한국학중앙연구원 디지털인문학연구소의 디지털인문학 시리즈

[인공지능 인문학]
https://wikidocs.net/book/18796

2025년 한국학중앙연구원 연구교육연계과제의 지원을 받아 제작되었으며, 인문학 전공자의 디지털 리터러시 향상과 방법론적 확장을 목적으로 기획되었습니다.

특히 이번 시리즈에서는 생성형 인공지능 시대에 인문학이 직면한 도전과 기회를 거시적으로 조망하고, 인문학적 지식이 인공지능의 한계를 보완하며 신뢰할 수 있는 지식 생태계를 구축하는 가드레일로서 어떤 역할을 할 수 있을지 고민을 담아보았습니다.

부족한 점이 많으나, 디지털인문학의 융합적 방법론에 관심 있으신 분들께 모쪼록 유익한 참고 자료가 되기를 바랍니다.

저자 : 김바로, 김가연, 박선영, 이재열, 임이로, 조아라, 정송이

제1장 – 인공지능, 인문학을 만나다

제2장 – 생성형 AI의 한계와 인문학적 문제의식

제3장 – 인공지능과 인문학: 학습데이터의 이해

제4장 – 인공지능과 인문학: 학습데이터 활용

제5장 – 인공지능과 인문학: 프롬프트 엔지니어링

제6장 – 인공지능과 인문학: RAG 이론

제7장 – RAG 활용 : 국가유산 안내문 생성 모델 개발

게시물 [디지털인문학 시리즈] 인공지능 인문학이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.

한국학중앙연구원 디지털인문학연구소의 디지털인문학 시리즈

“AI를 활용한 한국 근대소설 TEI 태깅”
한국 근대소설 텍스트를 수집/정제하고, 구글 AI studio와 프롬프트 엔지니어링을 통해 TEI/XML 반자동 태깅을 하는 과정을 다룬다. 반자동 태깅 이후에는 연구자들의 검수를 통해 태깅을 수정 보완한다. 이 과정에서 국한문 혼용 및 일본어/중국어/영어 등의 외국어가 포함된 한국 근대문학 텍스트에 최적화된 TEI 태깅 작업의 전과정을 다루며, 30여개의 소설 텍스트를 태깅한 KNoTE (Korean Novel TEI Encoded) dataset을 공개한다.

https://wikidocs.net/book/19071

저자: 김병준, 지해인, 박선영, 김가연, 이병주, 이하경, 정채경

제1장 : 한국 근대 문학 텍스트 수집

제2장: LLM을 활용한 TEI/XML 자동 태깅 앱 구현

제3장: TEI 마크업 편집 도구

제4장: 공동 인코딩 작업과 한국 문학 모델

제5장: (사례) 20세기 초 옛한글 활자본 텍스트

제6장: (준비중) TEI 데이터에서 AI 기반 독해로

게시물 [디지털인문학 시리즈] AI를 활용한 한국 근대소설 TEI 태깅이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.

강사 : 유인태 (전남대학교)

https://www.kmooc.kr/view/course/detail/18057

강좌소개

• 이 강좌는 최근 인문학계에서 화두가 되고 있는 새로운 학문 분야(field)로서 다수의 연구자로부터 관심을 받고 있는 ‘디지털 인문학(Digital Humanities)’에 관한 기본적 이해를 습득할 수 있는 방향으로 설계되어, 유관 이론 및 사례를 체계적으로 파악할 수 있으며 그것을 바탕으로 디지털 인문학 연구를 기획할 수 있는 기초적 역량을 함양할 수 있습니다.

학습목표

• 디지털 인문학(Digital Humanities) 유관 이론 및 사례 등에 관한 기초 지식을 습득하고, 그로부터 디지털 환경에서 이루어지는 인문학에 대한 기본적 이해를 도모할 수 있다.
• 디지털 인문학 분야에서 다루어지는 여러 데이터 처리 방법론에 관한 기본적 이해를 익히고, 데이터 기반 인문학 연구를 기획, 실행할 수 있는 기초 역량을 기를 수 있다.

강좌 운영일정

• 수강신청기간 : 2026. 1. 5.(월) ~ 2026. 2. 21.(토)
• 강좌운영기간 : 2026. 1. 6.(화) ~ 2026. 2. 28.(토)

이수 및 평가기준

• 1) 영상진도율: 전체 영상에 대하여 90% 이상 진도율 획득 
• 2) 성적: 퀴즈(32%), 중간시험(34%), 기말시험(34%) 중 총 60점 이상 점수 획득 
• 위 두 가지 조건을 모두 만족하는 경우, 이수증 발급이 가능합니다.  

수업계획서

주차	주차명(주제)	차시	차시명(학습내용)	평가방법
1	디지털 시대와 인문학	1-1	초연결사회로의 진화	퀴즈
		1-2	인문학과 디지털화의 3단계
		1-3	디지털 인문학에 관하여
2	데이터란 무엇인가	2-1	데이터의 사전적 정의	퀴즈
		2-2	맥락에 따른 데이터의 구분
		2-3	데이터와 사회문화
3	인문 데이터란 무엇인가	3-1	인문 데이터의 기초 이해	퀴즈
		3-2	인문 데이터의 처리 절차
		3-3	인문 데이터의 활용 맥락
4	데이터 모델링이란 무엇인가	4-1	데이터 모델의 개념과 유소와 유형	퀴즈
		4-2	데이터 모델링의 원칙과 단계
		4-3	인문 데이터 모델링에 관하여
5	메타데이터란 무엇인가	5-1	메타데이터의 기초 이해	퀴즈
		5-2	메타데이터의 대표 유형
		5-3	메타데이터의 여러 형식
6	온톨로지란 무엇인가	6-1	온톨로지의 정의	퀴즈
		6-2	온톨로지의 탄생과 발달
		6-3	온톨로지의 활용과 인문학
7	지암일기 디지털 인문학 연구	7-1	지암일기와 윤이후에 관하여	퀴즈
		7-2	지암일기 데이터 처리 과정
		7-3	지암일기 데이터 아카이브의 특징
9	중간고사	–	중간고사	시험
9	디지털 인문학 프로젝트: 기록물	9-1	사례1: Shakespeare and Company	퀴즈
		9-2	사례2: Digital Panopticon
		9-3	사례3: Tudor Networks
10	디지털 인문학 프로젝트: 문화	10-1	사례1: Joyce Project	퀴즈
		10-2	사례2: Novel City Maps
		10-3	사례3: John Ashbery;s Nest
11	디지털 인문학 프로젝트: 역사	11-1	사례1: O Say Can You See	퀴즈
		11-2	사례2: Enslaved
		11-3	사례3: 삼일운동 데이터베이스
12	디지털 인문학 프로젝트: 문화연구	12-1	사례1: Linked Jazz	퀴즈
		12-2	디지털 문화 연구 사례2: On the trail of Antiquities
		12-3	디지털 문화 연구 사례3: Interactive Lviv
13	디지털 인문학과 아카이브	13-1	글쓰기와 아카이브	퀴즈
		13-2	디지털 아카이브에서 데이터 아카이브로
		13-3	데이터 아카이브와 AI의 만남
14	AI와 디지털 인문학	14-1	생성형 AI의 등장과 인문학	–
		14-2	AI 시대 인문학 연구의 변화
		14-3	인문학과 AI의 공진화
15	기말고사	–	기말고사	시험

게시물 [K-MOOC] 디지털 인문학 개론이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.

성균관대 국어국문학과 BK21 교육연구단의 성균오픈클래스

“정규표현식 기초와 실습”

강사 : 박지용(성균관대학교)

https://www.youtube.com/@INNO.COMM.JUST_BK21/videos

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성균관대 국어국문학과 BK21 교육연구단의 성균오픈클래스

“인공지능을 활용한 인문 데이터 다루기”

강사 : 김정아(서울대학교)

제1강 LLM을 활용한 인문학 연구의 이해 | 김정아 | SOC “인공지능을 활용한 인문 데이터 다루기”

제2강 Python의 기초 | 김정아 | SOC “인공지능을 활용한 인문 데이터 다루기”

제3강 Gemini API를 활용한 데이터 분석 실전 | 김정아 | SOC “인공지능을 활용한 인문 데이터 다루기”

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한국학중앙연구원 디지털인문학연구소의 디지털인문학 시리즈 <정조명찬《인물고》LOD 시스템 구축> Youtube 전편 업로드 완료.

이번 편에서는 Linked Open Data(LOD)를 소개하고, 인물고를 LOD로 구축하는 과정을 다룹니다.

ebook : https://wikidocs.net/book/16878

Youtube 재생목록: https://www.youtube.com/playlist?list=PLGbGeqRyCIodQt_fxlFwgnvf-K743CC6Q

DH Asia Webinar 시리즈가 세츠코 요코야마 교수의 유튜브 계정에 올라왔습니다.

그간 했던 웨비나 내용이 올라와 있으니 많은 시청 및 구독 바랍니다.

제주대 노대원 교수님(국어교육과)의 “생성형 AI를 연구에 활용하기! 총정리합니다. (논문 검색, 읽기, 쓰기, 연구계획서, 번역, 도표, PPT 생성 등)” 입니다.

논문 검색, 읽기, 쓰기, 연구계획서, 번역, 도표, PPT 생성 등 연구 전과정에ㅍ서 AI를 활용하는 방법을 알아 봅니다. AI가 연구에 미치는 영향과 그 가능성을 탐구하는 내용 또한 포함되어 있어, AI의 발전이 학술 연구에 끼치는 영향에 대한 고민을 제공하는 좋은 자료입니다.

영상 요약: [AI요약]생성형 AI를 연구에 활용하기! 총정리합니다. https://lilys.ai/digest/2019687