This study problematizes the dominance of developmental state theory and its negative influences in the field of Korean studies, in particular, dealing with the industrialization during the developmental era, 1960s~70s. As is generally known, the theory has been in a position of unchallenged authority on the industrialization experience of East Asian countries, including South Korea. However, at the same time, it has also misled us into overlooking strategic relations that had articulated the state forms at multiple scales. This study aims to reconstruct the historical contexts by the theorizing prompted by recent work on state space. I shed light on the multiscalar strategic relations that had shaped the Ulsan refinery plant as a representative state space of the South Korean industrialization during two decades after liberation. Specifically, the study illustrates the features and roles of Cold War networks and multiscalar agnets such as Nam Goong-Yeon. By identifying the plant as a result of sequential articulations between Ulsan and other scales, this study concludes by suggesting to reframing the strategic relational spaces, beyond the view of methodological nationalism, in the perspective of multiscalar approach.
Understanding of fracture networks and rock mass properties during tunnel construction is extremely important for the prediction of dangers during excavation, and for deciding on appropriate excavation techniques and support. However, rapid construction process do not allow sufficient time for surveys and interpretations for spatial distributions of fractures and rock mass properties. This study introduces a new statistical approach for predicting joint distributions at foreside of current excavation face during the excavation process. The proposed methodology is based on a cumulative space diagram for joint sets. The diagram displays the cumulative spacing between adjacent joints on the vertical axis and the sequential position of each joint plotted at equally spaced intervals on the horizontal axis. According to the diagram, the degree of linearity of points representing the regularity of joint spacing; a linear trend of the points indicates that the joints are evenly spaced, with the slope of the line being directly related to the spacing. The linear points which are stepped indicates that the fracture set show clustered distribution. A clustered pattern within the linear group of points indicates a clustered joint distribution. Fractures surveyed from an excavated space can be plotted on this diagram, and the diagram can then be extended further according to the plotted diagram pattern. The extension of the diagram allows predictions about joint spacing in areas that have not yet been excavated. To test the model, we collected and analyzed data during excavation of a 10-m-long tunnel. Fractures in a 3-m zone behind the excavation face were predicted during the excavation, and the predictions were compared with observations. The methodology yielded reasonably good predictions of joint locations.
Background: Using the neovascularizing properties of the omentum, we studied the viability and vascularity of the cryopreserved rat tracheal allografts with omental implantation. Material and Method: The cryopreserved tracheal allografts of eight-week old male Sprague Dawley rats were implanted into the omentum. The rats were divided into the four groups according to the duration of cryopreservation and of omental implantation. We examined the tracheal allografts histologically for viability of cartilages, inflammation and fibrosis of smooth muscle and connective tissue, and degree of vascularity. Result: The degree of inflammation in the smooth muscle and the connective tissue of the tracheal allografts was not statistically related to neither the duration of cryopreservation or of omental implantation. The tracheal cartilages of the tracheal allografts were found to be severely calcified in all cases. Significant difference in vascularity was found between the groups I and II (p < 0.05). And a sufficient vascularity in the intercartilaginous space was observed in the mid portion of the tracheal allografts as well as both ends. Conclusion: In conclusion, the omental implantation for 2 weeks could establish a sufficient vascularity in the intercartilaginous spaces for maintaining the viability of the tracheal allografts. This study might provide a possibility of the sequential tracheal allotransplantation after omental implantation.
With the media's shift into the digital era in the 2000s, comic book publishers attempted a transition into the new medium by establishing a distribution structure using internet networks. But that effort shied from escaping the parallel-page reading structure of traditional comics. On the other hand, webtoons are showing divers changes by redesigning the structure of traditional sequential art media; they tend to separate and allot spaces according to the vertical scroll reading method of the internet browser and include animations, sound effects and background music. This trend is also in accordance with the preferences of modern readers. Modern society has complicated social structures with the development of various media; the public is therefore exposed to different stimuli and shows characteristics of differentiated perceptions. In other words, webtoons display more relevant and entertaining characteristics by inserting sounds and using moving texts and characters in specific frames, while traditional comics require an appreciation of withdrawal and immersion like other published media. Motions in webtoons are partially applied for dramatic tension or to create an effective expression of action. For example, hand-drawn animation is adopted to express motions by dividing motion images into many layers. Sounds are also utilized, such as background music with episode-related lyrics, melodies, ambient sounds and motion-related sound effects. In addition, webtoons provide readers with new amusement by giving tactile stimuli via the vibration of a smart phone. As stated above, the vertical direction, time-based nature of animation motions and tactile stimuli used in webtoons are differentiated from published comics. However, webtoons' utilization of innovative techniques hasn't yet reached its full potential. In addition to the fact that the software used for webtoon effects is operationally complex, this is a transitional phenomenon since there is still a lack of technical understanding of animation and sound application amongst the general public. For example, a sound might be programmed to play when a specific frame scrolls into view on the monitor, but the frame may be scrolled faster or slower than the author intended; in this case, sound can end before or after a reader sees the whole image. The motion of each frame is also programmed to start in a similar fashion. Therefore, a reader's scroll speed is related to the motion's speed. For this reason, motions might miss the intended timing and be unnatural because they are played out of context. Also, finished sound effects can disturb the concentration of readers. These problems come from a shortage of continuity; to solve these, naturally activated consecutive sounds or animations, like the simple rotation of joints when a character moves, is required.
Recently, as word embedding has shown excellent performance in various tasks of deep learning-based natural language processing, researches on the advancement and application of word, sentence, and document embedding are being actively conducted. Among them, cross-language transfer, which enables semantic exchange between different languages, is growing simultaneously with the development of embedding models. Academia's interests in vector alignment are growing with the expectation that it can be applied to various embedding-based analysis. In particular, vector alignment is expected to be applied to mapping between specialized domains and generalized domains. In other words, it is expected that it will be possible to map the vocabulary of specialized fields such as R&D, medicine, and law into the space of the pre-trained language model learned with huge volume of general-purpose documents, or provide a clue for mapping vocabulary between mutually different specialized fields. However, since linear-based vector alignment which has been mainly studied in academia basically assumes statistical linearity, it tends to simplify the vector space. This essentially assumes that different types of vector spaces are geometrically similar, which yields a limitation that it causes inevitable distortion in the alignment process. To overcome this limitation, we propose a deep learning-based vector alignment methodology that effectively learns the nonlinearity of data. The proposed methodology consists of sequential learning of a skip-connected autoencoder and a regression model to align the specialized word embedding expressed in each space to the general embedding space. Finally, through the inference of the two trained models, the specialized vocabulary can be aligned in the general space. To verify the performance of the proposed methodology, an experiment was performed on a total of 77,578 documents in the field of 'health care' among national R&D tasks performed from 2011 to 2020. As a result, it was confirmed that the proposed methodology showed superior performance in terms of cosine similarity compared to the existing linear vector alignment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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