http://dh.aks.ac.kr/~dh_edu/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=2%EC%A1%B0%ED%94%BC%EB%93%9C%EB%B0%B12조피드백 - 편집 역사2026-04-24T13:32:48Z이 문서의 편집 역사MediaWiki 1.31.8http://dh.aks.ac.kr/~dh_edu/wiki/index.php?title=2%EC%A1%B0%ED%94%BC%EB%93%9C%EB%B0%B1&diff=5296&oldid=prev2022년 11월 12일 (토) 13:20에 Admin님의 편집2022-11-12T13:20:48Z<p></p>
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<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #222; text-align: center;">2022년 11월 12일 (토) 13:20 판</td>
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<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>2012년 김현희가 쓴 “UniTag 온톨로지를 이용한 태그 기반 음악 추천 기법”(파일 첨부) 논문에서 기존에 소셜 음악 사이트는 80%가 음악 장르 음악가, 시대, 그리고 장소와 같은 태그였고 10%가 의견, 긍정 또는 부정이었다고 합니다. <br/></div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>2012년 김현희가 쓴 “UniTag 온톨로지를 이용한 태그 기반 음악 추천 기법”(파일 첨부) 논문에서 기존에 소셜 음악 사이트는 80%가 음악 장르 음악가, 시대, 그리고 장소와 같은 태그였고 10%가 의견, 긍정 또는 부정이었다고 합니다. <br/></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>해당 논문에서는 UniTag 온톨로지를 개발하였고 결론적으로 UniEmotion 온톨로지의 감정 태그 분류를 확대하여 음악 추천 알고리즘을 사용할 수 있도록 보완하여야 한다고 주장하였습니다. 우리가 멜론이나 바이브 등 음악 플랫폼에 들어갔을 때 카테고리는 시대별, 감정별 등으로 분류되는 것을 볼 수 있습니다. 그렇다면 시대에서 사랑이라는 감정의 음악이 이미 분류되고 있기에 ‘사랑’이라는 내용으로 데이터베이스를 구축하는 것에는 스토리텔링이 들어가야 할 것 같습니다. <br/></div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>해당 논문에서는 UniTag 온톨로지를 개발하였고 결론적으로 UniEmotion 온톨로지의 감정 태그 분류를 확대하여 음악 추천 알고리즘을 사용할 수 있도록 보완하여야 한다고 주장하였습니다. 우리가 멜론이나 바이브 등 음악 플랫폼에 들어갔을 때 카테고리는 시대별, 감정별 등으로 분류되는 것을 볼 수 있습니다. 그렇다면 시대에서 사랑이라는 감정의 음악이 이미 분류되고 있기에 ‘사랑’이라는 내용으로 데이터베이스를 구축하는 것에는 스토리텔링이 들어가야 할 것 같습니다. <br/></div></td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">[[파일:소리꾼.png]]</ins></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>http://dh.aks.ac.kr/actress/<br/></div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>http://dh.aks.ac.kr/actress/<br/></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>해당 링크는 여배우들의 음악은 12명의 한국 여배우와 그들이 출연한 영화 속의 음악 영상, 그 음악의 작곡가와 악보 (MIDI Data), 그리고 그 음악과 영상에 관련한 다양한 이야기를 담은 네트워크 그래프 데이터베이스입니다. <br/></div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>해당 링크는 여배우들의 음악은 12명의 한국 여배우와 그들이 출연한 영화 속의 음악 영상, 그 음악의 작곡가와 악보 (MIDI Data), 그리고 그 음악과 영상에 관련한 다양한 이야기를 담은 네트워크 그래프 데이터베이스입니다. <br/></div></td></tr>
</table>Adminhttp://dh.aks.ac.kr/~dh_edu/wiki/index.php?title=2%EC%A1%B0%ED%94%BC%EB%93%9C%EB%B0%B1&diff=5294&oldid=prevAdmin: 새 문서: 사랑을 기억하는 법<br/> 2012년 김현희가 쓴 “UniTag 온톨로지를 이용한 태그 기반 음악 추천 기법”(파일 첨부) 논문에서 기존에 소셜 음악...2022-11-12T13:19:39Z<p>새 문서: 사랑을 기억하는 법<br/> 2012년 김현희가 쓴 “UniTag 온톨로지를 이용한 태그 기반 음악 추천 기법”(파일 첨부) 논문에서 기존에 소셜 음악...</p>
<p><b>새 문서</b></p><div>사랑을 기억하는 법<br/><br />
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2012년 김현희가 쓴 “UniTag 온톨로지를 이용한 태그 기반 음악 추천 기법”(파일 첨부) 논문에서 기존에 소셜 음악 사이트는 80%가 음악 장르 음악가, 시대, 그리고 장소와 같은 태그였고 10%가 의견, 긍정 또는 부정이었다고 합니다. <br/><br />
해당 논문에서는 UniTag 온톨로지를 개발하였고 결론적으로 UniEmotion 온톨로지의 감정 태그 분류를 확대하여 음악 추천 알고리즘을 사용할 수 있도록 보완하여야 한다고 주장하였습니다. 우리가 멜론이나 바이브 등 음악 플랫폼에 들어갔을 때 카테고리는 시대별, 감정별 등으로 분류되는 것을 볼 수 있습니다. 그렇다면 시대에서 사랑이라는 감정의 음악이 이미 분류되고 있기에 ‘사랑’이라는 내용으로 데이터베이스를 구축하는 것에는 스토리텔링이 들어가야 할 것 같습니다. <br/><br />
http://dh.aks.ac.kr/actress/<br/><br />
해당 링크는 여배우들의 음악은 12명의 한국 여배우와 그들이 출연한 영화 속의 음악 영상, 그 음악의 작곡가와 악보 (MIDI Data), 그리고 그 음악과 영상에 관련한 다양한 이야기를 담은 네트워크 그래프 데이터베이스입니다. <br/><br />
이러한 맥락으로 ‘사랑’을 주제로 하는 음악을 둘러싼 에피소드, 이야기 등을 찾아서 이야기를 엮어 보기를 권장합니다. <br/><br />
시대별 사랑 관련 데이터를 찾아보느라 고생 많으셨습니다. 또한 <노래의 언어>라는 책에서의 언어학적 분석에 관심 가져준 것에 대해서도 대견스럽습니다. <br/><br />
디지털 시대, 디지털 환경 속에서 찾을 수 있는 정보를 어떻게 잘 활용하고, 사람들에게 더 유용한 정보를 빠른 시간에 제공할 수 있을까 하는 고민을 해보는 시간을 가졌을 것이라 생각합니다. 소리꾼 팀에서 어떠한 사랑이 나타날 것인지 예측해보기보다는 사랑에 관련된 이야기를 찾아 콘텐츠로 전달하는 것에 초점을 맞출 것을 제안 드립니다. <br/><br />
시대의 변화에 앞서가려면 새로운 발견이 중요한데 이러한 과제를 수행하는 과정에서 소리꾼팀은 지식체계를 스스로 잡아가는 배움을 얻었을 것으로 생각합니다. 콘텐츠로서의 ‘사랑을 기억하는 법’을 기대해보겠습니다. <br/><br />
인문학은 결국 스토리텔링입니다. 툴을 활용하여 나의 이야기를 전달하고 관점을 제시하는 등 일련의 작업은 기본 학문에서 진행하는 것이었습니다. 다만 디지털 인문학 입문 Ⅱ 수업을 통해 디지털 시대, 디지털 환경 속에서 전통적 학습 방법이 아닌 새로운 방식으로 공부하면서 인사이트를 얻기 바라는 것 또한 해당 교과목을 대학교 1학년 필수교양으로 지정한 이유가 되겠습니다. 감사합니다.<br/></div>Admin