filtered.csv (The Met MetObjects.csv에서 추출한 검색 결과)python GET_MET_ART_KEYWORD.py –type all –object any –subject 1 –no-color –highlight –query= –artist= –dry-run
GET_MET_ART_KEYWORD.py –type all –object any –subject 1 –no-color –highlight –query= –artist= –dry-runIs Highlight = True: 1,654건(100%)Is Public Domain = True: 1,654건(100%)이 자료는 The Met가 하이라이트로 지정하고 공개 도메인으로 표시한 작품의 메타데이터 검색 결과이다. 1,654점 모두 실제 다운로드에 성공하거나 이미지 URL이 존재한다는 뜻은 아니다. 또한 전체 미술관의 소장품 구성 비율을 나타내지 않는다.
| Department | 건수 | 비율 |
|---|---|---|
| Asian Art | 232 | 14.0% |
| The Libraries | 142 | 8.6% |
| European Paintings | 119 | 7.2% |
| Islamic Art | 119 | 7.2% |
| Egyptian Art | 111 | 6.7% |
| Greek and Roman Art | 110 | 6.7% |
| The American Wing | 98 | 5.9% |
| Musical Instruments | 94 | 5.7% |
| Drawings and Prints | 91 | 5.5% |
| Robert Lehman Collection | 84 | 5.1% |
| European Sculpture and Decorative Arts | 80 | 4.8% |
| Arts of Africa, Oceania, and the Americas | 71 | 4.3% |
| Ancient West Asian Art | 68 | 4.1% |
| The Cloisters | 58 | 3.5% |
| Medieval Art | 54 | 3.3% |
| Arms and Armor | 53 | 3.2% |
| Photographs | 40 | 2.4% |
| Costume Institute | 27 | 1.6% |
| Modern and Contemporary Art | 3 | 0.2% |
| 합계 | 1,654 | 100% |
비율은 소수 첫째 자리 반올림이므로 합계가 정확히 100.0%가 아닐 수 있다. 부서 구분은 미술사적 장르 구분과 다르다. 예를 들어 회화는 European Paintings 외에 Robert Lehman Collection 등에도 들어 있다.
Classification 상위 항목은 다음과 같다.
| Classification | 건수 |
|---|---|
| (비어 있음) | 378 |
| Paintings | 231 |
| Sculpture | 120 |
| Drawings | 85 |
| Codices | 42 |
| Stone Sculpture | 39 |
| Photographs | 39 |
| Ceramics | 33 |
| Prints | 26 |
| Vases | 23 |
Classification 미기재: 378건(22.9%). 작품 유형을 이 열 하나로만 자동 분류하면 누락이 많다.Object Name의 대표 항목: Painting 181건, Figure 89건, Drawing 84건, Photograph 38건, Sculpture 30건, Thangka 21건, Hanging scroll 20건.Culture 미기재: 693건(41.9%). 문화권 필터를 사용하면 일부 작품이 빠질 수 있다.Culture 값 중 Korea는 33건이다. 이는 한국 관련 작품 전체 수가 아니라 해당 필드가 정확히 Korea인 건수이다.The Libraries 142건과 Musical Instruments 94건이 포함되어 있으므로 전체 하이라이트를 무작위로 다운로드하면 회화 외의 책·악기·공예품이 상당수 포함될 수 있다.–department 옵션으로 정확하게 구분한다.filtered.csv에서 의미 있는 파일명으로 복사해 보관한다. 다음 dry-run은 filtered.csv를 덮어쓴다.–target의 기본값은 100이며, –filter 입력에서는 후보 중 무작위로 대상을 고른다. 후보가 적거나 다운로드 실패가 있으면 실제 파일 수는 달라질 수 있다.
아래 명령은 PowerShell 또는 터미널에서 실행한다. 각 명령은 The Met 원본 메타데이터를 대상으로 새로 검색한다. 즉, 기존 1,654건짜리 filtered.csv를 입력으로 다시 필터링하는 명령이 아니다. 기존 파일을 보존하려면 아래의 Copy-Item 명령으로 결과를 백업한다.
python GET_MET_ART_KEYWORD.py --type all --object any --subject 1 --no-color --highlight --dry-run
Copy-Item filtered.csv met_highlights_all.csv
python GET_MET_ART_KEYWORD.py --type all --object any --subject 1 --no-color --highlight --department "European Paintings" --dry-run
Copy-Item filtered.csv european_paintings_highlights.csv
European Paintings 부서의 하이라이트는 분석 파일에서 119건이다. 다른 부서가 소장한 유럽 회화는 포함되지 않는다.
python GET_MET_ART_KEYWORD.py --type all --object any --subject 1 --no-color --highlight --department "Asian Art" --dry-run
Copy-Item filtered.csv asian_art_highlights.csv
분석 파일의 해당 부서는 232건이다. 한국·중국·일본·남아시아 등 여러 지역이 혼재한다.
python GET_MET_ART_KEYWORD.py --type all --object any --subject 1 --no-color --highlight --department "Islamic Art" --dry-run
Copy-Item filtered.csv islamic_art_highlights.csv
분석 파일의 해당 부서는 119건이다.
python GET_MET_ART_KEYWORD.py --type all --object any --subject 1 --no-color --highlight --department "Egyptian Art" --dry-run
Copy-Item filtered.csv egyptian_art_highlights.csv
분석 파일의 해당 부서는 111건이다.
python GET_MET_ART_KEYWORD.py --type all --object any --subject 1 --no-color --highlight --department "Greek and Roman Art" --dry-run
Copy-Item filtered.csv greek_roman_highlights.csv
분석 파일의 해당 부서는 110건이다.
python GET_MET_ART_KEYWORD.py --type all --object any --subject 1 --no-color --highlight --department "Ancient West Asian Art" --dry-run
Copy-Item filtered.csv ancient_west_asian_highlights.csv
분석 파일의 해당 부서는 68건이다.
python GET_MET_ART_KEYWORD.py --type all --object any --subject 1 --no-color --highlight --department "The American Wing" --dry-run
Copy-Item filtered.csv american_wing_highlights.csv
분석 파일의 해당 부서는 98건이다.
python GET_MET_ART_KEYWORD.py --type all --object any --subject 1 --no-color --highlight --department "Musical Instruments" --dry-run
Copy-Item filtered.csv musical_instruments_highlights.csv
분석 파일의 해당 부서는 94건이다. 회화 중심 전시와 분리하면 주제가 선명해진다.
python GET_MET_ART_KEYWORD.py --type all --object any --subject 1 --no-color --highlight --department "Medieval Art,The Cloisters" --dry-run
Copy-Item filtered.csv medieval_highlights.csv
분석 파일에서 두 부서의 합계는 112건이다. 중세 전체를 포괄하는 완전한 미술사적 분류는 아니다.
원하는 컬렉션의 CSV를 –filter로 전달한다. –target을 생략하면 기본 다운로드 목표는 100개이다.
python GET_MET_ART_KEYWORD.py --filter european_paintings_highlights.csv --no-color
목표 수를 명시하려면 다음과 같이 실행한다.
python GET_MET_ART_KEYWORD.py --filter asian_art_highlights.csv --target 50 --no-color
주의: 현재 v4.4에서 –filter가 입력 CSV에 대해 –department나 –query를 다시 적용하는 기능을 제공한다고 가정하지 않는다. 더 세분화하려면 원본 MetObjects.csv를 다시 dry-run 검색하거나, 별도 도구로 CSV를 분할한 뒤 –filter에 전달해야 한다.
이번 1,654건은 단순한 인기 작품 목록이 아니라 The Met의 다양한 학예 부서가 선정한 대표 작품들의 집합이다. Asian Art가 가장 크지만, 도서관 자료·악기·무기·복식·사진 등도 상당수 포함한다. EO1-Museum에서는 전체 하이라이트를 하나의 전시로만 사용하기보다 문명별 전시, 장르별 전시, 특수 소장품 전시로 나누는 편이 관람 경험을 개선할 수 있다.
향후에는 기존 CSV를 재검색하는 옵션, Classification과 Object Name의 결합 필터, 이미지 유무 및 화면 방향 분석 기능을 검토할 만하다. 단, 이 기능들은 현재 스크립트에 구현되었다고 전제하지 않는다.