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최민규, 김정윤
2021 / 디지털예술공학멀티미디어논문지
Chun Soh Yeon, Kim Ho Jung, Kim Han Bit
2022 / Clinical and Experimental Emergency Medicine
Chen Y.,Tingchi Liu M.,Liu Y.,Chang A.W.y.,Yen J.
2022 / Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics
정권, 박현진, 신양재
2021 / 한국포장학회지
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본 연구는 김수영 문학 연구 DB ‘별길’을 활용하여 디지털 인문학 방법론을 문학 연구에 적용하는 방안을 제시한다. ‘별길’ DB의 데이터를 분석한 결과, 김수영 문학 연구는 1985년부터 현재까지 진행 중이며, 2013년과 2018년에 가장 활발하게 이루어졌음을 확인했다. 또한, 연구는 데이터베이스를 통해 김수영 연구의 역사적, 통시적 분석을 시도하고, 연구 경향의 변화를 파악하고자 했다.
김수영 시어 연구
디지털로 읽고 데이터로 쓰다 : 디지털 한국어문학의 모색
한국학과 데이터과학
(지식 인문학 연구를 위한) DB 구축의 실제.
한국 현대문학의 도정
이태백이가 술을 마시고야 시를 쓴 이유, 모르지? : 김수영 散論
시 연구방법과 시 교육론
한국시의 이미지-사유와 정동의 시학 =
디지털 인문학과 근대한국학 : 디지털의 눈으로 한국학을 읽다 =
김수영 시의 수사학
데이톨로지 : AI·메타버스 시대를 읽는 데이터인문학 : 데이터과학과 인문학의 접점 찾기 =
Teaching literary research : challenges in a changing environment
디지털 시대 인문학의 미래
호남문학과 근대성 연구.
김수영과 하이데거
디지털 시대의 사회복지 패러다임 : 네트워크적 접근 : 한국사회의 구조 변화와 미래 대응
조선의 명승
조선의 명승
질적연구와 문화기술지의 이해
상허학보
김병준, 천정환우리말연구
전은진민족문학사연구
장문석, 유인태Modern Language Quarterly: A Journal of Literary History
English, James F.; Underwood, Ted현대문학이론연구
서철원한국언어문화
전은진한국근대문학연구
강계숙T&I REVIEW
윤미선한국언어문화
김수복정보관리학회지
최일영, 이용성, 김재경디지털융복합연구
김은정, 신동일, 황수경비평과이론
김용수비교한국학 Comparative Korean Studies
김영희인문사회 21
김수영인문학연구
지해인한국한문학연구
김지선, 유인태글로컬 어문학 문화 연구
장예한국시학연구
오형엽현대문학이론연구
서철원인문연구
이승진전선 / 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 / 학사
이 교과목은 디지털 기술의 확산과 사회구조의 변화 속에서 새롭게 나타나는 사회갈등의 양상과 이에 대한 정책적 대응을 탐구한다. 인공지능, 빅데이터, 플랫폼 노동, 알고리즘 편향 등 디지털 사회의 주요 이슈들이 불러오는 불평등과 배제를 분석하고, 기존 사회정책의 한계를 비판적으로 검토하면서 새로운 갈등에 대응하기 위한 정책 전환의 방향을 모색한다. 특히 국내외 사례를 바탕으로 디지털 시대에 적합한 사회정책의 가능성을 성찰하고, 학생들이 현실적이면서도 창의적인 정책 대안을 제안할 수 있는 역량을 기르는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
전선 / 대학원
아시아 각국 문학을 비교연구하여 온 경과와 문제점을 검토하고, 새로운 연구를 할 수 있는 주제를 선정하여 다룬다.공통 / 대학원
인문학 연구를 위해 관련 데이터를 처리하는 능력을 기른다. 데이터 구축, 탐색적 데이터 분석, 추론적 데이터 분석 등의 방법론을 두루 다루며, 이러한 방법론을 실제 인문 데이터에 적용하는 데 초점을 맞춘다.전선 / 대학원
음악교육 연구의 다양한 주제 및 연구 방법을 조사하고 토론한다. 자신의 논문 주제를 구체적으로 선정하고 탐구하는 방법을 성찰하는 동시에 음악교육 연구의 전체적인 동향과 다양한 이론들이 현장에 적용되는 방식들을 조망한다.전선 / 대학원
신라와 고려 문학의 전반적인 실상에 대한 이해를 바탕으로 자료를 분석, 해석함으로써 기존 연구 방법의 성과와 문제점을 진단하고, 나아가 작품의 실상에 부합하는 연구 방법을 수립하는 동시에 그것을 실제 작품 연구에 적용하는 과정을 통해 이 시기의 시가와 산문을 독자적으로 연구할 수 있다.전필 / 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
한국이나 미국에서 최근 한국어나 일본어 및 영어를 자료로 하여 쓰여진 박사학위 논문 가운데서 특히 주목되는 논문을 중심으로 이론적인 변화의 양상과 이론의 실제 자료에 대한 적용 양상 및 해석의 특이성이라는 측면에서 최근의 동향을 이해하고 스스로 비판함으로써 앞으로의 논문 작성에 참조가 될 수 있도록 한다.전선 / 대학원
전후 독일의 중등학교에서 시행된 문학교육의 주요 방법론을 개괄적으로 다루고 최근 김나지움 문학교육의 패러다임으로 인식되는 방법론들을 집중적으로 연구한다. 예) 수용교수법, 생산지향/행위지향 문학교육 등전선 / 대학원
동서양 여러 나라에서 문학 갈래(장르)에 관한 이론을 전개해온 경과를 검토하고, 서로 공통된 문학갈래를 비교하여 고찰한다.전선 / 학사
본 강의는 AI를 이용해 다양한 형태의 데이터 분석을 학습하는 것을 목적으로 한다. 기초적인 계량 통계분석 방법들에 대한 이론적 이해와 실제 분석을 통해 그 결과를 보고하는 방법을 배운다. 강의의 주요 학습 내용은 수집된 자료를 요약하는 기술통계와 추론통계에 필요한 확률 및 가설검정 이론을 학습하고, 이후 카이제곱 검정, t 검정, 변량분석 및 단순 회귀분석에 대해 학습한다.전선 / 대학원
문학 연구는 문학 작품에 관련된 정보를 체계화하는 문헌학, 작품의 의미를 규명하는 해석학, 각 작품들을 유형화하여 공통된 미학적 특성을 밝히는 장르론 등으로 구분해 볼 수 있다. 각 분야에서 이루어진 기존의 연구 방법론을 점검하고 그 문제점들을 진단하여 이론적 정합성과 실제적 적합성을 갖춘 문학 연구 방법론을 수립하는 데에 그 목적이 있다.논문 / 대학원
특정연구 분야를 중심으로 문헌을 조사하고 연구 과제를 형성한다.논문 / 대학원
특정연구 분야를 중심으로 문헌을 조사하고 연구 과제를 형성한다.논문 / 대학원
특정연구 분야를 중심으로 문헌을 조사하고 연구 과제를 형성한다.전선 / 대학원
영미문학의 전통 속에서 현대에의 의미가 큰 일련의 작품을 선별하여 문학사적 조명을 하거나 특정 시대. 분야, 작가의 집중적인 연구를 한다.전선 / 대학원
연구설계에 관한 내용은 교육학과의 교육상담 전공, 교육심리 전공, 그리고 협동과정 특수교육 전공 간에 거의 전부 공유하는 내용이다. 따라서 이 과목에 대해서는 전공 구분 없이 함께 수강토록 개설하는 것이 과목 운영 상 경제적 효율성은 물론 다른 여러 가지 효과를 기대할 수가 있을 것이다. 기존 “상담연구세미나” 과목에서는 연구의 설계와 방법에 대해서 다루어왔기 때문에 이 과목의 명칭을 “교육심리상담특수교육 연구설계”로 변경함으로써 관련 박사과정 학생들이 전공 구분없이 연구설계 과목을 수강할수 있도록 하고자 한다. 이 과목은 실험연구설계, 조사연구설계는 물론 메타분석설계와 종단연구설계 등을 포함한다.전선 / 대학원
디자인 연구의 기본이 되는 논문의 개념 및 기본 연구 설계 방법을 학습하고 실습한다. 디자인 자료 수집의 기초가 되는 설문지 및 인터뷰 시나리오 구성, 자료 수집 방법 및 전략, 연구 대상 설정 등의 연구 설계의 기초 과정을 이해하여, 연구 설계를 할 수 있는 능력을 배양한다. 또한 본인 연구주제와 관련된 선행 연구 분석을 통해, 연구논문계획서를 작성하여, 디자인 연구 진행의 기초가 될 수 있도록 한다.전필 / 학사
본 강좌는 경험적 자료를 수집, 기술, 분석하는 방법을 주로 소개한다. 특히 사회조사에서 얻어진 정보를 통계적 분석의 주요 방법들을 강조한다.