This project investigates misogynistic and misandristic neologism formed in extremist online communities such as Ilbe and Womad. Specifically, it delves into the morphological structures and semantic features of Korean neologisms to uncover the mechanisms through which hate discourse is morphologically organized and reproduced.

이 프로젝트는 일베와 워마드와 같은 극단적 온라인 커뮤니티에서 형성된 여성혐오 및 남성혐오 신조어를 탐구한다. 특히 한국어 신조어의 형태적 구조와 의미적 특성을 분석하여, 혐오 담론이 형태적으로 조직되고 재생산되는 메커니즘을 규명하고자 한다.

This project designs a chatbot that supports in-depth understanding and critical analysis of Jane Austen’s literary texts. It provides academically grounded interpretations of themes, characters, and narrative structures, with the aim of enhancing learners’ reading comprehension and critical thinking skills by generating responses based on textual evidence. 

제인 오스틴의 문학 텍스트에 대한 심층적인 이해와 비평적 분석을 지원하는 챗봇을 설계하고 있다. 작품의 주제, 인물, 서사 구조에 대한 학술적 수준의 해석을 제공하며, 학습자의 독해와 비판적 사고 능력을 향상시키는 데 목적이 있다. 또한 텍스트 근거 기반의 응답을 통해 신뢰성 있는 문학 학습 도구로 기능한다. 

This project designs a chatbot that supports in-depth understanding and critical analysis of the literary works of Jeong Yak-yong. It provides academically grounded interpretations of themes, philosophical ideas, and textual structures, with the aim of enhancing learners’ reading comprehension and critical thinking skills by generating responses based on textual evidence.

정약용의 저작에 대한 심층적인 이해와 비평적 분석을 지원하는 챗봇을 설계하고 있다. 정약용의 사상, 주제, 저술 구조에 대한 학술적 수준의 해석을 제공하며, 학습자의 독해와 비판적 사고 능력을 향상시키는 것을 목표로 하고 있다. 또한 텍스트 근거 기반의 응답을 통해 신뢰성 있는 인문학 학습 도구로 기능한다.

Analyzing 100 challenged English-language books using topic modeling to visualize large-scale thematic patterns and to compare them with documented rationales for censorship.

영어권에서 문제 제기(검열·금서 논란)를 받은 도서 100권을 대상으로 토픽 모델링을 적용하여, 대규모 주제적 패턴을 시각화하고 이를 검열의 공식적·문서화된 근거들과 비교·분석함.

Identifying and curating dispersed Korean diaspora novels to construct a text corpus, and applying topic modeling to derive common themes

흩어져 있던 한인 디아스포라 소설을 선별·정제하여 텍스트 데이터를 구축하고, 이를 바탕으로 토픽모델링을 수행함.

Collecting and parsing fan fiction texts from AO3 under the Pride and Prejudice fandom, classifying them by genre, and refining them for immediate application of digital analysis methods.

AO3에서 오만과 편견 팬픽션을 수집하여 장르별로 분류하고, 텍스트 파싱 및 정제를 거쳐 디지털 분석 기법을 즉시 적용할 수 있도록 전처리함. 

Archiving and parsing Renaissance drama, including the complete works of Shakespeare, and refining them into formats suitable for digital research.

셰익스피어 전집을 포함한 르네상스 희곡들을 아카이빙하고, 이를 정제하여 디지털 연구용 포맷으로 변환함. 

Collecting novels by eighteenth-century women writers, parsing them into dialogue units, and annotating speakers and addressees. The goal is to create digital files optimized for network analysis.

18세기 여성 작가들의 소설을 수집하여 대화(dialogue) 단위로 파싱하고, 발화자와 청자를 표시하였음. 네트워크 분석에 활용 가능한 디지털 파일 생성이 목표. 

Applying distant reading methodology to Shakespeare's 37 plays, utilizing Topic Modeling to identify thematic patterns computationally. Moving beyond interpretive biases inherent in traditional close reading, this project examines how algorithmically generated topics align with or challenge conventional genre classifications.

멀리서 읽기 (distant reading) 방법론을 셰익스피어의 37편의 희곡에 적용하여, 토픽 모델링을 통해 주제적 패턴을 계량적으로 분석함. 전통적 정밀 읽기에 내재된 해석적 편향을 넘어, 알고리즘이 도출한 토픽들이 기존 장르 분류와 어떻게 일치하거나 도전하는지 검토함. 

Applying sentiment analysis to a corpus of nineteenth-century Gothic short stories and comparing lexicon-based tools with human annotations. By incorporating metadata such as point of view and sentence type, the project identified narrative structures that produced the greatest divergences between human and algorithmic interpretations.

19세기 고딕 단편소설에 감정 분석을 적용하고, 딕셔너리 기반 분석 도구와 인간 주석 결과를 비교함. 또한 시점(point of view)과 문장 유형과 같은 메타데이터를 통합함으로써, 인간과 알고리즘의 해석이 가장 크게 어긋나는 서사 구조를 규명함.