빅데이터 분석을 이용한 3D프린팅 패션에 대한 인식 연구

Abstract

차세대 융복합 기술인 3D프린팅은 제조업의 혁신과 함께 사회와 소비문화에도 영향을 끼치고 있다. 패션 산업에도 3D프린팅이 활용되고 있는데, 빠르게 변화 하는 기술과 소비자 취향을 고려할 때, 최근의 웹상에 나타나는 빅데이터의 분석은 현재 상황을 이해하는 중요한 방법이 된다. 따라서 본 연구의 목적은 빅데이 터 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, 전처리 하고, 빈도와 TF-IDF를 분석하였다. 중심성 및 구조 적 등위성 분석은 UCINET 6 프로그램을 이용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, ‘패션’, ‘프린팅’, ‘3D프 린팅’, ‘기술’, ‘활용’, ‘디자인’ 등이 높은 빈도를 보였 다. 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, 구조 적 등위성 분석인 CONCOR 분석을 실시한 결과, ‘산 업’, ‘직업’, ‘디자인 교육’, ‘3D 프린터 활용’의 4그룹으 로 분석되었다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 3D프린팅 패션에 대한 현재적 관심과 인식을 파악함으로써 관련 산업 에 대한 통찰력을 제공하였다. 또한 텍스트마이닝과 구조적 등위성 분석 등을 수행함으로써 3D프린팅 및 패션산업의 잠재적 이슈들을 파악하였다는 점에서도 의의가 있다