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학술저널
저자정보
김강현 (계명대학교) 문정훈 (계명대학교) 홍정열 (계명대학교)
저널정보
한국위험물학회 한국위험물학회지 한국위험물학회지 제10권 제1호
발행연도
2022.6
수록면
7 - 16 (10page)
DOI
10.31333/kihm.2022.10.1.7

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Hazardous materials transport vehicle crashes on highways occur steadily with an average of 30 cases per year, and leakage of Hazardous materials due to traffic accident causes enormous socioeconomic losses. Studies related to truck safety have been conducted for a long time in Korea, but studies on traffic accidents and influencing factors of hazardous materials transport vehicles have not received attention from researchers. Therefore, this study aims to predict the cause of hazardous materials transport vehicle accidents on highways and the probability of accidents. For this purpose, the highway crash dataset from 2007 to 2020 provided to the Korea Expressway Corporation was collected, and we extracted hazardous materials transport vehicle accidents from the dataset. The logistic regression model was applied for predicting crash probability by selecting four types of crashes, such as fatal and injury, human factor, night-time, and ramp section. As a result of this study, fatal and injury crashes of hazardous materials transport vehicles were derived the most from driver"s fatigue and ramp sections, and human factor crashes mainly occurred in short straight sections with horizontal alignment less than 500m straight. Crashes during nighttime were most likely to occur at rest areas, and accidents in ramp sections increased the probability of crashes in geometric features with sharp curves radii less than 500m and or huge curves over 1,000m. It is expected that safety prevention will be possible by selecting the severity of accidents and risk exposure sections by applying advanced methodologies, establishing hazardous materials transport management, and improving vulnerable expressways.
#hazardous materials #crash probability #logistic regression #fatigue driving #geometry

목차

ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 문헌 고찰
Ⅲ. 방법론
Ⅳ. 분석결과
Ⅴ. 결론
References

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