Kişisel özelliklerin dokunsal konfor algısına etkisi ve kumaş tercihinin tahminlenmesi üzerine model önerileri

Abstract

Bu araştırmada kişisel özelliklerin (yaş, cinsiyet ve uzman olma durumu) dokunsal konfor algısına ve dokunsal kumaş tercihine etkisinin ortaya konması amaçlanmıştır. Araştırma kapsamında yapılan subjektif ve objektif ölçümler sonucu elde edilen verilerin arasındaki ilişki ve subjektif verilerin birbiri ile ilişkisi de analiz edilmiştir. Ayrıca kişilerin gömlek giyimi ile ilgili deneyimleri, beklentileri ve gömlek tercihinde etkili olan özellikler de ortaya konmuştur. Kişisel özelliklerden, gömlek giyimi ile ilgili deneyimlerden, beklentilerden, gömlek tercihinde etkili olan özelliklerden, beklenen tutum değerlerinden, hayattan memnun olma durumlarından, duygu durumlarından ve kumaş tutum özelliklerinden yola çıkarak subjektif dokunsal kumaş tercihinin tahminlenmesi üzerine çalışmalar da yürütülmüş ve tahminleme modelleri önerilmiştir.Bu araştırma ilişkisel tarama modelli bir araştırmadır. Araştırma kapsamında sekiz adet gömleklik dokuma kumaşın dokunsal konfor özellikleri objektif ve subjektif yöntemlerle ölçülmüştür. Objektif ölçümlerde KES-F sistemi kullanılmıştır. Subjektif ölçümlere 132 kişi katılmıştır. İncelik- kalınlık, düzgünlük- pürüzlülük, yumuşaklık- sertlik, sıcak-soğuk hissi, toplam tutum algısı ve kumaş tercihleri ölçülmüştür. Değerlendiricilerin gömlek giyimi ile ilgili deneyim ve beklentileri, gömlek tercihini etkileyen özellikler, hayattan memnun olma durumu ve duygu durumları gibi bazı parametreler de anket formu aracılığı ile ölçülmüştür. Araştırma kapsamında elde edilen tüm veriler SPSS programında analiz edilmiştir. Kumaş tercihinin tahminlemesi ile ilgili çalışmalar Matlab programında yapılmıştır. Destek vektör makinesi ve Ensemble yöntemleri kullanılmıştır. Eğitim ve test verilerini seçerken 5 katlamalı çapraz doğrulama kullanılmıştır.Bu araştırmanın sonuçlarında; yaşın, cinsiyetin, uzman olma durumunun dokunsal konfor algısında istatistiksel olarak etkili olduğu tespit edilmiştir. Gömlek giyme deneyiminde; dokunsal deneyimin istatistiksel olarak cinsiyete göre değiştiği, hareket konforu deneyiminin ise istatistiksel olarak cinsiyete göre değişmediği görülmüştür. Konfor/kullanım/bakım beklentisinin cinsiyete göre istatistiksel olarak değiştiği, estetik beklentinin ise cinsiyete göre istatistiksel olarak değişmediği görülmüştür. Gömlek tercihinde etkili olan en önemli özellikler bedene uygunluk, konfor ve stil/model iken en az önemli özellikler üretim yeri, marka ve modaya uygunluktur. Objektif ve subjektif verilerin birbiri ile uyumlu olduğu, subjektif veriler arasında en yüksek korelasyonun düzgünlük- pürüzlülük ve yumuşaklık-sertlik özellikleri arasında olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Kumaş tercihinin tahminlenmesi üzerine farklı girdi verilerine sahip 4 model önerilmiştir. Ensemble yöntemiyle geliştirilen Model 4 sadece anket aracılığı ile toplanan bilgilerin girdi verisi olarak kullanılmasıyla kumaş tercihinin tahminlendiği bir model olarak dikkat çekmektedir.Anahtar Kelimeler: Dokunsal Konfor Algısı, Dokunsal Kumaş Tercihi, KES-F, Yaş, Cinsiyet, Uzman Olma Durumu, Gömlek Giyimi ile ilgili Deneyim ve Beklenti, Makine Öğrenmesi

In this study, it was aimed to reveal the effects of age, gender and being an expert on subjective tactile comfort perception and tactile fabric preference. The relationship between the data obtained as a result of the subjective and objective measurements made within the scope of the research and the relationship between the subjective data were also analyzed. In addition, it has been tried to reveal the experiences, expectations of people about wearing shirts and the features that are effective in shirt preference. At the same time, studies have been carried out on the prediction of a person's subjective tactile fabric preference based on personal characteristics, experiences, expectations, features that affect the choice of shirt, expected hand values, satisfaction with life, psychological states and fabric hand characteristics.This research is a relational survey model research. Within the scope of the research, the tactile comfort properties of eight shirting woven fabrics were measured by objective and subjective methods. The KES-F system was used for objective measurements. 132 people participated in the subjective measurements. Thinness-thickness, smoothness-roughness, softness-stiffness, warm/cool feeling, total hand perception and fabric preferences were measured. Some parameters such as the experience and expectations of the evaluators about wearing shirts, the features that affect the choice of shirts, their satisfaction with life and their psychological states were measured by means of a questionnaire. All data obtained within the scope of the research were analyzed in the SPSS program. Support Vector Machine and Ensemble methods was used in prediction studies in the Matlab programme. 5-fold cross validation was used when selecting the training and test data.In the results of this research; It was determined that age, gender and being an expert were statistically effective on the perception of tactile comfort. Shirt-wearing experiences; it was seen that tactile experience statistically changed according to gender, while the experience of movement comfort did not statistically change according to gender. Comfort/use/care expectation varied statistically according to gender, while aesthetic expectation did not statistically change according to gender. While the most important features that affect the shirt preference are fit, comfort and style/model, the least important features are the place of manufacture, brand and conformity with fashion. It was concluded that the objective and subjective data were compatible with each other, and the highest correlation between the subjective data was between smoothness-roughness and softness-hardness properties. Four models are proposed on the prediction of fabric preference. Model 4, developed with the Ensemble method, draws attention as a model that predicts fabric preference and has a simple approach to implement by using only the information collected through the questionnaire as input data.Key Worlds: Tactile Comfort Perception, Tactile Fabric Preference, KES-F, Age, Gender, Being an Expert, Experience and Expectation of Wearing Shirt, Machine Learning