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2023년 3월 22일 (수) 00:37 판
목차
Contents
Information
● 개설기관 : 고려대학교
● 강좌명 : 한문학데이터큐레이션
● 학수번호 : HANM371
● 이수구분 : 전공선택
● 개설학과(학점) : 한문학과(3)
● 강의시간 : 수요일 5-6교시(14:00-16:45)
● 강의실 : 국제관 108호
● 강사 : 류인태
Overview
Objectives
한시비평, 한문소설연구, 경학연구, 한문학사 등 전통 한문학 관련 지식을 디지털 환경에서 정리하고 표현하는 방법을 익힙니다. 웹 표준 및 데이터 사이언스 방면의 기술을 토대로 한문학 지식을 다루어 봄으로써 미래 환경에 능동적으로 대응한 한국학 데이터 큐레이션 작업의 의미를 이해합니다.
컴퓨터 기술과 웹 환경이 끊임없이 발달함에 따라 디지털 데이터 환경에 대한 이해의 필요성이 점차 증대하고 있습니다. 최근의 코로나 바이러스(COVID-19) 감염증 사태로 인한 디지털 기반의 사회적 소통 환경의 대두와 ‘디지털 뉴딜’, ‘데이터 댐’ 등 데이터 사이언스 기술에 기초한 정부의 정책적 대응 또한 그러한 움직임을 더욱 가속화하고 있습니다. 본 강의는 이와 같은 ‘디지털 데이터’의 영향력이 급속히 확산되는 가운데, 컴퓨터 기술과 웹 환경을 적극적으로 활용한 한문학 연구의 맥락이 무엇인지 실습을 통해 구체적으로 전달하고자 합니다. 그로부터 전통 한문학 지식의 가치가 무엇인지를 능동적으로 고민하고 더 나아가 그것의 현대적 활용 가능성을 적극적으로 모색할 수 있을 뿐만 아니라, 디지털 데이터 환경에 대한 비판적 안목 또한 갖출 수 있을 것입니다.
본 강의의 목적은 ‘디지털 데이터’ 기반의 한문학적 접근이 무엇인지를 이해하는 데 있습니다. 그것을 위해 그동안 이루어진 디지털 인문학 방면의 여러 연구를 살펴볼 것이며, 그와 관련된 보편적 문제의식 또는 방법론이 무엇인지에 대해 꾸준히 토론할 것입니다. 그리고 실제 웹 환경에서 컴퓨터 기술을 이용한 한문학 데이터 편찬 및 큐레이션 과정, 즉 '미디어위키(MediaWiki) 전자문서 작성', '온톨로지(Ontology) 설계', '데이터 네트워크(Data-Network) 구현' 등 디지털 데이터 형식의 인문 지식 편찬 과정을 실습함으로써, 데이터 시대에 대응한 한문학 연구의 실제를 구체적으로 논의할 것입니다.
Teaching Method
○ 이론 강의 : 2주차, 5주차, 9주차, 10주차
○ 시연과 실습 : 3주차, 6주차, 7주차, 11주차, 12주차, 13주차, 14주차.
○ 발표와 토론 : 4주차, 7주차, 8주차, 12주차, 14주차, 15주차.
Evaluation Standard
○ 총점 : 100%
○ 출석 : 10% (특별한 이유없이 결석하지 않을 경우 감점 없음)
○ 발표 : 20% (A: 20, B: 17, C: 14, D: 11) -해외 디지털 인문학 연구 사례 리뷰
○ 중간고사(발표로 대체) : 30% (A: 30, B: 27, C: 24, D: 21)
○ 기말고사(발표로 대체) : 40% (A: 40, B: 37, C: 34, D: 31)
Assignment
○ 중간고사 이전 1회, 중간고사 이후 1회의 발표를 한다.
○ 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
Plan
주차 | 날짜 | 강의 내용 | 강의 형식 |
---|---|---|---|
01주차 | 03/02 | 오리엔테이션 | 강의 소개 |
02주차 | 03/09 | 디지털 인문학과 데이터 큐레이션(Digital Humanities and Data Curation) 개론 | 이론 강의 |
03주차 | 03/16 | 미디어위키(MediaWiki) 전자문서 작성 실습 | 실습 |
04주차 | 03/23 | 해외 Digital Humanities Cases review 발표 | 발표와 토론 |
05주차 | 03/30 | 시맨틱 데이터 모델링(Semantic Data Modeling) 개론 | 이론 강의 |
06주차 | 04/06 | 대상자료 검토 및 시맨틱 데이터 모델링 실습1: 시연 | 시연과 실습 |
07주차 | 04/13 | 대상자료 검토 및 시맨틱 데이터 모델링 실습2: 토론 | 실습과 토론 |
08주차 | 04/20 | 주제연구 기획 발표 | 발표와 토론(시험) |
09주차 | 04/27 | 시맨틱 데이터베이스(Semantic DB) 설계 및 편찬 개론 | 이론 강의 |
10주차 | 05/04 | 시맨틱 데이터와 그래프 데이터베이스(Graph DB) 기초 운용 | 이론 강의 |
11주차 | 05/11 | 주제연구 시맨틱 데이터 편찬 실습1: 시연 | 시연과 실습 |
12주차 | 05/18 | 주제연구 시맨틱 데이터 편찬 실습2: 토론 | 실습과 토론 |
13주차 | 05/25 | 주제연구 지식 그래프 구현 및 분석 실습1: 시연 | 시연과 실습 |
14주차 | 06/01 | 주제연구 지식 그래프 구현 및 분석 실습2: 토론 | 실습과 토론 |
15주차 | 06/08 | 시맨틱 데이터 편찬 및 지식 그래프 구현 결과물 발표 | 발표와 토론(시험) |