This study aims to provide upper body shape information by analyzing the measurement data of middle-aged women aged 50-69, including baby boomers, whose economic power and activity have improved compared to the previous generations. In order to provide accurate upper body shape information by analyzing the body type using the 8th Size Korea measurement data, body shapes were classified through factor and cluster analysis using 75 direct measurement items. Upper body type was classified according to the factors, and the associated characteristics were analyzed. As a result of the comparative analysis of the upper body measurements from the 4th to the 8th Size Korea measurement, it was found that in the height item, both the waist height and the hip height increased, making the overall height greater and the leg length longer. The body circumference items tended to increase, but were found to decrease significantly in the 8th Size Korea (2021) measurement. Middle-aged women were classified using five factors. Factor 1 was the upper body obesity factor, and Factor 2 was the trunk vertical factor. Factor 3 was the width of the back shoulder, Factor 4 was the vertical factor behind the back, and Factor 5 was the length factor of the front garment composition. Middle-aged women were classified into four body types through cluster analysis. Type 1 is relatively small and skinny, Type 2 has the most obese upper body and developed back shoulders, and Type 3 is skinny and has a long back and short front. In Type 4, the upper body was relatively long and the shoulders were narrow.
The purpose of this study is to develop and verify the TPACK measurement tool for middle and high school mathematics teachers in the Korean context. Also, by clarifying the relationship between subordinate factors of Mathematics teachers' TPACK, an attempt was made to provide suggestions on the designs and directions for the in-service and pre-service teacher education and the programs for improving mathematics teachers' TPACK in the future. In order to achieve this goal, TPACK factors of mathematics teachers were extracted by reviewing literature on PCK, MKT, and TPACK. Then, content validity, basic statistical survey, reliability verification, exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, and structural equation model verification were conducted sequentially. At first, preliminary analysis was carried out on 79 mathematics teachers, and 76 items excluding the items with extreme value and reliability were included in the basic statistical analysis. And secondly, an exploratory factor analysis was conducted on 376 mathematics teachers, and this instrument consisted of 7 subordinate factors(CK, PK, TK, PCK, TCK, TPK, TPACK) and 61 items. Also by conducting confirmatory factor analysis and structural equation model test with 254 mathematics teachers, the measurement tool was confirmed the validity and reliability through statistically significant analysis. Then, the importance of integrated knowledge was confirmed by looking at the relationship between the TPACK factors of in-service mathematics teachers. The integrated knowledge(PCK, TCK, TPK) has played a crucial role in the formation of TPACK rather than the knowledge of CK, PK, and TK alone. Finally, the validity of TCK was confirmed through the structural equation modeling of TPACK. TCK not only directly affected TPACK, but also indirectly through TPK. According to these affirmative results, this measurement tool is claimed to be suitable for measuring the factors of Mathematics teachers' TPACK, and also the structural equation model can be regarded as a suitable model for analyzing the structural relationship of mathematics teachers' TPACK.
Statistical analysis technique was applied to operating parameters and removal efficiency data sets obtained from advanced wastewater treatment plant during 1 year. Through factor analysis three factors derived varimax rotation were selected each plant. Three components explained 96%, 87% of the total variance of the process, respectively. The components on $A_2O$ Plant were identified in the following order : 1) Shortening the SRT during high-flow period, 2) Keeping biomass high on winter 3) factor was related to DO. On DNR plant, we defined them as follows: factor 1, Prolonged the SRT during high-flow period; factor 2 was related to sludge return; factor 3, Influent BOD during low-DO period. This technique was believed to assist operators in identifying priorities to improve operation efficiency.
The purpose of this study is to determine the unidimensionality of Grasmick's operationalization of Gottfredson and Hirschi's criminality inducing the concept of low self-control. By applying confirmatory factor analysis procedures that incorporate advances in the application, the proposed six factor model and two alternative models were examined suggesting that Grasmick's low self-control scale actually contains 6 distinguishable factors, not a single factor. The factors identified to be consistent with the six-factor model were impulsivity, simple tasks, risk seeking, physical activities, self-centered, and temper.
This study analyzed the body shape of the body of 17~19 years old female students using the SPSS 20.0 statistical program according to the 7th Korea Human Body Survey. Factor analysis was based on six factors including body size, body height, shoulder length, and width, upper body length, hip length, and shoulder inclination related factors. Through this cluster analysis, the body shape of late adolescent female student was classified into four types. Body type 1 was the highest body height factor, and the upper body length and the hip length factor were lower. It was analyzed as 'Long leg in the body'. Body type 2 is the 'narrow shoulder skinny type' with high hip and shoulder slope factors and low body size, body height, shoulder length, and width factor. Body type 3 showed body size, shoulder length, height and hip length factor, and body height factor was rather low 'low hip obese body shape'. Body type 4 was analyzed as 'lower shoulder long upper body type' with higher upper body length factor and lower body size and shoulder slope factor. It is thought that when the pattern is made, it is possible to produce excellent patterns by fitting the dimensions of the body, as well as the dimensions of the shoulder width, the slope, and the hip length.
본 논문은 고객들이 인터넷 쇼핑몰을 이용함에 있어서 가장 중요시 하는 요인이 무엇인지를 탐색하는 것이었다. 중요요인은 요인분석을 이용하여 도출하였으며, 도출된 중요 요인인 주문속성, 상품속성, 배송속성을 대상으로 하여 AHP 분석을 실시하였다. 분석결과 상품속성이 가장 중요한 요인으로 작용하는 것으로 나타났으며, 상품속성 중에서 가장 중요하게 인식되고 있는 세부 요인들은 사후서비스로서 여기에는 반품 및 환불보장, 반품 및 교환허용 등의 순서로 나타났다. 그리고 그 다음의 중요 요인으로는 인센티브의 제공이었으며, 여기에는 할인쿠폰 제공, 포인트 적립제도 등의 세부요인이 중요하게 작용하는 것으로 분석되었다.
This study was performed to suggest the basic data and plans for the establishment of safe water supply plans in simple water supply piped system in the rural areas. In 4 different places, 24 points of water sources 36 points of taps from water sources were sampled. Of the whole 60 points, 55 points were ground water and 5 points were surface water. 14 items were measured for the analysis of water quality on each samples. The measured items were analyzed again by statistical method ; cluster analysis and principle components analysis. The results of this study are as followed. 1) In water quality analysis on water sources, 4 items, bacteria, E.coli, NH3-N and Fe exceed the standard. Of 24 points, 20 points(83%) on bacteria, 1 point(4%) on NH3-N and Fe exceed the standard. 2) In water quality analysis on near and remote taps, 4 items, bacteria, E.coli, NH3-N and Fe , exceed the standard. Of 36 points, 20 points (81%) on bactria, 1 pint(3%) on NH3-N and Fe exceed the standard. 3)Cluster analysis on water quality shows the differences by the kinds of water sources, geographical characteristics and distance from water sources. 4) Principle components analysis on ground water shows that Factor 1 and Factor 3 are natural fluctuation by the content of soil. Also, Factor 2 and Factor 4 are penetration of pollutants to underground. Therefore, it is needed to take deeper ground water in order to prevent from pollution in the areas which have ground water as water source . 5) Principle components analysis on surface water shows that Factor 1 is penetration of vacteria from surface to water source when rainfalls. Also, Factor 2 is fluctuation of water quality by the geographical characteristics. Therefore, the counterplans against non-point pollution source must be taken. Filtration and disinfection facilities are needed in the areas which have surface water as water source.
Factor analysis was applied to the phenotypic correlation matrix of 15 linear type traits (scored linearly 1 to 50 points) for 2035 Holstein cows of 38 sires computed from data collected between 1988 and 1992 in Beijing Shuangqiao Farm and Beijing Xijiao Farm. The 15 linear type traits were stature, body strength, body depth, dairy form, rump angle, rump length, rump width, rear leg side view, foot angle, fore udder attachment, rear udder height, rear udder width, udder cleft, udder depth and teat placement rear view. The first four components accounted for 49.1% of the total variance in type scores. Factor 1 reflected strong cows, with deep bodies, with long and wide rumps, and tall in stature. Factor 2 reflected cows with well attached fore udders, wide rear udders and whose udders were supported by strong suspensory ligaments with close teat placement. Factor 3 reflected cows with good dairyness, sickled in the hocks, high rear udders and udder floors above the hocks. Factor 4 reflected cows with sloping rumps from hooks to pins and with steep foot angle. Principal component and factor analyses are useful to clarify the relationships among type traits.
This study illucidated the importance of drop Value in the resets of surveying the current values of sizing and grading. Therefore, it is meaningful to get the classification of body form with the appropriate distribution of drop values of the body. The distribution of drop value and the frequency of each form is very helpful to name the combined sizing or coverage of ready-made clothes. This study aimed at classifying body forms with various drop values using multivariate analysis for sizing and grading. Factor analysis and cluster analysis were done using measured values from unmarried women. The resets are as follows; The factor which explains body forms was obtained by factor analysis, and the representative major 18 items which have important roles in classifying body forms were selected among the measured values with high factor loading and communality. 1) The body forms were classified into 3 groups based on the characteristics, frequencies and distributions of them obtained from cluster analysis. 2) Each classified body form showed conspicuous difference in drop value and the difference of body form mainly resulted from the difference between bust and hip(drop value) in Korean unmarried women. 3) Discriminant analysis showed that the most significant discriminant factor of the trunk classification were bust circumference, upper bust circumference, hip circumference and stature. 4) The cover ratio of size studied in this study for the Korean Sizing system for women's garment were founded high.
The purpose of this study was to classify and analyze the lower body of adult female and to provide it'stotal data for clothing construction. The subjects were 82 Korean adult females and their age range is from 19 to 24 years old. 42 variables (10 variables from the direct anthropometric data, 2 variables from the multiplication method and 30 variables from the indirect anthropometric data) in total were applies to analyze(means, standard deviations, factor analysis, cluster analysis) The result of factor analysis indicated that 10 factors were extract'cd through factor analysis and orthogonal rotation by the method of varimax and those factors comprise 82. 5 percent of total variance. The obesity of lower body was closely related to hip angle indicated the degree of drooping hip was extracted a independent factor, not influenced by other variance. And somatotype of lower body is classified by cluster analysis, using the FASTCLUS of SAS. To classify the lower body, two kinds of silhouette, front- back and side were applied to analize. The front- back silhouette was subdivided into five groups and the side silhouette four.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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