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포스트모더니즘의 만남. 서울 : 한울 아카데미
◇ 임철우(1989), 붉은산 흰새, 문학과 사회
◇ 피에르 지마, 이건우 역(1987), 문학 텍스트의 사회학을 위하여, 문학과 지성사 Ⅰ. 개요
Ⅱ. 문학의 개념
Ⅲ. 문학의 심미화
Ⅳ. 문학과 사회
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포스트모더니즘의 개념
2. 포스트모더니즘의 특성
3. 포스트모더니즘 사회의 중심 사상
(1)반정초주의
(2)반합리주의
(3)상대주의
(4)다원주의
4. 문화예술에서의 포스트모더니즘
5. 문학에서의 포스트모더니즘
6. 사회학적 관
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회상의 문제이거나, 단순한 설득성의 부족을 떠나서, 포스트모더니즘이 가지고 있는 한계를 가장 극명하게 보여준다고 하면, 이 시대를 받치고 있는 한 문화사조에 대한 지나친 결례일까?
고도 성장의 산업화 사회가 빚어낸 부산물로서 소득
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문학)의 의의
Ⅲ. 낭만주의문학(낭만파문학)의 특성
1. 상상력의 세계를 중요시
2. 자연을 사랑하는 것이 특징
Ⅳ. 낭만주의문학(낭만파문학)의 시대적 배경
1. 시기 : 1789(프랑스혁명의 시작)~1832
2. 발생배경
1) 정치적 배경
2) 사회적
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출판문화원 목차
서론: 예술의 역사적 해석
본론 1. 포스트모던 예술의 역사적 해석 1) 역사성의 상실 2) 깊이 없음 혹은 피상성
3) 포스트모던 예술양식
2, 패스티시 3, 향수 영화(nostalgia film)4, 깊이 없음과 행복감 결론
참고자료
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모더니즘을 모더니즘과의 단절이나 이탈로서 바라보고 포스트모더니즘에 존재 이유를 부여하려는 이론가들의 무의식에는 특히 자신들의 전공 분야의 중요성을 강조하고자 하는 심리가 숨겨져 있다.
라. 역사관의 차이―문학사, 문화사에
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모더니즘 시대에 포스트모더니티 미술, 건축 작품이 나타나지 않았다는 것은 아니기 때문이다. 모더니즘과 포스트모더니즘에 대한 쟁점에서 인문학 측면과 사회학 측면으로 나누어 보았다. 인문학에서는 예술 작품과 문학에 대한 성격의 변
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포스트모더니즘의 특성에 관한 연구' (시각디자인학 연구 제 9호, 2002)
- 민용태, ‘라틴 아메리카 문학 탐색’ (문학아카데미, 2000)
- Salvador, Alvaro, ‘La antipoesia entre el neoavanguardismo y la postmodernidad', (Revista Iberoamerica, 1992)
- Parra, Nicanor, ‘La Camisa
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문학 제 46권 1호. 2004.
조동일, 『한국문학통사 1』. 지식산업사, 2005.
지그문트 프로이드, 김양순 옮김, 『정신분석 입문 / 꿈의 해석』, 동서문화사, 2007.
카를 마르크스 프리드리히 엥겔스, 이진우 옮김, 『공상당 선언』, 책세상, 2002.
칼 맑스
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회 《신아사》 2003
- 『헨리 제임스와 호손』 함연진 저 《형설출판사》 1997
- 『호손 문학의 연구』 손종국 《신아사》 2001
- 『호손과 포스트모더니즘』 박익두 《동인》 2003
- 『The Scarlet Letter』 Hawthorne, Nathaniel
《시사 영어사》 2001
- 네
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문학 관련 강의를 통해 독일 근현대 문학, 특히 표현주의와 포스트모더니즘을 중심으로 한 흐름에 대해 깊이 있는 학습을 실시하였습니다. 이 과정에서 중요한 작품과 작가들에 대한 분석을 진행하며 독일 문학의 다양한 면모를 탐구했습니
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문학이 단순한 글쓰기가 아니라, 사회적 맥락과 역사적 배경 속에서 살아 숨 쉬는 것임을 깨달았습니다. 이 과정에서 가장 흥미를 느낀 것은 현대 문학과 포스트모더니즘 관련 연구입니다. 이와 관련된 다양한 세미나와 워크샵에 참여하며 이
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회적 현실을 반영한 문학적 표현에 매료되었습니다. 또한, 프랑스의 현대 사회와 문화에 대한 연구에도 큰 흥미를 느끼고 있습니다. 프랑스 포스트모더니즘, 여성주의 이론 등 다양한 학문적 접근을 통해 사회적 이슈를 바라보는 시각을 넓히
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회사 및 경제사 56
문화사 및 지식사 57
국제 관계 및 외교사 57
전쟁사 및 군사사 57
정치사 및 권력사 58
법사 및 제도사 58
종교사 58
문학사 및 예술사 59
기술사 및 과학사 59
인종사 및 민족사 60
환경사 및 기후사 60
사료학 및
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개념: 124
나. 회귀 분석 및 모델링: 124
다. 가설 검정과 추론: 125
라. 데이터 분석 및 시각화: 126
마. 빅데이터와 기계 학습: 126
바. 실험 계획법 127
사. 비모수 통계 127
아. 빅데이터와 머신러닝 127
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 128
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