빅데이터 분석을 이용한 3D프린팅 패션에 대한 인식 연구

조윤진

doi:10.17548/ksaf.2020.01.30.271

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조윤진 (경남과학기술대학교)

저널정보: 한국전시산업융합연구원 한국과학예술융합학회 한국과학예술융합학회 Vol.38 No.1

발행연도: 2020.1

수록면: 271 - 283 (13page)

DOI: 10.17548/ksaf.2020.01.30.271

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차세대 융복합 기술인 3D프린팅은 제조업의 혁신과 함께 사회와 소비문화에도 영향을 끼치고 있다. 패션산업에도 3D프린팅이 활용되고 있는데, 빠르게 변화하는 기술과 소비자 취향을 고려할 때, 최근의 웹상에 나타나는 빅데이터의 분석은 현재 상황을 이해하는 중요한 방법이 된다. 따라서 본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 통해 3D프린팅 패션에 대한 인식과 경향을 살펴보는 것이다.
이를 위하여 소셜 매트릭스 프로그램인 텍스톰을 이용하여 최근 2년간의(2017년 12월∼2019년 11월) ‘3D프린팅’과 ‘패션’에 대한 빅데이터를 수집, 전처리하고, 빈도와 TF-IDF를 분석하였다. 중심성 및 구조적 등위성 분석은 UCINET 6 프로그램을 이용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, ‘패션’, ‘프린팅’, ‘3D프린팅’, ‘기술’, ‘활용’, ‘디자인’ 등이 높은 빈도를 보였다. 둘째, 빈도수 상위 50개의 단어에 대해 TF-IDF, 연결중심성, 위세중심성 분석을 실시하여 해당 단어가 데이터에서 갖는 중요성을 분석하고, 빈도와 중심성에 있어 차이를 보이는 단어들을 확인하였다. 셋째, 구조적 등위성 분석인 CONCOR 분석을 실시한 결과, ‘산업’, ‘직업’, ‘디자인 교육’, ‘3D 프린터 활용’의 4그룹으로 분석되었다.
본 연구는 빅데이터를 활용하여 3D프린팅 패션에 대한 현재적 관심과 인식을 파악함으로써 관련 산업에 대한 통찰력을 제공하였다. 또한 텍스트마이닝과 구조적 등위성 분석 등을 수행함으로써 3D프린팅 및 패션산업의 잠재적 이슈들을 파악하였다는 점에서도 의의가 있다.

3D printing, a prime example of the next-generation convergence technologies, is bringing about innovation in the manufacturing industry and affecting the society as well as the consumption culture. Also, the fashion industry is embracing 3D printing technology. Considering rapidly changing technologies and consumer tastes, big data appearing on the web has been a valuable methodology to understand current trends. Against this background, the purpose of this study was to examine the perceptions and trends of 3D printing fashion through big data analysis.
The data containing two key words, ‘3D Printing’ and ‘fashion’, were collected using Textom from December 1, 2017 to November 31, 2019. Preprocessing, extracting matrix data, frequency analysis, and TF-IDF were performed by Textom. For centrality analysis and structural equivalence analysis, UCINET 6 program was used. The results are as follows. First, this study found major key words related to 3D printing fashion. The top 6 words were ‘fashion’, ‘printing’, ‘3D printing’, ‘utilization’, ‘technology’, and ‘design’ in the order of frequency of use. Second, TF-IDF, degree centrality, and eigenvector centrality analysis on the top 50 words in frequency showed the importance of each word in the analyzed data. Through a comparative analysis, it turned out that frequency was not proportional to centrality among many key words. Third, CONCOR analysis as a structural equivalence analysis categorized the key words into 4 groups. Each group was characterized as industry, job, design education, and 3D printer utilization.
This study, using the big data on the Web, identified current interests and perception to offer an compelling insight to 3D printing fashion industry. Also, the text mining and the structural equivalence analysis of the study contribute to discover potential issues to emerge from the 3D printing industry and the fashion industry.

#3D Printing(3D프린팅) #Fashion(패션) #Big Data(빅데이터) #Convergence Technology(융합 기술)

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An, Hyo Sun / 2017 / A Study on the Sentiment Analysis in Fashion Design using Big Data: Focused on Text Mining and Semantic Network Analysis

Beheshti-Kashi, S. / 2015 / Trend fashion– A framework for the Identification of Fashion Trends / Proceedings of the INFORMATIK :1195~1205

장진희 / 2019 / 3D프린팅을 활용한 주얼리 디자인 연구 - 곡선 형태를 중심으로 / 한국융합학회논문지 10(4):189~194

조성환 / 2018 / 키워드 네트워크 분석 방법을 활용한 블록체인 트렌드 분석에 관한 연구 / 한국정보전자통신기술학회 논문지 11(5):550~555

최홍열 / 2019 / 소셜 미디어 빅데이터 분석을 이용한 나홀로 여행 트렌드 분석: 제주도를 중심으로 / 관광경영연구 23(1):45~64

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