finite element method. An optimization problem is formulated by incorporation of the analysis results. Orthogonal arrays are utilized to solve the formulated problem. An iterative optimization algothrithm using orthogonal arrays is utilized for design in the discrete space. It is found that the method can remarkably decrease the number of function evaluations.
The increase in the number of fatal electric accidents over the years has escalated the demand for specialized forensic engineers to determine their relevant technical causes. Likewise, the complexities associated with identifying the causes of electrocution accidents have prompted the General Department of Forensic Science and Criminology at Dubai Police to adopt a new methodology to diagnose electrocution accidents, consisting of an approach that involves medico-legal examination, electrical diagnosis of the evidence, and trace evidence analysis. This paper will discuss the application of the adopted method in further detail by unfolding two case reports. The first report outlines a case in which a worker got electrocuted at a construction site while attempting to turn on a lamp. The second case report involves the death of a technician in a workshop after trying to disconnect a washing machine from its plug. The methodology was utilized during the investigation of both cases, which were attended by the appointed forensic engineers and showed promising results.
The main causes of traffic accidents can be classified by 3 factors - human error, vehicle deficiency and road environmental problem and most accidents occurs not only 1 factor but combination of 2 or 3-factors. Among these factors, road environmental factor is the most important factor due to influence the behavior of cars and road users and road environmental factor affects 30% of total accidents approximately. The 5 years traffic accidents data analyzed to verify the accidents severity on Korea National Highways. In order to analyze the severity, Ordered Probit Model was used. As a independent variables of this model the number of lane, neighbor road environments, sight distance, vertical grade, lane width, shoulder width and traffic volume were used and as a dependent variables the minor injuries, serious injuries and fatalities were used. Research results shows that sight distance and lane width are identified as significant factors for the traffic accident severity and lesser sight distance and lane width shows greater traffic accident severity.
2005년 건설기계의 등록대수가 32만대를 넘어서고 있다. 건설은 점차적으로 가계화되면서 인력감축, 생산성 및 품질의 향상을 가져왔다. 그리나 건설기계라는 관점에서 건설기계의 효과적인 작업 및 관리, 가동성 향상과 사회간접자본 시설물의 안전향상, 그리고 민원감소를 위하여 해결해야 할 문제들이 있다. 현재 건설업을 위한 정보통신기술의 실현성이 가속화되고 있다. 본 논문에서는 주어진 문제를 해결하기 위하여 정보통신기술을 적용한 건설기계 관리시스템을 제안하고자 한다. 건설기계 관리시스템의 개발은 더 낳은 건설기계의 작업과 관리가 가능할 것으로 사료된다.
PURPOSES: The operational characteristics of roundabouts are generally influenced by location as well as traffic volume. The goal of this study is to develop urban and rural roundabout accident models and to discuss safety improvement guidelines based on the model. METHODS : To analyze accidents, count data models are utilized in this study. This study used accident data from 2010 to 2013 for 56 roundabouts collected from the Traffic Accident Analysis System (TASS) of Road Traffic Authority. Poisson and negative binomial regression models were developed for this study using NLOGIT 4.0. RESULTS : The main results are as follows. First, the hypotheses that there are distributional differences in the number of accidents and injuries/fatalities among rural and urban roundabouts were accepted. Second, Poisson and negative binomial regression accident models, which were all statistically significant, were developed. Seven independent variables, which were statistically significant, were adopted. Third, the common variable of models was evaluated to be traffic volume. CONCLUSIONS : This study developed two negative binomial roundabout accident models and suggested some accident reduction strategies. The results are expected to give some implications to the safety improvement of roundabout.
Humberto, Villalta;Min gi, Lee;Yoon Hee, Jo;Kwang Sik, Kim
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권1호
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pp.85-96
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2023
The number of traffic accidents caused by wet or icy road surface conditions is on the rise every year. Car crashes in such bad road conditions can increase fatalities and serious injuries. Historical data (from the year 2016 to the year 2020) on weather-related traffic accidents show that the fatality rates are fairly high in Korea. This requires accurate prediction and identification of hazardous road conditions. In this study, a forecasting model is developed to predict the chances of traffic accidents that can occur on roads affected by weather and road surface conditions. Multiple deep learning algorithms taking into account AlexNet and 2D-CNN are employed. Data on orthophoto images, automatic weather systems, automated synoptic observing systems, and road surfaces are used for training and testing purposes. The orthophotos images are pre-processed before using them as input data for the modeling process. The procedure involves image segmentation techniques as well as the Z-Curve index. Results indicate that there is an acceptable performance of prediction such as 65% for dry, 46% for moist, and 33% for wet road conditions. The overall accuracy of the model is 53%. The findings of the study may contribute to developing comprehensive measures for enhancing road safety.
2004년 7월 1일 서울시 주요 간선도로에 전격 도입된 중앙버스전용차로에 대한 평가는 대체로 긍정적이다. 버스의 통행 속도와 수송분담율을 크게 증대시킨 것으로 분석되었기 때문이다. 하지만 이 와 동시 에 중앙버스전용차로의 도입으로 교통사고 사망자수는 오히려 늘어났다는 주장도 제기된 바 있다. 본 연구는 중앙버스전용차로 정류장 횡단보도에서 나타날 수 있는 위헌요인을 설명 할 수 있는 지표를 발굴하고 이를 기반으로 중앙버스전용차로 횡단보도가 일반도로 횡단보도와 비교하여 상대적으로 더 위험한지의 여부를 판단하는데 목적이 있다. 본 연구에서 개발한 횡단보도 안전도 평가지표로는 차대사람 상충수와 비율, 보행신호위반 차량수와 비율, 적신호시 남아있는 보행자수와 비율, 횡단보도 밖에서 횡단하는 보행자수와 비율등이 있다. 이러한 지표를 이용하여 중앙버스전용차로 횡단보도와 일반도로 횡단보도의 값을 통계적으로 비교한 결과 차대사람 상충비율은 서로 다르지 않으나 상충수는 중앙버스전용차로 횡단보도가 더 높은 것으로 분석되었다. 이는 교통량과 보행량을 고려했을 때 양 유형의 횡단보도에서 상층위험이 서로 다르지 않음을 의미하는 동시에 어느 한쪽의 교통량 혹은 보행량이 많을 경우 그 쪽의 사고 위험이 더 높아짐을 의미한다. 한편, 횡단보도 밖에서 횡단하는 보행자비율은 일반도로 횡단보도가 통계적으로 더 높게 분석되었는데, 이는 중앙버스전용차로에 설치된 가드레일의 영향인 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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