Laundry services are becoming more specialized and diversified. Therefore, this study investigated consumers' perceptions of professional laundry shops by analyzing social media data. For this purpose, text data from blogs, cafés, and Q&A sections ('Ji-Sik-In') on the portal site, naver.com, was collected. Sixty-four keywords were extracted from 2,213 social texts and transformed into a one-mode matrix using KrKwic, a program for the analysis of Korean text. Semantic network analysis was conducted to understand the network structure and the results were visualized using NodeXL. Keywords included fashion items and materials that require specialized professional laundry services, words related to the establishment of laundry shops, and laundry shop brands. Essential keywords of professional laundry shops included 'luxury,' 'footwear,' 'removal,' 'bag,' 'leather,' 'sneakers,' 'padding,' 'premium,' 'dyeing,' and 'franchise.' These results could be used to deduce that consumers perceive a professional laundry shop as a franchise shop offering specialized professional laundry services. A cluster analysis was conducted to identify the types of consumer perceptions of professional laundry shops. The network was divided into three groups: 'specialized professional laundry service,' 'laundry and repair of winter coats and jackets,' and 'the establishment of a professional laundry shop.' According to the results, consumers perceive professional laundry shops as franchises that offer specialized professional laundry services rather than general laundry services. Therefore, professional laundry shops need a strategy to develop special laundry services that differentiate them from other companies and communicate with consumers about these services.
The purpose of this study was to investigate relationship among housewive's backgrounds, laundry practice, laundry concept and interests about environmental pollution. Two separate samples were selected to study a possible relationship among housewive's backgrounds, laundry practice, laundry concept and interests about environmental pollution in rural and urban areas. Using SAS (Statistical Analysis System), the results of this study were as follows: 1. There were significant differences in laundry practices by age, education, occupation, housing type and income. But there was no difference in laundry practice between the rural area and urban area. 2. There were significant differences between laundry awareness and age, education, occupation, housing type and income. But there was no difference in laundry awareness between the rural area and urban area. 3. There were significant differences in environmental interest by age, education, occupation, housing type, income. There were significant differences in environmental interest between the rural and urban areas. 4. There was a significant relationship in laundry awareness, environmental interest and laundry practices between the rural area and urban area. It was concluded that a housewife who has a greater environmental interest showed greater awareness in laundry practices.
In recent years, consumer clothing behaviors have undergone significant changes due to global phenomena such as climate change, pandemics, and advances in IT technology. Laundry behaviors closely connected to how consumers handle clothes and their clothing lifecycle have also experienced considerable transformations. However, research on laundry behavior has been limited despite its importance in understanding consumer clothing habits. This study employed text mining analysis of social data spanning the past decade to explore overall trends in consumer laundry behavior, aiming to understand key topics of interest and changes over time. Through LDA topic modeling analysis, nine topics were identified. They were grouped into subjects, targets, methods, and reasons related to laundry. Analyzing relative frequencies of keywords for each topic group revealed evolving consumer laundry behavior in response to societal changes. Over time, laundry behavior showed a dispersal of agents and locations, increased diversification of laundry targets, and a growing interest in various methods and reasons for doing laundry. This research sheds light on the broader context of laundry behavior, offering a more comprehensive understanding of consumer attitudes and perceptions than previous studies. It underscores the significance of laundry as a daily, socio-cultural aspect of our lives. Additionally, this study identifies changing customer values and suggests improvements and strategic branding for laundry services, providing practical implications.
The objective of this study is to determine the effect for the sound quality according to the noise source and to build the sound quality index of the laundry noise. In order to compare laundry noise among the influence of noise sources, we made virtual laundry noises by synthesizing an actual laundry noise and each noise source such as a dropping noise, water noise, motor noise and circulation pump noise. We conducted a listening test by customers using virtual laundry noises. As a result of listening test, we found that the dropping noise has a decisive effect on the sound quality of the laundry noise. We conducted the multi regression analysis of sound quality for the laundry noise using the statistical data processing. It is verified to the reliability of the multi regression index by comparison with listening results and index results of other actual laundry noises. This study is expected to provide a guide line for improvement of the laundry noise.
본 연구의 목적은 대학생들의 세탁행동, 세탁인지도 및 환경보전을 위한 의생활 행동 실태를 파악하고, 대학생들의 인구통계학적 특성 변인에 따른 세 측면의 차이를 조사하여 주부가 아닌 성인을 대상으로 한 효과적이고 친환경적인 세탁관련 교육프로그램 개발에 필요한 기초 자료를 제공하는 것이었다. 분석을 위한 설문지는 2003년 11월에 충북에 위치한 한국교원대학교 기숙사생들에게 직접 배포하여 수집하였다. 연구 결과 대학생들의 세탁인지도는 전반적으로 높았음에도 불구하고, 세탁의 효율을 저하시키고, 여러 자원의 낭비와 인체 및 자연환경을 오염시키는 세탁행동을 하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 대학생들의 환경보전을 위한 의생활 행동은 낮은 수준이었다. 인구통계학적 특성 변인에 따른 차이에서는 여학생이 남학생보다, 세탁 관련 학습경험이 있는 학생이 학습경험이 없는 학생보다 세탁인지도가 상대적으로 높았고 세탁효과를 높일 수 있는 방법으로 세탁을 실시하고 있었다. 이상과 같은 결과는 대학생들의 효과적이고 친환경적인 세탁행동을 유도하기 위해서는 단순 지식 전달이 아닌 실제 생활에서 환용이 가능한 세탁교육 프로그램을 개발하여 실시할 필요가 있음을 시사한다.
본 논문에서는 기후변화에 능동적으로 대처하여 빨래 감을 자동으로 제어하는 베란다용 스마트 빨래 건조 시스템을 처음으로 개발하고 소개하고자 한다. 개발된 스마트 빨래 건조 시스템은 앱을 통해 빨랫감 위치 정보를 받은 후, 위치 정보에 따른 온도, 습도 등의 기상청 데이터를 통해 기후 변화를 실시간으로 감지하여 비가 오는 상황이 발생할 경우 건조대 위에 빨래 감을 자동으로 제어한다. 아두이노 습도 센서와 기상청 Open-API 를 통해 기상 정보를 취득하고 이는 라즈베리파이가 스위치 봇을 제어하는데 이용된다. 사용자 인터페이스는 Blynk를 사용하였으며, 스위치 봇은 빨랫감을 제어한다. 제안 시스템은 기상 악화를 감지하고 원격지에 있는 빨래감을 자동으로 제어하여 비 피해를 예방해줄 수 있다.
In order to measure the change of constructional and some properties of knitted under wears by laundry, constructional properties, such as fabric count , yarn count, loop length and cover, factor, and some properties , such as shrinkage, tearing, strength, air permeability, electrostatic charge of under wears sold in the market were tested. The results of the experiment can be summarized as follows.1. Interlock and rib were increased in wale direction after laundry and decreased in course direction , plain was decreased, in both direction after laundry. 2. Loop form of plain was changed more than those interlock and rib after laundry. 3. Tearing strength was decreased 51% in wale direction, and 70% in course direction after 20 times laundry. Air permeability was generally increased. 4. Electro static charge was increased 9 times after laundry.
Laundry industry has traditionally been considered an industry that generates large amounts of wastewater and Volatile Organic Compounds(VOCs). This is still the case until now. Household laundry detergents are produced and distributed within the safety regulations on the amount of harmful substances detected. While industrial laundry detergents are often distributed without safety regulations, and even laundry workers manufacture and use them on their own. This contaminates water and air and also threatens the safety of workers. This study is a basic study for distributing eco-friendly detergents(EFD-A) developed through previous studies to the laundry industry. Safety, washability and wastewater quality of EFD-A are evaluated. Three existing commercial detergents(PD1, PD2, LD4) are also evaluated to compare with EFD-A. The safety of detergents is confirmed by the content of optical brightener, VOCs, and arsenic. Washability is evaluated by the difference in reflectance of washed and unwashed artificial soiled fabrics according to detergent concentration, washing temperature, and washing time. TOC is used as the index of assessing the wastewater quality. The results are as follows; EFD-A doesn't contain the optical brighteners, VOCs, and arsenic. The optimal washing conditions for EFD-A are 3 g/L concentration, 40 ℃ washing temperature, and 30 min washing time. The soil removal efficiency is about 71 %, which was similar to or somewhat superior to that of PD1, PD2, and LD4. TOC is 63.5 %, which is about 15 % lower than the discharge limit. Through this study, the developed detergent EFD-A can be used as a safe and eco-friendly detergent for the human body and the environment.
In this paper, we propose a low-cost, low-power embedded environment-based deep learning lightweight model for input images to recognize laundry management codes. Laundry franchise companies mainly use barcode recognition-based systems to record laundry consignee information and laundry information for laundry collection management. Conventional laundry collection management systems using barcodes require barcode printing costs, and due to barcode damage and contamination, it is necessary to improve the cost of reprinting the barcode book in its entirety of 1 billion won annually. It is also difficult to do. Recognition performance is improved by applying the VGG model with 7 layers, which is a reduced-transformation of the VGGNet model for number recognition. As a result of the numerical recognition experiment of service parts drawings, the proposed method obtained a significantly improved result over the conventional method with an F1-Score of 0.95.
The purpose of this study was to examine laundry behavior according to the number of households and the type of washing machine that each household used. The data was obtained from questionnaires filled out by 417 households, which included college students living in Seoul and Gyeonggi province. The results of this study are as follows: first, according to the results of survey about the number of household members and type of washing machine that household had, one or two-person households accounted for 24.0%. Regarding the type of washing machine that each household used, there were more drum washers. In households comprised of three or more persons, a higher percentage had a machine with a pulsator. Second, with regard to the method of classifying the wash in doing the laundry, all families classified the wash according to color and textile material. Third, with regard to the amount of detergent in doing the laundry, 63.5% of households used the recommended amount of detergent while 28.3% of households used more detergent than the recommended amount. Fourth, with regard to the set temperature of water in doing the laundry, 36.2% of households used cold water; this was the highest percentage. Fifth, with regard to input sequence in doing the laundry, most households put the wash in the machine in advance, and then filled the washer with water; 56.1% of households added a rinsing process for all washing processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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