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제8차 Size Korea 스캔 데이터를 이용한 중년 남성의 토르소 형태 분석
GUO TINGYU 경희대학교 대학원 2023 국내석사
중년 이후 나타나는 체형의 변화는 기성복의 맞음새에 영향을 미치는 주요 요인이기 때문에 중년 남성의 체형에 대한 연구가 필요하다. 관련된 대부분의 선행연구는 사이즈코리아 데이터에 포함된 직접측정값을 이용하여 체형 분석을 하였으나, 3D 인체형상을 이용하면 각도와 같은 새로운 측정값을 추출할 수 있기 때문에 복합적인 체형분류가 가능하다. 따라서 본 연구는 가장 최근 자료인 제8차 SizeKorea(2021) 데이터에서 40~64세 남성 200명의 스캔을 할당표본추출법에 따라 추출하고, 선행연구(Ryu & Song, 2022)가 Rhino의 add-in 알고리즘 에디터인 Grasshopper를 이용하여 개발한 기준점 자동 탐색 및 측정 알고리즘을 활용하여 추출한 측정치를 사용하여 중년 남성의 토르소 형태를 유형화하고 유형별 특징을 분석하였다. 또한 판별분석을 실시하여 분류된 체형 집단을 판별하기 위한 판별함수를 도출하고자 하였다. 본 연구는 먼저 Rhino 소프트웨어를 이용하여 스캔의 겨드랑이와 샅 부위를 에디팅하였다. 중년 남성의 토르소 형태 구성 요인 추출을 위해 선행연구에서 개발한 자동측정 알고리즘을 이용하여 높이 9항목, 길이 7항목, 둘레 4항목, 너비 2항목, 각도 19항목의 측정값을 추출하고, 지수치 6항목을 계산하여 총 47항목을 SPSS WIN 26.0 프로그램을 이용하여 요인분석하였다. 이후 요인점수를 이용하여 군집분석을 실시하여 토르소 형태를 유형화하고 분산분석과 사후검정(Duncan-test)을 통해 각 집단의 특징을 파악하였다. 본 연구의 요인분석 결과, 47개 항목 중 9개 항목이 여러 요인과 관련이 되어 제외하였다. 최종적으로 38개 항목으로 요인분석한 결과, 토르소 수직길이, 어깨크기, 수평크기, 배돌출, 등돌출, 목기울기, 상체 기울기, 허리와 엉덩이 사이 축 기울기, 총 8개의 요인을 추출되었다. 군집분석을 실시한 결과, 4개의 토르소 유형으로 분류되었다. 유형1(28.5%)은 몸통길이가 가장 짧고 어깨가 가장 좁으며 상체가 전체적으로 가장 앞으로 기울어지고 등이 가장 돌출된 약간 마른 체형이다. 유형2(21.0%)는 가장 마른 체형이지만 상체가 가장 뒤로 젖혀져서 등이 돌출되어 보이고 목이 가장 앞으로 기울어져 있으며 상대적으로 가장 배가 나와 보이는 체형이다. 유형3(25.5%)은 전체적으로 가장 통통하여 상대적으로 배가 가장 덜 돌출되어 보이고 등이 가장 덜 돌출된 체형이다. 유형4(25.0%)는 몸통이 가장 길고 어깨가 가장 넓으며, 목과 상체가 반듯한 편이고 엉덩이가 가장 덜 돌출된 체형으로 나타났다. 본 연구는 가장 최근 자료인 제 8차 SizeKorea의 3D 스캔을 이용하고 자동측정 알고리즘을 이용하여 각도값 등을 새롭게 추출하여 중년 남성의 토르소 체형을 분류한 것이 의의라고 사료된다. 본 연구결과는 향후 중년 남성을 타겟으로 하는 남성복 브랜드의 치수체계, 의복패턴 설계와 그레이딩 룰 설계 등에 이용가능할 것으로 기대된다. The body shape change after middle age is the main factor affecting the fit of readytowear clothes, so this study was designed to analyze the torso body shape of middle-agedmen. Most of the previous studies related to this topic used direct measurementscontained in Korean size data for body type analysis, but new measurements, suchasangles, can be extracted from 3D human body shape, so more accurate and complicatedbody type classification can be carried out. Therefore, this study extracted the scans of 200 men aged 40-64 from the 8th SizeKorea (2021) dataset. By using the Rhino's add-inalgorithm developed by the previous research (Ryu & Song, 2022), a total of 47measurement values (9 heights, 7 lengths, 4 circumferences, 2 widths, 19 angles, and6ratios) were extracted. The principal component was conducted to sort discrete bodyshape factors using SPSS WIN 26.0 program. Then, K-means analysis was executedtoclassify types of the torso shape of middle-aged men, and the type characteristics wereanalyzed. The discriminant analysis was carried out to derive the discriminant functionsfor the classification of body types. The results are shown as follow: First, a total of 8 factors were obtained, including torso's vertical length, shoulder size, horizontal size, abdomen prominence, back protrusion, neck tilt, upper body tilt, andhip prominence. K-means analysis was carried out and four torso types were classified. Type 1 (28.5%) is a slightly leaner body with the shortest trunk length, the narrowest shoulders, the most forward upper body and the most prominent back. Type 2 (21.0%) isthe thinnest body type, but the upper body is leaned back at the end, the back appears tobe protruding, the neck leans forward most, and it is relatively the most belly-showingbody type. Type 3 (25.5%) is the fullest overall, which is the type with the least prominent abdomen and the least prominent back. Type 4 (25.0%) had the longest torso, the widest shoulders, the most upright neck, the more upright upper body and the least prominent hips. This study believes that it is meaningful to classify the torso shape of middle-agedmen by using the 8th 3D scan of SizeKorea and automatic measurement algorithmtoextract new types of measurements. The results of this study are expected to be appliedtodevelop the sizing system, garment patterns and grading rules for the men's clothingbrands targeting middle-aged men in the future.
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