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텍스트마이닝 기반의 토픽모델링을 활용한 코로나19 전후 메타버스 패션 인식변화 분석

원문정보

An Analysis of Changes in Perception of Metaverse Fashion before and after COVID-19 Using Topic Modeling Based on Text Mining

김소라

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초록

영어

Recently, the digital transformation of the fashion industry based on the metaverse is showing rapid growth and continuous expansion through the 4th industrial revolution and the spread of non-face-to-face culture due to the COVID-19 pandemic over the past two years. Accordingly, this study used topic modeling analysis based on text mining to examine changes in the perception of metaverse fashion before and after Corona 19 and trends in the domestic fashion industry. The research method was conducted based on text data related to the subject keywords of ‘metaverse’ and ‘fashion’ for three years from 2019, when Corona occurred, to 2021, when daily life is gradually restored through the pandemic. Through this, changes in perception of metaverse fashion that appeared before and after COVID-19 and trends in the domestic fashion industry were reviewed, and annual characteristics were derived. Based on the analysis results, it is intended to predict and present the direction of fashion in the metaverse environment in the post-COVID-19 era.

한국어

최근 메타버스를 기반으로 한 패션 산업의 디지털 전환은 4차 산업혁명을 비롯하여 지난 2년간 전 세계 적인 코로나19(COVID-19) 팬데믹 사태로 인한 비대면 문화의 확산을 통해 빠른 성장과 지속적인 확장을 보이며 메가 트렌드로 자리 잡아가고 있다. 이에 따라 본 연구는 코로나19가 발생한 2019년부터 대유행을 거쳐 단계적 일상 회복이 이루어진 2021년까지 3년간 ‘메타버스’와 ‘패션’ 주제 키워드에 관련한 텍스트 데이터를 중심으로 텍 스트마이닝 기반의 토픽모델링 분석을 활용하여 코로나19 전후로 나타난 메타버스 패션에 대한 인식의 변화와 국 내 패션 산업의 동향을 고찰하였다. 이를 통해 코로나19 발생 이후 연도별 변화 추이와 양상을 살펴본 후 그 특징 을 도출하고, 포스트 코로나 시대에 메타버스 환경 속에서 패션이 나아갈 방향을 예측하고 제시하고자 한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 메타버스와 패션
2.2 코로나19 전후 메타버스 패션 및 빅데이터 관련 연구 동향
Ⅲ. 연구 방법 및 절차
3.1 데이터 수집 시기와 범위
3.2 데이터 분석 방법
Ⅳ. 연구 결과 및 논의
4.1 메타버스 패션 관련 키워드 단순 빈도분석 및 TF-IDF 분석
4.2 메타버스 패션 관련 토픽모델링 분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES

저자정보

  • 김소라 Kim-So Ra. 서울여자대학교 패션산업학과 조교수

참고문헌

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