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자료유형
학술저널
저자정보
Hee-Jung Jun (Department of Public Administration, Sungkyunkwan University, Seoul, Republic of KoreaGraduate School of Governance, Sungkyunkwan University, Seoul, Republic of Korea) Suyoung Jung (Sustainable Urban Development Institute, Sungkyunkwan University, Seoul, Republic of Korea) Seungyeoup Kang (Graduate School of Governance, Sungkyunkwan University, Seoul, Republic of Korea) Taewan Kim (Graduate School of Governance, Sungkyunkwan University, Seoul, Republic of Korea) Cheol-Ho Cho (Department of Artificial Intelligence, Sungkyunkwan University, Seoul, Republic of Korea) Won Young Jhoo (Kakao Brain, Seongnam, Republic of Korea) Jae-Pil Heo (Department of Artificial Intelligence, Sungkyunkwan University, Seoul, Republic of KoreaDepartment of Computer Science and Engineering, Sungkyunkwan University, Suwon, Republic of Korea)
저널정보
서울시립대학교 도시과학연구원 도시과학국제저널 International Journal of Urban Sciences Vol.28 No.2
발행연도
2024.6
수록면
359 - 377 (19page)
DOI
10.1080/12265934.2023.2282190

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This study aimed to examine the factors associated with pedestrian–vehicle collision hotspots involving seniors and children. For the empirical analysis, we first quantified street-level images of collision hotspots involving seniors and children and non-collision hotspots in the Seoul Metropolitan Area, Korea, using deep learning analysis. Thereafter, we examined the risk factors associated with collision hotspots through logistic analyses. This study has two major findings. First, the effects of risk factors (e.g. share of sky and green space) differ between collision hotspots involving seniors and children. Second, some pedestrian safety treatments (i.e. traffic lights and sidewalks) are positively associated with collision risks. The findings suggest that varied approaches to enhancing pedestrian safety among different age groups should be considered for more effective pedestrian safety interventions. In addition, the quality of pedestrian safety measures should be examined to improve pedestrian safety for seniors and children.
#Pedestrian #collision #senior #child #deep learning #streetlevel image

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