The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.2
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pp.33-43
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2022
The number of car crashes increases along with the increasing number of vehicles. Hence, diverse initiatives on traffic accidents have been implemented, targeting zero crash fatalities. According to the 3rd Traffic Safety Master Plan of 2016, the current standard selecting road accident black spots prioritizes locations with the high cumulative death toll. While this standard is suitable for roads that a city government manages to some extent, it is not suitable for roads less than 20 meters that a borough (Gu) handles. The roads under the supervision of a borough do not have enough death toll, and thus improvements on its road accident black spots are highly limited. In addition, discovering the causes of traffic accidents is not easy when the number of car accidents is obtained by considering only fatal accidents, which are relatively low in number. Therefore, including all traffic accidents might identify causes of accidents and result in better advancements. Therefore, this research follows rational decision-making and suggests new National Traffic Safety Master Plan standards. These new standards are obtained by comparing accident costs between the location of fatal crashes and road accident black spots. The analysis result shows that considering all types of accidents yields better results. For example, a Three-way Intersection in front of Zion Day Care Center, one of the selected spots under the current standard, has lower road crash costs than Sinchon Intersection, a selected spot under a new standard. Therefore, the study concludes that the standards to select road accident black spots need to include traffic accident severity and road crash costs.
This study deals with the accident models of arterial link sections by vehicle type. The objectives are to analyze the characteristics of accidents, and to develop the models by type. In pursuing the above, this study uses the data of 414 accidents occurred on 24 major arterial links in 2007. The main results analyzed are as follows. First, the number of accidents is analyzed to account for about 47% in passenger car, 15% in SUV and 10% in trucks. Second, 3 Poisson regression models which are all statistically significant are developed using passenger car, SUV and truck as dependant variables. Finally, AADT and the number of traffic islands as common variables, and the number of pedestrian crossings, lanes, connecting roads, intersections(4-Leg), rate of medians and the number of bus stops as specific variables of the models are selected.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.19
no.2
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pp.12-19
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2011
Real-world accident cases were investigated to understand injury characteristics of the elderly driver. A total 10 cases of car-to-car frontal crash accidents from passenger car including SUV claimed to domestic car insurance company were reviewed. The injury characteristics of the elderly were analyzed from personal information (gender, age), medical treatment record (medical certificate, curative days), vehicle information (model, air-bag, seatbelt) and damage information. This study showed that elderly driver has higher possibility of thorax injury than non-elderly's. Moreover, Injury type and severity were more severe than non-elderly driver at similar type accident conditions. Also, elderly driver's medical treatment period needs 3 times more than non-elderly driver's.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.3
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pp.1105-1113
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2013
Understanding the characteristics of truck-involved crashes is of keen interest because such crashes are highly associated with greater potential leading to severer injury. The purpose of this study is to identify factors affecting injury severity of truck-involved crashes on freeways. In addition, a binary logistic regression technique is applied to identify causal factors affecting truck crash severity under normal and adverse weather conditions. Major findings from the analyses are discussed with truck operations strategies including speed enforcement, variable speed limit, and truck lane restriction, from the safety enhancement point of view. The results of this study would be useful for developing traffic control and operations strategies to reduce truck-involved crashes and injury severity in practice.
Research on the safety of autonomous vehicle is being conducted in various countries, including the European Union, and computer simulation techniques so called 'Virtual Tool Chain' are mainly used. As part of the crash safety study of autonomous vehicle, 25 car to car collision scenarios were provided as a result of a real accident-based accident reproduction analysis study conducted by a domestic research institution, and a vehicle crash analysis was performed using the FE car to car model of the Honda Accord. In order to analyze the results of the car to car simulation and to construct a database, major crash parameters were selected as impact speed, angle, location, and overlap, and a method of defining them in an indexed form was presented. In order to compare the crash severity of each scenario, a value obtained by integrating the resultant acceleration measured by the ACU of the vehicle was applied. The equivalent collision test mode was derived by comparing the crash severity of the regulation test mode, 30 deg rigid barrier mode, in the same way.
Kim, Kwang Seog;Lee, Han Gyeol;Shin, Jun Ho;Hwang, Jae Ha;Lee, Sam Yong
Archives of Craniofacial Surgery
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v.19
no.4
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pp.270-274
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2018
Background: Nasal bone fractures occur frequently because the nasal bone is located at the forefront of the face. The goal of this study was to examine the cause, change in severity, change in incidence, and demographics of nasal bone fracture according to today's lifestyle. Methods: A total of 2,092 patients diagnosed as having nasal bone fractures at our department between 2002 and 2017 were included in this study. We retrospectively examined patients' medical records to extract information regarding age, sex, cause of injury, combined facial bone fractures, and related injuries such as skull base fracture, spinal cord injury, brain hemorrhage, and other bone fractures. Fracture severity was classified by nasal bone fracture type. Results: No statistically significant difference was found in annual number of patients treated for nasal bone fracture. The proportion of patients who underwent closed reduction was significantly decreased over time for those with nasal bone fractures caused by traffic accidents. However, it was not significantly changed for those with nasal bone fractures due to other causes. The number of patients with combined facial bone fractures increased over time. Incidences of severe nasal bone fracture also increased over time. Conclusion: The study suggested that there is a decrease in the frequency and increase in the severity of nasal bone fracture due to traffic accident. Many protective devices prevent nasal bone fractures caused by a small amount of external force; however, these devices are not effective against higher amounts of external force. This study highlights the importance of preoperative thorough evaluation to manage patients with nasal bone fractures due to traffic accident.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.4
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pp.1-12
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2017
Traffic accidents are caused by a combination of human factors, vehicle factors, and environmental factors. In the case of traffic accidents where rental cars are involved, the possibility and the severity of traffic accidents are expected to be different from those of other traffic accidents due to the unfamiliar environment of the driver. In this study, we developed a model to forecast the severity of rental car accidents by using Naive Bayes classifier for Busan, Gangneung, and Jeju city. In addition, we compared the prediction accuracy performance of two models where one model uses the variables of which statistical significance were verified in a prior study and another model uses the entire available variables. As a result of the comparison, it is shown that the prediction accuracy is higher when using the variables with statistical significance.
Kim, Eung-Cheol;Park, Jee-Hyung;Oh, Ju-Taek;Rho, Jeong-Hyun
International Journal of Highway Engineering
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v.9
no.4
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pp.83-92
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2007
In 2004, the number of traffic crashes and deaths in Korea are 220,755 and 6,563, respectively. Korea Road Traffic Safety Authority reported that the number of traffic accidents occupies over 25% out of total accidents, and found that traffic crash probability is extremely high at intersections since intersections have various traffic conflict points. A Safety study using Traffic Conflict Technique is much more useful than a study using reported traffic accident data. Existing traffic conflict research hardly considered conflict severity occurring at intersections. So, the study developed new criteria considering conflict severity. Analytic methods precisely detecting crashing points using field surveying data, and applied an application of our new criteria. Opposing left-turn conflict criteria was devided by three groups(high severe conflict, middle severe conflict, and less severe conflict) based on conflict boundary by means of a standard vehicle length. After analyzing field surveying data(3hours), we found totally 41 opposing left-turn conflicts. 3 cases are high severe conflict, and another 10 cases are middle severe conflicts, and the other cases are less severe. Studies related in conflict severity are considerably important to evaluate intersection's detailed safety index, and existing studies(purely conflict counting does not consider severity) have a limitation to clearly determine the level of safety of intersections for an application.
Youn, Younghan;Lee, S.;Park, G.Y.;Kim, M.;Kim, I.;Kim, S.;Lee, J.
Journal of Auto-vehicle Safety Association
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v.7
no.2
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pp.15-18
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2015
The availability of in-depth accident data is a prerequisite for each efficient traffic safety management system. Identification and definition of the relevant problem together with knowledge of the data and parameters describing this problem is essential for its successful solution. Comprehensive, up-to-date, accident data is needed for recognition of the scope of road safety problems and for raising public awareness. Reliable and relevant data enable the identification of the contributory factors of the individual accidents, and an unveiling of the background of the risk behaviour of the road users. It offers the best way to explore the prevention of accidents, and ways to implement measures to reduce accident severity. In this study, reviewing the existing iGlad and GIDAS system, KIDAS data format can be finalized through feasibility evaluation. The progressive approach is proposed to successful settlement of Korea in-depth accident study. As the initial stage of in-depth investigation DB construction, the KIDAS is not repetition of the current police based TAAS. It is essential part of improving vehicle safety and reduction of traffic fatality in Korea. 72 Contributing factors like road and traffic characteristics, vehicle parameters, and information about the people involved in the accident have to be investigated and registered as well in the KIDAS.
Park, Jun-Tae;Lee, Soo-Beom;Kim, Jang-Wook;Lee, Dong-Min
Journal of Korean Society of Transportation
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v.26
no.4
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pp.99-110
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2008
It is commonly estimated that there is a much higher potential for accidents at a crossroads than along a single road due to its plethora of conflicting points. According to the 2006 figures by the National Police Agency, the number of traffic accidents at crossroads is greatly increasing compared to that along single roads. Among others, crossroads installed with traffic signals have more varied influential factors for traffic accidents and leave much more room for improvement than ones without traffic signals; thus, it is expected that a noticeable effect could be achieved in safety if proper counter-measures against the hazards at a crossroads were taken together with an estimate of causes for accidents This research managed to develop models for accident forecasts and accident intensity by applying data on accident history and site inspection of crossroads, targeting four selected downtown crossroads installed with traffic signals. The research was done by roughly dividing the process into four stages: first, analyze the accident model examined before; second, select variables affecting traffic accidents; third, develop a model for traffic accident forecasting by using a statistics-based methodology; and fourth, carry out the verification process of the models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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