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캐릭터 라이선싱
캐릭터와 저작권 =
캐릭터 아크 만들기 : 캐릭터 변화 곡선으로 탄탄한 스토리를 구축하는 법
캐릭터 메이커 : 캐릭터를 만들기 위한 6가지 이론과 워크숍
구술사 아카이브 구축 길라잡이.
생생하게 살아 있는 캐릭터 만드는 법 : 심리학으로 풀어낸 개성 넘치는 캐릭터 창작법
캐릭터, 이야기 속의 인간
인 게임 애니메이션의 기능과 콘텐츠의 확장
아카이브 만들기
Archival futures
구술사 아카이브 구축 길라잡이.
생성형 인공지능으로 영화만들기 : 영화, 방송, 드라마, 웹소설 작가를 위한 생존전략서
Questions of character
캐릭터산업백서 =
캐릭터 마케팅 =
캐릭터 만들기의 모든 것
캐릭터 비즈니스 =
응용인문의 현장 =
가야역사문화자원 디지털 아카이브 구축 길라잡이
영상문화콘텐츠연구
김호권애니메이션연구
강은원现代企业文化 / Morden Enterprise Culture
李芬芬애니메이션연구
강은원한국문화기술
백승국人力资源管理 / Human Resource Management
周雄办公室业务 / Office Operations
王琪贇宿州学院学报 / Journal of Suzhou University
余晓燕; YU Xiaoyan青春岁月 / BLOOMING SEASON
龚襄珊만화애니메이션연구
이선영애니메이션연구
이선영한국디자인포럼
신호수, 이서진中国管理信息化 / China Management Informationization
刘雨亭唐山师范学院学报 / Journal of Tangshan Teachers College
毕尹馨; BI Yin-xinARCHIVES AND MANUSCRIPTS
Gooding, Paul; Smith, Jos; Mann, Justine한국디자인포럼
김경희Art Documentation: Journal of the Art Libraries Society of North America
Halsband, Megan; Grimm, StephanieMultimedia Tools and Applications: An International Journal
Jung, Jason J.; You, Eunsoon; Park, Seung-BoPreservation, Digital Technology & Culture
Derek L. Murphy어문론집
안기수전선 / 대학원
치과 영역에서의 조직재생을 포함, 재생치료 전반적인 영역에서의 바이오 의료기술의 특허동향, 특허 분석 에 대해서 학습하고 연구성과를 지적재산권으로 확보하기 위한 사례분석, 특허작성 등의 실무과정을 통해 학생들이 기초연구단계에서부터 특허에 대한 개념을 확립하고, 성과를 제고할 수 있도록 함.전선 / 대학원
본 강좌는 실제 해부용 시체를 대신하는 가상 인체 구조의 구축에 관한 최신 지견 및 기술 흐름을 파악하고, 국내 현실과 한국인의 특징 및 체형에 맞는 가상 인체 라이브러리 구축에 관한 방법론에 대한 연구를 한다.전선 / 대학원
수집된 기록들을 보관하기 위해 이를 어떻게 정리하여 배열할 것인가, 혹은 파일과 폴더의 제목은 어떻게 붙일 것인가. 또한 이용을 위해 자료를 어떻게 분류하고 색인화하며, 어떻게 목록화하여 이용자에게 편의를 제공할 것인가를 다룬다. 기록들의 목록, 분류, 색인 등 이용을 위한 기록물 조직방법의 이론과 실습을 통해 기록전문가로서의 자질을 기른다. 또한 기록물 메타데이터의 개념과 구조를 이해시킨다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
모든 기록물 관리과정에 있어서 중요 기능을 하는 기록들의 수집 및 평가에 대하여 살펴보고자 한다. 기록의 수집과 평가는 모든 기록들의 활동에 영향을 미치는 첫 번째 핵심 과정으로서, 본 과정에서는 전자기록을 포함한 수집 및 평가의 일반적인 전락과 방법들을 살펴본다. 또한 강독과 토론을 통하여 기록들의 수집과 평가에 관련된 제 이론들과 전략들이 실제 어떻게 적용되고 있는지를 고찰함으로써, 학생들의 실질적인 능력을 제고시키고자 한다.전선 / 학사
이 강의는 한국사 디지털 원문자료의 현황을 이해하고 디지털 기록의 특성을 파악하며 이를 역사 연구에 활용할 역량을 습득하는 것을 목적으로 한다. 국사편찬위원회, 국립중앙도서관, 민주화운동기념사업회 등 국내 기관의 디지털 아카이브는 물론, 유엔 아카이브, 미국 국립문서기록관리청, 우드로윌슨 센터 등 다양한 해외 기관의 한국사 관련 디지털 아카이브를 활용할 수 있는 역량을 습득한다.전선 / 대학원
본 강좌는 학생들이 다양한 장르의 한국 현대 극문학 텍스트를 이해하고 수용할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 공연예술 및 영상예술을 중심으로 한국 현대 극문학이 어떠한 재현형식을 취하며 문학적 모색을 해 왔는지 살펴볼 것이다. 이 과정에서 학생들은 한국 현대 극문학에 대한 폭넓은 이해를 가질 수 있을 것이며, 새로운 미디어 환경 속에서 극문학이 나아가야 할 방향에 대한 새로운 시각을 확보할 수 있을 것으로 기대한다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합의 의미와 필요성을 소개하고, 기술창업/연구/정책리더십 등 첨단융합전공의 미래 진로를 소개한다. 특히, 기업가 정신 및 도전의식(기술창업), 첨단융합 연구 기초(창의연구), 첨단융합기술의 사회적 가치(정책리더십) 등 각 교과인증과정으로 진출하는 데 필요한 핵심적 가치에 대해 교육한다.전선 / 학사
이 강의의 목적은 온톨로지를 이해하는 데 있다. 온톨로지는 데이터 모델링 방법론 가운데 하나로 이를 통해 역사정보의 다층적 의미를 데이터베이스로 표현할 수 있다. 세부 과정은 다음과 같다. 첫째, 탐구 주제와 수집된 자원을 바탕으로 하여 온톨로지를 설계하고 데이터베이스를 편찬한다. 둘째, 역사정보에 대한 데이터 모델링 작업을 통해 인문 지식을 데이터 차원에서 재구성한다. 셋째, 설계된 온톨로지에 기초하여 역사정보가 조직되어 연결되는 모습을 네트워크 그래프로 구현한다.전선 / 대학원
광고, TV 드라마, 영화 등 각종 영상매체와 공연예술의 상관관계를 규명함으로써 20세기 이후 급속히 발전해온 매체의 발달로 인해 전통적으로 인정되어온 연극적 특성이 새로운 매체환경에서 겪게되는 변화양상과 새로운 쟝르 개척의 가능성을 탐색해보고자 한다. 이른바 뉴미디어와 공연예술의 연관성도 주요한 관심사들 중 하나가 될 것이다.교양 / 학사
찬란한 우리민족의 문화유산을 체계적으로 학습할 수 있는 과목이다. 사찰과 궁궐 등의 건축물과 불상이나 석탑 등의 조형물에 대해 문화사적 관점에서 체계적으로 배우고, 우리의 문화유산을 바라보는 안목을 기를 수 있는 과목이다.전선 / 대학원
본 수업은 고대 그리스와 로마 시대부터 현대에 이르는 체질인류학, 생물인류학, 진화인류학 이론의 역사를 다룬다. 먼저 인간과 자연에 관한 초기 철학적 사고를 살펴보고, 중세 유럽의 신학적 관점에서 대항해 시대의 인간 중심적 사고로의 전환에 주목한다. 근대 초기 유럽 탐험가들이 목격한 인간 집단 간의 생물학적, 문화적 차이는 인류학적 관심을 자극했고, 이후 다윈의 진화론을 계기로 체질인류학 연구가 본격화되었다. 20세기에는 유전학과 생태학의 영향으로 생물인류학이 확립되었으며, 최근 행동생태학과 이중유전이론을 포함한 진화인류학으로 확장되었다. 본 수업은 이러한 이론의 변천 과정을 사회문화적 맥락과 함께 살펴, 인간에 대한 진화적이고 통합적인 시각을 제공한다.전선 / 대학원
건국서사시, 무가, 판소리, 설화, 민요, 전통극 등 구비문학의 전반적인 실상에 대한 이해를 바탕으로 작품을 분석하고 해석한다. 이와 더불어 갈래의 특질을 규명한 기존의 연구 방법을 검토하고 그 문제점을 진단하여 작품 및 갈래의 실상에 부합하는 연구 방법을 수립하여 그것을 실제 작품 및 갈래 연구에 적용해 봄으로써 독자적으로 구비시가에 대한 연구를 해 나갈 수 있도록 한다.전선 / 대학원
아시아 연구 데이터 분석은 아시아 전역의 사회문화적 역학 연구를 위해 데이터 집약적 기법과 인문학적 해석을 연결하는 학제적 방법으로서 문화 분석을 소개한다. 이 강의는 문화 분석을 단순한 방법론적 틀이 아닌, 컴퓨터적 접근 방식과 해석적 실천을 연결하는 구체적인 방식으로 다룬다. 이를 통해 인문학과 사회과학을 특징짓는 상호텍스트성, 심층적인 역사적 맥락, 그리고 상황적 발화를 전면에 부각시킨다. 경험적으로, 이 과정은 텍스트, 시각, 청각의 세 가지 탐구 영역을 아우르며, 컴퓨터 도구를 활용하여 민족주의, 카스트와 같은 사회적 응집력, 그리고 언어, 지역, 젠더, 계급 등 사회학적 지표 전반에 걸친 다양한 변이와 같은 강력한 사상의 궤적을 추적한다.전선 / 학사
전선 / 대학원
예술 기획, 마케팅, 재원조성, 교육의 모든 예술경영 요소를 입체적으로 활용하여 가상의 예술기획사업 및 운영을 위한 장·단기 경영전략을 세워본다.전선 / 대학원
기술역학연구에 활용할 수 있는 자료원을 파악하고 사망률, 발생률, 유병률을 표준화, 경향성 분석, age-period-cohort modeling 등의 방법을 사용하여 자료를 해석하고 가설을 설정하는 과정을 학습한다. 기여위험도 및 기여위험분율 산출을 위한 관련성 지표의 메타분석 방법론을 학습한다.전선 / 대학원
폭넓은 의미에서 공예는 오늘날 현대사회가 가진 여러 가지 문제에 대한 해답이 될 수 있다. 공예적 행위와 노동이 가진 특성과 가치는 단순한 만들기에 그치지 않는다. 따라서 공예의 문화적 가치와 그 의미를 이해하고 파악하는 일은, 우리 사회의 문제를 고민하고 어떻게 살아야 하는지를 생각해보는 일에 다름 아니다. 이 수업에서는 그러한 공예의 사회, 문화적 가치에 대해 논의한다.전선 / 대학원
우리는 생성형 AI의 시대에 살고 있으며, 생성형 AI가 생성하는 컨텐츠들은 실제와 구별하기 어려울 정도로 발전하고 있다. 본 수업은 생성형 AI의 발전 과정, 수학적 표현법, 대표적인 최신 생성 모델을 다룬다. 본 수업은 두 개의 세션(강의 세션 및 발표 세션)으로 나뉘어진다. 수업의 절반은 생성 모델의 기본 아이디어와 컨셉에 대해 탐구하고, 두 번째 세션에서는 학생이 직접 추천된 논문을 읽고 발표하는 시간을 가진다. 최종적으로 선택된 논문을 바탕으로 새로운 아이디어를 제시하고 발표하는 시간을 갖는다. 본 수업 수강을 위해서, 확률 통계, 랜덤프로세스, 머신러닝, 및 딥러닝 교과목 수강을 선행으로 수강하는 것을 추천한다.