광주과학기술원(GIST) 융합교육및융합연구센터(CIER)에서는 나고야대학 경제학연구과 기고시 요시노리(木越義則) 교수님을 모시고 아래와 같이 워크숍을 개최합니다.
대규모 역사 데이터가 근대 동아시아와 글로벌 경제사의 서사를 어떻게 바꿀 수 있는지, 중국 해관(海關) 통계를 어떻게 읽고, 연결하고, 해석할 수 있는지 함께 이야기하는 자리입니다. 또한 디지털 기술을 활용한 역사 데이터의 구축·분석·시각화가 전통적 서사에 어떤 새로운 질문을 던질 수 있는지도 함께 고민해 보고자 합니다.
서울대학교 AI디지털인문학센터와 철학사상연구소에서는 AI를 활용한 서양 고전문헌 연구 플랫폼을 구축하고 있는 일본 휴마니텍스트 프로젝트의 참여 학자들을 초청하여 “AI로 만들어가는 인문학의 미래”라는 주제로 강연회를 개최합니다. 연구자와 학생분들의 많은 관심과 참여 부탁드립니다.
휴마니텍스트: AI로 만들어가는 인문학의 미래 Humanitext: Shaping the Future of Humanities with AI
장소: 서울대학교 신양학술정보관[4동] 302호 시간: 3월 9일 오후 2시-4시 사회: 서울대학교 철학과 이상엽 교수
강연자 1: Naoya Iwata (Nagoya University; National Institute of Informatics) 강연 제목:Scaling Humanitext Antiqua: Advances in RAG Retrieval Accuracy and Corpus Expansion for a Western Classical Literature Platform 강연 초록: This talk presents recent progress on Humanitext Antiqua, an AI-powered platform for Western classical literature. We report on three developments: improvements to RAG retrieval accuracy through context-aware query reformulation; an ongoing corpus expansion from approximately 1,000 to 2,500 works; and a metadata enrichment workflow that combines automated Wikidata linking with human-in-the-loop review as a scalable annotation strategy.
강연자 2: Ikko Tanaka (J. F. Oberlin University) 강연 제목: Extending the Horizons of Western Classical Texts toward Networked Interpretation — Linking Texts, References, and Spatiotemporal Context with LLMs 강연 초록: This lecture presents two systems developed within the Humanitext project as extensions of its core vectorized corpus of Western Classical texts. Humanitext Reader develops a structured reference framework linking primary texts with ancient commentaries and modern research, addressing variation in citation scope and differences between textual editions. Humanitext GEO integrates the vectorized corpus with temporal and geographic frameworks through Linked Open Data, enabling city-centered synchronic and diachronic exploration. Together, these systems outline the development of an AI-assisted interpretive infrastructure connecting texts, references, and spatiotemporal context.
강연자 3: Jun Ogawa (University of Tokyo) 강연 제목: Humanitext Schema: Struggles to Connect Text Sources and Integrate Broad Knowledge 강연 초록: Humanitext Antiqua generates answers grounded in accurate primary sources, yet its major limitation is the insufficient integration of extra-textual context, such as related text fragments, commentaries, and secondary scholarship. Because semantic connections between sources rely on expertized knowledge, they cannot be captured through vector similarity alone. We therefore propose linking texts and contextual information through a knowledge graph and incorporating it into the generation process. Our work explores methods for modeling text–commentary relationships as a first step, including a TEI-based DTS, character-level RDF representation, and property graphs. This talk outlines our experiments and the trial-and-error process behind this approach.
● 일시 및 장소 Date and Location– 일시: 2025년 12월 17일 (수) 오후 4시~ – Date: Wednesday, December 17 at 4 PM- 장소: 성균관대학교 600주년 기념관 6층 소향 강의실. 온라인 병행(ZOOM 접속 정보 개별 안내).- Location: Sohyang Lecture Room (6F), 600th Anniversary Hall, Sungkyunkwan UniversityIn-person and ZOOM Hybrid (Connection details for ZOOM will be sent individually)
● 사회 및 토론 Moderator and Discussants– 사회: 이지은(성균관대학교)- Moderator: Ji Eun Lee (Sungkyunkwan University)- 토론: 김바로(한국학중앙연구원), 김희진(경북대학교)- Discussants: Baro Kim (The Academy of Korean Studies), Heejin Kim (Kyungpook National University)
● 강연자 약력 About the Speaker
테드 언더우드는 일리노이 대학교 어바나-샴페인의 영어과, 정보과학과 교수이다. 그는 계산적, 통계적 방법을 통해 문학사를 탐구한다. 그의 방법론은 전통적인 비평 방식에서 디지털 도서관의 대규모 분석 방식으로 방향의 전환을 도모한다. 예를 들어, 선행 논문에서 언더우드는 탐정 소설이나 과학 소설 같은 장르가 시간에 따라 어떻게 결정화되었는지 추적했다. 또한 그는 1780년 경부터 문학적 인물 묘사에서 젠더에 대한 변화하는 가정들을 검토했다. 저서로 <태양의 작업: 문학, 과학, 정치경제학 1760-1860>, <문학사 시대 구분이 왜 중요했는가: 역사적 대비와 영문학 연구의 위상>, <먼 지평선: 디지털 증거와 문학적 변화>가 있다. 최근에는 생성형 AI가 문화사와 문학 분석에 미치는 영향을 탐구하고 있다.
Ted Underwood is a Professor of English and Information Sciences at the University of Illinois, Urbana-Champaign. His work explores literary history through computational and statistical methods, moving from traditional criticism of eighteenth- and nineteenth century texts toward large-scale analysis of digital libraries. Underwood has traced how genres like detective fiction and science fiction crystallized over time and examined changing assumptions about gender in literary characterization from around 1780 onward. He is author of The Work of the Sun: Literature, Science, and Political Economy 1760-1860, Why Literary Periods Mattered: Historical Contrast and the Prestige of English Studies, and Distant Horizons: Digital Evidence and Literary Change. More recently he has been exploring the implications of generative AI for cultural history and literary analysis.
● 내용 Talk Overview
디지털 인문학자들은 수십 년 동안 텍스트와 이미지를 이해하기 위해 머신 러닝을 사용해 왔다. 거대 언어 모델(LLM)을 우리 도구의 최신 진화판으로 상상하는 것은 자연스러운 일이다. 거대 언어 모델을 도구의 진화로 보는 관점은 타당하고, AI는 실제로 인문학자들이 과거를 조명하도록 도울 수 있다. 하지만 사회적 영향력에 관한 한, 우리가 AI를 돕는 것이 똑같이 중요할 수 있다. 현대 언어 모델은 여전히 상충하는 여러 관점에서 볼 수 있는 문제에 대해 추론하는 데 어려움을 겪는다. 인문학자들의 역사적 해석 경험은 바로 이 지점에서 구체적인 유용성을 가진다. 우리 인문학자들은 AI 연구자들이 해석적 과제를 정의하는 데 도움을 줄 수 있을지 모른다. 예를 들어, 특정 시간, 장소, 사회적 위치에 있는 사람처럼 추론하는 모델의 능력을 측정하는 벤치마크를 구축하는 방식이다. 이번 강연에서 문학 연구자, 사회학자, 컴퓨터 과학자들과 협력하여 최근 구축하기 시작한 크로노로직(ChronoLogic)이라는 벤치마크를 소개하고자 한다.
Digital humanists have been using machine learning to understand texts and images for several decades. So it would be natural to envision large language models (LLMs) as the latest evolution of our tools. And this is not wrong: AI can indeed help humanists cast light on the past. But where social impact is concerned, it may be just as important for us to help AI. Contemporary language models still struggle to reason about questions that can be viewed from multiple conflicting perspectives. I’ll suggest that humanists’ experience of historical interpretation becomes concretely useful here. We are well positioned to help AI researchers define interpretive tasks—for instance, by building benchmarks that measure a model’s ability to reason like a person in a particular time, place, and social position. I’ll briefly describe ChronoLogic, a benchmark of this kind that I have recently begun to build in collaboration with literary scholars, sociologists, and computer scientists.
디지털·AI 대전환 시대를 맞이하여 부산대학교 인문대학 부속시설 디지털인문학센터에서는 인문대학 내 구성원 여러분들의 디지털 문해력 향상 및 관련 분야에 대한 이해도 증진을 위해 외부 전문가 초청 컬로퀴엄을 진행하고 있습니다. 이번 제5회 컬로퀴엄은 한국학중앙연구원 한국학대학원 인문정보학전공에서 조교수로 재직 중이신 김병준 선생님을 모시고, ’인공지능을 활용한 인문학 연구 사례: 네컷 만화 객체 인식과 근대시 라벨링‘이라는 주제로 디지털인문학 방법론이 적용된 최신 사례 중 하나를 살펴보고자 합니다. 관심 있는 분들의 많은 신청 바랍니다.
한림대학교 한림과학원 2025년 하반기를 맞아 제10차 디지털인문학특강을 개최합니다. 한림과학원은 2020년 9월부터 인문한국플러스 사업의 일환으로 매학기 총 9차례 디지털인문학특강을 개최했습니다. 많은 관심과 참여 덕분에 디지털인문학특강은 국내 학계와 산업계의 여러 전문가를 모셔 디지털인문학 연구 성과를 망라하고 디지털인문학 연구 발전을 선도하는 플랫폼으로 자리잡았습니다.
디지털인문학특강은 인문한국3.0사업을 통해 명맥을 잇고 충실함을 더하려 합니다. 이번에는 10차를 맞아 국내외 디지털인문학 연구 성과와 동향을 아우르는 자리를 마련했습니다. 이번 특강을 통해 국내외 디지털인문학의 현재를 진단하고 앞으로의 연구 방향을 조망할 수 있을 것입니다. 새롭게 출범하는 디지털인문학특강에 많은 성원과 참여를 기대합니다.
코퍼스 검색부터 통계까지, 한 번에 배우는 언어 데이터 분석의 모든 것! 한국코퍼스언어학회와 충남대학교 디지털 융합인재양성사업단이 공동 주최하는 제4기 코퍼스언어학학교에 여러분을 초대합니다. Python과 R을 활용한 실습 중심의 강의로, 코퍼스 자료 분석의 이론과 실제를 함께 경험해보세요.
주최: 충남대학교 인문사회 디지털 융합인재양성사업단, 한국코퍼스언어학회
주관: 충남대학교 인문사회 디지털 융합인재양성사업단, 충남대학교 언어학과
일시: 2025. 8. 29.(금)-30.(토)
장소: 충남대학교 융합교육혁신센터 1층 컨벤션홀 (온라인/오프라인 동시 진행)
강사진
강범일 교수(연세대) 코퍼스 분석 도구를 이용한 언어 패턴의 탐색
이용훈 교수 (충남대) Python을 활용한 ‘모두의 말뭉치’ 자료 검색
이용철 교수 (한남대) R과 함께하는 코퍼스 분석: 빈도, 통계, 시각화까지 한 번에 끝내기
「연구자를 위한 텍스트 마이닝」 과정은 연구자들이 텍스트 데이터에서 중요한 정보를 추출하는 데 필요한 기술을 실습 중심으로 익힐 수 있는 기회입니다. 바이브 코딩을 활용한 형태소 분석, 딥러닝을 통한 감정 분석, 그리고 언어 분석 연구 설계를 통해, 텍스트 데이터를 효과적으로 다루는 방법을 배울 수 있습니다.
복잡한 텍스트 데이터에서 의미 있는 패턴을 찾아내고, 연구에 활용할 수 있는 깊이 있는 분석 역량을 키워보세요.
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