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고전탐구세미나1

Data Design for Classics


Information

  • 개설기관 : 서울대학교 자유전공학부
  • 강좌명 : 고전탐구세미나
  • 교과목번호 : 991.307
  • 이수구분 : 전공선택
  • 개설학과(학점) : 자유전공학부(3)
  • 강의시간 : 수요일 10:00-12:50
  • 강의실 : 종합교육연구동(220동)
  • 강사 : 류인태

Overview

Objectives

일반적인 고전 읽기는 ‘선형적(線形的, linear)’ 성격의 독서 방식과 그 결을 함께 한다. 고전이 제시하는 선형적 체제를 토대로 독자는 그 가운데서 자신만의 특수한 읽기 경험을 나름의 방식으로 재구조화한다. 독자의 특수한 경험과 별개로 고전이, 보편적 진리를 담고 있는 정전(正典)으로서, 시대를 불문하고 반드시 읽어야 하는 스테디셀러로서 평가받는 이유는 바로 그러한 고정화된 방식의 독서 즉 선형적 성격의 읽기 경험이 강제하는 미묘한 아우라 때문이라 할 수 있다. 본 강의는 동아시아의 대표적 고전에 해당하는 『논어』와 『맹자』를 대상으로 데이터 기반의 비교/분석 작업을 시도해봄으로써, 디지털 인문학적 방법론을 활용한 고전 탐구가 가능한지를 본격적으로 탐색해보고자 한다. 그것을 위해 기본적으로 『논어』와 『맹자』에 담긴 내용 및 개념과 그 의미가 무엇인지 살펴볼 것이며, 『논어』와 『맹자』를 대상으로 시맨틱 데이터를 편찬하기 위한 기본적인 디지털 인문학 방법론을 익힐 것이다. 수강생은 대상 자료에 대한 기초적 이해와 디지털 인문학 방법론에 대한 기본적 숙지를 바탕으로, 『논어』와 『맹자』에 담긴 내용을 비선형적(非線形的, non-linear)으로 자유롭게 탐구하는 실습에 참여함으로써, 자신만의 동양고전 읽기를 실천할 수 있다.

Teaching Method

  • 이론 강의 : 2주차, 3주차, 4주차, 9주차, 10주차
  • 시연과 실습 : 5주차, 11주차, 12주차.
  • 발표와 토론 : 6주차, 7주차, 13주차, 14주차.

Reference Materials

  • 동양고전종합DB
  • 『논어』와 『맹자』를 대상으로 한 번역서, 연구서, 교양서는 무엇이든 상관없이 참고서로 활용할 수 있다.

Evaluation Standard

  • 총점 : 100%
  • 출석 : 10% (특별한 이유없이 결석하지 않을 경우 감점 없음)
  • 발표 : 30% (중간발표와 기말발표로 나누어 평가, 발표는 모두 팀 기준으로 진행됨)
    • 중간발표1 : 5% (A: 5, B: 4, C: 3, D: 2) -해외 디지털 인문학 연구 사례 리뷰
    • 중간발표2 : 5% (A: 5, B: 4, C: 3, D: 2) -데이터로 고전 읽기 기획 방안 발표
    • 기말발표 : 10% (A: 10, B: 9, C: 8, D: 7)
    • 조별과제 개인기여 : 10% (A: 10, B: 8, C: 6, D: 4)
  • 시험 : 60% (중간고사와 기말과제로 나누어 평가, 기말과제는 개인 기준으로 부여됨)
    • 중간고사 : 20% (A: 20, B: 18, C: 16, D: 14)
    • 기말과제 : 40% (A: 40, B: 37, C: 34, D: 31)

Assignment

  • 중간고사 이전 1회, 중간고사 이후 1회의 발표를 한다.
    • 중간고사 이전에는 ‘데이터로 『논어』와 『맹자』 읽기’ 기획 방안 내용을 발표한다.
    • 중간고사 이후에는 ‘데이터로 『논어』와 『맹자』 읽기’ 기획 내용을 토대로 실제 온톨로지를 설계하고 데이터를 편찬한 내용을 발표한다.
  • 중간고사 평가는 상황에 따라 시험 or 과제를 유동적으로 실시한다.
  • 기말고사 평가는 기말발표 내용에 대한 리뷰에 근거해 그에 대한 내용을 보완한 과제 평가로 대신한다.

Other Things

  • 본 강의는 웹 환경에서의 컴퓨터 기술이 기본적으로 활용되기에 수강생 개개인의 노트북 지참을 필수적으로 요구한다.

Students

A Team

김영찬(2017) 장은재(2016) 서영민(2014) 박선영
*김윤빈(2019)

B Team

전수빈(2019) 고주연(2017) 박재현(2016) 김택민(2014)

C Team

김은서(2018) 문정혁(2016) 김용한(2015) 김강우(2012)
*김지윤(2019)

D Team

박대경(2019) 김현지(2018) 박기현(2015) 김세정(2014) 정상원

E Team

양소연(2019) 김지수(2018) 홍승학(2015) 이수연(2015) 이관형(2014)

분류

고전탐구세미나(2020) 강의

Plan

주차 날짜 강의 내용 강의 형식
01주차 09/02 오리엔테이션 강의 소개
02주차 09/09 디지털 인문학(Digital Humanities)과 고전 탐구(PPT) 이론 강의
03주차 09/16 『논어』와 『맹자』를 어떻게 읽을 것인가(PPT) 이론 강의
04주차 09/23 데이터 모델링과 온톨로지(PPT) / 미디어위키 전자문서 작성 실습(Web Resource) 이론 강의
05주차 09/30 『논어』와 『맹자』 읽기 목적의 기초 데이터 모델링 예시와 실습[1] 시연과 실습
06주차 10/07 해외 디지털 인문학 연구 사례 리뷰 발표(5팀, 팀별20분) 발표와 토론
07주차 10/14 '데이터로 『논어』와 『맹자』 읽기’ 기획 방안 발표(5팀, 팀별20분) 발표와 토론
08주차 10/21 중간고사 시험
09주차 10/28 시맨틱 데이터베이스 설계 및 편찬 개론(PPT) 이론 강의
10주차 11/04 시맨틱 데이터와 GraphDB Neo4j 운용 개론(PPT) 이론 강의
11주차 11/11 Neo4j를 활용한 『논어』와 『맹자』 시맨틱 데이터 편찬 실습1 시연과 실습
12주차 11/18 Neo4j를 활용한 『논어』와 『맹자』 시맨틱 데이터 편찬 실습2 시연과 실습
13주차 11/25 Neo4j를 활용한 『논어』와 『맹자』 시맨틱 데이터 편찬 실습3 시연과 실습
14주차 12/02 '데이터로 『논어』와 『맹자』 읽기’ 편찬 결과물 발표 발표와 토론
15주차 12/09 기말고사 시험

Analects Data Graph

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Research Topics

전반기 팀 발표1: 해외DH사례

전반기 팀 발표2: 논어읽기기획

후반기 팀 발표: 논어 데이터 큐레이션

개인 기말과제

Data Network Practice

Useful Information

How to use Mediawiki

How to create a Data Network

External Website

Footnote

  1. 09.30은 추석 연휴(공휴일)이며, 이로 인해 보강계획 필요