戰爭史的 側面에서 본 映畵藝術의 平和寄與

국문 초록 (Abstract)

『이 數年동안 나는 「프로파간다」에 對해서 關心을 가지고 있다. 내 自身이 映畵藝術에 接近한 것은 Propagandist로 서다. 나는 1次大戰에서 하나의 極히 單純한 生覺을 가지고 돌아왔다. 그것은 萬若에 새로운 戰爭을 避하러면 어떠한 方法이건 間에 平和에 對하여 모든 사람에게 關心을 갖게 하는 일이다. 그때부터 나는 「프로파간다」는 이 簡單한 思想 즉 平和에 對하여 關心을 갖게 하는 일에 沒頭하게 되었다』라고, 映畵藝術, 그것이 劇映畵이건 記綠映畵이건 間에 그 內容에 表象된 「프로파간다」的 要素에 依하여 感激的인 說得의 貢默을 볼 수 있다. 「에이젠슈타인」 (S.M. Eisenstein)의 作品 「戰艦포템킨」(Potemkin)은 優秀한 劇的要素를 內包하면서 「프로파간다」的인, 强烈한 記錄的 群衆을 描寫해서 莫重한 說得貢獻을 이룩한 作品이라 하겠다. 그러므로 戰爭史를 通해서 平和에 寄與한 映畵藝術의 時代的 考察을 整理해 보는 것은 貴重한 課題로 思料된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Grouping user into clusters based on the web documents they have retrieved allows accurate recommendations of new web documents. A variety of algorithms have previously been designed with shortcomings of slow speed or low accuracy. For the purpose of complementing these shortcomings in this paper, we propose CUG algorithm, which is effective user clustering algorithm for collaborative filtering system. CUG algorithm uses Apriori algorithm, Naive Bayes algorithm in order to make clusters for users. Apriori algorithm constructs association word knowledge base, Naive Bayes algorithm adds weight to the association word knowledge base and categorizes web documents retrieved by user into classes. CUG algorithm groups users into clusters based on these web documents. CUG algorithm designed through these methods can be used to improve the efficiency of information retrieval by prefetching documents for the users and storing them in a document database in the system. For the purpose of evaluating performance for CUG algorithm designed in this paper, we compare our algorithm with methods of K-means clustering and Gibbs sampling.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 序論
• Ⅱ. 1次大戰과 藝術運動
• 1. Dadaism과 映畵
• 2 前衛藝術과 Avant-Garde Film
• 3. 表現主義와 그 作品
• 4. 抵抗意識과 映畵「아리랑」
• Ⅲ. 2次大戰과 映畵
• 1. Resistance運動과 映畵思潮
• 2. N대-Realism映畵潮流
• Ⅳ. 平和에 寄與한 世界映畵
• 1. 美國
• 2. 佛蘭西
• 3. 英國
• 4. 獨逸
• 5. 伊太利
• 6. 日本
• 7. 「오-스트리아」
• 8. 韓國
• Ⅴ. 結論