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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
장남경 (한세대학교) 김민정 (숙명여자대학교)
저널정보
한국의류산업학회 한국의류산업학회지 한국의류산업학회지 제22권 제5호
발행연도
2020.1
수록면
551 - 560 (10page)

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Due to the nature of fashion design that responds quickly and sensitively to changes, accurate forecasting for upcoming fashion trends is an important factor in the performance of fashion product planning. This study analyzed the major phenomena of fashion trends by introducing text mining and a big data analysis method. The research questions were as follows. What is the key term of the 2010SS~2019FW fashion trend? What are the terms that are highly relevant to the key trend term by year? Which terms relevant to the key trend term has shown high frequency in news articles during the same period? Data were collected through the 2010SS~2019FW Pre-Trend data from the leading trend information company in Korea and 45,038 articles searched by “fashion+material” from the News Big Data System. Frequency, correlation coefficient, coefficient of variation and mapping were performed using R-3.5.1. Results showed that the fashion trend information were reflected in the consumer market. The term with the highest frequency in 2010SS~2019FW fashion trend information was material. In trend information, the terms most relevant to material were comfort, compact, look, casual, blend, functional, cotton, processing, metal and functional by year. In the news article, functional, comfort, sports, leather, casual, eco-friendly, classic, padding, culture, and high-quality showed the high frequency. Functional was the only fashion material term derived every year for 10 years. This study helps expand the scope and methods of fashion design research as well as improves the information analysis and forecasting capabilities of the fashion industry.
#fashion trend (패션 트렌드) #fashion trend forecasting (패션 트렌드 예측) #news article analysis (뉴스기사 분석) #big data (빅데이터) #text mining (텍스트 마이닝)

목차

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안효선 / 2017 / 소셜미디어 텍스트마이닝을 통한 패션디자인 사용자 인식 조사 / 한국의류학회지 41(6):1060~1070 dbpia 안주영 / 2016 / 텍스트 마이닝을 이용한 매체별 에볼라 주제 분석 - 바이오 분야 연구논문과 뉴스 텍스트 데이터를 이용하여 - / 한국문헌정보학회지 50(2):289~307 dbpia 배수정 / 2011 / 中國 동북지역 다롄시 스트리트 패션에 나타난 컬러트렌드 分析(제2보) - 2010 겨울, 중국의 전통 색채감정과의 비교를 중심으로 - / 패션 비즈니스 15(5):161~177 dbpia 백민영 / 2009 / 국내 패션색채트렌드 특성에 관한연구 / 한국패션디자인학회지 9(2):75~88 google schola 최영현 / 2020 / 텍스트 마이닝을 활용한 윤리적 패션 연구동향: 2009-2019 연구 네트워크 분석 / 한국의류산업학회지 22(2):181~191 dbpia

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