The purpose of this study is to investigate recognition degree and acceptability of fashion trends of new consumers who live in digital era, and to determine how these factors have influence on their use of fashion trend information. The study was conducted with 696 people from 15 to 34 years old. A self-administrated questionnaire based on the results of previous researches was developed. The data were analyzed with statistical analyses such as frequency analysis, mean, factor analysis, t-test, ANOVA, correlation and regression analysis. The results are as follows: first, new digital consumer's recognition degree (RD) of fashion trends is 7.85 on the average, given that the top of scale is 20.0, it is quite low. Of fashion trend RD, fashion item RD is the highest. The female subjects recognize fashion trends better than the male subjects. Second, fashion trend acceptance of new digital generation is classified into 5 factors: 'search acceptance', 'lead acceptance', 'follow acceptance', 'non-acceptance', and 'delay acceptance'. The female subjects show higher degree in the factors of 'search acceptance', 'lead acceptance' and 'follow acceptance' of fashion trend than the males; hence it means that the females have more positive attitudes in fashion trend acceptance than the males. Third, there are significant differences between genders in the fashion information utilization. Compared to the males, the females more use fashion information on style, fabrics and color. Concludingly, their fashion trend recognition degree and acceptance made an influence in part on their utilization of fashion information.
The purpose of this study is to analyze the trend of Korean domestic multi-family housing. For that, this study surveyed 139 apartment complex cases which were sold from December 2002 to December 2005. When Hwasung Dongtan apartment complex was sold in 2004, there were a lot of attempts in various quarters, especially in unit planning and eco-friendly design. Accordingly, it is worthy that analyzing the trend before and after of 2004. As a result, the trend has been moving from 'convenient and high class' to 'LOHAS, one-stop living, convergency, and residents' satisfaction' because leasure and well-living have been the purpose of their living. Therefore, we can predict that B.I. and design identity would be more important, and various contents would be created for residents' community and private life.
The purpose of this study was to test the discriminant analysis model of Quick Response system and to examine the detailed relationship between each discriminant factor and Quick Response adoption. In this discriminant analysis model of Quick Response system, firm size, strategic type, product category, fashion trend, selling time and the Quick Response benefits were included as discriminant factors. Onehundred and two subjects were randomly selected for the survey study and discriminant analysis, descriptive analysis, t-test, and x square test were used for the data analysis. The results of this study were: 1. Wilks Lambda and F value support the discriminant analysis model that, taken together firm size, strategic type, product category, fashion trend, selling time and the Quick Response benefits significantly help to explain Quick Response adoption. 2. The importance of discriminant ability was, in order, firm size, the Quick Response benefits, women's wear, fashion trend, analyzer, selling time, reactor, defender and men's wear. 3. The discriminant function had the high hit ratio, so this can be well used for the classification of Quick Response adoption/nonadoption.
최근 신 소비시장 트렌드에 관한 통계에 따르면 그 중심에 '나홀로 소비' 가 있다. 본 연구는 특정 사회적 트렌드는 그것에 대한 배경을 형성하고 있는 사회와 지역성, 문화, 경제, 심리 등 삶의 다양한 측면들을 통합적인 시각으로 해석하는 것이 중요하다는 측면에서, 수많은 대중의 의견이 수렴되는 신 소비시장 관련 리서치 데이터에서 추출한 '나홀로 소비' 연관어를 분석 키워드로 설정하였고, 분석솔루션 중 하나인 소셜메트릭스TM를 통한 오피니언 분석(Opinion Analisys) 기법을 활용하여 신 소비시장 트렌드에 관한 연구를 진행하였다. 신 소비시장 고찰결과 '혼밥', '혼술', '혼영'이라는 키워드가 도출되었고 이를 활용하여 신 소비시장 트렌드를 분석하였다. 나홀로 소비는 기존 소비자 트렌드 가운데 글로벌 경제위기 이후에 인구변화와 함께 야기된 필연적 새로운 소비 트렌드가 되었고 연관어에 따른 긍, 부정 감정분석의 결과도 대체로 긍정적인 데이터 결과를 확인할 수 있었으며, 이 소비 트렌드는 시대를 반영하는 새로운 트렌드로서의 중요성이 더욱 강화될 것이다. 향후 소셜 빅데이터에 의한 트렌드 분석이 본 연구보다 다양한 분석 도구를 통해 실행된다면 신 소비시장에 관한 새롭고 가치 있는 유통전략 및 기획에 도움이 될 것이다.
In the simulation output analysis, bootstrap method is an applicable resampling technique to insufficient data which are not significant statistically. The moving block bootstrap, the stationary bootstrap, and the threshold bootstrap are typical bootstrap methods to be used for autocorrelated time series data. They are nonparametric methods for stationary time series data, which correctly describe the original data. In the simulation output analysis, however, we may not use them because of the non-stationarity in the data set caused by the trend such as increasing or decreasing. In these cases, we can get rid of the trend by differencing the data, which guarantees the stationarity. We can get the bootstrapped data from the differenced stationary data. Taking a reverse transform to the bootstrapped data, finally, we get the pseudo-samples for the original data. In this paper, we introduce the applicability of bootstrap methods to the time series data having trend, and then verify it through the statistical analyses.
It is difficult to find an appropriate ordering policy for a many types of items. One of the reasons for this difficulty is that each item has a different demand trend. We will classify items by shipment trend and then decide the ordering policy for each item category. In this study, we indicate that categorizing items from their statistical characteristics leads to an ordering policy suitable for that category. We analyze the ordering policy and shipment trend and propose a new method for selecting the ordering policy which is based on finding the strongest relation between the classification of the items and the ordering policy. In our numerical experiment, from actual shipment data of about 5,000 items over the past year, we calculated many statistics that represent the trend of each item. Next, we applied the canonical correlation analysis between the evaluations of ordering policies and the various statistics. Furthermore, we applied the cluster analysis on the statistics concerning the performance of ordering policies. Finally, we separate items into several categories and show that the appropriate ordering policies are different for each category.
This study aims to analyze consumer perceptions of the metaverse platform and luxury fashion brands in relation to consumer lifestyles, thereby providing foundational data for future marketing strategies of fashion brands using the metaverse. A survey on the lifestyle and perceptions of the metaverse, as well as on luxury fashion brands, was conducted among 300 men and women between their 20s and 40s. Statistical analyses included frequency analysis, cross-tabulation, chi-square (χ2) analysis, factor analysis, cluster analysis, one-way ANOVA, and Duncan's post-hoc test. Factor analysis of the participants' lifestyles revealed five distinct types: "Indifferent," "Social, individual, and leisure-oriented," "Trend-leading and brand-oriented," "Appearance and fashion-oriented," and "Self-improvement-focused and individualistic" types. The analysis of luxury fashion brand perceptions based on lifestyle types showed that the "Trend-leading and brand-oriented" type had higher awareness and preference for brands such as Gucci, Burberry, and Balenciaga, while the "Indifferent" type showed lower levels of awareness and preference. Regarding brand perception related to luxury fashion brand content experiences within the metaverse, Gucci, Burberry, and Balenciaga showed consistent results across all types. Specifically individuals classified under the "Trend-leading and brand-oriented" category exhibited higher awareness and preference for these brands within metaverse experiences, while those categorized as "Indifferent" displayed comparatively lower levels. Therefore, digital marketing strategies targeting consumers under the "Trend-leading and brand-oriented" category are expected to be highly effective for luxury fashion brands. This study is poised to contribute to the expansion of the marketing landscape within the metaverse virtual world for fashion.
'Consulting', which is the main research topic of the knowledge service industry, is a field of study that is essential for the growth and development of companies and proliferation to specialized fields. However, it is difficult to grasp the current status of international research related to consulting, mainly on which topics are being studied, and what are the latest research topics. The purpose of this study is to analyze the research trends of academic research related to 'consulting' by applying quantitative analysis such as topic modeling and statistic analysis. In this study, we collected statistical data related to consulting in the Scopus DB of Elsevier, which is a representative academic database, and conducted a quantitative analysis on 15,888 documents. We scientifically analyzed the research trends related to consulting based on the bibliographic data of academic research published all over the world. Specifically, the trends of the number of articles published in the major countries including Korea, the author key word trend, and the research topic trend were compared by country and year. This study is significant in that it presents the result of quantitative analysis based on bibliographic data in the academic DB in order to scientifically analyze the trend of academic research related to consulting. Especially, it is meaningful that the traditional frequency-based quantitative bibliographic analysis method and the text mining (topic modeling) technique are used together and analyzed. The results of this study can be used as a tool to guide the direction of research in consulting field. It is expected that it will help to predict the promising field, changes and trends of consulting industry related research through the trend analysis.
It seems that the \"fuzzy boom\" which began with its applications has calmed down and fallen into decay at least in Korea. But many foreign researchers say the research related to fuzzy theory has been only running its right course. In this paper, we discuss the trend and direction of reaserch related to fuzzy theory. The search trend is obtained through the analysis of the papers of the latest 10years papers in the journals of three societies: KFIS, SOFT and IFSA.
With intensive research and development to mass particular nanostructure of 10nm, Nanoimprint lithography will soon be put to practical use. This paper reviews latest research and application trend and also covers technical articles about Nanoimprint lithography technology Published since 1998, including statistical analysis of collected data(Web of Science DB) and related technical trend.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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