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문제 정의
- 4) 얼굴 유형의 시각적 평가에 의한 분류 방법과 계측 평가에 의한 분류 방법에 차이점이 있는지 알아본다.
- 따라서 본 연구의 목적은 얼굴 유형의 분류 및 형태적 특성을 연구하여 현대의 이상적인 미인형으로 메이크업하기 위한 자료를 제시하는데 있으며, 본 연구의 목적을 수행하기 위하여 20대 여성 얼굴의 유형을 시각적 평가와 계측평가로 비교 분류하고, 얼굴 유형 분류에 영향을 주는 주 계측 항목을 분석하여 얼굴 유형을 판단하는 정확한 평가 기준을 제시하도록 하며, 얼굴 유형의 형태적 특성 중 눈 계측항목과 비교 분석하여 얼굴 유형 간 차이점이 있는지 알아본다.
- 본 연구는 20대 여성의 얼굴유형 분류 및 형태적 특성을 연구하는 것으로 그 결과는 다음과 같다.
- 본 연구자는 그 중 빈도수가 많은 명칭 중 얼굴 유형 분류에 자주 사용되는 둥근형, 긴 형, 사각형, 계란형, 삼각형, 역삼각형, 마름모형의 7가지 유형으로 분류하고자 하며, 는 얼굴 유형별 분류 기준을 나타내었다.
- 선정된 문헌의 얼굴 유형의 명칭과 분류기준의 분석을 통해 부적절한 부분과 잘못된 정보의 반복 사용을 방지하기 위해 각 유형별 분류를 명확히 하고자 한다.
제안 방법
- 20대 여성의 얼굴형을 분류하고 얼굴유형에 따른 계측자료를 얻기 위해 이동진 외(1989), 문남원(1997), 송우철(2002) 등의 문헌을 참고로 하여 계측에 필요한 기준점과 계측항목을 결정하였다.23)24)25)
- 3) 촬영 방법 : 촬영은 대상자에게 머리띠를 착용시켜 이마선 및 얼굴윤곽선이 잘 보이도 록 하게한 후 의자에 앉히고 촬영 시 피사체에서 카메라까지의 거리는 2000mm 로 고정하였으며, 카메라의 높이는 바닥에서 피사체의 평균 앉은 키 눈 높이인 1000mm 로 하고 앉은키에 따라 높이를 조절하였다.
- 5) 얼굴 유형의 형태적 특성 중 눈 계측 항목을 비교 분석한다.
- 개인의 얼굴유형을 판별할 수 있도록 얼굴형 분류에 중요도가 높은 계측항목을 찾고 이 항목들을 독립변수로 한 판별함수를 구하였다.
- <표 2>는 문헌에 포함된 얼굴 유형별 명칭을 모두 정리하여 각 명칭별 공통된 것을 분류해서 빈도수를 살펴보았다. 선정된 문헌에 포함된 얼굴 유형의 빈도수를 통계 내어보면 A형 (둥근형, 원형), B형(긴형외 6가지형), C형(계란형,타원형,란형), D형(사각형외 3가지형), E형(역삼각형), F(삼각형,서양배형), G형(다이아몬드형, 마름모,능형)의 7가지 유형으로 분류되며, H형(육각형외 5가지형)은 7가지 유형이 응용된 형태라 볼 수 있다.
- 단계적 판별분석에 의해 얼굴형 판별에 선택된 중요한 변수는 이마너비, 턱 결절 간 직선거리, 얼굴길이/얼굴 폭, 이마각, 턱끝각의 5개 항목으로 개인의 얼굴 유형을 계측치를 사용하여 판별할 수 있도록 분류함수(Classificasion function)를 에 제시하였다.
- 본 연구에서 계측방법은 Martin(1928)22)에 의거 하여 직접계측과 사진촬영을 통해 계측할 수 있는 간접 계측방법을 병행하며, 얼굴 부위 25항목의 계측치를 산출하여 연구하였다. 사진계측은 오차를 줄이기 위해 일정한 눈금이 표시된 자를 같이 촬영하고, 계측 시에는 이를 기준으로 분석하였다.
- 본 연구에서 계측방법은 Martin(1928)22)에 의거 하여 직접계측과 사진촬영을 통해 계측할 수 있는 간접 계측방법을 병행하며, 얼굴 부위 25항목의 계측치를 산출하여 연구하였다. 사진계측은 오차를 줄이기 위해 일정한 눈금이 표시된 자를 같이 촬영하고, 계측 시에는 이를 기준으로 분석하였다. 생체계측은 간접계측항목으로 계측할 수 없는 항목을 중심으로 하였으며, 계측도구는 마틴의 인체계측기(Martin’s anthropometric instruments)를 이용하였다.
- 생체계측항목으로는 키, 머리길이, 머리너비이며, 그 밖의 항목은 사진 계측 항목으로 평균 및 표준편차를 계산하였다.
대상 데이터
- 20대 성인여성의 얼굴형 분류를 위하여 부산, 울산 지역에 소재한 대학, 문화센터, 학원에서 200명을 편의 표집 하여 얼굴정면 사진을 촬영하였고 직접, 간접 계측을 실시하였다. 계측과 사진촬영은 2003년 10월부터 12월에 실시되었으며, 불완전한 자료를 제외한 180명의 사진자료를 연구 자료로 사용하였으며, 대상자의 분포는 <표 4>와 같다.
- 계측과 사진촬영은 2003년 10월부터 12월에 실시되었으며, 불완전한 자료를 제외한 180명의 사진자료를 연구 자료로 사용하였으며, 대상자의 분포는 와 같다.
- 얼굴유형을 시각적으로 판단하기 위해 관련분야의 전문인으로 한 평가단을 구성하였다. 평가단은 의과대학 성형외과 전문의, 의상학 전공, 미술대학 디자인 전공, 메이크업과 헤어전공자로 총 20명이 구성되었다.
- 얼굴유형을 시각적으로 판단하기 위해 관련분야의 전문인으로 한 평가단을 구성하였다. 평가단은 의과대학 성형외과 전문의, 의상학 전공, 미술대학 디자인 전공, 메이크업과 헤어전공자로 총 20명이 구성되었다.
데이터처리
- 2) 20대 여성의 실측치를 선행연구 결과와 비교 분석한다.
- 계측된 자료는 SPSS for windows 10.0를 이용해서 6가지 얼굴형에 대한 계측부위의 평균과 표준편차를 산출하였으며, 시각적 판단의 얼굴 유형과 계측치와 비교검증을 위해 판별 분석을 실시하였고, 변수들 사이의 상관관계를 구하였다.
- 또한 사후검정으로 Duncan 검정을 실시하고 그 결과를 에 제시하였다.
- 얼굴형이 가지는 형태적 특징을 파악하기 위해서 얼굴 유형별 계측치의 평균 차이를 분석하였다. 또한 사후검정으로 Duncan 검정을 실시하고 그 결과를 <표 10>에 제시하였다.
이론/모형
- 먼저 판별변수를 선택하기 위해 단계적 판별분석법(stepwise discriminant analysis) 중 변수증감법(stepwise selection)을 사용하였다. 단계적 판별분석에 의해 얼굴형 판별에 선택된 중요한 변수는 이마너비, 턱 결절 간 직선거리, 얼굴길이/얼굴 폭, 이마각, 턱끝각의 5개 항목으로 개인의 얼굴 유형을 계측치를 사용하여 판별할 수 있도록 분류함수(Classificasion function)를 <표 11>에 제시하였다.
- 사진계측은 오차를 줄이기 위해 일정한 눈금이 표시된 자를 같이 촬영하고, 계측 시에는 이를 기준으로 분석하였다. 생체계측은 간접계측항목으로 계측할 수 없는 항목을 중심으로 하였으며, 계측도구는 마틴의 인체계측기(Martin’s anthropometric instruments)를 이용하였다.
성능/효과
- 1) 20대 여성의 얼굴유형을 시각적 평가로 분류하였을 때 얼굴 유형은 긴형, 계란형, 둥근형, 사각형, 역삼각형, 마름모형의 6가지로 분류하였으며, 얼굴 유형에 대한 빈도는 둥근형, 긴형, 역삼각형 등의 순으로 나타났다.
- 2) 20대 여성의 실측치를 선행연구 결과와 비교 분석하였을 때 본 연구자는 얼굴길이 18.2cm, 얼굴폭 13.4cm , 하악각간폭 11.5cm, 얼굴길이/얼굴폭 지수는 1.35로 나타났으며, 최근의 연구결과와 Farkas(1985)에 의한 서양인의 얼굴길이/얼굴폭 지수인 1:1.39 39)를 비교해보았을 때 20대 여성의 얼굴은 보다 서구적인 얼굴형태에 가깝게 변화되는 것을 볼 수 있다.
- 3) 얼굴 유형 분류에 기준이 되는 계측항목은 얼굴 폭을 제외한 모든 계측치에서 얼굴 유형별 차이가 P<0.05 으로 유의한 차이가 나타났다. 턱끝각, 이마각, 얼굴길이/얼굴폭, 턱결절간 직선거리, 얼굴길이, 하악각간폭, 상안부길이는 P<0.
- 4) 얼굴 유형의 시각적 평가에 의한 분류 방법과 계측 평가에 의한 분류 방법 비교에서 선택된 5개의 계측항목이 가지는 총 판정 일치율은 63.9%으로 판정 일치율이 가장 높은 얼굴형은 둥근형이며, 역삼각형, 장방형 등의 순으로 시각적 평가와 계측 평가에는 차이가 있었으며, 얼굴 유형을 분류할 때 시각평가뿐 아니라 계측 평가도 병행해야 더 정확한 유형을 판단할 수 있음을 보여주었다.
- 5) 얼굴 유형의 형태적 특성 중 눈 계측 항목과의 비교 분석에서 얼굴유형과 쌍겹의 유무에서는 쌍겹이 있는 편이 많았으며, 특히 마름모형과 사각형에서 쌍겹이 없는 경우가 많았다. 눈경사도에 따른 얼굴형에서는 전체적으로 경사도가 중에 많았으며, 눈경사도가 가장 높은 얼굴형은 역삼각형이며, 비교적 경사도가 낮은 얼굴형은 계란형과 마름모형으로 나타났다.
- 5) 얼굴 유형의 형태적 특성 중 눈 계측 항목과의 비교 분석에서 얼굴유형과 쌍겹의 유무에서는 쌍겹이 있는 편이 많았으며, 특히 마름모형과 사각형에서 쌍겹이 없는 경우가 많았다. 눈경사도에 따른 얼굴형에서는 전체적으로 경사도가 중에 많았으며, 눈경사도가 가장 높은 얼굴형은 역삼각형이며, 비교적 경사도가 낮은 얼굴형은 계란형과 마름모형으로 나타났다. 눈너비에 따른 얼굴형 분석에서는 전체적으로 경사도가 중이 많았으며, 눈너비가 가장 넓은 얼굴형은 계란형과 사각형, 둥근형이며, 눈너비가 짧은 얼굴형은 마름모형와 장방형으로 나타났다.
- 눈경사도에 따른 얼굴형에서는 전체적으로 경사도가 중에 많았으며, 눈경사도가 가장 높은 얼굴형은 역삼각형이며, 비교적 경사도가 낮은 얼굴형은 계란형과 마름모형으로 나타났다. 눈너비에 따른 얼굴형 분석에서는 전체적으로 경사도가 중이 많았으며, 눈너비가 가장 넓은 얼굴형은 계란형과 사각형, 둥근형이며, 눈너비가 짧은 얼굴형은 마름모형와 장방형으로 나타났다. 눈높이에 따른 얼굴형 분석에서는 전체적으로 눈높이가 고르게 분포되었으며, 눈높이가 가장 높은 얼굴형은 계란형과 역삼각형, 눈높이가 낮은 얼굴형은 마름모형과 사각형으로 나타났다.
- <표 16> 눈너비에 따른 얼굴형의 교차분석에서는 전체적으로 중(40%)에 많이 분포되었으며, 눈너비가 가장 넓은 얼굴형은 계란형(38.1%)과 사각형(36.0%), 둥근형(34.0%)이며, 눈너비가 짧은 얼굴형은 마름모형(44.4%)과 장방형(38.2%)으로 나타났다.
- 눈너비에 따른 얼굴형 분석에서는 전체적으로 경사도가 중이 많았으며, 눈너비가 가장 넓은 얼굴형은 계란형과 사각형, 둥근형이며, 눈너비가 짧은 얼굴형은 마름모형와 장방형으로 나타났다. 눈높이에 따른 얼굴형 분석에서는 전체적으로 눈높이가 고르게 분포되었으며, 눈높이가 가장 높은 얼굴형은 계란형과 역삼각형, 눈높이가 낮은 얼굴형은 마름모형과 사각형으로 나타났다.
- <표 17> 눈높이에 따른 얼굴형의 교차분석에서 전체적으로 눈높이가 고르게 분포되었으며, 눈높이가 가장 높은 얼굴형은 계란형(42.9%)과 역삼각형(37.9%)며, 눈높이가 낮은 얼굴형은 마름모형(38.9%)과 사각형(36.0%)으로 나타났다.
- <표 2>는 문헌에 포함된 얼굴 유형별 명칭을 모두 정리하여 각 명칭별 공통된 것을 분류해서 빈도수를 살펴보았다. 선정된 문헌에 포함된 얼굴 유형의 빈도수를 통계 내어보면 A형 (둥근형, 원형), B형(긴형외 6가지형), C형(계란형,타원형,란형), D형(사각형외 3가지형), E형(역삼각형), F(삼각형,서양배형), G형(다이아몬드형, 마름모,능형)의 7가지 유형으로 분류되며, H형(육각형외 5가지형)은 7가지 유형이 응용된 형태라 볼 수 있다.
- 시각적 평가에 의한 유형과 계측치에 의해 분류된 평가 유형을 비교한 결과는 <표 12>와 같다. 선택된 5개의 계측항목이 가지는 총 판정 일치율은 63.9%으로 판정 일치율이 가장 높은 얼굴형은 둥근형으로 84.9%이며, 역삼각형 69.0%, 장방형은 55.9 % 등의 순으로 시각적 평가와 계측 평가에는 차이가 있음을 알 수 있다.
- 상안부 길이에서는 역삼각형이 가장 길고 마름모형이 가장 짧게 나타났다. 얼굴길이/폭을 보면 계란형, 장방형이 긴 얼굴길이를 지니고 있음을 알 수 있고, 둥근형, 마름모, 사각형이 얼굴 길이가 짧다는 것을 알 수 있었다. 이마각에서는 장방형이 가장 높고, 둥근형이 가장 낮은 것으로 나타났다.
- <표 10>에 나타난 얼굴 유형별 사진 계측치 차이를 분석한 결과, 얼굴 폭을 제외한 모든 계측치에서 얼굴 유형별 차이가 P<0.05 으로 유의한 차이가 나타났다. 턱끝각은 F값이 31.
- <표 15>의 눈경사도에 따른 얼굴형의 교차분석에서는 전체적으로 중(43.4%)에 많이 분포되었으며, 눈경사도가 가장 높은 얼굴형은 역삼각형(44.8%)이며, 경사도가 중간이 많은 얼굴형은 둥근형(56.6%)이고 비교적 경사도가 낮은 얼굴형은 계란형과 마름모형으로 나타났다.
- 이와 같은 결과로 볼 때, 특히 턱끝각이 얼굴 유형을 시각적으로 분류하는데 영향을 주며, 이마각, 얼굴 길이/얼굴폭, 턱 결졀 간 직선거리, 얼굴길이, 상안부 길이, 하악각간폭 등이 얼굴 유형의 주 분류기준이 될 수 있음을 알 수 있다.
- 05 으로 유의한 차이가 나타났다. 턱끝각, 이마각, 얼굴길이/얼굴폭, 턱결절간 직선거리, 얼굴길이, 하악각간폭, 상안부길이는 P<0.001 수준에서 유의한 차이를 보이며, 하안부길이, 중안부길이, 이마시작폭은 P<0.01 수준에서 유의한 차이를 보이며, 이마너비는 P<0.05에서 유의한 차이를 보인다. 이와 같은 결과로 턱끝각, 이마각, 얼굴길이/얼굴폭, 턱 결졀 간 직선거리, 얼굴 길이, 상안부 길이, 하악각간폭 등이 얼굴 유형의 주 분류기준이 될 수 있음을 알 수 있다.
- 평가단의 시각적 판단에 따라 조사대상자의 얼굴 유형은 긴 형(oblong shape), 계란형(egg shape), 둥근형(round shape), 사각형(square shape), 역삼각형(inverted triangle shape), 마름모형(diamond shape)의 6가지 유형으로 분류되었으며, 삼각형 얼굴은 시각적 평가 시 1% 미만의 분포를 보여 20대 여성에서는 드문 얼굴형으로 본 연구에서는 제외시켰다.
- Ducan test 결과 계측치 간의 평균을 비교해보면 얼굴길이는 계란형과 장방형이 가장 길고 둥근형이 가장 짧은 얼굴길이를 보인다. 하악각간폭에서는 사각형이 가장 넓게 나타났고, 턱 결절 간 직선거리에서는 역삼각형이 가장 짧게 나타났다. 상안부 길이에서는 역삼각형이 가장 길고 마름모형이 가장 짧게 나타났다.
후속연구
- 본 연구에서는 조사대상자의 분포가 부산, 울산지역의 20대 여성이 중심이라는 제한점을 가진다. 후속 연구에서는 얼굴유형의 형태적 특성 중 눈의 계측항목 외의 연구와 미인형 얼굴에 대한 비교 분석, 메이크업 이미지의 관련 연구 등으로 보다 다각적인 연구가 진행되어야 할 것이다.
- 본 연구에서는 조사대상자의 분포가 부산, 울산지역의 20대 여성이 중심이라는 제한점을 가진다. 후속 연구에서는 얼굴유형의 형태적 특성 중 눈의 계측항목 외의 연구와 미인형 얼굴에 대한 비교 분석, 메이크업 이미지의 관련 연구 등으로 보다 다각적인 연구가 진행되어야 할 것이다.
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