아파트 게임: 한국의 전통 놀이에서 영감을 받은 곡 – 아파트 로제

‘아파트’는 한국의 전통 술자리 게임인 ‘아파트 게임’에서 영감을 받아 만들어졌습니다. 이 게임은 참가자들이 “아파트, 아파트”를 외치며 특정 숫자를 언급한 후 손을 쌓아올리는 방식으로 진행됩니다. 간단하면서도 재미있는 이 게임은 로제가 좋아하는 놀이 중 하나로, 곡의 주제와 잘 어우러집니다. 게임의 규칙과 분위기를 반영한 가사는 듣는 이로 하여금 자연스럽게 게임에 참여하고 싶게 만드는 매력을 지니고 있습니다. 이러한 요소는 곡의 중독성을 높이는 데 기여하고 있습니다.

https://www.youtube.com/watch?v=ekr2nIex040

블랙핑크 로제의 ‘아파트’와 관련된 아파트 게임은 한국의 전통 술자리 게임으로, 간단한 규칙과 재미로 많은 사람들에게 사랑받고 있습니다. 이 게임은 주로 친구들이 모여 술을 마시는 자리에서 분위기를 띄우기 위해 자주 즐겨집니다.

아파트 게임의 규칙

• 참가자 구성: 여러 명이 모여 앉습니다.
• 손 쌓기: 모든 참가자는 양손을 쌓아 올립니다.
• 숫자 정하기: 게임을 시작하기 전에 특정 숫자를 정합니다. 예를 들어, 숫자 ‘9’를 선택할 수 있습니다.
• 게임 진행:
  • 한 사람씩 차례로 1부터 숫자를 세며 손을 아래에서부터 하나씩 빼냅니다.
  • 만약 정해진 숫자에 도달한 사람이 손을 빼면, 그 사람은 벌칙으로 술을 마셔야 합니다.
• 벌칙: 숫자에 해당하는 사람이 손을 빼거나, 이미 부른 숫자를 반복하면 벌칙으로 술을 마시는 규칙이 있습니다.

이 게임은 단순하면서도 빠르게 진행되기 때문에, 술자리에서 분위기를 쉽게 띄울 수 있는 장점이 있습니다. 로제는 이 게임이 사람들을 웃게 하고, 파티의 어색함을 없애준다고 언급했습니다. 또한, 그녀가 브루노 마스에게 이 게임을 가르치는 모습이 소셜 미디어를 통해 공개되면서 한국의 독특한 술 문화를 전 세계에 알리는 계기가 되었습니다.

제작 과정: 로제와 브루노 마스의 협업 – 아파트 로제

로제는 스튜디오에서 작업 중 스태프들에게 ‘아파트 게임’의 방법을 설명하며 곡 작업을 시작했습니다. 이 과정에서 브루노 마스가 합류하여 곡이 완성되었습니다. 두 아티스트의 협업은 서로의 스타일을 잘 살리면서도 조화를 이루는 결과를 낳았습니다. 로제의 독특한 보컬과 브루노 마스의 감성적인 멜로디가 결합되어, ‘아파트’는 단순한 팝송을 넘어서는 깊이를 지니게 되었습니다. 이러한 제작 과정은 팬들에게 두 아티스트의 진정성과 창의성을 느끼게 해줍니다.

음원 차트 성과: 발매 하루 만에 1위 기록 -아파트 로제

‘아파트’는 발매 하루 만에 국내 최대 음원 플랫폼 멜론에서 1위를 기록하며, 그 인기를 입증했습니다. 이 곡은 중독적인 멜로디와 반복되는 가사로 많은 이들의 사랑을 받고 있습니다. 또한, 유튜브에서의 조회수도 급증하고 있으며, 뮤직비디오는 발매 후 6일 만에 1억 조회수를 넘겼습니다. 이러한 성과는 곡의 퀄리티와 아티스트들의 팬층이 결합된 결과로 볼 수 있습니다. 특히, 로제와 브루노 마스의 팬들이 함께 이 곡을 지지하며, 음악 차트에서의 성과를 더욱 높이고 있습니다.

글로벌 반응: 소셜 미디어에서의 인기 -아파트 로제

‘아파트’는 중독적인 멜로디와 반복되는 가사로 세계적인 인기를 얻고 있습니다. 틱톡 등 소셜 미디어에서는 많은 사용자들이 이 곡에 맞춰 춤과 게임을 따라하는 영상이 올라오고 있습니다. 이러한 현상은 곡의 바이럴 효과를 더욱 강화시키며, 글로벌 팬층을 형성하는 데 기여하고 있습니다. 특히, 젊은 세대가 소셜 미디어를 통해 곡을 접하고, 이를 기반으로 다양한 콘텐츠를 생성하는 모습은 현대 음악의 새로운 트렌드를 보여줍니다. 이러한 반응은 ‘아파트’가 단순한 음악을 넘어 문화 현상으로 자리 잡는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

한국의 문화와 놀이 문화를 세계에 알리다 -아파트 로제

로제와 브루노 마스의 ‘아파트’는 한국의 전통 게임에서 영감을 받아 만들어진 곡으로, 현재 전 세계적으로 큰 인기를 끌고 있습니다. 이 노래는 단순한 즐거움을 넘어 한국의 문화와 놀이 문화를 세계에 알리는 데 기여하고 있습니다. 앞으로의 활동과 앨범 발매가 기대되는 가운데, ‘아파트’는 두 아티스트의 음악적 성장을 보여주는 중요한 이정표가 될 것입니다. 이 곡이 앞으로 어떤 새로운 변화를 가져올지, 그리고 팬들에게 어떤 감동을 줄지 기대가 됩니다.

아파트 가사 – 아파트 로제

아파트 아파트
아파트 아파트
아파트 아파트
Uh, uh huh uh huh
아파트 아파트
아파트 아파트
아파트 아파트
Uh, uh huh uh huh
Kissy face, kissy face
Sent to your phone but,
I’m trying to kiss your lips for real
Red hearts, red hearts
That’s what I’m on yeah
Come give me something I can feel
Oh oh oh
Don’t you want me like I want you, baby
Don’t you need me like I need you now
Sleep tomorrow but tonight go crazy
All you gotta do is just meet me at the
아파트 아파트
아파트 아파트
아파트 아파트
Uh, uh huh uh huh
아파트 아파트
아파트 아파트
아파트 아파트
Uh, uh huh uh huh
It’s whatever it’s whatever it’s whatever you like
Turn this 아파트 into a club
I’m talking drink, dance, smoke, freak, party all night
건배 건배 girl what’s up
Oh oh oh
Don’t you want me like I want you, baby
Don’t you need me like I need you now
Sleep tomorrow but tonight go crazy
All you gotta do is just meet me at the
아파트 아파트
아파트 아파트
아파트 아파트
Uh, uh huh uh huh
아파트 아파트
아파트 아파트
아파트 아파트
Uh, uh huh uh huh
Hey so now you know the game
Are you ready?
Cause I’m comin to get ya
Get ya, get ya
Hold on, hold on
I’m on my way
Yeah yeah yeah yeah yeah
I’m on my way
Hold on, hold on
I’m on my way
Yeah yeah yeah yeah yeah
I’m on my way
Don’t you want me like I want you, baby
Don’t you need me like I need you now
Sleep tomorrow but tonight go crazy
All you gotta do is just meet me at the
아파트 아파트
아파트 아파트
아파트 아파트
Just meet me at the
(Uh huh uh huh)
아파트 아파트
아파트 아파트
아파트 아파트
Just meet me at the
(Uh huh uh huh)
아파트 아파트
아파트 아파트
아파트 아파트
Just meet me at the
(Uh huh uh huh)
아파트 아파트
아파트 아파트
아파트 아파트
Uh, uh huh uh huh

[뮤직] 블랙핑크: Shut Down

환절기 패션의 핵심은 레이어드 스타일입니다. 여러 겹의 옷을 입음으로써 기온 변화에 적절히 대응할 수 있습니다. 예를 들어, 기본 티셔츠 위에 가벼운 니트나 가디건을 입고, 그 위에 바람막이 재킷을 추가하는 방식입니다. 이렇게 하면 아침에 추운 날씨에도 따뜻하게 입을 수 있으며, 낮에 기온이 올라가면 쉽게 벗을 수 있습니다. 또한, 다양한 소재와 색상을 활용하여 스타일을 더욱 풍부하게 만들 수 있습니다.

2024년 환절기 패션에서는 다양한 아이템이 주목받고 있습니다. 가벼운 아우터, 스카프, 편안한 신발 등은 필수 아이템으로 자리 잡고 있습니다. 이러한 아이템들은 기능성과 스타일을 모두 갖추고 있어, 환절기 옷차림에 적합합니다. 또한, 개인의 취향과 스타일에 맞춰 다양한 아이템을 조합하여 자신만의 스타일을 만들어 보세요. 환절기를 더욱 즐겁고 스타일리시하게 보내는 데 큰 도움이 될 것입니다.

마지막으로, 환절기 패션은 단순히 따뜻함을 유지하는 것뿐만 아니라, 개인의 개성을 표현하는 중요한 수단이 됩니다. 자신만의 스타일을 찾고, 이를 통해 환절기를 더욱 즐겁고 스타일리시하게 보내보세요. 2024년 환절기 패션 트렌드는 이러한 요소들을 모두 반영하고 있습니다.

참고 링크: 2024년 환절기 패션 트렌드

레이어드 스타일의 중요성

레이어드 스타일은 환절기 패션의 핵심입니다. 여러 겹의 옷을 입는 방식으로, 기온 변화에 따라 쉽게 조절할 수 있는 장점이 있습니다. 기본적으로는 얇은 티셔츠나 셔츠를 바탕으로 하여, 그 위에 니트나 가디건을 추가하고, 마지막으로 바람막이 재킷이나 코트를 입는 방식입니다. 이렇게 하면 아침에 추운 날씨에도 따뜻하게 입을 수 있으며, 낮에 기온이 올라가면 쉽게 벗을 수 있습니다.

레이어드 스타일을 구현할 때는 각 레이어의 길이와 두께를 고려해야 합니다. 예를 들어, 긴 소매의 셔츠 위에 짧은 니트를 입는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 전체적인 실루엣이 더욱 세련되게 보일 수 있습니다. 또한, 각 레이어의 색상과 패턴을 조화롭게 매치하는 것도 중요합니다. 서로 다른 색상과 패턴을 조합하여 개성 있는 스타일을 연출할 수 있습니다.

레이어드 스타일은 단순히 따뜻함을 유지하는 것뿐만 아니라, 다양한 스타일을 시도할 수 있는 기회를 제공합니다. 예를 들어, 기본적인 블랙 티셔츠에 화려한 패턴의 가디건을 매치하면, 단조로운 스타일에서 벗어나 독특한 매력을 발산할 수 있습니다. 또한, 다양한 소재를 활용하여 질감의 변화를 주는 것도 좋은 방법입니다. 면, 울, 니트 등 다양한 소재를 조합하여 더욱 풍부한 스타일을 만들어 보세요.

마지막으로, 레이어드 스타일을 완성하기 위해서는 액세서리의 활용이 중요합니다. 스카프, 모자, 귀걸이 등 다양한 액세서리를 추가하여 스타일을 더욱 풍부하게 만들어 보세요. 이러한 작은 디테일이 전체적인 스타일에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

참고 링크: 레이어드 스타일 팁

환절기 필수 아이템

환절기에는 몇 가지 필수 아이템이 있습니다. 첫 번째로, 가벼운 아우터가 필요합니다. 바람막이 재킷이나 얇은 코트는 환절기 날씨에 적합하며, 기온 변화에 따라 쉽게 벗고 입을 수 있습니다. 이러한 아우터는 다양한 스타일과 색상으로 제공되므로, 개인의 취향에 맞는 아이템을 선택할 수 있습니다. 또한, 아우터는 기본적인 옷차림에 포인트를 줄 수 있는 중요한 요소입니다.

두 번째로, 스카프는 환절기 필수 아이템 중 하나입니다. 스카프는 따뜻함을 제공할 뿐만 아니라, 스타일을 한층 더 업그레이드할 수 있는 액세서리입니다. 다양한 색상과 패턴의 스카프를 활용하여 기본적인 옷차림에 변화를 줄 수 있습니다. 스카프는 여러 가지 방법으로 매치할 수 있어, 같은 옷차림도 매번 다른 느낌으로 연출할 수 있습니다.

세 번째로, 편안한 신발이 필요합니다. 환절기에는 날씨가 변덕스러우므로, 편안하면서도 스타일리시한 신발을 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 부츠는 환절기에 적합한 아이템으로, 다양한 스타일과 색상으로 제공됩니다. 부츠는 따뜻함을 제공하면서도 다양한 옷차림과 잘 어울리기 때문에, 환절기 필수 아이템으로 추천합니다.

마지막으로, 기본적인 티셔츠와 셔츠는 환절기 옷차림의 기초가 됩니다. 다양한 색상과 패턴의 기본 티셔츠를 활용하여 레이어드 스타일을 완성할 수 있습니다. 기본 아이템을 활용하여 다양한 스타일을 시도해 보세요. 이러한 기본 아이템은 다른 아이템과 쉽게 매치할 수 있어, 스타일링의 폭을 넓혀줍니다.

스타일링 팁

환절기 옷차림을 더욱 멋스럽게 만들기 위해서는 몇 가지 스타일링 팁을 활용하는 것이 좋습니다. 첫 번째로, 색상 조합을 고려해야 합니다. 기본적인 색상 외에도 계절에 맞는 따뜻한 색상을 활용하여 스타일을 더욱 풍부하게 만들어 보세요. 예를 들어, 가을에는 따뜻한 오렌지색이나 브라운 계열의 색상을 활용하면 좋습니다. 이러한 색상은 환절기의 분위기와 잘 어울리며, 전체적인 스타일에 포인트를 줄 수 있습니다.

두 번째로, 액세서리의 활용이 중요합니다. 스카프, 모자, 귀걸이 등 다양한 액세서리를 추가하여 스타일을 더욱 풍부하게 만들어 보세요. 액세서리는 단순한 옷차림에 변화를 줄 수 있는 중요한 요소입니다. 예를 들어, 기본적인 블랙 티셔츠에 화려한 스카프를 매치하면, 전체적인 스타일이 한층 더 세련되게 변신할 수 있습니다.

세 번째로, 다양한 패턴을 활용하는 것도 좋은 방법입니다. 기본적인 아이템에 패턴이 있는 옷을 매치하여 스타일을 더욱 다채롭게 만들어 보세요. 예를 들어, 체크무늬 셔츠와 스트라이프 패턴의 스카프를 조합하면, 서로 다른 패턴이 조화를 이루어 독특한 스타일을 연출할 수 있습니다.

마지막으로, 편안함을 잊지 말아야 합니다. 환절기에는 날씨가 변덕스러우므로, 편안한 옷차림이 중요합니다. 너무 꽉 끼는 옷보다는 여유 있는 스타일을 선택하여 활동성을 높이는 것이 좋습니다. 편안한 옷차림은 스타일뿐만 아니라 건강에도 긍정적인 영향을 미칩니다.

2024년 환절기 옷차림의 개인화

환절기 옷차림은 개인의 취향과 스타일에 따라 다양하게 변형될 수 있습니다. 각자의 개성과 스타일을 살리면서도 기온 변화에 적절히 대응할 수 있는 옷차림을 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 기본적인 아이템을 활용하여 자신만의 스타일을 만들어 보세요. 기본 티셔츠에 다양한 아우터를 매치하거나, 액세서리를 추가하여 스타일을 더욱 풍부하게 만들어 보세요.

또한, 환절기에는 다양한 패션 트렌드가 존재하므로, 이를 참고하여 스타일을 업데이트하는 것도 좋은 방법입니다. 최신 트렌드를 반영한 아이템을 활용하여 스타일을 한층 더 세련되게 만들어 보세요. 예를 들어, 최근 유행하는 오버사이즈 아우터를 활용하면, 편안하면서도 스타일리시한 룩을 연출할 수 있습니다.

개인화된 스타일을 만들기 위해서는 다양한 아이템을 조합해 보는 것이 중요합니다. 기본 아이템을 활용하여 여러 가지 스타일을 시도해 보세요. 예를 들어, 같은 티셔츠에 다른 아우터와 액세서리를 매치하면, 매번 다른 느낌의 스타일을 연출할 수 있습니다. 이러한 시도는 자신만의 스타일을 찾는 데 큰 도움이 됩니다.

마지막으로, 환절기 옷차림은 단순히 따뜻함을 유지하는 것뿐만 아니라, 개인의 개성을 표현하는 중요한 수단이 됩니다. 자신만의 스타일을 찾고, 이를 통해 환절기를 더욱 즐겁고 스타일리시하게 보내보세요.

환절기 옷차림은 기온 변화에 적절히 대응할 수 있는 레이어드 스타일과 다양한 아이템 선택이 핵심입니다. 레이어드 스타일을 통해 기온 변화에 유연하게 대응할 수 있으며, 다양한 아이템을 활용하여 스타일을 더욱 풍부하게 만들 수 있습니다. 또한, 색상 조합과 액세서리 활용을 통해 개인의 개성을 표현할 수 있습니다.

환절기에는 가벼운 아우터, 스카프, 편안한 신발 등 필수 아이템을 활용하여 스타일을 완성할 수 있습니다. 이러한 아이템들은 기능성과 스타일을 모두 갖추고 있어, 환절기 옷차림에 적합합니다. 마지막으로, 개인의 취향과 스타일에 맞춰 다양한 아이템을 조합하여 자신만의 스타일을 만들어 보세요. 환절기를 더욱 즐겁고 스타일리시하게 보내는 데 큰 도움이 될 것입니다.

환절기 ※비염 주의보※ 급성 비염은 무엇일까?

]]> https://2days.kr/30/09/14/59326/it/program/ Mon, 30 Sep 2024 05:33:27 +0000 https://2days.kr/?p=59326 검색어 분석 트렌드를 알아보기 위해서 파이썬으로 코드를 만들어봅니다. 검색어 분석을 위해 다양한 프로그램이나 웹사이트를 이용하지만 나에게 맞게 커스터마이징을 할 수 없어서 쉽게 볼 수 있는 페이지를 하나 만들려고 합니다.

검색어 분석 트렌드 파이썬 코드 만들기 with Streamlit

1차로 만들 페이지는 아래와 같습니다.

네이버 검색 키워드를 가져온 후 월간검색 및 월 클릭 수 작성된 페이지 수를 네이버에서 받아서 정보를 뿌려줍니다.

이렇게 한 후 모바일(모바일이 대세라)검색 수는 많지만 경쟁정도가 낮은 키워드를 추천하도록 먼저 설계를 해보겠습니다. 전체 코드는 아래와 같습니다.

import streamlit as st
import urllib.request
import json
import pandas as pd
import requests
import time
import hashlib
import hmac
import base64
import concurrent.futures

# 사용자 입력 부분을 Streamlit으로 변경
st.title('Naver Keyword Analysis Tool')

# st.secrets에서 API 키를 불러옴
CUSTOMER_ID = st.secrets["general"]["CUSTOMER_ID"]
API_KEY = st.secrets["general"]["API_KEY"]
SECRET_KEY = st.secrets["general"]["SECRET_KEY"]
client_id = st.secrets["general"]["client_id"]
client_secret = st.secrets["general"]["client_secret"]

# 키워드 입력
keywords = st.text_area('분석할 키워드를 입력하세요 (쉼표로 구분)', 'chatgpt').split(',')

BASE_URL = 'https://api.naver.com'

class Signature:
    @staticmethod
    def generate(timestamp, method, uri, secret_key):
        message = "{}.{}.{}".format(timestamp, method, uri)
        hash = hmac.new(bytes(secret_key, "utf-8"), bytes(message, "utf-8"), hashlib.sha256)
        return base64.b64encode(hash.digest())

def get_request_header(method, uri):
    timestamp = str(round(time.time() * 1000))
    signature = Signature.generate(timestamp, method, uri, SECRET_KEY)
    return {
        'Content-Type': 'application/json; charset=UTF-8',
        'X-Timestamp': timestamp,
        'X-API-KEY': API_KEY,
        'X-Customer': str(CUSTOMER_ID),
        'X-Signature': signature
    }

@st.cache_data
def get_keyword_analysis(keyword):
    uri = '/keywordstool'
    method = 'GET'
    r = requests.get(
        BASE_URL + uri,
        params={'hintKeywords': keyword, 'showDetail': 1},
        headers=get_request_header(method, uri)
    )
    df = pd.DataFrame(r.json()['keywordList'])
    df['monthlyMobileQcCnt'] = df['monthlyMobileQcCnt'].apply(lambda x: int(str(x).replace('<', '').strip()))
    df['monthlyPcQcCnt'] = df['monthlyPcQcCnt'].apply(lambda x: int(str(x).replace('<', '').strip()))
    df = df[(df['monthlyMobileQcCnt'] >= 50) & (df['monthlyPcQcCnt'] >= 50)]
    df.rename(
        {'compIdx': '경쟁정도',
        'monthlyMobileQcCnt': '월간검색수_모바일',
        'monthlyPcQcCnt': '월간검색수_PC',
        'relKeyword': '연관키워드'},
        axis=1,
        inplace=True
    )
    df['총검색수'] = df['월간검색수_PC'] + df['월간검색수_모바일']
    df = df.sort_values('총검색수', ascending=False)
    return df

# 문서 수 검색 함수
def get_total_docs(keyword):
    try:
        encText = urllib.parse.quote(keyword)
        url = f"https://openapi.naver.com/v1/search/webkr.json?query={encText}"
        request = urllib.request.Request(url)
        request.add_header("X-Naver-Client-Id", client_id)
        request.add_header("X-Naver-Client-Secret", client_secret)

        # 타임아웃 설정
        with urllib.request.urlopen(request, timeout=10) as response:
            rescode = response.getcode()

            if rescode == 200:
                response_body = response.read()
                text = response_body.decode('utf-8')
                return json.loads(text)['total']
            else:
                st.error(f"Error Code {rescode} for keyword: {keyword}")
                return 0
    except urllib.error.HTTPError as e:
        st.error(f"HTTPError: {e.code} for keyword: {keyword}")
        return 0
    except urllib.error.URLError as e:
        st.error(f"URLError: {e.reason} for keyword: {keyword}")
        return 0
    except Exception as e:
        st.error(f"Exception: {str(e)} for keyword: {keyword}")
        return 0

# Streamlit button for running analysis
if st.button('분석 실행'):
    tmp_df = pd.DataFrame()

    with st.spinner('키워드 분석 중...'):
        for keyword in keywords:
            keyword = keyword.strip()  # Trim whitespace
            df = get_keyword_analysis(keyword)
            tmp_df = pd.concat([tmp_df, df], axis=0)

    if not tmp_df.empty:
        # '연관키워드' 개수 출력
        st.write(f"연관키워드 개수: {len(tmp_df['연관키워드'])}")

        # Progress bar for document search
        progress_bar = st.progress(0)
        progress_text = st.empty()

        # 병렬 처리로 문서 검색 수행
        with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
            total_docs = list(executor.map(get_total_docs, tmp_df['연관키워드']))

        tmp_df['총문서수'] = total_docs
        tmp_df['경쟁정도_ratio'] = tmp_df['총문서수'] / tmp_df['총검색수']

        # Progress 업데이트
        for i, word in enumerate(tmp_df['연관키워드']):
            progress_bar.progress((i + 1) / len(tmp_df['연관키워드']))
            progress_text.text(f"문서 검색 진행 중... ({i + 1}/{len(tmp_df['연관키워드'])})")

        # Display final dataframe
        st.write(tmp_df)

        # 경쟁정도가 작고, 모바일 검색이 높은 순으로 정렬
        recommended_df = tmp_df.sort_values(by=['경쟁정도', '월간검색수_모바일'], ascending=[True, False])

        # 추천 목록을 표로 표시
        st.subheader('추천 키워드 (경쟁정도가 낮고 모바일 검색이 높은 순서)')
        st.write(recommended_df[['연관키워드', '경쟁정도', '월간검색수_모바일']].head(10))  # 상위 10개의 추천 키워드

        # Provide a download link for the resulting dataframe
        csv = tmp_df.to_csv(index=False).encode('utf-8')
        st.download_button("CSV 다운로드", data=csv, file_name='keyword_analysis.csv', mime='text/csv')

이렇게 작성한 후 다음편에서 조금 다듬어 보겠습니다.