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드럼 6연음 컴비네이션 그룹핑 6 5 4 (Grouping 6 5 4 in 16th triplets)
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7. 그룹핑 기술 : 네이버 블로그

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글 별 피아노

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엣지있는 아티클 < CULTURE

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±×·ìÇÎ

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그룹핑 (group by) – 생활코딩

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그룹핑 (group by) - 생활코딩
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4-5. 관련도에 따라 키워드 그룹핑하기

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  • Most searched keywords: Whether you are looking for 4-5. 관련도에 따라 키워드 그룹핑하기 성공적인 키워드 리서치 가이드 Ch4. | 연관된 키워드 끼리 그룹핑하기 키워드 리서치는 키워드를 찾아 내는 것에서 그치는 것이 아니라 찾아낸 … 성공적인 키워드 리서치 가이드 Ch4. | 연관된 키워드 끼리 그룹핑하기 키워드 리서치는 키워드를 찾아 내는 것에서 그치는 것이 아니라 찾아낸 키워드들을 연관된 키워드끼리 그룹핑을 하는 것 까지 포함된다. 관련 키워드들은 콘텐츠를 제작하는데 도움이 되는 것은 물론이고 주제상의 연관성을 강화하여 키워드의 순위를 매기는데 도움이 된다. 키워드 그룹핑은 더 광범위한 용어들의 순위를 더 용이하게 관리하는데
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연관된 키워드 끼리 그룹핑하기

각각의 키워드를 기준으로 별도의 페이지를 만들어야 할 때

어떻게 키워드를 그룹핑할 것인가

4-5. 관련도에 따라 키워드 그룹핑하기
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[아하사전] grouping – 한글발음 [그루핑], 뜻 : 모으는 일, 배치, 그룹

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[아하사전] grouping - 한글발음 [그루핑], 뜻 : 모으는 일, 배치, 그룹
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[SQL] 데이터 그룹핑

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행 그룹핑 | RealGrid2

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  • Most searched keywords: Whether you are looking for 행 그룹핑 | RealGrid2 행 그룹. Row grouping은 데이터 행들을 하나 이상의 지정한 컬럼의 값을 기준으로 구분시켜 계층적인 구조로 표시합니다. 컬럼 헤더를 panel 영역으로 드래깅하면 그 … 다양하고 강력한 기능을 가진 웹기반 데이터 그리드 컴포넌트
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행 그룹핑 | RealGrid2
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7. 그룹핑 기술

그룹핑 기술

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데이터의 단순한 나열은 그 어느 인자한 상사라 할지라도 많은 인내심과 당혹감을 느끼게 합니다. ‘며칠 밤을 새어 만든거라구요’라고 하면 노력의 흔적일 수 있겠지만 보고의 준비는 그러한 데이터 정리 작업에서부터 시작일 것입니다. 창작의 고통은 여기서부터가 아닐까 생각됩니다. 사실 어떤 데이터를 조사하는지에 대한 계획도 없이 덤볐다면 아직 시작이라고도 할 수 없겠네요. 데이터에서 정보를 뽑아내고 정제하여 나의 메시지를 뽑아내는 작업을 해야 하며 그러한 과정의 첫 단추는 그룹핑입니다. 우리는 세부적인 항목에서 밖으로 나와 전체본능으로 가는 작업, 그룹핑(분류)만으로 우리는 좀 더 본질에 접근하고 구체화되고 이해도가 높아졌다고 느끼게 됩니다. (그러나, 그렇게 느끼는 것으로 착각하는 것과 진실로 그러한 것인지에 대해서는 냉철하게 판단해야 할 것입니다.)

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어떻게 그룹핑을 하는게 잘 한 것인가에 대한 얘기를 해보고자 합니다. 그룹핑은 주로 전체 요약을 하고자 할 때, 제목을 뽑고자 할 때, 보고에 대해 요약할 때, 공통되는 원리/원칙을 도출하고자 할 때 등 하나의 보고서 안에서도 수시로 발생하는 작업들입니다. 전체 요약와 같이 그룹핑으로만 이루어진 페이지가 있을 수 있고 한 페이지 안에서 전달하고자 하는 메시지를 뽑거나 한 단락 안에서 타이틀을 정하는데도 우리는 그룹핑 작업을 하게 됩니다. 단 두 개의 항목에서 하나의 공통 요소를 뽑아 내는 것도 엄연히 그룹핑이라고 할 수 있습니다. 그리고 그룹핑은 문장으로 나타내어 질 수도 있고 도식화되기도 하는 등 그 형태 또한 다양하게 표현될 수 있을 것입니다. 그룹핑 하는 것은 사실 골치 아픈 일입니다. 쌓여 있는 데이터, 문장, 그림, 도표 속에서 서로의 공통점을 찾아내어 우리가 전달하고자 하는 목적인 메시지를 만들어 내는 가장 중요한 활동이기 때문에 듣는 사람의 이목이 집중되는 포인트이기에 더더욱 신경 쓰일 수 밖에 없습니다. 우리가 보고서 양식을 활용하는 이유는 이런 골치 아픈 일을 대신해 주는 게 바로 ‘양식’이기 때문이기도 합니다. 보고서에 필요한 내용을 일목요연하게 순서를 정하고 나누어 놓고 거기에 맞춰 작성하면 되는 것이기에 그룹핑 등과 같은 정리 작업에 머리를 싸맬 필요가 없기 때문입니다. 검색어 창에 ‘보고서’ 라고 입력하면 자동입력 리스트에 맨 먼저 나타나는 단어가 ‘보고서 양식’인데 많은 사람들이 얼마나 이 활동에 스트레스를 겪고 있는지 공감할 수 있는 대목인 것 같습니다.

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디자인의 기초 : 그룹핑에 대하여

CULTURE > 엣지있는 아티클 주소 복사

WRITER 홍보 | DATE 2020-07-27 | VIEW 3,400

기초가 튼튼한 디자이너를 구분 짓는 방법은 의외로 간단합니다. 적은 요소를 가지고 어떻게 정리하는지를 보면 가늠할 수 있습니다. 예를 들어, ‘선과 텍스트로만 이루어진 표를 한번 그려주세요’라는 식의 테스트가 있죠. 사회 초년생 때 아마 주변으로부터 이 테스트 임해보셨을 것이며, 긴 설명과 함께 게슈탈트 이론에 대해 들어보셨을 겁니다.

게슈탈트란 형태나 모양을 의미하는 독일어입니다. 독일의 심리학자 막스 베르트하이머(Max Wertheimer)가 1910년 여름, 기차 여행 중 기차의 불투명한 벽과 창문의 프레임이 부분적으로 자신의 시야를 가리고 있음에도 바깥 경치를 볼 수 있는 것에 영감을 받아 주장한 이론입니다. (아마, 훗날 폐쇄성의 원리를 생각한 듯합니다.) 이에 단순히 눈은 모든 자극을 받아들이고, 뇌는 이러한 자극을 일관된 이미지로 정리하는 것으로 결론을 내렸습니다. 이후 이 이론은 오늘날까지도 심리학과 사진, 디자인 등 전 분야에 걸쳐 이용되고 있습니다.

근접성의 원리

이번 호에서는 게슈탈트 이론 중 군집의 법칙(Law of Grouping)에 대해 소개해볼까 합니다. 군집의 법칙은 구성 요소들이 독립적으로 존재하기보다는 함께 존재하려는 성향 또는 지각하는 사람들이 일정한 규칙에 따라 부분들을 결합시키려 하는 경향을 의미합니다.

이 이론 중에 여러 가지 원리가 있지만, 그중 근접성의 원리만 잘 이해하고 디자인 작업 시 적용한다면 여러 구성 요소를 정리하는 것에 아주 유용할 것입니다.

간단함이 만드는 차이

근접성의 원리는 아주 간단합니다. 가까이 있는 것들끼리 같은 그룹이 됩니다. 이 간단한 원리는 잘 그려진 표와 그렇지 않은 표를 통해 설명할 수 있습니다. 위 <그림 1>, <그림 2>를 보았을 때 어떤 표가 원리에 맞은 표일까요? 선과 글자의 간격을 보면 쉽게 알 수 있습니다.

<그림 2>의 경우 행간과 행간 사이의 간격이 선과 글자 사이의 간격보다 좁게 되어있습니다. 즉, 우리가 주고자 하는 같은 성질의 정보가 잘 묶여 있다는 뜻입니다. <그림 1>처럼 사이 간격의 우선순위가 잘못되어 있다면, <그림 3>처럼 엉뚱한 정보끼리 묶여 시각적인 혼란을 야기합니다.

실제로 이런 원리로 모든 디자인 요소의 간격을 결정짓게 됩니다. 자간이 행간보다 좁고, 행간은 단간(문단과 문단 사이의 간격)보다 좁아야 합니다. 이는 당연한 이야기 같으면서도 디자인을 할 때 꼭 지켜야 하는 규칙이기도 합니다.

(물론, 예외는 있습니다. 스타일을 보여주기 위해 의도적으로 행간을 줄이거나 넓힌 실험적 디자인이 이에 해당합니다.)

[적용 사례 예시] 카카오 페이지의 시그니처 조합을 보면, 두 줄로 나뉘어진 타입페이스의 간격이 로고와의 간격보다 좁다.(0.375 : 0.625)

글을 마치며

원리는 쉽습니다. 하지만 다른 요소들(컬러, 스타일, 규칙을 깨는 의도된 디자인 등)과 함께 접목시키는 것은 쉽지 않은 일입니다. 이 간단한 원리를 생각하며 화판 위에 디자인한다면 공간감이 살아있는 디자인 작업에 더 수월해질 겁니다. 물론, 수월해지기까지는 꾸준한 연습과 적용의 반복이 필요하겠죠.

그룹핑 (group by)

GROUP BY

특정 칼럼을 기준으로 데이터를 그룹핑함

문법

SELECT * FROM 테이블명 GROUP BY 그룹핑 할 기준 칼럼명

예제

DROP TABLE IF EXISTS `student`; CREATE TABLE `student` ( `id` tinyint(4) NOT NULL, `name` char(4) NOT NULL, `sex` enum(‘남자’,’여자’) NOT NULL, `address` varchar(50) NOT NULL, `distance` INT NOT NULL, `birthday` datetime NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `student` VALUES (2, ‘박재숙’, ‘남자’, ‘서울’, 10, ‘1985-10-26 00:00:00’); INSERT INTO `student` VALUES (1, ‘이숙경’, ‘여자’, ‘청주’, 200, ‘1982-11-16 00:00:00’); INSERT INTO `student` VALUES (3, ‘백태호’, ‘남자’, ‘경주’, 350, ‘1989-2-10 00:00:00’); INSERT INTO `student` VALUES (4, ‘김경훈’, ‘남자’, ‘제천’, 190, ‘1979-11-4 00:00:00’); INSERT INTO `student` VALUES (8, ‘김정인’, ‘남자’, ‘대전’, 200, ‘1990-10-1 00:00:00’); INSERT INTO `student` VALUES (6, ‘김경진’, ‘여자’, ‘제주’, 400, ‘1985-1-1 00:00:00’); INSERT INTO `student` VALUES (7, ‘박경호’, ‘남자’, ‘영동’, 310, ‘1981-2-3 00:00:00’);

select sex from student group by sex;

select sex,sum(distance), avg(distance) from student group by sex;

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