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영어

The purpose of this study is to help revitalize the local fashion industry by analyzing the use of big data and research trends in the fashion industry. The scope of the study was set to the representative cases and studies of big data used in the fashion industry and fashion-related industries, and the method of study was academic data, research reports, Internet newspaper articles or trend reports Data such as videos, periodicals, and interviews were collected and analyzed for research. In this regard, this study obtained the following conclusions as a result of analyzing the use of big data and research trends in the fashion industry. Big data analysis in the fashion industry tends to be used and studied mainly in trend analysis, consumer analysis, design development, and inventory management. In trend analysis, trend analysis through big data can be an important predictive data at a time when small-quantity production of various types is oriented and the reactive production system (QRS) is actively used. In consumer analysis, consumer analysis through big data is most necessary at a time when SNS and online use is increasing due to changes in lifestyle and online shopping of consumers after the pandemic, and it is considered suitable as data to understand consumers. In design development, the use of big data will bring about innovative changes in the way of identifying and communicating the design needs of the public in the information age. In inventory management, by using big data, accurate analysis and forecasting, production and planning, and inventory criteria will be able to respond quickly to meet the needs and needs of consumers. In addition, the last 5 years, 3 years, and 1 year were analyzed with word cloud to find out the usage and research trends in the fashion industry with keywords related to the fashion industry applied to the actual web. As a result, in all of the 5-year, 3-year, and 1-year analyses, fashion, industry, and Seoul had a high proportion, especially fashion. PET bottles were also prominent in the 3-year analysis and worldwide in the 1-year analysis.

한국어

본 연구는 패션산업에서의 빅데이터 활용 및 연구동향을 분석하여 지역 패션산업의 활성화에 도움이 되는 데 그 목적이 있다. 연구의 범위는 패션산업 및 패션관련산업에서 활용되고 있는 빅데이터의 대표적인 사례 및 연구를 범위로 설정하였고, 연구의 방법은 패션과 빅데이터에 관련된 학술자료, 연구보고서, 인터넷 신문기사나 동향보고서, 동영상 및 정기간행물, 인터뷰 등의 자료를 수집, 분석하여 연구하였다. 이에 패션산업에서의 빅 데이터 활용 및 연구동향을 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 패션업계의 빅데이터 분석은 트렌드 분석, 소비자 분석, 디자인 개발, 재고관리를 주축 으로 활용되고 연구되는 경향을 보이고 있다. 트렌드 분석에서는 다품종소량생산을 지향 하고, 반응생산시스템(QRS)이 활발히 이용되는 현황을 비추어 볼 때 빅데이터를 통한 트렌드 분석이 중요한 예측 자료가 될 수 있을 것이다. 소비자 분석에서는 팬데믹 이후 소비자들의 라이프스타일 변화와 온라인 쇼핑 증가로 SNS와 온라인 사용이 증가하고 있 는 시점에서 빅데이터를 통한 소비자 분석이 무엇보다 필요하고 소비자를 이해하는 자료 로 적합할 것으로 본다. 디자인 개발에서는 빅데이터 활용을 통해 정보화 시대에 대중의 디자인 니즈를 파악하고 소통하는 방법에 혁신적인 변화를 가져올 것이며, 이를 디자인 개발에 반영한다면 소비자의 요구를 즉각 반영한 상품 기획 및 구매로 이어질 것이다. 재고관리에서는 빅데이터 활용으로 정확한 분석과 예측, 생산 및 기획, 재고의 기준이 소비자의 요구도와 필요에 맞춰서 발 빠르게 대응할 수 있을 것이다. 추가적으로 실제 웹상에 적용된 패션산업 관련 키워드로 패션산업에서의 활용 및 연구동향을 알아보기 위 해 최근 5년간, 3년간, 1년간 구분하여 워드클라우드로 분석해 보았다. 그 결과 5년간, 3년간, 1년간 분석 모두 패션, 산업, 서울시가 비중이 높게 나타났으며, 특히 패션이 압도 적으로 높게 나타났다. 그리고 3년간 분석에는 페트병이, 1년간 분석에서는 글로벌이 두 드러지게 부상하는 양상을 보였다.