2025 Busan Data Guide Materials
목차
- 1 오리엔테이션 Busan Data Guide
- 1.1 🔥 전체 로드맵
- 1.2 📚 프로젝트 규모 및 팀 구성
- 1.3 <p id=”txt_10014” corresp=”#txt_10013” xml:lang=”ko”>
- 1.4 이 단락(paragraph)은 id가 txt_10014이고, 앞에 나온 txt_10013과 대응(corresponds)되고, 언어(language)는 한국어(korean)이다.
- 1.5 태깅하면 무엇이 가능해질까요?
- 1.6 작업 상세안내
- 1.7 🏷️ TXT 전처리: 분석이 가능한 텍스트로 정제하기
- 1.8 🏷️ XML 태깅: 데이터에 의미 부여하기
- 1.9 📊 데이터 구조 이해하기
- 1.10 🎯 마무리
- 2 txt2xml 자동 변환 스크립트
오리엔테이션 Busan Data Guide
| 📚 부산 지역 인문학 자료의 디지털화 작업 본 프로젝트는 ‘부산광역시 문화유산과 시사편찬실’에서 발간한 『부산을 빛낸 인물』과 『부산의 자연마을』이라는 부산의 인문 자료를 디지털 데이터로 변환하는 기초 작업입니다. |
🔥 전체 로드맵
| ① 디지털화 기초 작업 → 현재단계 PDF에서 텍스트를 추출해서 CSV로 정리(구조화), XML 태깅으로 책 속에 어떤 요소들이 있는지 표시(인명, 지명 등) |
| ② 데이터 분석 빈도분석, 공기어 분석, 토픽모델링 등 → 학문적 의미와 패턴 도출 |
| ③ 데이터 모델링 온톨로지라는 ‘데이터 설계도(RDF)’를 만들어서 모든 정보를 ‘지식 그래프’라는 네트워크 형태로 변환하면, 복잡한 내용을 한눈에 볼 수 있고, 관련 내용을 빠르게 검색하는 것이 가능 |
- 예시
- 최치원은 857년에 경주에서 태어났다
- 최치원(인물), 857년(시간), 경주(장소), 태어남(인물과 장소의 ‘관계’)
지식 그래프(Knowledge Graph)
📚 프로젝트 규모 및 팀 구성
작업 대상 자료: 부산광역시사편찬위원회 자료실 또는 부산 지역사 도서관에서 PDF 다운로드
- 『부산의 자연마을』 전 6권
- 『부산을 빛낸 인물』 전 3권
- 보조연구원 활동일지 서식
- 각 팀 검수자에게 연락망, 활동일지 파일, 결과보고서 파일 배포 예정 (서류 제출: dhc1622@pusan.ac.kr 디지털인문학센터 심교우)
- 활동일지 기록 시 유의사항: 기간을 2025년 12월 20일부터 2026년 2월 19일까지 기록
- 각 팀의 검수자는 결과 산출물과 팀원들의 활동일지를 압축하여 2월 19일 이전에 제출
- 2월 27일까지 팀별 결과보고서 제출
👥 역할 분담 (총 26명) 및 작업 시트
- 검수자는 팀원들에게 작업분량을 할당하여 2월까지 작업 검수, 다른 팀에 검수가 끝난 데이터를 전달, 논의가 필요한 부분들을 정리하여 결과보고서 기록
- 모든 보조연구원은 2개월간 할당 받은 작업의 진행상황을 활동일지에 기록하여 제출(지출 근거)
부산인물팀 : 『부산을 빛낸 인물』 전 3권 (783 페이지)
| 전공 | 이름 | 과정 | 역할 | 담당 분량 |
|---|---|---|---|---|
| 한문교육전공 | 박수연 | 석사과정생 | 검수 | 부산을 빛낸 인물 전체 |
| 한문학과 | 황인영 | 학부생 | CSV | 390페이지 |
| 한문학과 | 이선영 | 학부생 | CSV | 390페이지 |
| 한문학과 | 박하영 | 석사과정생 | XML | 전체분량의 1/3 |
| 한문학과 | 김남희 | 박사과정생 | XML | 전체분량의 1/3 |
| 한문학과 | 최은 | 박사과정생 | XML | 전체분량의 1/3 |
자연마을(A)팀 : 『부산의 자연마을』 제1, 2, 6권 (1,141 페이지)
| 전공 | 이름 | 과정 | 역할 | 담당 분량 |
|---|---|---|---|---|
| 국어국문학과 | 정재환 | 박사과정생 | 검수 | 자연마을 1, 2, 6권 전체 |
| 국어국문학과 | 김수민 | 학부생 | CSV | 380페이지 |
| 국어국문학과 | 김주난 | 학부생 | CSV | 380페이지 |
| 국어국문학과 | 임승주 | 학부생 | CSV | 380페이지 |
| 국어국문학과 | 김민경 | 석사과정생 | XML | 전체분량의 1/3 |
| 국어국문학과 | 홍정빈 | 석사과정생 | XML | 전체분량의 1/3 |
| 사학과 | 김수인 | 석사과정생 | XML | 전체분량의 1/3 |
자연마을(B)팀 : 『부산의 자연마을』 제3, 4, 5권 (1,131 페이지)
| 전공 | 이름 | 과정 | 역할 | 담당 분량 |
|---|---|---|---|---|
| 사학과 | 노수미 | 석사과정생 | 검수 | 자연마을 3, 4, 5권 전체 |
| 고고학과 | 김수영 | 학부생 | CSV | 380페이지 |
| 고고학과 | 엄미연 | 학부생 | CSV | 380페이지 |
| 고고학과 | 윤채영 | 학부생 | CSV | 380페이지 |
| 사학과 | 우지성 | 석사과정생 | XML | 전체분량의 1/3 |
| 사학과 | 임혜민 | 석사과정생 | XML | 전체분량의 1/3 |
| 사학과 | 조혜원 | 석사과정생 | XML | 전체분량의 1/3 |
전체작업팀 (작업시트 불필요)
| 전공 | 이름 | 과정 | 담당 분량 | 역할 |
|---|---|---|---|---|
| 고고학과 | 윤수현 | 석사과정생 | 3000페이지 | 전체(표, 이미지 검수) |
| 고고학과 | 이다원 | 학부생 | 1500페이지 | 전체 txt |
| 사학과 | 최나영 | 학부생 | 1500페이지 | 전체 txt |
| 산업공학과 | 강주연 | 학부생 | txt 전처리 및 XML변환 | txt 전처리 및 XML변환 |
| 산업공학과 | 박지현 | 학부생 | txt 전처리 및 XML변환 | txt 전처리 및 XML변환 |
| 산업공학과 | 박비원 | 학부생 | txt 전처리 및 XML변환 | txt 전처리 및 XML변환 |
- 1. 오리엔테이션 및 팀구성
- 디지털화 과정소개
- 팀원 담당업무 배정 및 검수자의 역할 안내
- 2. 텍스트 추출 (pdf to csv) 단락을 최소 단위로
- 각 팀에 배정된 3권의 도서 PDF에서 텍스트 추출
- 단락별 정보를 구조화 된 표로 작성하고 ID 부여(txt_id)해서 한 줄의 정보로 엮기
- 각 도서작업팀은 권별로 CSV 파일을 다운로드 받아 제출
- 3. 분석용 텍스트 (csv to txt) 컴퓨터가 읽기 쉽게 청소
- 원본 텍스트 (text_original) 수합 후 책 형태로 배치
- 분석을 방해하는 불필요한 요소 제거하고 텍스트의 기본 구조 유지
- 전제작업팀은 원본과 전처리 작업을 거친 txt 파일 제출(2종)
- 4. 의미 태깅 (txt to xml) 컴퓨터에게 의미를 알려주는 꼬리표(Semantic Tag) 붙이기
- 인명 지명 등의 핵심 정보에 한글마커
- 검수 후 전체작업팀에 전달하여 XML 자동 변환
- 5. 최종 검수 및 결과보고서 제출
- 최종 데이터의 오류를 교차 검토하고 결과보고서 제출
🎯 단계별 태깅 전략 (난이도별 접근)
1. 인명, 지명(필수)
| 구분 | 태깅 예시 | 설명 |
|---|---|---|
| 인명 | <인명>최치원</인명> | 사람 이름 (판단 쉬움) |
| 지명 | <지명>영도구</지명> | 장소, 지역명 (판단 쉬움) |
2. 시간, 기관명, 서명
| 구분 | 태깅 예시 | 설명 |
|---|---|---|
| 시간 | <시간>1876년</시간> | 날짜, 연도, 시대 |
| 기관명 | <기관명>동래부</기관명> | 단체, 조직, 관청 |
| 서명 | <서명>동래부지</서명> | 책, 문헌, 문서자료 |
3. 문화유산, 주요사건, 작품
| 구분 | 태깅 예시 | 설명 |
|---|---|---|
| 문화유산 | <문화유산>동래읍성</문화유산> | 유적, 문화재, 건축물 |
| 사건명 | <사건명>임진왜란</사건명> | 역사적 사건, 행사 |
| 작품명 | <작품명>해운대가</작품명> | 시, 그림, 예술작품 |
🎯 XML 파일로 변환
- <인명> → <Person>
- <지명> → <Place>
- *시트 검색 후 ID 있으면 추가
- <시간> → <Date>
- <기관명> → <Organization>
- <서명> → <Book>
- <문화유산> → <Heritage>
- <사건명> → <Event>
- <작품명> → <Work>
<p id=”txt_10014” corresp=”#txt_10013” xml:lang=”ko”>
이 단락(paragraph)은 id가 txt_10014이고, 앞에 나온 txt_10013과 대응(corresponds)되고, 언어(language)는 한국어(korean)이다.
- 참고
- XML의 개념
태깅하면 무엇이 가능해질까요?
- ✅ 검색이 정확해집니다
- - "해운대와 관련된 인물을 모두 찾아줘" → 모든
<Person>중에서<Place>해운대</Place>와 연결된 것만 추출
- ✅ 관계를 파악할 수 있습니다
- - "19세기에 활동한 사람들끼리 네트워크를 그려줘" →
<Date>태그로 시대를 필터링하고<Person>간 관계 시각화
- ✅ 통계 분석이 가능합니다
- - "가장 자주 등장하는 지명 Top 10" →
<Place>태그 빈도 계산
- ✅ 맥락을 유지하며 재조합할 수 있습니다
- - 같은 인물에 대한 정보를 여러 곳에서 모아 한 페이지에 표시
작업 상세안내
- PDF에서 추출한 텍스트를 팀별 작업 시트에 입력 : PNU_DHC 실습용 작업 시트에서 연습 후 팀별 작업 시트로 이동
- 본문 제1장부터 입력 시작(표지, 범례, 목차, 참고문헌 등은 별도로 정리)
- 검수자는 누락된 곳이 없는지 살핀 후에 일정 분량 씩 전체 작업팀에 전달, 작업 완료 후에는 권별로 정리된 CSV 파일 제출(파일명: 자연마을01.csv, 부산인물01.csv)
- 전체작업팀에서 작업시트의 txt_id와 text_original을 TXT 파일로 모으기 (Notepad++, VScode 등에서 작업)
- 권별로 작업(파일명: 자연마을01_원본.txt, 부산인물01_원본.txt)
- 전체작업팀의 검수자가 표 및 이미지 등이 누락된 부분 없는지 확인
- 분석에 필요한 파일로 만들기: 정규표현식으로 전처리 후 권별로 제출(파일명: 자연마을01_정제.txt, 부산인물01_정제.txt)
- 정제된 txt 파일에 XML을 위한 마커 작업: <인명>, <지명> 등의 한글 표기
- 마커 검수 후 전체작업팀에 전달, 전체작업팀에서 마커 작업한 TXT파일을 XML로 변환
- 작업 완료 후에는 권별로 정리된 XML 파일 제출(파일명: 자연마을01.xml, 부산인물01.xml)
🏷️ TXT 전처리: 분석이 가능한 텍스트로 정제하기
CSV로 정리한 텍스트 중에서 불필요한 중복언어나 기호들을 제거하는 일입니다. 텍스트의 기본 구조를 유지하되, 페이지나 이미지 같은 부가적인 정보는 제거하고 이 정보를 그대로 불러올 수 있는 txt_id와 text_original 컬럼으로만 구성합니다.
- 🎯 왜 txt_id가 필요한가요?
페이지나 챕터, 한자로 병기한 정보등을 모두 포함하는 경우
- 제1장 개관
- 1. 부산의 자연마을
- 1) 현대 도시에서의 자연마을
- 부근에 있는 영가대(永嘉臺, 현재 범일동 성남초등학교 옆 철로변 일대) 아래의 선창에서는 일본으로 가는 사절의 배가 출항하였다.
- → 분석을 돌렸을 때 불필요한 정보들이 포함되어 정확한 의미를 찾아내기 어려움
- txt_id가 있을 경우
나중에 조각조각으로 텍스트가 쪼개져도 각 단락은 출처 정보를 갖고 있어야 함
- <p xml:id="txt_10001">부근에 있는 영가대 아래의 선창에서는 일본으로 가는 사절의 배가 출항하였다.</p>
- → 나중에 XML 파일과 CSV 파일이 같은 폴더 안에 있으면 컴퓨터는 txt_id를 찾아서 참고할 수 있음
🏷️ XML 태깅: 데이터에 의미 부여하기
CSV로 정리한 텍스트에 의미론적 태그(Semantic Tags)를 붙여서 컴퓨터가 "누가", "어디서", "언제" 같은 정보를 이해할 수 있게 만드는 작업입니다.
- 🎯 왜 XML 태깅이 필요한가요?
- 태깅 전 (일반 텍스트)
- 최치원은 857년에 경주에서 태어났다. → 컴퓨터는 그냥 의미 없는 글자로만 인식
- 태깅 후 (XML)
- <Person xml:id="per_10001">최치원</Person>은
- <Date when="857">헌안왕 원년</Date>에
- <Place xml:id="plc_10001">경주</Place>에서 태어났다.
- → 인물, 시간, 장소를 구분해서 인식!
📊 데이터 구조 이해하기
🔑 핵심 필드 설명
| 필드명 | 예시 | 설명 | 작업자가 할 일 |
|---|---|---|---|
| id | txt_10001 | 단락별 정보를 하나로 묶는 고유 번호 | 필수 반드시 부여 (중복 금지!) |
| book_id | lightuppeople01 | 책 식별자(부산지역사도서관 PDF 파일명을 따름) | 책마다 고정값 사용 |
| book_title | 부산을_빛낸_인물 | 책 제목 | 언더바(_)로 연결 |
| subTitle | 20세기_이전_인물편 | 부제목 | 있는 경우만 입력 |
| publisher | 부산광역시_문화유산과_시사편찬실 | 발행처(필수표기) | 책 정보 그대로 |
| pub_date | 2004.06 | 출판일 | YYYY.MM 형식 |
| chapter | 001 | 장 번호 | 3자리 숫자 (001, 002...) |
| ch_name | 최치원 | 장 제목 | 정확하게 입력 |
| subChapter | 崔致遠 | 장 제목(한자나 영어) | 있는 경우만 입력 |
| person_id | per_10001 | 인물 고유 번호 | 필수 새 인물마다 부여 |
| place_id | plc_10001 | 지명 고유 번호 | 필수 새 지명마다 부여 |
| topic | 해운대의_유래 | 소주제 | 섹션 제목 그대로 |
| page | 005 | 페이지 | 3자리 숫자 (005, 006...) |
| author | 정경주_경성대교수 | 집필자(필수표기) | 이름_소속 형식 |
| text_original | 단락별로 붙여넣기 | 원문 텍스트 | 줄바꿈 → 한 줄로 중요! |
| text_type | normal/citation | 텍스트 유형 구분 | 추후 인용문만 별도로 추출 가능 |
| relation_note | txt_10008 | 관련 텍스트 ID | 단락이 연결되는 경우에만 기입 |
| img_caption | 최치원_영정 | 이미지 설명 | 이미지 있을 때만 |
| remark | 번역문 / 원문 표시 등 | 논의가 필요하면 자유롭게 기술, 띄어쓰기에 언더바 불필요 | 필수 2월27일까지 결과보고서 제출 |
인용문 처리하기
- text_type은 'normal': 일반 서술 텍스트, 'citation': 직접 인용문임을 표시
- relation_note 활용: 앞 문장(txt_10006)과 연결됨을 표시
부산을 빛낸 인물 PDF 원문 (6페이지) 스프레드시트 입력 결과
| id | text_original | text_type | relation_note |
|---|---|---|---|
| txt_10006 | 최치원은 857년(헌안왕 원년)에 신라의 서울 경주에서 태어났다 | normal | |
| txt_10007 | 제 나이 열 두살 때 집을 떠나 서쪽으로 갔습니다.(도서 원본에서는 볼드체로 표시) | citation | txt_10006 |
운문(verse) 처리하기
부산을 빛낸 인물 PDF 원문 (11페이지) (relation_note: txt_10014 원문 / txt_10013 번역문)
- 狂奔疊石吼重巒 / 人語難分咫尺間 / 常恐是非聲到耳 / 故敎流水盡籠山
- 미친 물 바위 치며 겹겹 산을 뒤흔드니 / 지척 사이에도 사람 소리 모르겠네. / 세상의 시비 소리 들릴까 두려워서 / 짐짓 흐르는 물로 산을 온통 가두었네.
- 운문에 /를 표시하는 이유: XML로 변환했을 때 각 line을 <lg> line group으로 묶어서 하나의 연임을 표현
| <p xml:id=”txt_10013” xml:lang=”cn”> <lg> <l>狂奔疊石吼重巒 </l> <l>人語難分咫尺間</l> <l>常恐是非聲到耳</l> <l>故敎流水盡籠山</l> <lg></p><p id=”txt_10014” corresp=”#txt_10013” xml:lang=”ko”> <lg> <l>미친 물 바위 치며 겹겹 산을 뒤흔드니 </l> <l>지척 사이에도 사람 소리 모르겠네. </l> <l>세상의 시비 소리 들릴까 두려워서 </l> <l>짐짓 흐르는 물로 산을 온통 가두었네.</l> <lg></p> |
🎯 마무리
- 작업 순서: PDF (원본)→ CSV (구조화)→ TXT (정제)→ XML(의미 부여) = DB에 업로드 될 최종 데이터
- 핵심은 ID 부여와 태그 달기
- 완벽보다는 일관성이 중요
- 모를 땐 검수자와 소통
txt2xml 자동 변환 스크립트
- TXT/LST 파일 XML 변환 스크립트 작업 안내서
본 문서는 PDF 텍스트 추출 및 태깅 작업의 최종 단계인 '한글 마커가 삽입된 TXT 파일'을 '분석용 XML 파일'로 자동 변환하는 Python 스크립트의 사용 방법과 변환 결과를 안내합니다.
1. 스크립트 개요
텍스트 파일(LST 파일) 내에 지정된 한글 마커(<인명>, <지명> 등)를 XML 태그(<Person>, <Place> 등)로 일괄 변환하고, 텍스트의 구조를 XML 형식에 맞게 구성합니다.
| 작업 파일 종류 | 확장자 | 주요 내용 |
|---|---|---|
| 원본 파일 (입력) | *.lst | 한글 마커(<인명>, <지명> 등)가 적용된 텍스트 |
| 변환 파일 (출력) | *.xml | XML 태그(<Person>, <Place> 등)로 변환된 데이터 |
2. Python 변환 스크립트 (txt2xml.py)
다음은 한글 마커를 XML 태그로 변환하는 Python 스크립트의 예시입니다. 전체작업팀의 강주연, 박지현, 박비원 보조연구원이 이 작업을 담당하게 됩니다.
import re
# 한글 마커와 XML 태그 매핑 정의
tag_mapping = {
"<인명>": "<Person>",
"</인명>": "</Person>",
"<지명>": "<Place>",
"</지명>": "</Place>",
"<시간>": "<Date>",
"</시간>": "</Date>",
"<기관명>": "<Organization>",
"</기관명>": "</Organization>",
"<서명>": "<Book>",
"</서명>": "</Book>",
"<문화유산>": "<Heritage>",
"</문화유산>": "</Heritage>",
"<사건명>": "<Event>",
"</사건명>": "</Event>",
"<작품명>": "<Work>",
"</작품명>": "</Work>",
}
def convert_txt_to_xml(input_filepath, output_filepath):
"""
LST 파일의 한글 마커를 XML 태그로 변환하고 XML 구조를 구성합니다.
"""
try:
with open(input_filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
# 1. 한글 마커를 XML 태그로 치환
for ko_tag, xml_tag in tag_mapping.items():
content = content.replace(ko_tag, xml_tag)
# 2. 텍스트를 단락별로 분리
# 이 예시에서는 줄바꿈(\n)을 단락의 구분자로 가정합니다.
paragraphs = content.strip().split('\n')
xml_output = []
xml_output.append('<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>')
xml_output.append('<Document>')
txt_id_counter = 10000
for paragraph in paragraphs:
if paragraph.strip():
# txt_id를 부여하여 <p> 태그로 감싸기
txt_id_counter += 1
p_tag = f'<p xml:id="txt_{txt_id_counter}" xml:lang="ko">{paragraph.strip()}</p>'
xml_output.append(p_tag)
xml_output.append('</Document>')
# XML 파일로 저장
with open(output_filepath, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write('\n'.join(xml_output))
return True
except Exception as e:
print(f"변환 중 오류 발생: {e}")
return False
# 예시 파일 실행
# 파일명: 자연마을01_태깅완료.lst -> 자연마을01.xml
input_file = "자연마을01_태깅완료.lst"
output_file = "자연마을01.xml"
# 실제 파일은 전체작업팀에 전달된 txt2xml 자동 변환 스크립트를 사용합니다.
# convert_txt_to_xml(input_file, output_file)
3. 파일 변환 예시
원본 LST 파일 (자연마을01_태깅완료.lst)
이 파일은 각 팀의 XML 담당자가 한글 마커를 삽입하고 검수가 완료된 파일입니다. <인명>최치원</인명>은 857년에 신라의 서울 <지명>경주</지명>에서 태어났다. <작품명>해운대가</작품명>는 <인명>최치원</인명>이 지은 시조이다. <기관명>동래부</기관명>에서 발행한 <서명>동래부지</서명>에는 <문화유산>동래읍성</문화유산>에 대한 기록이 있다.
변환 후 XML 파일 (자연마을01.xml)
Python 스크립트를 실행하여 변환된 최종 결과물입니다.
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Document>
<p xml:id="txt_10001" xml:lang="ko"><Person>최치원</Person>은 857년에 신라의 서울 <Place>경주</Place>에서 태어났다.</p>
<p xml:id="txt_10002" xml:lang="ko"><Work>해운대가</Work>는 <Person>최치원</Person>이 지은 시조이다.</p>
<p xml:id="txt_10003" xml:lang="ko"><Organization>동래부</Organization>에서 발행한 <Book>동래부지</Book>에는 <Heritage>동래읍성</Heritage>에 대한 기록이 있다.</p>
</Document>
4. 변환 내용 상세 설명
다음 표는 LST 파일이 XML 파일로 변환되면서 바뀐 주요 요소들을 설명합니다.
| 구분 | LST 파일 (원본) | XML 파일 (변환) | 변환 내용 |
|---|---|---|---|
| 파일 구조 | 단순 텍스트(.lst) | XML 형식으로 감싸기 | XML선언부 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>와 <Document> 태그 추가 |
| 태그 치환 | <인명> | <Person> | 한글 마커가 의미론적 영어 태그로 자동 치환 |
| <지명> | <Place> | 모든 지정된 한글 태그가 해당 영어 태그로 변환 | |
| 단락 구조화 | 단락 텍스트 | <p xml:id="txt_#####" xml:lang="ko">...</p> | 각 단락에 고유 ID(txt_#####)가 부여되고 <p> 태그로 감싸져 구조화됨. 고유 ID는 권별로 시작되는 숫자가 다르며, 다음 텍스트에서 1씩 증가 |
| 속성 추가 | (없음) | xml:id, xml:lang | XML 표준에 따라 고유 식별자(xml:id)와 언어 정보(xml:lang="ko")가 자동으로 삽입됨. |
| ID 부여 | (없음) | txt_10001, txt_10002, txt_10003 | CSV 파일의 id 필드와 동일한 역할을 하는 단락별 고유 식별자가 순차적으로 부여됨. |
5. 작업 참고 사항
- LST 파일 준비: 각 팀 검수자는 2월 19일 이전에 검수가 끝난 *.lst 파일을 전체작업팀에게 전달해야 합니다. 파일명은 [자연마을/부산인물][권번호]_태깅완료.lst 형식이어야 합니다.
- XML ID: XML 변환 시 부여되는 xml:id는 나중에 CSV 파일의 id와 연동되어 데이터 분석 및 지식 그래프 구축의 핵심 키로 사용됩니다.
- XML 최종 제출: 전체작업팀은 자동 변환 후 최종적으로 [자연마을/부산인물][권번호].xml 파일(자연마을01.xml, 부산인물02.xml 등)을 생성하여 Person 심교우에게 제출해야 합니다.
- 결과보고서: XML 변환 과정에서 특이사항이나 논의가 필요한 부분(예: 태그 오류 발견 등)은 2월 27일까지 제출할 결과보고서에 기록해야 합니다.
- 문의: 스크립트 관련 기술적인 문의는 전체작업팀의 강주연, 박지현, 박비원 보조연구원에게 하시기 바랍니다.
