텍스트 마이닝을 통한 패션 산업의 생성형 AI 융합적 활용 동향 분석

Abstract

본 연구는 최근 생성형 AI가 디자인, 생산, 마케팅, 유통 등 패션 산업 전반에 걸쳐 융합적으로 활용되고, 기존 작업 방식의 혁신을 촉진하는 핵심 기술로서의 역할을 하는 데에서 시작되었다. 이에 본 연구의 목적은 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 패션 산업에서의 생성형 AI의 융합적 활용 사례와 동향을 분석하는 것이다. 따라서 본 연구는 생성형AI가 본격적으로 상용화되기 시작한 2023년 1월부터 2024년 12월까지 최근 2년간 구글, 네이버, 다음 사이트에 제공하는 ‘생성형 AI’와 ‘패션 산업’이라는 단어를 포함한 국내 온라인 기사를 대상으로 텍스트 마이닝 기법 중 단어 빈도 및 TF-IDF, N-gram, LDA 토픽 모델링, CONCOR 분석을 이행하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 빈도 및 TF-IDF 분석 결과, ‘플랫폼’, ‘기술’, ‘서비스’ 등이 가장 중요한 텍스트임을 확인하였다. 둘째, N-gram 분석 결과, 2-gram과 3-gram의 상위 키워드로 패션-플랫폼’, ‘생성-활용’, ‘생성-기술’, ‘생성-인공지능’, ‘패션-서비스’, ‘패션-생성-플랫폼’, ‘활용-생성-기술’, ‘생성-기술-방법론’ 등이 중요 키워드로 도출되었고, 생성형 AI 패션 산업에서 플랫폼, 서비스 기술 혁신과 패션 디자인 생성에 융합적으로 활용되고 있음을 확인하였다. 셋째, 토픽 모델링 결과, 패션 산업의 생성형 AI 활용에 관한 783건의 온라인 기사에서 추출한 3394개의단어를 활용하여 토픽 모델링을 수행하였으며, 토픽이8개로 분류하였을 때, 주요 토픽들의 상호독립성이 가장 적절하게 유지되었다. 넷째, CONCOR 분석 결과, 8개의 군집으로 분류되어 생성형 AI는 패션 산업의 쇼핑 경험 개선, 마케팅자동화, 디자인 혁신, 글로벌 사업 운영, 디지털 콘텐츠 제작, 맞춤형 검색 및 추천 시스템 등에서 핵심적인 역할을 하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 생성형 AI의 융합적 활용 동향을 실증적으로 분석함으로써, 향후 패션 산업에서 생성형AI 기반 전략 수립 및 기술 적용 방안을 모색하는 데기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.