DataHumanities25-1
DH Edu
목차
Information, 기본 정보
○개설기관 : 고려대학교 문과대학
○강좌명 : 데이터인문학
○학수번호-분반 : COLA402 ( 00 )
○이수구분 : 교양
○개설학과(학점) : 문과대학(3학점)
○강의시간 : 월요일 15:00-17:45
○강의실 : 문과대학 서관 224A호
○담당교수 : 김지선 (koreadhedu@gmail.com)
Overview, 강의 개괄
Summary
컴퓨터 기술과 웹 환경이 끊임없이 발달함에 따라 디지털 데이터 환경에 대한 이해의 필요성이 점차 증대하고 있습니다. 이미 우리 일상에 디지털, 컴퓨터, 데이터, 웹, 인공지능 등의 키워드가 깊숙이 침투해 있다고 해도 과언이 아닙니다. 이와 같은 급격한 디지털 전환기 가운데서, 컴퓨터 기술과 웹 환경을 적극적으로 수용한 데이터 기반 인문학 연구 사례를 살펴봄으로써, 디지털 미디어를 비판적으로 바라봄과 동시에 그것을 효과적으로 활용할 수 있는 맥락이 무엇인지 고민해보고자 합니다. 더 나아가 컴퓨터 기술과 웹 환경을 이용해 인문 지식 데이터를 편찬하는 과정을 실습함으로써, 데이터 기반의 인문학 연구를 수행하는 경험을 해보고자 합니다.
Objectives
본 강의의 목표는 데이터 기반의 인문학 연구가 무엇인지를 이해하는 데 있습니다. 그것을 위해 그동안 이루어진 연구 사례들을 살펴볼 것이며, 그 과정에서 해당 연구들에 적용되는 보편적 문제의식 또는 방법론이 무엇인지에 대해 꾸준히 토론할 것입니다. 그리고 실제 웹 환경에서 컴퓨터 기술을 이용한 데이터 편찬 및 분석 과정을 실습함으로써 디지털 인문학 연구 방법론에 대한 실질적 이해를 도모하고자 합니다. 구체적으로 미디어위키(MediaWiki) 전자문서 작성, 온톨로지(Ontology) 설계, Neo4j를 활용한 지식 그래프 편찬 등을 실습할 것입니다. 더 나아가 “1930년대 경성의 역사와 문화”와 관련된 문학·사료·영상·동영상 자료 등을 기반으로 한 디지털 데이터를 편찬해봄으로써, 전통적 인문학이 지니고 있던 가치를 새로운 커뮤니케이션 미디어를 통해 되돌아보는 경험 또한 해보게 될 것입니다.
Reference Materials
- 단행본
- 논문
Evaluation Standard
- 총점 : 100점
- 출석 : 10점 (15:00-15:10 사이 출석 체크. 특별한 이유 없이 결석하지 않을 경우 감점 없음)
- 무단 결석의 경우, 1회당 -2점. 단, 수업 전 사전에 보고할 경우 이유를 불문하고 결석 1회는 용인함.
- 연구기획 : 10점 (5-6주차 강의 사이에 각자의 위키 페이지에 One Page Proposal 작성 및 제출)
- 교수자: 팀별 과제로 선정된 기획(n개)의 경우 10점 부여, 나머지는 평가를 통해 8점과 6점 부여.
- 4월 13일 23:55분까지 작성된 내용을 평가 대상으로 삼음. 이후 추가/수정된 내용은 평가 대상으로 삼지 않음.
- 학생: 다른 수강생들의 기획안에 대해 10(A), 8(B), 6(C), 4(D) 중 점수 부여
- 교수자와 학생들의 점수를 합산한 평균 점수를 최종 점수로 반영 ※학생점수 최대/최소 점수 제외
- 교수자: 팀별 과제로 선정된 기획(n개)의 경우 10점 부여, 나머지는 평가를 통해 8점과 6점 부여.
- 중간과제 : 20점 (연구 목적과 수집한 자료원에 대해 팀별 위키 페이지에 정리)
- 목적 : 10점 (연구기획 단계에서 제시한 문제의식을 잘 정리했는가)
- 10(A), 8(B), 6(C), 4(D) 중 점수 부여
- 수집 : 10점 (문제의식을 토대로 자료를 잘 수집했는가)
- 10(A), 8(B), 6(C), 4(D) 중 점수 부여
- 5월 4일 23:55분까지 작성된 내용을 평가 대상으로 삼음. 이후 추가/수정된 내용은 평가 대상으로 삼지 않음.
- 목적 : 10점 (연구기획 단계에서 제시한 문제의식을 잘 정리했는가)
- 기말발표 : 60점(기말 발표 평가는 팀별 기준으로 이루어짐)[1]
- 설계 : 10점 (문제의식 토대로 온톨로지 디자인을 적절히 진행했는가)
- 편찬 : 10점 (적절한 자료를 수집-활용해서 데이터를 유기적으로 잘 편찬했는가)
- 분석/해석 : 10점 (온톨로지 디자인과 편찬된 데이터를 바탕으로 분석과 해석을 적절히 잘 수행해 유의미한 사실을 발견했는가)
- 팀원중간평가 : 10점 (※같은 팀 조원들의 평가 점수를 합산해서 평균 점수 반영)
- 10(A), 8(B), 6(C), 4(D)
- 팀원최종평가 : 10점 (※같은 팀 조원들의 평가 점수를 합산해서 평균 점수 반영)
- 10(A), 8(B), 6(C), 4(D)
- 팀별평가 : 10점 (※팀 과제에 대한 다른 팀 구성원들의 평가 점수를 합산해서 평균 점수 반영)
- 10(A), 8(B), 6(C), 4(D) ※최대/최소 점수 제외
- 출석 : 10점 (15:00-15:10 사이 출석 체크. 특별한 이유 없이 결석하지 않을 경우 감점 없음)
Assignment
- 연구기획
- 중간과제
- 기말발표: 학기 후반부에 “1930년대 경성의 역사와 문화” 관련 주제를 선택하여 데이터를 편찬한 내용을 발표합니다.
- 실습 결과물 확인을 위한 피드백 시간이 있을 예정입니다.
Other Things
- 본 강의는 웹 기반 미디어위키(MediaWiki) 플랫폼에서 진행될 예정입니다. 이에 따라 개인 PC 지참이 필수적으로 요구됩니다.
- 수업 시간에 다루게 될 툴 특성상 개인 PC 성능은 Netbook 이상이어야 하며, 태블렛 PC는 불가합니다.
- WiFi 연결 시 참고 메뉴얼: 고려대 무선 WiFi 서비스 메뉴얼
Students, 수강생
Research: Team & Students & Topic 연구: 팀별 구성원과 주제
과제그만조스포츠
아파트사조APT
기생하조기생
경성헤르조Hz
산책하조공원
Plan, 강의 계획
- 6/17~23 기말고사 기간
주차 | 날짜 | 강의 내용 | 강의 형식 | 비고 |
---|---|---|---|---|
01 | 3/10 | ①오리엔테이션 | 강의 소개 | |
02 | 3/17 | ②나의 데이터 공간 만들기: MediaWiki 소개 및 전자문서 작성 실습 위키 문법 / 자기소개 페이지 예: 김니당25KU |
실습 | |
03 | 3/24 | ③디지털 인문학 개론: 데이터 기반의 인문학이란 무엇인가 연구기획서 작성 안내 |
이론 | |
04 | 3/31 | ④해외 디지털 인문학 프로젝트 사례와 그 의미 관심 키워드 입력 안내 |
이론 | |
05 | 4/7 | ⑤근대기 자료 아카이브 소개 관심 키워드 탐색 실습 연구 기획 채점 안내 |
이론/토론/실습 | 관심 키워드 준비 해오기 |
4/8 | ⑥온톨로지(Ontology)와 지식네트워크(1) | 이론 | ①4/13 일요일 23:55분까지 연구기획 작성 ②4/14 월요일 14:00까지 영상 시청 및 연구기획채점 | |
06 | 4/14 | ⑦온톨로지(Ontology)와 지식네트워크(2) Triple Data(S-P-O) 디자인 실습: 네트워크 그래프 작성 김니당25KU.lst / 실습 예제 연구기획 발표 및 팀 선정 👨🏻💻팀별 첫 회동 시간 |
이론/실습/토론 | 주제 투표 |
07 | 4/21 | ⑧Knowledge Graph: 인문지식 네트워크와 그래프 데이터베이스 기초 Neo4j 설치 및 기본 활용 👨🏻💻조별 소모임 시간 |
이론/실습/토론 | Neo4j 설치 해오기 조명 정해오기! |
08 | 4/28 | ⑨중간고사 대체과제 | 5/4 일요일 23:55분까지 중간과제 작성 완료 | |
09 | 5/5 | 어린이날 연휴🐤 | ||
10 | 5/12 | ⑩1차 피드백: 팀별 문제의식/연구대상/온톨로지 초안 피드백 | 토론 | TEAM: 팀별로 설계한 초벌 온톨로지 이야기 |
11 | 5/19 | ⑪Knowledge Graph: Neo4j 질의어 구성 실습 - 기초(1) 👨🏻💻조별 소모임 시간 |
실습/토론 | |
12 | 5/26 | ⑫Knowledge Graph: Neo4j 질의어 구성 실습 - 심화(2) 2차 피드백: 팀별 데이터시트 피드백 |
실습/토론 | TEAM: 데이터 시트 준비 6/1 일요일 23:55분까지 팀원중간평가 송부할 것 |
13 | 6/2 | ⑬Knowledge Graph: Neo4j 질의어 구성 실습 - 응용(3) Data Visualization - NeoDash 👨🏻💻조별 소모임 시간 |
실습/토론 | 기말 발표 형식 안내 |
14 | 6/9 | ⑭3차 피드백: 지식 그래프 구현 결과물 초안버전 소개 (트리플 데이터 편찬에서 LLM 기반 인사이트 도출까지: 편찬 데이터의 AI 활용 맛보기) Knowledge Graph: data visualization - Bloom 👨🏻💻마지막 조별 소모임 시간 |
실습/토론 | TEAM: Neo4j 실습 초안 소개 기말 발표 순서 정하기 코멘트 작성 및 평가 점수 제출 안내 |
15 | 6/16 | ⑮기말 발표회 산책하조 → 기생하조 → 과제그만조 → 아파트사조 → 경성헤르조 |
발표/토론 | 20분 발표 / 10분 질의응답 |
6월 27일(금요일) 밤 23시 55분까지 코멘트 작성 + 조원 평가 점수 + 팀 평가 점수 송부 완료 |
Useful Information 유용한 정보
How to use Mediawiki
○위키 문법
○출처 표기 규칙
○엑셀 to Wiki 변환 사이트1
○엑셀 to Wiki 변환 사이트2
○김지선·장문석·류인태, 「공유와 협업의 글쓰기 플랫폼, 위키」, 『한국학연구』60, 인하대학교 한국학연구소, 2021.open
How to design Ontology
○온톨로지 참고
- 장문석·김윤진·이은지·송가배·고자연·김지선, 「디지털 인문학과 지식의 공동생산 — 위키 플랫폼과 <한국 근대 지식인 아카이브> 편찬」, 『인문논총』78, 서울대학교 인문학연구원, 2021.open
- 디지털인문학연구소 온톨로지 정리(김지선)
How to create a Data Network
○네트워크 그래프 작성 방법
○Neo4j 설치/실행 오류 메뉴얼
- ↑ ※성적 이의 제기 시 기말 발표 점수 세부 사항은 공개하지 않음(팀원 평가의 익명성 보장을 위함)