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문제 정의
- 이에 본 연구에서는 슬랙스 패턴 설계를 전제로 한 하반신 기능 분포를 맞음새와 관련된 허리둘레선에서 밑위둘레선까지의 부위를 Fit-zone과 Action-zone으로 정의하고, 디자인과 관련된 밑위둘레선 아래 부위를 Design- zone으로 정의하는(Susumu, 1999/2007) 것이 슬랙스 맞음새 평가에 적합하다고 판단하여 허리둘레선에서 밑위둘레선에 해당하는 슬랙스 맞음새 부위의 형태에 초점을 맞추어 하반신 체형을 유형화하였다. 또한, 각 하반신 체형 유형별 피험자 빈도와 체형 유형 판별의 경계점과 계산식을 판별 도구로 제시하여 슬랙스 맞음새 평가에 필요한 하반신 체형 유형별 피험자를 선정하거나 소비자 개인별 체형 유형을 판단하는데 활용할 수 있도록 제시하였다.
- 체형 판별을 위해 필요한 인체 측정치가 간접 측정이 필요한 각도 항목을 포함하고 있기 때문에 후속 연구에서 3차원 인체 데이터를 xz평면에 투영하여 얻은 앞면 형상과 yz평면에 투영하여 얻은 옆면 형상에서 자동으로 필요한 항목을 측정하여 판별 점수를 계산하고 유형화하는 프로그램 개발하여 하반신 체형 유형 판별식으로 본 연구의 결과를 적용함으로써 체형 유형 파악에 보다 쉽게 접근할 수 있을 것으로 기대한다. 또한, 앞으로 3차원 인체 데이터에 적용된 슬랙스의 3차원 형상 데이터를 활용하여 맞음새에 영향을 주는 3차원 인체 데이터 항목을 찾아내어 하반신 체형 유형화에 활용할 방안에 대해 연구하고자 한다.
제안 방법
- 3차원 인체 측정 시의 기본 선 자세와 응용 선 자세(Korean Agency for Technology and Standards, 2004)를 한 3차원 인체 형상에서 각각 앞면과 옆면을 JPEG 파일로 저장한 후, Venus 1.2 프로그램을 사용하여 간접 측정하였다. 옆면은 옆선을 기준으로 앞과 뒤로 구분하였는데 옆선은 Park(1999)과 Cho(1999)의 연구에서 정의한 것과 같이 하반신 옆면에서 배돌출점을 지나는 수직선과 엉덩이돌출점을 지나는 수직선을 이등분하는 선으로 설정하였다.
- 군집의 수는 Ward의 최소 분산 방법에 의한 계층적 군집 분석을 한 후, Pseudo F값과 Pseudo t2값, 중다결정계수(R2)를 고려하여 결정하였다. Pseudo F값과 중다결정계수(R2)가 갑자기 증가하거나 Pseudo t2값이 높았다가 갑자기 감소하는 점에서 군집의 수를 결정하였으며 4유형으로 분류하였다.
- 각 앞면 체형 유형별 실루엣의 비교한 것은 Table 3과 같다. Table 3은 앞면 체형 유형별 분류에 편이를 위해 각 유형별 실루엣을 다각형으로 표시하였으며, 유형별 실루엣은 각 유형의 평균 치수 범위에 포함되는 피험자 중에서 실루엣이 체형 특성을 잘 반영한 피험자의 실루엣을 선정하여 앞중심선과 허리둘레선을 기준으로 중합하여 비교하였다.
- 각 옆면 체형 유형별 실루엣의 비교한 것은 Table 5와 같다. Table 5는 옆면 체형 유형별 분류에 편이를 위해 각 유형별 실루엣을 기호로 표시하였으며 유형별 실루엣은 각 유형의 평균 치수 범위에 포함되는 피험자 중에서 실루엣이 체형 특성을 잘 반영한 피험자의 실루엣을 선정하여 옆선과 허리둘레선을 기준으로 중합하여 비교하였다.
- 각 앞면 체형 유형별 3차원 인체 형상은 Figure 3과 같다. 각 체형 유형별 군집에 속한 피험자 이미지를 추출하였다.
- 개개의 하반신 체형 유형을 앞면과 옆면의 유형을 사용하여 쉽게 판별할 수 있도록 하여 슬랙스의 맞음새 평가 연구에서 하반신 유형별 피험자 선정 시 활용할 목적으로 하반신의 앞면과 옆면의 간접 측정 항목을 사용하여 단계적 판별분석(stepwise discrimination analysis)을 실시하였다. 하반신 체형 유형별로 분류함수를 구하여 체형 분류 시 중요도가 높은 항목을 찾고, 앞면, 옆면의 각 유형별 비표준화 정준 판별함수 계수를 구하여 각 유형별 평균 판별점수를 계산하였다.
- 군집 분석 결과 앞면과 옆면 체형은 각각 4개의 유형으로 분류되었으며 그 분류에 있어서 중요도가 높은 항목을 찾기 위해 먼저 단계적 판별분석을 하였으며, 변수 선택 방법은 단계적 처리 방법을 사용하였다.
- 앞면 엉덩이 상부 형태 인자와 앞면 엉덩이 하부 형태 인자를 독립변수로 하여 군집 분석하였으며, 유사성 척도로 Ward의 유클리드 거리 측정 방법을 사용하였다. 군집의 수는 Ward의 최소 분산 방법에 의한 계층적 군집 분석을 한 후, Pseudo F값과 Pseudo t2값, 중다결정계수(R2)를 고려하여 결정하였다. Pseudo F값과 중다결정계수(R2)가 갑자기 증가하거나 Pseudo t2값이 높았다가 갑자기 감소하는 점에서 군집의 수를 결정하였으며 4유형으로 분류하였다.
- 다섯째, 하반신 옆면 체형 판별에 중요도가 높은 항목은 엉덩이두께-허리뒤두께와 엉덩이뒤두께-허리뒤두께의 계산치, 배후면각, 엉덩이두께-허리앞두께의 계산치, 배상부각이며 옆면 유형별 판별점수 범위를 개인의 옆면 체형 유형을 판별하는 기준으로 제시하였다.
- 따라서 피험자 개인이 속하는 하반신 앞면과 옆면의 체형 유형을 판별하기 위해서는 앞면과 옆면 체형 각각의 정준판별함수로 개인의 판별점수 Zf와 Zs를 계산하여 각 판별 점수가 속하는 범위를 파악함으로써 앞면과 옆면 유형을 도출할 수 있게 하였다.
- 본 연구에서는 18∼24세 여성을 대상으로 슬랙스 맞음새에 영향을 주는 하반신 부위별 형태적 특징을 분석하여 하반신 체형을 앞면과 옆면으로 나누어 유형화하고, 하반신 앞면과 옆면의 체형 유형을 조합하여 각 유형별 피험자 빈도를 파악함으로써 슬랙스 맞음새 평가에 필요한 하반신 체형 유형을 제시하였다. 또한, 판별 분석을 통해 하반신 체형 유형별 판별의 경계점을 도출하여 슬랙스 맞음새 평가를 위한 피험자 선정에 활용할 수 있게 하였다.
- 본 연구에서는 18∼24세 여성을 대상으로 슬랙스 맞음새에 영향을 주는 하반신 부위별 형태적 특징을 분석하여 하반신 체형을 앞면과 옆면으로 나누어 유형화하고, 하반신 앞면과 옆면의 체형 유형을 조합하여 각 유형별 피험자 빈도를 파악함으로써 슬랙스 맞음새 평가에 필요한 하반신 체형 유형을 제시하였다.
- 다양한 소비자 체형을 표준체형을 대상으로 설계된 슬랙스로 커버해야 한다는 기성복의 한계 때문에 맞음새 문제가 발생한다. 슬랙스의 맞음새 문제가 발생하는 특징적인 하반신 체형이 하반신 체형 유형화에 반영될 수 있도록 슬랙스에서 하반신 체형에 따라 발생될 수 있는 맞음새의 문제 유형을 고찰하였다. Singer(1987), Rusband(1994) 연구에서 슬랙스 Fit-zone에 해당하는 하반신 체형 유형을 비교한 그림은 Figure 1과 같다.
- 엉덩이 돌출 인자와 배 돌출 인자를 독립변수로하여 군집 분석하였으며, 군집의 수는 앞면 체형 분석 방법과 동일하게 하여 4유형으로 분류하였다. 분류된 하반신 옆면의 체형 유형의 특징을 살펴보기 위하여 각 유형별 인자 점수로 분산 분석을 실시한 결과와, 각 유형별 특징을 구체적으로 서술하기 위하여 허리둘레선에서 엉덩이둘레선에 해당하는 부위의 측정 항목에 대한 분산 분석을 한 결과는 Table 4와 같다.
- 이에 본 연구에서는 슬랙스 패턴 설계를 전제로 한 하반신 기능 분포를 맞음새와 관련된 허리둘레선에서 밑위둘레선까지의 부위를 Fit-zone과 Action-zone으로 정의하고, 디자인과 관련된 밑위둘레선 아래 부위를 Design- zone으로 정의하는(Susumu, 1999/2007) 것이 슬랙스 맞음새 평가에 적합하다고 판단하여 허리둘레선에서 밑위둘레선에 해당하는 슬랙스 맞음새 부위의 형태에 초점을 맞추어 하반신 체형을 유형화하였다. 또한, 각 하반신 체형 유형별 피험자 빈도와 체형 유형 판별의 경계점과 계산식을 판별 도구로 제시하여 슬랙스 맞음새 평가에 필요한 하반신 체형 유형별 피험자를 선정하거나 소비자 개인별 체형 유형을 판단하는데 활용할 수 있도록 제시하였다.
- 판별 점수를 도출하기 위하여 앞면의 정준 판별 함수를 결정하여 정준 판별 계수를 구하였다. 표준화 정준 판별함수 계수는 인체 간접 측정치 각각의 평균을 0, 표준편차를 1로 표준화하여 정준 판별 함수를 대입하여 판별 점수를 계산할 때 사용되는 계수이므로 이 값들을 통해 변수의 상대적 중요도를 알 수 있다.
- 하반신 앞면과 옆면의 체형 유형을 조합하여 나타나는 다양한 하반신 체형 유형을 살펴보고 각 유형별 피험자 분포도와 체형 특성을 고려하여 18∼24세 여성의 하반신 표준 체형을 제시하였다.
- 개개의 하반신 체형 유형을 앞면과 옆면의 유형을 사용하여 쉽게 판별할 수 있도록 하여 슬랙스의 맞음새 평가 연구에서 하반신 유형별 피험자 선정 시 활용할 목적으로 하반신의 앞면과 옆면의 간접 측정 항목을 사용하여 단계적 판별분석(stepwise discrimination analysis)을 실시하였다. 하반신 체형 유형별로 분류함수를 구하여 체형 분류 시 중요도가 높은 항목을 찾고, 앞면, 옆면의 각 유형별 비표준화 정준 판별함수 계수를 구하여 각 유형별 평균 판별점수를 계산하였다. 평균 판별점수로 각 유형별 경계점을 구하였으며 개인의 측정치를 대입하였을때 개인이 속하는 유형을 도출할 수 있게 하였다.
대상 데이터
- 본 연구는 성인 여성을 연령별 체형 특성과 산업체에서의 의류 브랜드 타깃 연령을 고려하여 분류한 기술표준원(2005)의 보고에서 Young 그룹에 해당하는 18～24세 여성을 대상으로 하였으며, 한국인 인체치수조사사업(Size Korea, 2004)의 3차원 인체 측정 자료를 사용하였다. 인체 치수가 크거나 작은 피험자들에게서 나타나는 체격 특성이 하나의 하반신 형태로 유형화되는 것을 통제하고, 기성복 생산 주력 사이즈에 속하는 피험자의 체형을 유형화하기 위하여 18~24세 여성 데이터 중에서 키, 허리둘레, 엉덩이둘레 치수가 평균(Y)을 중심으로 ±1S(Standard deviation) 범위에 해당하는 175명의 데이터가 분석에 사용되었다.
- 인체 치수가 크거나 작은 피험자들에게서 나타나는 체격 특성이 하나의 하반신 형태로 유형화되는 것을 통제하고, 기성복 생산 주력 사이즈에 속하는 피험자의 체형을 유형화하기 위하여 18~24세 여성 데이터 중에서 키, 허리둘레, 엉덩이둘레 치수가 평균(Y)을 중심으로 ±1S(Standard deviation) 범위에 해당하는 175명의 데이터가 분석에 사용되었다.
데이터처리
- 간접 측정치는 SPSS 12.0K를 이용하여 통계 처리하였으며 인자분석에 의해 허리둘레선에서 엉덩이 둘레선까지의 하반신의 앞면과 옆면 체형을 구성하는 형태 인자를 추출하고 추출된 각 인자를 독립변수로 하여 군집분석을 함으로써 하반신 앞면과 옆면의 체형을 유형화하였다. 분류된 유형들의 차이를 밝히기 위하여 인자분석의 인자점수와 주요 측정 항목의 유형별 평균치에 대하여 분산분석을 하고 다중 비교를 위하여 Duncan-test를 실시하였다.
- 0K를 이용하여 통계 처리하였으며 인자분석에 의해 허리둘레선에서 엉덩이 둘레선까지의 하반신의 앞면과 옆면 체형을 구성하는 형태 인자를 추출하고 추출된 각 인자를 독립변수로 하여 군집분석을 함으로써 하반신 앞면과 옆면의 체형을 유형화하였다. 분류된 유형들의 차이를 밝히기 위하여 인자분석의 인자점수와 주요 측정 항목의 유형별 평균치에 대하여 분산분석을 하고 다중 비교를 위하여 Duncan-test를 실시하였다.
- 하반신 체형 유형별로 분류함수를 구하여 체형 분류 시 중요도가 높은 항목을 찾고, 앞면, 옆면의 각 유형별 비표준화 정준 판별함수 계수를 구하여 각 유형별 평균 판별점수를 계산하였다. 평균 판별점수로 각 유형별 경계점을 구하였으며 개인의 측정치를 대입하였을때 개인이 속하는 유형을 도출할 수 있게 하였다.
이론/모형
- 앞면 엉덩이 상부 형태 인자와 앞면 엉덩이 하부 형태 인자를 독립변수로 하여 군집 분석하였으며, 유사성 척도로 Ward의 유클리드 거리 측정 방법을 사용하였다. 군집의 수는 Ward의 최소 분산 방법에 의한 계층적 군집 분석을 한 후, Pseudo F값과 Pseudo t2값, 중다결정계수(R2)를 고려하여 결정하였다.
성능/효과
- 2가지 체형 유형 조합 중에서 ‘F1유형(#)과 S1유형(∫)’이 기술표준원(2005)이 개발한 18∼24세 여성의 표준 체형 인대인 RP(Rapid Prototyping)가 속하는 유형이면서, 옆면 체형 중 체축이 바른 유형에 해당하므로 하반신 표준 체형 유형으로 판단되었다.
- 엉덩이 상부 형태는 배너비각과 엉덩이너비각이 커서 큰 경사를 이루고 있으며, 엉덩이 하부 형태는 밑위너비각과 배밑위각이 적어 완만한 경사를 이루는 특징을 보였다. F4 유형에 해당하는 피험자 수는 41명으로 전체 피험자 수의 23.43%를 차지하였으며 다른 유형에 비해 상대적으로 허리 너비는 보통이고 엉덩이너비와 배너비가 가장 큰 유형으로 분류되었다. 엉덩이 상부 형태는 배너비각과 엉덩이너비각이 커서 엉덩이둘레선을 중심으로 큰 경사를 이루고 있으며, 엉덩이 하부 형태는 엉덩이 너비각은 가장 크고 밑위너비각은 가장 작아 아래로 갈수록 점차 모아지는 특징을 보였다.
- S1 유형과 비교하여 상대적으로 옆면 체축 앞으로 더 기울어 있다. S3 유형에 해당하는 피험자 수는 27명으로 전체 피험자 수의 15.43%를 차지하였으며 상대적으로 배 돌출 정도는 보통이고 엉덩이 돌출 정도가 큰 체형의 특징을 보이며 엉덩이상부각과 엉덩뼈 옆면각이 가장 커서 옆면 체축을 기준으로 강한 sway back 체형 집단에 해당되었다. S4 유형에 해당하는 피험자 수는 7명으로 전체 피험자 수의 4.
- 넷째, 하반신 앞면 체형의 판별에 중요도가 높은 항목은 엉덩이너비각, 배너비각, 엉덩이너비-허리너비 계산치, 밑위너비각, 배밑위각이며 앞면 유형별 판별점수 범위를 개인의 앞면 체형 유형을 판별하는 기준으로 제시하였다.
- 단계적 판별 분석에 사용된 항목들은 앞면 간접 측정치 인자 분석 결과 엉덩이 상부 형태, 엉덩이 하부 형태 인자에 포함되었던 5개 항목이며, 단계적 처리 방법에 의해 앞면 유형 판별에 공헌도가 높다고 선택된 변수는 엉덩이너비각, 배너비각, 엉덩이 너비-허리너비 계산치, 밑위너비각, 배밑위각의 5개 항목으로 모두가 분류 함수 계수로 선택되었다. 판별 함수의 명중률은 F1 유형은 87.
- 단계적 판별 분석에 사용된 항목들은 옆면 간접 측정치 인자 분석 결과 엉덩이 돌출과 배 돌출 인자에 포함되었던 8개 항목이며, 단계적 처리 방법에 의해 앞면 유형 판별에 공헌도가 높다고 선택된 변수는 엉덩이두께-허리뒤두께와 엉덩이뒤두께-허리뒤두께의 계산치, 배후면각, 엉덩이두께-허리앞두께의 계산치, 배상부각의 5개 항목이 분류 함수 계수로 선택되었다. 판별 함수의 명중률은 S1 유형은 80.
- 둘째, 하반신 옆면 체형 유형은 4가지로 배와 엉덩이 돌출 정도가 보통인 S1 유형(∫), 배는 편평하고 엉덩이 돌출 정도는 보통인 S2 유형(i), 배 돌출 정도는 보통이고 엉덩이 돌출 정도가 큰 옆면 S3 유형(d)과 배 돌출 정도가 크고 엉덩이는 편평한 S4 유형(p)이로 분류되었다.
- 분석 결과, F1 유형에 해당하는 피험자 수는 80명으로 전체 피험자 수의 45.71%를 차지하였으며 다른 유형에 비해 상대적으로 허리너비가 크고 엉덩이 너비가 적으며 배너비는 보통인 유형으로 분류되었다. 엉덩이 상부 형태는 배너비각, 허리접선각이 적어서 완만한 곡선을 이루고 있으며, 엉덩이 하부 형태는 밑위너비가 적고 밑위너비-엉덩이너비가 커서 아래로 갈수록 점차 모아지는 특징을 보였다.
- 분석 결과, S1 유형에 해당하는 피험자 수는 77명으로 전체 피험자 수의 44.00%를 차지하였으며 상대적으로 배와 엉덩이 돌출 정도가 보통인 유형으로 분류되었다. 엉덩뼈옆면각이 중간 정도이며 옆선을 기준으로 나뉜 허리, 배, 엉덩이의 앞․뒤 두께가 보통인 체형의 특징을 보이며 옆면 체축을 기준으로 바른 체형 집단에 해당되었다.
- 셋째, 하반신 앞면과 옆면의 유형이 조합된 피험자 분포도를 파악한 결과 F1 유형(#)과 S1 유형(∫)이 20.00%, F1 유형(#)과 S2 유형(i)이 19.43%로 분포도가 높게 나타났으며 이 중 F1 유형(#)과 S1 유형(∫)이 산업자원부에서 개발한 18∼24세 여성의 표준 체형 인대인 RP의 체형 정보가 속하는 유형으로 파악되어 이 유형을 하반신 표준 체형 유형으로 판단하였다.
- 앞면의 간접 측정치를 인자 분석한 결과로 얻어진 4개의 인자 중에서 허리둘레선에서 엉덩이둘레선까지의 앞면 형태를 설명하는 인자와 엉덩이둘레선에서 밑위둘레선까지의 앞면 형태를 설명하는 인자를 추출하였으며 허리둘레선에서 엉덩이둘레선까지의 앞면 형태에 해당하는 인자를 앞면 엉덩이 상부 형태 인자로, 엉덩이둘레선에서 밑위둘레선까지의 앞면 엉덩이 하부 형태에 해당하는 인자로 명명하였다. 앞면 엉덩이 상부 형태 인자에 해당하는 측정항목은 엉덩이너비각, 배너비각, 엉덩이너비-허리 너비이고, 앞면 엉덩이 하부 형태 인자에 해당하는 측정 항목은 밑위너비각, 배밑위각이 분류되었다.
- )으로 분류되었다. 앞면 체형 유형별 피험자 분포도는 F1 유형 45.71%, F2 유형 18.29%, F3 유형 12.57%, F4 유형 23.43%로, F1 유형이 가장 분포도가 높게 나타났다.
- 앞면의 간접 측정치를 인자 분석한 결과로 얻어진 4개의 인자 중에서 허리둘레선에서 엉덩이둘레선까지의 앞면 형태를 설명하는 인자와 엉덩이둘레선에서 밑위둘레선까지의 앞면 형태를 설명하는 인자를 추출하였으며 허리둘레선에서 엉덩이둘레선까지의 앞면 형태에 해당하는 인자를 앞면 엉덩이 상부 형태 인자로, 엉덩이둘레선에서 밑위둘레선까지의 앞면 엉덩이 하부 형태에 해당하는 인자로 명명하였다. 앞면 엉덩이 상부 형태 인자에 해당하는 측정항목은 엉덩이너비각, 배너비각, 엉덩이너비-허리 너비이고, 앞면 엉덩이 하부 형태 인자에 해당하는 측정 항목은 밑위너비각, 배밑위각이 분류되었다.
- 옆면의 간접 측정치를 인자 분석한 결과로 얻어진 4개의 인자 중에서 엉덩이 돌출을 설명하는 인자와 배 돌출를 설명하는 인자를 추출하였으며 각각 엉덩이 돌출 인자와 배 돌출 인자로 명명하였다. 엉덩이 돌출 인자에 해당하는 측정 항목은 엉덩이두께-허리뒤두께, 엉덩이뒤두께-허리뒤두께, 엉덩이상부각, 등뒤최소만곡점접선각, 배두께후면각이고, 배 돌출 인자에 해당하는 측정항목은 엉덩이두께-허리앞두께, 배상부각, 배앞두께-허리앞두께로 분류되었다.
- 이상의 결과로 다양한 체형의 피험자들을 하반신 앞면과 옆면의 체형 유형으로 체계화할 수 있으며 슬랙스 맞음새 평가를 위해 필요한 체형 유형별 피험자를 선정할 때뿐만 아니라, 특히 18∼24세 여성을 대상으로 하는 의류산업체에서 하반신 표준 체형의 피험자 선정의 기준이 된다.
- 정준 판별함수 1은 엉덩이뒤두께-허리뒤두께와 엉덩이두께-허리앞두께의 계산치와 배후면각이 유형 판별에 가장 공헌도가 높으며, 정준 판별함수 2는 엉덩이두께-허리뒤두께의 계산치와 배상부각이 유형 판별에 가장 공헌도가 높음을 알 수 있다.
- 표준화 정준 판별함수 계수는 인체 간접 측정치 각각의 평균을 0, 표준편차를 1로 표준화하여 정준 판별 함수를 대입하여 판별 점수를 계산할 때 사용되는 계수이므로 이 값들을 통해 변수의 상대적 중요도를 알 수 있다. 즉, 정준 판별함수 1은 엉덩이너비-허리너비의 계산치와 밑위너비각이 유형 판별에 가장 공헌도가 높으며, 정준 판별함수 2는 엉덩이너비각과 배너비각이 유형 판별에 가장 공헌도가 높음을 알 수 있다. 표준화된 정준 판별함수 계수를 이용하여 판별함수점수를 계산하였으며 다음의 <판별 점수 계산식>과 같다.
- 첫째, 하반신 앞면 체형 유형은 4가지로 허리너비가 크고 엉덩이너비와 밑위너비가 적으며 배너비는 보통인 F1 유형(#), 허리너비와 엉덩이너비가 보통이면서 상대적으로 밑위너비가 크며 배너비가 가장 작은 F2 유형(#), 허리너비와 배너비, 엉덩이너비, 밑위너비가 보통인 F3 유형(#)과 허리너비는 보통이고 엉덩이너비와 밑위너비, 배너비가 가장 큰 F4 유형(#)으로 분류되었다. 앞면 체형 유형별 피험자 분포도는 F1 유형 45.
- 단계적 판별 분석에 사용된 항목들은 앞면 간접 측정치 인자 분석 결과 엉덩이 상부 형태, 엉덩이 하부 형태 인자에 포함되었던 5개 항목이며, 단계적 처리 방법에 의해 앞면 유형 판별에 공헌도가 높다고 선택된 변수는 엉덩이너비각, 배너비각, 엉덩이 너비-허리너비 계산치, 밑위너비각, 배밑위각의 5개 항목으로 모두가 분류 함수 계수로 선택되었다. 판별 함수의 명중률은 F1 유형은 87.50%, F2 유형은 96.88%, F3 유형은 100.00%, F4유형은 95.12%로 나와 체형 유형을 올바르게 판별할 확률이 높음을 알 수 있다.
- 단계적 판별 분석에 사용된 항목들은 옆면 간접 측정치 인자 분석 결과 엉덩이 돌출과 배 돌출 인자에 포함되었던 8개 항목이며, 단계적 처리 방법에 의해 앞면 유형 판별에 공헌도가 높다고 선택된 변수는 엉덩이두께-허리뒤두께와 엉덩이뒤두께-허리뒤두께의 계산치, 배후면각, 엉덩이두께-허리앞두께의 계산치, 배상부각의 5개 항목이 분류 함수 계수로 선택되었다. 판별 함수의 명중률은 S1 유형은 80.52%, S2 유형은 96.88%, S3 유형은 100.00%, S4 유형은 100.00%로 나와 체형 유형을 올바르게 판별할 확률이 높음을 알 수 있다.
후속연구
- 슬랙스의 맞음새 문제는 슬랙스의 패턴에 착용자의 체형을 얼마나 잘 반영하였는가에 따라서 해결될 수 있다. 그러므로 착용 대상이 되는 연령 집단의 체형을 패턴 설계에 적합하게 분석하여 유형화하는 것은 슬랙스의 맞음새 문제의 유형을 예측하고 하반신 체형에 따른 맞음새 문제와 슬랙스 패턴 보정의 룰을 설계하는데 필요한 기초 자료가 될 것이다.
- 여기서, 각 측정 부위별로 체형을 유형화하는 것은 맞음새를 맞춤복에서처럼 세밀하게 적용할 수 있지만 기성복에 적용하기에는 효율성이 떨어지는 단점이 있고, 하반신 전체의 크기와 형태를 통합적으로 유형화하는 것은 사이즈 체계에서 다루어야 하는 크기를 포함하기 때문에 체형에 대한 타당성이 떨어지는 한계가 있다. 따라서 두 가지 하반신 체형 유형화 방법의 단점을 극복하기 위해서는 슬랙스 맞음새 문제가 발생하는 실제적인 피팅 부위를 중심으로 인체의 크기를 통제한 상태에서 체형을 유형화함으로써 슬랙스 맞음새 평가에 활용도를 높일 수 있을 것이다.
- 그러나 앞으로 온라인 쇼핑몰에서 의류를 구매하고자 하는 소비자들이 자신의 인체 데이터 정보를 제공함으로써 가상현실 공간에서 자신의 인체형상을 구현한 아바타를 통해 맞음새를 파악할 수 있도록 하기 위하여 시스템 속에서 자신이 속한 체형 유형에 해당하는 슬랙스 맞음새 정보를 활용할 수 있어야 한다. 따라서 연령, 성별 등으로 구분되는 특정 소비자 집단의 체형 유형을 판단할 수 있는 객관적인 도구가 개발되어야 할 것이다.
- 이상의 결과로 다양한 체형의 피험자들을 하반신 앞면과 옆면의 체형 유형으로 체계화할 수 있으며 슬랙스 맞음새 평가를 위해 필요한 체형 유형별 피험자를 선정할 때뿐만 아니라, 특히 18∼24세 여성을 대상으로 하는 의류산업체에서 하반신 표준 체형의 피험자 선정의 기준이 된다. 또한, 슬랙스 맞음새 평가 시 도출되는 하반신 부위별 다양한 맞음새 문제를 파악하는데 유용하여 하반신 체형별 슬랙스 패턴 개발에 중요한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
- 본 연구는 키, 허리둘레, 엉덩이둘레 치수를 평균을 중심으로 표준편차 범위 내로 제한하였으므로 치수 범위를 벗어나는 체격이 작거나 큰 피험자에 적용하는데 한계가 있다. 최근, 체격이 작거나 큰 소비자를 타깃으로 하는 니치 마켓(niche market)이 활성화되고 있으므로 일반 기성복의 주요 생산 사이즈 범위에 들지 못하는 치수 범위의 피험자를 대상으로 연구를 특성화할 필요가 있을 것으로 생각된다.
- 최근, 체격이 작거나 큰 소비자를 타깃으로 하는 니치 마켓(niche market)이 활성화되고 있으므로 일반 기성복의 주요 생산 사이즈 범위에 들지 못하는 치수 범위의 피험자를 대상으로 연구를 특성화할 필요가 있을 것으로 생각된다. 체형 판별을 위해 필요한 인체 측정치가 간접 측정이 필요한 각도 항목을 포함하고 있기 때문에 후속 연구에서 3차원 인체 데이터를 xz평면에 투영하여 얻은 앞면 형상과 yz평면에 투영하여 얻은 옆면 형상에서 자동으로 필요한 항목을 측정하여 판별 점수를 계산하고 유형화하는 프로그램 개발하여 하반신 체형 유형 판별식으로 본 연구의 결과를 적용함으로써 체형 유형 파악에 보다 쉽게 접근할 수 있을 것으로 기대한다. 또한, 앞으로 3차원 인체 데이터에 적용된 슬랙스의 3차원 형상 데이터를 활용하여 맞음새에 영향을 주는 3차원 인체 데이터 항목을 찾아내어 하반신 체형 유형화에 활용할 방안에 대해 연구하고자 한다.
- 본 연구는 키, 허리둘레, 엉덩이둘레 치수를 평균을 중심으로 표준편차 범위 내로 제한하였으므로 치수 범위를 벗어나는 체격이 작거나 큰 피험자에 적용하는데 한계가 있다. 최근, 체격이 작거나 큰 소비자를 타깃으로 하는 니치 마켓(niche market)이 활성화되고 있으므로 일반 기성복의 주요 생산 사이즈 범위에 들지 못하는 치수 범위의 피험자를 대상으로 연구를 특성화할 필요가 있을 것으로 생각된다. 체형 판별을 위해 필요한 인체 측정치가 간접 측정이 필요한 각도 항목을 포함하고 있기 때문에 후속 연구에서 3차원 인체 데이터를 xz평면에 투영하여 얻은 앞면 형상과 yz평면에 투영하여 얻은 옆면 형상에서 자동으로 필요한 항목을 측정하여 판별 점수를 계산하고 유형화하는 프로그램 개발하여 하반신 체형 유형 판별식으로 본 연구의 결과를 적용함으로써 체형 유형 파악에 보다 쉽게 접근할 수 있을 것으로 기대한다.
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