연계전공 인문데이터과학

인문학은 학문적, 사회적으로 활용할 수 있는 콘텐츠의 보고입니다. 하지만 전통적으로 질적 접근이 주를 이루어 왔고, 수량적 접근과 과학적 분석에 있어서는 소홀했던 측면이 있습니다. 최근 새로운 학문 영역으로 데이터 과학이 부상하고 있으며, 인문학 내에서도 자료의 수량적 처리, 실험 및 분석에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 그러나 인문대학 내 데이터과학 및 분석에 대한 교과목은 일부에 지나지 않고, 그나마도 산발적으로 운영되어 왔으며, 타 단과대학 개설 데이터과학 관련 교과목은 인문대 학생들에게 실질적인 도움을 주지 못하는 실정입니다. 그에 따라 인문학과 데이터과학 간의 학제 간 교육이 이루어 질 수 있도록 본 연계전공이 신설되었습니다.

학생들은 국문학, 언어학, 역사학, 고고학, 미학, 지리학 등 인문학 각 분야의 콘텐츠 지식과 함께 통계, 프로그래밍, 실험 설계 및 데이터 분석에 이르는 실용적인 능력을 함께 함양하게 되며, 이는 학문 연구뿐 아니라 산업계에서도 널리 활용될 수 있는 융합형 인재로 성장하는 데 토대가 됩니다.

3. 세부 전공 및 대표 연구 분야

콘텐츠 영역

국어국문학과, 언어학과, 국사학과, 고고미술사학과, 미학과 / 사회학과, 지리학과, 언론정보학과 / 산업공학과 등 다양한 학과에서 인문 콘텐츠를 중심으로 하는 강의를 전공으로 제공하고 있습니다.

처리 및 실험 영역

독어독문학과, 언어학과, 고고미술사학과 / 사회학과, 지리학과, 언론정보학과 / 통계학과, 산업공학과 등의 학과에서 데이터 분석 및 실험을 중심으로 하는 강의를 전공으로 제공하고 있습니다.

인문데이터과학 연계전공은 학생들이 따라가야만 하는 특정한 트랙으로 구분되기보다는 다양한 학과가 강의와 지도를 제공하고 있으며, [인문데이터과학연습] 과목에서 학생의 관심사에 맞는 주제로 연구를 진행함으로써 강의를 통해 배운 것을 종합적으로 활용할 기회도 주어집니다.

4. 전공 공부를 위해 필요한 역량 및 적합한 학생 유형

데이터를 다루는 만큼 파이썬 등의 언어를 이용한 프로그래밍 능력, 그리고 통계 처리에 대한 배경지식이 있으면 도움이 됩니다. 그러나 이는 전공 과목을 이수하는 중에 자연스럽게 익힐 수 있는 부분도 있으므로 부담을 가질 필요는 없습니다. 가장 중요한 것은 인문학 분야에 대한 관심을 토대로 이를 수량적이고 과학적인 방법론을 통해 학습, 분석, 연구하여 새로운 통찰을 얻고자 하는 의지입니다. 전통적인 인문학 연구에 틀에 갇히지 않고 학제간 경계를 넘나드는 융합적 시각을 지닌 학생이라면 인문데이터과학 연계전공에 적합한 학생이라 할 수 있습니다.

5. 전공에 대한 흔한 오해(Myths)와 사실

Q 1. 컴퓨터공학부와 무엇이 다른가요?

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컴퓨터공학부에서는 컴퓨터의 구조나 네트워크 프로토콜 등을 포함해 컴퓨터 전반을 다루지만 인문데이터과학에서는 컴퓨터 기술을 바탕으로 인문학 데이터를 분석하고 유의미한 인사이트를 뽑아 내는 것을 주로 하고 있습니다.

Q 2. 인공지능 다루나요?

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인공지능을 가르치는 전용 커리큘럼은 없으며, 다만 타 학과에서 개설하는 인문데이터과학 전공인정과목(예: 언어학과 컴퓨터언어학)에서 해당 내용을 공부할 수 있습니다. 기타 전공의 경우 필요시 교수협의회를 거쳐 인문데이터과학 전공인정과목으로 편입할 수도 있습니다.

Q 3. 데이터사이언스와는 무엇이 다른가요?

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참여학과에서도 확인할 수 있듯이, 국문학, 고고학, 언어학, 지리학 등의 인문학 데이터를 중심으로 다룹니다. 언어 데이터, 지리 데이터 등 인문학 콘텐츠에의 적용에 중점을 두기 때문에, 일반적인 데이터사이언스 중심의 전공과는 분석 대상과 문제 의식에 차이가 있습니다.

교과과정 관련

1. 졸업요건

이수학점: 21학점

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전공필수: 9학점

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전공선택: 12학점 이상

2. 전공 교과 이수체계도

3. 탐색을 위한 권장 교과목

L0655.000700	빅데이터의 이해	빅데이터의 의의와 기회, 그리고 한계 등을 정확히 이해하여, 각자의 관심 분야에 적합한 “빅데이터” 문제를 찾을 수 있는 능력을 배양하기 위한 과목이다. 이를 위해 빅데이터가 생성되는 환경의 변화 와 기술적 배경을 배우고, 이미 다양한 분야에 적용된 응용 사례를 공부하며, 각자 자신들의 관심 분야에서 가능한 새로운 의미 있는 응용 아이디어를 제안한다. 빅데이터란 무엇이고, 어떻게 분석하며, 어떻게 활용하는지 공부하고, 실제 데이터를 가지고 실습을 통해 체험한다. 확보 가능한 데이터를 찾아 시각화 및 분석을 통해 인사이트를 도출한다. 산업공학, 컴퓨터공학, 통계학 비전공자가 빅데이터를 다양한 분야의 문제 해결에 어떻게 활용할 지에 대한 기초적인 이해를 하게 된다. 어떤 데이터로 어떤 인사이트를 만들 수 있고, 어떤 가치를 만들 수 경험한다. 이를 통해 빅데이터 가치 창출 기획을 할 수 있는 능력을 함양한다. 또한, 빅데이터 전문가나 데이터사이언티스트와 전문적인 수준의 대화를 하고, 스스로 빅데이터 전문가의 길로 갈 수 있을지, 가고 싶은지 알 수 있게 된다. 누군가에게는 중요한 인사이트, 필요한 데이터 및 분석방법을 소개한다. 실습에 사용하는 분석 도구는 코딩 경험이 없는 사람도 쉽게 배울 수 있는 구글트렌드나 썸트렌드 같은 플랫폼 분석 도구인 뉴럴스튜디오다. 이를 토대로 각자 비즈니스 밸류 및 인사이트를 제안하고 이에 필요한 데이터를 확보하여 3인 1조로 인사이트 도출 팀 프로젝트를 진행하고 결과를 발표한다.
035.001	컴퓨터의 개념 및 실습 (인문대학 언어학과 개설 강좌)	컴퓨터를 처음 접하는 학생들을 대상으로 컴퓨터에 대한 일반적인 기초개념 등을 설명하고, 프로그램이 수행되는 과정과 프로그램 작성을 위한 논리적인 사고에 대하여 강의한다. 이와 같은 기초 지식을 바탕으로 Python 언어를 사용하는 방법을 습득한다. 매주 2시간의 실습을 통하여 프로그래밍 기법을 배양한다. 언어학과에서 개설하는 [컴퓨터의 개념 및 실습] 강좌의 목표는 크게 두 가지이다. 첫째, 이론 강의의 목표는 컴퓨터가 0과 1을 사용하여 수치, 텍스트, 이미지, 소리 등 다양한 형태의 데이터를 각각 어떻게 처리하는지를 배우는 것이다. 둘째, 실습의 목표는 파이썬의 기본적인 기능을 익히고 텍스트 처리에 활용하는 것이다.
041.029	말과 마음	우리는 매일 언어로 생각하고 언어로 이야기한다. 우리의 마음은 우리가 사용하는 말을 통해 표현되고 이해된다. 언어 속에 담겨진 마음, 그리고 마음이 담긴 언어, 그리고 그 속에 숨겨진 인간 두뇌의 인지능력, 이것이 본 강의의 중심 주제이다. 이 강의는 우리의 마음을 표현하고 이해하는 언어 사용의 기본 원리와 언어 인지 능력을 파악하는데 목표를 두고 있다. 본 강의에서는 언어 커뮤니케이션의 기본 원리를 소개하고 인간의 언어 인지 능력을 연구하는 학문 분야 및 방법론을 소개한다. 또한 강의 후반부에는 실험 실습 과정을 통해서 강의 참여자들이 직접 언어 인지 처리 과정을 탐구해 보는 기회를 갖게 된다. 본 강의의 이러한 과정을 통해 인간의 언어 사용과 인지 작용에 대한 새로운 시각을 얻게 될 것으로 기대한다. 강의의 첫 부분에서는 인간의 언어 커뮤니케이션의 과정을 소개하면서 마음이 어떻게 언어를 통해 표현되고 이해되는지를 살펴보게 된다. 두 번째로는 인간의 마음과 언어를 조정하는 “뇌”의 기본 기능과 인간의 언어 인지 능력을 주제로 삼는다. 우선 뇌의 기본 구조와 기능을 알아보고 인간의 언어 기능을 담당하는 뇌 기능과 인지메커니즘을 살펴본다. 다음으로 말과 마음을 연구하는 학문 분야인 심리언어학과 신경언어학을 다룬다. 여기에서는 심리언어학과 신경언어학을 소개하고 그 방법론을 설명한다. 특히 대표적인 방법론인 안구운동 측정 장비(Eye tracker)와 뇌파 측정 장비(EEG)를 시연하면서 최근 발달한 인지 신경학적 방법론을 직접 경험해 보는 기회를 갖게 된다. 강의 후반부에서는 언어발달 및 언어습득을 주제로 삼는다. 여기에서는 어린 아이가 언어를 습득하는 과정과 성인이 외국어를 습득하는 과정을 살펴보게 된다. 또한 언어발달장애와 후천적 언어장애와 같은 비정상적인 언어 발달 및 언어 커뮤니케이션을 주제로 삼게 된다.

기타 정보

1. 탐색을 위한 추천도서

도서명	저자 및 역자	출판사	출판연도
디지털 인문학 입문	김현, 김바로, 임영상	HUEBOOKs	2016

졸업생 진로

1. 졸업 후 주요 진로

인문데이터과학 전공자는 인문학에 대한 이해와 데이터 처리, 분석 능력을 갖춘 융합형 인재로, 대학원 진학(언어학/지리학/역사학 등 인문학 방면 과정과 데이터사이언스대학원 등 이공계 대학원 모두 포함), 취업(데이터 처리 및 분석 관련 직무, 인공지능 연구 등) 등 다양한 분야에서 활동하고 있습니다.

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