본 연구는 빅데이터 분석방법 중 하나인 웹마이닝을 이용하여 사이클웨어의 요구성능 및 착용 현황 및 소비자 감성을 분석하였다. 이를 위해 네이버 카페인 '자전거로 출퇴근하는 사람들'을 대상으로 2006년~2017년 기간 동안 사이클웨어와 관련 있는 게시글과 댓글을 R 패키지를 사용하여 크롤링하였다. 수집된 데이터는 데이터 전처리 과정을 거쳐 선별된 15,321건의 문서를 데이터를 분석에 사용하였다. 추출된 데이터에서 텍스트는 한국어형태소분석기(KoNLP)를 사용하여 키워드를 추출한 후 TDM(Term Document Matrix)과 co-occurrence matrix로 변환하여 키워드별 출현 빈도수와 키워드 간 관계를 계산하였다. 사이클웨어에서 가장 출현빈도수가 높았던 키워드는 '타이츠'로 전문적인 사이클웨어에 대한 높은 관심을 나타내었으나 몸에 달라붙어 착용 시 민망하다는 의견이 많았다. 사이클웨어 '구매'와 관련하여 '가격', '사이즈', '브랜드' 등과 관련이 많았으며 '가격'과 관련하여 '저가'와 '가성비'에 대한 출현빈도수가 높았다. 이것은 최근 고가의 브랜드보다는 가격대비 성능을 만족시키는 실용적인 제품들이 선호되는 경향을 나타내주었다. 사이클웨어에서 소재의 흡한속건성이나 패드의 기능성, 불편함 등에 대한 소재나 디자인 등에 대한 개선이 요구되었다. 이처럼 웹마이닝을 이용하여 사이클웨어에 대한 소비자의 의견을 분석할 수 있었으며 기존의 설문조사와도 유사한 결과를 보여주었다. 그러므로 웹마이닝을 이용하여 소비자의 의견이나 요구사항을 실시간으로 분석하여 제품개발에 반영할 수 있는 객관적 지표로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 빅데이터 분석방법 중 하나인 웹마이닝을 이용하여 사이클웨어의 요구성능 및 착용 현황 및 소비자 감성을 분석하였다. 이를 위해 네이버 카페인 '자전거로 출퇴근하는 사람들'을 대상으로 2006년~2017년 기간 동안 사이클웨어와 관련 있는 게시글과 댓글을 R 패키지를 사용하여 크롤링하였다. 수집된 데이터는 데이터 전처리 과정을 거쳐 선별된 15,321건의 문서를 데이터를 분석에 사용하였다. 추출된 데이터에서 텍스트는 한국어형태소분석기(KoNLP)를 사용하여 키워드를 추출한 후 TDM(Term Document Matrix)과 co-occurrence matrix로 변환하여 키워드별 출현 빈도수와 키워드 간 관계를 계산하였다. 사이클웨어에서 가장 출현빈도수가 높았던 키워드는 '타이츠'로 전문적인 사이클웨어에 대한 높은 관심을 나타내었으나 몸에 달라붙어 착용 시 민망하다는 의견이 많았다. 사이클웨어 '구매'와 관련하여 '가격', '사이즈', '브랜드' 등과 관련이 많았으며 '가격'과 관련하여 '저가'와 '가성비'에 대한 출현빈도수가 높았다. 이것은 최근 고가의 브랜드보다는 가격대비 성능을 만족시키는 실용적인 제품들이 선호되는 경향을 나타내주었다. 사이클웨어에서 소재의 흡한속건성이나 패드의 기능성, 불편함 등에 대한 소재나 디자인 등에 대한 개선이 요구되었다. 이처럼 웹마이닝을 이용하여 사이클웨어에 대한 소비자의 의견을 분석할 수 있었으며 기존의 설문조사와도 유사한 결과를 보여주었다. 그러므로 웹마이닝을 이용하여 소비자의 의견이나 요구사항을 실시간으로 분석하여 제품개발에 반영할 수 있는 객관적 지표로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
This study analyzed the consumer awareness of cycling wear using web mining, one of the big data analysis methods. For this, the texts of postings and comments related to cycling wear from 2006 to 2017 at Naver cafe, 'people who commute by bicycle' were collected and analyzed using R packages. A tot...
This study analyzed the consumer awareness of cycling wear using web mining, one of the big data analysis methods. For this, the texts of postings and comments related to cycling wear from 2006 to 2017 at Naver cafe, 'people who commute by bicycle' were collected and analyzed using R packages. A total of 15,321 documents were used for data analysis. The keywords of cycling wear were extracted using a Korean morphological analyzer (KoNLP) and converted to TDM (Term Document Matrix) and co-occurrence matrix to calculate the frequency of the keywords. The most frequent keyword in cycling wear was 'tights', including the opinion that they feel embarrassed because they are too tight. When they purchase cycling wear, they appeared to consider 'price', 'size', and 'brand'. Recently 'low price' and 'cost effectiveness' have become more frequent since 2016 than before, which indicates that consumers tend to prefer practical products. Moreover, the findings showed that it is necessary to improve not only the design and wearability, but also the material functionality, such as sweat-absorbance and quick drying, and the function of pad. These showed similar results to previous studies using a questionnaire. Therefore, it is expected to be used as an objective indicator that can be reflected in product development by real-time analysis of the opinions and requirements of consumers using web mining.
This study analyzed the consumer awareness of cycling wear using web mining, one of the big data analysis methods. For this, the texts of postings and comments related to cycling wear from 2006 to 2017 at Naver cafe, 'people who commute by bicycle' were collected and analyzed using R packages. A total of 15,321 documents were used for data analysis. The keywords of cycling wear were extracted using a Korean morphological analyzer (KoNLP) and converted to TDM (Term Document Matrix) and co-occurrence matrix to calculate the frequency of the keywords. The most frequent keyword in cycling wear was 'tights', including the opinion that they feel embarrassed because they are too tight. When they purchase cycling wear, they appeared to consider 'price', 'size', and 'brand'. Recently 'low price' and 'cost effectiveness' have become more frequent since 2016 than before, which indicates that consumers tend to prefer practical products. Moreover, the findings showed that it is necessary to improve not only the design and wearability, but also the material functionality, such as sweat-absorbance and quick drying, and the function of pad. These showed similar results to previous studies using a questionnaire. Therefore, it is expected to be used as an objective indicator that can be reflected in product development by real-time analysis of the opinions and requirements of consumers using web mining.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
그러므로 본 연구에서는 빅데이터 분석 방법 중 웹마이닝을 이용하여 네이버 카페인 자출사를 대상으로 사이클웨어에 대한 데이터를 크롤링한 후 소비자의 다양한 감성과 욕구를 분석함으로써 국내 사이클웨어에 대한 소비자의 인식 및 착용현황을 파악하고 패션산업에서 소비자 인식 조사를 위한 객관적 지표로서의 웹마이닝의 가능성을 제시하고자 한다.
제안 방법
2006년부터 2017년 기간에서 크롤링으로 수집한 사이클웨어에 관한 텍스트 문서에서 키워드를 추출하고 TDM(Term Document Matrix)를 이용하여 각 키워드가 몇 개의 문서에서 출현되었는지에 대한 빈도수를 계산하였다. 이중 상위 75개의 키워드를 표시한 결과는 Table 2와 같다.
해석에 의미 없는 단어들인 접속사, 특수문자, 문단기호, 웹상에서 주로 사용되는 문자(ㅋㅋ, ㅎㅎ, ㅜㅜ, --)등의 불용어(stop words)를 제거하고 명사, 형용사, 동사를 추출하였다. 추출된 말뭉치에서 유사어, 동의어 등의 전처리 과정을 실시하였다. 또한 R ver.
크롤링하여 얻어진 데이터는 한국어 형태소 분석기인 KoNLP Package로 Sejong Dictionary와 의류와 관련된 용어 등을 User Dictionary에 추가하여 형태소 분석을 실시하였다. 해석에 의미 없는 단어들인 접속사, 특수문자, 문단기호, 웹상에서 주로 사용되는 문자(ㅋㅋ, ㅎㅎ, ㅜㅜ, --)등의 불용어(stop words)를 제거하고 명사, 형용사, 동사를 추출하였다.
크롤링하여 얻어진 데이터는 한국어 형태소 분석기인 KoNLP Package로 Sejong Dictionary와 의류와 관련된 용어 등을 User Dictionary에 추가하여 형태소 분석을 실시하였다. 해석에 의미 없는 단어들인 접속사, 특수문자, 문단기호, 웹상에서 주로 사용되는 문자(ㅋㅋ, ㅎㅎ, ㅜㅜ, --)등의 불용어(stop words)를 제거하고 명사, 형용사, 동사를 추출하였다. 추출된 말뭉치에서 유사어, 동의어 등의 전처리 과정을 실시하였다.
대상 데이터
2006년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지의 기간을 대상으로 자출사 카페의 검색란에 ‘의류’, ‘웨어’, 그리고 ‘복장’으로 검색한 후 각 게시글과 댓글을 대상으로 크롤링을 실시하여 총 20,173건의 데이터를 수집하였다.
본 연구는 웹마이닝을 이용하여 사이클웨어에 대한 소비자들의 착용현황 및 사용자의 인식을 조사하고자 네이버 자전거 동호회인 ‘자전거로 출근하는 사람들(자출사)’을 대상으로 2006년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 12년간 ‘의류’, ‘웨어’, ‘복장’을 포함하고 있는 게시글 및 댓글을 크롤링을 통하여 수집하였다.
사이클웨어에 대한 크롤링은 오픈소스 프로그램인 R ver. 3..4.3에서 httr과 rvest Package를 사용하여 네이버의 자전거관련 카페 중에서 회원수가 1위인 ‘자전거로 출퇴근하는 사람들(자출사, http://cafe.naver.com/bikecity)’을 대상으로 실시하였다.
수집된 데이터에서 판매, 공동구매, 분양 등 사이클웨어의 분석 내용과 상관없는 데이터를 제거한 후 ‘의류’관련 6,474건, ‘웨어’관련 790건, ‘복장’관련 8,057건 등 총 15,321건의 문서를 데이터를 분석에 사용하였다(Table 1).
데이터처리
추출된 말뭉치에서 유사어, 동의어 등의 전처리 과정을 실시하였다. 또한 R ver. 3.4.3과 IBM SPSS Statistical Package ver. 23을 이용하여 co-occurrence matrix와 빈도 분석을 실시하였다.
성능/효과
구입, 구매와 가장 빈번하게 동시에 출현하는 텍스트은 ‘가격’과 ‘사이즈’였며, ‘가격’은 ‘브랜드’와 동시에 나타나는 빈도가 많았다.
그러나 자전거 보급률은 한국이 16.9%인 반면 유럽이나 일본이 60%∼80% 대인 것을 감안한다면[4]국내의 자전거 산업은 지속적으로 성장할 것으로 예측되며, 이에 따라 출퇴근용이나 레저용 등 다양한 상황에 적합한 사이클웨어에 대한 수요가 지속적으로 증가할 것으로 판단된다.
‘저지’는 2006년∼2015년에는 267건으로 ‘쇼츠&타이츠’ 다음으로 언급이 많았지만 2016년∼2017년에서는 128건으로 사이클웨어 아이템 주 가장 빈도수가 낮게 나타났다. 그리고 윈드자켓과 이너웨어는 기간에 상관없이 사이클웨어의 하의 다음으로 꾸준한 출현빈도를 보여주었다. 이 결과에서 보여주듯이 사이클웨어의 쇼츠나 타이트, 빕숏과 빕타이츠는 사이클링 시 꾸준한 인기를 얻고 있는 아이템으로 이들 제품에 기능성뿐만 아니라 다양한 색상이나 패턴 등을 적용하여 소비자의 감성에 소구할 수 있는 제품개발이 필요하다고 생각된다.
둘째, 사이클웨어의 구매와 관련하여 ‘가격’, ‘사이즈’, ‘브랜드’ 등의 동시출현빈도가 높았다.
사이클웨어의 아이템 중 출현빈도수가 가장 많았던 ‘쫄바지’는 패드나 기능성, 편안함 등이 요구되었다.
셋째, 사이클웨어에서 착용만족도와 관련한 키워드는 타이트하게 몸에 달라붙는 빕이나 타이츠에 대한 민망함이나 소재의 흡한속건성, 착탈의 등의 불편함, 안장통 등으로 소재 및 패드의 개선과 더불어 디자인의 개선이 요구되었다.
이처럼 웹마이닝을 이용하여 사이클웨어에 대한 소비자의 생생한 의견을 분석해본 결과, 기존 설문조사의 결과와 유사한 결과가 도출되었으며 실시간으로 소비자의 의견을 분석하고 소비자의 요구사항을 파악할 수 있는 가능성을 확인하였다. 하지만 이들을 제품개발 시 객관적 지표로 활용하기 위해서는 다수의 자전거 동호회 관련 카페 및 포털 사이트, 블로그 등으로 크롤링 범위를 확대하고 크롤링 과정을 시스템화하는 것이 필요하다.
첫째, 사이클링시 전문적인 사이클웨어에 대한 빈도수가 높아 사이클웨어에 대한 높은 관심도를 확인할 수 있었다. 사이클웨어의 아이템 중 출현빈도수가 가장 많았던 ‘쫄바지’는 패드나 기능성, 편안함 등이 요구되었다.
후속연구
또한 본 연구의 한계점으로는 크롤링의 범위가 사이클웨어 동호회 한 곳으로 한정되어 있어 결과를 일반화하기에 무리가 있으며 인터넷의 특성상 소비자의 개인정보에 접근이 어려워 연령이나 성별 등의 소비자 특성에 따른 사이클웨어 분석에 어려움이 있었다는 것이다. 그러므로 좀 더 객관적인 사이클웨어 관련 특성을 분석하기 위해서는 웹마이닝 뿐만 아니라 주관적 평가 등을 이용한 정량적 데이터 분석을 병행함으로써 이들의 장단점을 서로 보완하는 것이 필요할 것으로 사료된다.
또한 소비자들이 인터넷 상에서 사이클웨어와 관련하여 사용하는 다양한 텍스트들의 동의어 및 유사어 등을 파악하고 텍스트사전 및 불용어사전을 구축함으로써 이들을 데이터베이스화하여 이들을 정량적 데이터로 변환하는 시스템을 갖추는 것이 선행되어야 할 것 이다. 또한 본 연구의 한계점으로는 크롤링의 범위가 사이클웨어 동호회 한 곳으로 한정되어 있어 결과를 일반화하기에 무리가 있으며 인터넷의 특성상 소비자의 개인정보에 접근이 어려워 연령이나 성별 등의 소비자 특성에 따른 사이클웨어 분석에 어려움이 있었다는 것이다. 그러므로 좀 더 객관적인 사이클웨어 관련 특성을 분석하기 위해서는 웹마이닝 뿐만 아니라 주관적 평가 등을 이용한 정량적 데이터 분석을 병행함으로써 이들의 장단점을 서로 보완하는 것이 필요할 것으로 사료된다.
하지만 이들을 제품개발 시 객관적 지표로 활용하기 위해서는 다수의 자전거 동호회 관련 카페 및 포털 사이트, 블로그 등으로 크롤링 범위를 확대하고 크롤링 과정을 시스템화하는 것이 필요하다. 또한 소비자들이 인터넷 상에서 사이클웨어와 관련하여 사용하는 다양한 텍스트들의 동의어 및 유사어 등을 파악하고 텍스트사전 및 불용어사전을 구축함으로써 이들을 데이터베이스화하여 이들을 정량적 데이터로 변환하는 시스템을 갖추는 것이 선행되어야 할 것 이다. 또한 본 연구의 한계점으로는 크롤링의 범위가 사이클웨어 동호회 한 곳으로 한정되어 있어 결과를 일반화하기에 무리가 있으며 인터넷의 특성상 소비자의 개인정보에 접근이 어려워 연령이나 성별 등의 소비자 특성에 따른 사이클웨어 분석에 어려움이 있었다는 것이다.
그리고 윈드자켓과 이너웨어는 기간에 상관없이 사이클웨어의 하의 다음으로 꾸준한 출현빈도를 보여주었다. 이 결과에서 보여주듯이 사이클웨어의 쇼츠나 타이트, 빕숏과 빕타이츠는 사이클링 시 꾸준한 인기를 얻고 있는 아이템으로 이들 제품에 기능성뿐만 아니라 다양한 색상이나 패턴 등을 적용하여 소비자의 감성에 소구할 수 있는 제품개발이 필요하다고 생각된다.
반면 최근 인터넷의 발달로 소비자들은 쇼핑몰, 블로그, 카페, 사진공유 사이트 등에 제품과 관련된 리뷰 등 제품에 대한 의견을 자발적으로 게시하고 소비자의 감정과 불편함을 실시간으로 공유하기 때문에 솔직한 소비자의 감성을 빠르게 파악할 수 있다[9-11]. 이와 같이 자발적으로 인터넷에 업로드되고 있는 소비자의 감성을 담은 텍스트, 이미지 등의 비정형 데이터를 분석하는 기술인 웹마이닝을 이용해 타겟 시장을 이해하고 소비자의 요구사항이나 특성을 분석할 수 있을 것이다. 패션분야에서도 웹마이닝을 이용하여 빠르게 변화하는 트랜드와 소비자 분석이나 연구동향분석 등의 연구들이 시도되고 있으나 사이클웨어에 대한 소비자들의 인식을 분석한 연구는 아직 없는 실정이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
빅데이터의 정의는 무엇인가?
빅데이터는 초대용량의 데이터 양(volume), 다양한 형태(variety), 빠른 생성속도(velocity)의 3V로 정의한다[10]. 웹상에서는 매초 당 약 90만 명이 페이스북을, 45만 명이 트위터를, 350만 명이 구글을 통해 정보를 검색하고 있어, 빅데이터 량은 지난 2년간 2배가 중가하였다[13].
자전거의 이용 추이는 어떠한가?
최근 자동차 유지비용과 교통 혼잡 등의 문제해결 및 건강 효과 등으로 인해 자전거로 출퇴근하는 사람들, 일명 자출족이 늘어나고 있으며 다양한 커뮤니티를 통해 서로 정보를 공유하고 있다[1]. 자전거로 출퇴근하는 사람들은 2005년 약 21만 명에서 2015년 약 28만 명으로 36%나 증가하였으며, 2017년 국내의 자전거 이용 인구는 약 1,300만 명으로 만 12세 이상에서 69세 이하 인구의 34%를 차지하고 있어 자전거는 새로운 교통수단 및 레저수단으로 자리잡고 있다[2-3]. 그러나 자전거 보급률은 한국이 16.
빅데이터의 분석기술 중 웹마이닝을 이용하는 분야는 무엇인가?
컴퓨터공학, 산업공학, 디자인학 등 다양한 분야에서 웹마이닝을 이용하여 소비자를 분석하고 마케팅이나 트랜드 분석에 적용하는 연구들이 진행되고 있으며 최근 들어 패션 분야에서도 웹마이닝을 이용한 연구들이 시도되고 있다. 블로그와 트위터 등의 소셜 데이터를 중심으로 럭셔리 브랜드나 아웃도어 의류시장의 데이터를 수집하고 선호 제품, 소비특성, 긍·부정여론 등의 사용자 인식 등을 조사하거나[18-20]학회지의 논문 데이터를 수집하여 텍스트 마이닝과 토픽모델링 기법을 이용하여 국내 패션디자인의 연구동향을 분석한 연구[21] 등이 있다.
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