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03. 연구노트 01 시행착오

디지털 연구 아카이브 (2024-2026)/03. 연구노트

by 디지털 역사학 2026. 6. 28. 17:54

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연구노트
├─ 시행착오 
├─ 디버깅
├─ 읽은 논문
├─ 방법론 메모
└─ 연구 아이디어
 

 

  • 처음에는 역사학 연구를 "자료를 많이 읽고 해석하는 것"이라고 생각하여, 논문을 따라가는 방식으로만 과제를 수행했다.
  • 경제사 과제에서는 가능한 많은 문헌을 인용하는 데 집중했지만, 시간이 지나면서 문헌을 많이 읽는 것보다 자료를 어떤 기준으로 비교하고 구조화하는가가 더 중요하다는 점을 깨달았다.

https://uourstar.tistory.com/100

 

01. 연구 (4) 초기 연구 및 실험 : 학부 과제 소개

지금까지 수행했던 학부 과제 가운데 이 카테고리에서는디지털 인문학과 관련된 세 가지 프로젝트만 별도의 글로 정리하였다.튤립 파동 프로젝트 (역사 현상의 시스템 모델링)스위스 철도 프로

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  • Insight Maker를 이용한 튤립 파동 프로젝트에서는 모델을 만드는 것 자체에 집중하여 변수 설정의 역사적 타당성을 충분히 검토하지 못했다.

https://uourstar.tistory.com/101

 

01. 연구 (4) 초기 연구 및 실험 : 24년 2학기 과제

이 프로젝트의 핵심은 '튤립 파동' 자체가 아니라,역사 자료를 시스템 다이내믹스(System Dynamics) 모델로 구현하여역사학적 주장과 경제학적 가설을 직접 검토해 보려 했던 첫 시도라는 점에 있다.

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  • 스위스 철도 프로젝트에서는 논문의 계수를 그대로 구현하면 동일한 결과가 나올 것이라고 생각했지만, 데이터와 구현 환경에 따라 결과가 달라질 수 있다는 사실을 경험하였다.

https://uourstar.tistory.com/102

 

01. 연구 (4) 초기 연구 및 실험 : 25년 1학기 과제

2024년 2학기 튤립 프로젝트가 역사적 논쟁을 시스템 모델로 검토해 본 첫 경험이었다면,이 프로젝트는 실제 경제사 논문을 읽고, 논문의 계수를 직접 모델에 적용하며연구 결과를 재현하고 검증

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  • 범죄 데이터베이스 프로젝트에서는 데이터베이스를 먼저 만들고 연구 질문을 고민했으나, 이후에는 연구 질문이 데이터 구조를 결정해야 한다는 점을 이해하게 되었다.

https://uourstar.tistory.com/103

 

01. 연구 (4) 초기 연구 및 실험 : 25년 2학기 과제

범죄 데이터베이스 프로젝트의 핵심은 범죄 데이터 자체가 아니라,연구 목적에 맞게 데이터를 직접 구조화하고 데이터베이스를 설계해 본 첫 경험이라는 데 있다. 원래 일제강점기 신문과 학교

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  • "선행연구가 없는 주제" 자체를 연구의 정당성으로 생각했지만, 이후에는 새로운 자료와 방법으로 기존 질문을 다시 검증하는 것 역시 중요한 연구가 될 수 있음을 깨달았다.

https://uourstar.tistory.com/68

 

디지털 인문학 공부 : 연구 방향성과 문제의식 관련 발상의 전환

1. 최근 받은 피드백과 문제의식의 변화 최근 받은 여러 피드백을 검토하면서,최종 제출 문서에 대한 관점을 다시 생각하게 되었다.기존에는 연구 주제를 설명할 때 “선행 연구에 부족한 부분

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  • 처음에는 일제강점기 자료를 바로 분석하려 했으나 OCR 품질과 메타데이터 등의 한계를 확인한 뒤, 현대 담론을 이용해 분석 방법부터 검증하는 방향으로 연구 순서를 변경하였다.

https://uourstar.tistory.com/17

 

디지털 역사학 & 디지털 인문학의 한계와 발전 가능성

일제강점기 데이터를 직접 다뤄 보며 느낀 점 25년 8월부터 김병준 교수님과 전봉관 교수님 그리고 우동현 교수님 논문을 읽으며 디지털 역사학과 디지털 인문학을 진지하게 공부하기 시작했다.

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01. 연구 (2) 원전 정책 담론 연구 00. 개요

디지털 연구 아카이브를 정리하는 과정에서기존에 수행했던 원전 정책 담론 연구를 하나의 독립된 분석 단위로 재구성하여 아카이브에 편입하였다. 해당 연구는 현대 원전 정책 자체를 직접 분

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01. 연구 (3) 북한 매체 담론 분석 03 나에게 있어 이 연구의 의미

이번 시리즈를 정리하면서 가장 많이 들었던 생각은,이 연구가 나를 가장 많이 바꾼 연구였다는 점이다. 25년 12월 완성본을 지금 읽어 보면 부족한 부분이 많다. 논리도 거칠고, 과장된 표현도

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  • Topic Modeling 결과를 그대로 해석하려 했지만, 계산 결과보다 역사학적 해석과 기록 생산 맥락이 더 중요하다는 점을 인식하면서 분석 절차를 수정하였다.

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디지털 역사학 : 김병준 교수님 오픈소스 tokenizer로 분석하는 일제강점기 조선일보 텍스트

작년부터 프로그래밍 학원 다니고 있긴 한데,그냥 컴퓨터 사양만 괜찮으면 그것도 감사하단 마음으로 주로 혼자 공부하고 있다. 특히 램이 16기가라서 감사하고(내 노트북은 몇 기가.....?ㅎ)그동

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디지털 인문학 공부 : NLP 전처리 후속 글 "결과가 나왔다고 해서 모두 연구 결과가 되는 것은 아

이번 글은 기존 글에 이어서 쓰게 되었고,https://uourstar.tistory.com/64 디지털 인문학 공부 : NLP 전처리 및 파이프라인 실험요즘 다시 일제강점기 자료를 분석 중이며,이번에는 지난 2월 사용했던 김

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  • 처음에는 새로운 역사 데이터셋을 처음부터 직접 구축하는 것이 가장 좋은 연구라고 생각했지만, 디지털 인문학 논문들을 읽으면서 기존 데이터셋을 연구 목적에 맞게 재구성하고 활용하는 것 또한 중요한 연구 방법임을 이해하게 되었다.

https://uourstar.tistory.com/20

 

디지털 역사학 : 데이터는 있는데 왜 분석이 어려운가 (공공 데이터 편)

그동안 일제강점기 데이터를 조사하며,데이터가 있는데도 뭔가 이상하게 손이 많이 간다는 느낌을 받았다.그 느낌이 정확히 무엇이었는지를 확인하려고,일제강점기·근현대사 연구에서 실제로

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https://uourstar.tistory.com/21

 

디지털 역사학 : 연구 데이터 인프라를 조사하며 느낀 점 (플랫폼 편)

앞 글(공공 데이터 편)에서는 국가기관이 공개한 원자료를 다뤘다.이번 글에서 보는 곳들은 성격이 조금 다르다.네이버 뉴스 라이브러리, 규장각, 한국고전종합DB,일본 국회도서관은 모두 "연구

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https://uourstar.tistory.com/67

 

디지털 인문학 공부 : 디지털 역사학 데이터 인프라 비평 보고서

블로그에 기록했던 데이터셋 구축 과정(2025년~2026년 6월)을하나의 보고서 형식으로 정리하였다. 원래는 데이터 수집부터 토큰화, 데이터베이스 구축, SCV 분석 과정까지블로그에 시간순으로 기록

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  • 그래프 데이터베이스와 데이터 모델링 연구를 읽으며 데이터 구축 자체가 하나의 연구 성과가 될 수 있다는 점을 배웠지만, 동시에 데이터 구축에는 연구 질문뿐 아니라 연구윤리, 접근권한, 장기적인 유지관리와 같은 인프라까지 함께 고려되어야 함을 깨달았다.

https://uourstar.tistory.com/54

 

디지털 인문학 공부 : 추천 저널 논문을 읽으며 든 생각들

그동안 국내 교수님들의 논문 위주로 공부를 이어왔는데,최근 새로운 저널들을 추천받아 탐색 범위를 넓히고 있다. 일제강점기 연구를 수행함에 있어 현재 가장 시급한 것은 양질의 데이터셋

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  • 해외 디지털 인문학 연구 사례를 검토하면서 좋은 연구는 개인의 기술만으로 이루어지는 것이 아니라 연구 공동체와 인프라 위에서 발전한다는 점을 인식하게 되었고, 연구실과 기관의 중요성을 이전보다 훨씬 크게 생각하게 되었다.

  • 연구 질문도 "무엇이 언급되었는가"에서 "기록 체계"를 전보다 정밀하게 탐구하는 방향으로 발전하였다.

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