DataHumanities22-2

DH Edu
김지선 (토론 | 기여)님의 2024년 11월 22일 (금) 16:04 판 (이캠문캠붙여조)
(차이) ← 이전 판 | 최신판 (차이) | 다음 판 → (차이)
이동: 둘러보기, 검색

데이터인문학

DataHumanities


Information, 기본 정보


개설기관 : 고려대학교 문과대학
강좌명 : 데이터인문학
학수번호-분반 : COLA402 ( 00 )
이수구분 : 교양
개설학과(학점) : 문과대학(3학점)
강의시간 : 목요일 14:00-16:45
강의실 : 문과대학 서관 201호 스마트강의실
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, 지리 정보 데이터 편찬 등을 실습할 것입니다. 더 나아가 “고려대학교의 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


Evaluation Standard

  • 총점 : 100
  • 출석 : 10점 (14시 출석 체크. 특별한 이유 없이 결석하지 않을 경우 감점 없음)
    • 지각 -1점(지각 1회는 용인함) / 무단 결석 -2점
  • 시험 : 30점 (중간고사)
    • 시험 문제는 4,5주차 “해외 디지털 인문학 프로젝트 사례와 그 의미” 내용을 충실히 이해하면 풀 수 있는 수준으로 출제 예정
  • 팀 발표 : 60점 (발표는 팀 기준으로 이루어짐)
    • 설계 : 13점 (문제의식에 맞춰서 온톨로지를 잘 설계했는가)
    • 편찬 : 13점 (적절한 자료를 활용하여 데이터를 잘 편찬했는가)
    • 분석/해석 : 13점 (편찬된 데이터를 토대로 문제의식과 관련된 유의미한 지점을 발견했는가)
    • 개인기여도 : 11점 (같은 팀 조원들의 평가 점수 합산)
      • 11(A+), 10(A), 8(B), 6(C), 4(D), 2(E), 0(F)
    • 학생평가 : 10점 (다른 팀 조원들의 평가 점수 합산/ 가장 높은 점수와 가장 낮은 점수를 제한 총 점수의 평균)
      • 10(A), 8(B), 6(C), 4(D), 2(E), 0(F)


Assignment

  • 중간고사
  • 팀 발표: 학기 후반부에 “고려대학교의 역사와 문화” 관련 주제를 선택하여 데이터를 편찬한 내용을 발표합니다.
  • 실습 결과물 확인을 위한 피드백 시간이 있을 예정입니다.(평가 미반영)


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




Team



이캠문캠붙여조

LJH22KU 김가영 박종혁 노혜서조장😎

대자보조

이민하 지상훈 LYG22KU조장😎

응원하조

김민규 박성준 손채환 서민재조장😎

고연주의

KYJ22KU 오현지 하영서 조정현조장😎

이거해조

김민기 LSJ22KU 이한결 이현진조장😎

Plan, 강의 계획


  • 전반부: 이론 중심
  • 후반부: 실습 중심
주차 날짜 강의 내용 강의 형식 Students
01주차 09/01 오리엔테이션[1] 강의 소개
02주차 09/08 디지털 인문학 개론: 데이터 기반의 인문학이란 무엇인가 이론 조 편성을 위한 설문조사 공지
03주차 09/15 나의 데이터 공간 만들기: MediaWiki 소개 및 전자문서 작성 실습
(위키 문법 / 자기소개 페이지 예: 김지선)
이론, 실습 TEAM: 조 편성 안내(1차)
04주차 09/22 🐢해외 디지털 인문학 프로젝트 사례와 그 의미(1)
👨🏻‍💻조별 소모임 시간
이론 TEAM: 조 편성 확정
05주차 09/29 🐢해외 디지털 인문학 프로젝트 사례와 그 의미(2)
👨🏻‍💻조별 소모임 시간
이론 TEAM: 팀명, 조장 소개
06주차 10/06 1차 피드백: 팀별 주제 피드백
온톨로지(Ontology) 개론(1)
토론, 이론 TEAM: 조별 주제 가안 소개1
중간고사 공지
07주차 10/13 온톨로지(Ontology) 개론(2)
네트워크 그래프 작성 실습 (실습 예제)
이론, 실습, 토론 TEAM: 조별 주제 가안 소개2
08주차 10/20 🔒중간고사
7주차 나머지 실습
시험, 실습
09주차 10/27 Knowledge Graph: 네트워크 이론/Neo4j 설치 및 기본 활용 방법
조별 소모임 시간
이론, 실습
10주차 11/03 2차 피드백: 팀별 온톨로지 피드백
Knowledge Graph: Neo4j 질의어 구성 실습(1) - 서울 고등학교 교가 데이터
실습, 토론 TEAM: 팀별로 설계한
초벌 온톨로지 이야기
11주차 11/10 Knowledge Graph: Neo4j 질의어 구성 실습(2) - 서울 고등학교 교가 데이터
3차 피드백: 팀별 데이터시트 피드백
실습, 토론 TEAM: 데이터 시트 준비
12주차 11/17 Knowledge Graph: Neo4j 질의어 구성 실습(3) - 서울 고등학교 교가 데이터
Knowledge Graph: data visualization - NeoDash
👨🏻‍💻조별 DB 구축 및 소모임 시간
실습, 토론
13주차 11/24 4차 피드백: 지식 그래프 구현 결과물 초안버전 소개 토론 TEAM: Neo4j 실습 초안 소개
기말 발표 형식 안내
14주차 12/01 Knowledge Graph: data visualization - Bloom
👨🏻‍💻마지막 소모임 시간
실습, 토론 TEAM: 기말 발표 순서 정하기
코멘트 작성 및 평가 점수 제출 기한 안내
15주차 12/08 기말 발표회
【고연주의】【아카라카최고】【대자보조】
【이캠문캠붙여조】【응원하조】
발표 TEAM: 발표 시간 20분
12월 26일 월요일 21시까지 코멘트 작성 + 조원 평가 점수 + 팀 평가 점수 송부 완료



Useful Information 유용한 정보


서울 관련 정보 및 데이터 제공 웹사이트

서울 열린데이터광장
서울연구데이터서비스

How to use Mediawiki

위키 문법
출처 표기 규칙
엑셀 to Wiki 변환 사이트
김지선·장문석·류인태, 「공유와 협업의 글쓰기 플랫폼, 위키」, 『한국학연구』60, 인하대학교 한국학연구소, 2021.open

How to design Ontology

○온톨로지 참고


How to create a Data Network

네트워크 그래프 작성 방법
Neo4j 설치/실행 오류 메뉴얼

Footnote

  1. 09.06 18:30부터 09.08 12:00까지 수강정정기간