Earticle

Home

빅데이터 분석을 활용한 소비자의 업사이클링 인식에 대한 탐색적 연구
An Exploratory Study on Consumers’ Perception towards Upcycling through Big Data Analysis

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    국제차세대융합기술학회 바로가기
  • 간행물
    차세대융합기술학회논문지 바로가기
  • 통권
    제6권 2호 (2022.02)바로가기
  • 페이지
    pp.172-185
  • 저자
    조윤진
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A408418

※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.

4,600원

원문정보

초록

영어
The objective of this study is to investigate consumers’ perception on upcycling and related trends through big data analysis. The data containing the key word, ‘upcycling’ were collected from January 1, 2020 to December 31, 2021. Trends of the collected big data were analyzed by period and by channel. Additional analyses based on frequency, centrality and topic modeling were performed. The results are as follows. First, the search volume increased in 2021, compared to 2020. Also, among channels, the number of searches in blogs was higher than that of the others. Second, this study identified the top 50 words in frequency and found major 5 key words. The key words were ‘upcycling’, ‘utilization’, ‘recycling’, ‘ecofreindly’, and ‘product’ in the order of frequency of use. Comparing centrality with frequency revealed that the major key words in frequency differs from those in centrality. Third, as a result of topic modeling analysis to derive potential topics for upcycling, key words were divided into 4 topics in 2020 and 3 topics in 2021. This study is meaningful in that it identified consumers’ current interests and perceptions on upcycling to provide insights into the fashion industry.
한국어
본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 통해 업사이클링에 대한 소비자 인식을 파악하는 것이다. 이를 위해 2020년과 2021년을 구분하여 ‘업사이클링’에 대한 빅데이터를 수집하고, 기간별, 채널별 수집량 추이를 분석하였다. 또한 빈도수, 중심성, 그리고 토픽모델링 분석을 실시하였으며 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 기간별, 채널별 추 이를 분석한 결과 2021년의 검색 건수가 2020년에 비해 증가하였고, 채널 중에서는 블로그의 검색 건수가 다른 채널에 비해 많이 나타났다. 둘째, 두 기간 모두 ‘업사이클링’, ‘활용’, ‘리사이클링’, ‘친환경’, ‘제품’ 등의 단어들이 높은 빈도를 보였다. TF-IDF, 연결중심성을 빈도와 비교한 결과, 빈도와 중심성 수치에서 차이를 보이는 단어들 을 밝혀내었다. 셋째, 업사이클링에 대한 잠재적인 주제를 도출하기 위해 토픽모델링 분석을 실시한 결과, 2020년 은 4개의 주제, 2021년은 3개의 주제로 구분되었다. 본 연구는 업사이클링에 대한 현재적 관심과 인식을 파악함으 로써 관련 산업에 대한 통찰력을 제공하였다는 점에서 의의가 있다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
1.1 연구배경과 목적
1.2 연구 문제
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 업사이클링
2.2 빅데이터 분석
Ⅲ. 연구 방법
3.1 연구대상 및 범위
3.2 연구방법 및 절차
Ⅳ. 연구 결과
4.1 기간별, 채널별 수집량 분석
4.2 빈도, 중심성 분석
4.3 토픽모델링 분석 결과
V. 결론 및 제언
REFERENCES

키워드

업사이클링 빅데이터 텍스트마이닝 중심성 분석 토픽모델링 분석 Upcycling Big Data Text Mining Centrality Analysis Topic Modeling Analysis

저자

  • 조윤진 [ Yun-Jin Cho | 경상국립대학교 텍스타일디자인학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제차세대융합기술학회 [International Next-generation Convergence technology Association]
  • 설립연도
    2017
  • 분야
    복합학>기술정책
  • 소개
    Ever since next generation convergence technology became one of the most important industries in the nation, computing professionals have encountered a growing number of challenges. Along with scholars and colleagues in related fields, they have gathered in avariety of forums and meetings over the last few decades to share their knowledge, experiences and the outcome of their research. These exchanges have led to the founding of the International Next-generation Convergence technology (INCA) on December 1, 2015. INCA was registered as an incorporated association under the Ministry of Information and Communications. The main purpose of the organization is to improve our society by achieving the highest capability possible in next generation convergence technology.

간행물

  • 간행물명
    차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2508-8270
  • 수록기간
    2017~2024
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 506 DDC 606

이 권호 내 다른 논문 / 차세대융합기술학회논문지 제6권 2호

    피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      출처 : 네이버학술정보

        0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.

        페이지 저장
        소속기관 조회
        이용자님의 소속기관(단체)이 서비스에 가입되어 있는지 확인해 보십시오.
        기관회원에 소속되어 있는 이용자는 원문을 무료로 이용할 수 있습니다.