This paper attempts to identify that the speeding behavior is the important factor in traffic accident by analysing the background and process of speeding behavior. The structure of hurried behavior is reviewed to explain the relationship between the speeding behavior and hurried behavior. And the process of speeding behavior which becomes his own attitude and behavior in driving by social customs approval is analysed by risk homeostasis theory. The results of attitude survey show that drivers speeding behavior is not changing even though they know that speeding behavior is main factor in traffic accident. The influence structure among hurried behavior, background and process of speeding behavior should be analysed to understand the actual speeding behavior in driving.
Speeding has been the most common traffic violation which increases the risk of accidents. The purpose of this study is to examine drivers' behaviors on the speeding intention and speeding action and to identify the relationship between those causes and effects. Effects of behaviors and human characters of drivers on speeding are analyzed through a Driver Behavior Questionnaire and the cause and effect among behavior characters, speeding intention and speeding behavior are validated through the structural equation model. In order to validate the hypothesis of the study, a path analysis is conducted through structural equation model. As the result, Driver Behavior Questionnaire property that influences the speeding is revealed to be the violation while Driver Behavior Questionnaire properties that influences the speeding behavior are lapse, mistake, and violation. And the speeding intention influences the speeding behavior. The study results are compared with previous studies to reveal that Driver Behavior Questionnaire properties influencing the speeding behavior are in the order of violation, mistake and lapse. Three properties of Driver Behavior Questionnaire, lapse, mistake and violation, are behavior scales in agreement with previous studies. The results of this study based on a Driver Behavior Questionnaire are expected to be utilized as a way to predict and validate driving behaviors.
PURPOSES : Traffic accidents and damage due to speeding should be recognized as a problem which harms society and the economy as well as the parties to the accidents. It is time to seek more detailed and concrete customized alternatives than the existing policies for the prevention of traffic accidents. METHODS: In this study, we identified the characteristics driver behavior and psychological factors that lead to speeding, and a study was carried out to verify the causality models developed from the factors we identified. RESULTS : Driving behavior variables have a significant effect on speeding behaviors in order of Lapse, Violation, and Mistake. And the violation which is defined as intentional violation showed the result which supports the research hypothesis as it has the significant effect on speeding intention and behaviors. CONCLUSIONS: The result of this study can be utilized to develop educational problems concerning speeding and previous response with the main objective of eliminating speeding driver behavior.
Speeding is a major cause of traffic accidents that affects the safety of pedestrians and harms drivers and their families, property and mental health. However, most researches on speeding behavior have been conducted by survey method, so the relationship between cause and effect is not clear. The reliability of the research cannot be carefully examined because most researches involve retrospective methods. It is clear that conducting experimental research is important for overcoming these limitations, but it is impossible to perform tests with real cars in real traffic situations due to the inability to control situational factors (e.g., other vehicles, traffic signal) which affect participants' behavior. A car simulator experiment was designed and the theory of planned behavior was applied to the experiment. Each participant was grouped and assigned to either high speeding intention group or low speeding intention group according to their levels of speeding intention and analyzed the difference of driving behavior indexes between two groups. The results revealed statistically significant differences between two groups on driving speed, speeding frequency, and accelerator pressure deviation. Finally, the limitations and the implications of this study were discussed.
Speeding is a critical issue related to safety. It is one of violations which result in high fatality regarding the crashes causing the death. It is also affected by driver s variables such as sex, age, or mileage. However, these demographic variables cannot only explain fully the psychological mechanisms of speeding but also they are not helpful for the traffic safety education. Therefore, in our study, focusing on the theory of planned behavior (TPB), we explored the effects of attitudes toward speeding as well as subjective norms and perceived behavioral control on the intention and behaviors of speeding in which the demographic variables were controlled. Moreover, because speeding can be habitual without driver s intention, we did hierarchical regression on Past behaviors or habit as variables with ought, anger, and impulse as Predictable variables. The result showed that it was significant that TPB variables predicted intention and behavior of speeding. In addition. all additional variables excepting ought and anger showed the significant increment of the explained variance. Consequently, the limitations and implications for the intervention program of speeding were discussed.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.18
no.1
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pp.49-54
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2020
Speed enforcement is one of the major challenges in traffic safety. The increasing number of accidents and fatalities has led governments to respond by implementing an intelligent control system. For example, the Korean government implemented a speed camera system for maintaining road safety. However, many drivers still engage in speeding behavior in blackspot areas where speed cameras are not provided. Therefore, we propose a methodology to analyze the combined accident and speeding data to offer recommendations to maintain traffic safety. We investigate three factors: "section," "existing speed camera location," and "over speeding data." To interpret the results, we used the QGIS tool for visualizing the spatial distribution of the incidents. Finally, we provide four recommendations based on the three aforementioned factors: "investigate with experts," "no action," "install fixed speed cameras," and "deploy mobile speed cameras."
Purpose: This study is to develop a method for measuring dynamic speeding risks using vehicle trajectory big data and to demonstrate the feasibility of the devised speeding index. Method: The speed behaviors of vehicles were analysed in microscopic space and time using individual vehicle trajectories, and then the boundary condition of speeding (i.e., boundary speed) was determined from the standpoint of crash risk. A novel index for measuring the risk exposure of speeding was developed in microscopic space and time with the boundary speed. Result: A validation study was conducted with vehicle-GPS trajectory big data and ground-truth vehicle crash data. As a result of the analysis, it turned out that the index of speeding-risk exposure has a strong explanatory power (R2=0.7) for motorway traffic accidents. This directly indicates that speeding behaviors should be analysed at a microscopic spatiotemporal dimension. Conclusion: The spatial and temporal evolution of vehicle velocity is very variable. It is, hence, expected that the method presented in this study could be efficaciously employed to analyse the causal factors of traffic accidents and the crash risk exposure in microscopic space using mobility trajectory data.
Speeding and drunken driving make drivers fail to detect hazards and cope with various driving situations. These behaviors also raise the possibility of being involved in traffic accidents and tend to increase the number of fatalities. The authors compared the driving behavior determinants of a rockless drivers group, consisting of individuals who have committed traffic accidents or offended regulations through drunken driving, with a normal drivers group. In the results, the reckless drivers group showed high scores of 'speeding' and 'drunken driving', and they also stated that they had more experiences of speeding, drunken driving and traffic accidents. In the path analysis study, it was found that the impacts of the rockless drivers group's 'risk sensitivity' and 'situational adaptability' on traffic accidents were stronger than those of normal drivers. This means 'risk sensitivity' and 'situational adaptability' can explain the origins of traffic accidents better in the reckless drivers group than accidents of the normal drivers group.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.593-596
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2018
The speed of vehicles has remained a significant factor that influences the severity of accidents and traffic accident rate in many parts of the world including South Korea. This behavior where drivers drive at speeds which exceed a posted safe threshold is known as 'speeding'. Over the past twenty years, the Korean National Police Agency (NPA) has become aware of an increased frequency of drivers who are speeding. Therefore, fixed-type ASE systems [1] have been installed on hazardous road sections of many highways. These system monitor vehicle speeds using a camera. However, the use of ASE systems has changed the behavior of the drivers. Specifically, drivers reduce speed or avoid the route where the cameras are mounted. It is not practical to install cameras at every possible location. Therefore, it is challenging to thoroughly explore the location where speeding occurs. In view of these problems, the author of this paper designed and implemented a prototype visualization system in which point and color are used to show vehicle location and associated over-speed information. All of this information was used to create a comprehensive visualization application to show information about vehicle driving. In this paper, we present an approach detecting vehicles moving at speeds which exceed a threshold and visualizing the points those violations occur on a map. This was done using vehicle trajectory data collected in Daegu city. We propose steps for exploring the data collected from those sensors. The resulting mapping has two layers. The first layer contains the dynamic vehicle trajectory data. The second underlying layer contains the static road networks. This allows comparing the speed of vehicles on roads with the known maximum safe speed of those roads, and presents the results with a visualization tool. We also compared data about people who drive over threshold safe speeds on each road on days and weekends based on vehicle trajectories. Finally, our study suggests improved times and locations where law enforcement should use monitoring with speed cameras, and where they should be stricter with traffic law enforcement. We learned that people will drive over the speed limit at midnight more than 1.9 times as often when compared with rush hour traffic at 8 o'clock in the morning, and 4.5 times as often when compared with traffic at 7 o'clock in the evening. Our study can benefit the government by helping them select better locations for installation of speed cameras. This would ultimately reduce police labor in traffic speed enforcement, and also has the potential to improve traffic safety in Daegu city.
Speeding is one of major causes of frequent and severe traffic accidents in school zones. In this paper, the long-term effectiveness of speed monitoring displays (SMD) on speed variability was investigated through a field study in a school zone environment. The performance difference was discussed with several dependent variables including average speed, 85th percentile speed, and distribution of speed. Study results showed that the speed of vehicles began to reduce where the driver recognized the presence of an SMD, and about 12.4 percent (5.8km/h) of average speed was reduced at the SMD location. This speed reduction was observed throughout the day regardless of time of day. Statistical tests showed that the speed difference was statistically significant. In addition, analysis results of speed distribution showed that the number of speeding vehicle was greatly reduced after the SMD was installed, and 85th percentile speed also decreased from 54.3km1h to 45.0km/h. Therefore, it was concluded that the application of SMD produced a positive impact on the driver's behavior for a long period of times.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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