"역사학과 빅데이터"의 두 판 사이의 차이
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[https://www.joongang.co.kr/article/23707073#home “어차피 죽는다” 전염병 무서워 탈영…총 맞을 걱정보다 감염 공포] | [https://www.joongang.co.kr/article/23707073#home “어차피 죽는다” 전염병 무서워 탈영…총 맞을 걱정보다 감염 공포] | ||
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2023년 5월 9일 (화) 09:34 판
목차
강의목표
① 개인 및 팀별 프로젝트 주제를 스스로 선정한다.
② 텍스트 자료를 데이터화하여 입력, 분석한다.
③ 데이터를 시각화한다.
④ 텍스트 자료를 데이터화하고 시각화하는 방법을 터득함으로써 디지털 방법론이 역사학과 어떻게 접목되는가를 논의한다.
■ 강의 방식: 강의+실습 ① 동아시아의 역사학(강의)
② 한국의 지식체계 성립 과정(강의)
③ 한국의 근대 의식 형성 과정(강의)
④ 데이터 구조화(실습)
■ 주제 발표 및 토론 ① 한국의 근대 의식 형성 과정 추적
② 한국의 근대 의식 형성 과정 데이터화
③ 발표 주제 - 지식체계의 분류 방법 - 역사학의 데이터 구조화 방법 - 한국의 근대 의식 형성
참고문헌
① Alexander von LunenㆍCharles Travis, History and GIS, Springer, 2013.
② 진짜 쓰는 실무 엑셀, 제이펍, 2022.
③ 근대지식과 역사의 발견, 소명출판, 2017.
④ 한국의 근대 형상과 한국학, 한국학중앙연구원출판부, 2020.
⑤ 근대화론과 냉전 지식 체계, 혜안, 2018.
⑥ 사물의 체계, 지식을만드는지식, 2011.
⑦ 근대 담론의 형성과 지식장의 전환, 이화인문과학원, 2017.
⑧ 장성규, 근대적 지식 개념의 형성과 담화 구성 전략 - 근대 지식 개념의 형성-경합-분화, 2019.
⑨ 유석환, 근대 지식문화의 형성에 대한 예비적 고찰－『서우』를 중심으로, 2021.
⑩ 한기형, 동아시아 근대지식의 형성에서 문학과 매체의 역할과 성격, 2014.
⑪ 서광덕, 동북아해역 근대 지식의 형성과정에 대한 연구사 검토 - 서학(西學)의 수용과 한국 근대지(近代知)의 형성을 중심으로, 2019.
사용 소프트웨어
한국 지역별 데이터 보여주기
- Projection map
조선 지역별 과거 급제자
- Scatter graph
과거 급제한 조상님 검색해 보세요…역대인물들 정보 구축
일제 강점기 일본군 주둔 현황
- Hierarchy graph
일제강점 말기 ‘조선 주둔 일본군’ 상주사단의 韓人 병력동원 양상과 특징
조선 유배지
- Bar chart race
- Gantt graph
- Network graph
조선시대 유배인의 현황과 문화자원의 활용-전남지역을 중심으로-
조선 왕의 질병
- Heatmap
- Survey
음식이 조선왕들의 질병과 사망에 미친 영향에 관한 연구(조선중기: 조선 제10대 연산군~조선 제18대 현종)
조선 수군의 질병
- Line, bar and pie charts
“어차피 죽는다” 전염병 무서워 탈영…총 맞을 걱정보다 감염 공포
조선 출산율
행장류 자료(資料)를 통해(痛駭) 본 조선시대 양반의 출산과 인구변동
1-1
3월 2일
오리엔테이션
1-2 3월 7일 역사학의 지식 체계
2-1 3월 9일 한국, 근대, 역사, 지식 1
2-2 3월 14일 한국, 근대, 역사, 지식 2
3-1 3월 16일 한국, 근대, 역사, 지식 3
3-2 3월 21일 동아시아, 근대, 역사, 지식, 교류 1
4-1 3월 23일 동아시아, 근대, 역사, 지식, 교류 2
4-2 3월 28일 동아시아, 근대, 역사, 지식, 교류 3
5-1 3월 30일 한국의 근대 지식 체계 형성 1
5-2 4월 4일 한국의 근대 지식 체계 형성 2
6-1 4월 6일 한국의 근대 지식 체계 형성 3
6-2 4월 11일 동아시아의 근대 지식 체계 형성 1
7-1 4월 13일 동아시아의 근대 지식 체계 형성 2
7-2 4월 18일 동아시아의 근대 지식 체계 형성 3
8-1 4월 20일 데이터 구조화 1
8-2 4월 25일 데이터 구조화 1
9-1 4월 27일 데이터 구조화 2
9-2 5월 2일 데이터 구조화 3
10-1 5월 4일 데이터 구조화 4
10-2 5월 9일 데이터 구조화 5
11-1 5월 11일 데이터 구조화 6
11-2 5월 16일 데이터 해석 1
12-1 5월 18일 데이터 해석 2
12-2 5월 23일 데이터 시각화 1
13-1 5월 25일 데이터 시각화 2
13-2 5월 30일 데이터 시각화 3
14-1 6월 1일 데이터 시각화 4
14-2 6월 8일 과제 발표
15-1 6월 13일 과제 발표
15-2 6월 15일 기말고사/과제 발표
