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"2026-1 BigData(SNU)"의 두 판 사이의 차이

North Korea Humanities

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*중간·기말고사는 모두 기말과제로 대체합니다.
 
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*[동영상 강의]와 실시간 [Zoom 강의]를 병행
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*#[동영상강의] '''기한 내''' 동영상 강의 수강 완료 여부 확인: '''미수강(감점 2점)'''
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*#[실시간강의] 실시간 Zoom 출석 여부 확인: '''결석(감점 2점)'''
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*#*출석 여부는 Zoom Log를 통해 확인할 예정.
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*#*※'''주의1''': 출석 체크를 위해 Zoom 참여 시 참가자 이름을 '''한글 이름(소속 학과명)'''으로 바꿔 주세요 : 예) '''김철수(국사학과)''' / 참가자 이름을 제대로 설정하지 않을 경우 Zoom Log에서 본인 확인이 불가하여 결석 처리됩니다.
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*#*※'''주의2''': 본 수업은 학사과 규정상 실시간 수업에 참여하지 못할 경우 "결석"으로 처리되며, 수업 녹화 자료 또는 보충 학습 자료는 제공되지 않습니다. 실시간 수업에서는 실습 관련 구체적인 내용을 전달할 예정이므로, 해당 수업에 참여하지 못한다면, 과제를 이수하기 어렵습니다.
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*※출석 인정 신청은 사전 신청이 원칙이며, 부득이한 경우 사유 종료일로부터 7일 이내 신청 가능
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*※수업일수의 1/3을 초과하여 결석하면 성적은 "F" 또는 "U"가 됨(학칙 85조)
  
 
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기말과제:  <font color="crimson">'''6월 17일 수요일 23:55분'''</font>까지 “담당 인물”(인물목록 등재 인물 중 한 명 선택/목록에 없는 인물 문서 작성 시 0점)에 대한에 대한 ①메타데이터 작성, ②온톨로지 설계, ③온톨로지 기반 트리플(S-P-O) 데이터 편찬, ④지식 그래프 구현하기.
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#*점수 산출 기준:
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#*#*'''메타데이터 작성(10)''': 메타데이터를 규칙에 맞춰 충실하게 작성했는가.
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#*#*'''온톨로지 설계(20)''': 담당 인물의 생애 및 활동 특징을 잘 담아낼 수 있는 온톨로지를 설계했는가.
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#*#*'''트리플(S-P-O) 데이터 편찬(20)''': 최소 "10개 이상"의 트리플 데이터를 만들었는가.
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#*#*'''지식 그래프 구현(20)''':  "TripleData"란에 기술한 데이터를 지식 그래프로 구현했는가.
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#*#*※작성 규칙은 '''[[2026-1BigData과제]]''' 페이지를 참고하세요.
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#*과제 제출 후 평가 기간(6월 17일 23:55분 이후 ~ 6월 26일 23:55분 사이)에 수정 불가하며, 수정 시 지각 제출로 간주하여 감점. 문서 최종 편집 시간 로그를 통해 확인할 예정. / 기한 내 미작성 시 0점
 
<references/>
 
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2026년 3월 3일 (화) 21:27 판




제목

제목



Overview, 강의 개괄


○개설기관 : 서울대학교 빅데이터 혁신융합대학
○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.
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.
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.

Reference Materials


Evaluation Standard

  • 중간·기말고사는 모두 기말과제로 대체합니다.
출석(30%)
  • [동영상 강의]와 실시간 [Zoom 강의]를 병행
    1. [동영상강의] 기한 내 동영상 강의 수강 완료 여부 확인: 미수강(감점 2점)
    2. [실시간강의] 실시간 Zoom 출석 여부 확인: 결석(감점 2점)
      • 출석 여부는 Zoom Log를 통해 확인할 예정.
      • 주의1: 출석 체크를 위해 Zoom 참여 시 참가자 이름을 한글 이름(소속 학과명)으로 바꿔 주세요 : 예) 김철수(국사학과) / 참가자 이름을 제대로 설정하지 않을 경우 Zoom Log에서 본인 확인이 불가하여 결석 처리됩니다.
      • 주의2: 본 수업은 학사과 규정상 실시간 수업에 참여하지 못할 경우 "결석"으로 처리되며, 수업 녹화 자료 또는 보충 학습 자료는 제공되지 않습니다. 실시간 수업에서는 실습 관련 구체적인 내용을 전달할 예정이므로, 해당 수업에 참여하지 못한다면, 과제를 이수하기 어렵습니다.
  • ※출석 인정 신청은 사전 신청이 원칙이며, 부득이한 경우 사유 종료일로부터 7일 이내 신청 가능
  • ※수업일수의 1/3을 초과하여 결석하면 성적은 "F" 또는 "U"가 됨(학칙 85조)
과제(70%)

기말과제: 6월 17일 수요일 23:55분까지 “담당 인물”(인물목록 등재 인물 중 한 명 선택/목록에 없는 인물 문서 작성 시 0점)에 대한에 대한 ①메타데이터 작성, ②온톨로지 설계, ③온톨로지 기반 트리플(S-P-O) 데이터 편찬, ④지식 그래프 구현하기.

    • 점수 산출 기준:
        • 메타데이터 작성(10): 메타데이터를 규칙에 맞춰 충실하게 작성했는가.
        • 온톨로지 설계(20): 담당 인물의 생애 및 활동 특징을 잘 담아낼 수 있는 온톨로지를 설계했는가.
        • 트리플(S-P-O) 데이터 편찬(20): 최소 "10개 이상"의 트리플 데이터를 만들었는가.
        • 지식 그래프 구현(20): "TripleData"란에 기술한 데이터를 지식 그래프로 구현했는가.
        • ※작성 규칙은 2026-1BigData과제 페이지를 참고하세요.
    • 과제 제출 후 평가 기간(6월 17일 23:55분 이후 ~ 6월 26일 23:55분 사이)에 수정 불가하며, 수정 시 지각 제출로 간주하여 감점. 문서 최종 편집 시간 로그를 통해 확인할 예정. / 기한 내 미작성 시 0점


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Students, 수강생 및 실습 과제


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