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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김기현 (성신여자대학교 정보시스템공학과 학생) 변혜원 (성신여자대학교)
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제11권 제12호
발행연도
2020.1
수록면
113 - 123 (11page)

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본 논문은 과거와 현재의 패션 트렌드와 패션 유행 주기에 관한 빅데이터 분석을 실시하였다. 패션 전문가나 패션쇼가 아닌 일반 사람들의 데일리룩을 위한 패션 트렌드를 분석하는데 집중하였다. 소셜 매트릭스 도구인 텍스톰을 활용하여 빈도수 분석, N-gram 분석, 네트워크 분석 및 구조적 등위성 분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째, 패션 전문가가 아닌 일반 사람들의 데일리 룩을 대상으로 과거(1980년대, 1990년대)와 현재(2019년, 2020년)의 패션 키워드를 도출하였다. 둘째, 과거의 패션이 현재의 패션으로 재현되는 순환성과 순환 주기가 30-40년 정도로 짧아졌음을 빅데이터 분석을 통해 과학적으로 검증하였다. 셋째, 도출된 패션 키워드들의 구조적 등위성 분석을 수행한 결과, 과거 패션에서는 청바지 패션, 레트로 코디, 애슬레저룩, 연예인 복고패션의 4개의 군집으로, 현재 패션에서는 레트로 청바지, 뉴트로, 레이디 쉬크, 레트로 퓨처리즘의 4개의 군집을 확인하였다. 넷째, 과거의 패션이 현재의 패션으로 재현되고 진화하는 네트워크 연결 관계를 확인하고 그 배경에 관한 이슈를 고찰하였다. 이와 같은 연구결과는 과거와 현재의 패션 키워드를 도출하고 이로부터 패션 유행의 순환 주기를 확인함으로써 과거를 통해 미래 패션을 예측하도록 하는데 의의가 있다.
#융합 #패션 트렌드 #패션 순환성 #패션 유행 주기 #레트로 #뉴트로 #빅데이터 #텍스트 마이닝 #텍스트 출현 빈도 #네트워크 분석 #구조적 등위성 분석

목차

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허준석 / 2019 / 빅데이터를 이용한 패션 브랜드 평가 변화 추이 분석 - 구찌 브랜드를 중심으로 - / 복식 69(6):38~51 dbpia LG CNS / How Does ZARA Use Big Data?. IT Solutions Series google schola J. P. Seo / Big Data to Predict Fashion Trend ? / Fashion Insignt google schola 이아름 / 2018 / 빅데이터를 활용한 골프웨어에 관한 인식 연구 / 한국의류산업학회지 20(5):533~547 Crossref 이정학 / 2017 / 빅데이터 텍스트마이닝 분석을 통한 수영복 인식에 관한 연구 / 체육과학연구 28(1):104~116 dbpia

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