• 자료: 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

• 생성 시각: 2026-11-08 19:19:39 KST (CSV 헤더에 기록된 값)
• 실행 명령: GET_MET_ART_KEYWORD.py –type all –object any –subject 1 –no-color –highlight –query= –artist= –dry-run
• 메타데이터 레코드: 1,654건 (고유 Object ID 1,654개)
• Is 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.

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 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.

1. 부서별 컬렉션: 가장 재현성이 높다. –department 옵션으로 정확하게 구분한다.
2. 주제별 컬렉션: 키워드와 부서를 결합하여 회화·도자기·문명별 전시를 기획한다. 검색어가 다른 지역이나 유형에도 나타날 수 있으므로 결과 CSV를 검토한다.
3. 전시 적합성 확인: Public Domain 여부와 실제 이미지 확보 가능성은 별도로 확인한다.
4. 재현성 유지: 각 dry-run 결과를 filtered.csv에서 의미 있는 파일명으로 복사해 보관한다. 다음 dry-run은 filtered.csv를 덮어쓴다.
5. 표본 선택: –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.