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본 연구는 데이터 과학 기반의 다양한 문법 연구 방법을 소개하고 언어 데이터의 양적 분석을 제안한다. 전통적인 문법 연구 방법과 대비되는 데이터 분석 기반 방법의 특징을 살펴보고, 말뭉치 데이터를 활용한 실험 및 분석을 통해 언어 이론의 가설을 검증하는 연구들을 소개한다. 또한, 빈도나 엔트로피와 같은 양적 범주로 언어 범주를 재해석하여 통찰력을 얻고 인과 패턴을 파악하는 연구 방법과 텍스트 마이닝 및 네트워크 분석을 활용한 연구 동향 분석 방법을 제시한다.
Statistics in corpus linguistics research : a new approach
Corpus linguistics : method, theory and practice
Adjective intensification--learners versus native speakers : a corpus study of argumentative writing
Textual patterns : key words and corpus analysis in language education
English corpus linguistics : an introduction
From words to numbers : narrative, data, and social science
Practical corpus linguistics : an introduction to corpus-based language analysis
한국학과 데이터과학
An introduction to corpus linguistics
Corpus stylistics : speech, writing and thought presentation in a corpus of English writing
Introduction to corpus linguistics
English corpus linguistics : studies in honour of Jan Svartvik
Automated evaluation of text and discourse with Coh-Metrix
Language mixing and code-switching in writing : approaches to mixed-language written discourse
Analyse des données textuelles
Understanding corpus linguistics
Statistics for corpus linguistics
Corpus linguistics : investigating language structure and use
NAMES-A JOURNAL OF ONOMASTICS
Motschenbacher, HeikoQuantitative Science Studies
Kang D.,Evans J.Journal for General Philosophy of Science
Mizrahi M.International Journal of Qualitative Methods
González Canché, M.S.; Zheng, K.台州学院学报 / Journal of Tanzhou University
李勇; Li Yong西安电子科技大学学报(社会科学版) / Journal of Xidian University (Social Sciences Edition)
董晓烨; 柴静; DONG XIAOYE; CHAI JINGLanguage Teaching Research
Lin M.H.,Lee J.Y.멀티미디어 언어교육
전유아; 신동광NJES Nordic Journal of English Studies
Smitterberg E.國語學
유현경어학연구
신효필새국어교육
최지희International Journal of Qualitative Methods
González Canché M.S.Linguistics: An Interdisciplinary Journal of the Language Sciences
Kortmann, BerndSAGE Open
Alasmary A.A.멀티미디어 언어교육
전유아, 신동광Australian Journal of Linguistics
Emmerich Kelih국어교육
문영은, 공혜림Journal of Asian Sociology
조원광FORENSIC SCIENCE INTERNATIONAL
Longhi, Julien전필 / 학사
인문학은 전통적으로 질적 접근을 주 방법론으로 삼아왔으나, 최근 수량적 접근의 필요성이 크게 부각되고 있다. 이 과목은 인문데이터과학을 전공하는 학생들에게 인문학의 여러 영역의 자료를 수량적으로 분석하기 위한 기초 지식을 제공한다. 통계의 기본 개념과 추론의 원리를 익히고 통계 소프트웨어를 활용하여 실제 데이터를 분석하는 능력을 키운다. 인문계열 1학년 수준의 수학 배경 지식에 맞추어 통계적 기법을 이해할 수 있도록 이론적인 부분을 최소화하되 추후에 본격적인 통계 관련 수업을 들을 수 있는 수리적인 기초를 닦을 수 있는 기회를 제공할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
소셜 컴퓨팅과 라지데이터 분석 등이 커뮤니케이션 분야에서도 중요한 이슈로 부상함에 따라 컴퓨터공학을 전공하지 않은 연구자들도 소셜 네트웍 시스템의 기술적, 구조적 특성을 이해할 필요가 있다. 이 수업에서는 Ruby나 Python 등을 사용한 기초 프로그래밍 학습과, 웹 기반 기술(web technology), 데이터베이스 등의 관련 기술에 대한 학습을 통해 실제로 소셜 네트웍을 개발하고 분석하는 방법을 배운다. 또한, 이 과정에서 트위터 등의 소셜 네트웍의 데이터 마이닝 기법을 배우고 소셜 네트웍 분석을 실습을 통해 학습한다.전필 / 학사
본 강의는 언어학에 대한 기본 개념을 바탕으로 언어학적 관점에서 프랑스어에 대한 언어학적 제문제를 파악하고 이러한 문제를 데이터를 통하여 접근하는 방법을 탐구하는 것을 목적으로 한다. 전통적 관점에서 언어학에 대한 기본적인 연구 방법론과 데이터와 실험을 중심으로 프랑스어를 분석하는 다양한 방법론, 그리고 데이터를 기반으로 한 언어 교육 방법론 및 그 활용 방법을 고찰한다.전필 / 학사
이 과목은 인문데이터과학 전공 전반에 대한 기본 지식을 습득하는데 목표를 두고 있다. 우선 인문학의 각 영역에서 생산되는 다양한 인문데이터의 고찰에서부터 이 데이터를 과학적으로 분석하고 데이터화하는 방법과 실제로 처리하는데 필요한 개념을 습득한다. 또한 반응시간측정, 안구측정(Eye tracker), 뇌파측정(EEG) 등의 인지 반응 데이터를 수집하는 다양한 방법론을 학습할 수 있는 기회를 갖게 된다. 이러한 과정을 통해 수강생들은 인문데이터 과학 전공을 수행할 수 있는 기본 능력을 갖추게 될 것이다. 본 강의는 각 주제에 따라 복수의 강사가 진행하는 공동운영 강좌로 운영된다.전선 / 대학원
오늘날 프랑스어교수법은 실천으로부터 경험적으로 확인된 고유한 문제론에 입각하여 이론을 정립함으로써 하나의 독립된 학문분야로서, 과학으로서 그 특수성을 인정받고 있다. 프랑스어교수법의 이러한 지위는 다른 학문들로부터 고립되어 이루어진 것이 아니다. 본 교과목은 언어학, 사회언어학, 심리언어학 등의 응용언어학이 프랑스어교수법과 어떻게 연관관계를 맺고 있는지 심도 있게 탐구하고 응용언어학의 연구결과를 프랑스어교육의 이론과 실제에 적용해보도록 한다.전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전선 / 대학원
<러시아어 논문쓰기 연습 1> 강좌는 러시아어로 대학원 수준의 논문을 쓸 수 있는 능력을 다지는 것을 목표로 한다. 이를 위해 학기 전반부에는 가장 먼저, 1) 수준 높은 구문을 구사하기 위한 고급 문법 사항을 필수적으로 점검하고(특히 전치사나 격에서 주의를 요하는 고급 구문 숙달), 2) 논문에서 가장 빈번하게 등장하는 “논문어휘”를 훈련시켜 전체 논문 형식에 익숙해지도록 한다. 이어서 3) 가장 훌륭한 전범으로 꼽히는 러시아어 논문 두 편을 철저하게 분석, 독해하게 함으로써 비판적 사고와 논문 형식의 실제를 경험하게 한다. 이를 기반으로 학기 후반부에는 4) 러시아문학의 대표적 작가 중 푸슈킨과 도스토예프스키에서 주요 테마를 선택하여 실제로 5~6페이지 분량의 논문(4편 정도)을 대학원생 스스로 쓰게 하고 이를 철저하게 점검함으로써 러시아어 논문 쓰기에 자신감을 가질 수 있도록 도와줄 것이다.전선 / 대학원
본 과목은 한국어 및 외국어 교육을 담당하는 교사들을 대상으로 하여 언어교육에 기초가 되는 언어현상을 이해하고 이를 자연어처리기술을 이용하여 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 언어학과 언어처리분야에서 개발된 여러 가지의 언어 분석 소프트웨어를 이용하여 언어 현상을 이해하도록 지도한다. 이와 같이 컴퓨팅 사고력을 기반으로 한 언어에 대한 이해는 이후 발음 및 문법 교육을 인공지능화하는 기초 연구가 될 것이다.전선 / 대학원
불어학연구 방법론 중 멜축의 의미-텍스트 이론을 중심으로 고찰한다. 의미- 텍스트 이론의 기본적인 개념들과 이 이론의 다른 연구 방법론과 비교해서 차지하는 독특함 및 언어학사적 의의를 살펴보고 특히 어휘함수 개념을 통한 구체적 개별 어휘의 분석을 실시한다.전필 / 학사
데이터과학은 디지털 사회에서 점차 중요해지는 데이터의 역할을 이해하고 분석하여 데이터의 의미를 찾고자 하는 학문이다. 본 과목에서는 그동안 여러 교과목을 통해 학습한 데이터 과학의 방법론을 실제 프로젝트에 적용하여 실무에 활용할 수 있도록 한다. 이를 위해 본 과목에서는 데이터 과학의 실제 적용 사례의 조사를 통해 데이터 과학의 가능성을 확인하고, 프로젝트의 수행을 통해 데이터 과학에 대한 포괄적 경험을 구축하고자 한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 영어 음성/음운론, 통사론, 의미론, 심리언어학, 사회언어학, 교육 및 코퍼스 등 영어학의 다양한 영역에서 사용되는 양적 연구 방법의 원리들을 학습하고 적용해 본다. 문헌연구로부터 연구설계, 가설의 설정, 데이터의 통계적 분석, 결과의 해석 및 논문 집필에 이르는 양적 연구의 전반적 과정을 공부한다.전선 / 학사
본 과목에서는 대용량의 텍스트를 분석하여 유의미한 결론을 도출하는 텍스트마이닝 기법에 대해 강의한다. Natural language processing, probabilistic topic model, text clustering, text categorization, contextual text mining 등, 텍스트마이닝 분야의 핵심 Keyword 및 기법에 대해 다룬다.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 / 대학원
말하는 이, 듣는 이, 시간, 장소 등으로 구성되는 맥락 속에서의 언어사용을 다루는 언어이론을 연구한다. 한편 일상언어의 사용 면에서 언어를 분석한 초기 Wittgenstein, Austin, Searle, Grice 등의 화행이론과 Frege, Stalnaker, Karttunen 등의 전제에 대한 연구도 다루어진다. 최근의 담화표상이론에 대한 소개와 이러한 형식적 방법론이 자연언어의 화용적 의미분석에 기여하는 바와 그 가능성을 탐구한다.전필 / 학사
언어학을 처음 대하는 학생들을 기준으로 언어학의 여러 분야들에 대한 개괄적인 소개를 하고 이를 러시아어에 적용시키는 훈련을 쌓는다.전필 / 대학원
본 교과목은 데이터과학 분야에 관심있는 통계학 석사 과정 대학원생을 대상으로, 데이터 랭글링 및 시각화, 회귀분석, 선형 모형, 일반화 선형 모형, 혼합 모형, 분류를 포함하여 모든 데이터 과학자가 익숙해야 하는 통계 방법론 및 이를 통계 소프트웨어를 사용해 적용하는 실례를 다룬다. 기존의 통계학 과목과 비교하여 본 교과목은 이론에 대한 강조가 덜한 대신, 통계 방법론을 구현하고 주요 개념을 실제 자료에 적용하여 데이터를 분석하기 위해 어떻게 소프트웨어를 사용하는지에 대해 더 중점을 둔다. 주요 개념에 대해서는 그것이 “작동하는 이유”에 대한 직관적 설명을 위주로 한다. 본 과목의 모든 통계 분석은 R과 Python을 사용한다.전필 / 학사
본 강의는 데이터과학의 방법을 사회 자료 통계 분석에 이용하는 능력을 갖출 수 있도록 한다. 기술 및 추론 통계의 기본 방법론을 사회학 연구 설계와 경험 분석의 관점에서 다루고, 프로그래밍 언어 습득을 통해 자료 시각화와 통계 분석을 수행할 수 있는 능력을 함양시킨다.전선 / 학사
이 강의는 교육학 및 인접학문을 전공하는 학부생들에게 양적연구에 대한 흥미를 유도하는 것을 목표로 한다. 이 강의에서 학생들은 실제 양적연구를 수행하고 이를 통해 교육연구에 있어서 양적연구의 효용과 한계를 이해할 수 있을 것이다. 이 강의는 통계적 지식보다는 양적연구의 설계와 해석에 중점을 두며, 궁극적으로 양적연구를 통한 건전한 의사소통의 경험을 제공하고자 한다.전필 / 학사
본 강좌는 커뮤니케이션 과학의 기초가 되는 데이터 분석 방법을 소개하고 이를 통해 학생들의 데이터 리터러시를 함양하는 것을 목표로 한다. 학생들은 과학적 설명과 예측의 기본 원리를 이해하고, 데이터 분석 방법을 PPDAC 문제 해결 과정(Problem-Plan-Data-Analysis-Conclusion)의 틀 내에서 학습하게 될 것이다. 이 수업을 통해 학생들은 설득, 확산, 여론, 대인관계, 공공 캠페인 등 다양한 커뮤니케이션 현상을 데이터를 바탕으로 설명하고 예측할 수 있게 될 것이다.전선 / 학사
실제 발화 현장에 나가 언어자료를 수집하고 분석함으로써 이론을 통해 습득한 언어 원리를 적용해보는 교과목이다. 이를 토대로 학생들은 방언학적, 역사-비교 언어학적 이론의 실재를 경험하게 된다.