2026-1 BigData(SNU) 문서 원본 보기

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<center><font color="black" size="7"><b>제목</b></font></center><br />
<center><font color="grey" size="5"><b>제목</b></font></center><br />
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==='''Overview''', <small>강의 개괄</small>===
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○개설기관 : 서울대학교 빅데이터 혁신융합대학<br/>
○담당교수: 김지선(jisundh@snu.ac.kr / 서울대 역사학부)

===='''Summary'''====
인문 데이터 모델링은 디지털 환경에서 인문 지식을 체계적으로 재현하기 위한 기초 작업이다. 인문학 분야의 데이터는 단순히 텍스트를 계량화된 수치로 환원하는 것이 아니라, 정보와 정보 사이의 의미적 관계를 데이터로 표현함으로써 가시적으로 드러나지 않는 지식의 지형을 탐색하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해서는 연구 대상 자원에 대한 체계적 정리와 논리적 이해를 바탕으로, 핵심 개체(entity)와 관계(relationship), 속성(attribute)을 발견하고 효과적으로 나타내기 위한 데이터 모델 설계가 필수적이다.<br/>
본 강의에서는 개념적 데이터 모델링에 대한 이해를 바탕으로, 도메인 온톨로지 설계와 지식 그래프 구현 과정을 다룬다. 온톨로지는 정교한 데이터 모델링을 위한 구체적 방법론으로서, 트리플(S-P-O) 형식의 데이터 기술과 네트워크 그래프 시각화를 통해 인문학 연구에 실질적으로 활용될 수 있다.<br/>
수강자들은 인문 데이터의 개념과 데이터 모델링의 원리를 익히고, 국내외 디지털 인문학 프로젝트 사례를 살펴봄으로써 온톨로지 기반 데이터 설계의 구체적 방안을 고민한다. 이론 학습과 함께 실제 근현대 인물을 대상으로 온톨로지 설계 및 지식 그래프 구현 실습을 진행함으로써, 인문학 연구에 적용 가능한 데이터 디자인 역량을 습득할 수 있다.
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===='''Reference Materials'''====
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/디지털_인문학_입문 김현, 임영상, 김바로, 『디지털 인문학 입문』, HUEBooks, 2016.]<sup><font color="crimson">'''open book'''</font></sup>
*[https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002693241 홍종욱, 강수연, 홍수현, 김도민, 「북한 인문학 시맨틱 데이터 아카이브 구축과 활용」, 『인문논총』 78(1), 서울대학교 인문학연구원, 2021.]<sup><font color="crimson">'''open'''</font></sup>
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===='''Evaluation Standard'''====

====='''출석(30%)'''=====


====='''과제(70%)'''=====
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<references/>

===='''Other Things'''====
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==='''Students''', <small>수강생 및 실습 과제</small>===
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[[분류:김지선]]