This study collected video footage of accident-risk scenarios on actual roads using automobiles and motorcycles. A total of 191,500 km was driven with three vehicles and one motorcycle, capturing 6,550 near-miss accident videos. The footage was analyzed and categorized based on the 27 parameters of the iGLAD(Initiative for the Global Harmonization of Accident Data) accident categories. Parameters difficult to classify under iGLAD were localized to fit domestic conditions, and further analysis identified areas needing optimization. The categorized data was organized into a web-based database platform, providing statistical analysis and search functions for scenario development. Future use of this data will support the creation of safety evaluation scenarios for autonomous vehicles, enhancing traffic accident investigation and analysis systems. Expanding the database to include data from secondary roads and parking areas is expected to increase its applicability and value.

건설현장은 작업자에 의해 다양한 종류의 수공구와 토목·건축자재가 사용된다. 사용한 장비와 자재의 일부는 작업장에 방치된다. 이처럼 작업장에 방치된 장비와 자재들은 작업자들의 이동을 방해하거나 안전사고를 유발하는 원인이 된다. 특히, 작업자들이 정리정돈이 되지 않은 작업장을 이동하는 경우, 흔히 나타나는 아차사고의 유형은 장애물에 발이 걸리거나 미끄러지는 사고이다. 이러한 아차사고는 순간적으로 발생되고, 그 빈도가 높아 인력에 의존하여 상시 모니터링하는 데는 어려움이 있다. 근본적으로 건설현장에서 발생되는 특정 아차사고유형을 효과적으로 측정하기 위한 개념 또한 정립되어 있지 않은 실정이다. 본 연구는 기존의 아차사고라는 개념에 가속도를 적용하여 측정이 가능하게 한다. 대중화된 스마트폰의 가속도센서를 사용하여 작업자의 보행 중에 발생되는 아차사고 정보를 탐지하는 방법을 제시한다.