Geostatistical data are obtained only at selected sites even though they are potentially available at any location In a continuous surface. Therefore it is necessary to estimate the unknown values at unsampled locations based on observations. In this study we compared the accuracy of 5 spatial interpolation methods: local trend surface, IDW, RBF, ordinary kriging, universal kriging. These interpolation methods were applied to annual rainfall data. As the results of validation tests, universal kriging with gaussian variogram model showed the best accuracy in comparison with other interpolation methods. In the case of kriging, the predicted values were more accurate and within a more narrow range than other methods. In contrast with kriging, local trend surface analysis, IDW and RBF showed the wide range of predicted values and abrupt changes between neighbors.
The purpose of this study is to investigate recognition degree and acceptability of fashion trends of new consumers who live in digital era, and to determine how these factors have influence on their use of fashion trend information. The study was conducted with 696 people from 15 to 34 years old. A self-administrated questionnaire based on the results of previous researches was developed. The data were analyzed with statistical analyses such as frequency analysis, mean, factor analysis, t-test, ANOVA, correlation and regression analysis. The results are as follows: first, new digital consumer's recognition degree (RD) of fashion trends is 7.85 on the average, given that the top of scale is 20.0, it is quite low. Of fashion trend RD, fashion item RD is the highest. The female subjects recognize fashion trends better than the male subjects. Second, fashion trend acceptance of new digital generation is classified into 5 factors: 'search acceptance', 'lead acceptance', 'follow acceptance', 'non-acceptance', and 'delay acceptance'. The female subjects show higher degree in the factors of 'search acceptance', 'lead acceptance' and 'follow acceptance' of fashion trend than the males; hence it means that the females have more positive attitudes in fashion trend acceptance than the males. Third, there are significant differences between genders in the fashion information utilization. Compared to the males, the females more use fashion information on style, fabrics and color. Concludingly, their fashion trend recognition degree and acceptance made an influence in part on their utilization of fashion information.
This study was carried out to analyze trends in floral products and services through the big data analysis of various social networking services (SNSs) and then to provide objective marketing directions for the floricultural industry. To analyze the big data of SNSs, we used four analytical methods: Cotton Trend (Social Matrix), Naver Big Data Lab, Instagram Big Data Analysis, and YouTube Big Data Analysis. The results of the big data analysis showed that SNS users paid positive attention to flower one-day classes that can satisfy their needs for direct experiences. Consumers of floral products and services had their favorite designs in mind and purchased floral products very actively. The demand for flower items such as bouquets, wreaths, flower baskets, large bouquets, orchids, flower boxes, wedding bouquets, and potted plants was very high, and cut flowers such as roses, tulips, and freesia were most popular as of June 1, 2019. By gender of consumers, females (68%) purchased more flower products through SNSs than males (32%). Consumers preferred mobile devices (90%) for online access compared to personal computers (PCs; 10%) and frequently searched flower-related words from February to May for the past three years from 2016 to 2018. In the aspect of design, they preferred natural style to formal style. In conclusion, future marketing activities in the floricultural industry need to be focused on social networks based on the results of big data analysis of popular SNSs. Florists need to provide consumers with the floricultural products and services that meet the trends and to blend them with their own sensitivity. It is also needed to select SNS media suitable for each gender and age group and to apply effective marketing methods to each target.
Trend of sea level change has been analysed by using the tidal data gathered at the 12 tide stations along the coast of Korean peninsula. Analysis and prediction of the sea level change were performed by Principal Component Analysis (PCA). For the period of 20 years from 1976 to 1995, the trend generally shows a rising pattern such as 0.22 cm/yr, 0.29 cm/yr, and 0.59 cm/yr along the eastern, southern, and western coast of Korea, respectively. On the average the sea level around the Korean peninsula seems to be rising at a rate of 0.37 cm/yr. Adopting the average rate to the sea level prediction model proposed by EPA (Titus and Narrayanan, 1995), the sea level may be approximately 50$\~$60 cm higher than the present sea level by the end of the next century.
The purpose of this study is to find a way of solving on parking problems at apartment complex through the trend analysis research of the parking demands according to the housing unit size. The subjects of this study are high-rise apartment complexes in Daegu city which are constructed within 10 years. The parking demand according to the housing unit size at apartment complexes had been surveyed every July for 4 years from 2000 to 2003. Specially, we knew that the parking demand of $85 m^2$ below sized housing unit at apartment complex was exceeded architectural regulation of parking supply, and the parking demand of $85 m^2$ over sized housing unit at apartment complex was kept within architectural regulation of parking supply. And, the estimating formula that can predict the future parking demand by the trend analysis according to the housing unit size at apartment complexes in Daegu city was gotten through this study. But, in order to get more accurate estimating formula, it should be based on data of funker research and investigation about apartment complexes and it should be studied continuously.
Background and objective: This study examined the changes in the cultural trend of use for green infrastructure in Seoul due to COVID-19 pandemic. Methods: The subjects of this study are 8 sites of green infrastructure selected by type: Forested green infrastructure, Watershed green infrastructure, Park green infrastructure, Walkway green infrastructure. The data used for analysis was blog posts for a total of four years from August 1, 2016 to July 31, 2020. The analysis method was conducted keyword frequency analysis, topic modeling, and related keyword analysis. Results: The results of this study are as follows. First, the number of posts on green infrastructure has increased since COVID-19, especially forested green infrastructure and watershed green infrastructure with abundant naturalness and high openness. Second, the cultural trend keywords before and after COVID-19 changed from large-scale to small-scale, community-based to individual-based activities, and nondaily to daily culture. Third, after COVID-19, topics and keywords related to coronavirus showed that the cultural trends were reflected on appreciation, activities, and dailiness based on natural resources. In sum, the interest in green infrastructure in Seoul has increased after COVID-19. Also, the change of green infrastructure represents the increased demand for experience that reflects the need and expectation for nature. Conclusion: The new trend of green Infrastructure in the pandemic era should be considered in the the individual relaxations & activities.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.20
no.1
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pp.218-227
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1996
The purpose of this study was performed to analyze the trend of bodytype change of adult males. Subjects were 1290 Korean adult males and their age range was from 19 to 54 year, ; old. 75 variables(66 variables from the direct anthropometric data and 9 variables from the multiplication method) in total were applied to analyze. The principal component analysis was applied to the data with orthogonal rotation after extraction of major factors. The high factor loading items extracted by factor analysis were analyzed for the trend of bodytype change by the age group respectively. The result of factor analysis indicated that the first factor was composed with about 30 items, girth, depth and width-measures in 4 age groups and was analysed as form factors. Especially, age-related change was caused by increase of waist girth, depth and width. The second factor was composed with about 23 items, length and height-measures in all age groups. Stature has a constant factor loading value in 4 groups. Front and back waist-height and the navel-height have the highest factor loading value. The third, fourth and fifth factors were composed with different variables among the age groups.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.32
no.1
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pp.88-98
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2008
The purpose of this study were to examine the effect of fashion brand personality on the consumer's brand loyalty and to investigate the role of brand identification as mediator. The questionnaire data from 218 women who had purchase experience of fashion luxury brands were collected. Factor analysis and multiple regression analysis were used in data analysis. The results of this study were as follows. First, the consumer's fashion brand personality was composed of eight factors; Status-oriented, appearance-oriented, trend-oriented, leisure-oriented, physical activity-oriented, self achievement-oriented, fun-oriented and relation-oriented factor. Second, brand identification had significantly influence on brand loyalty. Third, fashion brand personality significantly influenced on brand loyalty and brand identification. Especially, the status-oriented, appearance-oriented, trend-oriented and self achievement-oriented fashion brand personality was proved to have a crucial role in brand identification and brand loyalty. Fourth, the status-oriented, appearance- oriented, trend-oriented and self achievement-oriented fashion brand personality had both direct and indirect effects on brand loyalty mediated by brand identification.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.47
no.5
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pp.804-821
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2023
This study examines current trends and perceptions of veganism and vegan fashion in Korea, China, and the United States. Using big data tools Textom and Ucinet, we conducted cluster analysis between keywords. Further, frequency analysis using keyword extraction and CONCOR analysis obtained the following results. First, the nations' perceptions of veganism and vegan fashion differ significantly. Korea and the United States generally share a similar understanding of vegan fashion. Second, the industrial structures, such as products and businesses, impacted how Korea perceived veganism. Third, owing to its ongoing sociopolitical tensions, the United States views veganism as an ethical consumption method that ties into activism. In contrast, China views veganism as a healthy diet rather than a lifestyle and associates it with Buddhist vegetarianism. This perception is because of their religious history and culinary culture. Fundamentally, this study is meaningful for using big data to extract keywords related to vegan fashion in Korea, China, and the United States. This study deepens our understanding of vegan fashion by comparing perceptions across nations.
Kim, Bu-Gyeom;Kim, Jong-Heon;Kee, Changdon;Kim, Donguk
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.10
no.4
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pp.271-278
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2021
In this paper, a tropospheric delay error was calculated by using meteorological data collect from weather station and Saastamoinen model, and an empirical variogram of the tropospheric delay in the Korean peninsula was estimated. In order to estimate the empirical variogram of the tropospheric delay according to weather condition, sunny day, rainy day, and typhoon day were selected as analysis days. Analysis results show that a maximum correlation range of the empirical variogram on sunny day was about 560 km because there is overall trend of the tropospheric delay. On the other hand, the maximum correlation range of the empirical variogram on rainy was about 150 km because the regional variation was large. Although there is regional variation when the typhoon exists, there is a trend of the tropospheric delay due to a movement of the typhoon. Therefore, the maximum correlation range of the empirical variogram on typhoon day was about 280 km which is between sunny and rainy day.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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