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최초의 주류 광대 역할은 조지프 그리말디가 연기했다 (그는 또한 전통적인 화이트페이스 메이크업 디자인을 만들었다). 1800년대 초반, 그는 영국 팬터마임의 일부를 형성했던 아를레키노극에서 광대의 역할을 확장했으며, 특히 드루리 레인 왕립극장과 새들러즈 웰즈 및 코벤트 가든 극장에서 활약했다. 그는 런던 코미디 무대에서 너무나 지배적이어서 아를레키노극 광대들은 "조이"로 알려지게 되었고, 이 별명과 그리말디의 화이트페이스 메이크업 디자인은 여전히 다른 광대들에 의해 사용된다.
광대들이 선보이는 희극은 보통 일상적인 행동과 과제가 비범해지고 터무니없는 일이 잠시 동안 평범해지는 바보의 역할이다. 이 코미디 스타일은 전 세계 여러 나라와 문화에서 오랜 역사를 가지고 있다. 일부 작가들은 그러한 코미디의 광범위한 사용과 오랜 역사 때문에 그것이 인간 조건의 일부인 필요성이라고 주장했다.
21세기의 현대 광대놀음 코미디 학교는 화이트페이스 광대 전통에서 벗어나 개인적인 취약성과 과장된 성애성에 더 중점을 둔다.
광대 캐릭터는 초기 근대 콤메디아 델라르테의 찬니 농부 바보 캐릭터에서 발전했는데, 이들은 그 자체로 고대 고대 그리스 연극 및 고대 로마의 연극의 농부 바보 캐릭터에 직접 기반을 두었다. 고전 그리스 연극의 농촌 익살꾼 캐릭터는 sklêro-paiktês (paizein: 어린아이처럼 놀다) 또는 deikeliktas라고 불렸으며, 농촌 또는 농민에 대한 다른 일반적인 용어도 있었다. 로마 연극에서 광대를 지칭하는 용어는 문자 그대로 굴착공, 노동자를 의미하는 fossor였다.
영어 단어 clown은 c. 1560년 (clowne, cloyne로) 농촌, 시골뜨기, 농민이라는 일반적인 의미로 처음 기록되었다. 이 단어의 기원은 불확실하며, 아마도 어색함과 관련된 스칸디나비아어 단어에서 유래했을 수 있다. 이러한 의미에서 Clown은 셰익스피어의 오셀로와 겨울 이야기에 나오는 셰익스피어의 바보 캐릭터의 이름으로 사용된다. 전문적이거나 습관적인 바보 또는 광대를 지칭하는 광대의 의미는 1600년 직후, 셰익스피어의 것과 같은 엘리자베스 시대 연극의 농촌 바보 캐릭터에 기반하여 발전했다.
아를레키노와 콤메디아 델라르테의 영향을 받아 17세기 잉글랜드에서 아를레키노극이 발전했다. 바로 이곳에서 광대가 재고 캐릭터의 고유 이름으로 사용되기 시작했다. 원래 아를레키노의 교활함과 재치 있는 본성에 대한 대조적인 인물이었던 광대는 익살꾼이라기보다는 코믹한 바보에 가까운 익살꾼이나 시골뜨기 바보였다. 그는 누더기 하인 복장을 한 하층 계급 캐릭터였다.
현재 고전적인 광대 캐릭터의 특징은 1800년대 초 조지프 그리말디에 의해 개발되었는데, 그는 찰스 딥딘 주니어의 1800년 팬터마임인 &lt;피터 윌킨스: 또는 날아다니는 세상의 아를레키노&gt;에서 새들러즈 웰즈에서 광대 역할을 연기했고, 그리말디는 이 캐릭터를 아를레키노극의 중심 인물로 키워냈다.
서커스 광대는 19세기에 발전했다. 현대 서커스는 1768년 문을 연 필립 애슬리의 런던 승마 학교에서 유래했다. 애슬리는 승마 공연 사이에 관객을 즐겁게 하기 위해 자신의 쇼에 광대를 추가했다. 미국 희극 배우 조지 L. 폭스는 1860년대에 그리말디에게서 직접 영감을 받은 광대 역할로 유명해졌다.
톰 벨링 시니어(1843–1900)는 1870년경 빨간 광대 또는 아우구스트(Dummer August) 캐릭터를 개발했으며, 더 세련된 백인 광대의 반대 역할을 했다. 벨링은 비엔나의 서커스 렌츠에서 일했다. 벨링의 의상은 현대 서커스 또는 어린이 광대의 고정 캐릭터의 템플릿이 되었는데, 하층 계급 또는 호보 캐릭터를 기반으로 하며 빨간 코, 눈과 입 주위의 흰색 메이크업, 큰 옷과 신발이 특징이다. 19세기 후반에 발전한 광대 캐릭터는 루제로 레온카발로의 1892년 오페라 팔리아치 (광대들)에 반영되어 있다.
벨링의 아우구스트 캐릭터는 1920년대부터 1930년대까지 니콜라이 폴리아코프의 코코에 의해 더욱 대중화되었다.
영어 단어 clown은 서커스 광대 연기와 함께 프랑스어 clown, 독일어 Clown, 러시아어(및 기타 슬라브어) кло́ун, 그리스어 κλόουν, 덴마크어/노르웨이어 klovn, 루마니아어 clovn 등 많은 다른 언어로 차용되었다.
이탈리아어는 코메디아 델라르테 찬니 캐릭터인 파글리아초(Pagliaccio)를 유지하고 있으며, 이탈리아어 용어의 파생어는 프랑스어 Paillasse, 스페인어 payaso, 카탈루냐어/갈리시아어 pallasso, 포르투갈어 palhaço, 그리스어 παλιάτσος, 튀르키예어 palyaço, 독일어 Bajass 또는 Bajazzo, 이디시어 פּאַיאַץ (payats), 루마니아어 paiață에서 발견된다.
20세기 북아메리카.
20세기 초, 일상생활에서 농촌의 단순한 사람이나 마을의 바보 캐릭터가 사라지면서, 북미 서커스는 호보나 떠돌이와 같은 캐릭터를 개발했다. 예를 들어, 뉴욕 히포드롬에서 공연했던 마르셀린 오르베스(1905), 찰리 채플린의 떠돌이(1914), 그리고 대공황 시대의 호보를 바탕으로 한 에미트 켈리의 '피곤한 윌리' 등이 있다. 또 다른 영향력 있는 떠돌이 캐릭터는 1930년대부터 1950년대까지 오토 그리블링이 연기했다. 레드 스켈턴의 영화 &lt;광대&gt;(1953)에 나오는 광대 도도 캐릭터는 서커스 광대를 "술 문제가 있는 재밌는 사람"이라는 비극적 희극적인 고정 캐릭터로 묘사한다.
미국에서 보조 더 클라운은 1950년대 후반부터 영향력 있는 아우구스트 캐릭터였다. &lt;보조 쇼&gt;는 1960년에 첫 방영되었고 1978년에 전국 케이블 TV에 방영되었다. 맥도날드는 1960년대에 보조 캐릭터에서 영감을 받아 마스코트 광대 로널드 맥도날드를 만들었다. 1959년부터 1962년까지 보조를 연기했던 윌라드 스캇은 1963년 TV 광고에서 마스코트 역할을 수행했다. 맥도날드의 캐릭터 상표권 출원은 1967년으로 거슬러 올라간다.
보조 템플릿을 기반으로 한 어린이 파티에서 광대 역할을 해주는 개인 계약자인 생일 광대라는 미국의 관습은 1960년대부터 1970년대에 발전했다. 1960년대 이후 발전한 (보조에서 파생된) 광대 캐릭터와 어린이 엔터테인먼트의 강한 연관성은 1980년대 중반까지 어린이 병원에서 광대 치료 또는 병원 광대놀이의 등장을 불러일으켰다. 광대 미국 국제 협회(1984년 설립)와 세계 광대 협회(1987년 설립)는 준전문가 및 전문 공연자들의 협회이다.
1980년대까지 아우구스트 또는 빨간 광대 캐릭터가 서커스나 팬터마임 쇼에서 백인 광대의 대조적인 역할에서 보조에서 파생된 어린이 엔터테인먼트의 독립적인 캐릭터로 변화하면서 광대공포증 캐릭터가 등장하게 되었는데, 이는 어린아이들이 광대에 대해 느끼는 매력이 그들의 근본적으로 위협적이거나 무서운 본성에 기반을 두고 있기 때문이다. 광대, 특히 서커스 광대에 대한 공포는 "광대공포증"이라는 용어로 알려지게 되었다.
전 세계에서 묘사되는 다양한 유형의 광대가 있다. 여기에는 다음이 포함된다.
피에로와 아를레키노.
현대 전통에서 화이트 광대와 오귀스트의 고전적인 짝은 콤메디아 델라르테에서 피에로와 아를레키노의 짝에 선례가 있다.
원래 아를레키노의 역할은 쾌활하고 민첩하며 재치 있는 하인이었고, 더 엄격하고 우울한 피에로와 짝을 이루었다.
18세기 영국 아를레키노극에서 아를레키노는 광대와 짝을 이루었다.
1800년경 조지프 그리말디가 발전시킨 광대는 더 세련된 아를레키노(더 낭만적인 캐릭터가 됨)에 대한 장난스럽고 거친 대조적인 인물이 되었다. 빅토리아 시대 영국에서 가장 영향력 있는 이러한 짝은 1860년대와 1870년대에 활동했던 페인 형제였다.
화이트와 오귀스트.
화이트 광대, 또는 프랑스어로 클로운 블랑(clown blanc)은 서투른 오귀스트와는 대조적으로 세련된 캐릭터이다. 이 두 유형은 또한 슬픈 광대(블랑)와 행복한 광대(오귀스트)로 구분된다.
오귀스트의 얼굴 기본 메이크업 색상은 흰색이 아닌 분홍색, 빨간색 또는 황갈색의 변형이다. 특징은 크기가 과장되어 있으며, 일반적으로 빨간색과 검은색이다. 입은 흰색(총구라고 함)으로 두껍게 윤곽이 그려져 있으며 눈도 마찬가지이다. 캐릭터에 맞게 오귀스트는 잘 맞는 복장이나 맞지 않는 의상(크거나 너무 작은)을 입을 수 있으며, 둘 다 적절하다. 대담한 색상, 큰 프린트나 패턴, 멜빵은 종종 오귀스트 의상을 특징짓는다.
오귀스트 캐릭터 유형은 종종 무정부주의자, 익살꾼 또는 바보이다. 그는 영리하고 화이트페이스보다 훨씬 낮은 지위를 가지고 있다. 고전적으로 화이트페이스 캐릭터는 오귀스트 캐릭터에게 자신의 명령을 수행하도록 지시한다. 오귀스트는 주어진 작업을 수행하는 데 어려움을 겪으며, 이는 재미있는 상황으로 이어진다. 때때로 오귀스트는 무정부주의자의 역할을 하며 화이트페이스의 지시를 고의적으로 따르지 않는 데 어려움을 겪는다. 때때로 오귀스트는 혼란스러워하거나 어리석어서 덜 의도적으로 실수를 저지른다.
콘트라-오귀스트는 화이트 광대와 오귀스트 캐릭터 사이의 중재자 역할을 한다. 그는 화이트 광대보다 낮은 지위를 가지지만 오귀스트보다 높은 지위를 가진다. 그는 화이트 광대처럼 되고 싶어하며 종종 화이트 광대가 하는 모든 것을 모방하여 승인을 얻으려고 노력한다. 콘트라-오귀스트 캐릭터가 있다면, 그는 종종 화이트페이스의 지시를 받아 오귀스트가 잘못된 행동을 할 때 교정한다.
화이트페이스 메이크업을 한 광대는 크게 두 가지 유형이 있다.
고전적인 화이트 광대는 피에로 캐릭터에서 파생되었다. 그의 메이크업은 흰색이며, 보통 눈썹과 같은 얼굴 특징이 검은색으로 강조된다. 그는 무례하거나 기괴한 오귀스트 유형과는 대조적으로 더 지적이고 세련된 광대이다. 프란체스코 카롤리와 글렌 리틀은 이 유형의 예시이다. 두 번째 유형의 화이트페이스는 보조 더 클라운 유형의 익살스러운 광대이며, 코미디 또는 그로테스크 화이트페이스로 알려져 있다. 이 유형은 특히 빨간 코와 빨간 입, 종종 부분적인 (주로 빨간색) 머리카락과 함께 기괴하게 강조된 특징을 가지고 있다.
애벗과 코스텔로의 코미디 파트너십에서 버드 애벗은 고전적인 화이트페이스였을 것이고 루 코스텔로는 코미디 화이트페이스 또는 오귀스트였을 것이다.
전통적으로 화이트페이스 광대는 얼굴과 목 전체를 덮는 광대 흰색 메이크업을 사용하여 밑에 깔린 자연 피부가 보이지 않도록 한다. 유럽 화이트페이스 메이크업에서는 귀를 빨갛게 칠한다.
화이트페이스 메이크업은 1801년 조지프 그리말디가 처음 고안했다. 그는 얼굴, 목, 가슴에 흰색 바탕을 칠한 다음 뺨에 빨간색 삼각형을 더하고, 두꺼운 눈썹과 장난기 있는 미소를 짓는 커다란 빨간 입술을 그렸다. 그리말디의 디자인은 많은 현대 광대들이 사용한다. 그리말디의 전기 작가인 앤드루 맥코넬 스토트에 따르면, 이 디자인은 1800년대의 가장 중요한 연극 디자인 중 하나였다.
미국 최초의 위대한 화이트페이스 광대는 무대 스타 조지 L. 폭스였다. 그리말디에게서 영감을 받은 폭스는 1860년대에 미국 전역에서 험티 덤티 이야기를 대중화했다.
공포 속에서.
무서운 광대(또는 사악한 광대, 킬러 광대라고도 함)는 전통적인 코믹 광대 캐릭터를 전복시킨 것으로, 장난스러운 유형이 공포 요소와 블랙 코미디를 사용하여 더욱 불쾌한 모습으로 묘사된다. 이 캐릭터는 광대 공포증(광대에 대한 공포 장애)이 있는 사람들이 느끼는 불안감을 자극하는 것으로 볼 수 있다. 사악한 광대의 현대적 원형은 1940년부터 DC 코믹스 캐릭터인 조커에 의해, 그리고 다시 스티븐 킹의 소설 &lt;그것&gt;에 나오는 페니와이즈에 의해 대중화되었는데, 이는 현대 관객에게 사악한 광대에 대한 공포를 소개했다. 소설에서 동명의 캐릭터는 주로 아이들을 광대("페니와이즈")의 형태로 유인한 다음 피해자가 가장 두려워하는 모습으로 변신하여 잡아먹는 범차원적인 괴물이다.
캐릭터 광대는 정육점 주인, 제빵사, 경찰관, 주부 또는 호보와 같은 특정 유형의 기이한 캐릭터를 채택한다. 이러한 유형의 광대의 대표적인 예는 서커스 떠돌이인 오토 그리블링과 에미트 켈리이다. 레드 스켈턴, 해럴드 로이드, 버스터 키턴, 찰리 채플린, 로언 앳킨슨 및 사샤 배런 코언은 모두 캐릭터 광대의 정의에 부합한다.
캐릭터 광대 분장은 표준적인 인간 얼굴에 코믹한 기울기를 더한 것이다. 그들의 분장은 살색 바탕으로 시작하며 안경, 콧수염, 수염부터 주근깨, 사마귀, 큰 귀 또는 이상한 헤어스타일까지 모든 것을 사용할 수 있다.
미국 서커스에서 가장 널리 퍼진 캐릭터 광대는 호보, 떠돌이 또는 부랑자 광대이다. 미국 캐릭터 광대 유형에는 미묘한 차이가 있다. 이러한 광대 유형 간의 주요 차이점은 태도이다. 미국 서커스 전문가인 호비 버제스에 따르면, 그들은 다음과 같다.
세계 광대 협회는 광대, 저글링 예술가, 마술사, 얼굴 페인팅 예술가를 위한 세계적인 단체이다. 주로 미국에서 연례 회의를 개최한다.
클라운즈 오브 아메리카 인터내셔널은 미네소타에 기반을 둔 비영리 광대 예술 회원 단체로 "진지한 아마추어, 준전문가 및 전문 광대를 위한 공유, 교육 및 모임 장소 역할을 하는 것"을 목표로 한다.
클라운즈 인터내셔널은 1940년대로 거슬러 올라가는 영국의 광대 단체이다. 이 단체는 광대 달걀 등록소를 담당하고 있다.
역할과 기술.
서커스에서 광대는 다른 서커스 역할이나 기술을 수행할 수도 있다. 광대는 줄타기, 저글링, 외발자전거, 사회자와 같은 기술을 수행하거나 동물을 탈 수 있다. 광대는 관현악단에 "앉아" 연주할 수도 있다. 다른 서커스 공연자들도 일시적으로 광대 역할을 대신하여 광대 의상을 입고 자신의 기술을 선보일 수 있다.
틀.
틀은 광대가 연기를 구성하는 데 도움이 되는 연기의 일반적인 개요이다. 틀은 느슨할 수 있으며, 연기의 일반적인 시작과 끝만 포함하고 나머지는 광대의 창의성에 맡기거나, 반대로 창의성을 위한 공간이 거의 없는 완전히 개발된 대본일 수도 있다.
쇼는 광대가 참여하는 전체적인 공연이며, 서커스 쇼와 같이 광대극 외의 요소가 포함될 수도 있고 포함되지 않을 수도 있다. 서커스 상황에서 광대 쇼는 일반적으로 앙트레, 사이드 디쉬, 광대 정지, 트랙 개그, 개그 및 비트의 조합으로 구성된다.
간주곡.
광대 스톱 또는 간주곡은 소품과 장비가 변경되는 동안 서커스에서 광대가 잠시 등장하는 것이다. 이들은 일반적으로 몇 가지 개그 또는 여러 비트로 구성된다. 광대 스톱은 항상 시작, 중간, 끝이 있으며, 변함없이 블로우오프로 절정에 이른다. 많은 사람들은 이를 리프라이즈 또는 런인이라고도 부르며, 오늘날의 서커스에서는 그 자체로 예술 형식이다. 원래는 이전 연기를 패러디하는 비즈니스였다. 예를 들어 줄타기 연기자가 있었다면 리프라이즈는 두 개의 의자 사이에 밧줄을 놓고 광대가 그 사이를 걸어 예술가를 흉내 내려고 시도하며, 그 결과 넘어지고 굴러떨어져 관객에게 웃음을 선사하는 것이었다. 오늘날 간주곡은 훨씬 더 복잡하며, 많은 현대 쇼에서 광대 연기는 전체 쇼를 연결하는 실마리가 된다.
소품 묘기.
가장 잘 알려진 광대 묘기 중에는 물을 뿜는 꽃, 작은 차에서 너무 많은 광대가 튀어나오는 묘기, 고무 닭으로 무엇이든 하는 것, 자기 발(또는 공기 주머니나 바닥의 상상 속 흠집)에 걸려 넘어지는 것, 또는 수많은 우스꽝스러운 차량이나 광대 자전거를 타는 것 등이 있다. 개별 소품 묘기는 일반적으로 개별 비트로 간주된다.
궁정광대(jester/court jester)는 중세 및 문예부흥기에 귀족이나 군주의 궁정에 고용되어 고용주 및 그 손님들의 오락에 봉사한 사람이다. 궁정 뿐 아니라 정기시나 시장판 같은 곳에서 평민들을 대상으로 공연하기도 했다. 중세 궁정광대들은 노래, 음악, 스토리텔링, 곡예, 저글링, 농담, 마술 등 다종다양한 엔터테인먼트를 구사하는 연예인이었다.
말도나도()는 우루과이 남부에 위치한 도시로 말도나도주의 주도이다. 인구는 54,603명이며 우루과이에서 7번째로 인구가 많은 도시이다.
용기(勇氣, )는 잘못된 것에 대한 위험이 마음속 생각을 통해 정해졌을 때의 숙연함을 용기라 한다. 용기 있는 행동 - 용기를 갖고 행동했을 때 "용기 있어 보인다."라고 이야기한다. 용기의 굳센 기운은 기개라고도 한다.
하지만 용기는 굳센 기운, 굳센 기질, 호기, 무모함 과는 분명한 차별점을 두어야 한다. 용기는 무모하지 않으며 용기는 기질처럼 인간의 육체에 기반한 본질적인 것과는 확실한 차별점을 두고 있다. 용기를 통해야만 옳은 신념을 가질 수 있는 것처럼 용기란 강해 보이는 것과는 다른 차이를 보이고 있으며 진정한 용기를 가진 자는 신념을 통해 다른 사람에게 좋은 영향을 줄 수 있는 용감한 사람이 된다.
정도가 지나친 용기는 '만용'이라고 표현한다. 한자 뜻대로 무모한 용기라는 뜻이며, "사리를 분간하지 않고 함부로 날뛰는 용맹"으로 정의한다. 용기란 소담함과 만용의 중간에 위치한 감정인 것이다.
용기의 특징.
용기와 관련된 두려움과 자신감.
다니엘 푸트만(Daniel Putman) 교수에 따르면, 용기는 가치 있는 목표를 위해 고통스럽거나 두려운 상황에 직면하여 의도적인 선택을 하는 것이다. 이러한 깨달음으로 푸트만은 "두려움과 자신감 사이에는 밀접한 관계가 있다"고 결론지었다. 용기와 관련된 두려움과 자신감은 용기 있는 행동이나 목표의 성공을 결정할 수 있다. 이것들은 용기의 독립변수로 볼 수 있으며, 이들의 관계는 우리가 두려움에 반응하는 방식에 영향을 미칠 수 있다. 여기서 논의되는 자신감은 자신감이다. 자신의 기술과 능력을 알고, 언제 두려움에 맞서 싸워야 할지, 언제 도망쳐야 할지 결정할 수 있다는 자신감이다. 푸트만은 다음과 같이 말한다. "용기의 이상은 단순히 두려움을 엄격하게 통제하는 것도 아니고 감정을 부정하는 것도 아니다. 이상은 상황을 판단하고 감정을 인간 본성의 일부로 받아들이고 잘 활용하는 것이다. - 두려움에 맞서고 이성이 가치 있는 목표를 향해 행동하도록 이끄는 습관을 개발했다."
푸트만에 따르면, 아리스토텔레스는 용기에 대한 적절한 수준의 두려움과 자신감을 말한다. "두려움은 사람마다 다를 수 있지만 완전히 상대적인 것은 아니며 '상황의 위험과 일치'하는 경우에만 적절하다." 위험한 상황에서 자신감에는 두 가지 측면이 있다는 점에서 자신감도 마찬가지이다.
위협에 직면했을 때 두려움과 자신감 사이의 적절한 균형이 없으면 이를 극복할 용기를 가질 수 없다. 다니엘 푸트만 교수는 "두 감정이 뚜렷하다면 두려움이나 자신감의 과잉이나 부족이 용기를 왜곡할 수 있다"고 말한다. 용기란 두려워하지 않는다는 뜻이 아니라, 앞으로 다가올 도전에 기꺼이 맞서겠다는 뜻이다.
사회와 상징주의.
종종 용기와 관련된 상징 중 하나는 사자이다. 이는 때때로 가톨릭 교회에서 죄에 대한 그리스도의 승리를 묘사하는 것으로 간주된다. 또한 일부 문화권에서는 죄와 부패가 만연한 공동체에 사는 사람들의 구세주로서의 상징이기도 하다.
불굴의 정신과 용기는 불굴의 정신이 역경에 맞서 용기를 낼 수 있는 정신적, 정서적 힘이라는 점에서 구별된다. 장로교 신학자 윌리엄 스완 플러머(William Swan Plumer)에 따르면, 언어의 엄밀한 타당성에 있어서도 용기와 불굴의 사이에는 차이가 있다. 용기는 위험에 직면하고 이에 저항하며, 불굴의 힘은 고통을 견뎌낸다. 용기는 행동을 위한 것이고, 불굴의 의지는 고통을 위한 것이다. 의미에서 불굴의 의지는 불변성과 참을성 있는 인내와 거의 다르지 않다.
토마스 아퀴나스는 용기를 기본 덕목 중 신중함과 정의 다음으로 세 번째로 꼽았다. 그는 근시안적인 대담함으로 인해 너무 쉽게 무모해지고 비참한 결과를 초래할 수 있는 용기와 두려움을 구별한다. 가톨릭교와 성공회 모두에서 인내는 성령의 일곱 가지 은사 중 하나이기도 하다.
타콰렘보()는 우루과이 중북부에 위치한 도시로 타콰렘보주의 주도이다. 인구는 51,224명이고, 우루과이에서 8번째로 큰 도시이다.
대한민국의 지역별 국내 총생산은 대한민국의 국내 총생산을 광역자치단체별로 세분화한 목록이다.
2023년 통계청 지역소득 통계 기준.
1인당 지역내 총생산 (명목).
묘소병(猫搔病, Cat scratch disease)은 고양이가 할퀴거나 물렸을 때 전염되는 세균으로 인해 생기는 병이다. 림프샘이 붓고 발열하게 된다.
신혼여행(新婚旅行) 또는 허니문(Honeymoon), 밀월(蜜月)은 신혼부부가 결혼식을 마치고 가는 여행을 말한다.
피카타(Piccata)는 고기 따위를 얇게 썰어 굽고, 소스와 레몬 즙, 파슬리를 곁들인 요리이다. 닭고기를 사용한 피카타 외에도 송아지 고기를 이용한 피카타도 있다.
하승리(河勝理, 1995년 1월 9일~)는 대한민국의 배우이다.
살라완주()는 라오스 남부에 위치한 주로, 주도는 살라완이며 면적은 10,691km2, 인구는 396,942명(2015년 기준), 인구밀도는 37.1명/km2이다.
사쿠라이선() 또는 애칭 만요마호로바 선() 은 [[일본] [[나라현]] [[나라시]]에 있는 [[나라역]]에서 나라 현 [[야마토타카다시]]에 있는 [[다카다역 (나라현)|다카다역]]까지를 잇는 [[서일본 여객철도]]의 [[철도]] 노선이다.
전 구간이 나라 현 안에 있으며, 기점 나라 역에서는 [[간사이 본선]] ([[야마토지 선]])과, 종점 다카다 역에서는 [[와카야마 선]]과 연계된다. [[가시하라시]], [[사쿠라이시]], [[덴리시]] 등 나라 현 중앙부의 도시들을 지나며, 사쿠라이 역 ~ 다카다 역 구간에서는 [[긴키 닛폰 철도]] [[긴키 닛폰 철도 오사카 선|오사카 선]]과 비슷한 구간을 달린다. 전 구간이 여객영업규칙에 따른 오사카 근교 구간에 속해 있으며, [[이코카]] 및 제휴 교통카드의 사용이 가능하다.
지금은 열차는 (227계 1000번대 221계는 운행) 201계(야마토지선용 운행) 205계(나라선) 회송
[[만요선]]과 애칭이다.
공모 결과, 사쿠라이 선이 지나가는 지역들에 《[[만요슈]]》에서 자주 읊어진 명소와 유적들이 많다는 것과, "훌륭한 국토"라는 의미를 지니고 있는 문어체 낱말 마호로바 ()가 나라 일대를 연상시키는 말로 전 일본에 퍼져있다는 이유에서 이름지어진 "만요마호로바 선"이 사쿠라이 선의 새 애칭으로 정해졌다. 이 애칭은 2010년 3월 13일 시간표 개정 때부터 적용되었다.
낮 시간대, 나라 역 ~ 사쿠라이 역 구간에서는 시간당 2편, 사쿠라이 역 ~ 다카다 역 구간에서는 시간당 1편의 열차가 운행된다. 또한 해마다 두 번 정도 낮 시간대의 보선 작업에 따라 운휴가 이루어진다. 나라 역 ~ 사쿠라이 역 구간만을 운전하는 열차를 제외한 대부분의 열차가 다카다 역에서 [[와카야마 선]]으로 [[직결 운행]]하며, 낮 시간대에는 다카다 역에서 방향을 돌려 와카야마 방면으로 직결 운행하고, 아침·저녁 시간대에는 [[오지 역]]까지 직결 운행한다. 아침 출근 시간대에는 나라 역에서 사쿠라이 선을 경유하여 [[JR 난바 역]]까지 운행하는 쾌속 열차도 존재한다.
일반적으로 1인 승무가 이루어지지만, 아침 출근 시간대, 사쿠라이 시의 [[오미와 신사]]의 월례 제사철 등 특별한 행사가 있는 경우에는 차장이 승무하는 열차도 운행된다. 또한 [[천리교]]의 제례가 있을 때에는 일본 전국 각지에서 덴리 역까지 운행하는 임시단체열차 "덴리린 호"가 운행된다. 그러나 간토 지방에서 출발하는 덴리린 호는 2011년 1월 26일을 마지막으로 운행이 종료되었다.
한편, 사쿠라이 선과 와쿠라이 선의 이용 촉진과 관광 진흥을 목적으로, 105계 전동차 4량 편성에 광고를 덧씌운 관광 열차를 [[2009년]] 11월 29일부터 운행하기 시작하여, 사쿠라이 선·와카야마 선 전 구간과 [[기세이 본선]] [[와카야마역]] ~ [[와카야마시역]] 구간을 운행하도록 했다. 첫 번째 편성 "다비만요" ()를 시작으로, 2009년 12월 6일과 2010년 3월 13일에는 "만요의 사계" () 2편성을, 2010년 4월 1일에는 "만요의 사계절 풍채" ()를 운행하기 시작하였으며, 앞으로 4 ~ 6년간 운행할 예정이다.
[[분류:나라현의 철도]]
[[분류:1893년 개통한 철도 노선]]
사완나켓주()는 라오스 남부에 위치한 주로, 주도는 까이선폼위한이며 면적은 21,774km2, 인구는 721,500명(2004년 기준), 인구밀도는 33.1명/km2이다. ‘사완나켓’은 라오어로 ‘천지’(天地)를 뜻한다.
북쪽으로는 캄무안주, 남쪽으로는 살라완주와 인접해 있으며 동쪽으로는 베트남 꽝찌성과 후에시, 서쪽으로는 태국 나콘파놈주, 묵다한주와 인접해 있다.
메콩강 태국과 라오스 사이에 두 번째로 걸쳐진 제2 타이-라오스 우정의 다리( 므앙 묵다한 군, 사완나켓 사이)를 따라 동서 경제 회랑의 일익을 담당하고 있다.
세콩주()는 라오스 남동부에 위치한 주로, 주도는 세콩이며 면적은 7,665km2, 인구는 113,048명(2015년 기준), 인구밀도는 14.7명/km2이다. 1984년 살라완주에서 분리되어 신설되었다. 동쪽으로는 베트남, 남쪽으로는 아타프주와 인접해 있으며 북쪽으로는 살라완주, 서쪽으로는 참파사크주와 인접해 있다.
기댓값 최대화 알고리즘은 1977년 아서 뎀스터, 낸 라드와 도널드 루빈에 의해 제시되었다. 하지만 특수한 경우에서의 기댓값 최대화 알고리즘은 이미 몇몇 저자들에 의해 연구되고 있었고, 특히 롤프 선드버그는 페르 마틴-뢰프, 앤더스 마틴-뢰트와 함께 지수족에 한정된 기댓값 최대화 알고리즘에 관한 연구를 한 바 있다. 1977년 뎀스터-라드-루빈 논문은 이 방법을 일반화하여 지수족뿐만 아니라 다양한 확률분포에 한해서도 알고리즘이 수렴함을 밝혔다. 왕립통계협회저널에 게재된 이 논문은 그 혁신성으로 인해 롤프 선드버그를 비롯한 여럿에게 극찬을 받았으며, 기댓값 최대화 알고리즘을 통계분석의 중요한 도구로 자리매김하게 하였다.
이후 뎀스터-라드-루빈 논문의 알고리즘 수렴성 분석에 오류가 발견되었고, 1983년 C.F. 제프 우에 의해 옳은 증명이 제시되었다. 제프 우의 증명은 기댓값 최대화 알고리즘이 지수족뿐만 아니라 다른 확률분포에도 성립함을 보였다.
기댓값 최대화 알고리즘은 통계 모델의 수식을 정확히 풀 수 없을 때 최대가능도를 구하는 데 사용된다. 이런 통계 모델은 대개 잠재변수와 관측할 수 없는 모수, 관측된 데이터로 구성되어 있고, 몇몇 관측값들이 누락되어 있거나 관측되지 않은 데이터가 존재한다고 가정할 수도 있다. 예를 들면, 혼합 모델에서 매 관측값이 그에 상응하는 잠재변수 혹은 관측되지 않은 값을 가지고 있다고 가정할 수 있다.
최대가능도는 관측되지 않은 모든 변수 각각에 대하여 로그가능도를 미분한 식을 풀어서 구할 수 있다. 하지만 잠재변수를 포함하는 통계 모델의 수식들은 매우 복잡하여 이와 같은 방법으로는 풀 수 없다. 각각의 변수에 관해 미분한 식은 서로 얽혀있어 한 수식의 해를 구하기 위해서는 다른 식의 해를 구해야 하는데, 이 수식의 해 또한 이전 식의 변수를 포함하기 때문이다. 따라서 이 경우 정확한 해를 계산하는 것은 불가능하다.
하지만 기댓값 최대화 알고리즘을 이용하면 이 문제의 해를 수치적으로 계산할 수 있다. 우선 서로 얽혀있는 두 식과 각각의 변수들을 가정해보자. 두 식은 얽혀있기 때문에 한 식의 변수는 다른 식의 변수일 수 있다. 첫번째 식의 변수값을 임의로 잡은 후 이 변수값으로 두번째 식의 변수값을 추정한다. 그렇게 구한 변수값으로 다시 첫번째 식의 변수값을 추정하고 이를 반복한다. 특정한 상황에서 충분히 많은 반복을 거치면 각각의 변수들이 일정한 값으로 수렴한다는 것을 보일 수 있다. 또한, 이 값에서 로그가능도의 미분은 0이 됨을 보일 수 있고, 이는 이 값이 극점이거나 안장점임을 의미한다. 일반적으로 로그가능도는 여러 개의 극점을 가질 수 있으므로 기댓값 최대화 알고리즘이 반드시 최댓값을 구할 수는 없다. 어떤 가능도는 특이점, 즉 무의미한 극점을 갖기도 한다. 예를 들어, 혼합 모델에서 한 성분의 평균 매개변수를 관측된 하나의 데이터로 놓고 분산 변수를 0으로 설정할 때 발생하는 특이점이 기댓값 최대화 알고리즘으로 구해지는 해가 될 수 있다.
관측할 수 있는 확률변수 formula_1와 관측할 수 없는 확률변수 formula_2, 그리고 모수 formula_3가 있을 때, formula_4에 대한 확률분포는 formula_5로 주어져 있다. 이 때 최대가능도를 계산하고 싶은 경우, 최대화하려는 가능도 함수는 formula_6로 정의할 수 있다.
기댓값 (E) 단계에서는 formula_10가 주어지고 새로운 formula_3를 사용할 때 가능도의 기댓값 formula_12를 정의한다. 이 때 기댓값을 취하는 확률분포는 formula_1, formula_10가 주어졌을 때 formula_2의 조건부 분포이다.
최대화 (M) 단계에서는 formula_12를 최대화하는 새로운 모수 formula_18를 계산한다.
모수 formula_3가 주어졌을 때, 잠재변수 formula_2에 관한 가능도 함수를 최대화함으로써 formula_2의 값을 어렵지 않게 추정할 수 있고, 반대로 잠재변수 formula_2의 값이 주어졌을 때, 모수에 관한 가능도 함수를 최대화함으로써 모수 formula_3의 값을 추정할 수 있다. 모수와 잠재변수 중 하나의 값을 알면 다른 값도 쉽게 알 수 있다는 것이 기댓값 최대화 알고리즘의 핵심이다. 다음은 기댓값 최대화 알고리즘을 간략히 요약한 것이다.
기댓값 최대화 알고리즘은 극대점을 찾기 때문에, 구한 값이 실제 최대점은 아닐 수 있다. 이를 피하기 위해 여러 개의 임의 초기값에 대해 계산하는 기법이나 담금질 기법 등이 같이 사용될 수 있다.
비록 EM을 반복하는 것이 관측된 데이터(한계) 기능도 함수를 증가시키지만 그 순열이 최대가능도로 수렴한다는 증거는 없다. 다항 분포에서는, EM 알고리즘이 초기값에 따라 관측된 데이터 가능도 함수의 극대값으로 수렴할 수도 있다. 경사 하강법(서로 다른 초기 추정량 formula_32에서 시작하는 방법)이나 담금질 기법 등 수 많은 체험적이거나 메타 발견적 학습 방법이 있다.
EM은 가능도가 지수족일 때 특히 유용하다: E 단계는 충분 통계량()의 기대값들의 합이 되며, M 단계는 선형 함수를 최대화하는 것을 포함한다. 이런 경우에는, 각각의 단계에서 선드버그 공식을 이용하여 닫힌 해를 도출하는 것이 가능하다.
경사 하강법, 켤레기울기법, 또는 가우스-뉴턴 방법의 변형 등과 같은 최대가능도를 찾는 여러 방법들이 존재한다. EM과 달리, 이러한 방법들은 일반적으로 가능도 함수의 첫 번째와 두 번째 미분의 계산을 필요로 한다.
올바름 증명.
여기에서 증명하는 것은 formula_34를 향상시키는 formula_36를 찾으면 formula_33가 향상된다는 것이다.
확률이 0이 아닌 formula_38를 만족하는 어떤 formula_2에 대해서, 다음과 같이 이야기할 수 있다:
formula_41를 formula_2에 대해서 합한 값(혹은 적분한 값)을 양변에 곱할 수 있다. 좌변은 상수인 기댓값이므로:
여기에서, formula_44는 음수의 합(negated sum)으로 정의된다.
마지막 식은 formula_45인 경우를 포함해서 모든 formula_36에 대해서도 성립한다.
하지만, 깁스 부등식(Gibbs' inequality)에 의해서 formula_49이다.
그러므로, formula_51에 비해서 formula_34가 커지도록 formula_36을 선택하면, 최소한 그 이상으로 formula_54에 비해서 formula_33가 향상될 것이다.
대체 설명.
기댓값 최대화 알고리즘은 기계 학습과 컴퓨터 비전의 데이터 클러스터링에 자주 사용된다. 자연 언어 처리 분야에는 확률적 문맥 자유 문법()의 자율 유도를 위한 두 가지 중요한 알고리즘의 예로 바움-웰치 알고리즘()과 안밖 알고리즘()이 있다.
칼만 필터는 일반적으로 온라인 상태 추정에 사용되고 최소 분산 평활화는 오프라인 또는 배치() 상태 추정에 사용된다. 그러나 이러한 최소 분산 해법들을 위해서는 상태공간 모델의 매개변수 추정이 필요하다. 기댓값 최대화 알고리즘은 절리 상태()와 모수 추정 문제를 푸는데 사용될 수 있다.
칼만 필터 또는 최소 분산 평활화가 하나의 입력을 받고 하나의 출력을 하는 시스템에서 잡음 섞인 측정을 한다고 가정하자. 최대가능도 계산으로부터 갱신된 측정 잡음 분산 추정을 얻을 수 있다.
이 때 formula_60는 N 스칼라 측정인 formula_61으로부터 필터 또는 평활화에 의해 계산된 스칼라 출력 추정이다. 비슷하게 1차 자기회귀 과정을 위해, 갱신된 과정 잡음 분산 추정이 다음과 같이 계산된다.
이 때 formula_60와 formula_64가 필터 또는 평활화에 의해 계산된 스칼라 상태 추정들이다. 갱신된 모델 계수 추정은 다음을 통해서 얻어진다.
기댓값 최대화 알고리즘의 때때로 느린 수렴을 가속화 하기 위해서 몇 가지 방법이 제시되어 왔다. 켤레기울기법을 사용하는 것과 수정된 뉴턴의 방법 기법들이 그 예다. 추가적으로 기댓값 최대화 알고리즘은 속박 추정 기법들과 함께 쓰인다.
α-EM 알고리즘.
기댓값 최대화 알고리즘에 사용되는 Q-함수는 로그가능도를 기반으로 하고 있다. 그러므로, log-EM 알고리즘으로 간주된다. 로그가능도의 사용은 α-로그가능도 비율로 일반화 될 수 있다. 그러면, 관찰된 데이터의 α-로그가능도 비율은 그것의 Q-함수와 α-발산을 사용한 등식으로 정확하게 표현된다. 이 Q-함수를 얻는 것은 일반화 된 E 단계이다. 그것의 최대화는 일반화된 M 단계이다. 이 두 단계를 α-EM 알고리즘
이라고 부르며 log-EM 알고리즘이 이에 하위 분류로 포함된다. 따라서, 야스오 마츠야마()의 α-EM 알고리즘은 정확히 log-EM 알고리즘의 일반화이다. 기울기 또는 Hessian 행렬의 계산이 필요 없다. α-EM은 알맞은 α를 선택함으로써 log-EM 알고리즘 보다 더 빠르게 수렴한다. α-EM 알고리즘은 은닉 마르코프 모델 추정 알고리즘 α-HMM의 더 빠른 버전으로 이어졌다.
기댓값 최대화 알고리즘은 부분적으로 베이즈가 아닌 최대가능도방법이다. 최종 결과는 (베이즈 방식의) 잠재변수와 "θ" (최대가능도 또는 사후 최빈값() 중 하나)의 점추정에 대한 확률분포로 나타난다. 잠재변수처럼 "θ"에 대한 확률분포로 나타나는 완전한 베이즈 방식의 버전을 생각해 볼 수 있다. 추론을 위한 베이즈 방식의 접근법은 간단하게 "θ"을 다른 잠재변수와 같이 취급한다. 이 패러다임에선 E 단계와 M 단계의 구분이 없어진다. 만약 위에서 말한 변분 베이즈 근사법과 같이 인수분해된 Q 근사값을 사용하면, 각각의 잠재변수("θ"가 포함된)에 대해서 반복하고 한 번에 하나씩 최적화할 수 있다. 그러면 "k"가 잠재변수의 개수라고 할 때, 한 번 반복할 때마다 "k" 단계들이 있다. 그래픽 모델()에서 앞의 방법은 각각의 변수의 새로운 "Q"를 마르코프 블랭킷()에만 의존시킴으로써 쉽게 만들 수 있어서, 국소 메시지 전달()이 효율적인 추론으로 사용될 수 있다.
정보 기하학()에서, E 단계와 M 단계는 이중 아핀 접속의 사영()으로 해석되고, e-연결()과 m-연결()로 불린다. 쿨백-라이블러 발산 또한 이 용어들을 사용해서 해석될 수 있다.
두 개의 formula_67차원 다변량 정규분포가 혼합되어 있는 경우, 보통 이 모델에서 formula_67차원 값을 수집하는 것은 가능하지만 그 값이 두 분포 중 어느 분포에서 나온 것인지는 알 수 없는 경우가 많다. 이 문단에서는 이러한 경우에 대한 기댓값 최대화 알고리즘을 유도한다.
전체 formula_69개의 점을 수집하였을 때, formula_70번째 수집되는 값은 formula_71로 나타낼 수 있다. 여기에서 formula_72는 formula_67차원 점을 가리키는 관측 가능한 변수, 그리고 formula_74는 두 개의 정규분포 중 어느 분포에서 수집되었는지를 가리키는 관측 불가능한 변수이다.
formula_70번째 값이 두 분포 중 어느 분포에서 수집되는지에 대한 확률은 formula_70와 독립적이기 때문에, formula_77는 formula_70에 관계없는 매개변수로 표현할 수 있다. 이 값을 formula_79인 벡터 formula_80로 표기하도록 한다(formula_81).
마지막으로, 두 다변량 정규분포를 각각 formula_82, formula_83로 표기하기로 한다.
이제 가능도 함수 formula_87를 다음과 같이 표현할 수 있다:
여기에서 formula_90는 지시 함수이고, formula_91는 다변량 정규분포의 확률 밀도 함수이다. 여기에서 formula_91를 풀어서 쓰면 다음과 같이 정리된다.
기댓값 단계(E step).
모수 formula_32에 대하여 formula_74에 대한 확률분포 formula_96는 다음과 같이 계산한다.
최대화 단계(M step).
이제 최대화 단계를 계산한다. formula_12 함수는 formula_101에 대한 식과 formula_102에 대한 식의 선형 결합이기 때문에, formula_101와 formula_102에 대해 독립적으로 최대화를 계산하는 것이 가능하다.
먼저 모수 formula_105는 다음과 같이 유도된다.
다음으로 formula_108에 대한 식은 다음과 같다.
formula_112도 같은 방식으로 구할 수 있다.
알고리즘의 종료.
즉, 사전에 정의된 기준점 formula_113에 대해서, formula_114이면 종료한다.
동일한 크기의 이미지 formula_115개가 주어졌을 때, 이를 formula_116라 하자. 각 이미지는 formula_117개의 픽셀로 이루어져 있고 각 픽셀은 formula_118 혹은 formula_119의 값을 가진다. 즉, formula_120이다. 또한 각각의 픽셀이 서로에 대해 조건부 독립적이라 가정하면, 성분 formula_121의 모든 이미지에 관한 픽셀 formula_70의 확률분포는 모수 formula_123를 갖는 베르누이 분포로 모델링 할 수 있다.
혼합 모델이 formula_124개의 군집(cluster)을 가진다고 가정할 때, 어떤 이미지가 군집 formula_70에 속해 있을 확률을 formula_126이라 하자. formula_127는 혼합 계수(mixing coefficient)라 불린다.
이 모델은 어떤 이미지가 특정 군집에 속할 확률변수와 그 군집에서의 픽셀 분포 변수를 모수로 갖는다. 즉, formula_128이고,
formula_129이다.
하나의 트레이닝 이미지(training image) formula_130에 관한 가능도 함수는 다음과 같다.
이 때 formula_130가 군집 formula_121에 의해 생성되었을 확률은 다음과 같다.
formula_124-차원 잠재변수 formula_136을 정의함으로써 주어진 이미지가 어떤 군집에 속할 확률을 모델링 할 수 있다. formula_137가 formula_119-of-formula_124 표기법으로 나타내어졌다고 하자. 즉,
formula_140에 대하여, formula_141이고, formula_142가 성립한다.
formula_137의 분포가 formula_144로 주어져 있다고 가정하자. 그러면 다음이 성립한다.
또한, formula_146라 하면,
formula_147이다.
잠재변수 formula_137들을 포함하는 집합 formula_149를 정의하고 위 수식을 사용하면,
formula_150이 성립하고,
트레이닝 이미지의 집합 formula_151를 정의하면 formula_2에 관한 formula_1의 조건부 확률분포를 다음과 같이 유도할 수 있다.
기댓값 단계에서 잠재변수의 값을 업데이트 하기 위해 formula_2의 확률분포를 formula_159이라 하자. 이 분포는 정확히 풀 수 없으므로 값을 추정해야 하는데, 이를 위해 현재 formula_160의 값을 이 변수의 기댓값으로 대체한다.
이와 같이 formula_162의 값을 업데이트 하면 잠재변수 formula_163가 더 이상 formula_119-of-formula_124식으로 나타내어지지 않는다는 사실을 알 수 있다. 이는 이미지 formula_166이 하나의 군집이 아니라 여러 개의 군집에 부분적으로 속한다는 것을 의미한다.
위 식을 formula_169에 관해 최대화하기 위해 미분하여 formula_118이 되는 값을 찾는다.
이 때, formula_172는 군집 formula_173에 실질적으로 속한 이미지의 개수이다.
군집 formula_173에서의 픽셀 분포의 매개변수 formula_175는 다음과 같이 나타낼 수 있다.
formula_177는 군집 formula_173에 (실질적으로) 속한 이미지들의 가중 평균을 의미한다.
formula_179를 혼합 계수 formula_180와 조건 formula_181에 관해 최대화하기 위해 라그랑주 승수법(Lagrange Multiplier)을 이용한다.
위 두 결과를 종합하면 formula_185이고,
formula_186이다.
기댓값 단계(E step):
최대화 단계(M step):
이 때, formula_190이고, formula_191이다.
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.
기야마역의 다른 뜻은 다음과 같다.
요시노역의 다른 뜻은 다음과 같다.
아라오역의 다른 뜻은 다음과 같다.
사이솜분주()는 라오스 북부에 위치한 주로, 주도는 아누웡이며 면적은 7,105km2, 인구는 70,600명(2004년 기준), 인구 밀도는 10명/km2이다. 라오스의 수도인 비엔티안 인근에 위치한다.
1994년 비엔티안주와 시앙쾅주의 일부 지역을 통합한 사이솜분특별구()가 신설되었지만 2006년 1월 13일을 기해 폐지되었다. 2013년 12월 13일 사이솜분주가 신설되어 오늘에 이른다.
비엔티안주 또는 위앙짠주()는 라오스 북서부에 위치한 주로, 주도는 폰홍이며 면적은 15,927km2, 인구는 419,090명(2015년 기준), 인구밀도는 26.3명/km2이다.
1989년 비엔티안부가 분리되어 신설되었다. 북쪽으로는 루앙프라방주, 북동쪽으로는 시앙쾅주, 동쪽으로는 볼리캄사이주, 남쪽으로는 비엔티안부와 태국, 서쪽으로는 사이냐불리주와 접한다.
이 중기관총은 본체를 포함하여 3부분으로 분리되어 옮겨지므로, 약 3명 정도의 병력이 필요하다. 제2차 세계대전의 오키나와 전투에서 미군이 일본군에게 전멸을 당했을 때 미군 생존자 2명이 이 기관총의 본체만 가지고 적을 섬멸해 훈장을 받았다.
비엔티안도 혹은 위앙짠도()는 라오스 북서부에 위치한 행정 구역으로, 라오스의 수도 비엔티안을 관할한다. 면적은 3,920km2이며 인구는 820,924명(2015년 기준), 인구밀도는 210명/km2이다.
1989년 비엔티안주에서 분리되어 신설되었다. 메콩강의 경사로에 위치하며 태국과 국경을 접한다.
메이신·도메이 고속도로의 건설로 인해 수송수단이 확대되고 있었던데다 트럭 수송에 대항하기 위해 국철에서는 특별히 소요시간의 단축이 시급하게 여겨졌으며 신선식품 수송을 중심으로 화물열차의 고속화가 계획되고 있었다. 최고속도 100km/h로 운행이 가능한 고키 10000계 컨테이너화차·레사 10000계 냉동화차와 병행하여 전용의 신형 기관차의 개발이 개시되었다.
당초에는 동축수 8축의 'H급'으로 하는 구상도 있었지만 대출력 전동기의 실용화에 대한 전망이 가시화되어 동축수 6축의 'F급'으로 개발이 진행되었으며 1966년 9월에 시제차량이 가와사키 차량(현 가와사키 중공업)에서 완성되었다. 이것이 EF90형이다.
정격출력 3,900kw는 당시 협궤철도에서는 세계최대였던 것이었다. 단지 이 출력의 향상을 고속특성의 개선으로 살리고 있었으며 국철의 최강 전기 기관차의 타이틀과는 정반대로 EF65형 전계자 정격속도 45km/h로의 견인력으로는 대부분 향상하고 있지 않았다. EF60형 이후의 소위 신성능 전기 기관차는 화물·여객 양용으로 되어있지만, 실제 EF60형의 단계에서는 최고속도 65km/h의 화물열차 견인을 전제로 등장하였으며 만능기로 등장한 EF65형도 2축 화차의 2단 링크화에 따라 화물열차의 속도향상을 배경으로 설계되었으나 그것도 75km/h에 지나지 않았다. 최고속도 100km/h의 고속 특급화물열차가 당시의 EF65형 중련이 된 것도 기동시의 견인 출력이 아닌 전계자 정격 속도에서 영업 최고속도까지의 가속력 확보를 위한 것이었다. 이들은 전 형식의 연장선상에 있으며 EF58형의 전계자 정격속도인 68km/h에서의 견인력은 같은 형식에 뒤떨어지고 있었다. 고속 특급화물열차는 당시 객차형 여객 열차의 영업 최고속도 95km/h를 상회하고 있어 EF90형 속도성능의 요구는 직류 신성능 전기 기관차로서는 처음 EF58형을 상회하는 것이 된 것이었다.
같은 해 11월부터 먼저 운용을 개시한 레사 10000계 특급 화물열차 '도비우오'·'긴린'의 견인을 운용을 개시하였으며, 운용결과를 기본으로 1968년부터 양산 기관차의 제작이 개시되었다. 이것이 EF66형이다.
본형식의 양산개시에 따라 지금까지 잠정적으로 EF65형(500번대 F형식)의 중련 견인으로 운용되어온 '도비우오' 등의 고속 화물열차는 본형식 1량으로의 견인으로 교체되었으며, 이후 도카이도·산요본선 계통의 고속 화물열차에 주로 사용되었다. 1985년 3월부터는 침대특급(블루트레인) '하야부사'·'후지' 등의 여객열차 견인에도 사용하게 되었다.
1987년 국철 분할 민영화로 서일본 여객철도(JR 서일본)와 JR 화물에 승계되었다. 1989년에는 JR 화물에 의해 일부 설계 변경후 신규 제작이 개시되었다. 이것은 컨테이너 화물 수송의 호조를 따라 열차 증발에 대응한 것으며 당시 병행하여 개발에 착수한 신형 기관차의 투입까지 수송 상황의 부족을 조달시간적으로 유예할 수 없었기 때문에 과도기적인 조치이다. 이후 컨테이너 화차가 주가된 화물열차에서 중요하게 운용되었다.
고운전대 비관통형으로 운전대를 특급형 전동차와 동일한 1단 높이에 있는 위치에 마련하였으며, 중앙부를 돌출형으로 한 전면형상은 종래의 국철 전기 기관차에 없었던 독특한 형태였다. 등화류는 전면하부에 전면등·후미등을 수직에 배치하였으며 좌우의 등화간에는 스테인리스강의 장식대를 배치하였는데 정면의 차호 플레이트는 특급형 전동차와 유사하며 역삼각형의 휘장과 일체화한 의장이다. 이 형상의 특징에서 본 형식은 용이하게 식별할 수 있었다. 외부 도색은 차체가 청 15호(짙은 청색), 정면하부와 측면의 띠는 크림 1호이다.
1,000t의 화물열차를 100km/h로 운행하는 것을 목표료 하여 주전동기는 본형식에 따라 개발된 출력 650kw의 MT56형 6기를 탑재했으며, 정격출력은 EF65형의 1.5배를 웃도는 3.900kw로 되었다.
제어방식은 국철 직류 전기 기관차에서 일반적인 저항제어이며, 주전동기의 전기배열을 이어서 바꾸는 편성제어는 교락이동방식을 채용하였다. 약계자제어는 S(직렬), SP(직병렬), P(병렬)의 각 놋치에 대해 최약 40%까지의 8단과 재래차보다 많이 설정되었으며, 세밀한 속도제어가 가능하다. 제어회로는 릴레이부터 다이오드·사이리스터·싱크로 전동기 등의 신기술이 적극적으로 채용되었으며 공전 검지장치는 전기 기관차에서 처음으로 주전동기 전기자 전압 비교방식을 채용하였다.
대차는 다이아프램형 공기 용수철을 침 용수철로 이용한 DT133(양단)·DT134(중간)로 양단의 DT133은 공기 용수철을 개입하여 전하중을 지탱하며 견인력 전달에는 볼스터 앵커를 사용했는데 전동차 대차에 가까운 구조로 되어 있다. 중간의 DT134는 곡선통과시 횡방향 동요에 대응할 필요가 있어 상하 진동 받침과 진동 받침잡이를 가진 링크식 기구를 준비했으며 상진동 받침이 차체와 연결되어 있다. 동력전달기기는 종래의 조괘식에서 퀼식 구동장치를 이용하여 용수철 하중량을 경감하고 있다. 이것은 궤도로의 영향 경감이나 고속 주행시의 안정성 확보에 유익한 기구인데, 모두 국철 전기 기관차에서는 첫채용이 되었다.
고속 화물열차의 견인이 전제이기 때문에 브레이크 장치에는 전자 제동 지령장치와 응속도 단독기증압기능을 탑재한다. 전동 공기압축기(CP)는 10000계 화차의 공기 용수철에도 공기압을 공급하는 장치이며 대용량의 것을 2대 탑재했다.
연결기는 주위에 제동지령을 전달하는 제동관(BP) 및 공기압을 공급하는 원공기류관(MRP)과 2계통의 공기관을 탑재했으며, 같은 형태의 연결기를 탑재한 10000계 고속화차와의 연결시에는 공기관도 자동적으로 연결되는 구조이다. 이는 10000계 화차의 각대차에 갖추었으며 공기 용수철과 각 차량의 제동 장치를 구동하는 동력원이 되는 원공기류에 공기압을 공급하는 MRP를 편성전체에 인통하기 때문에 연결기 본체는 유간이 없는 일본 철공소 설계의 밀착식 자동연결기를 사용한 연결기에 각공기관도 확실히 접속되는 설계로 하였다.
팬터그래프는 직류 전기 기관차 표준의 능형 팬터그래프인 PS17을 탑재했다. 후년에는 생산 종료되고 있던 PS17의 부품조달이 어려워져 PS22B 하부교차형 팬터그래프로의 교체가 순차적으로 진행되었다.