김세정(2014)

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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

1. 자유전공학부
   • 주제탐구세미나
   • 고전탐구세미나
   • 자율연구

함께하는 분들

D조

디지털인문학

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

[1]

한국학중앙연구원

이이이

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.

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.

좋아하는 영상

농구

Name Search

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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.
    1. Automated Markup
       • 자동 markup 프로그램인 GATE를 활용함.
       • Markup이 되어야 할 대상 중 약 80~90%를 자동적으로 식별해 냄.
    2. 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.

Instructions by Tagging Level

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

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

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.