60대 여성의 상의 맞음새 향상을 위한 신체치수 및 체형변화의 융합적 분석

김지민

doi:10.17548/ksaf.2022.12.30.59

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 김지민 (국립강릉원주대학교)

저널정보: 한국전시산업융합연구원 한국과학예술융합학회 한국과학예술융합학회 Vol.40 No.5

발행연도: 2022.12

수록면: 59 - 72 (14page)

DOI: 10.17548/ksaf.2022.12.30.59

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구의 목적은 60대 여성의 상반신 신체신수 변화와 체형 유형에 따른 변화 추이를 파악하여 유형별 특성이 실제 의복제작에 반영될 수 있도록 기초자료를 제공하는 데 있다. 연구방법은 사이즈코리아 제6차와 제8차의 60대 여성 882명의 상반신 직접측정치 45항목을 선정하여 SPSS WIN 25.0 프로그램으로 통계처리하여 분석하였다.
60대 여성의 상반신 치수 변화를 t-test로 연도별 차이를 검증한 결과, 높이항목은 제8차의 계측치가 크게 나타났고, 젖가슴·허리·배 부위의 둘레·너비·두께는 제6차에서 큰 값을 보였으며 엉덩이 부위의 계측치는 제8차가 더 크게 나타났다. 드롭치의 모든 항목, 젖가슴편평률과 허리편평률은 제8차의 값이 크고, 엉덩이편평률은 제6차에서 크게 나타났다. 상반신 체형의 구성요인을 추출하기 위해 요인분석 한 결과, 총 5개의 요인이 추출되었으며 요인1은 ‘상반신 수평크기’, 요인2는 ‘상반신 수직크기’, 요인3은 ‘상반신 길이’, 요인4는 ‘가슴상부 수평길이’, 요인5는 ‘어깨크기’ 요인으로 명명하였다. 추출된 5개 요인을 독립변수로 군집분석하여 상반신 체형을 유형화한 결과 총 4개의 유형으로 분류되었다. 유형1은 ‘키가 작고 체간부가 짧으며 보통의 어깨에 엉덩이 부위가 밋밋하고 볼륨감이 적은 체형’, 유형2는 ‘보통 키에 어깨가 좁고 볼륨감이 있는 마른 체형’, 유형3은 ‘상반신 수평크기가 평균치에 가까운 보통 체격으로 키와 상반신 높이는 가장 큰 체형’, 유형4는 ‘어깨가 가장 넓고 엉덩이 부위는 밋밋하며 허리와 배 부위가 비만한 둥근 체형’이다. 제6차에서는 유형1이 가장 높게 나타났고, 유형3과 유형4에서 비슷하게 낮은 분포를 보였다. 제8차에서는 유형3과 유형2에서 비슷한 수준으로 높은 분포를 나타내었고 유형1과 유형4에서는 비슷하게 낮은 분포를 보여 제6차의 분포도 결과와는 반대되는 경향이 나타났다.
이러한 결과로 볼 때, 60대 성인여성의 체형은 시간이 경과 할수록 키를 비롯한 수직크기의 증가로 체간부가 길어지고 수평적 팽창은 상대적으로 줄어들어 볼륨감이 증가하면서 비만도는 낮아지는 체형으로 점차 변화하고 있음을 알 수 있다.

The purpose of this study is to provide basic data of upper body variations of women in their 60s, so that they can be reflected in actual clothing production. As for the research method, 45 items of direct measurement of the upper body of 882 women in their 60s from the 6th and 8th rounds of Size Korea were selected and statistically processed with the SPSS WIN 25.0 program for analysis.
The results from the verification of the measurement variations by year through the t-test showed the measurement values of the height items in the 8th round were larger than those of the 6th, and the circumference, width, and thickness of the breast, waist, and abdomen areas in the 6th were larger that those of the 8th. In addition, the measured values of the hip area were larger in the 8th. All of the drop values, and the flatness of breast and waist had the highest values in the 8th, and the flatness of hip area had shown the larger value in the 6th round. As a result of factor analysis to extract the components of upper body shape, a total of five factors were extracted and named as follows. Factor 1 is "horizontal size of the upper body", Factor 2 is "vertical size of the upper body", Factor 3 is "length of the upper body", Factor 4 is "length of the upper body", and Factor 5 is "horizontal length of upper chest". A total of four body shapes were classified according to the cluster analysis of the five extracted factors as independent variables. Shape 1 is "short stature, short ribs, normal shoulders, flat hips and low volume", Shape 2 is "normal height, narrow shoulders and a thin body", Shape 3 is a "normal physique close to the average with the largest height and upper body height, and Shape 4 is a “round body with the widest shoulders, flat hips, and an obese waist and abdomen.”. In the 6th round, Shape 1 was the highest, and similarly low distribution was shown in Shape 3 and 4. In the 8th round, Shape 3 and 2 showed a similarly high distribution, and Shape 1 and 4 showed a similarly low distribution, showing a tendency opposite to the results of the 6th round.
In this regard, the upper body shapes of women in their 60s gradually change over time towards having a longer torso and smaller horizontal body measurement values with more voluminous but less obese body.

#Women in Their 60s(60대 여성) #Body Change(체형변화) #Body Measurements(신체치수) #Upper Body(상반신) #Convergent Analysis(융합적 분석)

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

김지민

소속기관 강릉원주대학교

주요연구분야 자연과학 > 생활과학 공학 > 기계공학 > 항공우주공학

논문수 30 이용수 1,938

이 논문과 함께 이용한 논문

실버세대 여성의 상반신 체형 분석에 기반한 주요 패턴설계 요인 추출

박선희 , 이희란 , 이예진 한국생활과학회 학술대회논문집 2017 .06

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-600-000302954

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)