이 논문은 미국 남부의 농본주의운동에 의한 예이츠의 수용을 배경으로 예이츠의 문학적 유산이 다양한 문화적 맥락 속에서 전유되는 방식을 검토하고 있다. 남부의 전통과 현대성 사이의 대립적 구성을 바탕으로 농본주의 비평가들은 예이츠의 문학적 비전 속에서 그 둘의 결합의 가능성을 찾았고, 그를 그러한 통합과 완성의 표식으로 주조해냈다. 그럼에도 불구하고, 예이츠에 대한 미국 남부의 수용에서 두드러지는 것은 남부 모더니티의 중심에 도사린 불안감, 다시 말해 현대시와 전통 사이의 연속성을 주장하고 싶은 열망과 그 연속성에 끊임없이 의문을 제기하는 지역적 특수성 사이의 충돌이라고 할 수 있다. 미국 남부의 예이츠 수용은 예이츠의 문학적 유산이 문화적 역사적 충돌을 통해 지속적으로 재문맥화될 것임을, 그리고 예이츠의 지역적 수용의 혼란스러운 방향성은 그 위대한 시인의 문학적 유산의 창조적 계승 가능성을 암시한다고 할 수 있다.

As mechatronic systems have various, complex functions and require high performance, automatic fault detection is necessary for secure operation in manufacturing processes. For conducting automatic and real-time fault detection in modern mechatronic systems, multiple sensor signals are collected by internet of things technologies. Since traditional statistical control charts or machine learning approaches show significant results with unified and solid density models under normal operating states but they have limitations with scattered signal models under normal states, many pattern extraction and matching approaches have been paid attention. Signal discretization-based pattern extraction methods are one of popular signal analyses, which reduce the size of the given datasets as much as possible as well as highlight significant and inherent signal behaviors. Since general pattern extraction methods are usually conducted with a fixed size of time segmentation, they can easily cut off significant behaviors, and consequently the performance of the extracted fault patterns will be reduced. In this regard, adjustable time segmentation is proposed to extract much meaningful fault patterns in multiple sensor signals. By considering inflection points of signals, we determine the optimal cut-points of time segments in each sensor signal. In addition, to clarify the inflection points, we apply Savitzky-golay filter to the original datasets. To validate and verify the performance of the proposed segmentation, the dataset collected from an aircraft engine (provided by NASA prognostics center) is used to fault pattern extraction. As a result, the proposed adjustable time segmentation shows better performance in fault pattern extraction.

야나체크(Leoš Janáček, 1854-1928)는 모라비안 민속음악의 독특한 특징인 음도변동을 자신의 작품에 수용하였다. 그는 초기 작품에서 온음계적 7음음계 중 3^, 4^, 6^, 7^ 의 음도변동을 특별히 감정적 요소를 표현하는 수단으로 사용하였다. 이후 그의 후기 작품에서 이들 음도 변동 중 #4＾ 와 ♭7＾ 을 점차적으로 많이 사용하였는데, 이를 통하여 그는 독창적인 새로운 음계뿐만 아니라 더 나아가 비전통적 방법으로 조성을 성취한다. 전통적 조성음악의 관점에서 볼 때 이들 #4＾ , ♭7＾ 은 조성으로부터 벗어나는 요소의 음들로 간주될 수 있지만, 오히려 야나체크는 7음음계 중에서 가장 강력하다고 여기는 1^ 과 5^를 강조하는 수단으로 #4＾ 와 ♭7＾ 를 사용함으로써 독창적인 방법으로 조성을 표현한다.

This study explores the morpho-syntactic properties of the ‘overgenerated be’ that appears between a subject and a thematic verb (e.g., she is go home) produced by Korean-speaking English learners, and discusses how the overgenerated be reflects L2 inflection development. I argue that the overgenerated be initially functions as a topic marker, but then develops into a verbal inflection. A total of 377 writings of 23 first-year Korean middle school students were examined for the study. The students were divided into three groups based on their English proficiency. The overgenerated be was found mostly in the two lowest proficiency groups: the lowest proficiency group used the overgenerated be as a topic marker, while the medium proficiency group used the ‘overgenerated be’ as a verbal inflection to mark tense.