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문제 정의
- 본 연구에서는 최근의 인체측정 자료를 이용하여 체형을 분류하고자 한다. 체형분류는 신체의 크기요소를 제거하기 위하여 모든 인체측정값을 관측자의 키로 나눈 지수 값으로 변환하여 사용하였으며, 이 변환된 지수값을 이용하여 인자를 도출 및 체형군집의 분류 등 다변량 통계분석을 이용하고자 한다.
- 체형분류는 신체의 크기요소를 제거하기 위하여 모든 인체측정값을 관측자의 키로 나눈 지수 값으로 변환하여 사용하였으며, 이 변환된 지수값을 이용하여 인자를 도출 및 체형군집의 분류 등 다변량 통계분석을 이용하고자 한다. 특히, 각 체형의 분류를 위하여 통계적인 검정 절차를 적용함으로써 객관적인 분류기준을 확립하고자 한다.
제안 방법
- 최근에는 35~55세의 성인 남성 168명을 대상으로 중년 남성의 체형 분석을 실시하였다(Sung and Kim, 2004). 그들의 연구에서는 체형분류를 위하여 49개 항목의 직접측정치를 이용하여 7개의 체형분류를 위한 요인을 도출하고, 이로부터 중년 남성의 체형을 3가지로 분류하였다. 그러나, 체형의 분류를 위해서는 인체측정 변수들의 비례관계를 파악하여야 함에도 불구하고, 변수들을 비례관계를 이용하지 않고 직접 사용함으로써 크기를 중심으로 한 분류를 시도하였다.
- 그들의 연구에서는 체형분류를 위하여 49개 항목의 직접측정치를 이용하여 7개의 체형분류를 위한 요인을 도출하고, 이로부터 중년 남성의 체형을 3가지로 분류하였다. 그러나, 체형의 분류를 위해서는 인체측정 변수들의 비례관계를 파악하여야 함에도 불구하고, 변수들을 비례관계를 이용하지 않고 직접 사용함으로써 크기를 중심으로 한 분류를 시도하였다. 또 한이 정임 등은 노년 여성의 연령대별 체형특성을 제시하였다 (Lee et al.
- 다음으로, 인자점수의 분포로부터 통계적인 유의차 검정을 실시한 바 다음의 결과를 도출하였다.
- 체형분류에 사용될 수 있는 인자는 남녀 공히 5개씩 도출되었으며, 그들은 각각 몸굵기, 어깨높이, 아래팔길。], 하상지비율, 그리고 어깨너비 등으로 나타났다. 또한, 체형별 그룹은 도출된 인자들의 인자점수를 이용하여 군집분석을 실시하였으며, 형성된 체형그룹별 체형의 특징은 집단별 인자점수의 평균값으로서 제시하였다. 한편, 인자 점수를 이용한 군집분석 만으로서는 체형의 명확한 분류가 어렵기 때문에 주요변수에 대한 통계적인 유의차 검정을 실시함으로써 체형분류의 보조수단으로 활용하였다.
- 본 연구에서 제시된 체형의 분류는 전신체형을 구분하기 위하여 인체측정 변수 중 앉은자세와 관련된 변수와 체표 길이 변수를 제외하고 분석에 이용하였다. 또한, 전신 자세를 상반신과 하반신으로 구분하지 않은 상태로 체형분류를 하였으며, 측면에서의 자세 또한 분석대상으로 삼지 않았다.
- 본 연구에서는 우리나라 사람들의 성별 체형그룹을 분류하였다. 체형분류를 위하여 각 개인의 인체측정 변수를 키에 대한 지수값으로 변환하여 이용하였으며, 이들을 대표할 수 있는 인자를 도출하였다.
- 즉, 우리나라 성인 여성의 체형은 몸굵기, 어깨높이, 아래팔길이, 하지대 상지비, 그리고 어깨너비의 5개 인자로서 설명이 가능함을 의미한다. 아이겐값 (Eigenvalue)이 1보다 큰 조건을 적용하면 인자의 개수가 늘어나야 하지만, 이 경우 하나의 인자가 오로지 하나의 변수에 의해 설명되는 경우가 발생하므로 이들을 분석에서 제거한 후 5개의 체형분류 인자를 도출하였다. 마찬가지로 성인 남성에 대해서도 체형분류를 위해 동일한 인자가 (표 4)에서와 같이 도출됨을 볼 수 있다.
- 자료에 대한 이상치 여부를 판정하기 위하여 인체측정 변수에 대한 평균, 분산, 중앙값 최빈값 등의 기술통계량을 도출하여 이상치 가능성에 대한 판정을 실시하였으며, QQ plot, 마할라노비스 거리(Mahalanobis D2) 등을 이용하여 다변량 분포상의 이상치(outhers)에 대한 판별을 하였다. 이상치로 의심이 가는 관측치는 원자료의 검토를 통해 이상치 여부를 결정하였다.
- 한다. 체형분류는 신체의 크기요소를 제거하기 위하여 모든 인체측정값을 관측자의 키로 나눈 지수 값으로 변환하여 사용하였으며, 이 변환된 지수값을 이용하여 인자를 도출 및 체형군집의 분류 등 다변량 통계분석을 이용하고자 한다. 특히, 각 체형의 분류를 위하여 통계적인 검정 절차를 적용함으로써 객관적인 분류기준을 확립하고자 한다.
- 체형분류를 위하여 각 개인의 인체측정 변수를 키에 대한 지수값으로 변환하여 이용하였으며, 이들을 대표할 수 있는 인자를 도출하였다. 체형분류에 사용될 수 있는 인자는 남녀 공히 5개씩 도출되었으며, 그들은 각각 몸굵기, 어깨높이, 아래팔길。], 하상지비율, 그리고 어깨너비 등으로 나타났다.
- 체형분류를 위한 절차로서 체형을 나타낼 수 있는 인자 분석(factor analysis)을 행하게 되는데, 인자분석을 위한 사전 절차로서 각 변수에 대한 MSA (measures of sampling adequacy)를 분석하였으며, 일반적으로 알려진 바와 같이 MSA값이 0.5 이하인 경우 상관계수의 구조가 인자분석을 수행하기에 적절치 않은 것으로 판단하여 해당 변수를 제거하였다.
- 체형을 분류하기 위한 첫 번째 과정으로서 탐색적인 인자 분석(exploratory factor analysis)을 실시하였다. 인자 분석이라 변수들간의 상관관계를 분석하여 유사한 변수들끼리 그룹을 만드는 과정을 말하며, 본 연구에서는 측정 변수들 간의 구조가 명확하게 설정되지 않으므로 탐색적인 인자분석을 수행하였다.
- 또한, 체형별 그룹은 도출된 인자들의 인자점수를 이용하여 군집분석을 실시하였으며, 형성된 체형그룹별 체형의 특징은 집단별 인자점수의 평균값으로서 제시하였다. 한편, 인자 점수를 이용한 군집분석 만으로서는 체형의 명확한 분류가 어렵기 때문에 주요변수에 대한 통계적인 유의차 검정을 실시함으로써 체형분류의 보조수단으로 활용하였다. 체형 분류 결과 우리나라 성인 여성의 체형은 V, H, A, X 등의 4 가지 형태로 나타났으며, 성인 남성의 경우 X체형이 나타나지 않은 A, V, H 등의 형태로 나타났다.
- 한편, 본 연구에서의 의도인 체형분류는 전신체형을 나타내어야 하므로 앉은키, 앉은눈높이 등 앉은자세와 관련된 변수와 자료 수집이 되어있지 않아 모든 관측치가 결측치(missing values)인 항목을 제외하였다. 한편, 체형을 분류하기 위해서는 총길이' 등과 같이 체표면의 굴곡에 따라 측정된 체〕 표길이 변수'도 제외하였으며, 이에 따라 다음의 (표 2)에 나타난 바와 같이 총 54개 항목에 대해 분석을 실시하였다.
대상 데이터
- 인체측정 자료는 2003년부터 실시된 Size Korea 사업의 결과 중에서 직접측정 자료를 이용하고자 한다. 직접측정 자료는 총 119개 항목에 대해 전국적으로 14, 200여명을 대상으로 측정된 자료로서 성별 연령대별 자료를 이용하였다.
- 중에서 직접측정 자료를 이용하고자 한다. 직접측정 자료는 총 119개 항목에 대해 전국적으로 14, 200여명을 대상으로 측정된 자료로서 성별 연령대별 자료를 이용하였다. 한편, 본 연구에서의 의도인 체형분류는 전신체형을 나타내어야 하므로 앉은키, 앉은눈높이 등 앉은자세와 관련된 변수와 자료 수집이 되어있지 않아 모든 관측치가 결측치(missing values)인 항목을 제외하였다.
데이터처리
- 적절한 군집의 개수는 Dendrogram, CCC (cubic clustering criteria) plot, Pseudo F, Pseudo T2 등의 통계량을 이용하여 결정하였으며(SAS Institute 1990a, 1990b), 분류된 군집의 특징은 각 군집별 인자점수의 평균값을 이용하여 나타내었다. 다음의 (그림 1)은 성인 여성의 체형군집의 개수를 결정하기 위한 분석과정으로서, Pseudo F 에서의 최대 값과 Pseudo T2에서의 가장 급격한 감소점은 모두 군집의 개수가 4개일 때 발생하고 있음을 볼 수 있으며, 이의 적절성은 dendrogram으로부터 확인할 수 있다.
이론/모형
- 분석 대상의 자료는 우리나라 성인 남녀를 대상으로 하고자 하며, 성인의 기준은 성인 남성복과 여성복의 규격인 KS K 0050과 KS K 0051에서 제시된 기준을 적용하였다. 즉, 여성은 18세 이상 60세 미만을, 그리고 남성은 18세 이상 70세 미만을 성인으로 정의하여 사용하였다.
- 체형의 분류는 인자들의 인자점수를 이용하여 통계적인 방법인 군집분석(cluster analysis)을 이용하고자 한다. 군집 분석이란 다변량 통계적인 방법 중의 하나로서 자료의 특성이 유사한 것들을 하나의 그룹으로 묶어주는 과정이다.
성능/효과
- 그런데, KS규격에서는 여성들의 의류제작 시 가슴둘레와 드롭치(엉덩이 둘레-허리 둘레)가 중요한 변수로 이용되고 있는바 차이를 보이고 있다. 이를 확인하기 위하여 엉덩이 둘레와 허리둘레의 상관분석을 실시한 바, 상관계수는 성인 남성은 0.72(p-value<0.0001), 성인 여성은 0.70(p-value <0.0001)로서 상관이 높음을 알 수 있다. 즉 엉덩이 둘레와 허리 둘레는 체형분류를 위해서는 하나의 인자로 포함되어 분석에 이용되는 것이 타당할 것으로 판단된다.
- 한편, 인자 점수를 이용한 군집분석 만으로서는 체형의 명확한 분류가 어렵기 때문에 주요변수에 대한 통계적인 유의차 검정을 실시함으로써 체형분류의 보조수단으로 활용하였다. 체형 분류 결과 우리나라 성인 여성의 체형은 V, H, A, X 등의 4 가지 형태로 나타났으며, 성인 남성의 경우 X체형이 나타나지 않은 A, V, H 등의 형태로 나타났다.
- 키에 대비한 허리너비의 비율에 대하여 유의차 검정 결과 1% 유의수준에서 그룹 2와 그룹 4의 경우 이 비율이 같지 않은 것으로 나타났다. 즉, 그룹 2의 비율이 그룹 4의 비율에 비해 작음으로써 그룹 2의 경우 H체형, 그룹 4는 X 체형으로 분류할 수 있다.
후속연구
- 즉 엉덩이 둘레와 허리 둘레는 체형분류를 위해서는 하나의 인자로 포함되어 분석에 이용되는 것이 타당할 것으로 판단된다. 다만, 추후 의복 제작 시 상하의를 구분한 사이즈 체계의 구성에 두 변수의 분할이 이용될 수도 있으리라 판단된다.
- 다음으로, 그룹 4의 경우 도출된 인자에 의하여 체형의 특징이 정확하게 묘사되지 않으므로 이에 대해서는 다음의 주요 변수에 대한 통계적인 유의차 검정을 통하여 체형 판독의 보조적인 수단으로 활용하고자 한다.
- 예를 들면, 기성복의 경우 상세한 체형분류에 따라 사이징 체계가 마련될 경우 소비자들의 선택폭이 다양해짐으로써 적합도(fitness) 가 증가하게 되고, 따라서 소비자의 만족도가 증가할 것으로 예상된다. 또한 연령별 체형분류를 통하여 제조업체의 입장에서는 시장 세분화를 통해 대상으로 하는 시장의 특성을 명확히 함으로써 기업의 마케팅 전략을 보다 세분화할 수 있고 이로 인하여 보다 적은 노력으로 제품구성의 다양화가 가능할 것으로 판단된다.
- 이 중에서 시각적 관찰에 의한 방법은 기준의 불명확성으로 인하여 체형의 분류가 주관적으로 이루어질 가능성이 크며, 통계분석에 의한 방법론은 변수의 비례 관계를 이용하지 않음으로써 체형의 분류가 아닌 사이즈의 분류가 되고 있거나 혹은 기법을 잘 못 적용함으로써 제Ⅲ종 오류를 범하고 있는 실정이다(Choi and Lee, 1998). 또한 최근 우리나라 성인 남녀의 인체측정 자료가 새로이 조사된 바이를 이용한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
- 수집된 인체측정 자료는 의류, 가구, 자동차, 신발 등 여러 산업분야에서의 활용됨으로써 실용성을 갖춘 자료로서의 의미를 지닐 수 있을 것이다.
- 예를 들어 키에 비해 어깨가 넓고 허리와 엉덩이가 가늘게 나타나는 관측자들의 체형은 역삼각체형(inverted)으로 분류할 수 있음을 의미한다. 이러한 분류체계는 산업계에의 활용도를 높이기 위하여 가능한 단순화되어야 할 것이며, 그러면서도 대상으로 하는 집단에 속한 사람들의 특성을 가장 잘 나타낼 수 있도록 정밀하게 설계되어야 할 것이다. 따라서 체형 특성을 나타낼 수 있도록 인자가 도출되어야 할 것이다.
- 있어야 한다(Tamburrino, 1992). 이에 따르면 Size Korea 사업을 통해 우리나라 국민을 대상으로 한 인체측정 자료는 가장 최근의 인체치수를 반영하고 있고, 또한 우리나라 사람들의 모집단 특성치를 나타내주는 자료로서 그 활용방안이 적극적으로 모색되어야 할 것이다.
- 체형의 분류는 기성복의 제작, 가구의 설계, 자동차용 의자 등의 분야에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 예를 들면, 기성복의 경우 상세한 체형분류에 따라 사이징 체계가 마련될 경우 소비자들의 선택폭이 다양해짐으로써 적합도(fitness) 가 증가하게 되고, 따라서 소비자의 만족도가 증가할 것으로 예상된다.
- 또한, 전신 자세를 상반신과 하반신으로 구분하지 않은 상태로 체형분류를 하였으며, 측면에서의 자세 또한 분석대상으로 삼지 않았다. 향후 의류제작 등에 보다 세분된 분류를 위하여 상하반신, 측면 자세, 앉은자세 등의 구분이 필요할 것으로 판단된다.
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