Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.30
no.5
s.153
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pp.699-710
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2006
The objective of this study was to identify the texture-related components of woven fabrics and to develop a multidimensional perceptual structure map to represent the tactile textures. Eighty subjects in clothing and tektite industries were selected for multivariate data on each fabric of 30 using the questionnaire with 9 pointed semantic differential scales of 20 texture-related adjectives. Data were analyzed by factor analysis, hierarchical cluster analysis, and multidimensional scaling(MDS) using SPSS statistical package. The results showed that the five factors were selected and composed of density/warmth-coolness, stiffness, extensibility, drapeability, and surface/slipperiness. As a result of hierarchical cluster analysis, 30 fabrics were grouped by four clusters; each cluster was named with density/warmth-coolness, surface/slipperiness, stiffness, and extensibility, respectively. By MDS, three dimensions of tactile texture were obtained and a 3-dimensional perceptual structure map was suggested. The three dimensions were named as surface/slipperiness, extensibility, and stiffness. We proposed a positioning perceptual map of fabrics related to texture naming system(TNS). To classify the textural features of the woven fabrics, hierarchical cluster analysis containing all the data variations, even though it includes the errors, may be more desirable than texture-related multidimensional data analysis based on factor loading values in respect of the effective variables reduction without losing the critical variations.
This study is aimed to classify rainfall regions in Pakistan. Classification of rainfall regions is essential to understand rainfall patterns in Pakistan. Rainfall patterns have been investigated using a factor and cluster analysis technique by 10-days rainfall parameter. The data used here have been obtained from 32 specific weather stations of PMD (Pakistan Meteorological Department) for the period of January 1980 to December 2006. The results obtained from factor analysis provide three factors and these three factors accounts for 94.60% of the total variance. For a better understanding of rainfall regions, cluster analysis method has been applied. The clustering procedure is based on the Wards method algorithm. Overall, these rainfall regions have been divided into six groups. The boundary of the region is determined by the topology such as Baluchistan plateau, Indus plain, Hindu Kush and Himalaya ranges.
The purpose of this research is to define body shapes of Plus-sized women at ages between 21 and 69 whose satisfied the Plus-sized judgment criteria took part in this study. This research also classifies different body types, and provides basic data for designing prototypes according to each body type. Based on factor analysis of the measured data, nine key factors are grouped. And four different body types are classified based on the cluster analysis using factor marks. Type 1 refers to those who are tall and characterized by 'Y' body shape when looked from the front. Looking from the side, this type is comparatively balanced obese type which has flat breast and abdomen, and which has a jutting back and buttocks. Type 2 refers to those who are the shortest of all the obese with 'X' front. This type is Sway-back shape which has jutting back and abdomen but flat buttocks when looked from the side. Type 3 is characterized by 'H' body shape when looked from the front. This type is Pway-back shape which has flat back, abdomen and buttocks when looked from the side. The prominent breast part of this type is the most outstanding figure. Type 4 is characterized by 'X' when looked from the front. This type has a jutting waist and prominent buttocks when looked from the side.
The purpose of this research is to define low body shapes of Plus-sized women at ages between 21 and 69 whose satisfied the Plus-sized judgment criteria took part in this study. This research also classifies different body types, and provides basic data for designing skirt's and slacks' prototypes according to each body type. Based on factor analysis of the measured data, seven key factors are grouped. And four different body types are classified based on the cluster analysis using factor marks. Type 1 refers to those who are tall in stature and balanced. This body type is characterized by trapezoid body shape when looked from the front, and slim the abdomen, bulge the belly and flat the buttocks when looked from the side. Type 2 refers to short and an obese body shapes, with trapezoid front and bulge abdomen and belly and flat the buttocks. Type 3 refers to those who are of medium height and long-legged body shapes, with rectangular front, protruding belly and buttocks. Type 4 refers to obese body shapes, with rectangular front, protruding abdomen and belly, flat the buttocks. 9 items are available to judge Plus-sized women's low body types and the hit ratio is 93.5%.
This study identifies the foot shapes of elderly men by classifying foot types according to the shapes of sole of foot and analyzing individual characteristics. The subjects were 269 elderly men over 60 years of age. Their right feet were measured indirectly with a 2D scanner. The anthropometric measuring items consisted of 38 items that were estimated on the right foot of each subject. The 2D scan data were analyzed by various statistical methods such as factor analysis, ANOVA and cluster analysis using the statistical program SPSS 19.0. A total of 8 factors were extracted through a factor analysis and these factors represent 77.83% of total variance. The 8 factors were: ball and lateral foot protrusion, ball gradient, medial foot protrusion, anterior and posterior foot length ratio, lateral ball length, heel size, toes breadth, and foot length, that explained 77.83% of the total variance. A total of 4 clusters (as their sole type) were categorized using 8 factor scores by cluster analysis. Type 1 was classified as H-type(toes width, foot width, heel width uniform and medial malleolus and lateral malleolus almost no protrusion). Type 2 was classified as V-type(foot width and toes width, wide and heel width narrow). Type 3 was classified as A-type(foot width and heel width, wide but toes width narrow, protruded inside). Type 4 was classified as D-type(protruded outside).
The purpose of this study is to analyze the characteristics of the 11 southeastern states in the United States by using regional characteristics variables and to classify the regions. First, 19 variables from four categories of population, society, industry-economy and urban service were selected and factor analysis were conducted, and the result showed five major factors of population, economic condition, job and commuting. Based on the following factor scores, a cluster analysis was conducted, and eight types of big city, medium-sized city, bed town, small town, urban hinterland, retirement town, and rural village were derived. These types of spatial distribution characteristics showed big cities were by different types of regions and they formed metropolitan areas. Each types of classified regions were located along the road network with hierarchy. The study focused on cases in the southeastern regions of the United States and can be used as a comparison with Korean cases. If the same research method is applied to Korea in the future, or if the time series of changes is tracked by analyzing different time points, it will greatly help identify the characteristics of urban and rural mixed areas.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.28
no.1
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pp.182-188
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2004
The purpose of the study was to provide scientific and accurate data of head shape for men. This study was carried out on 214 men and Factor analysis, Cluster analysis, Duncan analysis with 15 variables were performed using the data. A 3D scanner was used for visual results of head shape. The results were as follows. First, through factor analysis of the variables, three factors were extracted upon factor scores. The first factor described thickness part, and second factor described width parts and the third factor described vertical length parts. Four clusters represented characteristics of men's head types. Type 1 had a larger head thickness, type 2 had a smaller thickness and smaller width. type 4 had a generally larger head. In the distribution of the four clusters, type 1 was distributed 34%. Type 4 was distributed 23%. According to the results, type 1 of the more thick and narrow head was dominant among head types of men.
PURPOSES : Traffic situation of Seoul City is different each administrative district. because each administrative district population, average travel speed, etc are different. thus, regionally differentiated policy is necessary. METHODS : In this study, first, it is to implement the cluster analysis using the traffic factor of twenty-five administrative districts in Seoul, categorize it into the cluster and understand the properties. second, related factors of speed were derived. and method to increase the speed was investigated. we choose the eleven traffic factors such as the number of traffic accident cases, total length, speed, the number of cross section, the number of cross section per km, the rate of roads, registered cars, population attending office and school, population density, area. RESULTS : In the results, first, we could categorize the Seoul-City administrative district into three clusters. in order to find Factors associated with speed a simple regression analysis was performed. and the number of intersections per km is closely related to the speed. CONCLUSIONS : Through this study, transportation policies reflecting local traffic-related characteristics are required.
In this study I purpose a new approach to the study of Korean costume history which includes a statistical method used in the prac-tical measurement of excavated Po's and the analysis of their quantitative changes. In the framework used in this study I de-pend on the nineteen variables picked out from the typological and chronological analysis of excavated clothes. The interrelationship of the variables as well as the standard of each part and its deviation in other forms are may main concern. Other methods are also very useful in my thesis: Correlation analysis Regression analysis Discrimination analysis Cluster analysis Discrimination analysis Cluster analysis Factor analysis One way analysis of variance. The findings of my study can be summarized as follows: 1. Every type of po has a general tendency to have more broadened sleeves while it does not show any considerable changes in the total length and in the width of armholes. 2. In the Correlation analysis each part of Po's is handled separately accordign to its chronology and type. The Regreesion analysis makes it possible to provide the sizes of miss-ing parts in excavated clothes and the numeri-cal value of each part needed in the pattern making. 3. The Discrimination analysis of the Po's whose types are unknown leads to the con-clusion that Chongsam and Chikryong Po are classified into Chikryong Po whereas Hongui is classified into Jooui In addition I propose discriminational function by which the age classification is possible discovering the variables associated with time change. 4. Five items-Gerneral Park's clothes Taewongun's clothes and three others produced later for the purpose of preserving Korean costume are proved to be in a differ-ent group and hence analyzed separately in the visual grouping of changui which is done after the cluster analysis and the factor analysis. 5. The results of the one way analysis of variance reveal that there is a difference in each part from period: the back width the sleeve length the sleeve width thelean fig-ure the breasttie length the breasttie width outside quesset upper inside quesset lower outside neckband length insideneckband length etc.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.21
no.1
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pp.10-18
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1997
The purpose of the study were to classify apparel shoppers into specific apparel shopping orientation groups and to compare the classified groups on importance of store attributes, information sources, lifestyle activities, and demographic characteristics. The data were obtained from questionnaires filled out by 317 women in Daegu and were analysed by utilizing factor analysis, cluster analysis, and ANOVA. By cluster analysis of apparel shopping orientation factors, three groups were identified: Recreational shopper (48%), Economic shoppers (20%), Apathetic shoppers (32%). The results of ANOVA indicated that the cluster groups are significantly different in importance of store attributes (product assortment and shopping convenience), information sources (marketer-driven and consumer -driven), lifestyle activities (regular activities and activites for self-improvement), and IPmnuraDhic characteristics (age and education).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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