This study used 3D body scan data to classify body shapes according to the torso shape of adult males aged 20-75 years. This data will be provided so that the apparel industry can make apparel products corresponding to body characteristics by age. The study used 1,796 adult males between the ages of...
This study used 3D body scan data to classify body shapes according to the torso shape of adult males aged 20-75 years. This data will be provided so that the apparel industry can make apparel products corresponding to body characteristics by age. The study used 1,796 adult males between the ages of 20 and 75 and the 3D body shape data of the '5th Research on National Standard Anthropometry'. For data analysis, the program SPSSWIN Ver. 17.0 was used to calculate the mean and frequency allowing for a factor analysis, cluster analysis, analysis of variance, and Duncan test. To classify body shape according to the torso shape of adult males, this study considered nine factors: 'horizontal size of torso,' 'vertical size of body,' 'curve of torso and waist-abdomen flatness ratio,' 'length of torso,' 'shape of neck area,' 'degree of lateral curve,' 'difference between front and back interscye length,' 'shoulder armscye shape,' and 'chest flatness ratio.' Based on the results of the factor analysis, the torso shapes of adult males were classified into five types. Type 1 is "upright body with flat, curvy shape", Type 2 is "curve sway back body type", Type 3 is "flat, abdominally obese body", Type 4 is "obese, crooked body" and Type 5 is "thick sway front body type." named.
This study used 3D body scan data to classify body shapes according to the torso shape of adult males aged 20-75 years. This data will be provided so that the apparel industry can make apparel products corresponding to body characteristics by age. The study used 1,796 adult males between the ages of 20 and 75 and the 3D body shape data of the '5th Research on National Standard Anthropometry'. For data analysis, the program SPSSWIN Ver. 17.0 was used to calculate the mean and frequency allowing for a factor analysis, cluster analysis, analysis of variance, and Duncan test. To classify body shape according to the torso shape of adult males, this study considered nine factors: 'horizontal size of torso,' 'vertical size of body,' 'curve of torso and waist-abdomen flatness ratio,' 'length of torso,' 'shape of neck area,' 'degree of lateral curve,' 'difference between front and back interscye length,' 'shoulder armscye shape,' and 'chest flatness ratio.' Based on the results of the factor analysis, the torso shapes of adult males were classified into five types. Type 1 is "upright body with flat, curvy shape", Type 2 is "curve sway back body type", Type 3 is "flat, abdominally obese body", Type 4 is "obese, crooked body" and Type 5 is "thick sway front body type." named.
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문제 정의
본 연구는 20∼75세 성인 남성의 체간부 형태에 따라 체형을 유형화하고 분석하여 의류산업에서 의류제품 제작 시에 일반적인 연령별 체형유형의 특성을 잘 파악하여 신체적합성이 좋은 제품을 만들 수 있도록 기초자료로 제공하고자 하였다.
이상의 연구에서처럼 체형분류는 다양한 체형이 존재하는 집단의 체형 유형을 의류산업에서 적용하기 편리하도록 뚜렷한 체형특징을 보이는 최소한의 유형으로 분류하는 것을 목적으로 한다. 따라서 본 연구에서 성인 남성의 체형을 유형화하는 것은 다양한 타켓 연령이 존재하는
이에, 본 연구는 3차원 인체 측정 자료를 이용하여 20∼75세 성인 남성의 체간부 형태에 따라 체형을 유형화하고 분석하여, 의류산업에서 의류 제품 제작 시에 일반적인 연령별 체형유형의 특성을 잘 파악하여 신체적합성이 좋은 제품을 만들 수 있도록 기초자료로 제공하고자 한다.
제안 방법
(1) 20-75세의 전체 연령집단의 기본 계측항목 총 44항목에 대한 평균, 표준편차 등의 기술통계량을 구하였다.
군집 간 분산분석 결과 군집수를 3∼6개로 선정하였을 때 모두 모든 요인에서 99% 신뢰수준에서 유의차를 보이고 있었으므로, 3∼6개 군집으로 선정하는 것은 모두 타당한 것으로 보고 군집 수를 결정하기 위한 다른 방안으로 각 군집 수에 따른 피험자의 분포상태를 분석하였다.
군집수는 의복구성을 위한 체형유형화에 가장 적합한 최소한의 군집의 수가 되도록 하였으며, 먼저 3∼6개의 군집을 임의 지정한 후 각각의 군집수에 대한 요인간의 분산분석을 실시하여 각 군집간에 뚜렷한 차이를 보이는지를 살펴보고 각 군집에 대한 인원분포와 군집의 특징을 고려하여 결정하였다.
성인 남성의 체간부 형태 분석에 필요한 3차원 자동측정 항목으로는 높이 9항목, 둘레 9항목, 길이 16항목, 너비 7항목, 두께 7항목 등 48항목이 선정되었으며, 지수치 20항목, 드롭치 4항목, 각도 1항목이 포함되어 총 73항목이 분석에 사용되었다(표 2).
성인 남성의 체간부 형태를 특징 지울 수 있는 요인을 추출하기 위하여 총 73항목에 대한 요인 분석을 실시하였다. 체형특징을
연구방법은 산업자원부 기술표준원에서 시행한 ‘제 5차 국민표준체위조사’의 3차원 인체형상 자료를 이용하여 20∼75세 성인 남성 1796명의 체형을 유형화하여 그 체형특성을 분석하였다.
후)요인수는">요인 수는 고유치 1.00이상의 주성분에 대하여 Scree 도표와 연구의 목적에 부합하는 요인에 대한 비교 해석 등을 고려하여 결정하였으며 추출된 요인에 대해 요인의 성격을 명확히 하기 위해 Varimax방법으로 요인의 내용을 밝혔다.
후)특징지울">특징 지울 수 있는 요인을 추출하기 위하여 총 73항목에 대한 요인 분석을 실시하였다. 체형특징을 크기요인뿐 아니라 형태요인에 의해서 유형화하고자 높이항목은 인체의 절대치를 키로 나누고 너비항목은 두께항목으로 나눈 지수치를 함께 사용하였다.
대상 데이터
본 연구는 성인 남성의 체간부 형태에 따른 체형을 유형화하고 분석하기 위한 연구로써, 산업자원부 기술표준원에서 시행한 ‘제5차 국민표준체위 조사’ 의 3차원 인체측정 자료 중 20∼75세 성인 남성에 해당되는 총 1796명의 인체 자료를 연구 자료로 사용하였다.
데이터처리
(2) 성인 남성의 체간부 형태를 구성하는 요인을 추출하기 위해 3차원 자동 측정항목과 계산항목 등 총 73개 항목에 대하여 요인분석을 실시하였으며, 요인추출방법으로 주성분 분석을 실시하였다.
(3) 요인분석에 의해 추출된 요인의 표준화된 요인점수로 군집분석을 실시하여 체간부 형태를 유형화하고, 분류된 유형의 특징을 밝히기 위해 각 유형별 계측항목의 평균, 표준편차를 구하였고, 분산분석과 Duncan-test를 실시하여 유형별 유의차를 검증하였다.
후)요인 분석">요인분석 결과 얻어진 9개 요인의 요인점수 (factor score)를 독립변수로 하여 군집분석을 실시하였다.
후)인 체형상">인체형상 자료를 이용하여 20∼75세 성인 남성 1796명의 체형을 유형화하여 그 체형특성을 분석하였다. 자료 분석은 SPSSWIN Ver. 17.0 프로그램을 사용하여 평균과 빈도, 요인분석, 군집분석, 분산분석과 Duncan-test를 실시하였다.
성능/효과
1. 성인남성의 체간부 형태를 구성하는 요인을 추출하기 위한 요인분석을 실시한 결과, 제 1요인은 ‘체간부수평적크기’ 요인, 제 2요인은 ‘인체수직크기’ 요인, 제 3요인은 ‘체간부굴곡과 허리・배편평률‘ 요인, 제4요인은 ‘체간부길이’ 요인, 제 5요인은 ‘목부위형태’ 요인, 제6요인은 ‘측면굽은정도’ 요인, 제7요인은 ‘앞・뒤품차’ 요인, 제8요인은 ‘어깨・겨드랑형태’ 요인, 제9요인은 ‘가슴편평률’ 요인으로 분석되었다.
후)2.요인분석을">2. 요인분석을 토대로 성인남성의 체간부 형태를 유형화 한 결과, 5개의 체형 유형으로 분류되었다. 유형1은 키가 크고
후)3.연령에">3. 연령에 따른 체형 유형의 분포는 유형1은 20대 초반-30대 초반, 유형2는 30대 후반-40대 후반, 유형3은 50대 후반-60대 후반, 유형4는 50대 초반, 유형5는 70대 초반에 많은 인원분포를 나타내었으며 연령이 증가할수록 인체의 두께부위에 지방침착이 많아져서 점차 굴곡이 없는 원통형의 체형으로 변화되고 있음을 알 수 있었다.
후)군 집수로">군집수로 설정하였을 경우에는 연령별로 유형의 차이를 나타내지 못하였다. 따라서 성인남성 3차원인체데이터의 연령별 빈도와 비슷한 유형별 분포를 보였던 5개의 군집으로 유형을 나누는 것이 적절하다고 판단되었다.
따라서, 요인 간 군집분석 결과와 군집 수에 따른 인원분포와 군집별 Duncan- test 결과를 종합해 볼 때, 본 연구의 목적인 성인남성의 체간부 형태를 특징짓는 체형유형은 5개로 분류되었다.
성인 남성의 체형을 구성하는 요인을 추출한 결과를 구체적으로 살펴보면, 체간부의 수평크기 요인이 요인1로 도출되어 인체 수직요인에 비해 성인 남성의 체형을 설명하는데 있어 더욱 중요한 요인이 됨을 알 수 있었다.
요인3으로 도출된 체간부의 굴곡&허리・배편평률은 연령이 증가할수록 굴곡이 있는 체형에서 밋밋하고 허리・배의 두께가 두꺼워지는 원통형의 체형으로 변해가며 성인남성의 체형 특징을 잘 설명할 수 있는 요인이라 보여진다.
요인3은 가슴둘레-허리둘레, 엉덩이둘레-배둘레, 엉덩이둘레-허리둘레, 젖가슴둘레-가슴둘레, 배너비/배두께, 허리너비/허리두께의 신체 드롭치와 허리・배편평률에 관련된 6항목에 높은 부하량을 보이고 있어 요인3을 체간부 굴곡과 허리・배편평률을 나타내는 요인으로 명명하였으며, 고유치는 7.73이고 전체 변량의 10.59%를 설명해 주는 것으로 나타났다.
요인분석 결과 9개의 요인이 선정되었으며, 설명할 수 있는 변량은 전체변량의 82.80%이며 각 요인의 요인 부하량은 와 같다.
위의 결과를 연령대별 분포상태와 비교하여 살펴보면, 군집을 5개로 하였을 때 유형1과 유형2에 486명(27.1%)과 466명(25.9%)으로 나타나 다른 유형에 비해 많은 피험자 분포를 보이며 인체데 이터의 피험자의 분포가 가장 많은 20∼30대에 연령분포가 가장 우세한 것으로 나타났다.
의 절대치・지수치・드롭치 항목을 살펴본 결과, 어깨 가쪽사이길이, 어깨너비 항목은 모든 유형 중 가장 큰 것으로 나타났는데 의 요인분석 결과를 보면 이 두 항목은 체간부수평크기인 요인1에 속해 있지만 다른 항목에 비해 상대적으로 낮은 부하량을 가지고 있으며 요인2와 요인8에 각각 0.345와 0.439, 0.480과 0.342정도의 부하량을 가지므로 인체수직크기와 어깨・겨드랑형태 요인의 특성을 함께 가지는 것으로 해석할 수 있다.
인원분포를 고려할 때 본 연구에 사용된 3차원 인체데이터의 연령별 빈도가 고르지 않고 20∼30대에 현저히 많이 분포된 것을 감안하여 군집수를 결정함에 있어서 연령별 체형유형을 미리 고려하여 체형유형 중에 20∼30대에 많이 분포된 체형유형의 빈도가 다른 유형의 빈도보다 많이 분포되는 것이 합당하다고 판단하여 군집의 수를 결정하였다.
후)절대 치・지수">절대치・지수 치・드롭치 항목을 살펴본 결과, 둘레・너비・두께를 나타내는 체간부수평크기 항목의 점수가 가장 큰 체형이나 허리・배부위의 둘레・너비・두께 항목이 복부비만인 유형3보다 작은, 수평적 크기항목이 전반적으로 큰 체형이라 할 수 있다. 체간부의 굴곡은 보통이며
후)절대치・지수치・드롭 치">절대치・지수치・드롭치 항목을 살펴본 결과, (허리높이-엉덩이높이)/키, 엉덩이옆길이등 체간부 하부의 길이가 앞중심길이, 등길이, (목뒤높이-허리높이)/키 등의 체간부 상부의 길이에 비해 상대적으로 작으므로 하반신이 짧고 엉덩이가 솟은 체형임을 알 수 있다. 요인3의 값이 1유형 다음으로 크므로 볼륨감이 있으며 허리・배가 비교적 납작한 체형으로 생각된다.
후)절대치・지수치・드롭 치">절대치・지수치・드롭치 항목을 살펴본 결과, 둘레・너비・두께・높이항목의 점수가 가장 작은 체형으로 체간부길이에 해당하는 요인4의 점수가 중간값을 나타내므로 팔・다리가 짧은 체형으로 판단할 수 있으며 측면굽은정도를 판단할 수 있는 요인6의 앞중심길이/등길이, 목옆허리둘레선길이/목옆뒤허리둘레선길이(앞길이/뒷길이) 항목의 값이 가장 작고 (목뒤높이-목앞높이)/키, 목뒤등뼈위겨드랑수준길이/앞중심길이 등의 항목이 가장 큰 값을 나타내어 숙인체형 (굴신체형)에 속한 가 낮아 비교적 밋밋한 원통형의 체형이며 어깨 기울기가 가장 작으므로 솟은 어깨라고 판단되며 키에 대비한 진동깊이는 가장 크고 진동깊이에 대비한 겨드랑두께는 가장 얇으며 가슴부위편평률이 가장 작아, 가슴부위가 유형 중에 가장 두꺼운 체형으로 생각되는데 이는 이 유형이 숙인체형에 속하므로 상반신 뒷면이 두꺼운 이유에 기인한 것으로 판단된다. 이상과 같이 성인 남성의 체간부 형태의 유형별 체형 특징을 요약하면 앞의 <표 10>과 같다.
후)체간부 길이의">체간부길이의 지수치에 높은 부하량을 보이는 것으로 나타났다. 집중된 9항목 중에 (허리높이-엉덩이높이)/키와 엉덩이옆길이는 음의 값으로 다른 7항목인 체간부 상부 항목의 수치가 클수록 체간부 하부 항목에 해당되는 위의 2항목의 수치는 작아진다는 것을 알 수 있다. 이에 따라 요인4를
후)설계시에">설계 시에 중요하게 고려되어야 할 항목으로 생각되었다. 특히 허리둘레와 배둘레의 표준편차값이 다른 항목에 비해 가장 큰 것으로 보아 성인 남성의 체형은 특히 복부를 중심으로 많은 변화가 일어나는 것으로 보이며, 높이 항목에서는 키의 표준편차가 6.5cm로 가장 높은 치수 차이를 보이므로 의복 설계 시에 중요하게 고려해야 하는 항목이라 생각된다.
후)<표3>과"><표 3>과 같다. 표준편차값이 가슴둘레 6.7cm, 젖가슴둘레 7.2cm, 허리둘레 9cm, 배둘레 8.2cm, 엉덩이둘레 5.7cm로 상반신의 둘레를 나타내는 항목들이 가장 높은 값을 나타내고 있어 둘레항목에서 개인 간의 치수 차이가 크다는 것을 의미하므로 성인 남성의 체형을 분류하거나 의류제품 설계 시에 중요하게 고려되어야 할 항목으로 생각되었다. 특히 허리둘레와 배둘레의 표준편차값이 다른 항목에 비해 가장 큰 것으로 보아 성인 남성의 체형은 특히 복부를 중심으로 많은 변화가 일어나는 것으로 보이며, 높이 항목에서는 키의 표준편차가 6.
후속연구
후)체형특성을">체형 특성을 2차원 패턴에 반영할 수 있으므로 신체적합성이 더욱 향상된 의복을 설계할 수 있다. 따라서 기능성이 요구되는 남성복이 유행하는 가운데 의복의 인체 적합성을 향상시켜 소비자의 맞음새에 대한 만족도를 증대시키기 위해서는 3차원 인체 형상 자료를 활용한 체형분석 연구가 선행되어야 한다.
후)체형유형을">체형 유형을 의류산업에서 적용하기 편리하도록 뚜렷한 체형특징을 보이는 최소한의 유형으로 분류하는 것을 목적으로 한다. 따라서 본 연구에서 성인 남성의 체형을 유형화하는 것은 다양한 타켓 연령이 존재하는 의류 산업에서 의류제품 제작 시에 일반적인 연령별 체형유형의 특성을 잘 파악하여 신체적합성이 좋은 제품을 만들 수 있도록 기초자료를 제공할 뿐아니라 나아가 상품 기획 시에도 그들의 체형 유형에 따른 상품수를 합리적으로 조절・가능하도록 하여 생산성 향상과 재고부담의 절감에 기여하므로 원형의 설계에 앞서 반드시 선행되어야 할 것이라 사료된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
3차원 인체스캐너의 발달로 얻을 수 있는 효과는?
3차원 인체스캐너의 발달로 인체의 3차원 형상을 빠른 시간 내에 비교적 정확히 얻을 수 있게 되었으며 산업 분야 전반에 그 활용성이 증대되고 있다. 의류산업에서도 최근 대두되고 있는 대량개별맞춤(mass customaztion)방식을 실현시키기 위해 신속하고 정확한 인체측정 시스템을 필요로 하고 있으며 인체자동측정, 3차원 패턴 제도, 3차원 가상착의 등에 활용되고 있다.
남성 의류가 전 연령대에 걸쳐 다양한 소비 형태를 보이게 된 분석 결과는?
남성패션시장이 회복된 원인으로 골드 미스터로 불리는 30∼40대 남성들의 패션 지향 소비와 50대 어덜트층의 실용 및 아웃도어 지향의 신소비 창출도 남성 의류시장을 확대시킨 원인으로 해석되며(한국섬유산업연합회, 2019), 스포츠 웨어의 트렌드화에 따른 젊은층의 소비 증가 현상도 중요한 요인으로 해석되고 있다. 최근 급증하는 인터넷과 모바일의 사용으로 인해 온라인에서의 쇼핑이 활발해지는 가운데 여성에 비해 소극적이고 제한적인 쇼핑을 즐기는 남성 소비자들의 의류 구매는 더욱 확대될 것으로 분석된다.
의복의 맞음새를 높이기 위해서 무엇에 대한 정확한 측정과 분석이 필요한가?
삼성패션연구소(samsung designnet, 2012)의 남성복 시장 분석 보고서에 의하면 남성 정장과 캐쥬얼웨어 구매 시에 활동성, 착용감과 함께 맞음새 항목이 구매 결정의 중요한 요인이 된다고 하였다. 맞음새는 체형과 관련이 깊으므로, 의복의 맞음새를 높이기 위해서는 무엇보다도 개인의 인체에 대한 정확한 측정과 분석이 필요하다 할 수 있다.
참고문헌 (13)
강여선, 성화경. (2007). 성인 남자 의류 치수 체계 개발을 위한 신체 치수 및 체형분석. 한국의류학회지, 31(2). 247-257.
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