クラシックを目標に共同通信杯から始動。単勝1.9倍の一番人気となったが、横山典弘が促しても反応がなく第4コーナーで既に手応えを失っており、9着に敗れた。その後は放牧を挟んで皐月賞へ直行する予定だったが、左前ハ行により回避。その後左前脚球節部の骨折が判明、全治6か月と発表され休養に入った。
11月14日の2歳新馬でデビュー。ややズブさを見せたが、直線でインコースから差し切って優勝した。騎乗したライアン・ムーアは「必ず重賞を勝てる器」と高評価した。続くホープフルステークスでは道中8番手から鋭く伸びて優勝、重賞初制覇を挙げた。
サンダラムの篩（サンダラムのふるい、英: Sieve of Sundaram）は、指定された整数以下の全ての素数を発見するための単純な決定的アルゴリズムである。これは1934年にサスヤマンガラム（Sathyamangalam ）の生徒であるSP Sundaramによって発見された。
質屋『早潮質店』の人々を中心に日常を描く4コマストーリー漫画。本編では季節は巡っても基本的にキャラクターは成長しない。最終回と単行本書き下ろしのエピローグでは時間を進めて多少の成長を見せた早潮家が登場する。
『看板娘はさしおさえ』（かんばんむすめはさしおさえ）は鈴城芹による漫画作品。芳文社『まんがタイムきららMAX』2004年12月号から2009年5月号にかけて連載された。単行本は全4巻。
東幕 - 国際業務地区間の延伸開業に備えて、2007年に8両編成9本（72両）が導入された。このグループは全車両現代ロテム製である。基本的な仕様は1次車に準じるが、前面デザインが若干変更されてKORAIL5000系新トングリをベースとしたものになり、電装品がソウルメトロ2000系電車に準じるものとなった。
仁川広域市初の地下鉄である仁川地下鉄1号線の開業に併せ、1998年と1999年に大宇重工業で8両編成25本（200両）が製造され、1999年10月6日に営業運転を開始した。前面デザインは、FRP製の丸みを帯びた非対称のデザインで、白色に塗装されている。「トングリ」と呼ばれる前面形状の元祖となっており、この前面デザインは、以後登場する韓国の通勤型電車に広く採用されることになる。車体は、ビードプレスを施した軽量ステンレス製で、水色と紺色の帯が巻かれている。車体長は18mで、客用扉は片側に4か所設置されている。電動車と付随車の構成は4M4Tである。電装品はアルストム製のIGBT素子を使用したVVVFインバータ制御を採用した。内装はオールロングシートで、世界的にも珍しい8色PDP式の車内案内表示機が設置された。ドアエンジンはスクリューモーター式となっており、開閉時の騒音を低減させている。本グループは、大邱地下鉄放火事件の発生に伴い、座席や袖仕切り、つり革、化粧板、床材、ラインデリアなどが不燃材に交換されており、同時に車内案内表示機が液晶ディスプレイ (LCD)式に変更された。
没後、功績をまとめた遺作集が数社から刊行されたが、1999年に「児童買春、児童ポルノに係る行為等の処罰及び児童の保護等に関する法律」が施行され、18歳未満の裸像が芸術性の有無の如何を問わず発禁処分になったため、やむなく出版元はこれらの書籍を絶版にした。2005年春、国立国会図書館蔵書の「清岡純子写真集 Best Selection!」が児童ポルノ認定を受け、閲覧不可となる。
日本において、ICOT の活動時期から1990年代前半に掛けては、いわゆる人工知能ブームの時期であり、人工知能研究への期待はこの時期再び異様に高まった。LISP マシンによる医療情報エキスパートシステムでの成果は、人工知能の研究の成果の一部は情報処理に於いても利用可能なのではないかとの夢を抱かせた。このような評価の中で Prolog は人工知能のアセンブリ言語的な位置づけを期待された。知識情報処理はこの水準の言語を基礎にその上側に築かれるべきだとの意味である。手っ取り早く利用可能な人工知能技術としてエキスパートシステムが選別され、これを支えるナレッジエンジニアの存在とそれを養成するための教育が必要とされた。Prolog はその中心に存在した。日本も例外ではないが、日本以外の国では特に、Prolog の名著は1990年代前半に刊行されている。これは、ICOT の活動とは若干のタイムラグがあるが、この時期社会的に 人工知能向き言語としての Prolog に大きな期待が寄せられていたことの証しである。エキスパートシステムはビジネス分野において広範囲に応用可能な基礎技術であったが、このような低水準な分野への適用はあまり試みられず、この分野からの Prolog 言語への要請はほとんど見られないまま終った。機械翻訳などの自然言語処理もまた人工知能の一翼を担う分野であるが、歴史的経緯から人工知能ブーム以前から、この言語に最も期待が掛けられた分野であった。しかし、左再帰問題の回避でトップダウン解析の明解さをいきなり殺がれた。さらに句構造文法への適用においては、Prolog が得意とする、句構造に分解して意味に相当するグラフを形成することの他に、極めて膨大な辞書を構造体として定義する必要が展望された。この辞書作成は Prolog とは直接関係しないタスクであることから、次第に Prolog は句構造文法によるアプローチの前線から後退してしまった。統計的言語処理のアプローチでは、単一化等に多くの計算量を費やす Prolog は大量データを扱うのに不向きとされて、利用されることはほとんどない。自然言語処理のテキストの多くが Prolog を用いて解説されているにも関わらず、期待が大きかった割に実務的には、表面に現れている成果はIBM社のワトソン程度にとどまり、自然言語処理はむしろ Prolog 評価の足を引っ張る傾向にさえある。