Text Mining and Kobayashi Color Image Scale-Based Analysis of Design Language Expression - A Study on the 2025 Asia Design Prize Awarded Works -

본 연구는 아시아 디자인 프라이즈(Asia Design Prize) 2025 수상작을 대상으로 텍스트 마이닝과 고바야시 이미지 스케일(Kobayashi Color Image Scale)을 결합한 융합적 분석을 통해, 동시대 디자인의 감성적 경향성과 언어적 표현 양상을 체계적으로 파악하는 것을 목적으로 한다. 총 12개국에서 출품된 302건의 수상작을 분석 대상으로 삼았으며, 각 수상작의 제목, 설명문, 심사평으로 구성된 텍스트를 통합하여 총 51,150개의 단어로 구성된 말뭉치를 구축하였다. 이 가운데 10,518개의 불용어를 제거한 후, 최종적으로 40,632개의 유효 단어를 대상으로 빈도 분석과 시각화를 실시하였다. 감성 언어 분석과 병행하여, 수상작별 이미지 3,020장을 기반으로 Python 기반 색채 추출 알고리즘을 적용하고, 대표 색상을 고바야시 이미지 스케일의 3차원 감성 좌표계에 매핑하여 시지각적 감성 클러스터를 도출하였다. 분석 결과, 텍스트 상에서는 ‘sustainability’, ‘minimal’, ‘natural’, ‘experience’ 등의 감성 키워드가 두드러졌으며, 색채 감성 분포에서는 Soft-Natural-Calm 계열의 조합이 빈번하게 나타났다. 본 연구는 언어 및 색채 데이터를 기반으로 디자인 어워드 수상작의 감성 구조를 정량적으로 해석할 수 있는 분석 프레임을 제시하였으며, 향후 디자인 트렌드 예측, 감성 기반 디자인 전략 수립, 그리고 문화 간 감성 차이 비교 등 다양한 응용 가능성을 내포한다는 점에서 학문적 및 실무적 의의를 갖는다.