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"cells": [
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"cell_type": "markdown",
"id": "poster-00",
"metadata": {},
"source": "# AI와 문화공간 포스터 만들기 · 실행 가능한 완성 예제\n\n이 노트북은 Grilling에서 선택을 마친 교수자 사례입니다. 실제 AI 대화 로그가 아닙니다.\n마포구 문화공간의 종류별 등록 기록 수를 제목·그래프·짧은 해석·출처가 있는 포스터로 만듭니다.\n처음부터 따라 하려면 walkthrough.md의 요청문을 같은 AI 대화에서 순서대로 사용합니다.\n\n## 실행 방법\n\nCodex 또는 Claude Code에서 **이 파일과 data/가 있는 폴더**를 엽니다.\nAI에게 Python·Jupyter 커널·필요한 패키지를 확인하고 이 노트북을 실행하도록 요청합니다.\n실행 도구는 requirements-notebook.txt, 재현 명령은 README.md에 있습니다.\nrun_notebook.py는 준비부터 지정한 단계까지 새 커널로 실행하고 출력이 있는 사본을 output/에 저장합니다.\n원본 poster.ipynb는 그대로 보존합니다. 필요한 경우 Jupyter 화면에서도 위에서부터 실행할 수 있습니다.\n\n- A까지: 준비·집계 → 실제 기록과 합계 확인\n- B까지: 준비·집계·첫 포스터 → 그림 직접 확인\n- C까지: 준비부터 수정까지 → 같은 값으로 정렬 전후 비교\n\n앱의 노트북 미리보기 기능과 코드 실행은 구분합니다. 실행된 노트북에 출력이 저장되어 있는지 확인하고,\n그림은 output/poster-before.html과 output/poster.html을 브라우저에서 직접 엽니다.\n\n자료: 서울시 문화공간 정보 · 서울특별시 문화본부 문화정책과 · 수업 보관본 2026-10-21.\n공공누리 제1유형(출처표시). [원본 출처](https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-15487/S/1/datasetView.do).\n현재 운영 현황이나 인기도를 뜻하지 않습니다.\n"
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"cell_type": "markdown",
"id": "poster-01",
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"source": "## 준비 · 같은 폴더와 Python\n\n출력의 Python 경로와 프로젝트 위치를 확인합니다."
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"cell_type": "code",
"id": "poster-02",
"metadata": {
"week09_stage": "setup"
},
"source": "from pathlib import Path\nimport hashlib\nimport json\nimport csv\nimport sys\nfrom collections import Counter\nfrom html import escape\nfrom IPython.display import HTML, display\n\nproject = Path.cwd()\nif not (project / \"data/source.json\").is_file():\n raise FileNotFoundError(\"이 노트북이 있는 프로젝트 폴더를 실행 위치로 지정하세요. data/source.json이 필요합니다.\")\noutput = project / \"output\"\noutput.mkdir(exist_ok=True)\nDISTRICT = \"마포구\"\nTITLE = \"마포구의 문화공간, 어떤 종류가 많을까?\"\nprint(\"실행 Python:\", sys.executable)\nprint(\"프로젝트:\", project)\nprint(\"입력:\", project / \"data/source.json\")\n",
"execution_count": null,
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"cell_type": "markdown",
"id": "poster-03",
"metadata": {},
"source": "## Ticket A · 자료와 집계 확인\n\n마포구 55건, 7종류. 원본 일부와 종류별 수치·합계를 대조한 뒤 다음 작업을 고릅니다."
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"cell_type": "code",
"id": "poster-04",
"metadata": {
"week09_stage": "counts"
},
"source": "def read_data(root):\n meta = json.loads((root / 'data/source.json').read_text(encoding='utf-8'))\n source = root / 'data' / meta['snapshot_filename']\n digest = hashlib.sha256(source.read_bytes()).hexdigest()\n if digest != meta['sha256']:\n raise ValueError('원본이 보관본 정보와 다릅니다. 입력 자료와 source.json을 함께 확인하세요.')\n with source.open(encoding=meta['encoding'], newline='') as stream:\n reader = csv.DictReader(stream)\n required = {'번호', '자치구', '주제분류', '문화시설명'}\n if not required.issubset(reader.fieldnames or []):\n raise ValueError('필요한 열이 없습니다: ' + ', '.join(sorted(required)))\n rows = list(reader)\n if len(rows) != meta['rows']:\n raise ValueError('전체 기록 수가 보관본 정보와 다릅니다.')\n selected = [row for row in rows if row['자치구'] == DISTRICT]\n if not selected:\n raise ValueError('선택한 지역의 기록이 없습니다. 지역 값을 확인하세요.')\n if any(not row['주제분류'].strip() or not row['번호'].strip() for row in selected):\n raise ValueError('선택한 기록에 빈 분류나 번호가 있습니다. 처리 기준부터 정하세요.')\n if len({row['번호'] for row in selected}) != len(selected):\n raise ValueError('선택한 기록의 번호가 중복됩니다. 한 건의 기준부터 확인하세요.')\n counts = Counter(row['주제분류'] for row in selected)\n return meta, selected, counts\n\nmeta, selected, counts = read_data(project)\nevidence = dict(district=DISTRICT, selected_records=len(selected), unit=\"등록 기록 1건\",\n counts=dict(sorted(counts.items())), source_sha256=meta[\"sha256\"],\n source=meta, selected_ids=[row[\"번호\"] for row in selected])\n(output / \"counts.json\").write_text(json.dumps(evidence, ensure_ascii=False, indent=2) + \"\\n\", encoding=\"utf-8\")\nprint(f\"원본 {meta['rows']}건 → {DISTRICT} {len(selected)}건 / {len(counts)}종류 / 합계 {sum(counts.values())}건\")\nprint(\"원본 일부와 대조할 기록:\")\nfor row in selected[:5]:\n print(row[\"번호\"], row[\"문화시설명\"], row[\"자치구\"], row[\"주제분류\"], sep=\" | \")\nprint(\"종류별 집계:\")\nfor label, value in sorted(counts.items()):\n print(f\"{label}: {value}건\")\n",
"execution_count": null,
"outputs": []
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"cell_type": "markdown",
"id": "poster-05",
"metadata": {},
"source": "## Ticket B · 첫 포스터\n\n종류 이름 순으로 배치합니다. 제목·숫자·해석·출처가 보이는지 확인합니다."
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"cell_type": "code",
"id": "poster-06",
"metadata": {
"week09_stage": "first"
},
"source": "def poster_svg(meta, counts, order):\n ordered = sorted(counts.items(), key=(lambda pair: pair[0]) if order == 'name'\n else (lambda pair: (-pair[1], pair[0])))\n total = sum(counts.values())\n largest = sorted(counts.items(), key=lambda pair: (-pair[1], pair[0]))[0]\n maximum = max(counts.values())\n axis_max = max(5, ((maximum + 4) // 5) * 5)\n x0, width = 320, 740\n parts = ['']) + '\\n'\n\ndef poster_html(svg, counts, order):\n label = '첫 포스터 · 종류 이름 순' if order == 'name' else '수정 포스터 · 기록 수가 많은 순'\n rows = ''.join(f'
{escape(name)}
{count}
'\n for name, count in sorted(counts.items(), key=lambda pair: (-pair[1], pair[0])))\n return f'''\n\n{TITLE} | {label}\n\n\n{svg}\n그래프의 수치를 표로 확인하기