KDC CLASSIFIER

한국십진분류법(KDC) 학습 실습 게임: 인기 대출 도서 데이터를 활용한 단계별 분류 퀴즈

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소개

실제 인기 대출 도서의 표지·제목·저자·책소개를 보고
KDC(한국십진분류법) 분류번호를 단계적으로 선택하는 학습 게임입니다.

도서관 사서 시험 준비, KDC 개념 학습, 그냥 재미 — 모두 가능합니다.

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주요 기능

• 연습 모드 — 분야·문제 수 자유 선택, 오답 시 계속 시도 가능
• 실전 모드 — 하트 5개, 틀리면 감소, 0이 되면 종료. 최고 점수 기록
• MY RECORD — 게임 기록, 분야별 정답률, 최근 10게임 바 차트
• 824권 도서 데이터 — 실제 인기 대출 도서 기반, 표지 이미지 포함
• Web Audio BGM — 외부 파일 없이 Web Audio API로 구현한 오리지널 BGM

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기술 스택

항목	내용
프론트엔드	Vanilla JS, HTML/CSS (단일 파일)
도서 데이터	도서관 정보나루 Open API (공공 도서관 대출 데이터)
KDC 트리	국립중앙도서관 Linked Open Data API (14,023 노드 → HTML 인라인)
이미지	base64 인라인 (CDN 핫링크 차단 우회)
오디오	Web Audio API (외부 의존 없음)
저장소	localStorage (서버 없음, 사용자 간 완전 분리)
배포	GitHub Pages

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데이터 파이프라인

KDC 트리 구조 (초기 셋업, 1회 실행)

국립중앙도서관 Linked Open Data API
    ↓
archive/KDC 추출.ipynb   # 주류 10개(000~900) BFS 탐색 → 14,023 노드 수집
    ↓
kdc_all_data.json        # KDC 전체 트리 (코드·명칭·부모·자식 관계)
    ↓
build.py                 # PARENT_MAP / NAME_MAP / CHILDREN_MAP → index.html 인라인 삽입

KDC 트리는 초기 셋업 시 1회 수집 후 index.html에 직접 인라인되어 있습니다. 재실행 불필요.

도서 데이터

도서관 정보나루 API
    ↓
fetch_books.py       # KDC 분야별 인기 도서 수집 (824권)
    ↓
patch_images.py      # 표지 이미지 → base64 변환
    ↓
patch_description.py # 책소개 · 키워드 수집
    ↓
books_cache.json     # index.html이 fetch()로 로드

도서 수집 현황

분야	권수
0xx 총류	36
1xx 철학	118
2xx 종교	78
3xx 사회과학	128
4xx 자연과학	68
5xx 기술과학	87
6xx 예술	98
7xx 언어	77
8xx 문학	92
9xx 역사	42
합계	824

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로컬 실행

# 1. 저장소 클론
git clone https://github.com/kdc-min/kdc-classifier.git
cd kdc-classifier

# 2. 로컬 서버 실행 (file:// 직접 열기는 fetch 차단됨)
python -m http.server 8000

# 3. 브라우저에서 접속
# http://localhost:8000

도서 데이터 갱신 (선택)

# 도서관 정보나루 API 키 필요 (https://www.data4library.kr/)
python fetch_books.py --key <authKey>
python patch_images.py
python patch_description.py

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라이선스

MIT © 2026 Minhyuk Kwon

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개발자

Minhyuk Kwon · @kdc-min

이 프로젝트는 Claude Sonnet 4.6 (Anthropic)과의 협업으로 개발되었습니다. 바이브 코딩(Vibe Coding)을 했다는 뜻입니다.

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도서 데이터: 도서관 정보나루 (data4library.kr)
KDC 분류 체계: 국립중앙도서관 Linked Open Data