International trade in the clothing industry has contributed significantly to South Korea's economic development. This study examines the interplay between textile and clothing exports, imports, and gross domestic product (GDP) growth from a macroeconomic perspective using a model with vector autoregressive with exogenous variables (VARX). The findings indicate that GDP growth negatively impacts textile and clothing exports but is positively correlated with imports. Furthermore, GDP growth from one and two years prior negatively affects current exports while positively influencing imports. Macroeconomic indicators, including the consumer price index, private consumption index, and producer price index, significantly impact the textile and clothing trades. By contrast, the won/dollar exchange rate and the Bank of Korea's base interest rate do not appear to exert any substantial effect. An unexpected impulse from GDP growth strongly affects the status of textile and clothing imports. Predictions for the future indicate stable GDP growth over the next five years, with high volatility anticipated in the clothing industry's trade balance. This study applies endogenous growth theory to the global clothing trade, yielding theoretical insights, and offers empirical guidance for government agencies wishing to support domestic clothing trade firms.
This study aimed to reveal the perceptions and trends of digital fashion technology through an informational approach. A big data analysis was conducted after collecting the text shown in a web environment from April 2019 to April 2021. Key words were derived through text mining analysis and network analysis, and the structure of perception of digital fashion technology was identified. Using textoms, we collected 8144 texts after data refinement, conducted a frequency of emergence and central component analysis, and visualized the results with word cloud and N-gram. The frequency of appearance also generated matrices with the top 70 words, and a structural equivalent analysis was performed. The results were presented with network visualizations and dendrograms. Fashion, digital, and technology were the most frequently mentioned topics, and the frequencies of platform, digital transformation, and start-ups were also high. Through clustering, four clusters of marketing were formed using fashion, digital technology, startups, and augmented reality/virtual reality technology. Future research on startups and smart factories with technologies based on stable platforms is needed. The results of this study contribute to increasing the fashion industry's knowledge on digital fashion technology and can be used as a foundational study for the development of research on related topics.
Consumers have come to demand high quality, affordable prices, and innovative product designs of the outdoor wear market due to their well-being and leisure oriented lifestyle. A new system of business in outdoor wear has emerged in the process through which corporations have endeavored to satisfy such consumer needs. Outdoor wear brands have utilized social network services (SNS) such as Facebook and Twitter as means of marketing and have built close relations with consumers based on communication through these media. Recently, explosively escalating SNS data are referred to as social big data, and now that every consumer online is a commentator, reviewer, and publisher, the outdoor wear market and all of its brands have to stop talking and start listening to how they are perceived. Therefore, this study employs Social $Metrics^{TM}$, a social big data analysis solution by Daumsoft, Inc., to verify changes in the allusions related to outdoor wear market found on SNS. This study aims to identify changes in consumer perceptions of outdoor wear based on changes in outdoor wear search words and trends in positive and negative public opinion found in SNS social big data. In addition, products of interest, the major brands mentioned, the attributes taken into consideration during purchases of products, and consumers' psychology were categorized and analyzed by means of keywords related to outdoor wear brands found on SNS. The results of this study will provide fundamental resources for outdoor wear brands' market entry and brand strategy implementation in the future.
본 연구에서는 방글라데시 의류(ready made garment) 산업과 그 수출 시장을 분석하고 장래에 수출시장으로서의 가능성을 계산하였다. 먼저 방글라데시 의류산업의 수출 현황을 실제 무역데이터를 이용하여 분석하였다. 수출상대국과의 무역량과 방향을 이용하여 무역구조를 제시한 후 중력모형을 이용하여 38개 수출국에 대해 수출결정 요인을 탐색하였다. 계량분석 모형으로는 패널데이터에 대한 회귀분석 모형을 이용하였으며 고정효과모형, 확률효과모형을 제시하고 하우스만 검정을 통해 모델선택을 다루었다. 이러한 분석으로부터 중력이론에서 제시하는 수출대상국의 경제규모, 거리 뿐 아니라 환율과 인플레이션 등도 수출 결정에서 중요한 변수임을 확인하였으며, 수출결정식의 고정효과를 추정하여 수출 상대국들의 잠재적 시장크기를 추정할 수 있었다. 그 결과 가장 유망한 수출시장은 미국과 일본임을 발견하였다. 그러나 Sri Lanka, Pakistan, New Zealand, Egypt들은 이미 잠재수출량을 초과하였음을 보였다. 또한 현재 잠재적 수출시장의 크기에 비해 수출이 적은 국가의 경우 잠재시장 규모와 현실 수출 규모 사이에 수렴하고 있는 경향이 있는가를 측정하였으며 수렴률을 제시하였다. 마지막으로, 만일 방글라데시가 이 분야 수출을 증가시키고자 한다면 이러한 결과에 유의하여 시장 진출 전략을 수립하여야 함을 지적하였다.
This study aims to analyze middle-aged men's frontal body shape asymmetry by measuring the left and right body dimensions and angles of 388 middle-aged men aged 40 to 59 using 3D body scan data and comparing the measured values. The study also compares the measured values of width, height, and angle and their relationships using Size Korea's anthropometric measurement and posture index of the New York Posture Rating Scale. The results confirm that the asymmetric shape characteristics of the upper and lower body appear differently. In addition, the asymmetrical characteristics between the upper and lower body differed, indicating that the close parts of the body affect each other. Similar to the difference in the left and right frontal body shapes and the average angle distribution, the asymmetrical upper and lower body characteristics also are found to be dissimilar when the correlations are examined. In contrast, there is no asymmetry in the width, height, and angle considering the age and BMI groups. Finally, the study classifies three body types and identifies their asymmetric characteristics. Overall, this study contributes primary data for further research on pattern production for asymmetric and unique body types and the development of customized apparel products.
패션산업은 매년 1 조원씩 성장(연평균 2.1%)하며 많은 연구자들의 관심을 받고 있다. 전통적인 패션산업은 점차 디지털화되어 선진적인 컴퓨터 비전 기술을 적용해 소비자들에게 더 좋은 쇼핑 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 2014 년부터 2019 년 사이에 구축된 대표적인 패션 데이터셋을 연도별로 정리하고 각 데이터셋에 포함된 주석(annotation)의 특징을 정리했다. 또한 데이터셋이 패션 상품 검출(Fashion detection), 패션 이미지 생성(Fashion image generation), 가상 피팅(Virtual try-on) 그리고 패션 의류 분할(Fashion Clothing segmentation) 등 연구에서의 활용될 수 있는 여부에 대해 분석했다.
The growth of digital news media and the stock price index has resulted in economic fluctuations in the fashion industry. This study examines the impact of fashion industry news and macroeconomic changes on the Textile & Wearing Apparel KOSPI over the past five years. An auto-regressive integrated moving average exogenous time series model was conducted using the fashion industry stock market index, the news topic index, and macro-economic indicators. The results indicated the topics of "Cosmetic business expansion" and "Digital innovation" impacted the Textile & Wearing Apparel KOSPI after one week, and the topics of "Pop-up store," "Entry into the Chinese fashion market," and "Fashion week and trade show" affected it after two weeks. Moreover, the topics of "Cosmetic business expansion" and "Entry into the Chinese fashion market" were statistically significant in the macroeconomic environment. Regarding the effect relation of Textile & Wearing Apparel KOSPI, "Cosmetic business expansion," "Entry into the Chinese fashion market," and consumer price fluctuation showed negative effects, while the private consumption change rate, producer price fluctuation, and unemployment change rate had positive effects. This study analyzes the impact of media framing on fashion industry business cycles and provides practical insights into managing stock market risk for fashion companies.
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.253-265
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2006
국내 의류산업은 패선 의류상품 기획력과 마케팅의 강화, 전문 고급인격의 양성, 전산화와 정보화 시스템을 확충시킨다면 고부가가치를 창출하는 패션산업으로 성장할 수 있는 잠재력을 효과적으로 활용하기 위해 우리나라 패션기업의 근무여건에 대한 연구를 실시하였다. 본 연구에서는 패션기업의 현황을 먼저 살펴보고 여러 가지 근무여건에 관한 문제점을 분석, 진단하고 그 결과를 토대로 하여 패션기업의 합리적인 경영과 발전을 도모할 수 있는 종업원의 근무만족도 및 역할성과에 미치는 영향에 관한 개선 방안을 모색하고자 한다. 직무특성과 직무자체만족도의 관계에서는 직무다양성, 직무중요성, 직무자율성의 요인이 직무자체 만족도에 유의적 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 직무가 다양하고 중요성과 자율성이 높아질수록 직무만족도가 높아지는 것을 알 수 있다. 그리고 회사생활에 있어 회사에 대한 자긍심과 충성심이 높아질수록 동료만족도가 높아진다는 것을 알 수 있다. 또 회사생활에 있어서 직원들이 복지제도에 대한 만족도가 놀아질수록, 복지혜택에 대한 만족도가 낮아질수록 동료만족도가 놀아진다는 것을 알 수 있다.
This study investigates consumer opinions of clothing care and provides fundamental data to decision-making for oncoming development of clothing care system. Textom, a web-matrix program, was used to analyze big data collected from Naver and Daum with a keyword of "clothing care" from March 2019 to February 2020. A total of 22, 187 texts were shown from the big data collection. Collected big data were analyzed using text-mining, network, and CONCOR analysis. The results of this study were as follows. First, many keywords related to clothing care were shown from the result of frequency analysis such as style, Dryer, LG Electronics, Product, Customer, Clothing, and Styler. Consumers were well recognizing and having an interest in recent information related to the clothing care system. Second, various keywords such as product, function, brand, and performance, were linked to each other which were fundamentally related to the clothing care. The interest in products of the clothing care system were linked to product brands that were also naturally linked to consumer interest. Third, the keywords in the network showed similar attributes from the result of CONCOR analysis that were classified into 4 groups such as the characteristics of purchase, product, performance, and interest. Lastly, positive emotions including goodwill, interest, and joy on the clothing care system were strongly expressed from the result of the sentimental analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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