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03. 연구노트 02 디버깅

디지털 연구 아카이브 (2024-2026)/03. 연구노트

by 디지털 역사학 2026. 6. 29. 12:49

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

 

  •  공공 데이터(LOD·공공 API·신문 아카이브)를 직접 검증하며 데이터 구조, 메타데이터, 날짜 체계 등을 분석하여 연구 활용 가능성을 평가하였다.

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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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  • RDF(TTL) 기반 LOD 데이터 처리 과정에서 메모리 사용량, 날짜 표현 방식, 메타데이터 혼재 문제 등을 확인하고 분석 가능한 데이터셋 구축 방식을 재설계하였다.

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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  • OCR 데이터의 표기 불일치와 동일 인물·기관명의 다양한 표기를 확인하여 정규화 규칙과 전처리 절차를 반복적으로 수정하였다.

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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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  • Kiwi 기반 학습 토크나이저(SwTokenizer)를 적용하면서 형태소 분리, 품사 태그, 토큰 누락 여부를 반복적으로 검증하여 역사 문헌에 적합한 토큰 필터링 방식을 구축하였다.

  • Event Window Analysis, Lag Analysis, LDA Topic Modeling 등의 구현 과정에서 이벤트 매칭, 날짜 정렬, 토큰화 및 불용어 처리 등을 지속적으로 수정하며 분석 결과의 재현성을 확보하였다.

https://uourstar.tistory.com/66

 

디지털 인문학 공부 : 근대 한국어 토크나이저 적용 및 전처리 학습 기록 (26.01-02 기록)

블로그의 토크나이저 포스팅(2026년 1~2월)을 보고서 형식으로 다듬어 정리했습니다. 관련 원본 링크는 하단에 제시했으며,이 포스팅의 내용과 6월의 토크나이저 활용 연구 내용이 '검증 기록'으

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  • 분석 결과보다 데이터 구축과 검증 과정의 중요성을 인식하고, 연구 전반의 재현성과 검증 가능성을 높이는 방향으로 분석 파이프라인을 지속적으로 개선하였다.

https://uourstar.tistory.com/65

 

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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https://uourstar.tistory.com/91

 

01. 연구 (2) 원전 정책 담론 연구 03 연구 방법론

이 글은 이전 문서(00. 개요)의 후속 내용으로,해당 연구 설계 및 구현 구조를 보다 구체적으로 정리했다. 블로그에 공개한 01–06 문서는 당시 컨택 과정에서 제출했던 18페이지 분량의 영어 연구

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https://uourstar.tistory.com/98

 

01. 연구 (3) 북한 매체 담론 분석 02 25년 12월 & 26년 5월 RP 비교

앞선 글에서는 2025년 12월 원본 연구계획서와 2026년 5월 수정본을 소개하였다. 이번 글에서는 두 연구계획서를 비교하면서 무엇이 달라졌는지,그리고 왜 그렇게 수정하게 되었는지를 정리하고자

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