[논문]키워드 네트워크 분석을 통한 「패션비즈니스」 연구 동향 -패션마케팅 및 디자인 분야를 중심으로-

이미영; 이정민

doi:10.12940/jfb.2019.23.3.51

키워드 네트워크 분석을 통한 「패션비즈니스」 연구 동향 -패션마케팅 및 디자인 분야를 중심으로-
Research Trends in Journal of Fashion Business -A Social Network Analysis of Keywords in Fashion Marketing and Design Area- 원문보기

패션비즈니스 = Fashion business, v.23 no.3, 2019년, pp.51 - 66

이미영 (인하대학교 의류디자인학과) , 이정민 (이화여자대학교 의류산업학과)

Abstract ▼ AI-Helper

The aim of this study is to identify research trends of "Journal of Fashion Business" by analyzing the keyword network of the paper published between 2006 and 2017. The papers selected for analysis in the study were 287 fashion design articles and 281 fashion marketing articles published between February 2006 and December 2017 and titles, volumes, publishing years, authors, keywords, and abstracts of each paper were collected for data analysis. The research was carried out through selection, collection of article data, keyword extraction and coding, keywords refinement, formation of network matrix, and analysis and visualization process. First, based on the title of the paper used in the analysis, the fashion design/aesthetics, marketing/social psychology, clothing materials, clothing composition, and other fields were classified. Research analysis used the Netminer 4 (Ver.4.3.2) program. Results indicated showed that the intellectual structure of the "Fashion Business" research paper showed key word changes over time, and the degree centrality and between centrality of the keywords.

주제어

표/그림 (14)

그림 Figure 1. Research Process
표 Table 1. Number of Articles from Journal of Fashion Business Used for the Analysis
표 Table 2. Frequently Used Keywords in Fashion Design Articles in Journal of Fashion Business (2006-2017)
표 Table 3. Frequently Used Keywords in Design Articles of Journal of Fashion Business by Period 1 and 2
표 Table 4. Frequently Used Keywords in Marketing Articles in Journal of Fashion Business (2006-2017)
표 Table 5. Frequently Used Keywords in Marketing Articles of Journal of Fashion Business by Period 1 and 2
표 Table 6. Degree Centrality of Major Keyword in Fashion Design Area
그림 Figure 2. Visualization of Degree Centrality of Major Keyword in Fashion Design Area (2006-2011)
그림 Figure 3. Visualization of Degree Centrality of Major Keyword in Fashion Design Area (2012-2017)
표 Table 7. Degree Centrality of Major Keyword in Fashion Marketing Area
그림 Figure 4. Visualization of Degree Centrality of Major Keyword (2006-2011)
그림 Figure 5. Visualization of Degree Centrality of Major Keyword (2012-2017)
표 Table 8. Node Betweenness Centrality of Major Keyword in Fashion Design Area
표 Table 9. Node Betweenness Centrality of Major Keyword in Fashion Marketing Area

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구에서는 5개의 분야 총 866편의 연구논문 중에서 패션디자인분야 295개 및 패션 마케팅 분야 281개의 논문의 키워드 분석을 통해 패션비즈니스 학술지에 투고된 마케팅 분야의 연구동향을 살펴보았다. 마케팅 분야 281편의 논문에서는 1132개의 주제어가, 패션디자인 분야 297편의 논문에서는 1262개의 주제어가 제시되었으며, 복수제시를 고려하면 1007개의 다른 주제어가 제시되었다.
본 연구에서는 「패션비즈니스」 학회지의 키워드 분석을 통해 학술지의 과거와 현재를 탐색하고, 미래 연구 방향 예측에 필요한 점을 살펴보았다. 저자가 기입한 주제어가 논문을 가장 표현하는 주제어라고 판단하여 저자기입 주제어를 분석하였으나, 자료수집 과정에서 저자들의 키워드 선정이 다양하여 (예; 매우 긴 문장형태의 키워드) 키워드가 주제어의 역할을 하지 못하고 있는 경우를 다수 볼 수 있었다.
네트워크 중앙성은 한 키워드가 전체 네트워크에서 중심에 위치하는 정도를 표현하는 지표(Sohn, 2002)이다. 본 연구에서는 네트워크의 개별 키워드가 네트워크의 중심에 위치 하는 정도가 어떠한지를 살펴보기 위해 연결중앙성과 키워드 사이에서 중개자 역할을 하는 사이중앙성을 살펴보았다. 연결중앙성은 특정노드를 중심으로 주변에 노드와 얼마나 많이 연결되어 있는가는 나타내는 지표로, 한 개의 주제어가 다른 주제어와 연결을 많이 가질수록 더욱 많은 권력을 가진다.
본 연구에서는 패션비즈니스 연구동향을 파악하기 위해 가장 영향력이 있는 주제어와 상호 연관성이 높은 주제어를 연결 중앙성과 사이 중앙성을 통해 살펴보았다.
본 연구에서는 한국패션비즈니스학회에서 출간하는 학회지 「패션비즈니스」 가 등재지가 된 2006년부터 2017년까지 (12년) 게재된 논문의 키워드 네트워크 분석을 통해 분야별 연구동향을 살펴보았다.
본 연구에서는 한국패션비즈니스학회에서 출간하는 학회지 「패션비즈니스」 가 등재지가 된 2006년부터 2017년까지(12년) 게재된 논문의 키워드 네트워크 분석을 통해 분야별 연구동향을 살펴보았다.
하지만, 최근 다른 분야 간의 공동/융합연구 뿐 아니라 다른 분야로의 확장 현상이 발생하여, 세부 분야의 특성에 맞는 연구자들이 참여하여 관련 논문을 발표하는 형태에서 최근에는 의류/패션/복식 분야 많은 학술지가 디자인, 마케팅, 의류소재, 의복구성의 다양한 주제의 학술 논문 뿐 아니라 사례연구 등도 발표하고 있다(Lee & Lee, 2007). 이에 본 연구에서는 패션비즈니스에서 활발히 논문이 발표되고 있는 패션 디자인 및 마케팅 분야의 연구경향을 살펴보고, 패션비즈니스의 발표논문이 산학활동을 포함한 학술지 목표를 반영하고 있는지를 고찰해 보고자 한다. 이를 바탕으로 타 학술지와 차별되는 패션비즈니스 연구 분야에 대한 논의가 이루어 질 수 있을 것이다.
특히 「패션비즈니스」 학술지 연구에서 중심적인 위치를 점한 키워드가 무엇이며, 이러한 키워드 간의 연결구조는 어떠한지 살펴보았다.

제안 방법

마케팅 분야 281편의 논문에서는 1132개의 주제어가, 패션디자인 분야 297편의 논문에서는 1262개의 주제어가 제시되었으며, 복수제시를 고려하면 1007개의 다른 주제어가 제시되었다. 먼저, 1) 전체적인 키워드 경향을 살펴보았으며, 2) 논문발표연도에 따라, 1기(2006년~2011년) 와 2기(2012년~2017년)로 나누어 비교하였다.
연구에서 분석대상으로 선정한 논문은 「패션비즈니스」 2006년2월부터 2017년 12월까지 출간된 연구논문 866편 중 패션디자인분야 297개 및 패션 마케팅 분야 281개의 논문을 대상으로, 분석을 위한 논문정보로 논문의 제목, 권(호), 출판년도, 저자명, 주제어를 수집하였다. 연구는 1) 분석대상 선정, 2) 분석자료 수집, 3) 키워드 추출 및 코딩, 4) 키워드 클리닝, 5) 네트워크 행렬 작성, 5) 분석 및 시각화 과정을 통해 진행되었다.
논문발표연도에 따라, 1기(2006~2011년) 와 2기(2012년∼2017년)로 나누어 사용된 키워드 빈도를 조사하였다.
논문발표연도에 따라, 1기(2006년~2011년) 와 2기(2012년∼2017년)로 나누어 사용된 키워드 빈도를 조사하였다.
먼저, 분석에 사용된 논문 제목을 기반으로 두 명의 연구자가 디자인(디자인/미학), 마케팅(마케팅/의상사회심리), 의류 소재, 의복구성, 기타분야로 분류하였다. 두 분과 이상의 연구주제가 혼합되어 한 분과로의 분류가 어려운 경우의 경우에는 초록을 참고하여 다시 분류하였으며, 2개 이상 분야의 주제가 혼합되어 한 분야로 분류가 어렵거나, 위의 분야로 분류되기 어려운 경우에는 (예: 의류학 교육) 기타로 분류하였다. 분류 결과는 Table 1과 같다.
2) 프로그램을 사용하여 주제어 분포를 살펴보았으며 네크워크 중앙성을 분석하였다. 또한 네트워크의 시각화를 통해 주제어 사이에 관계를 선으로 표현하여 데이터만으로 인식하기 어려운 연결 구조를 한눈에 파악할 수 있도록 하였다.
예를 들면, 본 연구에서 근무복과 유니폼과 같은 유사어는 유니폼으로, 젠스타일과 선스타일은 젠스타일로 반영되었다. 마지막으로는 키워드 네트워크 행렬을 구성하고, 네트워크를 분석하는데, 연구 목적에 따라 밀도나 연결정도와 같은 네트워크 분석, 중앙성 분석, 시각화 분석 등을 실시한다.
먼저, 분석에 사용된 논문 제목을 기반으로 두 명의 연구자가 디자인(디자인/미학), 마케팅(마케팅/의상사회심리), 의류 소재, 의복구성, 기타분야로 분류하였다. 두 분과 이상의 연구주제가 혼합되어 한 분과로의 분류가 어려운 경우의 경우에는 초록을 참고하여 다시 분류하였으며, 2개 이상 분야의 주제가 혼합되어 한 분야로 분류가 어렵거나, 위의 분야로 분류되기 어려운 경우에는 (예: 의류학 교육) 기타로 분류하였다.
학회지 「패션비즈니스」가 등재지가 된 2006년 2월부터 2017년 12월까지 출간된 연구논문 866편 중 패션디자인논문 287편, 패션마케팅 논문 281편을 대상 논문으로 선정하였다. 본 논문에서는 저자가 국문 주제어를 분석하기 때문에, 국문 주제어를 기입하지 않은 영문논문의 주제어는 두 연구자가 관련 논문을 참고하여 영문 주제어를 국문으로 번역하여 분석에 사용하였다.
본 연구에서는 Netminer4(Ver.4.3.2) 프로그램을 사용하여 주제어 분포를 살펴보았으며 네크워크 중앙성을 분석하였다.
종앙성이 높으면 영향력이 높은 주제어라고 할 수 있다(Kim & Kim, 2016). 본 연구에서는 연결된 노드의 수를 의미하는 연결정도(degree)를 이용하여 연결중앙성(degree centrality)을 측정하였다. 연결정도가 높으면, 그 노드는 전체 네트워크에서 영향력이 높다는 것을 나타낸다.
분석을 위해 각 논문의 제목, 권(호), 출판년도, 저자명, 주제어를 수집하였다.
자료를 수집한 후 주제어를 추출하는 방법으로는 저자가 직접 수록한 주제어를 이용하는 경우와 저자가 수록한 주제어가 없을 시에는 제목, 초록, 결과 등에서 키워드를 추출하여 사용하는 경우가 있다. 후자와 같이 주제어를 연구자가 임의로 선정할 경우 실제 저자가 의도하지 않은 주제어가 선정될 수 있으므로, 본 연구에서는 저자가 직접 수록한 주제어를 분석에 사용하였다.

대상 데이터

1개에는 총 132편의 논문이 포함되었으며, 총 535개의 키워드가 제시되었고, 중복된 키워드를 고려하면 총 451개의 다른 키워드가 사용되었다.
논문발표연도에 따라, 1기(2006~2011년) 와 2기(2012년∼2017년)로 나누어 사용된 키워드 빈도를 조사하였다. 1개에는 총 155편의 논문이 포함되었으며, 총 640개의 키워드가 제시되었고, 중복된 키워드를 고려하면 총 547개의 각기 다른 키워드가 사용되었다. 1기에 사용된 키워드 중에서는 '영화의상'이 11회, '스트리트패션'이 9회 사용되었으며 '상징성', '중국패션시장', '색채이미지'도 자주 사용된 것으로 나타났다.
분석 대상을 선정한 후 학술지 논문, 학위 논문, 보고서, 특허, 단행본, 웹문서 등 키워드를 추출할 수 있는 자료를 선정하는데, 본 연구에서는 KISS DB 검색을 통해 분석 자료를 수집하였다.
키워드 네트워크 분석은 연구하고자 하는 목적에 따라 분석대상을 선정해야 한다. 연구 주제에 따라 주제어, 저자, 논문의 본문 등이 될 수 있는데, 본 연구에서는 학술 논문에 저자가 직접 수록한 주제어를 분석대상으로 선정하였다. 분석 대상을 선정한 후 학술지 논문, 학위 논문, 보고서, 특허, 단행본, 웹문서 등 키워드를 추출할 수 있는 자료를 선정하는데, 본 연구에서는 KISS DB 검색을 통해 분석 자료를 수집하였다.
연구에서 분석대상으로 선정한 논문은 「패션비즈니스」 2006년2월부터 2017년 12월까지 출간된 연구논문 866편 중 패션디자인분야 297개 및 패션 마케팅 분야 281개의 논문을 대상으로, 분석을 위한 논문정보로 논문의 제목, 권(호), 출판년도, 저자명, 주제어를 수집하였다. 연구는 1) 분석대상 선정, 2) 분석자료 수집, 3) 키워드 추출 및 코딩, 4) 키워드 클리닝, 5) 네트워크 행렬 작성, 5) 분석 및 시각화 과정을 통해 진행되었다.
학회지 「패션비즈니스」가 등재지가 된 2006년 2월부터 2017년 12월까지 출간된 연구논문 866편 중 패션디자인논문 287편, 패션마케팅 논문 281편을 대상 논문으로 선정하였다.

이론/모형

주제어 네트워크 분석의 시각화를 위해 Kamada and Kawai 알고리즘을 사용하여 주제어 사이의 관계를 선으로 표현하였다(Kamada & Kawai, 1989).

성능/효과

본 연구에 포함된 전체기간(2006-2017년)중 「패션비즈니스」 학회지에 발표된 패션마케팅 분야의 키워드는 '외모관리행동'이 가장 많았으며, '구매의도', '구매행동', '의복추구혜택', '브랜드태도', '라이프스타일' 등의 순으로 나타났다. 「패션비즈니스」 연구논문의 지적 구조는 시간의 흐름에 따라 키워드 변화가 나타나, 1기(2006년~2011년)와 2기(2012년~2017년) 사이에 등장빈도가 높은 키워드, 상위권 키워드의 연결중앙성과, 사이중앙성 순위가 변동하였음을 알 수 있었다. 패션디자인 분야의 경우 1기에 '영화의상'의 키워드 등장 빈도가 매우 높은 반면, 2기에는 '이미지', '패션', '패션스타일'과 같은 키워드의 제시빈도가 높게 나타났으며, '디지털클로딩'이나 '스마트의류' 등이 새롭게 등장하였고, 메이크업이나 뷰티 관련 키워드도 많이 나타나 연구 내용이나 주제가 시기별로 변화하였음을 보이고 있다.
분석 결과, 1기의 사이중앙성은 브랜드태도가 가장 높고, '구매행동', '중국소비자', '라이프스타일' 순으로 나타났다.
분석 결과, 1기의 사이중앙성은 영화의상이 가장 높고, 다음으로는 '상징성', '스트리트패션', '색채연구' 등이 높게 나타났다.
셋째, 전체 주제어 중 가장 영향력이 있는 주제어와 상호 연관성이 있는 주제어는 무엇인가?
1기에 비해 2기에 크게 성장한 외모관리행동은 다수의 연구자가 의상심리 관련 논문 다수에서 사용된 주제어로 패션비즈니스학회지에 의상사회심리 관련 논문의 비중이 적지 않음을 알 수 있었다. 외모관리행동은 청소년, 여성, 중년여성 등 세대를 달리하여 연구되기도 하고, 뷰티나 청바지 제품 소비자행동과 연결되어 연구된 것으로 나타나 의상심리논문 뿐 아니라 패션마케팅 논문에서도 사용된 주제어임을 알 수 있었다. 또한 의상심리 관련 키워드가 다수 등장한 것은 패션비즈니스 학회지의 논문발표 연구자의 특성을 반영한 것으로 보인다.
키워드 중앙성을 살펴본 결과, 대체적으로 키워드빈도가 높은 주제어가 네트워크분석에서도 높은 연결중앙성을 보여주었다. 패션마케팅 분야의 경우 1-2기에 걸쳐 연결중앙성이 지속적으로 높은 키워드인 '구매의도'에 관련된 연구는 시기와 관계없이 지속적으로 연구되고 있음을 나타낸다.
패션디자인의 경우에 1기의 '중국패션시장'이나 '웨딩드레스'는 키워드 빈도는 높았으나 연결중앙성은 매우 낮은 것으로 나타나, 연구자체는 많이 이루어지고 있으나 타 상위 키워드에 비해 한정적인 영역의 세부주제로 다루어지고 있음을 알 수 있었다.

후속연구

하지만 '중국패션시장', '스트리트패션', '패션기업' 등 패션시장 분석이나 사례연구와 관련된 키워드가 패션디자인 및 마케팅 분야에서 주요 키워드로 다수 사용되고 있어, 패션산업계의 시장조사나 사례연구와 같은 산학관련 연구가 발표되고 있음을 유추할 수 있었다. 이러한 산학활동 연구특성은 논문의 저자 선정 키워드보다는 연구목적이나 연구방법에 반영되므로, 추후에는 키워드보다는 제목이나 연구의 목적, 방법, 결과 등을 포함하는 초록을 통해 연구동향을 분석해 보는 것이 필요할 것이다.
이에 본 연구에서는 패션비즈니스에서 활발히 논문이 발표되고 있는 패션 디자인 및 마케팅 분야의 연구경향을 살펴보고, 패션비즈니스의 발표논문이 산학활동을 포함한 학술지 목표를 반영하고 있는지를 고찰해 보고자 한다. 이를 바탕으로 타 학술지와 차별되는 패션비즈니스 연구 분야에 대한 논의가 이루어 질 수 있을 것이다.
다양한 연구 주제나 패션산업계에서 필요로 하는 최신 주제에 대한 연구를 포함하기 위해서는 최근 다수의 학회지에서 진행하고 있는 특별호(special issue) 논문 발간을 고려해 볼 수 있을 것이다. 이를 통해 변화하는 패션비즈니스 환경을 반영할 수 있는 최신 주제관련 논문이나 연구주제의 다양성을 추구할 수 있는 논문이 발표될 수 있는 여건을 마련함으로써 학회지의 특성을 차별화 할 수 있을 것이다.
따라서, 패션산학 활동에 따른 사례, 시장분석, 사례연구가 「패션비즈니스」 학회지의 차별점인지를 알아보기 위해서는 패션/의류 관련 타 학회지와 비교연구가 필요하다. 이를 통해, 「패션비즈니스」 학회지 발표 논문이 타 학회지와 비교해 어떠한 특징을 가지고 있고, 학회지의 목표를 위해서 어떠한 분야의 연구가 더 필요한지를 살펴봄으로써 보다 심도 있는 분석을 할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 한국패션비즈니스학회에서 출간하는 학회지 「패션비즈니스」 가 등재지가 된 2006년부터 2017년까지 (12년) 게재된 논문의 키워드 네트워크 분석을 통해 분야별 연구동향을 살펴보았다. 특히 「패션비즈니스」 학술지 연구에서 중심적인 위치를 점한 키워드가 무엇이며, 이러한 키워드 간의 연결구조는 어떠한지 살펴봄으로써, 「패션비즈니스」에 게재된 연구주제의 과거와 현재를 탐색하고 지적구조를 탐색하는데 도움을 줄 수 있을 것이다.
또한, 분석에 사용된 주제어의 수가 많이 않아, 네트워크분석 등을 통해 연구동향을 살펴보는 것이 어려운 면이 있었다. 후속 연구에서는 초록을 분석대상으로 다른 학회지의 패션디자인이나 패션마케팅 분야 논문들과 비교를 통해 「패션비즈니스」 학회지의 연구경향을 심도 있게 살펴보는 것이 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	네트워크 분석이란?	네트워크 분석은 사람, 조직, 사물 등 분석 대상들 간의 관계를 네트워크로 형성하여, 네트워크의 구조를 분석하는 기법을 말한다. 키워드 네트워크 분석이란 특정 주제 영역의 문헌집합으로부터 키워드를 추출하고, 각 키워드 쌍의 동시 출현 빈도를 계산하며, 이 빈도로부터 키워드 간의 유사도(연관도)를 계산하여 구성한 후(Lee, 2012), 사회적 네트워크 분석방법을 이용하여 키워드 간의 상호관계성을 분석할 수 있는 방법이다.
	중앙성 분석의 측정 지표로 어떤 것이 있는가?	즉, 중앙성 분석을 통해 네트워크에서 중요한 개념이거나 주목할 만한 주제어가 무엇인지 또 각 주제어들은 그 중심에 어느 정도 접근하고 있는지 알 수 있다. 중앙성을 측정하는 지표로는 연결중앙성(degree centrality), 사이중앙성(betweenness centrality), 근접중앙성(closeness centrality) 등이 있다. 연결 중앙성은 특정노드를 중심으로 주변에 노드와 얼마나 많이 연결되어 있는가는 나타내는 지표로, 연결중앙성이 높은 노드는 정보의 교류가 높다.
	네트워크 분석 방법으로 어떤 것이 있는가?	네트워크 분석 방법으로는 네크워크 결속 분석, 하위네트워크 분석, 구조적 등위성 분석, 중앙성 분석 등이 있다. 중앙성(centrality)은 사회 네트워크 분석에서 가장 많이 사용 되는 지표로 주제어가 전체 주제어 중에 중심에 위치하는 정도를 표현하는 지표로 사용된다.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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