Crash risk in metropolitan areas arises from the interaction among driver behavior, enforcement infrastructure, and urban environmental conditions; however, microspatial evidence remains scarce. This study examines the effects of automated speed-enforcement cameras on the crash risk in Seoul at the legal-dong level using the accident risk index, which accounts for both crash frequency and injury severity. The dataset combines crash records, enforcement infrastructure, school-zone information, demographic indicators, and land-use characteristics. Methodologically, a Bayesian negative binomial regression model was employed to address overdispersed crash data, whereas gradient-boosting machine and eXtreme Gradient Boosting models with SHAP interpretations were applied to capture nonlinear effects, heterogeneity, and variable interactions. The results reveal that the crash risk is spatially concentrated, with a small proportion of districts contributing disproportionately to the overall exposure. Regression analysis highlights enforcement and behavioral factors as significant predictors, whereas machine-learning models emphasize the added importance of structural and demographic characteristics, such as road area and floating population. This divergence reflects the sensitivity of the regression to collinearity and linearity assumptions in contrast to the flexibility of tree-based methods in uncovering nonlinear and context-dependent influences. In general, the findings reflect the value of integrating statistical and machine-learning approaches for a more comprehensive understanding of crash risk at the microspatial scale. This study advances the methodological diversity in traffic-safety research and provides practical evidence that cameradeployment strategies should be context sensitive while targeting areas with concentrated risks and distinct structural and demographic profiles.

본 연구는 선박해양플랜트연구소(KRISO) 빙해수조에서 사용되는 모형빙의 물리적 특성을 체계적으로 분석하고, 차세대 빙 해수조용 모형빙 선정에 필요한 기초 자료를 제공하기 위해 수행되었다. 현재 KRISO에서는 PG/EG/AD 조성의 합성빙을 사용하고 있으 며, 본 연구에서는 콜드룸 실험을 통해 다양한 화학 조성비를 적용하여 합성빙과 염수빙을 제작하였다. 실험을 통해 굽힘강도, 압축강 도, 탄성계수, 탄성계수/굽힘강도 비, 압축강도/굽힘강도 비 등 모형빙의 주요 물리적 특성을 계측하고, 이를 기반으로 모형빙의 상사 특성을 평가하였다. 그 결과, PG/AD를 첨가한 합성빙은 기존의 PG/EG/AD 조성과 유사한 물리적 특성을 보였으며, 1.6% 염분 농도의 염수빙이 PG/AD 합성빙과 가장 유사한 특성을 나타냈다. 반면, 3% 이상의 고농도 염수빙은 강도 및 탄성계수가 급격히 저하되어 모형 빙으로서 부적합한 것으로 확인되었다. 본 연구는 해빙의 역학적 거동과 유사한 물리적 특성을 가지는 모형빙 구현을 위해, 1.6% 염 수빙을 기준으로 한 후속 실험이 필요함을 제안한다.

With the rapid expansion of personal mobility (PM) devices as urban transport alternatives, the associated safety risks have increased significantly. Although previous studies have offered insights into user behavior and accident traits, more integrated approaches that consider spatial and administrative contexts are required to better understand the factors affecting accident severity. This study investigated the factors influencing accident severity involving PM devices in Seoul, South Korea by employing a cross-classified multilevel model (CCMM) to account for both police jurisdiction and regional characteristics. Analyzing the 2021 data from the Traffic Accident Analysis System (TAAS), the model showed strong validity (ICC: 15.8%, DIC: 697.2), outperforming the logistic and hierarchical models. Key predictors of higher severity included crashes in non-standard areas (e.g., other than single roads or intersections), helmet non-use, and older age of victims and perpetrators. Violations, such as exceeding passenger capacity, were negatively associated with severity. Industrial areas and high subway station densities reduced the severity, reflecting the benefits of pedestrian-friendly infrastructure. Larger areas covered by police officers significantly increased the severity, revealing enforcement limitations. The 2021 Road Traffic Act revision has had no statistically significant impact. These results highlight the need for integrated policies that combine infrastructure improvements, enhanced enforcement, and behavioral changes to reduce the severity of PM-related accidents in urban environments.

후쿠시마 원자력 발전소 사고 이후 3.3 × 1016 Bq의 세슘(Cs)이 환경에 노출되면서, 수원으로부터 방사성 세슘 (Cs)을 제거하는 것에 대한 관심이 증대되었다. 지속 가능한 개발과 환경 안전 측면에서 오염된 환경을 복원하는 것은 매우 중요한 이슈이다. 유해 오염물질을 효과적으로 제거하기 위해 분리막 기반의 분리/정제 기술은 매우 각광받는 기술 중 하나 이다. 특히 막 흡착(membrane adsorber) 기술은 흡착과 막 분리를 결합할 수 있는 기술로 수용액에서 오염물질을 제거하는 데 매우 유용한 기술이다. 특히 전기방사 분리막은 높은 기공률, 다양한 고분자 활용가능 그리고 다양한 응용 분야 등의 특징 으로 지난 수십 년 동안 많은 연구가 수행되어 왔다. 본 리뷰 논문은 오염된 물에서 세슘을 제거하기 위한 프러시안 블루 (Prussian blue)가 포함된 전기방사 기반 막 흡착 소재 제조에 대한 다양한 기술을 리뷰하였다.