The Korean Society of Costume

Current Issue

Journal of the Korean Society of Costume - Vol. 74 , No. 1

[ Article ]
Journal of the Korean Society of Costume - Vol. 71, No. 3, pp. 124-142
ISSN: 1229-6880 (Print) 2287-7827 (Online)
Print publication date 30 Jun 2021
Received 13 May 2021 Revised 28 May 2021 Accepted 03 Jun 2021
DOI: https://doi.org/10.7233/jksc.2021.71.3.124

소셜 빅데이터로 살펴본 스트리트 패션 네트워크의 변화 : 대중적 관심사와 클러스터 속성에 대한 시계열적 접근
선준호 ; 정혜정 ; 이지연
한양대학교 의류학과 휴먼테크융합전공 박사수료
서울대학교 생활과학연구소 책임연구원
한양대학교 의류학과 부교수

Changes in Street Fashion Networks Using Social Big Data : Time-Series Approach to Public Attention and Cluster Attributes
Joon-Ho Seon ; Hye-Jung Jung ; Ji-Yeon Lee
Ph.D. Candidate, Human-Tech Convergence Program, Dept. of Clothing & Textiles, Hanyang University
Senior Researcher, Research Institute of Human Ecology, Seoul National University
Associate Professor, Dept. of Clothing & Textiles, Hanyang University
Correspondence to : Ji-Yeon Lee, e-mail: jyeonlee@hanyang.ac.kr

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Abstract

Street fashion's influence on the fashion world is gradually expanding. Thus, we looked at the public attention of street fashion and the process of cluster attribute changes through social big data. Channels for unstructured data collection were limited to social media platforms, and data was collected in five-year intervals from 2010, 2015, and 2020. After the refining process, the 100 final keywords used for the analysis were extracted by period. Data analysis was conducted using TF-IDF value, network centrality value, and QAP correlation analyses. The networks in 2010 and 2015 showed similar relationships, and the correlation between the 2010 and 2020 periods was relatively weakened, indicating that changes in the network structure had taken place. 2010's network tended to explore street fashion and celebrity fashion overseas; however, the network's structure was diversified with the addition of various street fashion styles in 2015 and clusters related to marketing activities and consumer behavior in 2020. In particular, interest in brands and items sharply increased in 2020, highlighting the importance of brand value and product differentiation. In addition, new keywords, such as “eco-friendly” and “technology” began to appear, confirming that changes caused by the influence of millennials were impacting the fashion market. In addition to developing design-oriented fashion products, it is necessary for companies and designers to reconsider access to fashion through technological advancements, sustainable products, and marketing. This study is significant, as it provides basic data that can be used to establish a product and marketing strategy for street fashion brands.


Keywords: cluster attribute, public attention, QAP correlation, semantic network analysis, social big data, street fashion
키워드: 클러스터 속성, 대중적 관심사, QAP 상관관계, 의미 네트워크 분석, 소셜 빅데이터, 스트리트 패션

Ⅰ. 서론

스트리트 패션(street fashion)의 기원이 되는 거리(street)는 당대의 사회적 배경과 사람들의 관심사가 집약된 대중문화의 중심지로(Ju, Lee, & Choo, 2012; Kim, 2003), 현대 패션에서는 대중으로부터 수용된 유행이 투영된다는 점에서 주목받고 있다. 특히 거리의 젊은 세대에게서 보여지는 독창적이고 개성적인 의복 스타일링은 역으로 기업과 디자이너들에게 창의적 영감의 발상지로써 활용되고 있어(Kim, 2003), 스트리트 패션이 패션계에 전파하는 영향력은 점차 확대되고 있다.

현재 국내 스트리트 패션 시장은 전성기라 할 수 있을 정도로 그 규모가 성장세에 있다. 2017년도 국내 캐주얼 의류의 시장 규모는 약 15조원으로 집계되어 전 복종 중 가장 높은 상승률을 보였는데, 스트리트 패션 부문의 성장이 크게 기여한 것으로 보고되었다(Oh, 2020). 또한 국내 스트리트 패션 쇼핑 플랫폼인 무신사의 경우에는 2019년도 거래액이 2018년도의 두 배 이상인 9000억원에 달하여 스트리트 패션 부문이 지속적인 확장 추세임을 나타낸다(Park, 2020).

스트리트 패션이 패션산업에서 주요 시장으로 부상함에 따라 스트리트 브랜드의 디자이너가 하이패션 브랜드에 영입되거나, 유명 인플루언서들과 컬래버레이션을 진행하는 사례도 증가하고 있다. 오프 화이트의 디자이너 버질 아블로(Virgil Abloh)가 루이비통의 크리에이티브 디렉터로 영입된 사례, 나이키, 반스와 슈프림의 협업, 꼼데가르송 및 디올 등의 유명 브랜드와 스투시의 협업은 스트리트 패션의 저변이 확장되었음을 나타내는 대표적인 사례로 거론된다(Du & Kim, 2020). 더불어 스트리트 패션 브랜드 챔피온의 경우 일본 게임 기업 닌텐도의 대표 캐릭터 ‘슈퍼마리오’와 컬래버레이션을 시도하는 등 스트리트 패션 브랜드와 이종업계 간의 협업도 활발히 진행되고 있다.

현대 스트리트 패션의 저변이 확장될 수 있었던 데에는 주요 소비자 계층인 밀레니얼 세대의 역할이 핵심적 계기를 마련했다고 할 수 있다. 밀레니얼 세대는 1980년대에서 2000년대 초반에 태어난 세대를 일컫는데, 기존의 소비자들과는 사고 방식이나 소비행동 등에서 확연히 차이가 구별된다. 이전 시대의 신세대가 항상 새로운 것을 추구하고 반사회적 성향을 보이던 것과는 달리 밀레니얼 세대는 실용성을 추구하며, 집단의 가치를 고려함과 동시에 권리와 의무도 중요시한다(Howe & Strauss, 2009). 또한 개인의 개성과 취향을 중시하고 친환경, 지속가능성과 같은 사회윤리적 문제에 대한 관심이 많은 것도 특징적이다(Sung & Yu, 2020). 타인에 대한 추종보다는 자신만의 라이프스타일을 구축하고 자주적으로 소비하는 등 전통적인 유행이론이 적용되지 않는 새로운 유형의 소비자 집단이라 할 수 있다. 이러한 밀레니얼 세대의 특징이 자연스레 스트리트 패션에 반영되면서 브랜드 컬래버레이션, 뉴트로 패션, 지속가능패션과 같이 그들의 욕구에 부합하는 방향으로 시장의 흐름이 선도되었고, 지금의 스트리트 패션문화로 고착되었다고 볼 수 있다.

한편, 확장된 현대 스트리트 패션 시장의 규모에 비해 국내에서 진행된 선행연구는 다소 제한적이라 할 수 있다. 하위문화 현상이나 패션 사조와 연관지어 스트리트 스타일을 분석하거나(e.g., Lee & Park, 2000; Lee, 2013), 인류학적 관점에서의 기원과 계보 탐색(e.g., Lee, 2007), 또는 국가별 스타일 비교(e.g., No & Yang, 2003; Oh & Bae, 2013; Yang & Kim, 2019)와 같이 주로 디자인 및 미학적 측면의 연구가 중점적으로 이뤄졌다. 더욱이 이 중 대다수가 이론적 고찰, 사례분석을 중심으로 이루어졌고, 소비자 연구는 그 수가 상대적으로 적을 뿐 아니라 이미지 관찰 및 동향 분석과 설문지법을 통한 실증적 연구에 한정되어 있다(e.g., Chung & Kim, 2001; Noh & Lee, 2002; Yoon, 2009). 여러 소비자 중에서도 밀레니얼 세대를 대상으로 한 연구는 Du & Kim(2020)Sung & Yu(2020)의 연구가 확인되는데, 다른 선행연구들과 마찬가지로 이론과 사례 고찰에 의한 분석을 중심으로 진행되었다. 그러나 온라인의 활성화로 정보가 기하급수적으로 생성되고 급속도로 공유되는 현 상황에서 효율적으로 트렌드를 예견하고 시장동향을 파악하기 위해서는 소셜 데이터 중심의 다각적인 접근이 이뤄질 필요가 있다. 소셜 데이터를 기반으로 스트리트 패션에 대한 대중의 관심사와 담론의 경향성을 통시적으로 통찰하는 연구가 요구되는 시점이라 할 수 있다.

스트리트 패션에는 소비자들의 취향과 선호 스타일이 반영되기 때문에 한 시대의 대중적 성향을 파악할 수 있는 중요한 요소들이 포함된다(Yang & Kim, 2019). 이에 본 연구는 소셜 비정형 데이터를 통해 시간의 흐름에 따른 스트리트 패션 네트워크의 변화를 탐색해 보고자 한다. 기존 지수 중심의 정량적 데이터와 달리 블로그, SNS 등의 개인기록매체를 통해 형성되는 비정형 데이터는 기록자의 정서와 내면의 심리를 담고 있어 비교적 단시간에 심층적인 소비자 의견을 파악할 수 있다(Seon, Park, & Lee, 2020). 특히 스트리트 패션은 개인기록매체의 활용도와 소비자 및 마케터 간 정보공유가 활발한 편이기 때문에(Kim & Ro, 2018), 높은 함축성을 가진 데이터를 확보할 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구는 스트리트 패션에 대한 대중의 관심사와 클러스터 속성의 변화 과정을 살펴봄으로써 패션 기업의 향후 마케팅 및 제품생산 방안 모색에 도움을 줄 수 있는 기초자료를 제공하고자 함에 목적이 있다.


Ⅱ. 이론적 배경
1. 스트리트 패션의 개념과 변화

스트리트 패션은 거리에서 흔히 접할 수 있는 젊은 세대들의 옷차림으로, 하위문화가 주류 문화에 수용되는 유행의 상향전파이론에 기인하여 형성되었다(Kim & Ro, 2018; Lee, 2007). 상향전파 이론은 하위문화 집단에 의해 발원되고 채택된 패션이 그보다 높은 계층으로 점차 확산된다는 유행전파이론이다.

인류학적 관점에서 그 흐름을 살펴보면, 스트리트 패션의 태동기라 할 수 있는 1940년대는 2차 세계대전 이후 진행된 급진적인 산업화의 영향으로 노동자 계급의 청소년들이나 젊은 지식인 등이 사회문화적으로 소외되던 시기였다. 그들은 자신들만의 집단적 유대감을 형성하고 개인의 정체성을 확립하기 위해 하위문화를 형성하였는데(Kim, 2003; Polhemus, 1996), 당시 그들의 정서를 대변하고자 했던 여러 표현수단 중 의복에서 비롯된 것이 스트리트 패션의 시초라 할 수 있다. Kahng et al.(2012)의 유행에 대한 고찰에 따르면 사람들은 타인이 자신과 동일한 스타일을 착용하였을 때, 그리고 자신이 착용한 스타일이 당시의 가장 지배적인 스타일로 인정받고 있다고 여겨질 때, 자신감이 형성되고 심리적으로 지지를 받는 느낌을 경험하게 된다고 하였다. 이를 연관 지어 보면 스트리트 패션의 태동이 하위문화로부터 비롯된 데에는 소속감, 유대감을 형성함으로써 심리적 안정감을 얻고자 한 동조의 욕구가 큰 계기로 작용하였다고 볼 수 있겠다.

이렇듯 초기의 스트리트 패션은 자유와 저항정신이 내포된 하위문화를 대표하는 상징으로 등장하였으나, 1980년대부터는 하위문화가 하이패션에 도입되면서 캐주얼웨어, 스포츠웨어 등으로 점차 확장되었다(Lee, 2007). 이후 여러 브랜드와 디자이너, 그리고 대중에 의한 지속적인 확산을 거쳐 지금의 개성적이고 감성적인 스타일의 스트리트 문화로 자리매김하게 되었다. 새로운 유행은 직전의 유행으로부터 시작되며, 혁신적이기보다는 점차 진화된 것으로서 역사적 연속성을 갖는다고 한 Blumer(1969)의 주장과 같은 맥락을 형성함을 알 수 있다.

스트리트 패션의 근원인 하위문화에서 보편적인 대중문화로 정착되기까지 그 중심에는 젊은 세대가 있었다. 젊은 신세대로부터 창조되는 스트리트 패션 스타일에는 그들의 정체성과 미의식이 담겨 있으며, 그 시대의 문화를 반영하는 것이 특징적이다(Kim, 2003; Ju et al., 2012). 이러한 젊은 신세대들은 스트리트 패션을 태동기부터 주도적으로 선도해왔다. 1950년대에는 비트족(Beats)과 테디보이즈(Teddy boys), 1960년대는 히피(Hippies), 1970년대 펑크(Punks) 등 시대별로 스트리트 패션을 선도한 대표적인 집단이 존재했다(Lee, 2007). 90년대 이후로는 포스트 모더니즘이 성행함에 따라 개개인의 개성이 강조되고 다양한 스트리트 스타일들이 혼합되어 공존하게 되었으며(Du & Kim, 2020), 하위문화 집단이 아닌 밀레니얼 세대, Z세대 등의 거시적인 신세대 집단에 의해 지속적으로 순환되고 있다.

온라인과 미디어의 발달은 스트리트 패션이 신세대로 하여금 대중문화로 채택될 수 있도록 한 가장 큰 원동력이라 할 수 있다. 신문, 잡지와 같은 일방적인 전파경로가 주요 매체였던 과거와 달리 현재는 대중매체의 발달로 소비자간 실시간 정보의 상호 교류가 가능해졌다. 이에 소비자들은 여러 셀러브리티, 인플루언서들의 패션 스타일을 쉽게 접할 수 있고, 이들의 패션 감각을 모방함으로써 자연스레 흡수하고 경험할 수 있게 되었다(Do, 2008). 여러 소셜 미디어를 이용한 정보공유를 통해 자신의 자아를 표현하고, 다양한 패션을 추구하는 것이 지금의 변화된 스트리트 패션 문화라 할 수 있다.

2. 스트리트 패션의 유형과 관련 선행연구

스트리트 패션은 소비자의 트렌드 수용 여부를 즉각적으로 판단할 수 있는 근거가 되므로, 그간 학계에서는 여러 스트리트 패션 관련 연구들이 진행되었다. 그중 디자인 및 미학적 측면의 연구들은 스트리트 패션의 기원에서부터 국가별 스타일 분석, 스트리트 패션의 유형, 나아가 제품 생산 방법까지 다방면으로 이루어졌다.

선행연구에 의해 규명된 스트리트 패션의 유형과 특성들을 순차적으로 살펴보면, 1990년대 일본 스트리트 패션의 특성으로 퍼모먼스적 특성, 기호학적 특성, Re 패션 스타일 특성이 나타나는데, Re 패션 스타일은 중고 제품을 중심으로 한 리사이클(recycle) 감각, 과거의 스타일을 재현한 리메이크(remake) 감각과 복고풍 스타일을 재해석한리바이벌(revival) 감각으로 분류된다(Yum, 2004). 스트리트 패션의 해제주의 경향을 분석한 연구에서도 이와 유사하게 내적의미 중 상호텍스트성(예, 양성성)과 타자성의 부각(예, 리바이벌)이, 외적표현으로는 노출(예, 신체 또는 의복 구성적 노출)과 빈곤 및 황폐(예, 재활용, 패치워크 등) 등이 두드러졌다(Lee & Park, 2000). Ro & Yang (2003)의 연구 또한 유니섹스, 해체와 재구성, 과장과 노출, 믹스매치로 유형화되어 일부 상통함을 알 수 있다. 당시 주목받았던 스타일이 네오 히피/그런지 스타일이었음을 고려하면(Lee & Park, 2000), 과거의 스트리트 패션은 조형적 특성이 부각되는 점이 특징적이며, 의복의 외적 특성뿐 아니라 내포된 가치를 통찰하여 개성 표현에 활용했던 것으로 판단된다.

근래에 보고된 연구들에서는 애슬레저 웨어와 밀레니얼 세대를 중점으로 한 분석이 진행되었다. Park & Chun(2018)은 스트리트 패션에 나타난 애슬레저 웨어의 믹스매치 연출 특성을 살펴보았으며, 패션 이미지의 혼재, 개성 표현의 극대화, 다양한 활용성으로 분류하였다. 남성의 경우 믹스매치 유형, 개성적인 스포츠 셋업 유형, 일상적 스포츠 캐주얼 유형으로 분류되었다(Hong, 2019). 또한 스트리트 패션의 특성을 밀레니얼 세대의 관점에서 살펴본 연구에서는 한정품에서 비롯된 희소가치와 차별화된 아이디어에서 보여지는 개인성, 브랜드 컬래버레이션과 에스닉 패턴 등을 통한 문화적 측면의 다양성, 기능성과 가성비 측면의 실용성으로 나누었다(Du & Kim, 2020). 스트리트 브랜드의 컬래버레이션은 Sung & Yu(2020)의 연구에서도 중요한 사례로 거론되므로, 현대 스트리트 패션의 유형은 믹스매치와 컬래버레이션 등을 통한 개성 추구 측면과 실용적인 측면에서 심화되었다 할 수 있다.

국가별 스타일 분석의 경우, 국내 내셔널 브랜드들의 해외 진출을 위한 전략 수립에 활용될 수 있어 세계 각국의 패션 스타일, 색채 트렌드 등을 연구주제로 한 다양한 접근들이 시도되었다.

이탈리아는 한국과 입지적 조건, 민족성 등에서 유사한 점을 지니고 있으며, 국내 여러 브랜드에 영향을 미치는 패션 선진국이라 할 수 있다(Ro & Yang, 2003). 한국의 서울과 이탈리아 밀라노에서 보여진 스트리트 스타일은 공통적으로 유니섹스, 해체와 재구성, 과장과 노출, 믹스매치의 4가지로 유형화된다. 차이점으로는 한국이 오버사이즈와 귀여운 스타일이 주된 양상이었다면 이탈리아는 바디컨셔스한 성숙하고 개성적인 스타일이었다는 점이 있다(Ro & Yang, 2003). 당시는 한국의 젊은 소비자들이 개성 표현에 적극적인 태도로 변화 중이던 과도기적 시기로, 과감한 스타일링보다는 다소 안정적이며, 자기표현에 소극적인 스타일을 추구했음을 나타낸다. 반면에 트렌드 예측 정보 수용 관점에서 프랑스 파리와 서울을 비교한 연구에서는 파리보다 서울에서 더욱 많은 트렌드 반영 빈도가 나타났고, 서울에서는 주로 캐주얼과 스포티브 스타일이, 파리에서는 클래식 스타일이 높은 비율로 수용된 것으로 보고되었다(Yang & Kim, 2019). 각기 다른 국가를 비교한 연구이나, 보고된 한국 스트리트 패션에 대한 묘사를 살펴보면 국내 젊은 소비자들의 수용 스타일과 패션에 대한 태도에 변화가 이루어졌음을 짐작할 수 있다.

앞서 살펴본 연구들이 유럽 국가의 사례였다면 아시아 국가인 중국과 일본을 대상으로도 분석이 진행되었다. 중국은 글로벌 SPA 브랜드가 시장에 들어오면서 소비자들의 패션 취향이 트렌드를 추구하고 마케팅에 민감해지는 양상으로 점차 변화되었다(Oh & Bae, 2013). 이에 각국의 의복 선호 색상을 비교해 보면 한국의 여성 소비자들은 블랙 색상의 의상을 주로 선호했던 반면에 중국 여성 소비자들은 화려하고 과감한 유채색뿐 아니라 밝고 강한 톤을 선호하는 것으로 나타났다(Oh & Bae, 2013). 일본의 스트리트 패션은 예부터 글로벌 패션산업에 미치는 영향력이 강력했고, 한국과도 교류가 잦아 국내 젊은 소비자들에게 즉각적인 영향을 미쳐왔다(Lee, 2008). 일본의 2000년대 이후 패션은 레트로가 주된 테마로, 80년대를 모티브로 한 스타일들이 등장하기 시작했다. 남성적인 느낌의 보이즈 캐주얼 스타일, 헐렁한 느낌으로 원피스와 바지를 레이어드한 탈력계 캐주얼 스타일 등이 나타났다(Lee, 2008). 시간이 흘러 현재에 이른 시점에서는 타국과 마찬가지로 일본의 스트리트 패션에도 변화가 형성되었다. 대표적으로 일본 남성의 네오 우라하라 패션을 들 수 있는데, 태동은 하위문화 스타일에서 시작하였으나 대중매체에 의해 융합되면서 저항성이 사라지고 다양성과 조화를 중시하게 되었다(Kim, 2018). 네오 우라하라 패션은 주류 동향을 고려하기보다는 개인의 고유한 스타일이 집단 내에서 수용되는지에 집중하며, 궁극적으로 혁신적 독창성과 개성 추구에 초점을 둔다(Kim, 2018). 한국과 유사하게 독창적인 패션을 추구함으로써 자신의 자아를 표현한다고 볼 수 있다.


Ⅲ. 연구방법
1. 연구문제

본 연구는 시간의 흐름에 따른 스트리트 패션에 대한 대중의 관심사와 주요 담론의 속성 변화를 살펴보기 위해 다음과 같이 연구문제를 설정하였다.

  • 연구문제 1. 시기별 스트리트 패션 관련 네트워크들의 상호 연관성을 살펴본다.
  • 연구문제 2. 스트리트 패션에 관한 핵심 어휘를 통해 대중의 관심사를 시계열적으로 분석한다.
  • 연구문제 3. 클러스터링 기법을 통해 시기별 스트리트 패션 관련 주요 담론의 속성을 알아본다.
2. 의미 네트워크 분석

의미 네트워크 분석은 어휘 간 의미론적 연관성을 파악하고자 내용분석 기법과 소셜 네트워크 분석을 결합한 방법이다. 텍스트로부터 도출된 어휘 간 관계를 통해 특정 어휘가 네트워크 내에서 가지는 중요성과 패턴을 파악할 수 있는 것이 특징적이다(Park & Leydesdorff, 2004). 특히 컴퓨터 전산처리 기반으로 수행되기 때문에 기존 내용 분석 방법이 가진 노동집약적이며, 연구자의 주관이 배제될 수 없다는 한계점을 보완 가능한 장점이 있다(Park & Leydesdorff, 2004). 더불어 제품 리뷰, SNS 등에 나타난 텍스트를 분석함으로써 소비자들이 인지하는 특정 개념을 구조화하기 적합하므로, 최근 여러 연구분야 및 기업으로부터 유용한 분석 기법으로 채택되고 있다(John, Loken, Kim, & Monga, 2006; Park & Lee, 2014).

네트워크 분석의 해석에는 단어가 나타내는 영향력을 평가하는 척도인 중심성(centrality) 개념이 보편적으로 사용된다. 중심성이란 특정 노드가 네트워크 내에서 차지하는 중심적 위치를 설명하는 통계적 수치라 할 수 있다(Hanneman & Riddle, 2005). 중심성 지표는 연결정도 중심성(degree centrality, Cd), 아이겐벡터 중심성(eigenvector centrality, Ce), 매개 중심성(betweenness centrality, Cb), 근접 중심성(closeness centrality, Cc) 등이 있으며, 본 연구에서는 연결정도 중심성과 아이겐벡터 중심성을 기반으로 사용하였다. 연결정도 중심성은 한 노드에 연결된 링크의 수를 기반으로 산출되는 중심성 수치이다. 해당 노드가 얼마나 다른 노드들과 연결 관계에 있는지를 표현하기 때문에 노드의 영향력 측정에 있어 가장 빈번히 사용되는 지표라 할 수 있다. 본 연구에서는 네트워크 간 정확한 비교를 위해 상대적 연결정도 중심성으로 정규화하여 사용하였다(Seon et al., 2020). 아이겐벡터 중심성은 네트워크 내에서 영향력이 있는 핵심적인 노드를 식별하는 데 유용하게 활용된다. 이는 영향력이 높은 노드에 연결된 노드가 영향력이 낮은 노드와 연결된 노드보다 중심성이 높다는 관점을 가진 척도로(Lee, 2012), 특정 노드와 연결된 다른 노드들의 중심성 값의 합에 비례하여 산출된다(Kwahk, 2014).

네트워크는 많은 노드 간의 연결들로 이루어진 복잡하고 다양한 관계를 구조화한 것으로, 이러한 복잡성을 통찰하기 위해서는 유사한 노드끼리 군집 지어 그 관계의 패턴을 파악하는 것이 효율적이다. 이에 네트워크 군집분석의 한 방법으로 구조적 등위성 분석이 빈번히 활용되고 있다. 등위성이란 네트워크 내의 노드들이 서로 어느 정도로 유사한 관계 패턴을 맺고 있는지를 나타내는 개념이며, 이를 파악하여 군집으로 구분해내는 방법을 구조적 등위성 분석이라 한다(Lee, 2012). 구조적 등위성 분석의 종류에는 클러스터링 분석, CONCOR 분석 등 여러 기법이 존재하는데, 본 연구에서는 클러스터링 분석 기법을 시행하였다. 클러스터링 분석 기법은 소속 노드들끼리 형성된 관계 패턴을 기반으로 유사도를 계산하여 군집화하는 방법을 말한다. 의미 네트워크 분석에서는 어휘의 토픽을 구분 짓거나 경향성을 탐색하기 위해주로 활용되고 있으며, 개별 노드들의 연결 관계만으로 분석하기 어려운 네트워크의 집단성을 파악하는 데에 유용하게 사용되고 있다.

3. 데이터 수집 및 분석 방법

본 연구는 의미 네트워크 분석을 시행하기 위해 소셜 비정형 데이터를 수집하였다. 데이터 수집에 사용될 키워드는 ‘스트릿패션’과 ‘스트리트패션’으로 선정하였으며, 수집 채널은 소셜 미디어 매체인 국내 포털사이트의 블로그와 카페로 한정하였다. 다만, 블로그와 카페에는 광고성 게시물이 포함된 경우가 빈번하여 연구 목적에 부합하지 않는 게시물이 수집되는 것을 주의해야 한다. 이에 본 연구는 데이터의 정확성을 위해 검색 연산자 기능을 활용하여 데이터 필터링을 시도하였다. 대부분의 검색엔진에서 제공하는 연산자 기능은 불필요한 검색 결과를 필터링하고 유용한 결과만을 수집할 수 있게 함으로써 검색의 효율성을 향상시켜준다(Yoon & Choi, 2020). 공정거래 규정에 따르면 광고용 게시물에는 대가성임을 나타내는 문구를 공시해야 한다. 이에 착안하여 ‘지원’, ‘제공’과 같이 대가성을 나타내는 특정 키워드가 포함된 게시물은 수집 대상에서 제외되도록 연산자 기능을 설정하였다. 수집 기간은 시계열적 접근을 위해 2010년, 2015년, 2020년, 약 5년 주기로 설정하였고, 각각 3,980건, 3,806건, 3,881건의 소셜 비정형 데이터가 수집되었다.

데이터 수집 후 사전 정보를 기반으로 세밀하게 어휘들을 분리할 수 있는 ‘MeCab’ 분석 모듈을 사용하여 형태소 단위로 키워드를 세분하였다. 모듈을 통해 품사는 명사와 형용사만을 추출하였으며, 시기별로 5회 이상의 출현빈도를 보인 키워드는 2010년 1,315개, 2015년 2,008개, 2020년 2,500개가 도출되었다. 이후 특수문자, 문장부호, 숫자 등의 불용어는 제거하고, 유의어, 동의어, 파생어 등은 통합하는 전처리 과정을 거쳐 분석에 사용될 최종 키워드를 확보하였다. 네트워크 구축 시 포함되는 노드의 수가 많은 경우 시각적 표현에 있어 한계로 작용할 뿐 아니라(Lee & Jung, 2020), 키워드에 함축된 본질적인 핵심을 통찰할 수 있는 연구자의 능력을 저해시킬 수 있다. 따라서 TF-IDF 지수를 기준으로 하여 그 순위에 따라 시기별 100개의 핵심 어휘를 추출해 분석에 사용하였다. TF-IDF는 텍스트 내 출현한 특정 키워드의 빈도수에 따라 가중치를 부여하여 중요도를 나타내는 통계적 지표이다. 단어와 텍스트 간의 연관성 계산을 통해 단순 출현 어휘를 보완할 수 있어 핵심 키워드를 판별할 때 주로 사용된다. 따라서 그 지수가 높은 키워드일수록 특정 텍스트를 구성하는 유의미한 단어임을 나타낸다고 할 수 있다. 결과 해석에는 TF-IDF 지수와 정규화한 Cd값, 그리고 Ce값이 사용되었으며, 중심성 수치 산출, 클러스터링 기법 및 네트워크 시각화에는 NodeXL 프로그램을 사용하였다.

마지막으로, 시기별 네트워크 간의 연관성을 알아보기 위해 QAP(Quadratic Assignment Procedure) 상관관계 분석을 시행하였다. 어휘 간 관계를 나타내는 네트워크 매트릭스는 일반적인 통계 데이터와는 형태적으로 차이가 있어 전통적인 상관관계 분석을 적용하기 어려운 점이 있다. 하지만 같은 행렬을 가진 서로 다른 네트워크 사이에 어떠한 연관이 있는지는 QAP 상관관계 분석을 통해 살펴볼 수 있다(Krackardt, 1987). QAP 상관관계 분석은 둘 이상의 네트워크 매트릭스 즉, 독립행렬과 종속행렬이 얼마나 유사한 행렬구조를 가졌는지 검증하는 통계적 방법이다(Yang & Hwang, 2005). 매트릭스 간 상관관계 정도는 피어슨 상관계수를 통하여 측정된다. 다만, 도출된 상관계수의 통계적 유의성을 산출하기 위해서는 우연에 의한 가능성이 배제되어야 하므로, 독립행렬은 유지한채 종속행렬을 반복적으로 재배열하여 상관계수를 재산출하는 과정을 거치게 된다(Kwahk, 2014). QAP 상관관계 분석은 UCINET 6 프로그램을 통해 시행되었다.


Ⅳ. 연구결과
1. 시기별 스트리트 패션 네트워크의 변화
1) 네트워크 연관성과 밀도 분석

본 연구는 중심성 분석에 앞서 시기별 네트워크가 얼마나 유사한 행렬구조를 가지는지 살펴보기 위해 QAP 상관관계 분석을 시행하였으며, 결과는 <Table 1>에 제시하였다. QAP 분석을 시행하기 위해서는 독립행렬과 종속행렬을 구성하는 노드와 행렬의 크기가 서로 일치해야 한다. 따라서 각 100개의 핵심 키워드 중 모든 연도에서 동시 출현한 53개의 키워드로 행렬을 재구성하여 적용하였고, 통계적 유의성을 확보하기 위해 10,000번의 재배열(10,000 permutation) 작업을 수행하였다. 그 결과, 2010년과 2015년의 상관계수는 .973(p<.001), 2015년과 2020년은 .958(p<.001), 2010년과 2020년의 상관계수는 .908(p<.001)로 나타나 통계적으로 유의하였다. 모든 네트워크가 상호 연관 관계에 있으며, 강한 유사성을 보였음을 알 수 있다. 이는 그동안 스트리트 패션 관련 담론의 저변을 이루는 핵심 주제들이 구조적으로 유사한 패턴을 보였음을 의미한다. 특히 2010년도와 2015년도간 상관계수가 가장 높아 두 시기의 네트워크 구조, 즉 주요 토픽들이 상당한 유사성을 보였음을 알 수 있다. 반면에 2010년도와 2020년도 간의 연관성은 상대적으로 약화되어 스트리트 패션 시장이 확장되면서 네트워크의 구조에 다소 변화가 형성되었음을 통계적으로 예측할 수 있다.

<Table 1>  
QAP Correlation Analysis by Period
Period 2010 2015 2020
2010 1
2015 .973*** 1
2020 .908*** .958*** 1
***p<.001

이어서 네트워크 밀도(density)를 비교해 보면, 2010년도의 밀도는 .462로 다른 네트워크에 비해 상대적으로 낮게 나타났다. 밀도는 소속된 노드가 얼마나 상호 관계를 맺고 있는지 그 정도를 0-1 사이의 값으로 나타낸 측정 지수로, 밀도가 높을 수록 모든 단어가 서로 연결된 상태라 할 수 있다(Lee & Jung, 2020). 따라서 2010년도의 네트워크는 노드 간 관계가 긴밀하게 연결되지 않고 담론들이 단편적인 차원으로 구성되었음을 나타낸다. 반면에 2015년도와 2020년도의 밀도는 각각 .568, .748로 점차 상승하였다. 시간이 지날수록 네트워크를 구성하는 담론들이 다소 복잡하고 유기적인 차원으로 변화되고 있음을 의미하며, 노드 간 상호 교류가 향상되었다고 볼 수 있다.

2) 핵심 어휘의 시계열적 변화

QAP 상관분석을 통해 검증된 결과를 토대로 시기별 핵심 어휘의 변화를 구체적으로 살펴보기 위해 각 100개의 키워드를 대상으로 연결 관계를 분석하였다. TF-IDF와 중심성 수치를 산출한 결과는 <Table 2>에 상위 20위까지 나타내었고, 시기별 네트워크를 시각화한 결과는 <Fig. 1-3>과 같다.

<Table 2>  
Street Fashion's Top 20 Words Based on TF-IDF and Centrality Value
No. 2010 2015 2020
Words T.I.a Cdb Cec Words T.I. Cd Ce Words T.I. Cd Ce
1 Global 3357.3 .899 .017 Fashion 2766.3 .990 .016 Brand 2986.5 .990 .013
2 Fashion 2406.2 .990 .018 Street 2694.5 .990 .016 Styling 2786.8 .980 .013
3 Street 2360.8 .990 .018 Global 2348.9 .919 .015 T-shirt 2434.5 .960 .012
4 Female 2272.1 .788 .016 Styling 2183.5 .919 .015 Item 2246.9 .990 .013
5 Styling 2136.2 .848 .017 Brand 1771.3 .929 .015 Male 2233.4 .980 .013
6 Japan 1977.6 .707 .014 Style 1672.9 .939 .015 Global 2135.7 .960 .012
7 Male 1772.7 .778 .016 Male 1584.5 .818 .014 Female 2019.2 .980 .013
8 Style 1639.5 .859 .017 Korea 1579.2 .929 .015 Nike 1891.2 .879 .012
9 United Kingdom 1421.9 .657 .014 Female 1565.5 .879 .014 Look 1739.9 .960 .012
10 Cool 1155.4 .778 .016 Fashion week 1446.5 .808 .014 Style 1697.1 .980 .013
11 Insole 1105.4 .101 .002 United States 1134.0 .697 .012 Good 1633.3 .970 .013
12 United States 1081.4 .717 .015 Look 1091.3 .879 .015 Mania 1481.4 .566 .008
13 Item 965.1 .869 .017 Item 1026.3 .960 .015 Korea 1480.5 .909 .012
14 France 901.2 .707 .015 Japan 866.5 .576 .010 Store 1435.9 .929 .012
15 Color 768.3 .747 .015 Daily 864.1 .778 .013 Pants 1416.2 .970 .012
16 Model 767.0 .687 .014 T-shirt 839.0 .848 .014 Daily 1399.4 .949 .012
17 Vintage 758.9 .758 .016 United Kingdom 831.7 .515 .009 Hoodie 1261.9 .879 .012
18 Undergraduate 687.7 .061 .002 Model 829.1 .778 .013 Sneakers 1212.5 .788 .011
19 Individuality 685.0 .626 .014 Trend 817.5 .798 .014 Trend 1183.9 .949 .012
20 Pretty 666.6 .727 .015 Denim 806.5 .737 .013 Street 1161.0 .990 .013
Note. Sorted in descending order by TF-IDF value.
aTF-IDF; bDegree Centrality; cEigenvector Centrality


<Fig. 1>  
Visualization of Street Fashion Networks in 2010


<Fig. 2>  
Visualization of Street Fashion Networks in 2015


<Fig. 3>  
Visualization of Street Fashion Networks in 2020

각 네트워크의 핵심 어휘를 살펴본 결과, 2010년도에서 가장 높은 TF-IDF 지수를 가진 상위 10개의 키워드는 ‘해외’, ‘패션’, ‘스트리트’, ‘여성’, ‘스타일링’, ‘일본’, ‘남성’, ‘스타일’, ‘영국’, ‘멋지다’였다. 그중 ‘해외’ 키워드는 Cd와 Ce가 각각 .899, .017로 높은 값을 보였고, ‘스트리트(strength=3.4)’, ‘패션(strength=3.1)’ 키워드와 강한 연결강도가 나타났다. ‘해외’ 키워드가 2010년도의 핵심 키워드임을 의미하며, 당시 해외 스트리트 패션에 대한 담론이 중점적으로 형성되었음을 나타낸다. 특히 출현 해외국가 중에서는 일본이 .707로 높은 Cd값을 보여 국내 소비자 인식에 가장 강력하게 자리하고 있는 것으로 확인되었다. ‘일본’ 키워드는 ‘스트리트’, ‘스타일’, ‘개성’, ‘멋지다’ 키워드와 상호 연결되어 대중이 지각하는 일본 스트리트 패션에 대한 인식을 알 수 있었다. 한편, ‘일본’ 키워드가 ‘한국’ 키워드에 영향을 미치는 방향성도 확인할 수 있었는데, 한국과 일본 양국의 의복 수용에 대한 시간 차이가 나타나 일본의 패션이 한국에 영향을 미쳤다고 하였던 Yu(2009)의 연구와 맥락을 같이 한다고 볼 수 있다. 다만, 2006년 이후로는 시간차가 줄어들어 동시적 수용 양상이 보고된 것과는 달리 당시 국내 패션계에 미치는 일본 스트리트 패션의 영향력은 지속되고 있었던 것으로 판단된다. 다른 특징적인 키워드로는 ‘스타일링(Cd=.848)’ 키워드가 높은 TF-IDF와 중심성 값을 보였다. ‘스타일링’ 키워드는 ‘해외(strength=1.6)’, ‘멋지다(strength=1.2)’ 키워드와 연결 관계를 보였으며, ‘해외’ 키워드와 ‘멋지다’ 키워드도 상호 연결되었다. 의복 스타일링에 대한 정보원으로 해외 스트리트 패션을 탐색하는 경향이 있었다고 해석할 수 있다.

“일본의 스트릿 패션을 보면 정말 개성적이라는 생각이 드네요! 남의 시선 때문에 시도해보지 못할 모든 스타일을 대신해주는 듯한 대리만족!”
“헐리웃 스타일의 스트리트 패션은 보기만 해도 왠지 따라 하고 싶은데요. 시크함과 감각있는 센스가 넘쳐 보이는 것 같아요.”

2015년도의 TF-IDF 지수 상위 10개의 키워드는 ‘패션’, ‘스트리트’, ‘해외’, ‘스타일링’, ‘브랜드’, ‘스타일’, ‘남성’, ‘한국’, ‘여성’, ‘패션위크’였다. 수집 키워드로 사용된 ‘패션’과 ‘스트리트’를 제외하면 여전히 ‘해외(Cd=.919)’와 ‘스타일링(Cd=.919)’ 키워드가 TF-IDF 기준 가장 상위에 자리한 키워드임을 알 수 있다. 2010년도와 동일하게 ‘해외-패션(strength=2.8)’, ‘해외-스트리트(strength=2.3)’의 강한 연결강도가 나타나 해외 스트리트 패션에 대한 대중의 관심이 지속되고 있었다. 그러나 ‘해외’ 키워드의 TF-IDF 지수와 Ce값은 하락하여 해당 키워드가 가진 네트워크 내의 중요도는 다소감소하였다고 할 수 있다. ‘스타일링’ 키워드도 ‘해외(strength=1.6)’ 키워드와 비교적 강한 연결강도를 보여 이전 시기의 네트워크와 유사한 구조를 보였으나, ‘룩’, ‘스타일’ 키워드와의 연결강도가 소폭 상승하는 등 네트워크의 부분적인 변화가 확인되었다. 특히 ‘스타일링’ 키워드가 새롭게 출현한 ‘데일리(Cd=.778)’와 연결된 점은 스트리트 패션이 보편적인 일상복으로써 대중에게 채택되었음을 의미한다고 볼 수 있다. ‘브랜드(Cd=.929)’ 키워드와 ‘스타일(Cd=.939)’, ‘패션위크(Cd=.808)’, ‘룩(Cd=.879)’ 키워드는 모든 수치가 네트워크 내에서 가장 큰 상승세를 보였다. 또한 ‘럭셔리(Cd=.586)’와 ‘하이엔드(Cd=.455)’ 키워드가 새롭게 등장하였을 뿐만 아니라 ‘브랜드’ 키워드와 연결 관계를 보였다. 2017년도 루이비통과 스트리트 브랜드 슈프림의 협업 컬렉션이 패션산업에서 큰 화제성을 보였던 것을 고려하면(Du & Kim, 2020), 2015년도는 스트리트 패션이 럭셔리 브랜드에 수용되어 여러 스타일로 세분되어 제시되기 시작한 시기로 보여진다.

“컬렉션 트렌드가 스트리트 패션으로 넘어오니까 좀 더 일상룩에 활용하기 좋은 예시들도 많이 보이네요.”
“스트리트 패션 느낌이 나는 아이템을 이제는 하이엔드 명품 브랜드에서도 쉽게 찾아볼 수 있습니다.”

2020년도에는 ‘브랜드’, ‘스타일링’, ‘티셔츠’, ‘아이템’, ‘남성’, ‘해외’, ‘여성’, ‘나이키’, ‘룩’, ‘스타일’의 TF-IDF 값이 최상위에 위치하였다. 2010년도 네트워크에서 가장 높은 값을 보였던 ‘해외(Cd=.960)’ 키워드는 2015년도부터 TF-IDF와 Ce 수치가 다소 하락하였고, 타 국가 관련 키워드도 전반적으로 감소하였다. ‘한국(Cd=.909)’ 키워드는 2010년 대비 TF-IDF 지수가 상승하여 국내 스트리트 패션에 대한 대중적 관심도가 이전보다 높아졌다 할 수 있다. 2020년도에는 ‘브랜드(Cd=.990)’와 ‘아이템(Cd=.990)’ 키워드가 최상위를 차지하였으며, ‘브랜드-스트리트(strength=2.7)’, ‘브랜드-패션(strength=2.8)’ 간 강한 연결강도가 나타났다. 제품 및 브랜드 관련 키워드가 주요 담론으로 부상하였음을 알 수 있다. 특히 ‘브랜드’ 키워드는 여러 국가 관련 키워드 중 ‘한국’ 키워드와 연결강도가 상대적으로 높아 국내 스트리트 패션 브랜드들의 경쟁력이 향상되었음을 나타낸다. 이전 시기의 네트워크에서 가장 높은 TF-IDF 값을 보인 ‘스트리트(Cd=.990)’와 ‘패션(Cd=.990)’은 값이 감소하여 네트워크 내에서의 중요도가 다소 약화되었다. 즉, 스트리트 패션이 일반적으로 자주 언급될 만큼 대중적인 일상복으로 자리매김하였기 때문이라 사료된다. ‘스타일링(Cd=.980)’ 키워드는 ‘패션(strength=3.0)’, ‘스트리트(strength=2.5)’와 강한 연결 관계에 있었다. 의복 연출 방법에 대한 대중의 관심을 반영한다고 할 수 있다. 또한 제품 관련 키워드에서는 ‘스니커즈(Cd=.788)’, ‘신발(Cd=.929)’, ‘러닝슈즈(Cd=.596)’가 눈에 띄게 성장했다. 특히 ‘러닝슈즈’ 키워드는 TF-IDF 지수가 2015년 대비 4배, ‘스니커즈’는 5.5배가량 상승하여 신발 품목이 스트리트 패션의 핵심 아이템으로 부상하였음을 알 수 있었다. 더불어 브랜드명 키워드의 수도 2010년도 2개, 2015년도 5개, 2020년도 6개로 점차 증가하였다. 2020년도 네트워크에서는 ‘구찌(Cd=.515)’와 같은 럭셔리 브랜드도 키워드로 출현하여 스트리트 패션이 대중적인 스타일로써 패션산업에서 중요한 위치에 자리하고 있음을 재차 확인할 수 있었다. 또 다른 특징적인 변화를 보인 키워드는 성별 관련 키워드였다. 2010년도에는 ‘남성’보다 ‘여성’ 키워드의 TF-IDF 지수가 더 높은 순위에 자리했으나 2015년도에는 ‘남성’ 키워드가 근소한 차이로 앞질렀고, 2020년도에는 확실하게 상위 키워드로 정착되었다. 이는 남성복에 대한 수요도가 점차 상승하고 있음을 보여주는 예로, 스트리트 패션 남성복 부문의 확장세를 반영한다고 할 수 있다(Hong, 2019).

“요즘 조던 운동화에 꽂혀서 너무 사고 싶은데, 깔끔한 티에 청바지, 조던 코디 어떤가요? 꾸안꾸 느낌 제대로 날 것 같은데.”
“스트리트 패션은 어느샌가 패션 트렌드를 선도하게 되었는데요! 주요 스타일이 된 스트리트 패션에서 가장 주목받는 아이템들은 역시 명품인 것 같아요.”

네트워크의 변화를 통시적으로 살펴보기 위해 동시 출현 키워드를 시각화한 결과는 <Fig. 4>와 같다. 먼저, 모든 네트워크에서 ‘개성’, ‘유니크’, ‘문화’, ‘트렌드’, ‘연예인’, ‘빈티지’, ‘캐주얼’, ‘힙합’ 등 53개의 공통 키워드가 출현하였다. 주로 스트리트 패션에 대해 대중들이 지각하는 인식과 구매 시 고려요인에 대한 키워드가 중점적으로 포함되었으며, 시간의 흐름과 관계없이 스트리트 패션은 개성적이며 트렌디한 패션 스타일로 대중들에게 인지되고 있는 것으로 확인되었다. 구매 시 고려요인으로는 ‘가격’, ‘색상’, ‘디자인’, ‘소재’, ‘편안함’, ‘아이템’ 등 보편적인 의복 구매요인들이 나타났다.


<Fig. 4>  
Visualization of Street Fashion Co-occurrence Network

시기별 고유 키워드를 살펴보면, 2010년도에는 ‘아이돌’, ‘스키니’, ‘레이어드’, ‘맥시’, ‘컨버스’, ‘점프수트’ 등의 키워드가 출현하였다. 동시 출현한 ‘연예인’ 키워드와 관련지어 해석하면, 2010년도에는 빅뱅, 소녀시대, 2NE1과 같은 아이돌 그룹의 패션 스타일이 큰 주목을 받았는데, 당시 유행했던 의복 스타일과 이에 대한 대중의 관심이 네트워크에 투영되었음을 알 수 있다.

“해외 스트리트 패션, 점프수트, 배기팬츠, 자켓끼리 레이어드한 패션도 인상적이에요.”
“요즘 아이돌 그룹인 빅뱅, 2NE1 등의 시크하고 발랄한 스트릿 패션이 우리 아이들에게도 영향을 미치는 듯 해요.”

2015년도에도 당시 유행했던 스타일이 반영되어 ‘스냅백’, ‘자수’, ‘스케이트보더’, ‘힙합퍼’ 등의 힙합 패션 관련 키워드가 나타났다. 2012년도 쇼미더머니를 시작으로 언프리티 랩스타 등의 힙합음악 관련 TV 프로그램들이 줄지어 등장함에 따라 국내에서는 힙합 스타일의 캐주얼 스트리트 패션이 큰 인기를 끌게 되었다. 그중 ‘스냅백’은 당시 유행했던 대표적인 힙합 스타일의 모자 제품으로, 자수나 화려한 패턴이 들어간 디자인들이 많이 보여졌다(Lee & Yum, 2016). 다른 ‘자수’ 관련 제품으로는 스카쟌(sukajan)을 예로 들 수 있다. 스카쟌은 용, 호랑이, 꽃, 기하학 무늬 등의 자수 패턴이 프린트된 재킷으로, 2016년도 5대 컬렉션에서 가장 많은 수의 제품이 발표되어 당시 유행했던 핵심 아이템이었음을 알 수 있다(Song & Guem, 2016). 또한 ‘키즈’ 키워드가 새롭게 출현하여 아동복 제품군에 대한 소비자의 관심과 수요를 확인할 수 있었다.

“스트릿 패션이 인기를 끌면서 프린팅이 화려하거나 일러스트가 가미된 제품들이 인기를 끌고 있다고 해요. 또 스트릿 패션에 빠질 수 없는 아이템이바로 스냅백이랍니다.”
“쇼미더머니 열풍... 덕분인지 힙합 스트릿 패션이 확실히 활성화되고 있는 것 같습니다. 앞으로도 힙합 스트릿 패션의 문화가 좋아졌으면 하네요.”

2020년에는 ‘롱패딩’, ‘숏패딩’, ‘트레이닝’, ‘크롭’, ‘조거’, ‘오버사이즈’와 같이 트레이닝복과 동계시즌 아우터 제품, 크롭 스타일 등이 트렌드 제품이었음을 알 수 있다. 또한 ‘유튜브’, ‘직구’, ‘밀레니얼’, ‘유니섹스’, ‘컬래버레이션’, ‘친환경’, ‘뉴트로’, ‘테크놀로지’ 등의 키워드가 새롭게 나타나 밀레니얼 세대가 주요 소비자 계층으로 부상함에 따라 토픽들도 다양화되었음을 알 수 있었다. 특히 스트리트 패션에서의 컬래버레이션 제품들은 최근 화두에 있는 뉴트로 트렌드가 반영되어 과거에 유행했던 아이템이나 스타일이 새롭게 재해석되어 출시되고 있다. 이는 이전 선행연구들에서 언급되었던 1990-2000년대 초반의 Re 패션 스타일들이 2020년에 이르러 다시금 유행 제품으로 등장한 것으로, 젊은 세대에 의해 스트리트 패션의 유행이 지속적으로 순환되고 있음을 설명한다고 볼 수 있다.

“최근 지속가능한 소재를 사용하는 스트리트 패션 브랜드들이 많이 생기고 있어서 정말 좋아요.”
“조거팬츠와 함께 코디하니까 편하기도 했지만 스트리트 패션 느낌이 나서 사진도 정말 잘 나오더라고요!”
“지금은 뉴트로 패션이 되어버린 1990년대 한국의 스트리트 패션, 패션은 돌고 돈다는 말이 맞는 말인 것 같습니다.”

마지막으로, 스트리트 패션의 발원지라 할 수 있는 주요 거리들에 대한 변화도 살펴볼 수 있었다. 2010년도에는 ‘명동’과 ‘홍대’, 2015년도는 ‘홍대’와 ‘가로수길’이 핵심적인 거리였다면 2020년도에는 특정 거리가 아닌 전문성을 갖춘 ‘편집샵’ 또는 ‘무신사’ 등의 온라인 스토어로 소비자들의 구매경로가 이동되었음을 확인할 수 있었다.

2. 시기별 스트리트 패션 클러스터 속성

Wakita-Tsurumi 알고리즘을 통해 시기별 클러스터링 분석을 시행한 결과, 5개 이상의 키워드가 포함된 담론이 각각 6개 그룹으로 도출되었다. 클러스터별 소속 키워드는 <Table 3>에 정리하였고 시각화 결과는 <Fig. 5-7>과 같다.

<Table 3>  
Street Fashion’s Network Clustering Analysis Result by Period
Period No. Cluster name Density Words
2010 1 Information Channel .514 Fashion, Street, Japan, Item, Model, Undergraduate, Shopping mall, Brand, Blog, Shopping, Basic, Offline, Lookbook, Nike, New Balance, Information, Store, Famous, Price, Culture, Online, Quality, Hip-hop
2 Trend Item .710 Global, Male, Insole, Color, Pattern, Black, T-shirt, Pants, Check, Blazer, Wine, Shorts, Comfort, Leggings, Skinny, Walker, Shirts, Denim, Hoodie, Converse, Layered, Unique
3 Styling .817 Styling, United States, Vintage, Good, Shoes, Hair, Bag, Cute, Charm, Stripe, Hat, Accessories, Mood, Myeongdong, Hongdae, Running shoes
4 Global Celebrity .821 Style, United Kingdom, France, One-piece, Hollywood, Celebrity, Italy, Floral, Design, Printing, Stylish, Leather, Jumpsuit
5 Domestic Celebrity .742 Individuality, Korea, Trend, Jacket, Look, Coat, Outdoor, Casual, Material, Chic, Idol, Fleece
6 Fashion Week .822 Female, Cool, Pretty, Fashion week, Classic, New, Body figure, White, Skirt, Maxi
2015 1 Normcore Look .830 Fashion week, Good, Pants, Pretty, Coat, Black, Cool, Design, Casual, Bag, Comfort, White, One-piece, Pattern, Skirt, Knit, Chic, Normcore, High-end, Uniqlo, Sensitivity, Basic, Cute
2 Street Brands .791 Fashion, Street, Item, Model, Shoes, Nike, Price, Supreme, Padded jackets, Hoodie, Size, Adidas, Jumper, Socks, Running shoes, Stussy, Mania, Secondhand
3 Young Casual Look .831 Korea, United States, Look, Japan, Daily, United Kingdom, Store, Individuality, Shopping, Shopping mall, Culture, Kids, New, Designer, Department store, Pictorials, Youth
4 Hipster Look .800 Global, Styling, Brand, Style, Hip-hop, Luxury, Hat, Embroidery, Skateboarder, Graffiti, Information, Beauty, Unique, Select shop, Lifestyle
5 Rock Chic Look .891 T-shirt, Denim, France, Color, Jacket, Blog, Italy, Hongdae, Leather, Vintage, Hip-hoper
6 Window Shopping .905 Male, Female, Trend, Garosu-gil road, Fun, Accessories, Logo
2020 1 Product Attributes .934 Nike, Daily, Hoodie, Trend, Adidas, Color, Design, Hip, Popularity, Oversized, Black, Shoes, Running shoes, Training, Jogger, Size, Coat, Mood, White, Sensitivity, Fleece, Comfort, Pretty, Material, Printing, Discovery, Technology
2 Overseas Direct Purchase .933 T-shirt, Male, Global, Mania, Sneakers, Bag, Overseas Direct Purchase, United States, Hat, Japan, Shopping mall, Model, Price, United Kingdom, Supreme, High-end, Knit, Designer, Stussy, Secondhand, Famous
3 Millennials Sentiments .853 Brand, Item, Female, Store, Pants, Street, Celebrity, Fashion, Millennials, Undergraduate, Hip-hop, YouTube, Gucci, Newtro, Check, Online, Shopping, Crop, Beauty, Wide
4 Marketing Activities .933 Styling, Good, Korea, Jacket, Sweatshirts, Fashion week, Casual, Culture, Collaboration, France, Musinsa, Influencer, Lifestyle, Premium, Eco-friendly
5 Seasonal Item .891 Look, Denim, Kids, Logo, Socks, Long padded jackets, Unique, Short padded jackets, Accessories, Jumper, Basic
6 Trend Style .933 Style, Off-white, Unisex, Individuality, Vintage, Select shop
Note. Groups with fewer than five keywords were not included in the analysis.


<Fig. 5>  
Clustering of Street Fashion Networks in 2010


<Fig. 6>  
Clustering of Street Fashion Networks in 2015


<Fig. 7>  
Clustering of Street Fashion Networks in 2020

소속 노드가 가진 의미를 바탕으로 다음과 같이 클러스터들을 명명하였다. 2010년도 네트워크의 클러스터 1은 ‘아이템’, ‘쇼핑몰’, ‘블로그’, ‘온라인’ 등의 키워드가 포함되어 정보채널, 클러스터 2는 ‘스키니’, ‘컨버스’, ‘체크’ 등이 포함되어 유행 아이템으로 명명하였다. 클러스터 3은 ‘스타일링’, ‘헤어’, ‘빈티지’ 등의 키워드로 스타일링, ‘헐리우드’, ‘연예인’ 등이 포함된 클러스터 4는 해외유명인으로 명명하였다. 마지막으로, ‘아이돌’, ‘한국’, ‘트렌드’가 포함된 클러스터 5는 국내유명인, 클러스터 6은 ‘패션위크’, ‘멋지다’, ‘여성’ 등이 나타나 패션위크로 명명하였다. 네트워크 밀도를 살펴보면 스타일링, 해외유명인, 패션위크 클러스터가 각각 .817, .821, .822로 높게 나타나 정보탐색 관련 담론이 2010년도의 주요 클러스터 속성임을 알 수 있었다.

2015년도의 클러스터 1은 ‘놈코어’, ‘베이직’, ‘캐주얼’, ‘감성’ 등의 키워드가 나타나 놈코어룩으로 명명하였다. 클러스터 2는 ‘슈프림’, ‘아디다스’, ‘스투시’ 등의 키워드가 포함되어 스트리트 브랜드로, 클러스터 3은 ‘젊은이’, ‘개성’, ‘키즈’, ‘데일리’ 키워드가 나타나 영캐주얼룩, 클러스터 4는 힙스터룩으로 명명하였으며, ‘힙합’, ‘그래피티’, ‘스케이트보더’, ‘자수’ 등이 포함되었다. 클러스터 5는 ‘데님’, ‘빈티지’, ‘가죽’ 등이 나타나 락시크룩, 클러스터 6은 ‘가로수길’, ‘트렌드’, ‘재미’가 포함되어 윈도우쇼핑으로 명명하였다. 네트워크 밀도는 .905으로 윈도우쇼핑 클러스터가 가장 높았고 락시크룩과 놈코어룩이 각각 .891, .830으로 나타나 기본에 충실하면서도 개성을 표현할 수 있는 의복 스타일과 정보탐색에 대한 담론이 주요 관심사였음을 알 수 있었다. 시계열 네트워크 분석 결과에 의하면 2015년도는 스트리트 패션이 컬렉션에 적극적으로 수용됨에 따라 대중적인 관심이 증가하였던 시기라 할 수 있으므로, 여러 패션 스타일 클러스터들이 혼재되어 출현한 것으로 판단된다.

2020년도 네트워크의 클러스터 1은 ‘소재’, ‘디자인’, ‘감성’, ‘트렌드’ 등의 키워드가 나타나 제품 속성, 클러스터 2는 ‘직구’, ‘매니아’, ‘해외’, ‘가격’ 키워드가 포함되어 해외직구로 명명하였다. 클러스터 3은 ‘밀레니얼’, ‘대학생’, ‘힙합’, ‘뉴트로’, ‘아이템’ 키워드로 군집되어 밀레니얼 세대 감성으로, 클러스터 4는 ‘컬래버레이션’, ‘친환경’, ‘패션위크’, ‘인플루언서’로 나타나 마케팅 활동으로 명명하였다. 마지막으로, 클러스터 5는 ‘롱패딩’, ‘숏패딩’, ‘점퍼’ 등의 키워드로 시즌 아이템, 클러스터 6은 ‘빈티지’, ‘유니섹스’, ‘개성’이 포함되어 유행 스타일로 명명하였다. 제품속성이 .934, 해외직구, 마케팅활동, 유행 스타일 클러스터가 .933으로 밀도가 높아 브랜드 마케팅 활동 및 소비자행동 관련 담론이 주로 형성되었음을 확인할 수 있었다.


Ⅴ. 결 론

하위문화에서 기인한 스트리트 패션은 여러 미디어를 통해 대중화되어 주요 패션 문화로 성장하였다. 동종 브랜드 및 이종업계 간 협업이 활발히 이루어지고 있으며, 소비자 주도하에 시장의 흐름도 다변화되고 있어 스트리트 패션이 패션산업에 미치는 영향력은 지속적인 확산 추세에 있다. 이에 본 연구는 의미 네트워크 분석을 기반으로 스트리트 패션에 대한 대중적 관심사와 클러스터 속성의 변화를 살펴보았다. 2010년부터 2020년까지, 5년 주기로 소셜 비정형 데이터를 수집하여 대중에 의해 파생된 담론을 시계열적으로 탐색하였고, 도출된 담론들이 어떠한 속성들을 반영하고 있는 지 확인하였다. 연구 결과는 다음과 같이 정리할 수 있다.

네트워크의 유사성을 살펴본 바로는 2010년도 네트워크는 2015년도 네트워크와 구조적 유사성이 확인되었으나, 2020년도 네트워크와는 상대적으로 유사성이 약화되었다. 네트워크 밀도 비교에서는 2010년도의 밀도가 다소 낮은 수치를 보였던 반면에 2015년도와 2020년도의 밀도 값은 점차 상승하였다. 2010년도 네트워크에 반영된 담론들은 비교적 단편적인 차원으로 구성되었다고 볼 수 있으며, 시간이 지나 대중적 관심사와 담론들이 다양화됨에 따라 노드 간 상호 교류가 긴밀해지고, 네트워크의 복잡성도 증가한 것으로 보인다. 이는 두 분석의 결과가 일관됨을 보여주며, 2010년도와 2020년도 간의 네트워크 유사성이 상대적으로 약화되었던 이유로도 설명될 수 있다.

2010년도의 네트워크를 살펴보면 주로 해외 스트리트 패션에 대한 대중적인 관심이 두드러졌다. 여러 해외국가 중 일본의 영향력이 국내 스트리트 패션에 가장 크게 작용하였고, 국내 소비자들은 이에 대하여 긍정적인 인식을 보인 것으로 나타났다. 또한 의복 스타일링에 대한 관심이 주요 담론으로 도출되었을 뿐 아니라 해외 스트리트 패션을 정보원으로 활용하고자 하는 정보탐색행동이 확인되었다. 2010년도는 국내 스트리트 패션에 대한 대중적 인지도가 다소 낮았던 시기로 볼 수 있으며, 해외 유명인의 패션에 대한 선망과 닮고자 하는 모방심리가 더 크게 작용하였음을 방증한다. 2015년도의 네트워크도 마찬가지로 해외 스트리트 패션에 대한 관심이 지속되었으나 2010년도에 비해 네트워크 내에서의 중요도는 다소 감소한 것으로 나타났다. 또한 놈코어룩, 패션위크 등을 지칭하는 어휘들과 일상복 관련 키워드가 포함되었다. 스트리트 패션이 여러 컬렉션에 수용됨으로써 다양한 스타일로 세분되어 대중들에게 선보여지던시기라 할 수 있다. 2020년도는 이전의 네트워크들과는 다변화된 결과를 보여 QAP 상관분석 결과와 맥락을 같이 하였다. 특히 ‘스트리트’와 ‘패션’ 키워드가 가지는 TF-IDF 지수는 크게 하락하였던 반면에 기타 지수들은 상위에 위치하여 스트리트 패션이 일반적으로 통용되는 일상복으로 완전히 자리매김하였다 할 수 있다. 추가로, ‘한국’ 키워드의 중요도가 상승하였으며, ‘브랜드’ 키워드와의 연결강도 또한 타 국가 관련 키워드보다 상대적으로 높았다. 이는 국내 스트리트 패션에 대한 대중의 관심과 내수 브랜드들의 경쟁력이 향상되고 있음을 시사한다.

시기별 주요 클러스터의 속성 분석에서도 유사한 맥락의 결과들이 도출되었다. 2010년도는 국내외 유명인들의 패션을 탐색하는 것과 관련한 클러스터들이 주를 이루었던 반면, 2015년도는 힙스터룩, 놈코어룩, 락시크룩 등 여러 패션 스타일 클러스터들이 혼재되어 나타났다. 2020년에는 정보탐색과 더불어 브랜드의 마케팅 활동과 소비자행동관련 클러스터가 나타나는 등 네트워크의 구조가 다각화되었다.

본 연구는 소셜 빅데이터를 바탕으로 시기별 대중적 관심사와 담론의 속성을 분석하였다. 과거의 데이터를 기반으로 스트리트 패션의 의미 변화를 탐색하고 시기별 소비자의 관심사를 파악함으로써, 국내 스트리트 브랜드의 제품 및 마케팅전략 수립에 기여할 수 있는 기초자료를 제공하였다는 데에 의의가 있다. 이에 다음과 같이 학술적·실무적 시사점을 제시하였다.

먼저, 본 연구는 특정 패션 스타일이 주요 대중문화로 수용되는 과정을 시각적으로 보여주었다는 점에서 학술적 시사점이 있다. 과거의 스트리트 패션이 개성적인 패션을 표방하는 특정 스타일이자 선망의 대상이었다면, 지금의 스트리트 패션은 대중에 의해 가장 보편적인 캐주얼 스타일로 고착되었다. 스트리트 패션의 개념이 하위문화 집단의 저항성과 개성 표출에서 나아가 개인의 자아를 표현하는 대중적인 스타일로 확장되었다 할 수 있다. 또한 선행연구 결과와 결부 지어 소비자의 스트리트 패션에 대한 태도 변화를 관찰할 수 있었다(Ro & Yang, 2003; Yang & Kim, 2019). 과거의 젊은 소비자들은 개성 표현에 대한 욕구가 존재하면서도 타인을 의식한 다소 안정적인 스타일을 추구했던 반면에 지금의 젊은 소비자들은 자신의 자아와 개성을 표현함에 과감한 면모를 보이는 새로운 유형의 집단임을 확인할 수 있다.

이어서 다음과 같이 실무적 시사점을 제공할 수 있다. 먼저, 2020년의 네트워크에서 친환경, 테크놀로지, 유니섹스 관련한 새로운 키워드가 출현하였다. 이는 밀레니얼 세대로부터 파급된 영향력이 패션 시장에 반영되면서 나타난 결과로 설명된다. 또한 2020년도는 브랜드, 아이템에 관한 대중의 관심이 큰 폭으로 상승하여 브랜드 가치와 제품의 차별화에 대한 중요성이 부각되었다. 따라서 기업에서는 실용성과 가치를 중요시하는 밀레니얼 세대의 성향을 고려하여, 디자인 중심의 패션제품 개발에서 나아가 첨단 기술력에서 비롯된 기능성 소재나 지속가능성 등이 부여된 제품 및 마케팅 차별화 방안을 마련해야 할 것이다. 또한 아동복, 유니섹스 제품군에 대한 수요와 남성복 시장의 성장세가 확인되었다. 다양한 소비자를 대상으로 한표적 소비자의 확장에 대해서도 재고될 필요가 있을 것으로 보인다. 핵심 어휘의 변화를 구체적으로 살펴본바, 2020년도의 키워드 중 ‘뉴트로’가 나타나 과거 유행했던 패션 스타일들이 현재에 이르러 다시금 트렌드로 주목되는 순환성이 확인되었다. 선행연구들에서 언급된 복고풍 패션의 리바이벌, 과거의 스타일을 재현한 리메이크 등이 대표적인 예시로(e.g., Lee & Park, 2000; Yum, 2004), 최근에는 과거 시점의 유행 아이템들이 뉴트로 패션이라 불리며 새롭게 재해석되고 있다. 이와 같은 결과는 본 연구에서 도출되었던 유행 아이템, 락시크룩, 놈코어룩 등 시기별 클러스터 속성들도미래의 제품기획 및 마케팅 자원이자 소구점으로 활용될 수 있음을 시사한다.

본 연구는 한국 스트리트 패션 네트워크의 변화를 탐색하기 위해 국내 연구를 기반으로 고찰하였으나 기존 선행연구들은 주로 디자인 및 미학적 측면에서 진행되었다. 따라서 이를 중심으로 고찰한 본 연구에서 제시될 수 있는 시사점은 다소 제한적이라 할 수 있다. 후속 연구에서는 마케팅 및 소비자행동 분야와 같은 다각적 측면의 연구를 고찰하고, 해외연구들까지 포함하여 거시적인 관점에서 접근한다면 더욱 다양한 시사점을 제시할 수 있을 것이다. 또한 본 연구는 데이터 수집 단계에서 광고성 게시물을 배제하기 위해 연산자 기능을 사용하였으나, 텍스트가 아닌 이미지를 통해 광고성 문구를 공시한 유형까지는 제외할 수 없었다는 한계를 지닌다. 이에 후속 연구에서는 모든 유형의 광고성 게시물이 통제될 수 있는 수집 방법을 적용하여 정교한 수집이 이루어질 수 있도록 보완이 필요할 것으로 사료된다.


Acknowledgments

이 논문은 2019년 대한민국 교육부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (NRF-2019S1A5A2A03054508)


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