The aim of this study was to classify Korean consumers based on their food-related lifestyle type, and to investigate the relationship between sushi consumption and food-related lifestyle type. Self-reported questionnaires were completed by 300 Korean adults. The SPSS 18.0 program was used to analyze the samples. Data was analyzed by frequency, descriptive factor, reliability, cluster analysis, ANOVA, and chi-square test. A factor analysis extracted four factors comprising foodrelated lifestyle, which we named Health-seeking (factor 1), Taste-seeking (factor 2), Convenience-seeking (factor 3), and Economy-seeking (factor 4). According to a cluster analysis based on those four factors, consumers were classified into three clusters. Cluster 1 was the Taste and Health-seeking cluster, Cluster 2 was the Convenience-seeking cluster, and Cluster 3 was the Passive Eating Habits cluster. The results also indicated that the selection attributes of each cluster were significantly different in terms of perception, the global state of sushi, sushi preference, frequency, companions, place of sushi consumption, and preference for different sushi sub-ingredients. Based on these results, consumer characteristics in the sushi market are discussed.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.19
no.2
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pp.451-461
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2008
In this study, factor and cluster analysis have been conducted to group the differences in Korean view on national economic policy in the sample of the 2006 Korean General Social Survey (KGSS). According to the 2006 KGSS, the 6 items with a 5-point Likert scale include the questions about whether or the extent to which each respondent supports the specific types of governmental economic policy. In our study, at first, the factor analysis has converted the original 6 items into the 3 composite variables that account for 81% in the total variability. As the second step of factor analysis, factor scores have been computed. Then, the K-means cluster analysis based on the factor scores has been conducted to group the survey respondents into the 3 clusters. In particular, the cross-tabulation analysis has shown that the distribution of the 3 clusters varies with the respondents' socio-demographic characteristics.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.33
no.3
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pp.679-693
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2013
The purpose of this study is to develop an inventory to classify task commitment types of science learning and to classify highschool students' task commitment types. Firstly, inventory questions were designed following the literature analysis on the task commitment components which involve self confidence, high goal setting, and focused attention. Prototype inventory underwent the content validity test, pilot test, and reliability test. Through these steps, final inventory was input to 462 high school students and underwent the factor analysis and cluster analysis. Factor analysis confirmed three components of task commitment as the three factors of inventory questions. In order to find how many clusters exist, factors of developed inventory became new variables. Each factor's factor mean was calculated and served as the new variable of the cluster analysis. Cluster analysis extracted five clusters as task commitment types. The 5 clusters were suggested by the agglomarative schedule and dendrogram gained from a hierarchical cluster analysis with the setting of the Ward algorithm and Squared Euclidean distance. Based on the factor mean score, traits of each cluster could be drawn out. Inventory developed by this study is expected to be used to identify student commitment types and assess the effectiveness of task commitment enhancement programs.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.26
no.1
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pp.15-26
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2002
The purpose of this study was to classier the somatotype of late middle-aged women and to analyze the characteristics of each somatotype. The subjects were 337 late middle-aged women and their age range os from 45 to 59 fears old. Data were collected through anthropometry and photometry and analyzed by factor analysis, cluster analysis and discriminant analysis. The results were as follows; 1. The result of factor analysis indicated that 9 factors were extracted through factor analysis and those factors comprised 83.56 percent of total valiance. 2. Using factor scores, cluster analysis was carried out and the subject were classified into 4 cluster. Each cluster was classified as their body front and side view contour. Type 1 is tall, slim, and lower balk is flat on the side. Type 2 is standard and lean-back type on the side. Type 3 is standard height and weight, H type in front, and belly-protruded on the side. Type 4 is short, fat, and the side is hip-protruded. 3. According to the stepwise discriminant analysis, the 9 important items in classifying the somatotype of the late middle-aged women are as follows ; lower back tilt angle, hip depth(back) -back waist depth(back), bust depth(fore) - anterior waist depth(fore), jugular fossa point(fore), upper back tilt angle, burst breadth -waist breadth, right shoulder tilt, height of shoulder - height of anterior waist, abdomen breath. The correct classification rate for these items is as exact as 84.62%.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.22
no.3
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pp.333-340
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1998
The purpose of this study was to classify the lower body somatotype based on the side view and to analyze the characteristics of each somatotype. The subject were 234 Korean Junior High School Girls. Data were collected through photographic sources and analyzed by factor analysis, cluster analysis and analysis of variance. The result of factor analysis indicated that 4 factors were extracted through factor analysis and those factorscomprised 73.5% of total variance. Using factor scores, cluster analysis was carried out and the subject were classified into 3 clusters. Each cluster was classified as their lower bobs side view contour.
Anthropometric studies and multicultural research on body changes are fundamental and important data for domestic apparel industry and for globalization of women's clothing marketing. The objective of this study is to compare the general body measurements and shoulder angles of Korean and U. S. elderly women to supply basic data for the apparel design. The anthropometric data was collected including both direct and indirect measurements of 272 women over the age of 55 in Korean (subject = 123) and the U.S (subject = 149). The statistical methods used for the analysis of measurement data are the factor and cluster analysis respectively. The results of the factor analysis indicated that 5 factors can be extracted in Korean and 4 factors can be extracted in the U. S. from 15 body measurements to explain the variance. The results of cluster analysis by shoulder slope angle and forward displacement of the shoulder of Korean and the U. S. women classified them in three groups, cluster 1, cluster 2 and cluster 3 respectively.
The objectives of this study were to develop an evaluation method of regional vulnerability to agricultural drought and to classify the vulnerability patterns. In order to test the method, 24 city or county areas of Gyeonggi-do were chose. First, statistic data and digital maps referred for agricultural drought were defined, and the input data of 31 items were set up from 5 categories: land use factor, water resource factor, climate factor, topographic and soil factor, and agricultural production foundation factor. Second, for simplification of the factors, principal component analysis was carried out, and eventually 4 principal components which explain about 80.8% of total variance were extracted. Each of the principal components was explained into the vulnerability components of scale factor, geographical factor, weather factor and agricultural production foundation factor. Next, DVIP (Drought Vulnerability Index for Paddy), was calculated using factor scores from principal components. Last, by means of statistical cluster analysis on the DVIP, the study area was classified as 5 patterns from A to E. The cluster A corresponds to the area where the agricultural industry is insignificant and the agricultural foundation is little equipped, and the cluster B includes typical agricultural areas where the cultivation areas are large but irrigation facilities are still insufficient. As for the cluster C, the corresponding areas are vulnerable to the climate change, and the D cluster applies to the area with extensive forests and high elevation farmlands. The last cluster I indicates the areas where the farmlands are small but most of them are irrigated as much.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.28
no.910
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pp.1300-1311
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2004
The aim of this study was to provide the 2 and 3 dimensional statistics requisite in the sizing system and design of gloves. The 64 2-dimensional static measurements were selected to provide information about hands. Participants in the study were 824 adults, aged between 18 and 64. To summarize the information from the measurement values, a Factor Analysis and a Cluster Analysis among multivariate analyses were performed. 3-D scanner was used for visual results of hand shape of each cluster. The results were as follows. Twenty-two items were used for the factor and cluster analysis in order to classify the adult hand shape. The variable quantities that are explained by a total of 3 factors amounted to under 79.37% of the variable quantities. The definition results of the factors related to the hands are as follows: Factor 1 is the horizontal dimension, the thickness of hand factor; Factor 2 is the height of the crotch; and Factor 3 is the vertical dimension of the hand. The adults' group hand was divided into 2 clusters according to a cluster analysis using factor scores. The characteristics according to hand type were as follows: Cluster 1 referred to high horizontal dimensions and thickness, rather small vertical dimensions and crotch height; and Cluster 2 represented the rather smaller horizontal dimensions and thickness but longer hand length than Type 1. To provide specific shape data of each cluster, 3-D scanner measurement was performed. 3-dimensional data base was developed for each cluster type and visual information was provided.
The aims of this study are to evaluate the quality of hospital food services and the evaluate the quality in selected hospitals trough the use of the questionnaires. A survey of 30 hospital food and nutrition service department was undertaken and detailed information was collected from each, including, surveys of 1, 016 patient. Statistical data analysis was completed using the SAS/win 6.11 package for descriptive analysis, t-test X$^2$-test ANOVA principal component analysis , and cluster analysis and cluster analysis. In the case of patient satisfaction with hospital food and food services, overall satisfaction scores of male and female were 3.54 and 3.45 showing higher levels than the average score(3.00) The aspect of the food and food service which received the lowest ratings by patients was 'meal rounding while dining'. After conduction of factor analysis of variables affecting the patients meal satisfaction 3 groups including the 'menu satisfaction factor', 'service satisfaction factor ' and 'nutrition management satisfaction factor ' were selected. 3 clusters were categorized by the 'service cluster' 'nutrition management cluster', 'men cluster', and 'menu nutrition service cluster' after conducting a cluster analysis with influencing variables affecting patients meal satisfaction. The overview results of patient satisfaction by cluster were : in the case of the service group, such factors as taste, portion size, dealing with complaints while dining meal rounding while dining should be managed with caution In case of the nutrition management group, such factors as taste, portion size, temperature of the food intake, and dependence on hospital food should be managed with care, In the case of the menu groups, such factors as punctuality of meal times, contaminated substances in meals and serving mistakes, cleanliness of dishes, kindness of the server meal rounding while dining should by particularly managed with importance.
This study classified and analyzed characteristics of residents in public rental housing based on data from the 2018 Housing Survey. First, in order to classify the type of public rental housing resident, the criteria were derived through factor analysis based on the satisfaction evaluation index. Next, based on the factor value, the group was classified by type through cluster analysis, and the satisfaction, characteristics of residential households, and characteristics of rental housing types were analyzed for each cluster. As a result of factor analysis, evaluation of housing facilities, accessibility, and residential comfort was selected as the cluster classification criteria, and a total of four clusters were derived through cluster analysis. As a result of analyzing the characteristics of each cluster, it was found that there was a statistically significant difference in the level of residential satisfaction, characteristics of residents, and detailed types of rental housing. The results of this analysis are expected to be used to improve existing public rental housing or develop new types of rental housing to match the characteristics of residential housing for public rental housing. In addition, in the type integration of rental housing currently being promoted, it is necessary to develop a method of providing differentiated services in consideration of the characteristics of tenants as well as the integration of physical housing types.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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