Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.17
no.1
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pp.25-37
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2015
본 연구의 목적은 해외여행 동기에 따라 여행자들의 집단을 나누고 각 집단별로 해외여행시 구매하는 상품이나 이용 매장의 특성을 비교하는데 있다. 문헌연구를 통해 여행동기와 구매상품의 종류와 속성, 쇼핑장소의 유형과 속성에 대한 주요 문항들을 추출하였다. 20-50대 해외여행 경험자 431명을 대상으로 설문조사를 실시하였고 K-평균 군집분석을 통해, 적극적 집단, 소극적 집단, 자연 쾌락추구 집단, 가족 발견추구 집단의 4개의 군집이 확인되었다. 적극적인 여행자들은 해외에서 구매하는 모든 상품종류에 대해 가장 높은 관심을 보였으며 다른 세 집단보다 유의하게 차이가 있었다. 특히 소극적인 여행자나 자연 쾌락추구 여행자들보다 패션 사치품이나 기념품 구매를 중요하게 생각하는 것으로 나타났다. 또한 상품 속성에서 디자인과 명성, 실용성, 가격과 품질 등의 요인들을 중요하게 고려하였다. 구매 장소 측면에서는 적극적 집단은 지역 시장, 패션매장, 선물매장 순으로 선호하였으며 소극적인 여행자들은 패션매장을 더 선호하는 것으로 나타났다. 구매장소 속성의 중요도는 편의성, 디스플레이, 매장위치 및 판촉활동 순으로 중요시되었으며 적극적인 여행자들은 다른 세 집단 여행자들보다 매장 편의성에 대한 관심이 유의하게 높았다. 가족 발견중심 여행자와 자연 쾌락추구 여행자 집단은 쇼핑행동이 비슷하거나 일부 요인에서만 차이가 있었다. 소극적 여행자들은 나머지 세 집단과 구별되게 모든 쇼핑행동에 대한 관심이 낮았다. 여행동기에 근거한 시장세분화는 서로 다른 쇼핑행동을 예측할 수 있는 변별력이 있음을 보여주었다.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.33
no.11
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pp.1755-1767
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2009
This article develops the perceived attributes of fashion goods and hierarchical structure among these attributes. In-depth interviews of 12 adult women in the exploratory research and a questionnaire survey of 472 adult women in the empirical research were conducted. The results of the research are as follows: First, a total of 5 perceived subjective attributes of fashion goods are composed of newness, mass fashionability, social compatibility, personal compatibility and self-expressiveness, and the dimensions of the five drawn attributes show a hierarchical causality rather than an equal level. Newness and mass fashionability, perception attributes effect social compatibility and personal compatibility as consequence attributes exert a direct influence on the self-expressiveness represented by value attributes. Personal compatibility and social compatibility as consequence attributes also directly effects self-expressiveness while mediating newness and mass fashionability.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.40
no.6
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pp.1150-1163
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2016
This study makes use of meta-analysis to statistically integrate the quantitative results of individual research on the influence of fashion product attributes on purchase; in addition, this study utilizes the effect sizes of correlation coefficients. This study was based on 24 individual studies from January 2000 to March 2015. The meta-analysis analyzed 91 effect sizes and 24 studies and calculated the correlation coefficient effect sizes. A random effect model was employed for meta-analysis because the results for the homogeneity test indicated that the effect sizes of each research were heterogeneous. The analysis results are as follows. First, when the total effect sizes of the fashion product attributes that influence clothing purchase decisions were calculated as .256; this indicated that the effect size is slightly below the mid-sized level. Second, upon examining the effect sizes of the categorized fashion product attributes, the intrinsic attributes yielded .222, extrinsic factors yielded .235, and the compiled attributes yielded .420; this demonstrated that the compiled attributes have a larger effect size than individual attributes. Third, when they were measured by the characteristics of study targets, they were larger for a mixed-gender group than women as well as for ordinary citizens than university students. When the effect sizes were measured based on the characteristics of fashion products as suggested in the study, there were significant differences with respect to sportswear, followed by SPA brand clothing, general clothing, fashion accessories, and designer clothing. The cases where the clothing were purchased in non-retail stores were found to have a slightly larger effect size than those of offline retail stores when the effect sizes were measured based on purchase routes; however, the difference was not statistically significant. Next, an investigation of the trend of effect sizes based on published year via the meta regression analysis indicated slightly larger effect sizes as shown in more recent publications, but this was not statistically significant.
The market for Internet fashion/coordination shopping malls has been enormously increased year by year. However, online shoppers feel inconvenient because most of Internet shopping malls still rely on item classifications by category and do not provide the functionality in terms of which shoppers can find clothes they want. In an effort to build a fashion/coordination system for women's dress adopting the Heuristic-based method, one of the Context-based methods, we present a method for defining characteristics of a woman's dress as attributes and their inheritance relations, which can be input by a product manager. We also compare and analyze various methods for recommending the most similar clothes.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.686-687
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2022
Existing clothing product search is possible only with text search, so it is not possible to properly search for the product that the user is looking for, and it takes a lot of time to search for the desired product. In addition, it was difficult to know where to sell unbranded products such as Soho Mall products, and it was difficult to search for detailed attributes of fashion products. To solve this problem, we would like to propose a deep learning technique that can search for the exact information that the user wants through the learned image search.
유통시장의 개방과 경제 성장 등으로 우리나라의 유통업계는 많은 변화를 겪고 있다. 이러한 환경 속에서 소매점이 생존하고 성장하기 위한 전략은 소비자의 관점에 근거를 둔 서비스 품질의 향상에 있다고 할 수 있다. 다른 소매업과는 달리 의류점포는 상품과 서비스의 판매가 동시에 이루어지는 곳이며, 의류제품과 같은 패션 상품은 개인의 주관성이 많이 개입되는 제품군으로 다른 제품과는 달리 기능적 속성들의 비교평가에서 얻어지는 이점만으로는 제품의 만족이 충족되지 않는다. (중략)
With the advancement of information and communication technology, the market of Internet-based fashion/coordination shopping malls have been considerably increasing year by year. As the number of these Internet shopping malls increases, the operators of the malls tend to decorate the first page of their websites with a variety of events and samples of the best-fit upper-lower clothing pairs. They try to provide visitors of their web sites with products that can induce fresh impression by modifying the first page on a daily or a few days basis. If pairs of best-fit upper-lower clothes for various products available in online shopping malls can be calculated and marked, it would help not only to make the first page of the malls more appealing but also to enable users to purchase linked products in a more convenient way, replacing the recommendations usually made by offline clerks. In the paper, we present the results of designing and implementing an upper-lower clothes matching system in which expert coordinators register matching-value of upper and lower clothes in the form of attribute-value matrix.
The market of Internet-based fashion/coordination shopping malls have been growing rapidly year by year. In accordance with this growth, Internet fashion shopping malls are also making a lot of efforts to increase their revenue by displaying new fashion products on a high spot or by having professional models wear them to make them more attractive to the customers. If online shopping malls have the functionality of automatically calculating the matching degree of lower and upper clothes, it could play a role of off-line shop assistants and provide a more convenient way of purchasing fashion products for customers. In this paper, we present a learning system adopting the content-based filtering method for online shopping malls, which automatically calculates the matching degree of lower and upper clothes and recommends the most well-matched pair.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.44
no.6
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pp.1053-1069
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2020
This study examined the sales pattern relationship with respect to product attributes to propose sales forecasting for fashion products. We analyzed 537 SKU sales data of T-shirts in the domestic sports brand using SAS program. The sales pattern of fashion products fluctuated and were influenced by exogenous factors; therefore, we removed the influence of exogenous factors found to be price discounts and holiday effects as a result of regression analysis. In addition, it was difficult to predict sales using the sales patterns of the same product since fashion products were released as new products every year. Therefore, the forecasting model was proposed using sales patterns of related product attributes when attributes were considered descriptive variables. We classified sales patterns using K-means clustering in order to explain the relationship between sales patterns and product attributes along with creating a decision tree classifier using attributes as input and sales patterns as output. As a result, the sales patterns of T-shirts were clustered into six types that featured the characteristic shape of peak and slope. It was also associated with the combination of product attributes and their values in regards to the proposed sales pattern prediction model.
An empirical study was conducted on fashion cultural products with Korean image, targeting Korean and American consumers. Its purpose was to identify Korean and English consumers' attitude and purchase intention and to compare difference of its influence factor toward fashion cultural products of which design sources were derived from the Korean culture. The quantitative research using on-line questionnaires was targeted at American and Korean consumers. A total of 400 responses were used in the analysis. Results of data analyses using SPSS 13.0, are as following. First, for American consumers, uniqueness-seeking had a positive effect on attitude toward of cultural product with Korean image, followed by service of salespersons, change-seeking, and appearance of salespersons. For Korean consumers, easy accessibility was significantly related to attitude. Second, for American consumers, uniqueness-seeking and appearance of salespersons had a significant influence on the purchase intention of the cultural product with Korean image. For Korean consumers, no attributes were related to purchase intention. This research about fashion cultural products that will compete in the global market presents exploratory information targeting domestic and foreign consumers and will contribute to the strategic aspect of newly growing high-added-value industries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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