디지털 역사학 블로그

입시 지원을 모두 마쳤다.이제 한동안은 시험 준비에 집중하려고 한다.그래서 잠시 블로그를 쉬어가기 전에, 이번 입시 과정에서 가장 크게 배운 점 하나를 기록해 두려고 한다.나는 오래전부터 하나의 원칙을 가지고 있었다.말할 수 없는 것에 대해서는 침묵해야 한다.충분한 근거가 없으면 결론을 먼저 내리지 않고,실제로 검증한 내용만 이야기하는 것이 연구자의 태도라고 생각해 왔다. 그래서 이번 입시 컨택 과정에서도 같은 원칙을 적용했다. 원래 내가 하고 싶었던 연구는 일제강점기 기록 체계를 비교하는 디지털 역사 연구였다.하지만 예비연구를 진행하면서 예상보다 훨씬 큰 기술적 제약을 마주했다.OCR 정확도 문제국한문혼용체 처리토크나이저의 도메인 불일치데이터셋 구축의 어려움역사 자료 전처리와 후처리 문제https:/..

디지털 역사학 2026. 7. 9. 11:15

입시 서류를 거의 마무리하던 시점까지도 계속 고민했던 부분이 있었다.바로 무엇을 강조할 것인가였다. 객관적인 성취를 앞세울 것인가,아니면 연구 과정 자체를 중심으로 설명할 것인가. 나는 결국 후자를 선택했다. 나는 연구자를 설명하는 것은 학점이나 석차보다, 연구 질문과 예비연구 과정이라고 생각했다. 그래서 자기소개서에는 과수석이나 성적과 같은 내용은 의도적으로 넣지 않았다. 애초에 컨택 과정에서 과수석 졸업 사실을 이미 교수님들께 말씀드렸고,석차는 제출 서류에서 확인할 수 있는 정보이기도 했기에,자기소개서에서는 그것을 반복하기보다 연구 자체를 설명하는 편이 더 적절하다고 판단했다. 대신,왜 디지털 역사학에 관심을 갖게 되었는지,왜 일제강점기 연구를 준비하면서 데이터셋 구축에 부딪혔는지,왜 현대 정책 데이..

디지털 역사학 2026. 7. 6. 17:07

범죄 데이터베이스 프로젝트를 통해 연구 데이터를 구조화하는 경험을 했다면,이번 프로젝트에서는 그 데이터를 실제로 관리하고 분석할 수 있는 웹 기반 연구 시스템을 구현하였다. 나는 처음 이 프로젝트를 시작할 때부터 단순한 웹사이트가 아니라,연구자가 데이터를 저장하고,분석 결과를 확인하며,시각적으로 탐색할 수 있는 연구 분석 플랫폼을 만들고 싶었다. 일제강점기 데이터셋 관련 인프라 보고서에서도 언급했듯현재 국내에서 이용 가능한 플랫폼은 대부분 자료 열람에 초점을 맞추고 있었고,연구자가 직접 데이터를 분석하고 탐색할 수 있는 형태는 많지 않았다.https://uourstar.tistory.com/67 디지털 인문학 공부 : 디지털 역사학 데이터 인프라 비평 보고서블로그에 기록했던 데이터셋 구축 과정(2025년..

디지털 연구 아카이브 (2024-2026)/02. 분석 및 구현 기록 2026. 7. 6. 12:16

연구를 진행하면서 데이터셋뿐 아니라 코드와 문서도 함께 관리해야 하는 상황이 많아졌다.연구 규모가 커질수록 데이터와 코드, 문서를 함께 관리하는 일이 중요해졌다. 초기에는 Python 스크립트와 Java 프로젝트를 각각 따로 관리하는 수준이었고,Git 역시 사용법을 충분히 이해하지 못한 채 저장소를 여러 개 생성하며 시행착오를 겪었다.당시에는 단순히 소스코드를 저장하는 정도로만 생각했지만,연구가 진행될수록 버전 관리와 개발 기록 자체도 연구 과정의 일부라는 점을 점차 인식하게 되었다.01. Git 저장소 구성Git을 처음 사용하기 시작한 시기에는 프로젝트 구조를 명확하게 구분하지 못해 저장소가 여러 개로 분산되어 있다.1~2월에는 Git의 중요성을 충분히 이해하지 못했고,커밋 역시 Java 학습 내용을 ..

디지털 연구 아카이브 (2024-2026)/02. 분석 및 구현 기록 2026. 7. 6. 11:06

1. 데이터베이스 설계 경험원전 정책 담론 연구에서는 뉴스 기사와 정책 사건을 함께 관리하기 위해 관계형 데이터베이스 구조를 직접 설계하였다.연구 질문에 맞추어 기사, 키워드, 정책 사건 간의 관계를 정의하고, ERD(Entity Relationship Diagram)와 SQL 스키마를 작성하였다. 이후 기사-키워드 매핑 테이블과 정책 이벤트 연결 구조를 설계하면서, 데이터베이스 구조 자체가 분석 과정의 중요한 기반이 된다는 점을 경험하였다.이 과정에서 DBML을 활용한 ERD 설계와 SQL 기반 테이블 구조를 작성하였으며, Python 분석과 연계될 수 있도록 데이터 구조를 구성하였다.참고 자료원전 정책 담론 연구 부록 B. Database Schema and ERD Structurehttps://uo..

디지털 연구 아카이브 (2024-2026)/02. 분석 및 구현 기록 2026. 7. 5. 23:09

1. 모델·전처리 이해 과정 기록일제강점기 신문 텍스트를 분석하는 과정에서 LDA 토픽 모델링 기반 분석 파이프라인을 구축하였다.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'으uourstar.tistory.com 초기에는 CountVectorizer를 이용해 문서-단어 행렬(DTM)을 구성하고,이를 Latent Dirichlet Allocation(LDA) 모델에 입력하는 scikit-learn 기반 구조를 ..

디지털 연구 아카이브 (2024-2026)/02. 분석 및 구현 기록 2026. 7. 5. 16:02

1. 데이터셋 구축 한계 및 플랫폼 분석 기반 인프라 보고서일제강점기 담론 연구를 수행하기 이전 단계에서 데이터셋 구축을 위한 예비 작업을 진행하였다.2025년부터 2026년 6월까지 플랫폼 및 공공 데이터 조사를 수행하면서분석 가능한 형태의 데이터 일부를 확보하였다. 특히 일제강점기 신문 아카이브 데이터를 중심으로,데이터 수집–정제–토큰화–분석–시각화에 이르는 전체 파이프라인을 하나의 연구 인프라 관점에서 정리하였다. 초기 단계에서는 각 분석 과정을 개별적으로 기록하였으나,이후 연구 구조가 복잡해짐에 따라 이를 단순한 작업 로그가 아닌 재현 가능한 데이터 인프라 구조로 재정리할 필요가 있었다. 이에 따라 기존 블로그 기록을 통합하고,데이터 처리 과정에서 발생한 구조적 문제와 해결 과정을 중심으로 별도..

디지털 연구 아카이브 (2024-2026)/02. 분석 및 구현 기록 2026. 7. 5. 11:02

바로 이전 글에 '학부 과제를 정리하며'라는 글을 썼고,원래는 학부 때 진행한 과제만 공개할 생각이었다. 하지만 자료를 다시 살펴보니,2025년 여름방학에 참여했던 AI·데이터분석 비교과 프로그램 역시현재 연구로 이어지는 중요한 출발점이었다. 당시에는 자연어처리나 데이터셋 구축을 본격적으로 시작하기 전이었지만,AI를 이용하여 데이터를 정리하고,공공 데이터를 분석하여 하나의 서비스 제안으로 연결하는 과정을 처음 경험하였다. 감사하게도 CEO님이 직접 우리 학교에 오셔서 여름 방학 특강처럼 5일간 관련 프로그램을 진행해 주셨는데,디지털 전환(DX)과 생성형 AI 실무 교육을 전문으로 하는 켈리트(KELITE) 대표 강사 겸 대표님답게 강의를 잘해주셨다.https://kelite.kr/ 엑셀, OA, Chat..

디지털 연구 아카이브 (2024-2026)/01. 연구 기록 (4) 초기 연구 및 실험 [학부 과제] 24~25 2026. 7. 4. 13:42