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| [ Article ] | |
| Journal of the Korean Society of Costume - Vol. 75, No. 6, pp. 72-88 | |
| Abbreviation: JKSC | |
| ISSN: 1229-6880 (Print) 2287-7827 (Online) | |
| Print publication date 31 Dec 2025 | |
| Received 24 Oct 2025 Revised 18 Dec 2025 Accepted 23 Dec 2025 | |
| DOI: https://doi.org/10.7233/jksc.2025.75.6.072 | |
| 빅데이터를 활용한 한복에 대한 소비자 인식 연구 | |
김다민⁺
| |
| ⁺중앙대학교 디자인학과 박사 | |
A Study on Consumer Perceptions of Hanbok Using Big Data | |
Damin Kim⁺
| |
| ⁺Ph.D., Dept. of Design, Chung-Ang University | |
| Correspondence to : Damin Kim, E-mail: 12345kdm@naver.com | |
Funding Information ▼ | |
This study analyzes big data using text-mining techniques to examine consumers' perceptions and preferences regarding Hanbok following the changes in Hanbok-wearing culture since the 2010s. Unstructured text data were collected using “Hanbok” as the primary keyword, and frequency analysis, TF-IDF analysis, degree centrality analysis, cluster analysis, and sentiment analysis were conducted. The results can be summarized as follows. First, a perceptual shift toward valuing experiential aspects of Hanbok is evident. Second, demand for Hanbok associated with ritual use has remained stable. Third, unlike in the past, overall perceptions of Hanbok are predominantly positive. Taken together, these findings suggest that Hanbok has evolved into cultural content grounded in experiential and aesthetic values as well as positive emotions, extending beyond its traditional image as standardized ritual attire.
| Keywords: big data, consumer perceptions, Hanbok, text mining 키워드: 빅데이터, 소비자 인식, 한복, 텍스트 마이닝 |
|
과거 한복은 일상복으로 착용되었으나 19세기 말 개항과 1960~1970년대 산업화를 거치면서 점차 서양식 의복에 밀려 예복화되었다. 선행연구에 따르면 2010년대까지도 한복은 주로 명절이나 특별한 행사에 입는 옷으로 인식되었으며(Hwang, 1977; Kang et al., 1998; Choi & Hong, 2009; Cho & Kim, 2010), 전반적인 착용 빈도가 지속적으로 감소해왔다. 그러나 2013년 이후 궁·능 무료 관람 정책과 SNS 문화의 확산이 맞물리면서 한복 착용 문화가 변화하였다. 한복을 입고 사진을 찍어 SNS에 공유하는 문화가 정착되었고, 이와 더불어 한복 산업계에서는 한복 대여 시장이 급격히 증가하면서 예복화로 고착 상태였던 한복 담론에 새로운 변화가 일어났다(Jeon & Sung, 2017; Joo, 2017; Lee, 2018; Kim & Kim, 2019).
이러한 변화에도 불구하고 기존 연구는 특정 연령층을 대상으로 한 분석이 대부분이며(Back & Shim, 2020; Kim, 2021; Shim, 2019), 한복에 대한 소비자 인식을 전반적으로 고찰한 연구는 Cho and Kim(2010)의 연구 이후로 충분하지 않은 실정이다. 한편, 통계에 따르면 한복 소매업 종사자는 1999년 3,094명에서 2020년 1,886명으로 감소하는 등 한복 대여 시장의 성장에도 불구하고 전체적인 한복 시장의 규모는 축소되고 있다(Ministry of Data and Statistics [MODS], 2020). 이에 따라 2010년대 이후 한복 문화의 변화에 따른 소비자의 니즈를 보다 면밀히 분석할 필요성이 제기된다.
빅데이터란 디지털 환경에서 생성되는 대규모 데이터로, 이를 통해 소비자의 실질적인 의견을 분석하고 시장의 흐름을 예측할 수 있다. 특히 젊은 세대의 SNS 활용 증가가 한복 문화에 미친 영향을 고려하면, 설문 및 면접 중심의 질적 연구보다 빅데이터 기반의 분석이 적합할 것으로 판단된다. 한복에 대한 감성 변화와 청소년의 한복 인식 등에 대해서도 대규모 텍스트 데이터를 토대로 한 연구가 이루어지고 있다(Shim, 2019; Bae & Lee, 2024).
본 연구는 이러한 선행연구의 흐름 속에서 빅데이터를 수집하고 텍스트 마이닝 기법을 사용하여, 2010년대에 나타난 한복 착용 문화의 변화 이후, 현재 한복에 대한 소비자들의 인식을 고찰하는 데 연구의 목적이 있다. 최근 Bae & Lee(2024)의 연구에서 빅데이터를 이용한 한복에 대한 감성 평가를 코로나 전후로 비교·분석한 바 있으나, 해당 연구는 한복에 대한 인상 차원의 감성 구조와 긍·부정 정서의 분포를 제시하는 데 초점이 있다. 이에 비해 본 연구는 온라인 사용자가 생성한 텍스트를 기반으로 한복에 대한 소비 맥락과 의미 구조의 차원에서 접근하고자 하였다. 특히 빈도분석 및 TF-IDF 분석으로 도출된 핵심어휘를 중심으로, 연결중심성 분석과 루베인(Louvain) 알고리즘을 적용하여 하위 커뮤니티를 식별함으로써 한복 소비 맥락의 구조를 규명하고자 한다. 또한 플루칙(Plutchik) 정서 이론 기반의 텍스톰 자체 감성사전을 이용하여, 선행연구에서 다루지 못한 맥락별 감정 구조까지 통합적으로 분석하고자 한다.
이를 위한 구체적인 연구 내용은 다음과 같다. 첫째, 한복의 인식과 빅데이터에 대한 선행연구를 바탕으로 이론적 고찰을 수행하여 연구의 토대를 확립한다. 둘째, 텍스트 마이닝을 통해 현재 한복을 표상적으로 나타내는 핵심 키워드를 제시한다. 셋째, 한복 담론의 핵심 키워드를 군집화하고 맥락을 파악한다. 최종적으로, 현재 소비자의 한복에 대한 인식과 정서를 밝힌다.
한복에 대한 소비자의 인식은 1970년대부터 본격적으로 시작되었는데, 당시 연구에서 한복에 대해 소비자들은 ‘우리 고유의 옷이므로’, ‘품위있고 아름다워서’, ‘익숙해져서 습관적으로’, ‘행사에 필요해서’ 등의 이유로 한복을 착용하며, ‘활동에 불편하다’, ‘옷손질이 번거롭다’, ‘갖추어 입기가 번거롭다’ 등의 부정적인 의견도 있었다(Hwang, 1977). 1980년대 연구에서는 한복에 대한 소비자들의 인식이 ‘예복용으로 우아하고 품위가 있다’, ‘몸매를 감춰주고 착용상 편하다’, ‘활동시·착용상 불편하다’, ‘손질하기 어렵다’는 의견으로 나타나 1970년대에 비해 한복을 익숙하게 여기는 인식은 많이 사라졌음을 알 수 있다(Cho & Choi, 1989).
이후 2010년대 연구에서는 한복이 전통문화로서의 가치와 예복으로서의 미적 가치가 여전히 높게 평가되는 동시에 ‘활동의 불편함’, ‘번거로움’, ‘손질이 어려움’ 등의 인식이 관찰되었으며, 소비자 인식이 과거부터 연구 당시까지 20년간 거의 변함이 없음이 드러났다(Cho & Kim, 2010). 이처럼 2010년까지만 해도 품위, 아름다움 같은 한복의 심미적 강점을 긍정적으로 여기면서도 한복은 일상에서 착용하는 복식이 아닌 의례복식이며, 착용성과 활동성 면에서 불편하고 현대생활에 적합하지 않은 복식이라는 지적이 반복되어 왔다.
한편, 1998년부터 등장한 한복대여점은 2000년대 중반부터 전국 규모의 프랜차이즈화가 형성되면서 양적, 질적으로 성장하게 되었다(Kim, 2016). 한복대여점은 경제적으로 비교적 저렴하고 빠르게 변화하는 트렌드를 반영한 디자인이 다양하다는 강점을 갖고 있어 소비자들의 한복 구매 패턴도 대여 중심으로 빠르게 변화하였다(Park, 2005). 이와 더불어 Shim(2017)의 연구를 통해 2006년에 비해 2016년에는 의례용뿐만 아니라 체험용으로도 한복이 대여되고 있음을 밝혀, 한복의 대여 패턴이 확대되었음을 알 수 있다. 심지어 2019년에 대학생을 대상으로 진행된 연구에서는 한복 대여 경험자의 주요 목적이 관광지 체험 61%와 사진 촬영 22%로 나타났다(Park, 2019).
2010년대 이후로 한복은 젊은 세대의 유입에 의해 놀이 문화가 자리 잡고 자연스럽게 패션화되었고(Jeong & Lee, 2018), 한복에 대한 연구도 이러한 변화에 초점을 맞추어 진행되었다. 차세대 한복 소통 방식을 살펴 본 연구에서 차세대들은 만화, 미디어, 음악, 놀이 등 다양한 형식으로 한복과 접하고, 다자간 소통이 이루어지고 있다고 밝혀졌다(Yoon, 2012). 젊은 세대들의 한복 체험 놀이문화의 사용자 경험 분석을 통해 체험자 대부분이 한복의 전통성보다는 패션한복으로서 현대화된 한복의 심미성을 인지하며, 주로 예복으로만 착용되던 한복을 특별한 옷으로 인지하여 감성적이고 경험적인 것을 선호함을 알 수 있었다(Kim & Kim, 2019). 이는 밀레니얼 세대를 대상으로 한 연구에서 한복 착용 경험이 누적될수록 한복에 대해 긍정적으로 인식한다고 나타난 결과를 뒷받침한다(Lee, 2018). 한복 대여 비경험자들은 한복에 대해 화려한 색상과 불편함, 번거로움 등의 부정적 인식을 가진 반면, 한복 대여 경험자들은 한복을 체험한복으로 이용해봄으로써 전통한복에 대한 호기심과 다양한 디자인으로 변화하는 한복을 입어보고 싶다는 긍정적 인식을 가지고 있는 것으로 드러났다(Lee, 2018). 이는 오늘날 Z세대에게 전통은 신선하고 감각적인 콘텐츠로 여겨지고 있으며, 전통문화의 가치를 보존하는 것보다 더 많은 사람이 경험하고 즐길 수 있도록 변형·발전시키는 것이 곧 한국 문화의 정수를 이어가는 일이라고 여기는 것과 같은 맥락이라고 볼 수 있다(Human Resources Development Service of Korea [HRDK], 2023).
디지털 환경이 변화하면서 소비자 인식 연구 방법론도 크게 변화했다. 기존의 설문조사 및 인터뷰 기반 방식은 특정 시점과 집단의 의견을 수집할 수 있었지만, 현재는 소셜미디어와 온라인 플랫폼을 통한 방대한 데이터가 시장의 추세, 패턴, 소비자의 선호도 등을 더욱 직접적으로 반영하게 되었다. 이를 바탕으로 특정 제품이나 문화적 요소에 대한 인식과 감정을 추적하고 더 나은 비즈니스 전략을 수립할 수 있으며, 이러한 이유로 패션 및 문화 산업 분야에서도 빅데이터가 적극적으로 활용되고 있다.
패션 분야에서는 트위터, 인스타그램, 블로그 등에서 생성된 텍스트 데이터를 활용하여 패션 트렌드, 소비자 인식, 브랜드 전략 등에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 국내 패션업계의 빅데이터 활용 사례와 산업 동향에 대한 연구가 다각도로 진행되었으며(Yun, 2017; Kim & Lee, 2018; Hong, 2019), 빅데이터를 기반으로 패션 트렌드를 분석한 연구(Kim & Byun, 2020; Sung, 2020)와 패션 브랜드에 대한 빅데이터 활용 전략에 관한 연구(Heo & Lee, 2019; Lee et al., 2021), 패션에 대한 소비자 인식 연구(Kang, 2019; Cho, 2022) 등의 연구들은 디지털 빅데이터가 소비자 인식에 정량적, 맥락적으로 접근할 수 있는 도구임을 잘 보여준다.
이는 한복 분야 연구에도 점차 반영되고 있다. An and Lee(2016)는 빅데이터를 바탕으로 한복의 디자인 요소에 대한 감성평가방안을 제안하였고, Yoo and Chang(2021)은 인터넷 기사의 댓글과 영화 및 드라마 리뷰를 수집하여 현대 한복에 대한 국내외 반응을 규명하였다. 또한 Kang(2022)은 코로나19를 전후하여 한복을 포함한 패션 대여 서비스에 대한 인식 변화를 밝혔다.
이러한 선행연구를 종합해보면 한복에 대한 소비자 인식은 2010년대 이후로 큰 전환점을 맞이했으며, 특히 젊은 세대는 한복의 전통성보다는 심미성과 경험에 기반한 창조적 계승을 중시하고 특히 한복 체험이 한복에 대한 인식 전환의 핵심 변수로 작용함을 알 수 있다. 여기에 소셜미디어와 빅데이터의 발달로 한복 인식 연구 방법론에서 보다 다면적이고 실시간적인 분석이 가능해지고 있다.
본 연구는 이론적 연구를 바탕으로 하며 한복에 대한 소비자들의 전반적인 인식을 살펴보기 위한 실증분석 연구를 병행한다. Stephens-Davidowitz(2017/2018)는 인터뷰보다 소셜미디어의 텍스트 데이터를 분석하는 것이 소비자의 내면에 있는 진심을 보다 정확히 파악할 수 있다고 판단하였다. 따라서 본 연구에서도 소비자들의 한복에 대한 전반적인 인식을 보다 정확히 살펴보기 위해서 텍스트 마이닝(text mining)을 통해 빅데이터를 분석하고자 한다. 텍스트 마이닝이란 자연어로 구성된 비정형 텍스트 데이터에서 패턴 또는 관계를 추출하여 의미 있고 가치 있는 정보를 찾아내는 기법이며(Hyun, 2022), 소셜미디어에서 수집하는 데이터는 비정형 텍스트 데이터이기 때문에 텍스트 마이닝을 활용하여 분석하는 것이 적합하다.
본 연구를 위해 온라인에서 비정형 텍스트 데이터를 수집한다. 데이터 수집에는 텍스트 네트워크 분석 시 유용한 소프트웨어로 한국정보통신기술협회(TTA)에서 GS(Good Software) 인증을 획득하였으며(Lee et al., 2021), 다양한 연구에서 빅데이터 분석 프로그램으로 활용되고 있는 텍스톰(Textom) 프로그램을 이용하였다. 텍스트 데이터 수집을 위한 검색어는 ‘한복’으로 한다. 2010년에 이루어진 한복의 소비자 인식에 관한 연구에서는 한복에 대한 소비자 인식이 20년간 변화가 거의 없음을 시사하였다(Cho & Kim, 2010). 이에 본 연구는 연구의 시기적 범위를 2021년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지로 설정하여 Cho and Kim(2010)의 연구로부터 10년이 경과한 최근 담론을 분석하였다. 국내에서 주로 사용되는 소셜미디어인 네이버(Naver)의 블로그, 카페, 지식iN, 뉴스, 웹문서, 다음(Daum)의 블로그, 카페, 뉴스, 웹문서, 그리고 구글(Google)의 뉴스, 웹문서를 통해 수집한다. 뉴스는 의제설정과 프레이밍을 통해 소비자의 인식 및 수용 의향에 유의미한 영향을 미치며(McCombs & Shaw, 1972; Entman, 1993), 최근 연구에서는 디지털 환경에서 뉴스에 내재된 톤이 소셜미디어의 분위기와 상호 작용한다는 점을 밝혔다(Harder et al., 2017; Nyakurukwa & Seetharam, 2024). 따라서 본 연구는 소비자 인식을 더 넓고 정확하게 살펴보기 위해 사용자 제작 콘텐츠뿐만 아니라 온라인 뉴스도 함께 포함하였다. 자료 수집 결과 2021년 129,176건, 2022년 130,532건, 2023년 129,251건으로 총 388,959건의 비정형 텍스트 데이터가 수집되었으며, 세부채널별 및 연도별 수집 건수는 <Table 1>과 같다.
| Channel | Subchannel | Count by year | ||
|---|---|---|---|---|
| 2021 | 2022 | 2023 | ||
| Naver | blog | 45,092 | 43,799 | 44,784 |
| cafe | 38,615 | 37,553 | 38,781 | |
| Knowledge iN | 10,473 | 11,356 | 10,482 | |
| news | 4,891 | 4,099 | 4,562 | |
| web | 18,124 | 20,819 | 19,282 | |
| Daum | blog | 3,623 | 3,782 | 3,668 |
| cafe | 1,325 | 2,012 | 1,865 | |
| news | 1,522 | 1,636 | 1,378 | |
| web | 2,526 | 2,081 | 2,145 | |
| news | 1,388 | 1,770 | 1,196 | |
| web | 1,597 | 1,625 | 1,108 | |
| Total | 129,176 | 130,532 | 129,251 | |
수집한 데이터는 형태소 분석기 Mecab을 사용하여 명사와 형용사 단위로 형태소를 분석하고, 년, 것, 일, 있, 곳, 시 등의 불용어 및 관계없는 단어를 삭제하였다. 또한 ‘우리 옷’과 ‘우리옷’, ‘혼주 한복’과 ‘혼주한복’, ‘돌’과 ‘돐’ 등 표기법이 다르게 적용된 단어들을 통일하는 작업을 통해 데이터를 정제하였다. 이러한 데이터 정제 작업을 반복하여 최종적으로 148,173개 키워드가 도출되었으며, 빈도분석, TF-IDF 분석, 연결중심성(Degree Centrality) 분석, 군집분석, 감성분석을 실시하였다.
먼저 텍스트 마이닝에서 기본적으로 시행하는 단어빈도, TF-IDF 분석을 실시하여 한복과 관련하여 다수 언급되는 상위 키워드를 추출하였다. 다만 빈도수가 높다고 하여 그 단어가 중요한 단어라고 판단할 수 없기에 가중치를 분석한 TF-IDF 값을 제시하였다.
다음으로 텍스트 마이닝 분석을 통해 수집된 결과를 바탕으로 매트릭스 데이터를 추출하고, 단어 간의 네트워크 구조를 알아보기 위하여 연결중심성 분석을 실시하였다. 연결중심성 분석은 선정된 키워드들이 상호 연결된 연결선의 개수를 파악하는 것이며, 노드 수가 높아 연결 중심이 많을수록 네트워크 내에서 영향력이 크고 전체 네트워크 내에서 중요한 요인으로 인식되는 것으로 볼 수 있고(Kim, 2018), 단어 간 연결선의 굵기는 두 단어의 동시출현빈도와 단어 간의 관련 정도를 알 수 있어 한눈에 키워드 간의 관계를 파악하기에 용이한 분석 기법이다(Kim & Jun, 2014). 이러한 분석 결과를 통해 소비자들이 한복을 언급할 때 함께 관심을 가지는 인식 대상과 소비자들의 반응 탐구에 중요한 요인이 되는 키워드를 파악하고 이를 시각화하여 제시한다.
이어서 한복과 관련된 소비자 인식을 보다 정밀하게 분석하기 위해 군집분석과 감성분석을 실시하였다. 탐색적 분석에서는 CONCOR를 적용해 군집화를 시도했으나, ‘한복’, ‘입다’, ‘대여’ 등 특정 키워드가 높은 중심성을 가지면서 군집이 비대칭적으로 형성되는 문제가 확인되었다. 따라서 최종 분석에서는 계층적 커뮤니티 분할(Hierarchical Partitioning) 기법을 기반으로 동작하며 모듈러리티 Q를 최적화해서 군집의 안정성과 해석 가능성을 확보할 수 있도록 루베인 알고리즘을 활용한 군집분석을 수행하였다(Blondel et al., 2008). 이를 통해 소비자들이 특정 키워드를 어떤 맥락에서 연관 짓는지를 분석하고, 군집 간 관계를 시각적으로 제시한다. 감성분석은 한복과 관련된 소비자들의 감성적 반응을 긍정, 부정, 중립으로 분류하여 감성 점수를 도출하는 방법이다(Park et al., 2018). 로버트 플루칙(Robert Plutchik)의 감정 체계를 기반으로 한국어의 특성과 국내 연구 동향을 고려한 텍스톰 자체 감성사전을 사용하였으며, 이를 통해 소비자들이 한복을 언급할 때 나타내는 감성적 경향을 파악하고, 특정 키워드와 감성 간의 연관성을 분석하여 소비자 인식의 핵심 요인을 도출하였다.
한복에 대한 데이터 수집 및 전처리 결과 총 148,173개의 키워드가 수집되었고, 이를 빈도수가 높은 상위 75개의 결과를 바탕으로 텍스트 마이닝을 진행하였다. 빈도분석 결과 빈도수가 높은 상위 75개 단어는 <Table 2>와 같으며, 워드클라우드로 시각화하면 <Fig. 1>과 같다. 이를 자세히 살펴보면 한복(935,765), 입다(219,819), 대여(115,412), 좋다(90,821), 촬영(87,016), 사진(80,771), 혼주한복(69,702), 후기(62,614), 웨딩(57,578), 메이크업(48,217)이 상위 10위 키워드로 출현 빈도가 가장 높은 것으로 나타났다.
| Rank | Keyword | Frequency | Rank | Keyword | Frequency | Rank | Keyword | Frequency |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Hanbok | 935,765 | 26 | Baby | 32,060 | 51 | Heart | 20,144 |
| 2 | Wear | 219,819 | 27 | Studio | 30,247 | 52 | Taking Photos | 20,022 |
| 3 | Rental | 115,412 | 28 | Mother | 30,208 | 53 | Casual Hanbok | 19,769 |
| 4 | Good | 90,821 | 29 | Design | 29,955 | 54 | Girl | 19,315 |
| 5 | Photo shoot | 87,016 | 30 | Company | 29,221 | 55 | One-piece dress | 19,115 |
| 6 | Photo | 80,771 | 31 | Skirt | 28,142 | 56 | Gyeongbokgung | 19,008 |
| 7 | Parents’ Hanbok | 69,702 | 32 | Worry | 27,772 | 57 | Product | 18,609 |
| 8 | Review | 62,614 | 33 | Take | 27,091 | 58 | Busan | 18,503 |
| 9 | Wedding | 57,578 | 34 | Child | 27,079 | 59 | Purchase | 18,478 |
| 10 | Makeup | 48,217 | 35 | Jacket | 26,473 | 60 | Bride | 18,467 |
| 11 | Wedding ceremony | 45,847 | 36 | Event | 25,905 | 61 | Style | 18,337 |
| 12 | Preparation | 44,408 | 37 | Jeonju | 25,766 | 62 | Luck | 18,136 |
| 13 | Dress | 43,368 | 38 | Size | 25,096 | 63 | Expo | 17,911 |
| 14 | First birthday | 42,468 | 39 | Family | 25,000 | 64 | Wedding preparation | 17,680 |
| 15 | Korea | 41,722 | 40 | Seoul | 24,279 | 65 | Chuseok | 17,561 |
| 16 | Tradition | 40,650 | 41 | Custom | 23,574 | 66 | Fabric | 17,444 |
| 17 | First birthday party | 38,992 | 42 | Pretty | 23,522 | 67 | Friend | 17,427 |
| 18 | Price | 37,051 | 43 | Experience | 23,306 | 68 | Travel | 17,407 |
| 19 | Culture | 35,890 | 44 | Families of the couple | 23,271 | 69 | Our traditional clothes | 16,974 |
| 20 | Make | 35,097 | 45 | Main ceremony | 23,160 | 70 | Introduction | 16,958 |
| 21 | Snap | 34,537 | 46 | Premium | 23,112 | 71 | Model | 16,893 |
| 22 | Mom | 34,463 | 47 | Greeting | 22,975 | 72 | Love | 16,768 |
| 23 | Consultation | 34,208 | 48 | Jongno | 22,299 | 73 | Information | 16,648 |
| 24 | Parents of the bride/groom | 32,789 | 49 | Person | 21,776 | 74 | Because of | 16,532 |
| 25 | Marriage | 32,588 | 50 | Bride & Groom | 21,104 | 75 | Hanbok shop | 16,490 |
TF-IDF 분석 결과는 <Table 3>과 같으며, 이를 워드클라우드로 시각화하면 <Fig. 2>와 같다. TF-IDF 가중치가 가장 높은 키워드는 입다(240,542.823), 대여(200,715.601), 촬영(192,240.014), 사진(163,437.180), 한복(162,231.217), 혼주한복(157,703.551), 좋다(156,590.029), 메이크업(151,473.581), 웨딩(143,812.813), 후기(134,753.527) 순으로 나타났다.
| Rank | Keyword | TF-IDF | Rank | Keyword | TF-IDF | Rank | Keyword | TF-IDF |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Wear | 240,542.823 | 26 | Price | 94,697.216 | 51 | Bride & Groom | 68,506.351 |
| 2 | Rental | 200,715.601 | 27 | Studio | 92,030.257 | 52 | Product | 67,971.615 |
| 3 | Photo shoot | 192,240.014 | 28 | Marriage | 91,956.134 | 53 | Busan | 67,865.492 |
| 4 | Photo | 163,437.180 | 29 | Mother | 88,178.486 | 54 | One-piece dress | 67,734.916 |
| 5 | Hanbok | 162,231.217 | 30 | Design | 86,519.846 | 55 | Person | 67,351.112 |
| 6 | Parents’ Hanbok | 157,703.551 | 31 | Skirt | 85,882.998 | 56 | Greeting | 65,201.664 |
| 7 | Good | 156,590.029 | 32 | Company | 85,765.923 | 57 | Model | 65,017.497 |
| 8 | Makeup | 151,473.581 | 33 | Jacket | 82,272.950 | 58 | Expo | 64,778.320 |
| 9 | Wedding | 143,812.813 | 34 | Take | 81,458.406 | 59 | Taking Photos | 63,232.949 |
| 10 | Review | 134,753.527 | 35 | Child | 81,144.976 | 60 | Daegu | 63,044.185 |
| 11 | First birthday | 119,958.436 | 36 | Experience | 80,418.386 | 61 | Chuseok | 62,856.198 |
| 12 | Dress | 117,165.201 | 37 | Size | 79,316.794 | 62 | Our traditional clothes | 62,651.649 |
| 13 | Wedding ceremony | 115,957.431 | 38 | Event | 78,631.409 | 63 | Heart | 62,301.207 |
| 14 | First birthday party | 114,540.927 | 39 | Worry | 78,602.652 | 64 | Dream | 62,193.693 |
| 15 | Korea | 113,276.763 | 40 | Family | 77,903.078 | 65 | Fabric | 62,000.800 |
| 16 | Preparation | 109,764.707 | 41 | Jongno | 76,346.445 | 66 | Bride | 61,874.386 |
| 17 | Snap | 109,165.880 | 42 | Seoul | 75,899.767 | 67 | Style | 61,778.048 |
| 18 | Tradition | 108,319.076 | 43 | Main ceremony | 74,463.461 | 68 | Purchase | 61,758.781 |
| 19 | Culture | 105,746.943 | 44 | Casual Hanbok | 72,447.326 | 69 | Travel | 61,045.726 |
| 20 | Consultation | 102,446.187 | 45 | Custom | 72,291.214 | 70 | Luck | 60,627.592 |
| 21 | Make | 102,384.567 | 46 | Gyeongbokgung | 72,255.081 | 71 | Friend | 58,692.710 |
| 22 | Baby | 98,284.021 | 47 | Families of the couple | 71,978.962 | 72 | Love | 58,543.740 |
| 23 | Mom | 96,596.441 | 48 | Premium | 71,244.796 | 73 | Hair | 58,426.749 |
| 24 | Parents of the bride/groom | 96,384.592 | 49 | Pretty | 69,386.373 | 74 | Wedding preparation | 58,393.369 |
| 25 | Jeonju | 96,080.152 | 50 | Girl | 69,205.640 | 75 | Formal attire | 57,244.704 |
다음으로 키워드 간 네트워크 구조를 알아보기 위해 네트워크 분석의 기초가 되는 공출현 행렬을 생성하여 단어 간의 관계를 수량화하였다. 이를 바탕으로 연결중심성 분석을 실시하여 네트워크 내에서 중심적인 역할을 하는 주요 키워드를 <Table 4>와 같이 도출하고, 이를 <Fig. 3>으로 시각화하였다. 연결중심성 분석 결과, 한복(7.1711)이 가장 높은 연결중심성 값을 나타내며, 네트워크 내에서 핵심적인 중심 단어로 작용하는 것으로 확인되었다. 이어서 입다(1.6845), 대여(0.8846), 좋다(0.6959), 촬영(0.6668), 사진(0.6189), 혼주한복(0.5341), 후기(0.4798), 웨딩(0.4412), 메이크업(0.3695) 등의 키워드가 높은 연결중심성을 보인다.
| Rank | Keyword | Degree Centrality | Rank | Keyword | Degree Centrality | Rank | Keyword | Degree Centrality |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Hanbok | 7.1711 | 26 | Baby | 0.2456 | 51 | Heart | 0.1543 |
| 2 | Wear | 1.6845 | 27 | Studio | 0.2317 | 52 | Taking Photos | 0.1534 |
| 3 | Rental | 0.8846 | 28 | Mother | 0.2314 | 53 | Casual Hanbok | 0.1514 |
| 4 | Good | 0.6959 | 29 | Design | 0.2295 | 54 | Girl | 0.1480 |
| 5 | Photo shoot | 0.6668 | 30 | Company | 0.2239 | 55 | One-piece dress | 0.1464 |
| 6 | Photo | 0.6189 | 31 | Skirt | 0.2156 | 56 | Gyeongbok gung |
0.1456 |
| 7 | Parents’ Hanbok | 0.5341 | 32 | Worry | 0.2128 | 57 | Product | 0.1426 |
| 8 | Review | 0.4798 | 33 | Take | 0.2076 | 58 | Busan | 0.1417 |
| 9 | Wedding | 0.4412 | 34 | Child | 0.2075 | 59 | Purchase | 0.1416 |
| 10 | Makeup | 0.3695 | 35 | Jacket | 0.2028 | 60 | Bride | 0.1415 |
| 11 | Wedding ceremony | 0.3513 | 36 | Event | 0.1985 | 61 | Style | 0.1405 |
| 12 | Preparation | 0.3403 | 37 | Jeonju | 0.1974 | 62 | Luck | 0.1389 |
| 13 | Dress | 0.3323 | 38 | Size | 0.1923 | 63 | Expo | 0.1372 |
| 14 | First birthday | 0.3254 | 39 | Family | 0.1915 | 64 | Wedding preparation | 0.1354 |
| 15 | Korea | 0.3197 | 40 | Seoul | 0.1860 | 65 | Chuseok | 0.1345 |
| 16 | Tradition | 0.3115 | 41 | Custom | 0.1806 | 66 | Fabric | 0.1336 |
| 17 | First birthday party | 0.2988 | 42 | Pretty | 0.1802 | 67 | Friend | 0.1335 |
| 18 | Price | 0.2839 | 43 | Experience | 0.1786 | 68 | Travel | 0.1333 |
| 19 | Culture | 0.2750 | 44 | Families of the couple | 0.1783 | 69 | Our traditional clothes | 0.1300 |
| 20 | Make | 0.2689 | 45 | Main ceremony | 0.1774 | 70 | Introduction | 0.1299 |
| 21 | Snap | 0.2646 | 46 | Premium | 0.1771 | 71 | Model | 0.1294 |
| 22 | Mom | 0.2641 | 47 | Greeting | 0.1760 | 72 | Love | 0.1284 |
| 23 | Consultation | 0.2621 | 48 | Jongno | 0.1708 | 73 | Information | 0.1275 |
| 24 | Parents of the Bride/groom | 0.2512 | 49 | Person | 0.1668 | 74 | Because of | 0.1266 |
| 25 | Marriage | 0.2497 | 50 | Bride & Groom | 0.1617 | 75 | Hanbok shop | 0.1263 |
이는 한복이 구매보다는 착용, 대여 등의 체험적 소비재로 자리 잡았으며 경복궁 전주 등 관광지에서 한복을 체험하는 행위가 주요 맥락으로 형성되었음을 보여준다. 그리고 ‘웨딩 촬영’, ‘결혼식’, ‘돌잔치’와 같은 의례 상황과의 연관성 또한 한복이 일상복이 아닌 특정한 목적에 집중적으로 사용되고 있음을 알려준다. 덧붙여, ‘촬영’, ‘사진’, ‘후기’, ‘메이크업’의 높은 연결중심성은 한복이 단순히 착용에 그치지 않고, 착용 후 사진으로 기록해서 온라인상에서 공유되는 ‘경험의 콘텐츠화’로 콘텐츠 생산의 매개로 소비되고 있음을 나타낸다.
군집분석 결과 <Table 5> 및 <Fig. 4>와 같이 총 3개의 군집이 형성되었다. 첫 번째 군집은 ‘한복’, ‘전통’, ‘문화’, ‘행사’, ‘전주’, ‘경복궁’, ‘예쁘다’, ‘체험’, ‘여행’, ‘친구’ 등의 단어가 포함되어 ‘한복 체험’에 관계된 군집이라는 특징을 보인다. 해당 군집은 ‘전주’, ‘경복궁’ 등의 관광 장소명과 ‘체험’, ‘여행’, ‘친구’가 함께 존재하여 관광 및 여가 맥락에서의 한복 착용을 시사한다. 여기에 ‘예쁘다’는 키워드는 이러한 체험적 한복 착용이 미적 만족도를 충족시킴을 드러낸다.
| Cluster | Cluster theme | Key Included Terms |
|---|---|---|
| 1 | Hanbok experience | Hanbok, tradition, culture, event, Jeonju, Gyeongbokgung, pretty, experience, premium, purchase, travel, friend, Chuseok |
| 2 | Wedding Hanbok | Rental, parents’ Hanbok, wedding, marriage, mother, custom, families of the couple, Jongno, bride & groom, wedding preparation |
| 3 | First birthday party Hanbok | Photo shoot, photo, dress, first birthday party, snap, baby, studio, family, taking photos |
두 번째 군집은 ‘대여’, ‘혼주한복’, ‘웨딩’, ‘결혼’, ‘어머님’ 등의 단어가 포함되어 여전히 결혼식 중심의 한복 수요가 강력함을 보여주는 ‘결혼식 한복’에 관한 군집이다. 다만 ‘대여’ 키워드가 포함되면서 구매나 맞춤보다는 대여 중심의 시장이 형성되었음이 강조된다.
세 번째 군집은 ‘촬영’, ‘사진’, ‘드레스’, ‘돌잔치’, ‘스냅’, ‘아기’ 등의 단어가 핵심 키워드로 구성되어 ‘돌잔치 한복’이라는 특징을 보인다. 여기에서는 ‘아기’, ‘드레스’, ‘돌잔치’ 등의 키워드가 ‘촬영’, ‘사진’, ‘스냅’ 등과 결합하며, 한복이 기념 의례와 사진 콘텐츠 생산의 매개로 기능함을 보여준다. 따라서 한복은 결혼식, 돌잔치 등의 의례 행사를 통한 수요가 여전히 굳건한 한편, 관광·체험 및 콘텐츠 생성의 맥락에서 한복이 소비됨을 알 수 있다.
한복에 대한 감성분석 결과, <Fig. 5> 그래프에 나타난 바와 같이 호감, 흥미, 기쁨 등의 긍정적 감정이 81.17%, 거부감, 슬픔, 두려움 등의 부정적 감정이 18.83%로 나타난다. 그리고 빈도수 상위 20개의 감성어휘를 <Table 6>에서 감정분류별로 살펴보면, 긍정적 감정을 나타내는 표현으로는 ‘예쁘다’, ‘고급스럽다’, ‘멋지다’, ‘특별하다’ 등 한복의 디자인에 대한 긍정적인 감정과 ‘전통적’, ‘어울리다’, ‘편하다’, ‘원하다’ 등 전통복식으로서 한복에 대한 우호적인 감정을 확인할 수 있으며, 감성강도 또한 4.0 이상의 강한 정서가 다수로 나타나 전반적으로 한복에 대한 긍정적인 감정이 우세함을 알 수 있다.
| Sentiment | Sub Category | Sentiment Term | Sentiment Intensity | Frequency (cases) | Rate(%) |
|---|---|---|---|---|---|
| Positive | Liking | Pretty | 4.2 | 69206 | 8.09 |
| Positive | Liking | Traditional | 3.3 | 54023 | 6.31 |
| Positive | Liking | Recommend | 4.7 | 47728 | 5.58 |
| Negative | Sadness | Cry | 5.6 | 30081 | 3.52 |
| Positive | Liking | Luxurious | 5.6 | 26266 | 3.07 |
| Positive | Liking | Pretty (variant spelling) | 4 | 24560 | 2.87 |
| Positive | Liking | Goes well | 2.8 | 20666 | 2.42 |
| Positive | Liking | Beautiful | 5.1 | 19855 | 2.32 |
| Positive | Liking | Lovely | 4 | 19728 | 2.31 |
| Positive | Joy | Thankful | 3.4 | 18271 | 2.14 |
| Positive | Liking | Satisfied | 2.5 | 17662 | 2.06 |
| Positive | Interest | Want | 5 | 16045 | 1.88 |
| Positive | Liking | Graceful | 4.4 | 15444 | 1.80 |
| Positive | Liking | Fine | 4.3 | 15150 | 1.77 |
| Positive | Interest | Special | 3.7 | 13649 | 1.60 |
| Positive | Liking | Cool | 5.1 | 12952 | 1.51 |
| Positive | Liking | Comfortable | 5.8 | 12033 | 1.41 |
| Negative | Aversion | Difficult | 3.5 | 9712 | 1.14 |
| Positive | Liking | Cute | 4.3 | 9683 | 1.13 |
| Negative | Fear | Worry | 2.2 | 9326 | 1.09 |
부정적 감정을 나타내는 표현으로는 ‘울다’, ‘어렵다’, ‘걱정하다’ 등이 있는데, ‘울다’는 감성강도가 5.6으로 매우 강하지만 ‘어렵다’는 3.5, ‘걱정하다’는 2.2로 보통 이하의 강도로 확인된다. 이에 부정적인 감정 어휘가 나타난 원문을 분석하였다.
“제 아기는... 설날에 한복을 입혔는데 울다가 끝나버린 경험도 있었고...” - 2021년 네이버 카페
“한복도 넘 이뻐서 대만족... 울 애기 울고 찍은 티가 나네요.” - 2022년 네이버 카페
“한복입고 자니까... 꼬마 도련님같네요. 울다가 다시 잠들어서...” - 2022년 네이버 블로그
“돌사진은 전통스럽게 한복 입고 찍고 싶어서... 아기가 울다가 좀 진정되며...” - 2023년 네이버 카페
‘울다’라는 감정 어휘가 포함된 원문은 대부분 돌 사진을 찍는 과정에서 한복을 입은 아기가 울었다는 내용이었다. 실제로 ‘울다’는 원문에서 ‘예쁘다’, ‘전통’ 등 긍정적인 어휘가 함께 존재한다. 따라서 한복에 대한 부정적인 인식이라기 보다는 사진 촬영 과정에서 아기의 정서 반응이 일시적으로 표출된 맥락적 부정으로 해석된다.
“결혼식한복은 예복이다보니 참 어렵게 생각되는 품목이더라구요”- 2021년 네이버 블로그
“입는 방법이 어렵고 헷갈리는 부분도 많은데요”- 2021년 네이버 블로그
“한복은 입기 어렵다고...”- 2021년 네이버 카페
“한복 일상에서 입기 어렵고 불편하다고요...”- 2023년 구글 웹
“어머니와 장모님을 모시고 어렵게 간 ㅇㅇ한복...”- 2021년 네이버 블로그
“어머님들 한복이다 보니 너어어무 어렵더라구요”- 2023년 네이버 카페
“한복을 고르는 일이 어렵게 느껴진다...”- 2021년 다음 웹
“돌잔치 한복으로 하려는데 고르기 어렵네요”- 2021년 네이버 카페
“이쁜한복이 많아 고르기 어렵더라구요”- 2021년 네이버 카페
“한복도 다 예뻐서 고르기 어렵더라고요”- 2023년 네이버 카페
“생각보다 한복 색 고르는 게 어렵더라구요”- 2023년 네이버 지식인
‘어렵다’는 어휘가 포함된 원문은 입는 방법 등 한복 자체를 어렵게 여기는 내용과, 결혼 준비 과정에서 양가 어머님을 모시고 한복을 고르는 상황을 어려워하는 내용, 그리고 한복 디자인 선택을 어려워하는 내용 등이 확인된다. 즉, ‘어렵다’는 어휘가 부정적인 의미로만 사용되지 않았음이 중요하다. “입는 방법이 어렵고...”, “한복 일상에서 입기 어렵고...” 등은 과거 선행연구에서 활동의 편의성 면에서 한복이 부정적으로 인식되고 있었던 결과가 현재에도 일부 동일하게 나타나는 것임을 보여준다(Kweon et al., 1998; Cho & Kim, 2010). 한편, “장모님과 어머니를 모시고 어렵게 간 ㅇㅇ한복”, “어머님들 한복이라 어렵다” 등은 한복 그 자체에 대한 부정적인 감정이라기 보다는 결혼식을 위한 한복 준비 과정에서 발생하는 어려움에 가깝다. 마지막으로, “이쁜한복이 많아 고르기 어렵더라구요”, “생각보다 한복 색 고르는게 어렵더라구요” 등은 한복 디자인 선택의 어려움을 의미한다. 여기에서 ‘어렵다’는 한복이 ‘예쁘다’는 긍정적인 어휘와 동시에 출현하며, 긍정적인 정서를 바탕으로 발생하는 결정 난이도로 볼 수 있다.
“나이가 있다보니 한복 입고 흉할까봐 은근 걱정 했답니다”- 2021년 다음 블로그
“자칫 촌스러워 보일까봐 걱정했는데 두분다 넘 잘어울리고 예쁘셨어요”- 2021년 네이버 카페
“한복에 대해서 잘 몰라서 걱정을 많이 하고 갔는데...쉽게 고를 수 있었어요”- 2021년 네이버 카페
“녹의홍상으로 입어봤어요 초록색이 안어울릴까봐 걱정했는데 생각보다 잘 어울려서...”- 2022년 네이버 카페
‘걱정하다’는 감성강도가 평균 2.2로 약한 부정이며, 원문의 맥락 상으로도 한복 자체에 대한 부정적인 평가라기 보다는 한복을 선택하기 전에 디자인이 어울릴까에 대한 우려로 나타났다. 이는 “한복에 대해서 잘 몰라서 걱정을 많이 하고 갔는데...”에서 알 수 있듯이 한복에 대한 정보 부족, 낯설음 등으로 인해 발생한 감정이며, 걱정 이후에 오히려 긍정으로 귀결되는 패턴이 많다.
이를 종합하면, 감성분석은 긍정적 감정 81.17%, 부정적 감정 18.83%의 뚜렷한 긍정 정서 우세가 확인된다. 빈도수 상위 어휘에서 ‘예쁘다’, ‘고급스럽다’, ‘멋지다’, ‘특별하다’, ‘전통적’, ‘어울리다’, ‘편하다’, ‘원하다’ 등의 표현이 다수를 차지하고 감성강도도 4.0 이상의 강한 긍정 강도가 빈번했다. 이는 Cho & Kim(2010)의 연구에서 한복에 대한 소비자 인식이 전통문화로서의 가치와 예복으로서의 미적 가치가 20년 동안 변함없이 높이 평가되고 있다는 결과와 같은 맥락으로 볼 수 있다.
반면 ‘울다’, ‘어렵다’, ‘걱정하다’ 등 부정적 감정의 핵심 어휘들은 맥락적인 성격이 강했다. 한복의 착용법, 활동성 등에 대한 어려움을 드러내는 부정적 인식도 존재하지만, 그 외에는 한복 자체에 대한 부정적 인식으로 해석하기 어렵다. 이러한 결과는 과거 선행연구에서 지속적으로 반복되어 온 불편함에 대한 압도적인 인식과는 대조적이다. 이는 한복이 이제 불편하고 어려운 의례복 이미지에서 벗어나 한복의 미적 가치와 경험적 가치가 높이 평가되고 있음을 시사한다.
본 연구에서 한복에 대한 온라인 텍스트 데이터를 분석한 결과를 종합하면 최근 소비자의 인식은 크게 세 가지 맥락으로 수렴한다.
첫째, 경험 중심으로 인식 전환이 두드러진다. 연결중심성과 군집분석 결과 모두에서 ‘전통’, ‘문화’, ‘경복궁’, ‘여행’, ‘체험’ 등이 주요 키워드로 나타났는데, 이에 더해서 ‘촬영’, ‘사진’, ‘후기’, ‘메이크업’의 높은 연결중심성은 한복이 일상적인 영역에서 관광, SNS, 체험과 같이 특별한 경험과 기록의 매개체로 소비되고 있음을 보여준다. 이러한 양상은 한복을 입고 사진을 찍는 놀이 문화로도 확인되는데, 전통복식의 사회적 의미가 감각적·미적 체험과 기록·공유로 확장되는 ‘경험의 콘텐츠화’ 경향을 시사한다.
둘째, 의례 중심의 한복 수요는 꾸준히 유지된다. ‘결혼식’, ‘웨딩’, ‘혼주’, ‘돌잔치’ 등의 주요 키워드는 한복이 여전히 결혼식과 돌잔치에서 의례복으로서 자리매김하고 있음을 보여준다. 특히 혼주한복, 돌잔치한복 등은 한복이 가족 내에서 의례의 추억을 간직하는 문화적 자산으로 기능하고 있음을 증명한다.
셋째, 정서적으로는 한복에 대한 긍정적 태도가 강화되며, 부정적 정서는 맥락화되었다. 감성분석 결과 긍정 81.17%, 부정 18.83%로 긍정적 정서의 우세가 확인되었고, 어휘에서도 ‘예쁘다’, ‘이쁘다’, ‘전통적’, ‘고급스럽다’ 등 심미성·착장 적합성 중심의 긍정적 어휘가 높은 순위에 위치했다. 반면 부정적 감성 핵심 어휘인 ‘울다’, ‘어렵다’, ‘걱정하다’ 등은 한복 자체에 대한 부정적인 감정보다는 상황과 과정에 기반한 맥락적 부정임이 확인되었다. 이는 한복이 불편하고 거추장스럽다는 과거의 인식이 온라인 담론 수준에서 상당 부분 완화되었음을 보여준다.
이처럼 한복에 대한 소비자 인식은 의례 중심의 전통적 소비가 유지되는 동시에, 경험·기록·공유를 매개로 한 현대적 소비가 병행되고 있다. 나아가 한복은 부담스러운 전통복식이라기보다 심미성과 경험을 중심으로, 즐길 수 있는 문화적·정서적 콘텐츠로 전환되는 경향이 관찰된다. 실제로 Suh(2020)는 패션을 인스타그램과 같은 디지털 환경에 공유하는 행위가 일상을 예술화, 축제화하여 지속가능한 문화 콘텐츠로 전환되는 과정을 논의하였고, Lee & Lee(2024)는 관광 현장에서의 한복 대여·착용·촬영이 새로움과 감각과 문화와 즐거움이라는 경험 주제로 이어지고 결국 참여로 귀결된다고 설명하였는데, 이는 본 연구의 결과와도 동일한 맥락을 보인다. 따라서 오늘날 소비자 입장에서 한복은 단순한 의례복이 아니라, 경험과 심미성을 중심으로 향유되는 문화 콘텐츠로 인식되고 있다.
2010년대 초까지도 한복은 주로 예복으로만 인식되며 착용 빈도 또한 점차 감소하는 추세였다. 한복에 대한 인식 또한 고착화되어, 선행연구에서 한복은 불편하고 현대생활에 적합하지 않은 의례 복식이라고 인식되고 있음이 한결같이 나타났다. 그러나 2013년을 전후로 한복 입은 사진을 SNS에 공유하는 문화가 확산되고 한복 대여 시장이 성장하면서 한복 담론에 변화가 나타났다. 이러한 변화에도 불구하고 한복에 대한 소비자 인식을 전반적으로 고찰한 연구는 2010년 이후로 부족한 실정이며, 이에 본 연구는 빅데이터를 분석하여 한복에 대한 소비자들의 인식을 고찰하고자 하였다.
본 연구를 위해 최근 3년 간의 온라인 텍스트 데이터를 수집하였고, 정제된 데이터를 대상으로 빈도분석, TF-IDF 분석, 연결중심성 분석, 군집분석, 감성분석을 실시하였다.
한복에 관한 텍스트 데이터를 분석한 결과는 크게 네 가지로 정리된다. 첫째, 빈도분석과 TF-IDF 분석 결과, 한복, 입다, 대여, 좋다, 촬영, 사진, 혼주한복, 후기, 웨딩, 메이크업 등이 현재 한복을 표상적으로 나타내는 핵심 키워드임을 밝혔다. 둘째, 연결중심성 분석 결과, ‘입다-대여-촬영’과 같은 핵심 결절 구조를 통해 한복이 구매보다는 경험과 이미지 중심으로 소비되고 있음을 보여준다. 셋째, 군집분석 결과, ‘한복 체험’, ‘결혼식 한복’, ‘돌잔치 한복’ 3개의 군집이 형성되었다. 넷째, 감성분석 결과, 한복에 대한 긍정적 감정이 80% 이상으로 높게 나타났다.
이러한 결과를 통합하면 한복에 대한 소비자들의 인식은 크게 세 가지 특징으로 정리할 수 있다.
첫째, 경험을 중시하는 인식 변화가 뚜렷하게 나타난다. 특히 군집분석 결과 ‘경복궁’, ‘전통’, ‘체험’, ‘전주’, ‘여행’ 등의 키워드가 포함된 ‘한복 체험’ 군집이 형성된 것은 한복이 예복으로만 존재하는 것이 아니라 한복을 착용함으로써 일상을 특별하게 만드는 경험재로 작용하고 있음을 시사한다. 이는 궁·능에서 한복 착용을 장려하는 정책과 SNS 문화의 확산이 맞물려 나타난 변화가 지속적인 영향을 미친 것으로 사료된다.
둘째, 의례 중심의 한복 수요는 안정적으로 유지되고 있다. ‘결혼식’, ‘웨딩’, ‘혼주한복’, ‘돌잔치’ 등이 주요 키워드로 밝혀지고, ‘결혼식 한복’과 ‘돌잔치 한복’ 군집이 형성된 것을 통해 한복이 여전히 의례 복식으로써 굳건히 자리 잡고 있음을 보여준다. 따라서 한복은 관광·체험 중심의 현대적 소비가 커진 것과 동시에, 과거와 마찬가지로 결혼식, 돌잔치와 같은 의례 행사를 통한 수요가 여전히 강력한 것을 알 수 있다.
셋째, 과거에 비해 한복에 대한 긍정적인 인식이 강하게 나타났다. Hwang(1977), Kang et al.(1998), Choi and Hong(2009), Cho and Kim(2010) 등의 선행연구에 따르면 한복에 대한 소비자의 인식은 불편하고, 번거롭고, 손질이 어렵다는 부정적인 감정이 지속적으로 보였다. 그러나 현재는 오히려 ‘예쁘다’, ‘전통적’, ‘편하다’, ‘고급스럽다’ 등의 긍정적인 감성어휘가 80% 이상을 차지하고, ‘울다’, ‘어렵다’, ‘걱정하다’ 등의 부정적인 감성어휘는 한복 자체에 대한 부정 정서라기보다, 상황에 따른 맥락적 마찰로 해석되었다. 과거에 부담스럽고 불편한 예복으로 여겨졌던 한복이 현재는 즐길 수 있으며 미적· 경험적 가치를 지닌 문화로 인식되고 있음을 보여준다.
본 연구의 결과는 한복이 과거의 정형화된 의례복 이미지를 넘어, 경험이 콘텐츠로 확장되는 경로를 통해 심미성과 즐거움에 기반한 문화 콘텐츠로 소비되는 경향을 시사한다. 이러한 결과를 도출하는 과정에서 온라인에서 이루어지는 한복에 대한 담론을 추적함으로써 소비자의 실제 반응과 감정을 입체적으로 이해할 수 있었다는 점에서 의의가 있다. 또한 대규모 온라인 텍스트 네트워크와 루베인 알고리즘을 활용해 한복을 의미 커뮤니티 단위로 분해하였다는 점이 특징적이다. 즉, ‘관광 및 체험 중심 한복 경험’, ‘결혼식을 위한 예식 한복’, ‘가족 행사를 중심으로 한 돌잔치 한복’ 등 한복 인식 연구의 분석 단위를 소비 맥락 구조로 확대하였고, 감성어휘의 강도와 빈도를 함께 제시하여 한복이 어떤 상황에서 어떤 정서와 결합되는지에 대한 정밀한 해석을 시행하였다.
다만 이러한 한복에 대한 인식 변화를 보다 면밀히 증명하기에 본 연구는 단면적 분석에 그친 한계가 있어 향후에는 시기별 인식 변화를 비교하는 시계열 분석이나 현장 실험을 포함한 후속 연구가 수행되어야 하며, 그러한 연구 축적을 바탕으로 실무적 전략 제언이 가능할 것이다. 또한 최근 국내에 방문한 외국인 관광객이 한복을 체험하는 사례가 많아지고 있는데, 본 연구는 한국어로 작성된 텍스트 데이터를 분석하였다는 한계점이 있으며 이미지나 영상 등 시각적 요소를 포함하지 못하였기 때문에 향후에는 영문 텍스트와 이미지를 결합한 다중분석을 통해 한복 인식의 변화에 대한 보다 정밀한 연구가 이루어지길 제안한다.
이 논문은 2023년 대한민국 교육부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2023S1A5B5A17085025)
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