Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is a new type of respiratory disease that has been announced as a pandemic. The COVID-19 outbreak has changed the way we live. It has also changed the food service industry. This study aimed to identify trends in the food and food service industry after the COVID-19 outbreak and suggest research themes induced by industry trends. This study investigated the industry and academic information on the food and food service industry and societal trends resulting from the COVID-19 outbreak. The most noticeable changes in the food industry include the explosive increase in home meal replacement, meal-kit consumption, online orders, take-out, and drive-through. The adoption of technologies, including robots and artificial intelligence, has also been noted. Such industry trends are discussed in this paper from a research perspective, including consumer, employee, and organizational strategy perspectives. This study reviews the changes in the food service industry after COVID-19 and the implications that these changes have rendered to academia. The paper concludes with future expectations that would come in the era of COVID-19.
Recently, smart factories have gained significant importance since the development of the fourth industrial revolution and the rise of global industrial competition. Therefore, the industries' survival to meet the global market trends requires accurate technological planning. Although, different works are available to investigate forecasting technologies and their influence on the smart factory. However, little significant work is available yet on the analysis of technological trends concerning the smart factory, which is the core focus herein. This work was performed to analyze the technological trends of the smart factory, followed by a detailed investigation of recent research hotspots/frontiers in the field. A well-known topic modeling technique, namely Latent Dirichlet Allocation (LDA), was employed for this study described above. The technological trends were further strengthened with the in-depth analysis of a smart factory-based case study. The findings produced the technological trends which possess significant potential in determining the technological strategies. Moreover, the results of this work may be helpful for researchers and enterprises in forecasting and planning future technological evolution.
Big data analytics and social media have shifted the way fashion trends are dictated. Fashion as a medium for expressing gender has created new concepts of masculinity in popular culture, where men are increasingly depicted in a softer style. In this study, we analyzed 2,879 menswear collections over a 10-year period from Vogue US to uncover key menswear trends. Using Semantic Network Analysis (SNA) on Orange3, we were able to quantitatively analyze how contemporary menswear designers interpreted diversified trends of masculinity on the runway. Frequency and degree centrality were measured to weigh the significance of trend keywords. "Jacket (f = 3056; DC = 0.80), shirt (f = 1912; DC = 0.60) and pant (f = 1618; DC = 0.53)" were among the most prominent keywords. Our results showed that soft masculine keywords, e.g., "lace, floral, and pink" also appeared, but with the majority scoring DC = < 0.10. The findings provide an insight into key menswear trends through frequency, degree centrality measurements, time-series analysis, egocentric, and visual semantic networks. This also demonstrates the feasibility of using text analytics to visualize design trends, concepts, and patterns for application as an ideation tool for academic researchers, designers, and fashion retailers.
The purpose of the study was to analyze trends of the previous interventions based studies in Korea to improve behavior problems of the children with EBD in order to suggest the research development and trends of future behavior intervention program as their behavior coping strategies. Therefore, it was analyzed 50 papers related to interventions of behaviors problems, published at the professional EBD journal from 2005 to 2009. The result suggested effective intervention factors, strategies, program & intervention trends, based on the results by factors. Previous researches in the study was comparatively analyzed by factors, such as the number, gender, age, and grade of subjects, and strategies, deliever, place of the intervention. The result of the study was analyzed the Previous researches based on the research subjects, research methods(subjects, research design, intervention delievers, intervention places, and intervention periods) and the type of intervention strategies included research procedures. The study results provided the foundation of the future intervention methods and the related program developments.
The purpose of this study is to analyze the research trends and characteristics in the research subjects related to the housing for the elderly in Korea. The number of 199 studies was selected from the paper of Architectural Institute of Korea. The data of the present condition for welfare facilities are exploited from Korea National Statistical Office. The elderly welfare facilities are divided as 5 kinds of things ; housing facilities, medical facilities, leisure facilities, retired facilities and mixed facilities. And policy and statutes of welfare facilities are included in this study. The data were analysed with contents and chronological order and then the trends of research were studied by facilities. As the results of study, studying about housing facilities is well progressed but, the other parts of studying are little short. Especially, studying for retired facilities is seldom done so we need systematic survey and study.
본 연구는 한국문헌정보학분야의 연구동향을 규명하고 학문의 연구영역과 타 학문과의 주제 의존도 및 문헌정보학의 지적구조 변화를 조사하였다. 인용패턴을 이용한 계량적 방법을 이용, 연구의 동향과 변화를 대응분석 방법을 적용하였다. 조사결과 문헌정보학을 비롯한 정보학분야에 대한 의존도가 크게 나타났으며, 학문의 이론 및 응용기법의 활용도가 높은 컴퓨터 관련 전산학이 부상될 것으로 예상된다.
Google Trends is a useful tool not only for setting search periods, but also for providing search volume to specific countries, regions, and cities. Extant research showed that the big data from Google Trends could be used for an on-line market analysis of opinion sensitive products instead of an on-site survey. This study investigated the market share of tumor necrosis factor-alpha (TNF-α) inhibitor, which is in a great demand pharmaceutical product, based on big data analysis provided by Google Trends. In this case study, the consumer interest data from Google Trends were compared to the actual product sales of Top 3 TNF-α inhibitors (Enbrel, Remicade, and Humira). A correlation analysis and relative gap were analyzed by statistical analysis between sales-based market share and interest-based market share. Besides, in the country-specific analysis, three major countries (USA, Germany, and France) were selected for market share analysis for Top 3 TNF-α inhibitors. As a result, significant correlation and similarity were identified by data analysis. In the case of Remicade's biosimilars, the consumer interest in two biosimilar products (Inflectra and Renflexis) increased after the FDA approval. The analytical data showed that Google Trends is a powerful tool for market share estimation for biosimilars. This study is the first investigation in market share analysis for pharmaceutical products using Google Trends big data, and it shows that global and regional market share analysis and estimation are applicable for the interest-sensitive products.
This study investigated the influence of cultural and general trend of the times on fashion trends and the hybridization of these trends. The objectives of this study were to suggest new approach method of the fashion forecasting and to find out the cultural meanings and values of fashion. Key words that explains fashion trend from spring/summer of 1995 to fall/winter of 2002 were collected from professional fashion trend journals. These terms were analysed with domain analysis based on the semantic relationship. The frequency of their appearance in each season and the aspect of their appearance in each season were analysed. The hybrids of the fashion trends were analysed longitudinally and cross-sectionally as well by investigating the cover terms that were found as a result of domain analysis. The method used in this study can be applied to future study of fashion trend in that it offers an objective view of fashion trend and can allow researchers to study fashion trend in a concrete way.
The study investigated trends in wall-covering displays in interior design stores. Although studies reported design trends at well-known exhibitions overseas such as Heimtextil and Maison objet, many different cases present actual realistic design flows. This study analyzes the actual market flow rather than design as an exhibition concept, and presents the interior CMF trends in 2019. The CMF design of wall-covering displayed in New York D&D Building in 2019 can be summarized as follows: W was the most frequently seen show-window, but like R, which is a strong color, it is also used to convey surrealistic images. The store entrance was designed to attract consumers' attention inside, and was constructed to reflect the actual trend. In the 2019 New York market, the wall-covering of Gray and YR were displayed through the shop entrance to suggest substantial sales. In addition, the demand for gold metallic wall-covering is significant as gold was strong in many forms. This study represents a valuable resource to identify trends in wall-covering from 2017 to 2019 compared with previous studies. This study represents a valuable foundation for a wide range of topics related to the use of wall-covering for interior decoration.
The purpose of this study is to examine the growth status and future prospects of the shipping industry over the past decade through a review of the statistical database and related literature. We classify the shipping industry and survey a number of companies, number of employees, sales trends and shipping logistics market outlook, port cargo volume, and container throughput trends with regard to the sea cargo shipping business, freezing cold warehousing business, harbor cargo unloading business, and international freight forwarding business. We will also look at the overall trends, scale, cargo volume, and harbor automation status of the global shipping market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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