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2020년 10월 3일 (토) 16:42 판
목차
나의 네트워크 그래프
인사말
안녕하세요.
저는 김세정입니다.
잘 부탁드립니다.
기본정보
아침엔 라면을 맛있게들 먹었지. 엄만 장사를 잘할 줄 모르는 행상이란다. 너희들 오늘도 나와 있구나. 저물어 가는 산허리에. 내일은 꼭 하나님의 은혜로 엄마의 지혜로 먹을 거랑 입을 거랑 가지고 오마. 엄만 죽지 않는 계단
상세정보
- 자유전공학부
- 주제탐구세미나
- 고전탐구세미나
- 자율연구
함께하는 분들
D조
이름 | 관계 | 첫 만남 |
---|---|---|
김 | 지도 교수 | 2020년 면접실 |
이 | 선배 | 2016년 220동 |
박 | 동기 | 2015년 한중연 면접실 |
주 | 기억나지 않음 |
나누고픈 순간
http://dh.aks.ac.kr/wiki/index.php
기억하는 공간
ㅎㅎ
개요
조선시대의 왕과 왕비, 왕세자, 대한제국 황제와 황태자가 종묘제례, 사직제례, 책례, 가례, 정월 초하루ㆍ동짓날ㆍ경축일 등의 의례를 시행할 때 발에 신는 붉은 색 버선. [1]
각주
- ↑ 국립고궁박물관, 『왕실문화도감』, 국립고궁박물관, 2013, 72쪽.
참고문헌
- 국립고궁박물관(엮음),『대한제국, 잊혀진 100년 전의 황제국』, 민속원, 2011.
- 국립고궁박물관,『왕실문화도감』,국립고궁박물관, 2013.
- 金鎭玖,「背戍의 硏究」, 『복식문화연구』 5권 4호, 복식문화학회, 1997.
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London Lives
HOW (2)
Markup
- 일부 text에 대해 markup 시행함.
- Keyword Search와 별개로 특정 text들을 XML을 활용해 markup함.
- 제한된 정보만이 제공되거나 완전한 검수를 거치지 않아 부정확한 정보가 포함되어 있기 때문에 keyword search와 함께 사용할 것을 권장함.
- Markup의 주요 대상은 names임.
- 성과 이름이 모두 있을 시에만 markup함.
- Names 외에도 occupations, places, dates, genders에도 markup을 포함했지만, names와 비교해 markup의 수와 정확성은 비교적 낮음.
- Markup 진행방식
- Automated Markup과 Manual Process를 병행함.
- Automated Markup
- 자동 markup 프로그램인 GATE를 활용함.
- Markup이 되어야 할 대상 중 약 80~90%를 자동적으로 식별해 냄.
- Manual Process
- Data developers인 Hardman, Bayman, Garrett, Lewis-Roylance, Parkinson, Simmons, Smithson, Wilcox, Wright 등이 수작업을 진행함.
- 자동 markup 프로그램의 작업을 검수하며, 수작업으로 놓친 부분과 오류가 난 부분을 직접 수정함.
- 검수를 함에 있어서 문서마다 tagging level을 다르게 정했으며, tagging level에 따라 검수 정도가 다름.
- Tagging level은 A~E의 등급으로 주어지며, A에 가까울수록 검수가 완전히 이루어짐.
- 시간적, 경제적 자원이 매우 많이 요구되는 작업이기 때문에 A 등급 검수를 받은 문서는 거의 없고, C 등급 혹은 D 등급의 검수를 받은 문서가 가장 많음.
- Manual 검수가 완전히 이루어지지 않은 부분들이 많기 때문에 keyword search와 함께 이용하기를 권장함.
Seach Engine
- HRI Digital (University of Sheffield)에서 진행함.
- Tab delimited files 생성 프로그램으로 Saxon 활용함.
- Database 관리 시스템인 MySQL에 생성된 파일들을 옮겨 index를 만드는 작업을 진행함.
- 주요 search engine은 Keyword(s) Search와 Person Name Search
Keyword(s) Search
Keyword(s) Search 항목 종류 설명 Keyword(s) Single Keyword
- 대문자 소문자 구분할 필요 없음.
- 단어의 일부를 검색하면 굉장히 많은 결과가 나올 수 있기 때문에 단어 전체를 검색하는 것을 추천함.
- 한 글자, 두 글자 단어들과 세 글자 단어들 중 일부 (and, but, you, can) 등은 검색 인덱스에서 제외함.
Multiple Keywords
- 한 개 이상의 단어를 검색하면 포함된 모든 단어 각각에 대한 대한 검색 결과가 나옴.
- Ex) 고전 탐구 세미나 = '고전' or '탐구' or '세미나'가 포함된 결과를 모두 검색
- 하이푼은 띄어쓰기와 동일하게 취급됨.
- Ex) 고전-탐구-세미나 = '고전' or '탐구' or '세미나'가 포함된 결과를 모두 검색
- +를 단어 앞에 사용하면 해당 단어가 포함된 경우만 검색함.
- Ex) 고전 +탐구 세미나 = '탐구'가 포함되어 있으며, '고전' 혹은 '세미나'가 포함된 결과를 검색
- -를 단어 앞에 사용하면 해당 단어가 제외된 경우만 검색함.
- Ex) 고전 -탐구 세미나 = '탐구'가 포함되어 있지 않으며, '고전' 혹은 '세미나'가 포함된 결과를 검색
Keyword Phrases
- 작은 따옴표 2개를 사용하면 단어 따옴표 안의 내용을 하나의 절로 인식해 이 절이 표함된 결과를 검색함.
- Ex) "고전 탐구 세미나" = '고전 탐구 세미나'가 포함된 결과를 검색
Wild Card
- 별표(*)를 글자 조합 뒤에 사용하는 경우 그 글자 조합으로 시작하는 결과를 검색함.
- Ex) 고전탐* = '고전탐구세미나1', '고전탐구세미나2' 등 '고전탐'으로 시작하는 모든 단어에 대한 결과를 검색
Search in Document Type
- Parish records, criminal records, St Thomas's Hospital 등 London Lives에 포함된 총 77개의 dataset 중 하나를 특정해서 검색할 수 있음.
Date
- 1680년 1월부터 1820년 12월까지의 기간 중 특정 기간을 지정해 검색할 수 있음.
Person Name Search
- 검색이 용이하도록 keyword(s) search 페이지 외에 인물 위주의 검색 페이지인 person name search 페이지를 별도로 만듦.
Person Name Search 항목 종류 설명 Name Exact Match
- 입력한 spelling과 정확히 일치하는 결과들만 제시함.
- 동일한 이름인데 여러 변형된 형태가 있는 경우, 모두 제시함.
- Ex) Elizabeth = Elizabeth, Liz, Betty, Eliza 등에 대한 결과가 모두 나옴.
Metaphone
- 입력한 이름과 발음이 유사한 결과들을 모두 제시함.
- 발음은 18세기 영국을 기준으로 함.
- Ex) Lucy = Lucie, Lucye, Lucy, Lucia 등에 대한 검색 결과가 나옴.
Associated Information Occupation
- 인물 중 특정 직업을 가진 결과들만 나오게끔 검색할 수 있음.
Location
- 인물이 등장하는 장소를 직접 지정해 그 장소와 관련된 부분만 검색할 수 있음.
Age
- 1세부터 120세까지 중 특정 범위를 지정해 인물을 검색할 수 있음.
Role and Group Role
- 환자, 투표자, 극빈자 등 인물의 역할 혹은 특성을 특정해 검색할 수 있음.
- 다만, role이 부여된 인물은 매우 소수임.
Group
- GarrowClients, BowStreetOfficers 등 인물이 속한 집단을 특정해 검색할 수 있음.
- 다만, group이 부여된 인물은 매우 소수임.
Search in Document Type
- Parish records, criminal records, St Thomas's Hospital 등 London Lives에 포함된 총 77개의 dataset 중 하나를 특정해서 검색할 수 있음.
Date
- 1680년 1월부터 1820년 12월까지의 기간 중 특정 기간을 지정해 검색할 수 있음.
Website Design
- 웹사이트의 기술적인 부분들은 HRI가 디자인함.
- 웹사이트의 시각적인 부분과 전체적인 느낌은 Mark Hadley가 디자인, 설정함.
각주
- 영국의 웹사이트 디자이너, https://markhadley.com/