Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.24
no.3
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pp.345-352
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2000
The purpose of this study was to classify lower body types of elementary school girls. The subjects for anthropometric study were 368 girls aged from 10 to 11. Factor analysis, cluster analysis, discriminant analysis, and analysis of variance were performed for statistical analysis of the data. Four lower body construction factors were extracted by the factor analysis of antropometric measurements. The factors extracted were lower body fatness factor, lower body height factor, lower body length from the waist to the crotch factor, and lower body configuration factor. On the basis of the cluster analysis, three different lower body types were categorized. Type 1 was short and small sized type and 42.4% of subjects belonged under this type. Type 2 was tall and fat type and 22.3% of subjects belonged under this type. Type 3 was the most similar to the average type having the largest waist-hip drop value and 35.3% of subjects belonged under this type. Discriminant analysis showed 7 discriminant factors that can classify the children's lower body type were Rohrer's index, height, fibulae length, waist girth, ilio cristale girth, trochanter girth, and weight.
Factor analysis, an important research method, has been conducted as a pre-analysis of empirical researches. Sometimes, the researchers expect more information than factor analysis' limitation as well. Therefore, I suggest a method to overcome this problem. This study presents a combined research method which allow to solve the limitation of the factor analysis in social science. The combined research method consist of factor analysis, AHP(analytic hierarchy process) analysis, diffusion theory and system dynamics, which is able to explain causalities.
Korean marks case for subjects and objects, but it is well known that case-markers can be dropped in certain contexts. Kwon and Zribi-Hertz (2008) establishes the phenomenon of Korean case drop on a single factor of f(ocus)-structure visibility and claims that both subject and object case drop can fall under a single linguistic generalization of information structure. However, the supporting data is not empirically substantiated and the tenability of the f-structure analysis is still under question. In this paper, an experiment was conducted to show that the specific claims of Kwon and Zribi-Hertz's analysis that places exclusive importance on information structure cannot be adequately supported by empirical evidence. In addition, the present study examines H. Lee's (2006a, 2006c) multi-factor analysis of object case drop and investigates whether this approach can subsume both subject and object case drop under a unified analysis. The present findings indicate that the multi-factor analysis that involves the interaction of independent factors (Focus, Animacy, and Definiteness) is also compatible with subject case drop, and that judgments on case drop are not categorical but form gradient statistical preferences.
Highway classification is an essential part of defining design criteria of roads. This study is to classify highways by factor analysis. To accomplish the objectives, factor analysis is performed for classifying highways using the traffic data observed at the permanent traffic count points in 2004. A total off variables are applied : AADT, K factor, D factor, heavy vehicle proportion, day time traffic volume proportion, peak hour volume proportion, sunday factor, vacation factor and COV(Coefficient of Variation). The results of factor analysis show that variables are divided into two factors, which are the factor related to the fluctuational characteristics of traffic volume and the factor related to heavy vehicle and directional volume characteristics. According to the results of cluster analysis, 353 permanent traffic count points are categorized into such three groups as type I for urban highway, type II for rural highway, type III for recreational highway, respectively.
The purpose of this study were to analyze the anthropometric data of feet of Korean women with aging, to categorize the women's foot shapes, and to compare the shoe size according to the foot shapes in order to provide the basic information for more comfortable shoes. Subjects of this study were 181 women over age 20. They were measured with the direct measurement method and the indirect measurement method. 26 items were measured from the right foot and 6 items were taken on foot outline. Factor analysis, cluster analysis, analysis of variance, post-hoc test, and cross tabs were peformed for statistical analysis of the data by SPSS program. There were significant differences in height items, breadth items, girth items, and angle items by subjects' age. The older subjects' feet were wide and thick with big deformity on toes. The arch height of the older ones was low. This implicates that the degree of deformity on toes, the foot ratio, the foot girth, the foot breath and the arch height as well as the foot length are needed to be considered in developing comfortable shoes. Nine foot construction factors were extracted by the factor analysis of anthropometric measurements; foot size factor, heel and instep factor, malleolus lateralis factor, malleolus medialis factor, foot shape factor, shape of toes factor, heel height factor, big toe height factor, and internal factor. On the basis of the cluster analysis, three different foot shapes were categorized. Type 1 was large and wide foot with little deformity on little toe. Type 2 was medium foot with deformation of big toe, and with the lowest arch height. Type 3 was small and narrow foot with the highest arch height. Distribution of shoe size according to the foot shape was analyzed. The ball of foot breath was of wide distribution than the ball of foot girth. This implicates that girth items and breath items of the foot should be enclosed for the same foot length in the shoe sizing system.
Kim, Eunseop;Moon, Sun-In;Yim, Dong-Hyuk;Choi, Byung-Sun;Park, Jung-Duck;Eom, Sang-Yong;Kim, Yong-Dae;Kim, Heon
Journal of Environmental Health Sciences
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v.48
no.4
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pp.236-243
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2022
Background: In the case of multiple exposures to different types of heavy metals, such as the conditions faced by residents living near a smelter, it would be preferable to group hazardous substances with similar characteristics rather than individually related substances and evaluate the effects of each group on the human body. Objectives: The purpose of this study is to evaluate the utility of factor analysis in the assessment of health effects caused by exposure to two or more hazardous substances with similar characteristics, such as in the case of residents living near a smelter. Methods: Heavy metal concentration data for 572 people living in the vicinity of the Janghang smelter area were grouped based on several subfactors according to their characteristics using factor analysis. Using these factor scores as an independent variable, multiple regression analysis was performed on health effect markers. Results: Through factor analysis, three subfactors were extracted. Factor 1 contained copper and zinc in serum and revealed a common characteristic of the enzyme co-factor in the human body. Factor 2 involved urinary cadmium and arsenic, which are harmful metals related to kidney damage. Factor 3 encompassed blood mercury and lead, which are classified as related to cardiovascular disease. As a result of multiple linear regression analysis, it was found that using the factor index derived through factor analysis as an independent variable is more advantageous in assessing the relevance to health effects than when analyzing the two heavy metals by including them in a single regression model. Conclusions: The results of this study suggest that regression analysis linked with factor analysis is a good alternative in that it can simultaneously identify the effects of heavy metals with similar properties while overcoming multicollinearity that may occur in environmental epidemiologic studies on exposure to various types of heavy metals.
The master plan of forest land management proposes forest watershed management that considers regional characteristics in order to overcome the problem of uniform forest land management. In order to manage the forest watersheds in Gyeonggi-do, this study classified 1,823 forest watersheds in Gyeonggi-do and attempted to understand their characteristics. It conducted a factor analysis and cluster analysis from the perspective of conservation value and development pressure using forest land indicators. In terms of conservation value, three factors were drawn: the topography factor, vegetation factor and public service factor, while in terms of development pressure, three factors were drawn: the easiness of development factor, economic benefits factor and development activity factor. Using these factors, forest watersheds were divided into three clusters in terms of conservation value while they were divided into three clusters in terms of development pressure. Using the results of the cluster analysis from a conservation-development perspective, the forest watersheds were classified into nine different types, and the characteristics were identified by each type. It is judged that the factors and clusters drawn as a result of the research accurately reflect the present conditions of Gyeonggi-do, and the nine types of forest watersheds have clear characteristics according to each type, which are judged to be utilized in forest management in the future.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2007.04a
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pp.113-123
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2007
Through so that accident of semiconductor industry deduces unsafe factor of the person center on unsafe behaviour that incident history and questionnaire and I made starting point that extract very important factor. It served as a momentum that make up base that analyzes factors that happen based on factor that extract factor cause classification for the first factor, the second factor and the third factor and presents model of human error. Factor for whole defines factor component for human factor and to cause analysis 1 stage in human factor and step that wish to do access of problem and it do analysis cause of data of 1 step. Also, see significant difference that analyzes interrelation between leading persons about human mistake in semiconductor industry and connect interrelation of mistake by this. Continuously, dictionary road map to human error theoretical background to basis traditional accidental cause model and modern accident cause model and leading persons. I wish to present model and new model in semiconductor industry by backbone that leading persons of existing scholars who present model of existent human error deduce relation. Finally, I wish to deduce backbone of model of pre-suppression about accident leading person of the person center.
Behavior factor of a structure plays a crucial role in designing and predicting the inelastic responses of it. Recently, irregular buildings have been interested in many designers. To design irregular structures, recognizing the inelastic behavior of them is necessary. The main objective of this study is to determine the behavior factor of irregular Reinforced Concrete Moment Resisting Frames (RCMRFs) via nonlinear Incremental Dynamic Analysis (IDA). To do so, first, several frames are designed according to the regulations of the Iranian national building code. Then the nonlinear incremental dynamic analysis is performed on these structures and the behavior factors are achieved. The acquired results are compared with those obtained using pushover analysis and it is shown that the behavior factors acquired from the nonlinear incremental dynamic analysis are somewhat larger than those obtained from pushover analysis. Eventually, two practical relations are proposed to predict the behavior factor of irregular RCMRFs. Since these relations are based on the simple characteristics of frames such as: irregularity indices, the height and fundamental period, the behavior factor of irregular RCMRFs can be achieved efficiently using these relations. The proposed relations are applied to design of four new irregular RCMRFs and the outcomes confirm the accuracy of the aforementioned relations.
Self-Compassion(SCS) Scale is developed by Neff(2003a) and translated by Kim, Lee, Cho, Chae, Lee(2008). But, there is the limitation with validation SCS and Korean version Self-Compassion(K-SCS) performed in college students and the incoherence for the results of the scale's factor analysis in other countries. Therefore, this study examined the validity of factor structure in SCS based on data in 435 adult aged from 18 to 79. For this, we conducted exploratory factor analysis(EFA) and confirmatory factor analysis(CFA), and we examined the each adequacy of two-factor, tree-factor and six-factor model. The result of EFA supported six-factor and the result of CFA was the six factor model best as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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