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.
PURPOSES : Low visibility caused by dark surroundings at nighttime affects the likelihood of accidents, and various efforts, such as installing road safety facilities, have been made to reduce accidents at night. Despite these efforts, the nighttime severity index (SI) in Korea was higher than the daytime SI during 2011-2014. This study determined the factors affecting daytime and nighttime accident severity through a discriminant analysis. METHODS : Discriminant analysis. RESULTS : First, drowsiness, lack of attention, and lighting facilities affected both daytime and nighttime accident severity. Accidents were found to be caused by a low ability to recognize the driving conditions and a low obstacle avoidance capability. Second, road conditions and speeding affected only the daytime accident severity. Third, failure to maintain a safe distance significantly affected daytime accident severity and nonsignificantly affected nighttime accident severity. The majority of such accidents were caused by rear-end collisions of vehicles driving in the same direction; given the low relative speed difference in such cases, the shock imparted by the accidents was minimal. CONCLUSIONS : Accidents caused by a failure to maintain a safe distance has lower severity than do accidents caused by other factors.
노인인구의 증가로 노인운전자의 손상과 사망자도 증가하였다. 하지만 노인운전자의 손상과 중증도에 대한 연구는 활발히 이루어지지 않아 영향 요인을 파악하지 못하고 있다. 본 연구에서는 정면충돌에서의 노인운전자에 손상과 중증도에 영향을 미치는 요인을 찾아 중증도 분류에 추가적으로 활용하고자 하였다. Collision Deformation Classification Code를 통해 차량 파손 정도를 확인하였으며 간편손상척도(Abbreviated Injury Scale, AIS)로 손상부위와 정도를, 손상중증도점수(Injury Severity Score, ISS)로 환자의 중증도를 확인하였다. 중증외상환자의 발생률은 5이상의 차량 파손 정도를 가진 대상자에서 Odds ratio가 7.381로 나타났으며 선형회귀분석을 통한 중증도 요인 분석에서도 차량 파손 정도의 ${\beta}$값이 0.453으로 나타났다. 따라서 5이상의 차량 파손 정도는 노인운전자에서 중증도 분류에 추가적으로 활용될 수 있는 기준으로 제안될 수 있다.
There is much confusion in the field of atopic dermatitis (AD) regarding how to best measuredisease severity objectively. Therefore, we aimed to establish a new adequate scoring system for AD, that should be based on comparisonand analysis of various scoring systems. We report as follows. Methods: We searched for data relating to severity scoring systems for atopic dermatitis in Entrez PubMed From 1990 to 2001 Results and Conclusions: 1. Properties of severity scoring systems were validity, reliability, sensitivity of change and ease of use. 2. The essential items of severity scoring systems were extent. intensity and subjective symptoms. 3. The surface extent of the lesion was evaluated by the percentage of involvement of each of 10 areas. 4. The criteria of severity were divided into intensity and subjective symptoms. Intensity items are erythema, papulation, lichenification, oozing, dryness, excoriations, and pigmentation. The subjective symptom is pruritus, evaluated according to sleep loss. 5. The significant items of severity scoring system were symptomsrather than areas. As it were, we assumed extent accounted for around 30% of each total score, with intensity and subjective symptoms representing 70%.
This paper presents a calculation method of the area of severity for the stochastic assessment of voltage sags. In general, the annual expected numbers of voltage sags at an individual load point can be estimated stochastically. However, in order to assess the system voltage sag performance considering many sensitive load points together, it is necessary to determine and analysis the area of severity for the load points. The area of severity to voltage sags is the network region where the fault occurrences will simultaneously lead to voltage sags at different load points. In this paper, the concept of the voltage sag assessment and the calculation method of the area of severity are addressed. The analysis of the area of severity is performed on the IEEE 30-bus test system by using the proposed method. The method is useful for the stochastic assesment of voltage sags and the establishment of systematic plans for voltage sag mitigation.
This study proposes severity analysis for pedestrian accidents by improving variables which were used for general severity analysis. The existing variables were collected based on the interviews with policeman or witnesses and evidence of accidents. Therefore, existing variables were subjective and had several measurement errors. In order to improve such problems, this study collected variables from vehicle recorder of taxi which recorded the moment of accidents. As a result, explanatory power of independent variables was enhanced and the complete objective variables could be collected. After collecting variables, ordered probit model was developed by utilizing vehicle recorder database. Fitness of ordered probit model was 0.23. Vehicle speed and pedestrian's eye direction variables were the most critical factors for severity of pedestrian accident. In addition, severity analysis for vulnerable pedestrian was carried out. As a result, it was revealed that vehicle speed, pedestrian's eye direction and safety zone variables affected the severity of pedestrian accidents most. Particularly, vehicle speed variable is the most important factor. Consequently, driver's defensive driving and compliance to the regulations are the priority to reduce severity of pedestrian accidents and prevent pedestrian accident.
The purpose of this study is to analyze neighborhood environmental factors affecting bicycle accidents and accidental severity in Seoul, Korea. The use of bicycles has increased rapidly as daily transportation means in recent years. As a result, bicycle accidents are also steadily increasing. Using Traffic Accident Analysis System (TAAS) data from 2015 to 2017, this study uses negative binomial regression analysis to identify neighborhood environmental factors affecting bicycle accidents and accidential severity. The main results are as follows. First, bicycle accidents are more likely to occur in commercial and mixed land use areas where pedestrians, bicycle and vehicles are moving together. Second, bicycle accidents are positively associated with road structures such as four-way intersection. In contrast, three-way intersection is negatively associated with serious bicycle accidents. The density of speed hump or street tree is negatively associated with bicycle accidents and accidential severity. This finding indicates the effect of speed limit or street trees on bicycle safety. Fourth, bicycle infrastructures are also important factors affecting bicycle accidents and accidential severity. Bicycle-exclusive roads or bicycle-pedestrian mixed roads are positively associated with bicycle accidents and accidential severity. Finally, this study suggests policy implications to improve bicycle safety.
PURPOSES : The objective of this study is to analyze factors affecting traffic accident severity for determining countermeasures on freeway climbing lanes. METHODS : In this study, an ordered probit model, which is a widely used discrete choice model for categorizing crash severity, was employed. RESULTS : Results suggest that factors affecting traffic accident severity on climbing lanes include speed, drowsy driving, grade of uphill 3%, gender (male offender and male victim), and cloud weather. CONCLUSIONS : Several countermeasures are proposed for improving traffic safety on freeway climbing lanes based on the analysis of crash severity. More extensive analysis with a larger data set and various modeling techniques are required for generalizing the results.
Although accident data from the National Police Agency and insurance companies do not know the vehicle safety, the damage level information can be obtained from the data managed by the bus credit association or the bus company itself. So the accident severity was analyzed based on the side impact accidents using accident repair cost. K-means clustering analysis separated the cost of accident repair into 'minor', 'moderate', 'severe', and 'very severe'. In addition, the side impact accident severity was analyzed by using an ordered logit model. As a result, it is appeared that the longer the repair period, the greater the impact on the severity of the side impact accident. Also, it is appeared that the higher the number of collision points, the greater the impact on the severity of the side impact accident. In addition, oblique collisions of the angle of impact were derived to affect the severity of the accident less than right angle collisions. Finally, the absence of opponent vehicle and large commercial vehicles involved accidents were shown to have less impact on the side impact accident severity than passenger cars.
To monitor process of vegetation rehabilitation at the damaged area after large-fire is required a lot of manpowers and budgets. However the analysis of vegetation recovery using satellite imagery can be obtaining rapid and objective result remotely in the large damaged area. Space and airbone sensors have been used to map area burned, assess characteristics of active fires, and characterize post-fire ecological effects. Burn severity incorporates both short- and long-term post-fire effects on the local and regional environment. Burn severity is defined by the degree to which an ecosystem has changed owing to the fire. To classify fire damaged area and analyze burn severity of Samcheok fire area occurred in 2000, Cheongyang fire 2002, and Yangyang fire 2005 was utilized Landsat TM and ETM+ imagery. Therefore the objective of the present paper is to quantitatively classify fire damaged area and analyze burn severity using normalized burn index(NBR) of pre- and post-fire's Landsat satellite imagery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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