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본 연구는 딥러닝 분석을 통해 기존 영웅소설 유형론을 재고찰하고, 영웅소설의 문체적 유형론 정립을 목표로 한다. 서대석, 안기수, 김연호, 임성래의 유형론을 분석하여 딥러닝 분류 모델을 구축하고, 정확도를 보완한 새로운 모델을 제안하였다. 특히, ‘임성래-변형 모델’은 하위 유형 간 균형성이 높아 영웅소설 유형 3분류 모델로서 확장 가능성이 있다.
영웅소설의 유형 연구
AI가 내려온다 : 인공 지능 시대의 고전 문학 연구
신들의 전쟁 : 전쟁 테마로 새로 읽는 그리스 신화 =
영웅소설의 활용과 게임 스토리텔링
인공지능과 고전 읽기
한국현대소설유형론 연구
중역(重譯)한 영웅 : 근대전환기 한국의 서구영웅전 수용 =
한중 여성영웅소설의 비교 연구
영웅의 탄생 : 고전 속, 시대와 상황이 만들어 낸 영웅의 형상
영웅소설의 수용과 변화
소설분석방법 =
(의학 보건학 연구자를 위한) 다변수 분석
모험의 권유
지금부터의 세계 : AI 소설가 비람풍 × 소설감독 김태연
영웅소설의 소설사적 변주
Theorie und Didaktik der Trivialliteratur : Modellanalysen, Didaktikdiskussion, literarische Wertung : mit einer ausführlichen Bibliographie
소설, 거꾸로 읽기 : 소설의 서사형식과 의미형성 과정 이해
남녀 애정결연서사 연구 =
생성형 AI, 리듬과 수사
남녀 애정결연서사 연구 =
국제어문
강우규, 김바로韓國古典硏究
서인석어문론집
윤은정, 이명현인문과학연구
권도경인문과학연구
권도경고소설연구
강우규; 김바로다문화콘텐츠연구
김성문, 김바로Humanities Contents
Hye-Young Yun문학교육학
박은진현대소설연구
박인성대중서사연구
이민규민족문학사연구
이길환重庆大学学报(社会科学版) / Journal of Chongqing University (Social Science Edition)
韩云波; 熊敏; 张梦楠; HAN Yunbo; XIONG Min; ZHANG Mengnan국학연구론총
이원수영상문화콘텐츠연구
김상남고소설연구
정제호인문콘텐츠
윤혜영리터러시 연구
김지연현대영화연구
이현중한국문학연구
고재석전선 / 대학원
가부장적 젠더관계로 인한 억압의 경험이 남성에게도 나타남을 직시하고, 젠더관계를 연구해 온 여성학(Gender Studies)의 다양한 연구성과를 활용하여 현대사회의 남성성을 이해한다. 왜곡된 남성성의 재생산 기제를 분석하고 바람직한 젠더관계의 변화를 모색한다.?전선 / 학사
본 과목은 자연어 이해를 위한 확률 및 딥러닝 학습 방법론을 다룬다. 자연어 이해는 인공 지능에서 크게 주목받고 있는 영역으로 활용 범위가 웹 검색, 번역, 대화 모델 등으로 다양하다. 자연어 이해에서 성공적인 모델은 확률기반, 딥러닝 기반, 대형 언어모델 기반 모델 등이 있다. 본 과목에서는 이러한 다양한 모델을 이해하고, 디자인하고 구현하고 평가하는데 요구되는 최신 기술들을 다룬다. 1. 과목소개 2. Bag-of-word 언어모델 3. N-gram 언어모델 4. Bayesian 모델 5. Logistic 회귀 6. 임베딩 7. CNN 8. RNN 9. Transformer 10. 문맥적 임베딩 11. 지식 구축 및 활요 12. 언어에서의 AI 편향성전선 / 대학원
손상된 조직재생, 기능을 복원하기 위해 개발되는 저분자, 펩타이드, 단백질, 유전자 치료제 신약에 대한 분류, 신약으로 도출되기 위해 필수로 수행해야하는 시험 및 임상연구에 대한 기초지식을 학습함. 또한 조직복원을 위한 약물융합소재, 생리활성 바이오소재 등에 기반한 의료기기의 설계 및 기능평가 연구에 대해서 학습함.전필 / 대학원
인공지능(AI) 기반 교육을 현장에서 적용하기 위해선, AI융합전공 수강생들은 인공지능(AI)을 교과 수업 상황에 융합하여, 수업을 설계하고 실행할 수 있는 역량이 요구된다. 이 강의는 AI융합전공 수강생들이 인공지능(AI) 자체에 대한 수업과, 인공지능(AI) 학습도구를 활용한 인공지능(AI)-교과 융합수업을 설계하고, 실행할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 AI융합전공 수강생들은 먼저, 인공지능(AI) 자체에 대한 수업 설계 역량을 기른다. 그리고 실제적이고 집중적인 교육을 통해, 이 교과목은 수강생들의 인공지능 교과 융합 수업을 설계하고 실행하는 역량 증진시킬 것이다.전선 / 학사
소설의 구조를 분석할 수 있는 일반이론을 소개하고 이론 자체의 계보적 특징을 습득한다. 그리하여 한국현대소설에 대한 엄정한 평가를 가능케 하는 이론적 기반을 마련하고, 내용과 형식의 연관을 통해 총체적으로 의미체를 파악하고 실증적으로 평가하는 태도를 기른다. 현대한국소설의 구조와 그 이론적 체계를 살펴보고, 현대소설의 전개과정에서 찾을 수 있는 문제점을 연구, 강독을 하는 강좌로서 현대한국소설이 지닌 특성과 서술기법, 구성의 조직, 작가의 작품 분석 방법론을 중심대상으로 한다.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
본 교과목은 고급데이터마이닝 방법론(326.637) 과목에 이어 심층학습모형에 중점을 둔다. 교육 목표는 심층학습(deep learning)의 방법들을 공부하고 관련된 통계적 문제를 찾아내는 것이다. 다루는 내용은 다음과 같다. 심층학습 이전의 특징 추출 및 판별 분석 기법, 기계학습에서 사용되는 이론적인 도구들, 인공신경망의 기초, 다층 퍼셉트론, 역전파, 합성곱 신경망, 최적화와 정칙화, 가시화, 파이톤과 심층학습 프레임워크, 순환 신경망, 변분적 추론, 적대적 생성 네트워크, 영상 분할 및 검출, 자연어 처리 등이다.전선 / 대학원
본 교과목은 고급데이터마이닝 방법론(326.637) 과목에 이어 심층학습모형에 중점을 둔다. 교육 목표는 심층학습(deep learning)의 방법들을 공부하고 관련된 통계적 문제를 찾아내는 것이다. 다루는 내용은 다음과 같다. 심층학습 이전의 특징 추출 및 판별 분석 기법, 기계학습에서 사용되는 이론적인 도구들, 인공신경망의 기초, 다층 퍼셉트론, 역전파, 합성곱 신경망, 최적화와 정칙화, 가시화, 파이톤과 심층학습 프레임워크, 순환 신경망, 변분적 추론, 적대적 생성 네트워크, 영상 분할 및 검출, 자연어 처리 등이다.전선 / 대학원
19세기 말에서 20세기 말에 이르기까지의 한국현대소설의 전개과정, 정신사적 방향, 형식적 특질 등을 새롭게 검토해 보면서 한국현대소설사의 새로운 골격을 찾아보고자 한다.전선 / 대학원
한국, 동남아, 아랍세계, 아프리카, 중남미 등의 제3세계 각국문학을 비교연구하여 온 경과와 문제점을 검토하고, 새로운 연구를 할 수 있는 주제를 선정하여 다룬다.교양 / 학사
이 교과목은 과학기술과 사회의 다면적인 경계를 허물고 이를 통해 펼쳐질 미래의 지평을 조망하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 과학기술과 인문, 사회과학을 넘나드는 고도로 융합적인 접근을 시도한다. 과학기술을 통해 미래를 엿보는 각종 접근방법을 리뷰하고 예측의 한계를 이해함으로써 과학기술과 미래의 상호작용에 대한 관점을 형성하며, 사례로서 인공지능과 데이터과학의 과거와 현재를 돌아본다. 바람직한 미래를 만들어가기 위한 과학기술의 역할과 사회적 고려들은 무엇인지 생각해본다. 이 교과목은 주제별 강의와 토론으로 구성된다.전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
이 과목은 매스컴 연구에서 필요한 질적 연구방법을 가르치는데 주목적이 있다. 질적 연구방법은 사회현상을 통제하거나 예측하는데 있지 않고 그것의 참 의미를 이해하는 방법이다. 질적 연구방법에는 구체적으로 연구주제의 생성 처리, 구술사 또는 문헌 조사, 민속지학적 연구, 그리고 특정 아카이브의 분석기법 등이 있다. 그 밖에 이 과목에서는 참여관찰방법, 심층 인터뷰 기법, 역사적 연구방법 등도 취급할 예정이다.전선 / 학사
컴퓨터를 기반으로 한 상호작용을 통해 이야기 경험을 제공할수 있는 새로운 예술 형태에 관한 연구. 소설, documentary, 픽션 영화, TV 드라마, 만화, 컴퓨터 게임 일부에 사용하는 단일한 linear narrative가 아닌 meta-linear narrative의 구조적 특징과 구축, 사용방식을 다룬다. 또한 여기에 요구되는 writing tool, narrative, editor engine 등의 software 등의 다양한 tool의 기능과 활용방식을 학습한다.전선 / 대학원
이 강좌는 실험심리학에서 최근의 중요 연구들을 소개하고 인간 마음의 기본 원리를 탐색 및 논의하는 세미나이다. 우선 강의 초에 인간의 생리, 지각 및 인지 수준에서 일반이론을 소개하고 그 문제점들을 알아본다. 이 이론들에 기초하여, 이 강좌에서는 시각, 주의, 언어, 문제 해결, 인간 추리 등의 세부 주세를 다룬다. 또한 이 강좌에서는 이런 주제들에 관해 실험 실습을 통해 학생들의 구체적인 이해의 증진을 시도한다.전선 / 대학원
딥러닝 모델은 추상화 복잡도를 증가하면서 정보를 표현하는 여러 계층으로 이루어진 신경망으로, 최근 영상/음성/자연어 처리 등의 문제에서 다른 기계 방법론들을 크게 상회하는 뛰어난 성능을 보이고 있다. 본 과정에서는 딥러닝의 기반이 되는 기계학습 및 최적화 기법들을 배우고, 기본적인 신경망에 대해서 학습한다. 그리고 영상 처리와 자연어 처리의 핵심 모델인 Convolutional neural networks와 Recurrent neural networks의 훈련법과 추론법들을 익힌다. 또한 비감독 생성 모델인 Autoencoders와 Restrict Boltzman machines에 대해 자세히 살펴 보고 마지막으로 딥러닝 기반 강화 학습에 대해서도 학습하고 실습을 진행한다. 본 과목은 대학원생과 일부 고년차 학부생을 대상으로 한다.전선 / 대학원
이 강좌는 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 교육적 활용방안을 탐색하고 다양한 연령의 학습자를 대상으로 인공지능에 대한 교육을 효과적으로 실시하는 방안을 다룬다. 인공지능 기반 교육에 대한 최신 이론과 교육적 이슈를 체계적으로 검토하고 교육 분야에서 인간과 인공지능이 협업할 수 있는 방안을 논의한다.전선 / 대학원
한국 고전소설의 전반적인 실상에 대한 이해를 바탕으로 고전소설 작품을 분석하고 해석한다. 이와 함께 개별 작품론과 갈래론 등에 대한 기존의 연구 성과를 비판적으로 검토하여 각각에 대한 나름의 입론을 마련해 보도록 한다. 각 갈래의 문예미학적 특징, 다른 갈래와의 영향 관계, 내적 발전의 원리 등을 발견하고 소설사적 안목을 기르는 것이 주요한 연구 과제가 된다.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.