Objectives: The experience of traffic accident is a kind of the psychosocial stressors to person. The traffic accident-related patients may show the psychophysiologic hyperarousal. So we examined the differences of psychophysiologic response between patients with and without the memory of experienceing a traffic accident. Methods: Twenty-four traffic accident-related patients were divided into two groups according to ther memory of a traffic accident. In psychological assessment, levels of anxiety and depression were evaluated by State-Trait Anxiety Inventory, Beck's Depression Inventory, and Hamilton Rating Scales For Anxiety and Depression. Heart rate, electrodermal response (EDR), and electromyographic activity (EMG) were measured by biofeedback system, and systolic and diastolic blood pressure by automated vital sign monitor during baseline, task, and rest periods. We utilized script-driven imagery technique as a stressful task. The patients listened to the script describing their own traffic accident experience and were instructed to imagine the event during the task period. Statistically analytic data were obtained from the differences of psychological and psychophysiologic data between two groups. Results: The memory group did not show significantly higher EDR than the none memory group, but showed higher tendency during baseline, imagery, and rest periods. The memory group showed significantly lower EMG than the none memory group during rest period. However, there were no differences in other psychophysiologic reponses between the two groups. Conclusion: Our results showed that the memory group had higher tendency in autonomic arousal level such as electrodermal response than the none memory group. We suggest that physicians need to minimize repetitive imagery of traffic accident (reexperience), and decrease the autonomic hyperarousal in the treatment of traffic accident-related patients.
Jung, Yong Il;Beak, Tae Hun;Kim, Yoon Hwan;Park, Byung Ho
Journal of Korean Society of Transportation
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v.32
no.2
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pp.119-129
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2014
This study aims to evaluate the accident reduction effects of 'Section Speed Enforcement System' (SSES) operation in freeways. In pursuing the above, this study collects the accident data for 5 years (2 years before operation and 3 years after operation) at all 9 sections where SSESs are operated, and evaluates annually the effects before and after operation using the comparison group method (C.G. Method). The measures of effectiveness are total accidents (TAs), fatal and serious accidents (FSAs), total injuries (TIs) and fatal and serious injuries (FSIs). The main results are as follows. First, TAs and TIs are reduced to 41.7 and 17.1%, respectively. Second, FSAs and FSIs are reduced to 41.7 and 32.2%, respectively. Therefore, SSES has more effectiveness at fatal and serious accident. Third, the accident reduction effect has been increasing, and particularly the effect of 'after three years' is evaluated to be notable.
Highway is mainly in charge of middle-long distance of vehicular travel. Trip length has shown a growing trend due to increased commute distances by the relocation of public agencies. For this reason, the proportion of driver-driven accidents, caused by their fatigue or sleepiness, are very high on highways. However, existing studies related to accident prediction have mainly considered external factors, such as road conditions, environmental factors and vehicle factors, without driving behavior. In this study, we suggested an accident index (FDR, Fatigued Driving Rate) based on traffic behavior using large-scale Car Navigation path data, and exlpored the relationship between FDR and traffic accidents. As a result, FDR and traffic accidents showed a high correlation. This confirmed the need for a paradigm shift (from facilities to travel behavior) in traffic accident prediction studies. FDR proposed in this study will be utilized in a variety of fields. For example, in providing information to prevent traffic accidents (sleepiness, reckless driving, etc) in advance, utilization of core technologies in highway safety diagnostics, selection of priority location of rest areas and shelter, and selection of attraction methods (rumble strips, grooving) for attention for fatigued sections.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.1
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pp.97-102
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2019
As the number of "Mobility Handicapped" increases, the incidence of "Mobility Handicapped" traffic accidents is also increasing. In order to reduce the incidence of traffic accidents in the "Mobility Handicapped", a service providing system for "Mobility Handicapped" is required. Since these services have different data formats, data heterogeneity occurs. Therefore, the system should resolve the data heterogeneity by mapping the format of the data. In this paper, we design DBaaS as a mobility handicapped system for data interoperability. This system provides a service to extend the flashing time of the traffic lights according to the condition of "Mobility Handicapped" on the occurrence of a fall or a crosswalk in a crosswalk where there is a risk of a traffic accident. These services can reduce the incidence of traffic accidents in "Mobility Handicapped".
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.4
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pp.14-25
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2018
In recent years, it has become technically easier to explain factors related with traffic accidents in the Big Data era. Therefore, it is necessary to apply the latest analysis techniques to analyze the traffic accident data and to seek for new findings. The purpose of this study is to compare the predictive performance of the negative binomial regression model and the deep learning method developed in this study to predict the frequency of traffic accidents in expressways. As a result, the MOEs of the deep learning model are somewhat superior to those of the negative binomial regression model in terms of prediction performance. However, using a deep learning model could increase the predictive reliability. However, it is easy to add other independent variables when using deep learning, and it can be expected to increase the predictive reliability even if the model structure is changed.
KIDAS (Korean In-Depth Accident Study) is a data structure of accident investigation type, vehicle breakage and human injury database. A consortium of research institutes, universities, and medical institutions has been established and operated. KIDAS has the strongest difference from the TAAS (Traffic Accident Analysis System), which is the data of the National Police Agency, that it can grasp the injury information of passengers. In this study, the mean age and weight of the most frequent accident types in the KIDAS accident statistics were calculated to determine the degree of injury according to gender. Through the MADYMO analysis, it is aimed to grasp the difference of dummy injury using commercial dummy models and scaling models are currently used.
Purpose: The aim of this study is to identify the characteristics of occupational accidents by work type among municipal sanitation workers. Methods: The original data of occupational accidents in 2009 by Korea Occupational Safety & Health Agency were analyzed by frequency and percentage using the SAS Version 9.1. Results: The types of occupational accident were as follows: slips and trips, falls, musculoskeletal disorders, traffic accident, collision, amputation, cut & puncture, crush injuries, strenuous movement and drop/fly. Slips and trips occurred most frequently in domestic waste collection and street sweeping. The traffic accident showed the highest incidence in food waste collection. Falls occurred most frequently in recycling waste collection. Musculoskeletal disorders showed the highest incidence in large waste collection. Conclusion: Depending on the work type, types of occupational accident were different. The results of this study can provide the information for the development of the occupational accident prevention programs of municipal sanitation workers.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.9
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pp.89-96
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2016
According to the promoting policy for bicycle riding, the bicycle road infrastructure in Korea has been widely established. As the number of bicycle rider increases, bicycle traffic accidents also increase year after year. In this paper, we analyze bicycle traffic accident data from 2007 to 2014 which is provided by Road Traffic Authority and present statistical results of bicycle traffic accidents. And also regression analysis is applied to predict the number of daily traffic accidents in Seoul using ASOS(Automated Synoptic Observing System) climate data observed in the Seoul sector which are provided by Korea Meteorological Administration. In addition, decision tree analysis techniques are used to forecast the level of traffic accidents severity. In the analytic results of this research, we expect that it will be helpful to establish the collective policy of bicycle accident data and protective strategy in order to reduce the number of bicycle accidents.
Objectives The purpose of this study was to find out the characteristics of children patients who had been treated in the Oriental Medical Hospital due to traffic accidents. Methods The study was carried out with 121 children patients who visited the Oriental Medical Hospital from April 2011 to March 2012 and was analyzed by reviewing the patients' charts. Results In the distribution of sex the ratio between boys and girls were similar, but regarding the age, 0~6 year-old group was more than that of 7~15 year-old group. In the traffic accident patterns, 87.6% of the entire children patients were injured by car crash. The highest type in the collision between cars was rear-ending impact. The most patients (48.8%) visited our hospital for oriental medical treatment in less than 3 days after the traffic accident. The number of the first visitors in the Oriental Medical Hospital were 77 (63.6%) and those who visited other western hospitals before and were 44 (36.4%). The most frequent duration of admission and treatment in OPD was less than 7 days. Sleeping disorders (37.1%) were diagnosed the highest in 0~6 year-old group and C-spine sprain (49.0%) was diagnosed the highest at 0~7 years-old group. Herb medications were prescribed to relieve anxiety for 0~6 year-old group and for 7~15 year-old group, those were prescribed to activate blood eliminating phlegm and to normalize Qi flow. The highest effective treatment period was less than 7 days. Conclusions This data suggested that the oriental medical care could be more effective in treating children victims of traffic accidents by confirming many different symptoms depending on the age.
Elderly pedestrians account for more than 30% of all deaths in traffic accident and the number of elderly-related traffic accidents are increasing every year. Considering Korea's quickly aging society, drastic measures must henceforth be taken. Taking notice of the elderly living in and moving around the provinces, this research focused on analyzing the characteristics of elderly pedistrians' traffic accidents on provincial roads and developing an Equivalent Property Damage Only (EPDO) model. The authors collected 720 traffic accident data points from the police agency and developed the EPDO model, weighted differently by light injury, severe injury, and death using Multiple Regression Analysis. As a result, the speed of vehicles is the most influential variable in EPDO, and the shape of the road is significant as well. Therefore, various policies should be established like improving the environmental factors of provincial roads, like expanding speed-reduction treatments and signage, and setting up detours around areas of high elderly concentration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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