I. Introduction

“복식문화연구(The Research Journal of the Costume Culture： 이하 RJCC)”는 복식문화학회에서 발간하 는 학술지로서, 1993년 4월 창간호를 시작으로 연 6 회(2, 4, 6, 8, 10, 12월) 발간되고 있는 국내 의류학 관련 주요 학회지이다. RJCC는 연간 평균 76편 발표 하고, 총 1,400편의 논문을 출간하며 의류학 및 이와 관련된 학문분야의 학술연구 발전을 도모해오고 있 다. 이에 의류학 연구논문으로 이루어진 RJCC에 게 재된 논문들의 연구주제를 분석함으로써 연구동향을 파악하고, 변화추이와 함께 연구의 발전 방향을 예측해 보는 것은 학술발전에 의의 있는 활동이라 생각된다.

학술지에 게재된 논문을 분석하는 연구는 여러 학 문분야에서 이루어지고 있으며, 의류학에서도 선행연 구들을 찾아볼 수 있다. Chowdhary and Meacham (1983)은 Journal of Home Economics(1911-1980)와 Home Economics Research Journal에 게재된 의류학 논문의 주제들을 범주화하고, 10년을 간격으로 한 변 화 등을 분석하였다. Lennon, Johnson, and Park (2001)은 1980에서 1999년까지 Journal of Family and Consumer Sciences, Family and Consumer Science Research Journal과 Clothing and Textiles Research Journal의 총 3개의 저널의 게재 논문 586편의 내용을 분석하여 연구동향, 연구전략 및 분석방법 등을 고찰 하였다.

국내학술지를 대상으로 연구한 Jung, Park, and Hwang(1991)의 경우, 1959년부터 1990년까지 3개의 전문 학술지(대한가정학회지, 한국의류학회지, 복식 지)에 게재된 620개 연구의 주제를 분석하여 의복구 성, 피복과학, 복식사, 디자인 및 미학, 의상사회심리, 패션 머천다이징의 주제 분야를 유형화 하였다. Yoo (2004)는 1977년부터 2003년까지 한국의류학회지와 Clothing and Textiles Research Journal(CTRJ)에 게재 된 2,106편의 논문들을 연도별, 연구주제별, 학술지별 로 조사하여 의류학 분야의 양적 변화, 연구주제 빈도 및 의류상품학 분야의 연구 동향을 실증적으로 살펴 보기도 하였다. 학술지의 정보를 수집하고, 수집된 정 보를 바탕으로 하나의 패턴이나 경향 등을 알아보는 동향분석은 불확실한 현상을 확인하거나 패턴의 변화 등을 연구하기 위해 사용된다. 따라서 학술지에 게재 된 연구에 대한 동향분석을 수행함으로써 일정기간에 수행된 연구 활동의 현황, 주제영역의 분포와 변화의 추이 등 학문적 구조와 변화를 파악할 수 있으며, 나 아가 새로운 연구동향 등을 제시할 수도 있다.

최근 의미연결망 분석을 이와 같은 학술지 주요 연 구주제에 적용하고, 동시출연 단어들을 분석하여 연 구 패턴과 경향, 혹은 관점의 변화 및 추이를 살펴보 는 연구들이 분야마다 이루어지고 있다(e.g., Kim & Delen, 2018). 연구마다 제목이나 초록의 주요단어를 찾아내고, 단어의 동시출현 경향을 분석함으로써(e.g., Yang et al., 2019) 해당분야의 연구트렌드를 살펴보 고, 향후 연구전략 방향까지 제시하는 연구들이 소개 되고 있다. 연구에 사용된 주요단어로 저자들이 제시 하고 있는 주제어(keyword)를 활용하여 어떠한 학문 분야에서 축적된 지식의 구조를 탐구하기도 한다 (Yoon & Song, 2019). 이처럼 키워드 간의 동시 출현 빈도를 계산하고, 동시출현 키워드 간 유사도를 통하 여 연결구조의 강도를 시각화하는 방법으로 해당 지 식분야의 구조의 특성을 파악할 수 있으며, 시계열적 인 변화를 통하여 향후 미래연구방법을 찾아낼 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 의류학 분야 국내학술지 의 연구 주제어들의 의미연결망을 분석함으로써 현재 학문분야 지식구조의 변화방향에 대하여 알아보고자 한다.

Ⅱ. Methods

1. Semantic network analysis

의미연결망 분석(semantic network analysis)이란 사회의 시스템 구조를 파악하기 위해 행위자 사이의 관계를 중심으로 관찰하는 사회연결망 분석(social network analysis)을 메시지에 적용시킨 방법이다. 이 와 같은 네트워크 분석(network analysis)은 사람, 조 직, 사물 등과 같은 분석 대상들 간의 관계를 네트워 크로 형성하고, 계량적 측면에서 네트워크 구조를 분 석하는 기법으로(Choi & Kim, 2009; Kim, 2003; Son, 2005), 사회과학, 경영학, 응용과학 등 다양한 분야에 서 응용되고 있다. 사회연결망 분석은 개별 행위자의 관계성에 주목하여 사회현상의 이해에 접근한다면, 이를 원용한 의미연결망 분석의 경우 행위자 대신 메 시지의 구성요소인 단어들로 이루어진 구조적 관계 를 바탕으로 의미를 분석한다(Wang & Rada, 1998;Wasserman & Faust, 1994).

의미연결망 분석은 기존의 전통적인 내용분석 방 법이 가지는 노동집약적이며, 연구자의 주관적 해 석을 배제할 수 없다는 단점이 보완될 수 있는 컴퓨 터 기반 메시지 분석 기법으로(Jang, 2001;Park & Leydesdorff, 2004), 개별 단어의 고정된 속성이나 개 념을 넘어 메시지 간 상호 관계의 맥락 속에서 구조를 개념화할 수 있다는 장점이 있다(Kim, 2011). 따라서 의미연결망 분석은 단어들의 빈도와 한 문장에서 동 시에 사용되는 동시출현 단어들의 관계를 기반으로 메시지의 의미화 패턴을 분석하게 된다. 단어들의 사 용빈도와 관계는 메시지에서 강조되는 상징성을 보여 줄 수 있으며, 단어들의 결합은 특정 의미를 만들어내 는 경향이 있다는 측면에서(Park & Leydesdorff, 2004), 분석에 사용되는 단어나 구와 같은 정보단위 즉, 노드(node) 간의 연결 상태를 링크(link 또는 edge) 로 나타내어 단어들의 공동출현(co-occurrence) 관계 를 통해 그 의미를 해석할 수 있다(Wang & Rada, 1998).

이러한 배경에서 사회연결망 분석 방법을 활용한 연구들이 다양한 분야에서 지속적으로 증가하고 있 다. Cho and Kim(2012)은 1969년부터 2011년까지 산 업공학 분야의 대표 저널 중 하나인 IIE Transactions 의 초록에 포함된 키워드를 분석하여 산업공학 학술 지의 논문 주제어 간 관계 분석을 통해 산업공학 내 연구의 현황과 추이를 분석하였다. Park and Lee(2014) 는 삼성디자인넷의 시즌별 패션 트렌드 정보에 등장 한 키워드를 추출하여 패션트렌드의 의미구조와 변화 를 소셜 네트워크 분석을 이용해 연구하였다. 그 결 과, 2004 S/S-2013 F/F까지 20개 시즌 동안 여성복 부 분에 87개 메인 테마와 392개의 서브 테마가 존재하 였으며, 2004-2013년의 기간 동안 8개의 패션 트렌드 가 존재함을 확인하였다. Lee, Jung, and Song(2015) 의 경우 1990-2014년까지 문헌정보학 학술지들에 게 재된 논문들을 대상으로 연구주제와 연구방법을 구분 하고, 그들 간의 관계를 분석을 통해 상위 연구주제 및 상위 연구방법과 함께 문헌정보학의 선도 연구자 들의 관심 연구영역과 관점을 제시하였다.

이와 같은 선행연구를 바탕으로, 논문에 제시되는 주요 키워드의 사용빈도, 동시출현 단어들의 관계를 기반으로 한 주요 키워드(node) 사이의 연결(edge or link) 상태 및 네트워크의 연결 구조(structure)를 이용 하는 의미연결망 분석이 RJCC를 통한 의류학 연구의 동향과 흐름을 파악하는데 유용한 방법론으로 활용될 수 있다고 판단된다. 따라서 본 연구에서도 RJCC에 등장하는 특정 키워드들의 현저성과 키워드 간의 관 계 및 구조를 통해 연구동향, 특성 및 변화 추이 등을 파악하고자 의미연결망 분석을 활용하였다. 이에 본 연구에서는 2016-2018년 RJCC에 게재된 학술논문을 대상으로 동향분석을 수행하여 최근 의류학 분야의 학문적 구조와 변화 등을 파악하고자 다음의 연구문 제를 설정하였다.

2. Data collection and analyses

본 연구는 최근 의류학 분야의 연구동향을 알아보 기 위해 RJCC에 2016-2018년 동안 게재된 논문의 키 워드를 분석대상으로 설정하였다. 키워드는 본문에 비하여 정형화되고, 압축된 내용을 담고 있어 그 효용 성이 높다는 측면에서 논문의 내용을 측정하는 주요 수단으로 사용될 수 있다(Nam, Park, & Seol, 2005).

따라서 본 연구에서는 한국학술지인용색인(KCI) 홈페이지(www.kci.go.kr)를 통해 2016년부터 2018년 까지 RJCC에 게재된 논문 총 195편(2016년 66편, 2017년 64편, 2018년 65편)의 영문 제목과 키워드를 최종 분석을 위한 자료로 수집하였다.

수집된 논문의 키워드는 의미연결망분석 기법을 활용하여 분석하였다. 먼저 한국어 텍스트 분석을 위 한 소프트웨어인 KrKwic(Park & Leydesdorff, 2004) 을 이용하여 각 논문의 키워드들의 빈도순위에 따라 주요단어를 추출하였으며, 이때 유의어, 유사어 및 동 의어 등을 단일 단어로 일원화하는 과정을 거쳤다. 이 후, 각 논문에서 키워드들이 공동으로 출현하는 동시 출현 단어의 빈도수를 파악하여 키워드×키워드의 행 렬데이터(1-mode matrix)를 구성하였으며, 구성된 행 렬데이터를 기반으로 키워드들 사이의 연결구조와 특성을 파악하기 위하여 사회연결망 분석 소프트웨 어인 노드엑셀(NodeXL)을 활용하여 키워드들의 연 결망을 시각화하였다.

의미연결망 분석에서 연결구조의 특성을 파악하 기 위한 측정지표로 연결정도(degree), 밀도(destiny), 연결강도(strength), 중심성(centrality) 등을 사용한다 (Hansen, Shneiderman, & Smith, 2009). 연결정도 (degree)는 해당 노드(키워드)에 직접 연결되어 있는 노드 또는 링크의 개수로, 연결정도가 높을수록 연결 망 내 상대적 높은 영향력을 나타낸다. 밀도(destiny) 는 연결망을 구성하는 노드(키워드) 간의 연결정도를 나타내며, 노드 간 연결이 많아질수록 연결망의 밀도 는 높아지게 된다. 연결망 내 노드 간의 관계를 나타 내는 링크는 단순히 관계의 유무만이 아닌 관계의 강 도 정도 즉, 연결강도(strength)로도 나타낼 수 있다. 연결망에서 관계의 강도는 노드(키워드) 간의 관계 친 밀성, 지속성 등 여러 가지 관계 특성으로 정의하여 적용할 수 있다. 중심성(centrality) 지표는 소셜 네트 워크 분석지표 중 가장 많이 사용되는 지표로, 전체 연결망 내에서 중요한 역할을 하는 노드가 무엇인지 를 보여준다. 중심성 지표는 분석 관점에 따라 연결정 도 중심성(degree centrality), 근접 중심성(closeness centrality), 매개 중심성(betweenness centrality), 아이 겐벡터 중심성(eigenvector centrality) 등이 있다. 그 중에서 연결정도 중심성은 한 노드(키워드)가 얼마나 많은 다른 노드들과의 연결 관계를 맺고 있는지를 측 정하는 지표로, 논문 키워드 분석의 경우 한 주제가 얼마나 다양한 측면에서 연구가 이루어졌는지를 의미 하는 것으로 해석할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 2016-2018년 RJCC의 연구동향을 파악하기 위해 연 결정도(degree), 밀도(destiny), 연결강도(strength), 연 결정도 중심성(degree centrality)을 분석하였다.

Ⅲ. Results

1. The identity of RJCC based on the keywords of the research article

2016-2018년 3년 동안 RJCC에 출판된 195편 논문 에서 총 600개의 키워드가 수집되었으며, 그 중 1년에 1번 이상 논문에 사용된 키워드를 기준으로 하여, 3년 간 3회 이상 출현한 91개의 키워드를 최종 분석대상 으로 선정하였다(Table 1). 3년간 게재 논문에 많이 사용된 상위 키워드로는 ‘fashion’, ‘design’, ‘brand’, ‘consumer’, ‘purchase’, ‘couture designer’, ‘image’, ‘attitude’, ‘environment’, ‘women’, ‘China’, ‘color’, ‘preference’, ‘purchase-intention’, ‘innovative’, ‘product’, ‘satisfaction’, ‘ad’, ‘benefit’, ‘body’ 등으로 나타났다.

키워드의 출현빈도를 바탕으로 Tagxedo 프로그램 을 이용하여 워드 클라우드를 시각화한 결과는 <Fig. 1> 과 같이 나타났다. 학회지명에 들어가는 Costume 키 워드 대신 최근 보편적으로 많이 사용되는 ‘fashion’ 이라는 단어가 가장 높은 빈도수의 중심 키워드로 출현 하였으며, ‘design’, ‘image’와 같은 미학(aesthetic) 관련 키워드, ‘culture’, ‘self’, ‘body’ 등 심리학(psychological aspects) 관련 키워드, ‘consumer’, ‘shopping’, ‘brand’, ‘behavior’ 등 마케팅 관련 키워드, 그리고 ‘technology’, ‘property’ 등 소재 과학(textile science) 관련 키워드 가 주요 키워드로 도출된 것을 알 수 있다. 따라서 최 근 3년간의 출판 연구들이 RJCC 홈페이지에서 명시 된 의류학 분야에서의 마케팅, 섬유과학뿐만 아니라, 의류의 문화적, 미적, 역사적 그리고 심리적 측면에 중점을 둔 아이디어와 이론의 세계적 교류라는 목표 와 잘 부합하는 것을 확인할 수 있었다.

2. Research trends of RJCC (2016-2018)

2016-2018년의 3년 동안 RJCC에 출판된 195편 논 문에서 수집된 총 600개의 주제 키워드 중 1년에 1번 이상 논문에 사용된 키워드를 기준으로 하여, 3년간 3회 이상 출현한 91개의 키워드를 최종 의미연결망 분석대상으로 선정하였다. 91개의 키워드 출현 빈도 수를 바탕으로 행렬데이터(1-mode matrix)를 구성하 고, 구성된 행렬데이터를 기반으로 키워드들 사이의 연결구조와 특성을 파악하기 위해 연결망을 시각화하 였다.

분석결과, 주요 키워드 91개 사이의 560개 연결망 이 형성되었다. 키워드들 사이의 연결 관계 링크 수(연 결 노드 수)와 연결정도 중심성을 살펴보면, 분야의 특 성을 나타내는 ‘fashion’ 다음으로 ‘age’, ‘consumer’, ‘purchase’, ‘ad(advertising)’ 등이 상대적으로 높게 나 타나 마케팅 관련 핵심 키워드들이 다른 영역의 핵심 키워드들에 비해 상대적으로 더 다양한 주제어와 연 결되고 있음을 시사한다(Table 2).

이와 같은 연결망을 Clauset-Newman-Moore의 알 고리즘을 이용하여 군집 분석한 결과, 4개의 그룹으 로 분류되어 2016-2108년 RJCC에 게재된 논문은 크 게 4개의 주제 경향성이 존재함을 확인하였다(Fig. 2). 네 그룹 중 연결밀도(graph density)가 가장 낮은 그룹 (연결밀도 .274)은 image, color, body, textile, fit, size, pattern 등 32개의 키워드로 구성되어 ‘소재/구성’ 관련 분야 그룹으로 파악되었다. 다음으로 ‘environment’, ‘purchase’, ‘consumer’, ‘attitude’, ‘consumption’, ‘culture’ 등 32개의 키워드로 이루어진 밀도 .292인 그룹은 ‘마 케팅/심리’ 분야 관련 주제어로 이루어져 있었으며, ‘couture designer’, ‘deconstruction’, ‘knit’, ‘media’ 등 과 같은 10개의 주제어로 구성된 밀도 .400의 그룹은 ‘디자인’ 분야 관련 주제어 그룹으로 파악되었다. 마 지막으로 ‘digital’, ‘technology’, ‘smart’, ‘motion’ 등 으로 이루어진 가장 조밀한 그룹(연결밀도 .639)은 ‘산업’분야 관련 연구 주제어인 것으로 나타나, 다양 한 의류학 관련 연구 분야의 주제가 2016-2018년 RJCC에서 논의되고 있음을 알 수 있다. 한편, ‘socialcommerce’, ‘m-commerce’, ‘Hanbok’, ‘sports wear’ 등은 의류학 연구에 있어 다른 핵심 키워드와 연계되 어 인식되기보다는 상대적으로 독립적인 형태로 연구 되어 왔음을 알 수 있다.

3. Research trends and differentials of RJCC in each year (2016-2018)

2016년, 2017년, 2018년 3년의 연구동향과 변화추 이를 알아보기 위해 각각의 연도별로 출판된 연구에 서 키워드를 추출하여 빈도 및 행렬데이트를 구성하 였다.

이를 바탕으로 의미연결망 분석을 실시하였으며, 분석지표는 <Table 3> 과 같다. <Fig. 3> 은 각 연도별 키워드의 네트워크 분석과 군집화를 나타낸 것으로, 해를 거듭할수록 네트워크의 구조가 다양해지는 것을 알 수 있었다. 구체적으로 살펴보면, 가장 많이 사용 된 키워드는 3년 모두 ‘Fashion’이라는 키워드로 동일 했다. 하지만 연결정도 중심성 값을 통해 ‘Fashion’과 관련한 연구가 더욱 다양화되고 있으며, 이는 높은 출 연빈도를 나타내는 키워드에 국한된 경향성이 아님을 해를 거듭할수록 연결망 그래프의 구조가 다양해지는 것을 통해서도 알 수 있다.

이상의 연결망을 Clauset-Newman-Moore의 알고리 즘을 이용하여 군집분석을 실시하여, 각 연도별 연구 의 특성을 세부적으로 파악하고자 하였다. 그 결과, 2016년에는 3개, 2017년에는 5개, 그리고 2018년에는 7개의 군집으로 분류되어, 연구 주제의 경향성이 다 양해지는 것을 확인할 수 있었다(Fig. 3). 2016년의 연 구주제들이 크게 패션유통/소비자심리, 디자인/미학, 섬유소재의 3개 영역으로 군집화되었으며, 이는 각 세부영역별 연구가 기초연구라는 공통적 특성이 내재 된 결과로 보여진다. 이러한 연구 특성은 2017년에 복 식, 뷰티영역이 추가 분리되고, 2018년에는 소비자심 리, 유통, 디자인, 미학, 뷰티, 섬유소재, 의복구성, 산업 영역으로 구체화되며, 기초연구를 바탕으로 한 연구의 고도화가 진행되고 있음을 알 수 있었다. 이는 춘계․ 추계 학술대회에서 사회 변화에 발맞추어 시의적절한 주제로 학술대회가 개최되고, 학술대회에서 교류된 다양한 연구 아이디어가 학술지에도 반영된 결과로 볼 수 있다. 사회․문화적 변화에 따라 다중심적으로 진화하 는 학술지의 특수성이 잘 나타난 결과로 볼 수 있다.

4. Characteristics of research area in RICC (2016-2018)

RJCC의 게재된 연구의 영역별 특성들을 알아보기 위해 2016년부터 2018년까지 게재된 195개의 연구를 RJCC 투고 사이트에서 구분하고 있는 학문분야 영역 인 아홉 가지 전문영역을 중심으로 구분하여 의미연 결망분석을 실시하였다.

그 결과(Fig. 4), 2016년도부터 2018년도까지 연구 영역 중 패션유통(Cd=.49)과 소비자심리(Cd=.49) 분 야가 가장 높은 연결정도 중심성을 보여 RJCC에서 가장 많이 연구된 분야인 것으로 나타났다. 이어 의복 구성, 뷰티, 섬유소재, 패션디자인, 전통복식, 미학/복 식사, 패션산업/정책 순으로 연구가 다양하게 이루어 진 것으로 나타났다.

아홉 가지 영역 중, 영역의 특성상 패션산업/정책 분야와 미학/복식사 영역은 다른 영역과 다소 분리된 네트워크로 떨어진 반면, 다른 일곱 가지 영역은 모두 상당한 부분 키워드를 공유하고 있었다. 특히, 다수의 영역에서 공통적으로 공유된 키워드를 살펴보면(Table 4), age가 6개 영역에서 공유되어 가장 많은 영역에서 연구된 공통 키워드인 것으로 나타났다. 이는 고령화, 높아진 결혼 및 출산 연령 등과 같은 최근 사회적 이 슈가 반영된 연구 동향으로 볼 수 있다. 다음으로 많이 공유된 키워드로는 ‘image’, ‘ad(advertising)’, ‘China’ 가 5개 영역에서, ‘fit’, ‘environment’, ‘type’은 4개의 영역에서 공통적으로 많이 연구된 연구 주제어인 것 으로 나타났다.

전반적으로 각 영역의 고유한 키워드를 제외하고 는 상호 네트워크 연결이 두드러지게 나타났다. 특히 의상심리분야의 키워드는 다른 모든 연구영역의 키워 드와 빈번한 네트워크를 보이는 것을 알 수 있었다. 이는 RJCC에 게재된 연구영역의 전문성과 함께 영역 에 국한되지 않고 상호교류를 통한 연구주제의 다양 성을 나타내는 결과로 볼 수 있다.

Ⅳ. Conclusion

본 연구는 국내 의류학 관련 주요 학회지인 RJCC 에 최근 3년간 발표된 학술논문의 주제 키워드의 연 결망 구조를 통해 연구동향과 그 변화를 파악하였다. 이를 위해 먼저 RJCC에 실린 논문들이 학술지의 정 체성에 부합되는지를 우선 검토하였으며, 다음으로 2016-2018년에 게재된 연구의 전반적인 동향과 특성 을 주제 키워드로 분석하였다. 또한 연구동향의 변화 추이를 알아보고자 3개년을 각 연도별로 구분하여 연 결망 구조와 그룹의 특성들을 살펴보았다. 마지막으 로 연구영역에 따른 특성을 알아보기 위해 RJCC가 구분하고 있는 세부 연구영역을 기준으로 연결망을 구성하고 그 특징들을 파악하였다.

먼저 2016-2018년 3년 동안 RJCC에 출판된 195편 논문에서 3회 이상 출현한 91개의 키워드로 워드 클라 우드를 시각화하였다. 그 결과, 연구 분야를 나타내는 ‘fashion’이라는 단어가 가장 높은 빈도수의 중심 키워 드로 출현하였으며, 전반적으로 미학, 심리학, 마케팅, 소재 과학 관련 키워드가 주요 키워드로 도출되었다. 이를 통해 RJCC의 정체성에 잘 부합되는 연구들이 최근 3년간 출간되고 있었음을 확인할 수 있었다.

3년 동안의 RJCC의 전반적인 연구동향을 살펴본 결과, 높은 빈도수를 나타낸 마케팅 관련 키워드들이 다른 영역의 핵심 키워드들에 비해 상대적으로 더 다 양하게 연구되고 있음을 알 수 있었다. 하지만 그룹화 를 통해 나타난 4개의 주제 경향성에서는 소재/구성 관련 주제 그룹이 전반적으로 다양한 주제가 연구되 고 있는 것으로 나타났다. 즉, 마케팅 영역에서는 특 정 주제에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있는 반면, 소재/구성 관련 영역에서는 다양한 주제에서 여러 방 면의 연구가 이루어지고 있다고 볼 수 있다. 따라서 의류학 분야 내 마케팅 영역에서는 심층적인 연구주 제의 확장이, 소재/구성 관련 영역에서는 다양한 주제 의 심도 있는 연구가 수행될 필요가 있으리라 생각된 다. 특히, ‘social-commerce’, ‘m-commerce’, ‘Hanbok’ 과 같이 최근의 이슈를 다루는 주제어들은 상대적으 로 독립적인 형태의 연구로 진행되고 있어, 앞으로 더 욱 다양한 측면의 연구가 이루어질 필요성이 있음을 확인할 수 있었다.

RJCC의 2016년, 2017년, 2018년 각 연도별 연구동 향과 변화추이를 알아본 결과, 핵심 주제뿐만 아니라, 전반적으로 해를 거듭할수록 연구의 주제가 다양해지 고 있어 발전적인 방향으로 변화하고 있는 것을 알 수 있었다. 특히 해를 거듭할수록 연구 주제의 경향이 더 욱 다양해지는 것을 알 수 있었는데, 이는 사회 변화 에 맞춘 시의적절한 주제의 학술대회에서 교류된 다 양한 연구 아이디어가 학술지에 긍정적으로 작용한 결과로 보인다. 따라서 학회는 다양한 주제의 학술대 회, 컨퍼런스, 분과세미나 등을 활발히 개최함으로써 연구자들이 연구동향을 이해하고, 의류학의 융복합 연구를 확대할 수 있는 기회의 장을 마련하기 위한 지 속적 노력이 필요하다고 판단된다.

마지막으로 RJCC의 게재된 연구의 영역별 특성을 알아본 결과, RJCC에서 가장 많이 연구되고 있는 분 야는 패션유통과 소비자 심리 영역이었으며, 상대적 으로 미학/복식사와 패션산업/정책 영역의 연구가 다 소 한정적 주제로 이루어진 것을 알 수 있었다. 반면, 나머지 영역에서는 상당한 주제 키워드를 공유하고 있어 영역에 국한되지 않고 상호교류를 통해 다양한 주제의 연구가 이루어지고 있음을 알 수 있었다. 특 히, 최근의 이슈가 반영된 연령, 환경, 중국 등과 같은 주제 키워드는 모든 영역에서 공유되는 키워드로 주 요 연구주제의 동향을 파악할 수 있었다.

본 연구는 텍스트 분석을 위해 흔히 이루어지는 내 용 분석 방법론이 아닌 최근 다양한 분야에서 적용되 고 있는 내용 분석과 사회 네트워크 분석을 복합적으 로 연계한 연구방법인 의미연결망 분석을 이용하였 다. 이와 같은 네트워크 분석 기법을 활용한 의류학 연구는 아직 다양하지 않다. 특히, 의류학의 학문적 경향을 분석하는 연구가 지속적으로 이어져 오고 있 지만, 주제별 분류방식이 주를 이루는 실정으로 핵심 주제나 주제 간의 연계 특성 등과 같은 미시적 측면에 서의 분석은 어렵다는 한계를 가진다는 점에서 의미 연결망 분석을 통해 이를 보완해 보고자 하였다.

하지만 RJCC 및 의류학 연구의 경향을 파악하는데 있어, 특정 학술지와 3년이라는 기간으로 한정하였다 는 점에서 그 결과의 한계가 있다. 따라서 앞으로 의 미연결망 분석 활용한 장기간의 시계열적 연구를 통 해 의류학 연구경향을 시대 순으로 비교분석하고, 해 외 의류학 연구 동향과 비교 등을 통해 새로운 시사점 을 도출할 수 있을 것으로 기대한다.