SKLDC(2023)Research2 - 편집 역사

정인서 KU2020: /* 연구 결과 */

2023-06-14T06:32:30Z

‎연구 결과

정인서 KU2020: /* 연구 결과 */

2023-06-14T06:32:01Z

‎연구 결과

정인서 KU2020: /* 연구 결과 */

2023-06-14T06:28:09Z

‎연구 결과

정인서 KU2020: /* 연구 소감 */

2023-06-14T06:26:08Z

‎연구 소감

정인서 KU2020: /* 참고 자료 */

2023-06-14T05:29:26Z

‎참고 자료

정인서 KU2020: /* 참고 자료 */

2023-06-14T05:29:12Z

‎참고 자료

정인서 KU2020: /* 참고 자료 */

2023-06-14T05:28:47Z

‎참고 자료

정인서 KU2020: /* 연구 결과 */

2023-06-14T05:27:51Z

‎연구 결과

정인서 KU2020: /* 연구 결과 */

2023-06-14T05:27:35Z

‎연구 결과

정인서 KU2020: /* 연구 결과 */

2023-06-14T05:25:17Z

‎연구 결과

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	[[파일:2번차트.png]]		[[파일:2번차트.png]]
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−	식이 56.59%로 절반보다 많은 비율을 차지하고 있다는 점에서, 18세기 한양에서 일어난 여러 상행위 중 식품 매매가 가장 활발했다는 것을 예측할 수 있었다.
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	<br/><br/>		<br/><br/>

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 마지막으로 "속성 chiname에 ‘,’이 언급된 물품(Object)를 ‘,’의 언급 횟수 기준으로 내림차순으로 출력"한 막대 그래프를 만들어 마지막 쿼리에서 더 나아가
-속성 chiname 표현을 가진 물품(Object)을 그 chiname 개수가 많은 순으로 정리한 데이터 추출하고자 했다.
+속성 chiname 표현을 가진 물품(Object)을 그 chiname 개수가 많은 순으로 정리해 보고자 했다.
+chiname 개수를 많이 가질수록 당대 사람들이 많이 이용한 물품이라고 해석해 볼 수 있겠다고 생각했기 때문이다.
 명령어: 속성 chiname에 ‘,’이 언급된 물품(Object)를 ‘,’의 언급 횟수 기준으로 내림차순으로 출력<br/>
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-[[파일:1번차트.png]]
+[[파일:2번차트.png]]

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 이 명령을 통해 한산 모시, 북관 삼베, 연경 비단, 촉나라 비단, 벼, 기장, 말, 비단, 준치, 어물, 구슬, 술, 모래무지, 보석, 종이, 옷, 모시, 삼베, 귤, 쌀' 20개의 데이터를 추출할 수 있다. 여기서 필자는 특히 '한산 모시', '북관 삼베', '연경 비단', '촉나라 비단' 과 같이 특정 지역의 특산품을 언급하는 표현이 다양하게 쓰였다는 점을 주목했다. 해당 물품에 대한 표현이 다양할 정도로 유명했던 특산품이었을 것이라 추측해 볼 수 있겠다.
-마지막으로 전체 시에서 언급된 물품을 의, 식, (주를 포함한) 기타 4가지의 종류(sort)라는 하위 속성을 부여하여, 그 종류별로 물품(Object)에서 차지하고 있는 비율을 알아 보고자 했다.
+마지막으로 "속성 chiname에 ‘,’이 언급된 물품(Object)를 ‘,’의 언급 횟수 기준으로 내림차순으로 출력"한 막대 그래프를 만들어 마지막 쿼리에서 더 나아가
-명령어: 전체 시에서 언급된 물품을 종류(sort)별 비율을 출력<br/>
-쿼리: match (a:Line) - [r1:hasPart] - (b:Expression) - [r2:refers] - (c:Object)
+명령어: 속성 chiname에 ‘,’이 언급된 물품(Object)를 ‘,’의 언급 횟수 기준으로 내림차순으로 출력<br/>
-return c.sort, count(c) as 언급횟수 order by 언급횟수 desc
+쿼리: match (a:Expression) - [r:refers] -> (b:Object)<br/>

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 =='''연구 소감'''==
 처음에 연구를 계획했을 때는 <성시전도시> 작품들 속에 등장하는 한양 시전 모습을 비롯한 상업 활동 모습을 폭 넓게 그려낼 수 있을 것이라 기대했는데,
 시들에 조금씩 묘사된 일부의 시전 풍경으로는 기대했던 것만큼의 풍경을 그려낼 수 없었던 것이 또 아쉽다.

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 고동환 (2007). 조선시대 서울 도시사. 태학사.
 박현욱 (2015). 성시전도시로 읽는 18세기 서울 : 13종 성시전도시 역주. 보고사.
 정명섭 (2014). 조선직업실록 : 역사 속에 잊힌 조선시대 별난 직업들. 북로드.

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 <big>
-단행본
 고동환 (2007). 조선시대 서울 도시사. 태학사.
 박현욱 (2015). 성시전도시로 읽는 18세기 서울 : 13종 성시전도시 역주. 보고사.
 정명섭 (2014). 조선직업실록 : 역사 속에 잊힌 조선시대 별난 직업들. 북로드.
-논문
 노경희. (2018). <성시전도시(城市全圖詩)>와 <한양가>에 나타난 조선후기 상업정책과 한양 시장의 풍경. 서울학연구, 70, 1–33.
-기사
 김석. (2020). 옛 그림으로 보는 조선 시대 밥벌이 풍경 ①삯바느질부터 바둑 기사까지. KBS 뉴스. 게파는여인 https://news.kbs.co.kr/news/view.do?ncd=5056026

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 [[파일:1번차트.png]]
-식이 56.59%로 절반보다 많은 비율을 차지하고 있다는 점에서 식품 매매가 가장 활발히 일어났음을 예측할 수 있었다.
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	이 명령을 통해 한산 모시, 북관 삼베, 연경 비단, 촉나라 비단, 벼, 기장, 말, 비단, 준치, 어물, 구슬, 술, 모래무지, 보석, 종이, 옷, 모시, 삼베, 귤, 쌀' 20개의 데이터를 추출할 수 있다. 여기서 필자는 특히 '한산 모시', '북관 삼베', '연경 비단', '촉나라 비단' 과 같이 특정 지역의 특산품을 언급하는 표현이 다양하게 쓰였다는 점을 주목했다. 해당 물품에 대한 표현이 다양할 정도로 유명했던 특산품이었을 것이라 추측해 볼 수 있겠다.		이 명령을 통해 한산 모시, 북관 삼베, 연경 비단, 촉나라 비단, 벼, 기장, 말, 비단, 준치, 어물, 구슬, 술, 모래무지, 보석, 종이, 옷, 모시, 삼베, 귤, 쌀' 20개의 데이터를 추출할 수 있다. 여기서 필자는 특히 '한산 모시', '북관 삼베', '연경 비단', '촉나라 비단' 과 같이 특정 지역의 특산품을 언급하는 표현이 다양하게 쓰였다는 점을 주목했다. 해당 물품에 대한 표현이 다양할 정도로 유명했던 특산품이었을 것이라 추측해 볼 수 있겠다.
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		+	마지막으로 전체 시에서 언급된 물품을 의, 식, (주를 포함한) 기타 4가지의 종류(sort)라는 하위 속성을 부여하여, 그 종류별로 물품(Object)에서 차지하고 있는 비율을 알아 보고자 했다.
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		+	명령어: 전체 시에서 언급된 물품을 종류(sort)별 비율을 출력<br/>
		+	쿼리: match (a:Line) - [r1:hasPart] - (b:Expression) - [r2:refers] - (c:Object)
		+	return c.sort, count(c) as 언급횟수 order by 언급횟수 desc
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		+	[[파일:1번차트.png]]
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		+	식이 56.59%로 절반보다 많은 비율을 차지하고 있다는 점에서 식품 매매가 가장 활발히 일어났음을 예측할 수 있었다.
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