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      KCI등재

      패션 트렌드의 주기적 순환성에 관한 빅데이터 융합 분석

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      https://www.riss.kr/link?id=A107184381

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      국문 초록 (Abstract)

      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 전문 가가 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 빅데이 터 분석을 통해 과학적으로 검증하였다. 셋째, 도출된 패션 키워드들의 구조적 등위성 분석을 수행한 결과, 과거 패션에 서는 청바지 패션, 레트로 코디, 애슬레저룩, 연예인 복고패션의 4개의 군집으로, 현재 패션에서는 레트로 청바지, 뉴트 로, 레이디 쉬크, 레트로 퓨처리즘의 4개의 군집을 확인하였다. 넷째, 과거의 패션이 현재의 패션으로 재현되고 진화하 는 네트워크 연결 관계를 확인하고 그 배경에 관한 이슈를 고찰하였다. 이와 같은 연구결과는 과거와 현재의 패션 키워 드를 도출하고 이로부터 패션 유행의 순환 주기를 확인함으로써 과거를 통해 미래 패션을 예측하도록 하는데 의의가 있다.
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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 집중...

      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 전문 가가 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 빅데이 터 분석을 통해 과학적으로 검증하였다. 셋째, 도출된 패션 키워드들의 구조적 등위성 분석을 수행한 결과, 과거 패션에 서는 청바지 패션, 레트로 코디, 애슬레저룩, 연예인 복고패션의 4개의 군집으로, 현재 패션에서는 레트로 청바지, 뉴트 로, 레이디 쉬크, 레트로 퓨처리즘의 4개의 군집을 확인하였다. 넷째, 과거의 패션이 현재의 패션으로 재현되고 진화하 는 네트워크 연결 관계를 확인하고 그 배경에 관한 이슈를 고찰하였다. 이와 같은 연구결과는 과거와 현재의 패션 키워 드를 도출하고 이로부터 패션 유행의 순환 주기를 확인함으로써 과거를 통해 미래 패션을 예측하도록 하는데 의의가 있다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In this paper, big data analysis was conducted for past and present fashion trends and fashion cycle. We focused on daily look for ordinary people instead of the fashion professionals and fashion show. Using the social matrix tool, Textom, we performed frequency analysis, N-gram analysis, network analysis and structural equivalence analysis on the big data containing fashion trends and cycles. The results are as follows. First, this study extracted the major key words related to fashion trends for the daily look from the past(1980s, 1990s) and the present(2019 and 2020). Second, the frequence analysis and N-gram analysis showed that the fashion cycle has shorten to 30-40 years. Third, the structural equivalence analysis found the four representative clusters. The past four clusters are jean, retro codi, athleisure look, celebrity retro and the present clusters are retro, newtro, lady chic, retro futurism. Fourth, through the network analysis and N-gram analysis, it turned out that the past fashion is reproduced and evolves to the current fashion with certain reasoning.
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      In this paper, big data analysis was conducted for past and present fashion trends and fashion cycle. We focused on daily look for ordinary people instead of the fashion professionals and fashion show. Using the social matrix tool, Textom, we performe...

      In this paper, big data analysis was conducted for past and present fashion trends and fashion cycle. We focused on daily look for ordinary people instead of the fashion professionals and fashion show. Using the social matrix tool, Textom, we performed frequency analysis, N-gram analysis, network analysis and structural equivalence analysis on the big data containing fashion trends and cycles. The results are as follows. First, this study extracted the major key words related to fashion trends for the daily look from the past(1980s, 1990s) and the present(2019 and 2020). Second, the frequence analysis and N-gram analysis showed that the fashion cycle has shorten to 30-40 years. Third, the structural equivalence analysis found the four representative clusters. The past four clusters are jean, retro codi, athleisure look, celebrity retro and the present clusters are retro, newtro, lady chic, retro futurism. Fourth, through the network analysis and N-gram analysis, it turned out that the past fashion is reproduced and evolves to the current fashion with certain reasoning.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 관련연구
      • 2.1 패션 트렌드
      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 관련연구
      • 2.1 패션 트렌드
      • 2.2 텍스트 마이닝
      • 2.3 패션 트렌드에 관한 텍스트 마이닝
      • 3. 연구방법
      • 3.1 자료 수집
      • 3.2 분석방법
      • 4. 연구결과
      • 4.1 빈도분석 결과
      • 4.2 N-gram 분석 결과
      • 4.3 네트워크 분석 결과
      • 4.4 구조적 등위성 분석 결과
      • 5. 결론 및 향후 연구방향
      • REFERENCES
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      참고문헌 (Reference)

      1 허준석, "패션 브랜드 연관 키워드 변화 추이에 관한 빅데이터 기반 탐색적 연구: 브랜드별 주요 마케팅 전략과의 연계성을 중심으로" 복식문화학회 27 (27): 398-413, 2019

      2 김재환, "텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝 분석을 활용한국내외 스포츠용품 브랜드 비교ㆍ분석 연구" 한국콘텐츠학회 18 (18): 217-234, 2018

      3 김다정, "빅데이터를 활용한 패션쇼에 대한 소비자 인식 연구" 한국패션비즈니스학회 23 (23): 85-100, 2019

      4 이아름, "빅데이터를 활용한 골프웨어에 관한 인식 연구" 한국의류산업학회 20 (20): 533-547, 2018

      5 한기향, "빅데이터를 이용한 패션인플루언서에 대한 소비자 견해 분석" 한국디지털콘텐츠학회 20 (20): 2283-2290, 2019

      6 허준석, "빅데이터를 이용한 패션 브랜드 평가 변화 추이 분석 - 구찌 브랜드를 중심으로 -" 한국복식학회 69 (69): 38-51, 2019

      7 이정학, "빅데이터 텍스트마이닝 분석을 통한 수영복 인식에 관한 연구" 국민체육진흥공단 한국스포츠정책과학원 28 (28): 104-116, 2017

      8 한기향, "빅데이터 분석을 활용한 하이서울패션쇼에 대한 소비자 인식 조사" 한국패션비즈니스학회 23 (23): 81-95, 2019

      9 김소라, "빅데이터 분석을 이용한 아노락 패션의 인식에 관한 융합 연구" 한국전시산업융합연구원 38 (38): 43-55, 2020

      10 조윤진, "빅데이터 분석을 이용한 3D프린팅 패션에 대한 인식 연구" 한국전시산업융합연구원 38 (38): 271-283, 2020

      1 허준석, "패션 브랜드 연관 키워드 변화 추이에 관한 빅데이터 기반 탐색적 연구: 브랜드별 주요 마케팅 전략과의 연계성을 중심으로" 복식문화학회 27 (27): 398-413, 2019

      2 김재환, "텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝 분석을 활용한국내외 스포츠용품 브랜드 비교ㆍ분석 연구" 한국콘텐츠학회 18 (18): 217-234, 2018

      3 김다정, "빅데이터를 활용한 패션쇼에 대한 소비자 인식 연구" 한국패션비즈니스학회 23 (23): 85-100, 2019

      4 이아름, "빅데이터를 활용한 골프웨어에 관한 인식 연구" 한국의류산업학회 20 (20): 533-547, 2018

      5 한기향, "빅데이터를 이용한 패션인플루언서에 대한 소비자 견해 분석" 한국디지털콘텐츠학회 20 (20): 2283-2290, 2019

      6 허준석, "빅데이터를 이용한 패션 브랜드 평가 변화 추이 분석 - 구찌 브랜드를 중심으로 -" 한국복식학회 69 (69): 38-51, 2019

      7 이정학, "빅데이터 텍스트마이닝 분석을 통한 수영복 인식에 관한 연구" 국민체육진흥공단 한국스포츠정책과학원 28 (28): 104-116, 2017

      8 한기향, "빅데이터 분석을 활용한 하이서울패션쇼에 대한 소비자 인식 조사" 한국패션비즈니스학회 23 (23): 81-95, 2019

      9 김소라, "빅데이터 분석을 이용한 아노락 패션의 인식에 관한 융합 연구" 한국전시산업융합연구원 38 (38): 43-55, 2020

      10 조윤진, "빅데이터 분석을 이용한 3D프린팅 패션에 대한 인식 연구" 한국전시산업융합연구원 38 (38): 271-283, 2020

      11 임용택, "기업 리뷰 정보를 활용한 주가 방향 예측 모델 비교 분석" 한국융합학회 11 (11): 165-171, 2020

      12 성광숙, "Z세대 패션에 대한 소셜미디어의 빅데이터 분석" 한국의상디자인학회 22 (22): 49-62, 2020

      13 Chief Choi, "YouTube"

      14 DoHaji TV, "YouTube"

      15 J. Richardson, "Three Centuries of Women’s Dress Fashion; a Quantitative Analysis" 47-105, 1940

      16 J. M. Carmen., "The Fate of Fashion Cycles in Our Modern Society" 125-136, 1966

      17 이지연, "SNS 빅데이터를 활용한 가방(Bag)에 대한 소비자 인식 분석" 사단법인 한국브랜드디자인학회 18 (18): 55-70, 2020

      18 A. B. Young., "Recurring Cycles of Fashion" 107-124, 1937

      19 LG CNS, "How Does ZARA Use Big Data?. IT Solutions Series"

      20 B. D. Belleau., "Cyclical Fashion Movement : Women’s Day Dresses : 1860~1980" 5 (5): 15-20, 1987

      21 J. P. Seo, "Big Data to Predict Fashion Trend ?"

      22 J. M. Choi., "An Analytic Study on the Fashion Cycles in Women's Dress" 28 (28): 121-135, 1991

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      2016 5.85 5.85 0
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
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