stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
기댓값 최대화 알고리즘
예제 2: 베르누이 혼합 모델 > 최대화 단계(M step)

이 모델의 모수들(혼합 계수 및 군집별 픽셀 분포 변수)을 최대화하기 위해 다음 식을 이용한다.
\mathbf {\theta } ^{\text{new}}\leftarrow {\underset {\mathbf {\theta } }{\text{arg max }}}\mathbb {E} _{\mathbf {Z} |\mathbf {X} ,\theta ^{\text{old}}}\left[{\mathcal {L}}(\theta )\right]
{\begin{aligned}\mathbb {E} _{\mathbf {Z} |\mathbf {X} ,\theta ^{\text{old}}}\left[{\mathcal {L}}(\theta )\right]&=\sum _{n=1}^{N}\sum _{k=1}^{K}\mathbb {E} _{\mathbf {Z} |\mathbf {X} ,\mathbf {\mu } ^{\text{old}},\mathbf {\pi } ^{\text{old}}}\left[z_{n,k}\right]\left(\ln \pi _{k}+\sum _{i=1}^{D}x_{n,i}\ln \mu _{k,i}+(1-x_{n,i})\ln(1-\mu _{k,i})\right).\end{aligned}}
위 식을  \mathbf {\mu _{k}} 에 관해 최대화하기 위해 미분하여  0이 되는 값을 찾는다.
{\begin{aligned}{\frac {\partial }{\partial \mu _{m,j}}}\mathbb {E} _{\mathbf {Z} |\mathbf {X} ,\theta ^{\text{old}}}\left[{\mathcal {L}}(\theta )\right]&=\sum _{n=1}^{N}\mathbb {E} _{\mathbf {Z} |\mathbf {X} ,\mathbf {\mu } ^{\text{old}},\mathbf {\pi } ^{\text{old}}}\left[z_{n,m}\right]\left({\frac {x_{n,j}}{\mu _{m,j}}}-{\frac {1-x_{n,j}}{1-\mu _{m,j}}}\right)\\&=\sum _{n=1}^{N}z_{n,m}^{\text{new}}{\frac {x_{n,j}-\mu _{m,j}}{\mu _{m,j}(1-\mu _{m,j})}}=0\Leftrightarrow \\\mu _{m,j}&={\frac {1}{N_{m}}}\sum _{n=1}^{N}x_{n,j}z_{n,m}^{\text{new}},\end{aligned}}
이 때,  N_{m}=\sum _{n=1}^{N}z_{n,m}^{\text{new}}는 군집  m에 실질적으로 속한 이미지의 개수이다.
군집  m에서의 픽셀 분포의 매개변수  \mathbf {\mu _{m}} 는 다음과 같이 나타낼 수 있다.
\mathbf {\mu _{m}} =\mathbf {{\bar {x}}_{m}} ,\mathbf {{\bar {x}}_{m}} ={\frac {1}{N_{m}}}\sum _{n=1}^{N}z_{n,m}^{\text{new}}\mathbf {x_{n}}
\mathbf {{\bar {x}}_{m}} 는 군집  m에 (실질적으로) 속한 이미지들의 가중 평균을 의미한다.
\mathbb {E} _{\mathbf {Z} |\mathbf {X} ,\theta ^{\text{old}}}\left[{\mathcal {L}}(\theta )\right]를 혼합 계수  \mathbf {\pi } 와 조건  \sum _{k=1}^{K}\pi _{k}=1에 관해 최대화하기 위해 라그랑주 승수법(Lagrange Multiplier)을 이용한다.
\Lambda (\theta ,\lambda ):=\mathbb {E} _{\mathbf {Z} |\mathbf {X} ,\theta ^{\text{old}}}\left[{\mathcal {L}}(\theta )\right]+\lambda \left(\sum _{k=1}^{K}\pi _{k}-1\right)
최댓값은 다음과 같이 구할 수 있다.
{\begin{aligned}{\frac {\partial }{\partial \pi _{m}}}\Lambda (\theta ,\lambda )={\frac {1}{\pi _{m}}}\sum _{n=1}^{N}z_{n,m}^{\text{new}}+\lambda =0\Leftrightarrow \\\pi _{m}=-{\frac {N_{m}}{\lambda }},\end{aligned}}
{\begin{aligned}{\frac {\partial }{\partial \lambda }}\Lambda (\theta ,\lambda )=\sum _{k=1}^{K}\pi _{k}-1=0\Leftrightarrow \\\sum _{k=1}^{K}\pi _{k}=1.\end{aligned}}
위 두 결과를 종합하면  \lambda =-\sum _{k=1}^{K}N_{k}=-N이고,
\pi _{m}=-{\frac {N_{m}}{\lambda }}={\frac {N_{m}}{N}}이다.
예제 2: 베르누이 혼합 모델 > 요약

베르누이 혼합 모델의 기댓값(E) 및 최대화(M) 단계의 수식들은 다음과 같다.
기댓값 단계(E step):


 z_{n,k}\leftarrow {\frac {\pi _{k}\prod _{i=1}^{D}\mu _{k,i}^{x_{n,i}}(1-\mu _{k,i})^{1-x_{n,i}}}{\sum _{m=1}^{K}\pi _{m}\prod _{i=1}^{D}\mu _{m,i}^{x_{n,i}}(1-\mu _{m,i})^{1-x_{n,i}}}}
최대화 단계(M step):


 \mathbf {\mu _{m}} \leftarrow \mathbf {{\bar {x}}_{m}} ,
 \pi _{m}\leftarrow {\frac {N_{m}}{N}},
이 때,  \mathbf {{\bar {x}}_{m}} ={\frac {1}{N_{m}}}\sum _{n=1}^{N}z_{n,m}\mathbf {x_{n}} 이고,  N_{m}=\sum _{n=1}^{N}z_{n,m}이다.
EM의 대체 알고리즘

EM은 극값으로만 수렴하고 일반적으로 수렴율에 대한 범위가 없다. 고차원에서 잘 작동하지 않고 극값의 수가 다수가 존재할 가능성이 있다. 따라서 특히 고차원 상에서 다른 학습 방법을 사용할 필요가 있다. 이 때 모멘트-기반 접근 방식이나 스펙트럼 기법이 더 좋은 효과를 보장한다. 모멘트-기반 접근은 확률 모형의 매개변수를 학습하기 위한 것으로 최근 들어 사용이 많아지기 시작했는데, 이는 EM이 극값만을 보장해주는 것에 반해 모멘트-기반 접근은 최대, 최솟값을 보장하기 때문이다. 혼합 모형, 은닉 마르코프 모델, 공동체 모델 등으로부터 학습을 보장하는 알고리즘들이 유도될 수 있다. 이 스펙트럼 방법들은 잘못된 극값을 찾아내지 않고, 모수의 참값을 특정 제약 조건 하에서 일관적으로 도출시킨다.
같이 보기

주성분 분석
참조

EM 알고리즘은 MM 알고리즘의 특수한 형태로 볼 수 있다.
추가 자료

Robert Hogg, Joseph McKean and Allen Craig. Introduction to Mathematical Statistics. pp. 359–364. Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall, 2005.
The on-line textbook: Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, by David J.C. MacKay includes simple examples of the EM algorithm such as clustering using the soft k-means algorithm, and emphasizes the variational view of the EM algorithm, as described in Chapter 33.7 of version 7.2 (fourth edition).
Dellaert, Frank. “The Expectation Maximization Algorithm”. CiteSeerX: 10.1.1.9.9735,  gives an easier explanation of EM algorithm in terms of lowerbound maximization.
Bishop, Christopher M. (2006). 《Pattern Recognition and Machine Learning》. Springer. ISBN 0-387-31073-8.
M. R. Gupta and Y. Chen (2010). 《Theory and Use of the EM Algorithm》. doi:10.1561/2000000034.  A well-written short book on EM, including detailed derivation of EM for GMMs, HMMs, and Dirichlet.
Bilmes, Jeff. “A Gentle Tutorial of the EM Algorithm and its Application to Parameter Estimation for Gaussian Mixture and Hidden Markov Models”. CiteSeerX: 10.1.1.28.613,  includes a simplified derivation of the EM equations for Gaussian Mixtures and Gaussian Mixture Hidden Markov Models.
Variational Algorithms for Approximate Bayesian Inference, by M. J. Beal includes comparisons of EM to Variational Bayesian EM and derivations of several models including Variational Bayesian HMMs (chapters).
The Expectation Maximization Algorithm: A short tutorial, A self-contained derivation of the EM Algorithm by Sean Borman.
The EM Algorithm, by Xiaojin Zhu.
EM algorithm and variants: an informal tutorial by Alexis Roche. A concise and very clear description of EM and many interesting variants.
Einicke, G.A. (2012). 《Smoothing, Filtering and Prediction: Estimating the Past, Present and Future》. Rijeka, Croatia: Intech. ISBN 978-953-307-752-9.
올드페이스풀 간헐천 데이터에 가우시안 혼합 모델에 맞추는 EM 알고리즘을 보여주는 애니메이션. 알고리즘은 난수로 만들어진 초기값부터 시작해서 수렴해 가는 과정을 보여준다.
토트넘

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다른 뜻에 대해서는 토트넘 (동음이의) 문서를 참고하십시오.
토트넘
토트넘(Tottenham, ˈtɒtənəm)은 영국 런던의 해링게이구에 있는 지구이다.  채링크로스에서 북북동쪽 9.5km 거리에 있다.
역사 > 지명

토트넘은 둠스데이 북에서 언급된 마을의 토타 (Tota)라는 농부에서 이름이 붙여진 것으로 여겨진다. 토타의 마을 ('Tota's hamlet', 토타스 햄릿)이 ‘토트넘’으로 발전된 걸로 생각된다. 이 지역은 둠스데이 북에서 토트햄(Toteham)이라고 기록되었다. 센트럴 런던의 토트넘 코트 로드와는 관련이 없다.
역사 > 초기 역사

토트넘 지역에 인간이 거주한 것은 천년이 넘었다. 이 지역은 현재 모뉴먼트 웨이 (Monument Way)인 하이 크로스와 토트넘 헤일에 있었던 옛 로마의 도로인 어민 스트리트 (현재  A10 도로의 일부)를 따라 발전했다.
둠스데이 북이 1086년에 편찬 되었을 때, 이 지역의 장원에는 대략 70여 가구가 거주했고, 주로 장원의 영주 밑에서 일하던 노동자들이었다. 1400년경에 쓰인, 토트넘의 토너먼트라는 제목의 유머스러운 시는 리브 (지방 행정관)의 딸을 두고 경쟁하는 농노 간의 우스운 싸움을 묘사한다.
1894년에, 토트넘은 준자치구가 되었고 1934년 9월 27일에는 자치구가 되었다. 1965년 4월 1일부터, 토트넘 자치구는 혼지, 우드 그린과 같이 해링게이구를 형성했다.
리강은 토트넘 자치구와  월섬스토 간에 동쪽 경계였다. 또한 리강은 미들섹스와 에식스 사이의 옛 경계이자, 바이킹들의 지배를 받았던 데인로 지역의 서부 경계를 형성하기도 했다. 오늘날에는 런던의 해링게이 구와 월섬포리스트 구 간 경계이다. 리아강의 주요 지류 중 하나인 모젤강은 또한 토트넘 자치구의 서쪽에서 동쪽으로 흐르고, 19세기까지 토트넘 지역의 대부분이 물에 잠기는 홍수를 야기했다.
튜더 시대부터, 토트넘은 부유한 런던인들의 인기있는 휴양지가 되었다. 헨리 8세는 브루스궁을 방문하고 토트넘 숲지대에서 사냥을 한 것으로 알려져있다. 전원 지역인 토트넘은 또한 1653년에 발행된, 아이작 월턴의 저서 조어대전에 등장했다. 토트넘 지역은 이 지역의 많은 퀘이커 교도들과 학교들 (브루스궁에 있는 롤런드 힐의 학교를 포함)로 알려지게 되었다.) 토트넘은 1870년대까지 다소 전원적이고 중상층 계급들의 지역이었다.
역사 > 현대 시대

1870년대 말에, 그레이트 이스턴 레일웨이는 새롭게 개장한 엔필드와 월섬스토 노선에 특별 노동자들의 기차와 요금을 도입시켰다. 토트넘의 저지대와 근교농원들은 그때부터 런던 시내로 저렴한 값에 통근하는 중하층과 노동 계층들을 위한 값싼 거주지로 빠르게 변화되었다. 노동자들의 요금 정책은 상대적으로 일찍 토트넘이 런던 교외로 발전하는게 자극을 주었다.
1909년 1월 23일에 토트넘 폭력 사태라고 알려진 사건이 발생했다. 무장을 한 러시아인 출신 강도 두 명이 체스넛 로드의  고무 공장의 직원들의 임금을 챙겼다. 이들은 토트넘 소택지를 통해 탈출구를 확보하고 리강을 건너 달아났다. 강 건너편에서 이들은 월텀스토 운영 트램카를 납치했고, 다른 트램카에서는 경찰들이 맹렬히 추적했다. 납치된 트램카는 멈췄으나 강도들은 달아났다. 지닌 흉기로, 10세의 랠프 조셀린 (Ralph Joscelyne), 경찰 윌리엄 타일러 (William Tyler)를 살해한 이들은 결국에는 구석에 몰리게 되었고 잡히기 보다는 자살을 하는 걸 택했다. 이 추적 중에 14명이 부상을 입었다. 이 사건은 후에 무성 영화의 주제로 사용되기도 했다.
교통 > 기차 > 런던 언더그라운드

빅토리아 선이 토트넘을 통과하여, 세븐 시스터즈 역과 토트넘 헤일에서 정차한다. 이 노선은 토트넘을  월섬스토, 웨스트엔드, 브릭슨에 직접 연결한다.
빅토리아 선은 노섬벌랜드 파크에 토트넘 지역의 운영 창고를 두고 있다.
교통 > 기차 > 내셔널 레일

런던 오버그라운드, 그레이터 앵글리아, 스탠스티드 익스프레스가 사용하는 철도 역들이 토트넘 지역에 있다.
리아 밸리 라인스는 토트넘을 런 엔필드, 체스헌트, 해키다운스 역들과 시티오브런던의 리버풀 스트리트 역을 연결한다. 런던 오버그라운드가 정차하는 역은 다음과 같다:
세븐 시스터 역
브루스 그로브 철도 역
화이트 하트 레인 철도 역
인구 통계

2011년에 의원 데이비드 래미의 주장에서, 그 당시 토트넘은 런던에서 가장 실업률이 높고 영국에서는 8번 째로 높으며, 영국 내에서 가장 높은 빈곤율이 있다고 나타난다.
인구 통계 > 인종 구성

많은 민족 집단들이 거주하는, 토트넘은 다문화 주민들로 구성되어 있다. 이 중 가장 크고 두드러지는 집단은 아프리카계 카리브인들이다. 이들은 영국의 윈드러시 시기를 시작으로, 토트넘에 정착한 초창기 이민 집단이다. 그로부터 얼마 안돼, 서아프리카 집단 – 주로 가나인들 – 이 이주해오기 시작했다. 1980년과 오늘날 사이, 코롬비아인, 콩고인, 알바니아인, 쿠르드인, 터키계 및 그리스계 키프로스인, 터키인, 그리스인, 소말리아인, 아일랜드인, 포르투갈인, 폴란드인, 베트남인, 필리핀인, 짐바브웨인들이 서서히 이주해오기 시작했다. 1985년 브로드워터 팜 폭동 이후 (또는 이전)로 아프리카계 카리브인들과 경찰 간에 큰 긴장감이 조성되었다.
2011년 영국의 인구 조사에서, 토트넘 선거구의 큰 비율을 차지하는 인종 구성은 다음과 같다:
22.3% 영국계 백인
27.7% 그외 백인
10.7% 아시아인
26.7% 흑인
12.6% 그외/혼혈
스포츠

토트넘은 프리미어리그의 축구 클럽 토트넘 홋스퍼의 연고지이다. 1899년부터 2017년까지, 토트넘의 홈구장은 화이트 하트 레인이었다. 2017년에, 화이트 하트 레인 구장은 문을 닫고 같은 장소에 새로운 경기장을 만들기 위해 철거되었다. 새로운 경기장은 2018년 9월 개장으로 예정되었으나 2018-19 시즌까지 미루어졌고, 마침내 2019년 4월 3일에 개장됐다. 2017-18 시즌과 2018-19 시즌의 대부분 경기 동안에, 토트넘 홋스퍼는 웸블리를 홈구장으로 썼다
토트넘에는 현재 콜스 파크 경기장 (Coles Park Stadium)에서 뛰는 논리그 축구 클럽, 해링게이 바로 FC도 있다. 세미프로 축구 클럽 해시태그 유나이티드 FC도 콜스 파크에서 경기를 한다.
1619년 토트넘 지도
2017년 철거 이전의 화이트 하트 레인
신 콤플렉스

신 콤플렉스(God complex)는 개인의 능력, 권한, 또는 무과실성의 지속적으로 과장된 감정을 특징으로 하는 확고한 신념이다. 신 콤플렉스를 가진 사람은, 설령 반박할 수 없는 증거, 콤플렉스, 또는 풀 수 없는 문제 혹은 어렵거나 불가능한 일에 직면하더라도, 자신의 오류 또는 실패의 가능성을 인정하길 거부하거나 자신의 개인적 의견을 의심할 여지 없이 올바르다고 간주할 수 있다. 개인은 사회의 규칙을 무시하고 특별한 고려 또는 권한을 필요로 할 수 있다.
신 콤플렉스는 임상 용어나 진단 가능한 장애가 아니고, 진단 및 정신 장애(DSM)의 통계 편람에 나타나지 않는다.
신 콤플렉스 용어를 사용한 최초의 사람은 어니스트 존스 (1913-51)다. 응용 정신 분석학에서 수필의 내용 페이지 속 그의 설명에서는, 자신을 신이라 믿는 것으로 신 콤플렉스를 설명했다.
같이 보기

자대형 망상
광신주의
신
오만
자대광
메시아 콤플렉스
자기애성 인격 장애
신 놀이
예수의 정신건강
출처

1 2  Kaplan, Harold I.; Benjamin J. Sadock (1972). 《Modern Group Book, volume 4: Sensitivity through encounter and marathon》. J. Aronson.
↑  TEDGlobal 2011. “Tim Harford, TED talk”. Ted.com. 2014년 2월 16일에 확인함.
↑  Deep Blue 보관됨 2012-01-20 - 웨이백 머신 at the 미시간 대학교 umich.edu Retrieved 2012-01-22
↑  Jones, Ernest (2007년 3월 15일). “Essays in Applied Psycho-Analysis”. Lightning Source Inc. 472쪽. ISBN 1-4067-0338-9. 2012년 1월 22일에 확인함.
MOZU

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MOZU 
장르 : 텔레비전 드라마
방송 국가 :  일본
방송 채널 : TBS WOWOW
원작 : 오사카 고
감독 : 하스미 에이치로
제작 : TBS WOWOW
각본 : 니시 코스케
출연자 : 니시지마 히데토시 카가와 테루유키 마키 요코 이토 아츠시 이케마츠 소스케 하세가와 히로키 이시다 유리코 코히나타 후미요
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Season1 ~때까치 우는 밤~  Season1 〜百舌の叫ぶ夜〜
방송 기간 : 2014년 4월 10일 ~ 6월 12일
방송 시간 : 목요일 21:00 ~ 21:54
방송 분량 : 54분
방송 횟수 : 10회
프로듀서 : 와타나베 신야 (TBS) 이노우에 마모루 (WOWOW) 모리이 아키라 (ROBOT)
출연자 : 아리무라 카스미 나마세 카츠히사 요시다 코타로
외부 링크  : 공식 사이트
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Season2 ~환상의 날개~  Season2 〜幻の翼〜
방송 기간 : WOWOW: 2014년 6월 22일 ~ 7월 20일 TBS: 2014년 10월 16일 ~ 11월 13일
방송 시간 : WOWOW: 일요일 22:00 ~ 22:54 TBS: 목요일 21:00 ~ 21:54
방송 분량 : 54분
방송 횟수 : 5회
출연자 : 아오이 유우 사노 시로
외부 링크  : 공식 사이트
《MOZU》는 2014년에 TBS와 WOWOW의 공동 제작으로 방송된 일본의 텔레비전 드라마이다. 주연은 니시지마 히데토시.
개요

2012년에 제작된 《더블 페이스》에 이어 양국의 합작 드라마 제2탄이다. 스페셜 드라마로 방송된 전회와 달리, 이번에는 각각 연속 드라마 시간대로 방송된다. 양국은 이번에도 계속적으로 합작 드라마에 몰두할 예정이라고 한다.
감독은 《더블 페이스》에 이어 하스미 에이치로가 담당해, 스태프도 동작의 스태프가 관여하고 있다. 원작은 하드보일드 작가 오사카 고의 《때까치 우는 밤》 《환상의 날개》의 2작으로, 양작을 TBS와 WOWOW가 각각 《MOZU Season1 ~때까치 우는 밤~》 《MOZU Season2 ~환상의 날개~》로 방송한다.
로케는 후쿠오카현 기타큐슈시 각 지나 도쿄도, 요코하마시 등에서 행해져, 키타큐슈 로케 때에는 하스미와 출연자인 아리무라 카스미가 시장에게 표경 방문을 행하기도 했다. 하스미는 지금까지 《가슴 배구단》 《와일드7》 등 7작품을 키타큐슈 시에서 촬영한 것도 있어, 〈키타큐슈 시 문화대사〉에 취임되었다.
캐치프레이즈는, 〈진실이 최초의 희생자다.〉.
스태프

감독 - 하스미 에이치로
원작 - 오사카 고 《때까치 우는 밤》 《환상의 날개》
각본 - 니시 코스케
음악 - 칸노 유고
프로듀스 - 와타나베 신야 (TBS), 이노우에 마모루 (WOWOW), 모리이 아키라 (ROBOT)
제작 협력 - ROBOT
제작 - WOWOW, TBS
방송 일자 > Season1

| 각 화 | 방송일 | 부제 | 시청률 |
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| Episode #1 | 2014년 4월 10일 | 도심에서 일어난 폭탄 사건…아내를 잃은 공안의 에이스VS기억을 잃은 살인 청부업자 | 13.3% |
| Episode #2 | 4월 17일 | 살인 청부업자의 기억과 여동생의 수수께끼 | 12.8% |
| Episode #3 | 4월 24일 | 남자의 상처 자국과 가족의 기억 | 10.9% |
| Episode #4 | 5월 1일 | 형사의 긍지…아버지와 딸의 인연 | 10.3% |
| Episode #5 | 5월 8일 | 다가오는 마수 대낮의 격투 | 10.1% |
| Episode #6 | 5월 15일 | 되살아나는 살인 청부업자…여동생의 정체는 | 9.9% |
| Episode #7 | 5월 22일 | 쿠라키VS때까치 수수께끼의 여자의 정체가 드디어 충격의 진실 | 8.7% |
| Episode #8 | 5월 29일 | 아내의 허실과 밝혀진 수모자… | 10.3% |
| Episode #9 | 6월 5일 | 쿠라키VS히가시…때까치의 역습…사라져가는 질서 | 7.7% |
| Episode #10 | 6월 12일 | 최종 대결 폭탄에 노려진 공항…쿠라키가 겨우 다다른 진실 | 13.8% |
평균 시청률 11.0% (시청률은 칸토 지구·비디오 리서치사 조사)
Episode #1은 2시간 스페셜 (21:00 ~ 22:48).
Episode #5는 《FIFA 여자 W배 최종 예선 장행 시합 일본VS뉴질랜드》 중계에 의해 30분 지연 (21:30 ~ 22:24).
방송 일자 > Season2

| 각 화 | 방송일 (WOWOW) | 방송일 (TBS) | 부제 (TBS) | 시청률 (TBS) |
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| Episode #1 | 6월 22일 | 10월 16일 | 공안의 에이스가 아내의 죽음의 수수께끼를 쫓아 고고의 싸움에…공백의 72시간에 무엇이 | 8.4% |
| Episode #2 | 6월 29일 | 10월 23일 | 되살아나는 때까치…그 정체는 | 5.6% |
| Episode #3 | 7월 6일 | 10월 30일 | 쿠라키 도주…진실을 아는 투쟁에… | 5.9% |
| Episode #4 | 7월 13일 | 11월 6일 | 굽혀진 진실…멈추지 않는 쿠라키 어둠에 질주 | 4.6% |
| Final Episode | 7월 20일 | 11월 13일 | 최종회…눈에 파묻힌 비밀 시설 죽은 아내가 남긴 “진짜 진실” | 6.7% |

Episode #1은 18분 확대·3분 지연 (20:57 ~ 22:09).
Episode #3는 《SMBC 일본 시리즈 후쿠오카 소프트뱅크×한신》 중계에 의해 1시간 20분 지연 (22:20 ~ 23:14).
스핀오프 드라마

《오오스기 탐정 사무소》(大杉探偵事務所)의제목에서 극장판 《MOZU》의 개봉에 맞춰 제작되었다. 오오스기 료타와 나루미야 케이스케를 주인공으로 하고 있으며, 주연은 본편에서도 같은 역을 맡은 카가와 테루유키와 이토 아츠시이된다.
스핀오프 드라마 > 캐스트 > 공통

오오스기 료타 - 카가와 테루유키
나루미야 케이스케 - 이토 아츠시
츠시로 슌스케 - 코히나타 후미요
무라세 타츠오미 - 츠루미 싱고
오오스기 케이코 - 호리우치 케이코
오오스기 메구미 - 스기사키 하나
나카가미 렌 - 요시다 코타로
마에지마 켄스케 - 바바 토오루
스핀오프 드라마 > 캐스트 > 아름다운 표적편 (美しき標的編)

시라이시 유리 - 이이지마 나오코
우에다 카나에 - 카타기리 하이리
타케나카 사토미 - 미즈사키 아야메
모리이 - 고바야시 카츠야
아케보시 미키 - 마키 요코
스핀오프 드라마 > 캐스트 > 부서진 과거편 (砕かれた過去編)

코이케 리사 - 하야미 아카리
코이케 리나 - 하야미 아카리 (이역)
미시마 아키후미 - 키리타니 켄타
사토 츠네키치 - 우라이 켄지
칸바라 아키히토 - 리쥬 고
쿠라키 나오타케 - 니시지마 히데토시
스핀오프 드라마 > 스태프

감독 - 하스미 에이치로
각본 - 니시 코스케
음악 - 칸노 유고
영화

《극장판 MOZU》의 타이틀로 2015년 11월 7일에 공개되었다. TBS에서의 Season2 방송 종료 직후에 발표되었다.
Knives Out

〈Knives Out〉은 영국의 록 밴드 라디오헤드의 곡으로, 다섯 번째 음반인 《Amnesiac》(2001년)에서 발매된 두 번째 싱글이다. 동족포식과 더 스미스의 영향을 받은 기타에 대한 가사를 특징으로 한다. 영국 싱글 차트 13위, 캐나다 싱글 차트 1위에 올랐다.
구성

《드라운드 인 사운드》에 따르면, 〈Knives Out〉은 《Amnesiac》에서 가장 전통적인 곡이다. 기타 라인 "울림"과 "불안정", 타악기 "방식", 베이스 라인 "방랑", 보컬 "잊을 수 없음" 그리고 "괴상한" 가사가 특징이다.
가수 톰 요크는 가사가 동족포식에 관한 것이라고 말했다. 한 인터뷰에서 그는 다음과 같이 말했다. "이것은 부분적으로 사업가가 그의 아내와 아이들을 버리고 다시는 돌아오지 않는 아이디어입니다. 가까운 사람을 보면 죽을 거라는 걸 알 수 있을 정도로 쳐다보는 것도 천 마당짜리 시선입니다."
발매

라디오헤드는 1999년 11월 스튜디오에서 웹캐스트 공연을 하는 동안 〈Knives Out〉을 데뷔시켰다. 2001년 8월 5일 두 번째 《Amnesiac》 싱글로 발매되었다. 이 곡은 영국 싱글 차트에서 13위에 올랐다.
〈Knives Out〉은 2003년 EP 《Fight Test》에서 플레이밍 립스가, 2003년 음반 《True Love Waits》에서 피아니스트 크리스토퍼 오릴리가, 2006년 음반 《Day is Done》에서 재즈 피아니스트 브래드 멜도가 커버했다.
곡 목록

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|  UK CD1 and 12-inch single (CDFHEIS 45103; 12FHEIT 45103) "Knives Out" – 4:17  "Cuttooth" – 5:24  "Life in a Glasshouse" (full length version) – 5:06 UK CD2 (CDFHEIT 45103) "Knives Out" – 4:17  "Worrywort" – 4:37  "Fog" – 4:05 European maxi-CD and Australasian CD single (7243 8 79760 2 3) "Knives Out" – 4:17  "Worrywort" – 4:37  "Fog" – 4:04  "Life in a Glasshouse" (full length version) – 5:06 |  US enhanced maxi-CD single (C2 7243 8 77668 0 8) "Knives Out" – 4:17  "Cuttooth" – 5:24  "Life in a Glasshouse" (full length version) – 5:06  "Pyramid Song" (enhanced video) – 5:05 Japanese CD single (TOCP-65871) "Knives Out" – 4:17  "Cuttooth" – 5:25  "Worrywort" – 4:37  "Fog" – 4:05  "Life in a Glasshouse" (full length version) – 5:06 |    |
흑백목도리여우원숭이

흑백목도리여우원숭이 (Varecia variegata) 또는 흰목도리여우원숭이는 여우원숭이과에 속하는 영장류의 일종이다. 마다가스카르 섬이 원산지이며, 2종의 목도리여우원숭이 중에서 더 멸종 위험이 높은 종이다. 붉은목도리여우원숭이보다 더 넓은 지역에 분포하고 있음에도 불구하고, 더 낮은 개체밀도와 격리된 생식으로 인해 개체수가 더 작다. 또한 붉은목도리여우원숭이보다 대규모의 국립공원에서 더 작은 적용 범위와 보호를 받고 있다. 흑백목도리여우원숭이의 3종의 아종은 붉은목도리여우원숭이가 아종에서 종으로 승급된 2001년 이후부터 인정되고 있다.
붉은목도리여우원숭이와 함께, 이들은 현존하는 여우원숭이들 중에서 가장 커서, 키는 100~120 cm 몸무게는 3.1-4.1 kg에 달한다. 이들은 수목형 동물로, 마다가스카르 섬 동쪽의 계절성 우림의 캐노피 상단에서 대부분의 시간을 보낸다. 또한 오로지 낮 시간 동안에 주로 활동하는 주행성 동물이다. 나무와 땅 위에서 네 발로 움직이며, 나무에 먹이를 섭취하는 동안은 나무에 매달려 있는 것이 목격된다. 여우원숭이들은 대부분 초식 동물이기 때문에, 먹이는 주로 과일로 이루어져 있지만, 꽃꿀과 꽃 또한 선호하며, 다음으로는 잎과 약간의 씨앗이다.
흑백목도리여우원숭이는 복잡한 군집생활 구조를 가지고 있으며, 크고 쉰 목소리로 알려져 있다. 유별나게도, 이들은 적은 야행성 여우원숭이들에서 발견되는 몇몇 생식 상의 특징들을 보여주는 데, 임신 기간이 짧고, 한 번에 여러 마리의 새끼를 낳으며, 성숙 시기가 빠르다. 붉은목도리여우원숭이와 함께, 둥지를 만드는 유일한 영장류다. 사육 상태에서, 최고 36살까지 산다.
분류

흑백목도리여우원숭이는 목도리여우원숭이속(Varecia)의 2종의 하나로 3종의 아종이 있다. 3종의 아종 중에서, 흰줄무늬흑백목도리여우원숭이(Varecia variegata subcincta)는 먼 북쪽 지역에서, 남부흑백목도리여우원숭이(Varecia variegata editorum)는 먼 남쪽 지역에서, 흑백목도리여우원숭이(Varecia variegata variegata)는 그 두 아종 사이의 지역에서 발견된다.
여우원숭이과 (Lemuridae)
여우원숭이아과 (Lemurinae)
여우원숭이속 (Lemur) : 호랑이꼬리여우원숭이
참여우원숭이속 (Eulemur) : 갈색여우원숭이
목도리여우원숭이속 (Varecia ) : 목도리여우원숭이
흑백목도리여우원숭이 (Varecia variegata )
흑백목도리여우원숭이 (Varecia variegata variegata)
남부흑백목도리여우원숭이 (Varecia variegata editorum)
흰줄무늬흑백목도리여우원숭이 (Varecia variegata subcincta)
붉은목도리여우원숭이 (Varecia rubra)
대나무여우원숭이아과 (Hapalemurinae) : 대나무여우원숭이
해부학과 생리학

흑백목도리여우원숭이의 손발의 끝과 등쪽은 흰 바탕에 검은색이다. 목에 갈기가 있으며, 얼굴에는 개와 같은 주둥이 모양의 코가 있다. 수컷과 암컷은 동일한 것으로 보인다.
야생에서의 위협

흑백목도리여우원숭이의 포식자로는 헨스트새매(Accipiter henstii)와 포사(Cryptoprocta ferox), 둥근꼬리몽구스(Galidia elegans) 그리고 갈색꼬리몽구스 (Salanoia concolor) 등이 있다. 포식자들, 특히 포유류 포식자들로부터 초래되는 가장 큰 위험은 둥지를 만드는 습성때문이다.
한국화이바 프리머스

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서울특별시의 프리머스 차량
차종: 버스
제조사: 한국화이바
별칭: 땅콩버스
생산년도: 2009년 ~ 2014년
조립: 대한민국 경상남도 밀양시 상남면 연금리
후속차량: 한국화이바 화이버드
엔진: GE12A (천연가스)
최고출력: 290마력
변속기: 6단 자동변속기
전장: 11055 mm
전폭: 2485 mm
전고: 3265 mm
연료: 천연 가스
프리머스(PRIMUS)는 한국화이바 차량사업부에서 제작한 저상버스다. 2009년 11월 25일 충청북도 청주시의 시내버스 업체 동일운수에서 처음 반입되었으며 2013년까지 총 사업비 430여억 원을 투입해 15,000여 대를 생산하였다. 경상남도 밀양시 상남면 연금리 한국화이바 공장에서 생산되었다.
천연가스버스 외에는 전기버스로 몇 대가 제작됐다.
2014년에 후속 모델인 화이버드(FIBIRD)가 출시되어 단종되었다.
개발 과정

2005년 건설교통부의 주관으로 대한민국형 저상버스 개발 사업에 착수하였다. 차량의 제작사인 한국화이바에서 총 105억 원의 연구 사업비가 투자되었고, 2008년까지 3년간의 개발 기간을 거쳤다. 초저상 차축의 국산화와 차체경량화를 통한 연료비 절감 그리고 도시별 고유 모델의 보급으로 친환경 버스 운행 시스템을 구축하고 또한 확대 보급으로 인한 시내버스의 표준화를 개발 목표로 삼았다.
개발이 끝난 뒤인 2008년 11월은 국가 연구 개발 사업의 성과를 바탕으로 마련한 한국형 저상버스의 기준이 될 주요 사양과 적용 시기를 명시한 저상버스 표준모델 기준을 공고하였고, 1년 간의 차량 제작 준비 기간을 거쳤다.
이듬해인 2009년은 저상버스 표준 모델의 양산 체계를 구축하여 2,000만원가량 저렴한 가격으로 저상버스 보급 사업의 활성화를 추진해왔고 같은 해 11월에 프리머스가 첫 선을 보이게 되었다.
주요 특징

CNG 연비 기준 명시 : 현재 대부분 3km/m3 초중반 수준인 CNG 저상버스의 연비를 4.3km/m3로 상향 조정하여 차량 유지비를 절감할 수 있도록 하였다.
후부 통로면 높이와 앞문 폭 확대 : 뒷문에서 차량 가장 뒤쪽 좌석까지의 이동 통로인 후부 통로면의 높이를 1.9m 이상으로 하며 앞문 폭을 90cm 이상으로 확보하여 차량 내부에서의 이동 편리성과 안전성을 높였다.
휠체어 고정 장치 개수 증가 등 편의 및 안전 장치 확충 : 일반과 전동 휠체어 모두를 고정할 수 있는 휠체어 고정 장치를 2개 이상 설치하고 통로쪽 좌석에 대한 좌석 팔걸이와 발 끼임 방지 장치 등을 갖추도록 규정하였다.
차량 외부 디자인 : 도시 미관을 향상시키고 지자체나 운수업체의 의견을 반영할 수 있는 디자인을 적용할 수 있도록 해 획일적인 박스형 외관에서 탈피할 수 있을 것으로 예상된다.
차량을 반입 시 기본적인 사양으로 승무원석 보호격벽과 LED 전광판이 전면과 측면에 설치되며 2009년 반입분은 앞쪽 5매는 통유리, 뒤쪽 4매는 2/3 하부개폐창, 측면 LED 전광판이 출입문 왼편 통유리 상단에 있었으나 2010년 반입분부터는 9매 모두 2/3 하부개폐창으로 변경 반입되는데 이 과정에서 측면 LED 전광판이 출입문 왼편 2/3 하부개폐창 상단으로 내려오게 된다. 또한 같은 해 여름에는 2009년 반입분의 측면 LED 전광판 위치조정 없이 통유리를 2/3 하부개폐창으로 교체하였고 일부 차량의 싸이드미러를 토끼귀 형식에서 일반 형식으로 교체하는 차량도 있는가 하면 2012년 후반부 이후에 제작되는 차량의 중간문이 전문과 동일하게 제작되기도 했다.
단, 창원 마인버스에서는 기존 창원시의 시내버스의 행선판을 설치하기 때문에 측면 LED 전광판을 탈착하고 전면행선판만 부착하여 운행중이며 창원시가 측면 LED를 지원할 때 다시 부착할 예정이다. 창원 마인버스, 청주 동일운수, 서울 북부운수의 경우 다른 한국화이바 프리머스 반입 업체와 달리 후면 LED 전광판을 사용하는 업체이기도 하다. 한편 2013년 초 경상북도 경주시의 새천년미소가 시내에서 불국사를 순환하는 노선에 3대를 투입하였고, 이후 경주역과 용강동을 잇는 노선에는 기존의 전면, 측면 외에 후면에도 LED를 장착한 신모델 6대를 도입하여 상용 중에 있다.
인천 성원운수에서는 국내 최초로 마을버스에 이 차량을 반입하였다.
디젤 연료는 원천적으로 선택 불가하다.
2014년은 세계 최초로 경상북도 구미시에서 e-프리머스 무선충전 온라인 전기저상버스의 운행을 시작했으며, 일선교통과 구미버스에서 1대씩 운용했다. 이 모델을 끝으로 프리머스는 단종되고, 2013년 말에 이전한 함양공장에서 화이버드가 후속 모델로 생산 중이다. 경상북도 시내버스 최초의 전기버스였으나 플러그인식은 아니었으며, 도 내에서 플러그인식은 2020년 7월에 포항시의 코리아와이드포항에서 첫 도입했다. 같은 시기에 구미의 무선충전식 프리머스는 잦은 잔고장으로 2020년 7월에 운용이 중지된 후, 모두 폐차됐다.
2015년은 세종특별자치시에서 e-프리머스 무선충전식 전기저상버스의 운행을 시작하였다. 212번 노선과 213번 노선에서 운행했으나, 잔고장과 방전 문제로 2016년에 운행이 중지된 후 퇴역했다.
사양

엔진, 섀시를 제외한 주요 내외장 부품은 한국화이바의 초경량 복합제인 유리 섬유로 생산되었으며, 단위는 밀리미터(mm)로 구성되어 있다.
전장 : 11,055
전폭 : 2,485
전고 : 3,265
윤거 : 전 - 2,116 / 후 - 1,854
축거 : 5,400
타이어 사양 : 275/70R22.5 - 16PR
변속기 : 6단 자동변속기
최고 출력 : 290마력 / 2,200rpm
형식 : GE12A
차량 보유 회사

현재 아래의 업체에서 이 차량을 반입하여 운행하고 있다.
부산광역시 : 김해국제공항 공항순환 셔틀버스, 부산진구 장애인복지관 셔틀버스
강원특별자치도 : 춘천시 장애인복지관 무료셔틀버스
충청남도 : 천안 독립기념관 구내 유료 셔틀버스
경쟁 차종

현대 초저상 슈퍼에어로시티
현대 저상 뉴 슈퍼에어로시티
현대 블루시티
현대 수소 일렉시티
현대 일렉시티
자일대우 NEW BS110
자일대우 NEW BC211
우진산전 아폴로 900
우진산전 아폴로 1100
하이거 하이퍼스
비야디 K9
사진

청주시내버스로 운행중인 차량.
차량 내부
2010년 서울특별시 소속 북부운수의 전기 프리머스 버스.
온라인 전기자동차(OLEV) 프리머스
메사버드 국립공원

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 유네스코 세계유산 
메사버드 국립공원에 있는 가장 큰 규모의 벼랑거주지(Cliff Dwelling)인 클립 팔레스(Cliff Palace). 벼랑, 또는 절벽의 궁전이란 뜻이다.
소재국:  미국
영어명*: Mesa Verde National Park
프랑스어명*: Parc national de Mesa Verde
등록 구분: 문화유산
기준: (iii)
지정번호: 27
지역**: 북아메리카
지정 역사
1978년  (2차 정부간위원회)
웹사이트: 메사버드 국립공원 홈페이지
* 세계유산목록에 따른 정식명칭. ** 유네스코에 의해 구분된 지역.
메사버드 국립공원(Mesa Verde National Park)은 미국 콜로라도 남서부에 있는 국립공원이다. 메사버드(Mesa Verde IPA: [ˈmeɪsə ˈvɜrd, ˈvɜrdi])는 스페인어로써 그 의미는 초록색의 메사(대지 臺地)란 뜻이다. 스페인어 발음에 따라 '메사 베르데'로도 불러진다. 이곳 메사의 절벽 여러곳에 옛날 푸에블로 인디안의 선조로 알려진 아나사지 인디언들이 부락을 형성해서 살았던 유적이 많이 발견되었다. 메사의 벼랑에 움푹 들어간 알코브(Alcove)가 여럿 있는데 이곳을 주택지로 삼고 살았다. 큰 주택지로 150개의 방을 가진것도 있다. 공원 입구의 위치는 코테즈(Cortez)에서 동으로 9마일(15km), 듀랑고(Durango)에서 서쪽으로 35마일(56km)위치에 있다. 매년 약 56만 명이 넘는 방문객이 찾아 온다. 여름철 방문객 수는 매일 3천명까지 이르고 겨울철에는 50명 정도로 내려간다.
역사

푸에블로 인디언의 선조인 아나사지 인디언이 서기 550년경 메사 위에서 옥수수 농사와 사냥을 주로 하며 살았다. 그들이 지은 집의 구조는 땅을 약 30cm쯤 판 구덩이를 바닥으로 하고 나무기둥으로 네 귀퉁이에 비슷하게 세워 지붕을 만든 집(Pithouse)을 짓고 살았다. 1100년경에는 비로서 벽돌로 벽을 세운 집을 짓고 부락을 이루기 시작했다. 1200년경 그들은 벼랑으로 내려가서 움푹 파진 알코브(Alcove)에 대형으로 집을 지어 오늘의 유적지가 생기게 된 것이다. 벼랑거주(Cliff dwelling)는 특히 어린이나 노약자에게 더 없이 불편한 자리인데 왜 이런곳을 주택지로 삼았는지는 풀리지 않은 수수께끼다. 13세기말에 와서 연속 되는 가뭄이 있었고 그로 인했는지는 모르나 주민들은 완전히 이곳을 버리고 남쪽으로 떠났다. 뉴멕시코의 리오 그란데 강가로 가서 흩어져 살게 되었다. 
 17세기 스페인 사람들이 이곳을 메사버드(또는 메사베르데, Mesa Verde)라 불르기 사작은 했지만 유적지가 있는지는 약 200년이 지나도록 아무도 몰랐다. 본격적으로 외부 세계에 알려진것은 1888년 카우 보이였던 웨더릴(Wetherill)이 유적지를 발견하고 유적지에서 파낸 유물을 팔기 시작한 때 부터가 된다. 그는 또한 1891년 스웨덴의(핀랜드인) 구스타프 노든숄드( Gustaf Nordenskiöld, IPA [ˈnɔrdnˌʃoʊld])를 도와 많은 유물을 유럽으로 반출했다. 미국정부에서는 이런 여러 가지 사실을 알고 황급히 1906년 국립공원으로 선포하고 유적지를 보호하게 되었다. 핀랜드 박물관이 많은 이곳 유적지 유물을 소장하고 있는 이유는 그때 반출 되었기 때문이다.
지리

공원의 낮은곳은 해발 1,900m 이고 메사 위의 높은 곳은 2,600m가 된다. 메사 위에는 푸른 숲으로 덮여 있고 여러 갈래로 갈라진 협곡이 많다. 공원의 크기는 동서로 19km, 남북으로 21km가 된다. 입구에서 24km 들어가서 방문객 센터가 있고 거기서 10km 더 가면 챠핀 메사 박물관과 스푸르스 트리 하우스(Sprus Tree House)라고 부르는 벼랑 주택 유적이 있다. 박물관을 중심으로 여러 곳에 유적들이 분산되어 있다. 이곳 메사의 지층은 사암인데 빗물이 지하로 스며 든뒤에 지반 밑에서 물이 수평으로 스며서 이동해 절벽으로 나오는 경우가 있다. 사암층에 스며 든 물이 절벽으로 새어 나오기 전에 겨울철에 얼었다가 녹았다 할 때 암석이 약해져 부서지게 되어 이로 인해 암석 절벽이 부식되어 움푹 파지게 된 지형을 지질학적 용어로 알코브(Alcove)라 한다. 이 알코브는 넓은 공간을 만들어 주고 자연적으로 지붕이 형성되어 비, 바람을 막아주어 여러 가지 이점이 있으나 절벽이라는 것으로 인해 출입에 어려운 악조건도 있다. 그 악조건이 외적의 침입으로부터 유리하게 할 것이 라는 해석도 있으나 그것만이 벼랑을 주택지로 택한 이유로 보기에는 어려운 점도 있다.
기후

| Mesa Verde Park Headquarters>  Elev: 6877 ft (2096 m)의 기후.월 | Mesa Verde Park Headquarters>  Elev: 6877 ft (2096 m)의 기후.1월 | Mesa Verde Park Headquarters>  Elev: 6877 ft (2096 m)의 기후.2월 | Mesa Verde Park Headquarters>  Elev: 6877 ft (2096 m)의 기후.3월 | Mesa Verde Park Headquarters>  Elev: 6877 ft (2096 m)의 기후.4월 | Mesa Verde Park Headquarters>  Elev: 6877 ft (2096 m)의 기후.5월 | Mesa Verde Park Headquarters>  Elev: 6877 ft (2096 m)의 기후.6월 | Mesa Verde Park Headquarters>  Elev: 6877 ft (2096 m)의 기후.7월 | Mesa Verde Park Headquarters>  Elev: 6877 ft (2096 m)의 기후.8월 | Mesa Verde Park Headquarters>  Elev: 6877 ft (2096 m)의 기후.9월 | Mesa Verde Park Headquarters>  Elev: 6877 ft (2096 m)의 기후.10월 | Mesa Verde Park Headquarters>  Elev: 6877 ft (2096 m)의 기후.11월 | Mesa Verde Park Headquarters>  Elev: 6877 ft (2096 m)의 기후.12월 | Mesa Verde Park Headquarters>  Elev: 6877 ft (2096 m)의 기후.연간 |
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| 일평균 최고 기온 °F (°C) | 39.5 (4.2) | 43.1 (6.2) | 50.5 (10.3) | 58.6 (14.8) | 68.6 (20.3) | 79.6 (26.4) | 84.9 (29.4) | 82.1 (27.8) | 74.5 (23.6) | 62.3 (16.8) | 49.4 (9.7) | 39.7 (4.3) | 61.2 (16.2) |
| 일일 평균 기온 °F (°C) | 28.6 (−1.9) | 32.0 (0.0) | 38.7 (3.7) | 45.5 (7.5) | 54.8 (12.7) | 64.6 (18.1) | 70.3 (21.3) | 68.3 (20.2) | 60.9 (16.1) | 49.5 (9.7) | 37.9 (3.3) | 29.0 (−1.7) | 48.4 (9.1) |
| 일평균 최저 기온 °F (°C) | 17.7 (−7.9) | 20.9 (−6.2) | 26.8 (−2.9) | 32.4 (0.2) | 41.0 (5.0) | 49.5 (9.7) | 55.7 (13.2) | 54.6 (12.6) | 47.3 (8.5) | 36.7 (2.6) | 26.5 (−3.1) | 18.3 (−7.6) | 35.7 (2.1) |
| 평균 강수량 인치 (mm) | 1.58 (40) | 1.48 (38) | 1.61 (41) | 1.21 (31) | 1.00 (25) | 0.53 (13) | 1.61 (41) | 2.12 (54) | 1.84 (47) | 1.64 (42) | 1.47 (37) | 1.45 (37) | 17.54 (446) |
| 평균 상대 습도 (%) | 61.7 | 57.8 | 47.0 | 38.7 | 33.1 | 25.6 | 32.1 | 39.9 | 38.1 | 40.7 | 49.4 | 59.1 | 43.6 |
| 평균 이슬점 °F (°C) | 17.1 (−8.3) | 18.8 (−7.3) | 20.2 (−6.6) | 21.8 (−5.7) | 26.3 (−3.2) | 28.5 (−1.9) | 39.1 (3.9) | 43.0 (6.1) | 35.2 (1.8) | 26.6 (−3.0) | 20.6 (−6.3) | 16.5 (−8.6) | 26.2 (−3.2) |
출처: PRISM Climate Group