빅데이터에 나타난 한복 이미지 감성 평가에 관한 연구

배한이; 이신영

doi:10.7233/jksc.2024.74.3.054

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자료유형: 학술저널

저자정보: 배한이 (동아대학교) 이신영 (동아대학교)

저널정보: 한국복식학회 복식 복식 제74권 제3호(통권 제250호)

발행연도: 2024.6

수록면: 54 - 73 (20page)

DOI: 10.7233/jksc.2024.74.3.054

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This study utilized big data to analyze the sentiment evaluation and semantic structure of Hanbok images before and after the COVID-19 pandemic. Text-mining techniques were employed to collect Hanbok-related data before and after the pandemic, distinguishing between Hanbok-related words and sentiment-evaluation words. Subsequently, CONCOR analysis was used to examine the relationship between the sentiment evaluation of Hanbok images and Hanbok-related clusters. The research findings indicate that, first, compared to the period before the COVID-19 pandemic, there was an increase in the number of sentiment-evaluation words after the pandemic, suggesting a broader range of sentiments. Second, when examining changes in the clusters before and after the COVID-19 pandemic, it was observed that the number of clusters had reduced following the pandemic. This suggests that, although Hanbok-related experiences were limited due to the COVID-19 pandemic, there were ample opportunities to evaluate the sentiments towards Hanbok. Finally, comparing sentiment- evaluation words in clusters of the same type before and after the COVID-19 pandemic, it was found that, compared to the previous clusters, the clusters after the pandemic had expanded in terms of positive and negative sentiment evaluations. Thus, this research provides a multidimensional perspective on Hanbok by analyzing sentiment-evaluation words before and after the COVID-19 pandemic. Such studies are significant in the they provide foundational data for the future development of the Hanbok industry and can to be utilized as sentiment-evaluation measures for various Hanbok-related fields in the future.

#big data(빅데이터) #CONCOR analysis(CONCOR 분석) #Hanbok(한복) #sentiment analysis(감성 평가) #text mining(텍스트 마이닝)

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