2024-2 BigData(SNU)

Overview, 강의 개괄

○개설기관 : 서울대학교 빅데이터 혁신융합대학
○담당교수: 김지선(jisundh@snu.ac.kr)
○수업조교: 편예림(yelweem@snu.ac.kr)

Summary

협업 연구를 위한 하이퍼텍스트 기반 데이터베이스 플랫폼 미디어위키(MediaWiki)를 활용해, 역사학 자료를 대상으로 한 데이터 편찬 실습을 진행함으로써, 디지털 환경에서 역사학 데이터를 다루기 위한 기초적 이해를 익힌다. 디지털 환경에서 이루어진 국내외 대표적인 역사학 연구 프로젝트 사례를 살펴보는 가운데 위키(Wiki)를 활용해 진행된 여러 디지털 인문학 연구 사례의 학술적 맥락을 이해한다. 해당 사례들의 의미와 한계에 관해 토론하고, 마크업 기반의 위키 문법과 유관 디지털 도구 사용법을 익혀 실제 데이터 편찬에 활용함으로써, 역사학 데이터 편찬과 공유의 즐거움 및 학술적 의미를 능동적으로 학습한다. 단순히 미디어위키 문법과 확장기능 사용법을 터득하는 것이 목표가 아니라, 위키를 통해 역사학 데이터를 직접 편찬하는 경험을 하고 그로부터 데이터 기반 역사학 연구의 기초를 이해하는 것이 본 교과의 근본적 목표에 해당한다.

Reference Materials

• 김현, 임영상, 김바로, 『디지털 인문학 입문』, HUEBooks, 2016.^{open book}
• 김지선·장문석·류인태, 「공유와 협업의 글쓰기 플랫폼, 위키」, 『한국학연구』60, 인하대학교 한국학연구소, 2021.^open
• 홍종욱, 강수연, 홍수현, 김도민, 「북한 인문학 시맨틱 데이터 아카이브 구축과 활용」, 『인문논총』 78(1), 서울대학교 인문학연구원, 2021.^open

Evaluation Standard

• 평가 방식: 학생 소속 대학 별 평가 / 100점 만점(각 대학에서 등급 적용)
  • ※주의: 최종 등급(A~F)은 교수자가 아닌, 수강생 소속 대학 본부에서 소속 학교 평가 방식 및 기준에 따라 자동 산출됩니다.
• 중간/기말고사는 모두 과제로 대체합니다.

출석(30%)

• • 출석확인시트-공유본
  • [동영상 강의]와 실시간 [Zoom 강의]를 병행
  • 수업일수의 1/3을 초과하여 결석하면 성적은 "U or F" 부여(서울대학교 학칙 85조)
  1. [동영상강의] 기한 내 동영상 강의 수강 여부 확인: 미수강(감점 2점)^[1]
     • ※주의: ①KNU10 플랫폼을 사용하는 수강생들은 동영상 강의 시청 시 끝까지 시청할 것(1초라도 남으면 '학습중'으로 처리된다고 함) / ②PC 사용을 권함(pad나 mobile로 시청 시 종종 '미학습' 처리된다고 함) / ③동영상 시청 후 내 '학습현황'을 꼭! 확인할 것!!
     • ※기한을 넘어 시청할 경우, 결석 처리됨. 시청 이력(접속 IP, 접속 기종, 시청 시간 등)은 로그를 통해 확인 가능.
  2. [Zoom강의] 실시간 Zoom 출석 여부 확인: 결석(감점 2점)
     • ※주의: 출석 체크를 위해 Zoom 참여 시 참가자 이름을 한글 이름(소속 학과명)(외국인 학생은 영문 이름(소속 학과명))으로 바꿔 주세요 : 예) 김철수(국사학과)
     • 출석 여부는 Zoom Log를 통해 확인할 예정.

과제(70%)^[2]

1. 과제1(7%, 100점 만점에서 최대 5점 차감/미작성 시 0점): 11월 5일 화요일 23:55분까지 자기소개 위키 문서 작성^{위키문법 연습용 과제}
   • 점수 산출 기준: "①인사말, ②덕질하는것들, ③좋아하는구절, ④함께하는분들, ⑤좋아하는영상, ⑥주석, ⑦분류, ⑧위키명함" 중 미작성 1~2개 -1, 미작성 3~4개 -2, 미작성 5~6개 -3, 미작성 7개 -4 / 기한 내 미작성 시 0점
   • 과제 제출 후 평가 기간(11월 5일 23:55분 이후 ~ 11월 10일 23:55분 사이)에 수정 불가하며, 수정 시 지각 제출로 간주하여 감점. 문서 최종 편집 시간 로그를 통해 확인할 예정.
2. 과제2(93%, 100점 만점에서 최대 65점 차감/미작성 시 0점): 12월 13일 금요일 23:55분까지 담당 인물에 대한 ①위키문서 작성, ②Timeline 시각화 구현, ③Network Graph 시각화 구현하기.
   • 점수 산출 기준:
     1. 위키문서 작성(35)
        • ※작성 규칙은 2024-2BigData과제2 페이지를 참고하세요.
        • 데이터의 가치(10): 최소 "3개 이상"의 "내가 직접 확인한" 참고 자료원에서 얻은 정보가 인물 페이지에 반영되어 있는가.
        • 내용의 충실도(10): ①메타데이터, ②개요, ③생애, ④연구, ⑤참고자원, ⑥주석 내용을 규칙에 맞춰 충실하게 작성했는가.
        • 출처 표기(10): 정보의 출처를 분명하게 밝혔는가.
          • 내가 창작한 글이 아닌, 타인의 글 인용 시 반드시 개별 문장 단위로 출처를 표기하고 출처 표기 규칙을 지킬 것.
        • Triple Data(5): 서술한 내용 중 tagging한 요소를 대상으로 최소 "5개 이상"의 트리플 데이터를 만들고 시트 url을 공유했는가.
     2. Timeline 시각화 구현(15): 서술한 내용을 바탕으로 최소 "5개 이상"의 Timeline sheet 행을 만들어 위키 페이지에 임베딩했는가.
     3. Network Graph 시각화 구현(15): "TripleData"란에 기술한 데이터를 네트워크 그래프로 구현했는가.
   • 과제 제출 후 평가 기간(12월 13일 23:55분 이후 ~ 12월 23일 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

Other Things

• 본 과목은 "기초" 과목으로, 컴퓨터 기술에 대한 초보적인 이해를 가진 학생(엑셀 초보, 컴퓨터로 문서 작성만 해본 학생 등)도 얼마든지 수강 가능합니다.
• 수업 진행과 실습 시 개인 PC 지참이 필수적으로 요구됩니다.
• ⭐️출결 및 수업 진행 관련하여 문의 사항이 있을 경우, 서울대학교 편예림 조교 선생님(yelweem@snu.ac.kr) 메일로 문의하시길 바랍니다.

Students, 수강생 및 실습 과제

Plan, 강의 계획