디지털 인문학 공부 : 김병준 교수님 2025년과 2026년 논문 2편 비교 분석

이번 글 경우 '지난 8월의 김병준 교수님 논문 비교 분석 마지막 글'처럼 먼저 논문 한 편 정리한 뒤,

나머지 한 편 더 올라오면 추가하는 방식으로 작성했다.

https://uourstar.tistory.com/15

디지털 인문학 공부 : 김병준 교수님 2024년 논문과 2025년 논문 비교 분석

 

+ 이 글 쓰고 얼마 지나지 않아서 새 논문이 올라와서 이번 글도 기존 글처럼 논문 두 편을 함께 다루게 되었다.

감사하게도 교수님이 개인 사이트를 운영하고 계셔서 연구 내역 확인이 쉽고,

특히 최신 논문 경우 바로 내 Research Proposal에 활용할 수 있을 듯하여 좋다..

 

https://scholar.google.com/citations?user=y-34CCwAAAAJ

Byungjun Kim(김병준)

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본론

이번 글에서는 최근 김병준 교수님이 공동 저자로 참여하신 논문 두 편을 살펴보았다.

그동안 내가 읽었던 논문들이 주로 한국 근대 자료나 디지털 역사학 연구였다면,

이번 논문들은 국제 정치 담론 분석과 고등교육 연구라는 서로 다른 주제를 다루고 있었다.

 

하지만 읽어보니 두 논문 모두 자연어 처리(NLP)를 활용하여 대규모 텍스트 자료를 분석했다는 공통점이 있었고,

그렇기에 흥미로웠다.

 

1> 논문 제목과 링크

논문 1

Mapping the semantic transformations of major powers in Cold War East Asia: a word embedding approach using Chinese and Korean newspapers (1946–95) Get access Arrow
Byungjun Kim , Jonghyun Jee , Donghyun Woo
Digital Scholarship in the Humanities, Volume 41, Issue 2, June 2026, Pages 778–793, https://doi.org/10.1093/llc/fqag003
Published: 12 February 2026

 

https://academic.oup.com/dsh/advance-article/doi/10.1093/llc/fqag003/8475198

Mapping the semantic transformations of major powers in Cold War East Asia: a word embedding approach using Chinese and Korean n

 

 

논문 2

Has higher education become more interdisciplinary? a longitudinal analysis of syllabi using natural language processing
Youjin Hong, Byungjun Kim, June Jeon, Lanu Kim
School of Digital Humanities and Computational Social Sciences
Korea Advanced Institute of Science and TechnologyThe Academy of Korean Studies
Research output: Contribution to journal › Article › peer-revie
Published - Dec 2025

https://www.nature.com/articles/s41599-025-06126-7

(네이처는 링크 미리 보기가 안 되어서 이렇게만 올린다.)

 

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2> 논문 분석

논문 1 : 냉전기 동아시아 강대국 담론 분석

핵심

• 중국 인민일보 약 104만 건
• 조선일보 약 165만 건
• 총 270만 건 기사 구축
• Dynamic Word Embedding
• 의미 변화 추적
• 변곡점 탐색

즉,

 

대규모 신문 데이터

↓

워드 임베딩

↓

단어 의미 변화 측정

↓

역사적 사건과 연결

↓

국가별 인식 차이 분석

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이 논문 경우

같은 "소련"이라는 단어를 분석하더라도

중국과 한국에서 전혀 다른 의미적 맥락을 가진다는 점이 흥미로웠다.

 

중국 인민일보에서는

중소 분쟁, 사회주의 진영 내부 갈등, 탈식민주의 등과 연결되었고,

 

조선일보에서는

북한, 중공, 침략, 안보 위협 등과 연결되었다.

 

즉,

같은 단어라도 사회와 시대에 따라 의미가 달라질 수 있다는 점을

대규모 데이터 분석으로 보여준 연구인 것이다.

솔직히 당연한 말일 수도 있지만,

데이터로 분석하는 건 다른 얘기일 수도 있고

현재 내 Research Proposal에 필요한 내용이 많이 있어서 재밌게 읽었다.

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논문 2 : 대학 교육은 정말 학제간화되었는가?

핵심

• 미국 대학 강의계획서 47만 건 수집
• NLP 분석
• 코사인 유사도
• STM
• HHI
• Bloom Taxonomy

 

즉,

대규모 강의계획서 데이터

↓

어휘 분석

↓

토픽 분석

↓

교수법 분석

↓

학제간성 검증

 

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이 논문 경우

대학들이 계속 "융합"과 "학제 간 연구"를 이야기하는데

실제로 교육 현장도 그렇게 변했는지 확인한다.

 

분석 결과는 의외였다.

 

대부분 학문 분야는 16년 동안 큰 변화 없이

기존 학문 경계를 유지하고 있었다.

 

반면

공학 및 기술 분야는

사회과학, 자연과학 토픽을 점점 더 많이 받아들이는 모습을 보였다.

 

그리고 당연한 소리이겠지만,

인문학 분야 역시 공학 및 기술 관련 주제를 일부 흡수하는 변화가 나타났다.

 

또한 교수법 측면에서는

비판적 평가나 창의적 생산을 강조하는 방향으로 크게 변화하지 않았다고 한다.

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3> 왜 이 논문들이 인상 깊었는가

본문 속 내 표현에서도 알 수 있듯

나는 논문 주제보다도

방법론의 확장성이 더 인상 깊었다.

 

내가 지금까지 읽었던 김병준 교수님 논문들은

주로 근대 신문, 문학, 역사 자료 등을 분석하는 경우가 많았다.

 

그런데 이번 논문들은

국제정치와 교육학이라는 전혀 다른 분야를 다루고 있었고,

 

그럼에도 

워드 임베딩, 토픽 모델링, 자연어 처리

등의 방법론은 그대로 활용되고 있었다.

 

즉,

디지털 인문학의 방법론은

특정 자료에만 적용되는 것이 아니라

다양한 연구 분야로 확장될 수 있다는 점을 보여준 것이다.

 

(여담인데, 요즘 학원에서 프로그래밍 배우면서

분야라는 게 별 의미없단 생각을 하게 된다.)

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4> 이 논문들이 내 연구 방향에 미친 영향

*이 내용은 6월에 한 번 더 다뤄서 관련 링크를 가져왔다.*

https://uourstar.tistory.com/40

디지털 인문학 공부 : 올해 초 읽었던 DSH 논문, 그리고 실제 내 Research Proposal까지 이어진 연구의

 

 

 

지난 8월 글에서도 언급했듯,

데이터 종류보다는 연구 질문이 가장 중요하단 생각을 하게 되었다.

 

신문 기사, 강의계획서, 문학 작품 경우

겉보기에는 완전히 다른 성격의 자료처럼 보이지만,

결국 '텍스트 데이터'이며,

연구자가 이 데이터 속에서 '어떤 패턴을 찾고 어떤 질문을 던질 것인가.'를 고민해 봐야 한다.

 

또한 첫 번째 논문에서 사용된 Dynamic Word Embedding은

내가 관심 있는 담론 변화 연구와 매우 유사해 보였다.

 

같은 단어가 시대에 따라 어떤 의미를 갖는지 추적한다는 점에서,

내가 현재 관심을 가지고 있는 정책 담론 연구와 연결될 수 있다고 생각했다.

 

결론적으로 이번 논문들을 읽으며

'디지털 인문학은 특정 전공의 연구 방법이 아니라,

다양한 분야의 연구 질문을 탐구할 수 있는 도구'라는 점을 곱씹게 되었는데,

그래서 내 RP 어떻게 해야 할까.........