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문제 정의
- 예측모형식 도출을 위하여 앞서 실시한 분산분석과 사후검증 결과에서 유의하다고 판단된 항목들을 변수로 적용하여 다항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 그러나 유의하다고 판단된 항목을 예측모형식에 모두 적용할 경우 비효율적인 모형식이 도출되므로 본 연구에서는 Kim(2015a)의 방식에 따라 분산 분석에서 유의한 결과를 나타냈던 항목 중 설명력이 0.75 이상인 항목을 변수로 선택하여 효율적인 예측모형식을 도출하고자 하였다. 학령기 남아 상반신 분류 예측을 위한 독립변수로서 체형 분류에 유의하게 작용하는 요인은 총 8개로, 어깨가쪽높이/목뒤높이, 허리높이/목뒤높이, 젖가슴둘레 앞/뒤, 허리둘레 앞/뒤, 젖가슴두께/가슴둘레, 허리편평율, 배편평율, BMI이다.
- 둘째, 유형화한 체형의 특징을 분석하고 연령에 따른 변화 경향을 파악하고자 한다.
- 따라서 본 연구에서는 학령기 아동의 성장에 의한 크기에 따른 영향을 통제하기 위하여 지수를 사용한 선행연구(Choi & Ryu, 2012; Do & Choi, 2017; Shim & Hahm, 2001)를 참고 하여 도출한 지수를 분석에 사용하고자 하였다.
- 본 연구는 학령기 남아의 형태적 특징을 반영한 상반신의 체형분류, 특징분석 및 예측모형식 도출을 위하여 6차 Size Korea의 3차원 측정 자료 중 7~13세 남아 587명을 대상으로 지수 28항목, 측정치 1항목을 사용하여 분석하였으며 그 결과는 다음과 같다.
- 이에 본 연구에서는 제 6차 Size Korea(2011)의 3차원 측정 자료를 사용하여 도출한 지수를 분석에 사용하여 학령기 남아 (7~13세)의 상반신을 구성하고 있는 주요 요인을 찾아 체형을 분류하고, 상반신 체형을 분류하기 위한 예측모형식을 도출하여 몇 가지 항목으로 체형을 분류할 수 있게 함으로써 각 유형에 따른 패턴 보정방법을 제안하기 위한 기초적인 자료를 제공하고자 한다
제안 방법
- 1%수준에서 통계적으로 유의한 차이를 나타내 본 데이터가 요인분석을 실시 함에 적합함을 확인하였다. 29항목을 사용하여 요인분석을 실시하였으며, 요인은 고유치 1.00 이상을 기준으로 추출하였다. 요인분석 결과 총 7개의 요인이 추출되었으며, 전체 변량의 80.
- 따라서 체간부의 앞·뒤 비율을 파악하기 위하여 가슴·허리의 앞·뒤 둘레 및 두께를 3D형상의 측정항목으로 선정하였다. 3차원 형상을 사용하여 연구자가 직접 8개 항목을 측정하였으며, 이를 사용하여 계산한 4개의 지수를 분석에 사용하였다. 앞과 뒤를 구분하기 위한 기준은 선행연구(Petrova & Ashdown, 2008; Rasband, 1994)를 참고하여, 겨드랑 부위의 이등분점에서 바닥에 수직선을 내려 얻어낸 면을 사용하였으며 사용한 프로그램은 Geomagic@ DesignTM X이다.
- 군집을 3개부터 5개까지 분류한 후 각 군집간 모든 요인점수에 대한 분산분석을 실시하고 사후검증으로 Duncan-test를 실시하였다. 그 결과 군집 간의 형태 특성을 잘 설명할 수 있다고 판단된 4개의 군집으로 분류하였다. 4개의 군집으로 분류할 경우의 일원 배치 분산분석 및 Duncan-test 결과는 Table 4와 같다.
- 오른어깨가쪽기울기는 각도항목이므로 선행연구(Do & Choi, 2017; Shim & Hahm, 2001)에 따라 측정치를 그대로 연구에 사용하였다. 따라서 본 연구에서는 지수 28항목과 측정치 1항목을 포함한 총 29항목이 분석에 사용되었다(Table 2).
- 따라서 체간부의 앞·뒤 비율을 파악하기 위하여 가슴·허리의 앞·뒤 둘레 및 두께를 3D형상의 측정항목으로 선정하였다.
- 학령기 남아의 체형분석을 위하여 3차원 측정자료를 이용하였으며, 비례·체형적 특징을 파악하기 위하여 목뒤높이와 가슴 둘레에 대한 지수를 계산하여 사용하였다(Choi & Ryu, 2012; Shim & Hahm, 2001). 분석에 사용된 지수항목은 상반신 각 부위 높이 및 체표 길이를 목뒤높이로 나눈 값인 종적비례 지수항목, 각 부위의 둘레, 너비 및 두께를 가슴둘레로 나눈 값인 횡적비례 지수항목, 너비를 두께로 나눈 값인 편평율 항목, BMI(체중/신장2 ) 등을 포함한다. 계산된 지수항목은 항목 간의 상관관계 등을 고려하여 최종적으로 선정하였으며, BMI와 편평율 항목은 지수를 사용하여 체형을 분석한 선행연구(Do & Choi, 2017; Shim & Hahm, 2001)에 따라 항목에 포함하였다.
- 셋째, 체형 유형을 설명하기 위한 주요 변수를 설정하고 이를 이용하여 체형유형을 예측하기 위한 모형식을 도출하고자 한다.
- 유형을 대표하는 체형을 선정하기 위하여 6차 Size Korea의 3차원 측정 자료 중 요인· 군집분석 결과를 활용하여 유형의 특징을 잘 나타내는 항목을 선정하였다.
- 첫째, 7~13세 학령기 남아의 3차원 측정자료 및 형상데이터를 사용하여 학령기 남아 체형의 주요 요인을 찾고 체형을 유형화하고자 한다.
- 학령기 남아의 상반신 분류 예측을 위하여, 분산분석과 사후 검증 결과에서 유의한 것으로 판단된 항목 중 설명력이 0.75이상인 어깨가쪽높이/목뒤높이, 허리높이/목뒤높이, 젖가슴둘레 앞/뒤, 허리둘레앞/뒤, 젖가슴두께/가슴둘레, 허리편평율, 배편평율, BMI 항목을 독립변수로 선택하여 예측모형식을 구성하였으며 전체 정확도는 88.679%이었다.
- 학령기 남아의 상반신 체형 구성요인을 파악하기 위하여 요인분석을 실시하였다. 요인 수의 결정은 고유치가 1.
- 학령기 남아의 체형분석을 위하여 3차원 측정자료를 이용하였으며, 비례·체형적 특징을 파악하기 위하여 목뒤높이와 가슴 둘레에 대한 지수를 계산하여 사용하였다(Choi & Ryu, 2012; Shim & Hahm, 2001).
- 유형을 대표하는 체형을 선정하기 위하여 6차 Size Korea의 3차원 측정 자료 중 요인· 군집분석 결과를 활용하여 유형의 특징을 잘 나타내는 항목을 선정하였다. 항목의 수치가 유형의 평균값과 가장 근접한 3차원 형상을 검토하여, 시각적 관찰에 의해 각 유형의 체형특성을 가장 잘 반영하는 형상을 각 유형의 대표체형으로 추출하였다. Table 6은 Geomagic@ DesignTM X 를 사용하여 추출된 형상을 전 처리 후 좌우 반전한 것이다.
대상 데이터
- 본 연구는 학령기 남아의 상반신 체형을 분류하기 위하여 6차 Size Korea의 3차원 측정 자료 및 형상데이터를 사용하였다. 연구대상의 연령은 7~13세이며 스캔 데이터 중 오류치를 제외한 총 587명의 데이터를 분석에 사용하였다.
- 본 연구는 학령기 남아의 상반신 체형을 분류하기 위하여 6차 Size Korea의 3차원 측정 자료 및 형상데이터를 사용하였다. 연구대상의 연령은 7~13세이며 스캔 데이터 중 오류치를 제외한 총 587명의 데이터를 분석에 사용하였다. Table 1은 연구대상자의 연령 분포를 나타낸 것이다.
- 연구항목들을 사용하여 네 가지 유형으로 체형을 분류할 수 있는 예측모형식을 도출하기 위하여 다항식 로지스틱 회귀분석 (Polynomial logistic regression analysis)을 사용하였다. 예측모 형식을 도출한 후, 예측모형식의 정확도 확인과정이 필요하므로 연구대상자 587명 중 약 10%에 해당하는 57명을 무작위로 추출한 후 57명을 제외한 530명의 데이터를 로지스틱 회귀분석에 사용하였다(Table 8).
데이터처리
- 예측모형식 도출을 위하여 앞서 실시한 분산분석과 사후검증 결과에서 유의하다고 판단된 항목들을 변수로 적용하여 다항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다.
- 각 유형의 특징을 세부적으로 파악하기 위하여, 유형별 연구 항목들의 평균값을 구하고 각 유형 간 평균값의 차이를 검증하기 위한 일원배치 분산분석, Duncan-test를 실시하여 각 항목과 상반신 유형 간의 관계를 살펴보았다. 그 결과 앞중심길이/등 길이, 배너비/가슴둘레 항목을 제외한 모든 항목에서 0.
- 학령기 남아의 상반신 체형을 특징을 가진 몇 가지 유형으로 분류하기 위하여, 요인분석 결과 추출된 7가지 요인의 요인 점수를 독립변수로 사용하여 군집분석을 실시하였다. 군집을 3개부터 5개까지 분류한 후 각 군집간 모든 요인점수에 대한 분산분석을 실시하고 사후검증으로 Duncan-test를 실시하였다. 그 결과 군집 간의 형태 특성을 잘 설명할 수 있다고 판단된 4개의 군집으로 분류하였다.
- 분류된 군집유형과 나이와의 관계를 파악하기 위하여 피어슨의 카이스퀘어(χ2)검증을 분석에 사용하였다.
- 분류된 군집유형과 나이와의 관계를 파악하기 위하여 피어슨의 카이스퀘어(χ2)검증을 분석에 사용하였다. 상반신 체형유형을 예측하기 위한 예측모형식 구성 과정에는 다항식 로지스틱 회귀 분석(Polynomial logistic regression analysis)을 사용하였다.
- 00 이상인 것을 대상으로 하였으며, 추출된 요인을 베리 맥스(Varimax)방법으로 직교회전(Orthogonal rotation)시켜 결과를 분석에 사용 하였다. 상반신 체형을 분류하기 위하여 요인분석 결과를 사용 하여 군집 분석을 실시하였으며, 분류된 유형들의 차이를 밝히기 위하여 일원배치 분산분석(ANOVA)과 던컨테스트(Duncan test)를 실시하여 집단 간 차이를 파악하였다. 분류된 군집유형과 나이와의 관계를 파악하기 위하여 피어슨의 카이스퀘어(χ2)검증을 분석에 사용하였다.
- 연구항목들을 사용하여 네 가지 유형으로 체형을 분류할 수 있는 예측모형식을 도출하기 위하여 다항식 로지스틱 회귀분석 (Polynomial logistic regression analysis)을 사용하였다. 예측모 형식을 도출한 후, 예측모형식의 정확도 확인과정이 필요하므로 연구대상자 587명 중 약 10%에 해당하는 57명을 무작위로 추출한 후 57명을 제외한 530명의 데이터를 로지스틱 회귀분석에 사용하였다(Table 8).
- 학령기 남아의 상반신 체형 구성요인을 파악하기 위하여 요인분석을 실시하였다. 요인 수의 결정은 고유치가 1.00 이상인 것을 대상으로 하였으며, 추출된 요인을 베리 맥스(Varimax)방법으로 직교회전(Orthogonal rotation)시켜 결과를 분석에 사용 하였다. 상반신 체형을 분류하기 위하여 요인분석 결과를 사용 하여 군집 분석을 실시하였으며, 분류된 유형들의 차이를 밝히기 위하여 일원배치 분산분석(ANOVA)과 던컨테스트(Duncan test)를 실시하여 집단 간 차이를 파악하였다.
- 앞과 뒤를 구분하기 위한 기준은 선행연구(Petrova & Ashdown, 2008; Rasband, 1994)를 참고하여, 겨드랑 부위의 이등분점에서 바닥에 수직선을 내려 얻어낸 면을 사용하였으며 사용한 프로그램은 Geomagic@ DesignTM X이다. 측정 후 SPSS 25.0을 사용하여 측정 데이터의 둘레, 두께의 앞뒤 합과 사이즈 코리아의 3차원 측정자료 중 해당 둘레, 두께 항목으로 대응표본 t검정을 실시하였으며, 두 값의 차는 유의미 하지 않는 것으로 나타남을 확인한 후 연구를 진행하였다.
- 학령기 남아의 상반신 체형을 특징을 가진 몇 가지 유형으로 분류하기 위하여, 요인분석 결과 추출된 7가지 요인의 요인 점수를 독립변수로 사용하여 군집분석을 실시하였다. 군집을 3개부터 5개까지 분류한 후 각 군집간 모든 요인점수에 대한 분산분석을 실시하고 사후검증으로 Duncan-test를 실시하였다.
- 학령기 남아의 연령과 분류된 체형유형의 관계를 피어슨의 카이스퀘어(χ2 ) 검증을 통해 분석하였다(Table 7).
- 학령기 남아의 체형구성 요인 파악에 앞서, 데이터가 요인분석에 사용하기에 적합한지 확인하기 위하여 KMO, Bartlett test를 실시하였다. KMO값은 0.
이론/모형
- 계산된 지수항목은 항목 간의 상관관계 등을 고려하여 최종적으로 선정하였으며, BMI와 편평율 항목은 지수를 사용하여 체형을 분석한 선행연구(Do & Choi, 2017; Shim & Hahm, 2001)에 따라 항목에 포함하였다.
- , 2010). 따라서 본 연구에서는 BMI 항목의 분석에 BOI 방식을 사용하였다.
- 앞과 뒤를 구분하기 위한 기준은 선행연구(Petrova & Ashdown, 2008; Rasband, 1994)를 참고하여, 겨드랑 부위의 이등분점에서 바닥에 수직선을 내려 얻어낸 면을 사용하였으며 사용한 프로그램은 Geomagic@ DesignTM X이다.
- 오른어깨가쪽기울기는 각도항목이므로 선행연구(Do & Choi, 2017; Shim & Hahm, 2001)에 따라 측정치를 그대로 연구에 사용하였다.
- 계산된 지수항목은 항목 간의 상관관계 등을 고려하여 최종적으로 선정하였으며, BMI와 편평율 항목은 지수를 사용하여 체형을 분석한 선행연구(Do & Choi, 2017; Shim & Hahm, 2001)에 따라 항목에 포함하였다. 종적비례 지수항목, 횡적비례 지수항목의 용어는 Choi and Ryu(2012)의 연구를 참고하여 명명하였다.
성능/효과
- 학령기 남아의 체형구성 요인 파악에 앞서, 데이터가 요인분석에 사용하기에 적합한지 확인하기 위하여 KMO, Bartlett test를 실시하였다. KMO값은 0.71로 요인분석을 실시함에 있어 적절하다고 판단되었으며 Bartlett test결과 0.1%수준에서 통계적으로 유의한 차이를 나타내 본 데이터가 요인분석을 실시 함에 적합함을 확인하였다. 29항목을 사용하여 요인분석을 실시하였으며, 요인은 고유치 1.
- 각 유형의 특징을 세부적으로 파악하기 위하여, 유형별 연구 항목들의 평균값을 구하고 각 유형 간 평균값의 차이를 검증하기 위한 일원배치 분산분석, Duncan-test를 실시하여 각 항목과 상반신 유형 간의 관계를 살펴보았다. 그 결과 앞중심길이/등 길이, 배너비/가슴둘레 항목을 제외한 모든 항목에서 0.1% 수준의 유의차가 나타나 각 군집에서 뚜렷한 특징으로 유형화된 것을 알 수 있었다(Table 5). 배너비/가슴둘레 항목은 5% 수준에서 유의한 차이를 나타냈다.
- 327)은 학령전기 아동의 경우 상위 95%, 학령중기는 90%, 학령후기는 85%에 해당하여 과체중, 비만에 해당하였다. 따라서 분류된 다른 유형보다 비만하고 상반신의 가슴, 허리, 배, 엉덩이 모두 편평율이 낮은 둥근 체형일 것으로 생각되었다. 또한 키/목뒤높이, 젖가슴높이/목뒤높이 등 목뒤높이를 기준으로 하였을 때의 수직크기를 나타내는 항목의 평균값은 가장 작게 나타나 비만 아동은 정상아동보다 횡적, 종적크기가 크다고 언급하였던 선행연구(Choi, 2012; Yoe, 2002)와는 일부 다른 결과를 나타냈다.
- 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과 -2로그 우도(-2Log likelihood, -2LL)는 상수항만으로 구성할 때 1388.463, 독립변수들을 포함한 모형은 304.147이었으므로 독립변수들을 포함한 예측모형의 적합도가 높았다. 두 모형은 0.
- 배와 허리의 두께를 가슴둘레로 나눈 지수, BMI 항목은 반대로 모든 유형 중 가장 큰 평균 값을 나타냈으며 가슴너비/가슴둘레, 배너비·배둘레/가슴둘레, 허리너비/가슴둘레 등의 항목 평균값 또한 네 유형 중가장 높은 값을 띄었다.
- 유형2는 허리아래 편평율을 나타내는 요인1을 구성하고 있는 허리편평율, 배편평율, 엉덩이편평율, 요인5의 가슴편평율 항목의 평균값이 가장 높게 나타났다. 배와 허리의 두께를 가슴둘레로 나눈 지수, BMI 항목의 평균값은 가장 낮게 나타나 네 유형 중 가장 평평한 몸을 가진 것으로 생각되었다. 유형2의 BMI 평균값(16.
- 분석 결과 허리아래 수평크기를 나타내는 요인2를 제외한 허리아래 편평율 요인, 허리위 수직크기 요인, 측면 앞/뒤 비율 요인, 가슴편평율 요인, 상·하반신 높이 비율 요인, 어깨각도 요인의 6개 요인에서 군집 유형에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
- 연령별 체형유형의 분포를 살펴본 결과, 전 연령에서 유형2와 유형4가 차지하는 비율이 가장 높았으며, 유형1은 9세 이후 부터 각 연령에서 차지하는 비율이 증가하는 경향을 보였다. 유형3은 7세와 13세를 제외한 전 연령에서 17% 이상의 꾸준한 분포를 나타냈다.
- 예측모형식 도출에 사용하였던 530명으로 예측모형식과 군집분석을 통해 분류된 유형을 비교한 결과 전체 정확도는 88.679%, 유형1에서 89.474%, 유형2에서 91.257%, 유형3에서 86.179%, 유형4에서 87.425%를 나타냈다(Table 11). 예측모형식의 정확도 확인은 연구대상자 587명 중 예측모형 도출에 사용되지 않았던 57명을 대상으로 진행하였으며, 검증결과 모형식의 전체 정확도는 85.
- 425%를 나타냈다(Table 11). 예측모형식의 정확도 확인은 연구대상자 587명 중 예측모형 도출에 사용되지 않았던 57명을 대상으로 진행하였으며, 검증결과 모형식의 전체 정확도는 85.965%로 나타났다.
- 요인·군집분석을 통하여, 학령기 남아의 상반신 체형을 네 가지 유형으로 분류하고 분류된 유형별로 특정 경향성을 보이는 것을 확인하였다.
- 또한 가슴편평율을 나타내는 요인5의 가슴두께, 젖가슴두께/가슴둘레 항목의 평균값도 낮아 다른 유형보다 마르고 상반신의 가슴, 허리, 배, 엉덩이 모두 편평율이 큰 납작한 체형이다. 요인3을 구성하는 키/목뒤높이, 젖가슴높이/목뒤높이 등의 항목은 평균값이 가장 높았으며, 요인6의 허리높이/목뒤높이 항목의 평균값은 다른 유형보다 작게 나타나 목뒤높이 대비 키, 젖가슴 높이의 위치는 높으나 허리위치는 상대적으로 낮게 위치한 허리위 수직크기가 긴 형태의 체형을 가진 것으로 생각되었다.
- 00 이상을 기준으로 추출하였다. 요인분석 결과 총 7개의 요인이 추출되었으며, 전체 변량의 80.83%를 설명하였다. Table 3은 추출된 각 요인 별 고유치와 전체 변량의 기여율 및 누적 기여율, 요인의 부하량을 나타낸 것이다.
- 요인분석에서 추출된 7가지 요인을 독립변수로 군집분석을 실시한 결과, 네 개의 유형으로 분류되었다. 유형1(10.
- 912%로 나타나 종속변수에 대한 독립변수의 설명력이 87% 이상인 것으로 나타났다. 우도비(Likelihood ratio) 검정에서는 예측모형에 투입된 독립변수 8개 항목 모두 0.1% 수준에서 유의한 변수로 판정되었다(Table 9).
- 유형 2(34.583%)는 가슴·허리·배·엉덩이 편평율의 평균값이 가장 크고 배허리두께/가슴둘레, BMI의 항목의 평균값이 가장 낮은 다른 유형보다 마르고 긴 형태의 체형이다.
- 39%는 유형4에 포함되었다. 유형 3은 7세(9.68%), 13세(4%)를 제외한 나머지 연령에서 17% 이상의 분포를 나타내 8~12세 사이의 연령에서 꾸준히 나타나고 있음을 확인할 수 있었다. 이 같은 결과는 저학년보다 고학년으로 갈수록 비만 대상자의 빈도수가 높게 나타났다는 Cho and Lee(2000)의 결과와는 차이가 있다.
- 유형2는 허리아래 편평율을 나타내는 요인1을 구성하고 있는 허리편평율, 배편평율, 엉덩이편평율, 요인5의 가슴편평율 항목의 평균값이 가장 높게 나타났다. 배와 허리의 두께를 가슴둘레로 나눈 지수, BMI 항목의 평균값은 가장 낮게 나타나 네 유형 중 가장 평평한 몸을 가진 것으로 생각되었다.
- 유형별 특징을 살펴보면, 유형1은 측면의 앞/뒤 비율을 나타내는 요인4의 요인점수가 가장 크게 나타났으며 허리아래, 가슴 부위의 편평율을 나타내는 요인1, 요인5, 허리위 수직크기, 상·하반신 높이 비율, 어깨각도를 나타내는 요인3, 요인6, 요인 7의 요인점수는 중간값을 나타냈다.
- 학령기 남아의 상반신 체형분류를 위하여 요인분석을 실시한 결과 허리아래 편평율 요인, 허리아래 수평크기 요인, 허리 위 수직크기 요인, 측면 앞/뒤 비율 요인, 가슴편평율 요인, 상·하반신 높이 비율 요인, 어깨각도 요인의 7가지 요인이 추출되었다.
후속연구
- 따라서 목-어깨에 이르는 부위의 측면 형태의 구체적 파악을 위한 연구가 추가적으로 필요하다. 그러나 연구를 통해 분류된 상반신 유형과 형태적 특징 및 예측 식은 대량생산되는 기성복으로 체제하에서 확장되고 있는 아동복 시장에서 유형의 특징에 맞게 패턴을 보정하기 위한 기초자료로 사용될 수 있을 것이다. 또한 생성된 예측모형식은 몇 가지 항목을 사용하여 쉽게 아동의 상반신 체형을 분류하기 위한 방법으로서 사용될 수 있을 것이다.
- 본 연구를 통하여 분류된 학령기 남아의 상반신 유형은 등면의 돌출점과 관계된 두께나 등면의 각도를 분석에 포함하지 않았다는 한계를 가진다. 따라서 목-어깨에 이르는 부위의 측면 형태의 구체적 파악을 위한 연구가 추가적으로 필요하다. 그러나 연구를 통해 분류된 상반신 유형과 형태적 특징 및 예측 식은 대량생산되는 기성복으로 체제하에서 확장되고 있는 아동복 시장에서 유형의 특징에 맞게 패턴을 보정하기 위한 기초자료로 사용될 수 있을 것이다.
- 확장되고 있는 아동복 시장은 대부분 기성복 체제 하에서 생산되므로 학령기 아동 전체를 대상으로 한 체형의 형태적 특징과 관련된 연구가 진행될 필요가 있다고 생각된다. 또한 기성복 시장의 아동복 브랜드들은 대부분 브랜드의 기본 패턴을 가지고 있으므로, 전체 학령기 아동의 형태적 특성을 유형화하고 유형의 특징과 연령분포 등을 제시한다면 각 브랜드의 타깃층이 될 유형 파악과 패턴 변형을 위한 과정에 유용하게 사용될 것이다.
- 그러나 연구를 통해 분류된 상반신 유형과 형태적 특징 및 예측 식은 대량생산되는 기성복으로 체제하에서 확장되고 있는 아동복 시장에서 유형의 특징에 맞게 패턴을 보정하기 위한 기초자료로 사용될 수 있을 것이다. 또한 생성된 예측모형식은 몇 가지 항목을 사용하여 쉽게 아동의 상반신 체형을 분류하기 위한 방법으로서 사용될 수 있을 것이다. 본 연구는 학령기 남아 상반신의 형태적 특성 파악을 위하여, 지수를 분석에 사용하였으므로, 보정을 위한 구체적인 방법 제시를 위해서 지수와 측정치, 연령을 모두 고려한 후속연구가 필요하다.
- 또한 생성된 예측모형식은 몇 가지 항목을 사용하여 쉽게 아동의 상반신 체형을 분류하기 위한 방법으로서 사용될 수 있을 것이다. 본 연구는 학령기 남아 상반신의 형태적 특성 파악을 위하여, 지수를 분석에 사용하였으므로, 보정을 위한 구체적인 방법 제시를 위해서 지수와 측정치, 연령을 모두 고려한 후속연구가 필요하다.
- 본 연구를 통하여 분류된 학령기 남아의 상반신 유형은 등면의 돌출점과 관계된 두께나 등면의 각도를 분석에 포함하지 않았다는 한계를 가진다. 따라서 목-어깨에 이르는 부위의 측면 형태의 구체적 파악을 위한 연구가 추가적으로 필요하다.
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