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문제 정의
- 연구문제 3. RJCC의 각 연도별 연구경향 및 변화 추이에 대해 알아본다.
- 연구문제 4. RJCC의 세부 연구영역별 특성에 대해 알아본다.
- 이처럼 키워드 간의 동시 출현 빈도를 계산하고, 동시출현 키워드 간 유사도를 통하여 연결구조의 강도를 시각화하는 방법으로 해당 지식분야의 구조의 특성을 파악할 수 있으며, 시계열적인 변화를 통하여 향후 미래연구방법을 찾아낼 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 의류학 분야 국내학술지의 연구 주제어들의 의미연결망을 분석함으로써 현재 학문분야 지식구조의 변화방향에 대하여 알아보고자 한다.
- 본 연구는 국내 의류학 관련 주요 학회지인 RJCC 에 최근 3년간 발표된 학술논문의 주제 키워드의 연결망 구조를 통해 연구동향과 그 변화를 파악하였다. 이를 위해 먼저 RJCC에 실린 논문들이 학술지의 정체성에 부합되는지를 우선 검토하였으며, 다음으로 2016-2018년에 게재된 연구의 전반적인 동향과 특성을 주제 키워드로 분석하였다.
- 따라서 본 연구에서도 RJCC에 등장하는 특정 키워드들의 현저성과 키워드 간의 관계 및 구조를 통해 연구동향, 특성 및 변화 추이 등을 파악하고자 의미연결망 분석을 활용하였다. 이에 본 연구에서는 2016-2018년 RJCC에 게재된 학술논문을 대상으로 동향분석을 수행하여 최근 의류학 분야의 학문적 구조와 변화 등을 파악하고자 다음의 연구문제를 설정하였다.
- 이와 같은 네트워크 분석 기법을 활용한 의류학 연구는 아직 다양하지 않다. 특히, 의류학의 학문적 경향을 분석하는 연구가 지속적으로 이어져 오고 있지만, 주제별 분류방식이 주를 이루는 실정으로 핵심 주제나 주제 간의 연계 특성 등과 같은 미시적 측면에 서의 분석은 어렵다는 한계를 가진다는 점에서 의미 연결망 분석을 통해 이를 보완해 보고자 하였다.
제안 방법
-
3. Research trends and differentials of RJCC in each year (2016-2018)
2016년, 2017년, 2018년 3년의 연구동향과 변화추이를 알아보기 위해 각각의 연도별로 출판된 연구에서 키워드를 추출하여 빈도 및 행렬데이트를 구성하였다.
- 2016-2018년의 3년 동안 RJCC에 출판된 195편 논문에서 수집된 총 600개의 주제 키워드 중 1년에 1번 이상 논문에 사용된 키워드를 기준으로 하여, 3년간 3회 이상 출현한 91개의 키워드를 최종 의미연결망 분석대상으로 선정하였다. 91개의 키워드 출현 빈도수를 바탕으로 행렬데이터(1-mode matrix)를 구성하고, 구성된 행렬데이터를 기반으로 키워드들 사이의 연결구조와 특성을 파악하기 위해 연결망을 시각화하였다.
- RJCC의 게재된 연구의 영역별 특성들을 알아보기 위해 2016년부터 2018년까지 게재된 195개의 연구를 RJCC 투고 사이트에서 구분하고 있는 학문분야 영역인 아홉 가지 전문영역을 중심으로 구분하여 의미연결망분석을 실시하였다.
- 그중에서 연결정도 중심성은 한 노드(키워드)가 얼마나 많은 다른 노드들과의 연결 관계를 맺고 있는지를 측정하는 지표로, 논문 키워드 분석의 경우 한 주제가 얼마나 다양한 측면에서 연구가 이루어졌는지를 의미 하는 것으로 해석할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 2016-2018년 RJCC의 연구동향을 파악하기 위해 연결정도(degree), 밀도(destiny), 연결강도(strength), 연결정도 중심성(degree centrality)을 분석하였다.
- 이와 같은 선행연구를 바탕으로, 논문에 제시되는 주요 키워드의 사용빈도, 동시출현 단어들의 관계를 기반으로 한 주요 키워드(node) 사이의 연결(edge or link) 상태 및 네트워크의 연결 구조(structure)를 이용 하는 의미연결망 분석이 RJCC를 통한 의류학 연구의 동향과 흐름을 파악하는데 유용한 방법론으로 활용될 수 있다고 판단된다. 따라서 본 연구에서도 RJCC에 등장하는 특정 키워드들의 현저성과 키워드 간의 관계 및 구조를 통해 연구동향, 특성 및 변화 추이 등을 파악하고자 의미연결망 분석을 활용하였다. 이에 본 연구에서는 2016-2018년 RJCC에 게재된 학술논문을 대상으로 동향분석을 수행하여 최근 의류학 분야의 학문적 구조와 변화 등을 파악하고자 다음의 연구문제를 설정하였다.
- 이를 위해 먼저 RJCC에 실린 논문들이 학술지의 정체성에 부합되는지를 우선 검토하였으며, 다음으로 2016-2018년에 게재된 연구의 전반적인 동향과 특성을 주제 키워드로 분석하였다. 또한 연구동향의 변화 추이를 알아보고자 3개년을 각 연도별로 구분하여 연결망 구조와 그룹의 특성들을 살펴보았다. 마지막으로 연구영역에 따른 특성을 알아보기 위해 RJCC가구분하고 있는 세부 연구영역을 기준으로 연결망을 구성하고 그 특징들을 파악하였다.
- 또한 연구동향의 변화 추이를 알아보고자 3개년을 각 연도별로 구분하여 연결망 구조와 그룹의 특성들을 살펴보았다. 마지막으로 연구영역에 따른 특성을 알아보기 위해 RJCC가구분하고 있는 세부 연구영역을 기준으로 연결망을 구성하고 그 특징들을 파악하였다.
- 먼저 한국어 텍스트 분석을 위한 소프트웨어인 KrKwic(Park & Leydesdorff, 2004) 을 이용하여 각 논문의 키워드들의 빈도순위에 따라 주요단어를 추출하였으며, 이때 유의어, 유사어 및 동의어 등을 단일 단어로 일원화하는 과정을 거쳤다.
- 본 연구는 텍스트 분석을 위해 흔히 이루어지는 내용 분석 방법론이 아닌 최근 다양한 분야에서 적용되고 있는 내용 분석과 사회 네트워크 분석을 복합적으로 연계한 연구방법인 의미연결망 분석을 이용하였다. 이와 같은 네트워크 분석 기법을 활용한 의류학 연구는 아직 다양하지 않다.
- 연구문제 1. 연구 키워드를 통해 RJCC의 정체성을 확인한다.
- 본 연구는 국내 의류학 관련 주요 학회지인 RJCC 에 최근 3년간 발표된 학술논문의 주제 키워드의 연결망 구조를 통해 연구동향과 그 변화를 파악하였다. 이를 위해 먼저 RJCC에 실린 논문들이 학술지의 정체성에 부합되는지를 우선 검토하였으며, 다음으로 2016-2018년에 게재된 연구의 전반적인 동향과 특성을 주제 키워드로 분석하였다. 또한 연구동향의 변화 추이를 알아보고자 3개년을 각 연도별로 구분하여 연결망 구조와 그룹의 특성들을 살펴보았다.
- 이상의 연결망을 Clauset-Newman-Moore의 알고리즘을 이용하여 군집분석을 실시하여, 각 연도별 연구의 특성을 세부적으로 파악하고자 하였다. 그 결과, 2016년에는 3개, 2017년에는 5개, 그리고 2018년에는 7개의 군집으로 분류되어, 연구 주제의 경향성이 다양해지는 것을 확인할 수 있었다(Fig.
- 이후, 각 논문에서 키워드들이 공동으로 출현하는 동시 출현 단어의 빈도수를 파악하여 키워드×키워드의 행렬데이터(1-mode matrix)를 구성하였으며, 구성된 행렬데이터를 기반으로 키워드들 사이의 연결구조와 특성을 파악하기 위하여 사회연결망 분석 소프트웨어인 노드엑셀(NodeXL)을 활용하여 키워드들의 연결망을 시각화하였다.
대상 데이터
- 2016-2018년 3년 동안 RJCC에 출판된 195편 논문 에서 총 600개의 키워드가 수집되었으며, 그 중 1년에 1번 이상 논문에 사용된 키워드를 기준으로 하여, 3년간 3회 이상 출현한 91개의 키워드를 최종 분석대상으로 선정하였다(Table 1). 3년간 게재 논문에 많이 사용된 상위 키워드로는 ‘fashion’, ‘design’, ‘brand’, ‘consumer’, ‘purchase’, ‘couture designer’, ‘image’, ‘attitude’, ‘environment’, ‘women’, ‘China’, ‘color’, ‘preference’, ‘purchase-intention’, ‘innovative’, ‘product’, ‘satisfaction’, ‘ad’, ‘benefit’, ‘body’ 등으로 나타났다.
- 2016-2018년의 3년 동안 RJCC에 출판된 195편 논문에서 수집된 총 600개의 주제 키워드 중 1년에 1번 이상 논문에 사용된 키워드를 기준으로 하여, 3년간 3회 이상 출현한 91개의 키워드를 최종 의미연결망 분석대상으로 선정하였다. 91개의 키워드 출현 빈도수를 바탕으로 행렬데이터(1-mode matrix)를 구성하고, 구성된 행렬데이터를 기반으로 키워드들 사이의 연결구조와 특성을 파악하기 위해 연결망을 시각화하였다.
- 따라서 본 연구에서는 한국학술지인용색인(KCI) 홈페이지(www.kci.go.kr)를 통해 2016년부터 2018년까지 RJCC에 게재된 논문 총 195편(2016년 66편, 2017년 64편, 2018년 65편)의 영문 제목과 키워드를 최종 분석을 위한 자료로 수집하였다.
- 먼저 2016-2018년 3년 동안 RJCC에 출판된 195편 논문에서 3회 이상 출현한 91개의 키워드로 워드 클라 우드를 시각화하였다. 그 결과, 연구 분야를 나타내는 ‘fashion’이라는 단어가 가장 높은 빈도수의 중심 키워드로 출현하였으며, 전반적으로 미학, 심리학, 마케팅, 소재 과학 관련 키워드가 주요 키워드로 도출되었다.
- 본 연구는 최근 의류학 분야의 연구동향을 알아보기 위해 RJCC에 2016-2018년 동안 게재된 논문의 키워드를 분석대상으로 설정하였다. 키워드는 본문에 비하여 정형화되고, 압축된 내용을 담고 있어 그 효용성이 높다는 측면에서 논문의 내용을 측정하는 주요 수단으로 사용될 수 있다(Nam, Park, & Seol, 2005).
데이터처리
- 이를 바탕으로 의미연결망 분석을 실시하였으며, 분석지표는 [Table 3]과 같다. [Fig.
이론/모형
- 수집된 논문의 키워드는 의미연결망분석 기법을 활용하여 분석하였다. 먼저 한국어 텍스트 분석을 위한 소프트웨어인 KrKwic(Park & Leydesdorff, 2004) 을 이용하여 각 논문의 키워드들의 빈도순위에 따라 주요단어를 추출하였으며, 이때 유의어, 유사어 및 동의어 등을 단일 단어로 일원화하는 과정을 거쳤다.
성능/효과
- 3년 동안의 RJCC의 전반적인 연구동향을 살펴본 결과, 높은 빈도수를 나타낸 마케팅 관련 키워드들이 다른 영역의 핵심 키워드들에 비해 상대적으로 더 다양하게 연구되고 있음을 알 수 있었다. 하지만 그룹화를 통해 나타난 4개의 주제 경향성에서는 소재/구성 관련 주제 그룹이 전반적으로 다양한 주제가 연구되고 있는 것으로 나타났다.
- 그 결과(Fig. 4), 2016년도부터 2018년도까지 연구 영역 중 패션유통(Cd=.49)과 소비자심리(Cd=.49) 분야가 가장 높은 연결정도 중심성을 보여 RJCC에서 가장 많이 연구된 분야인 것으로 나타났다. 이어 의복 구성, 뷰티, 섬유소재, 패션디자인, 전통복식, 미학/복식사, 패션산업/정책 순으로 연구가 다양하게 이루어진 것으로 나타났다.
- Park and Lee(2014) 는 삼성디자인넷의 시즌별 패션 트렌드 정보에 등장한 키워드를 추출하여 패션트렌드의 의미구조와 변화를 소셜 네트워크 분석을 이용해 연구하였다. 그 결과, 2004 S/S-2013 F/F까지 20개 시즌 동안 여성복 부분에 87개 메인 테마와 392개의 서브 테마가 존재하였으며, 2004-2013년의 기간 동안 8개의 패션 트렌드가 존재함을 확인하였다. Lee, Jung, and Song(2015) 의 경우 1990-2014년까지 문헌정보학 학술지들에 게재된 논문들을 대상으로 연구주제와 연구방법을 구분 하고, 그들 간의 관계를 분석을 통해 상위 연구주제 및 상위 연구방법과 함께 문헌정보학의 선도 연구자들의 관심 연구영역과 관점을 제시하였다.
- 이상의 연결망을 Clauset-Newman-Moore의 알고리즘을 이용하여 군집분석을 실시하여, 각 연도별 연구의 특성을 세부적으로 파악하고자 하였다. 그 결과, 2016년에는 3개, 2017년에는 5개, 그리고 2018년에는 7개의 군집으로 분류되어, 연구 주제의 경향성이 다양해지는 것을 확인할 수 있었다(Fig. 3). 2016년의 연구주제들이 크게 패션유통/소비자심리, 디자인/미학, 섬유소재의 3개 영역으로 군집화되었으며, 이는 각 세부영역별 연구가 기초연구라는 공통적 특성이 내재된 결과로 보여진다.
- 그 결과, 연구 분야를 나타내는 ‘fashion’이라는 단어가 가장 높은 빈도수의 중심 키워드로 출현하였으며, 전반적으로 미학, 심리학, 마케팅, 소재 과학 관련 키워드가 주요 키워드로 도출되었다.
- 다음으로 많이 공유된 키워드로는 ‘image’, ‘ad(advertising)’, ‘China’ 가 5개 영역에서, ‘fit’, ‘environment’, ‘type’은 4개의 영역에서 공통적으로 많이 연구된 연구 주제어인 것으로 나타났다.
- 학회지명에 들어가는 Costume 키워드 대신 최근 보편적으로 많이 사용되는 ‘fashion’ 이라는 단어가 가장 높은 빈도수의 중심 키워드로 출현 하였으며, ‘design’, ‘image’와 같은 미학(aesthetic) 관련 키워드, ‘culture’, ‘self’, ‘body’ 등 심리학(psychological aspects) 관련 키워드, ‘consumer’, ‘shopping’, ‘brand’, ‘behavior’ 등 마케팅 관련 키워드, 그리고 ‘technology’, ‘property’ 등 소재 과학(textile science) 관련 키워드가 주요 키워드로 도출된 것을 알 수 있다. 따라서 최근 3년간의 출판 연구들이 RJCC 홈페이지에서 명시된 의류학 분야에서의 마케팅, 섬유과학뿐만 아니라, 의류의 문화적, 미적, 역사적 그리고 심리적 측면에 중점을 둔 아이디어와 이론의 세계적 교류라는 목표와 잘 부합하는 것을 확인할 수 있었다.
- 마지막으로 ‘digital’, ‘technology’, ‘smart’, ‘motion’ 등으로 이루어진 가장 조밀한 그룹(연결밀도 .639)은 ‘산업’분야 관련 연구 주제어인 것으로 나타나, 다양한 의류학 관련 연구 분야의 주제가 2016-2018년 RJCC에서 논의되고 있음을 알 수 있다.
- 마지막으로 RJCC의 게재된 연구의 영역별 특성을 알아본 결과, RJCC에서 가장 많이 연구되고 있는 분야는 패션유통과 소비자 심리 영역이었으며, 상대적으로 미학/복식사와 패션산업/정책 영역의 연구가 다소 한정적 주제로 이루어진 것을 알 수 있었다. 반면, 나머지 영역에서는 상당한 주제 키워드를 공유하고 있어 영역에 국한되지 않고 상호교류를 통해 다양한 주제의 연구가 이루어지고 있음을 알 수 있었다.
- 아홉 가지 영역 중, 영역의 특성상 패션산업/정책 분야와 미학/복식사 영역은 다른 영역과 다소 분리된 네트워크로 떨어진 반면, 다른 일곱 가지 영역은 모두 상당한 부분 키워드를 공유하고 있었다. 특히, 다수의 영역에서 공통적으로 공유된 키워드를 살펴보면(Table 4), age가 6개 영역에서 공유되어 가장 많은 영역에서 연구된 공통 키워드인 것으로 나타났다.
- 그 결과, 연구 분야를 나타내는 ‘fashion’이라는 단어가 가장 높은 빈도수의 중심 키워드로 출현하였으며, 전반적으로 미학, 심리학, 마케팅, 소재 과학 관련 키워드가 주요 키워드로 도출되었다. 이를 통해 RJCC의 정체성에 잘 부합되는 연구들이 최근 3년간 출간되고 있었음을 확인할 수 있었다.
- 이와 같은 연결망을 Clauset-Newman-Moore의 알고리즘을 이용하여 군집 분석한 결과, 4개의 그룹으로 분류되어 2016-2108년 RJCC에 게재된 논문은 크게 4개의 주제 경향성이 존재함을 확인하였다(Fig. 2). 네 그룹 중 연결밀도(graph density)가 가장 낮은 그룹(연결밀도 .
- 전반적으로 각 영역의 고유한 키워드를 제외하고는 상호 네트워크 연결이 두드러지게 나타났다. 특히 의상심리분야의 키워드는 다른 모든 연구영역의 키워드와 빈번한 네트워크를 보이는 것을 알 수 있었다. 이는 RJCC에 게재된 연구영역의 전문성과 함께 영역에 국한되지 않고 상호교류를 통한 연구주제의 다양성을 나타내는 결과로 볼 수 있다.
- 아홉 가지 영역 중, 영역의 특성상 패션산업/정책 분야와 미학/복식사 영역은 다른 영역과 다소 분리된 네트워크로 떨어진 반면, 다른 일곱 가지 영역은 모두 상당한 부분 키워드를 공유하고 있었다. 특히, 다수의 영역에서 공통적으로 공유된 키워드를 살펴보면(Table 4), age가 6개 영역에서 공유되어 가장 많은 영역에서 연구된 공통 키워드인 것으로 나타났다. 이는 고령화, 높아진 결혼 및 출산 연령 등과 같은 최근 사회적 이슈가 반영된 연구 동향으로 볼 수 있다.
후속연구
- 하지만 RJCC 및 의류학 연구의 경향을 파악하는데 있어, 특정 학술지와 3년이라는 기간으로 한정하였다는 점에서 그 결과의 한계가 있다. 따라서 앞으로 의미연결망 분석 활용한 장기간의 시계열적 연구를 통해 의류학 연구경향을 시대 순으로 비교분석하고, 해외 의류학 연구 동향과 비교 등을 통해 새로운 시사점을 도출할 수 있을 것으로 기대한다.
- 학술지의 정보를 수집하고, 수집된 정보를 바탕으로 하나의 패턴이나 경향 등을 알아보는 동향분석은 불확실한 현상을 확인하거나 패턴의 변화 등을 연구하기 위해 사용된다. 따라서 학술지에 게재 된 연구에 대한 동향분석을 수행함으로써 일정기간에 수행된 연구 활동의 현황, 주제영역의 분포와 변화의 추이 등 학문적 구조와 변화를 파악할 수 있으며, 나아가 새로운 연구동향 등을 제시할 수도 있다.
- 이와 같은 선행연구를 바탕으로, 논문에 제시되는 주요 키워드의 사용빈도, 동시출현 단어들의 관계를 기반으로 한 주요 키워드(node) 사이의 연결(edge or link) 상태 및 네트워크의 연결 구조(structure)를 이용 하는 의미연결망 분석이 RJCC를 통한 의류학 연구의 동향과 흐름을 파악하는데 유용한 방법론으로 활용될 수 있다고 판단된다. 따라서 본 연구에서도 RJCC에 등장하는 특정 키워드들의 현저성과 키워드 간의 관계 및 구조를 통해 연구동향, 특성 및 변화 추이 등을 파악하고자 의미연결망 분석을 활용하였다.
- 특히, ‘social-commerce’, ‘m-commerce’, ‘Hanbok’ 과 같이 최근의 이슈를 다루는 주제어들은 상대적으로 독립적인 형태의 연구로 진행되고 있어, 앞으로 더욱 다양한 측면의 연구가 이루어질 필요성이 있음을 확인할 수 있었다.
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