학습목표
참여기관 목록
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디지털 인문학의 실제: 문학-역사 데이터의 수집과 분석
인문학의 깊이에 데이터 과학의 힘을 더하여, 새로운 가치를 발견하는 여정에 여러분을 초대합니다. 본 강의는 단순한 기술 지식 전달을 넘어, 실무에서 즉시 활용 가능한 데이터 분석 기술 습득을 목표로 합니다. 파이썬과 R 기초부터 문학, 역사 데이터를 활용한 프로젝트 기반 학습(PBL)까지, 체계적인 모듈형으로 구성된 실무 중심 프로그램을 제공합니다. 각 모듈에 포함된 다층적 멘토링 세션은 학습 과정의 어려움을 해소하고, 실질적인 데이터 분석 역량을 완성하도록 돕습니다. 본 과정을 통해 이론과 실무를 겸비한 '인문학 데이터 분석가'로 성장하는 첫걸음을 내딛기 바랍니다.
총 주차 18 강좌 수 3
강좌소개
문학 데이터를 텍스트 분석 기법으로 처리하고, 문학적 주제를 도출하는 능력을 함양함.
NLP 기초 기술을 이해하고, 문학적 패턴과 감정 분석을 수행할 수 있도록 함.
프로젝트를 통해 문학 텍스트의 특징을 데이터 기반으로 해석하고 시각화함.



❖ 교수소개
🎓 이승은
- 고려대학교 국어국문학과 부교수
- E-mail: seungeun@korea.ac.kr
❖ TA/운영진

🧑🏻💻 김기호
- 고려대학교 일반대학원 국어국문학과 석사과정
E-mail: hhoggikkim@naver.com

✅모든 강의 영상 반드시 100% 시청 필수
✅퀴즈(30%), 실습(70%)의 비중으로 성적에 반영
✅전체 학습 활동 참여 필수, 60% 이상 학습 성과 획득시 이수 가능
✅강의 수강 후 만족도 조사 참여 완료시 이수증 발급
수업계획서
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주차 |
주차명(주제) |
차시 |
차시명(학습내용) |
평가방법 |
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1 |
데이터 기반의 문학 연구란 무엇인가 |
1-1 |
강의소개 |
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1-2 |
디지털 인문학과 문학 연구 |
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1-3 |
데이터 기반 문학 연구의 절차 |
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1-4 |
데이터 기반 문학 연구의 사례 |
퀴즈 |
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2 |
문학 데이터 수집과 구축 |
2-1 |
문학 데이터의 특징 |
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2-2 |
문학 데이터 수집·구축 방법 |
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2-3 |
실습: 오픈 API 사용해서 xml 데이터 긁어오기 |
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2-4 |
실습: xml 데이터 파싱하기 |
실습/퀴즈 |
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3 |
문학적 데이터 분석(1) |
3-1 |
형태소 분석(이론) |
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3-2 |
형태소 분석(실습) |
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3-3 |
단어 빈도 분석(이론) |
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3-4 |
단어빈도분석 실습: 시각화 워드클라우드 그리기까지 |
실습/퀴즈 |
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4 |
문학적 데이터 분석(2) |
4-1 |
동시출현 분석, 단어 네트워크(이론) |
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4-2 |
동시출현 분석 & 네트워크 시각화 |
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4-3 |
군집 분석 |
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4-4 |
군집 분석(실습) |
실습/퀴즈 |
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