This research is to understand customer satisfaction with virtual fitting based on a 3D body scanner and avatars as well as differences between avatars and the 'real me'. To this end, this research examined Korean college students to facilitate 3D body scanning, avatar generation and surveys. The author used 3D body scan data with direct measurements to identify differences between the 3D body scan data-based 'my avatar' and 'real me' in the virtual dress fitting system. The survey results on 'the level of customer awareness on 3D body scanner' found that the majority of both genders did not know about it and indicated a lower usability to incorporate IT technology into the fashion industry. The question in the 3D body scanning and avatar found an affirmative attitude. Satisfaction levels on the 3D avatars' similarity with 'own body' and garment fitting were positive and indicated a need for further technological improvements to express the avatars identical to customers' own body. More research is necessary for the accuracy of sizes for 3D body scanning that measure body sizes while wearing clothes. Avatars based on such datamay be less similar to 'own body' and cause customer dissatisfaction. Thus, further technology development is required to narrow gaps using data to make avatars that provide more accurate virtual fitting simulation services to customers.
The purpose of this study is to provide Torso pattern for Korean middle-aged women using 3D human body scan data. 155 women in their 40's or 50's were measured by Martin's anthropometry. Merging the data of 914 middle aged women provided by Korean agency for technology and standards, total of 1,069 subjects' data were analyzed. For data analysis, ANOVA, factor analysis and cluster analysis were done using SPSS PC+. And representative subject of each cluster was selected and they participated in 3D scanning and Torso pattern suggested for middle-aged women Torso pattern which investing the amount of ease according to each group for diffuse front interscye 30%, armscye circumference 30%, back interscye 40% using 3D human body scan data. The results of this study are as follows. Firstly, as a result of the factor analysis, the first factor was 'obesity index of body', The second factor was 'verticality size of body', The third factor was 'verticality length of upper bodice', The fourth factor was 'drop value to represent silhouette', and the fifth factor was 'physique of upper bodice'. And, middle-aged women type were classified 3 types according to the cluster analysis. Type 1(Y-type) was the long upper Torso with wide shoulder. Type 2(H-type) was flat-body type with comparatively thin upper bodice and thin lower bodice. And type 3(A-type) was the obese type with comparatively thin upper bodice and fat lower bodice. Secondly, using CAD program, point filtering was performed and approximated surface model was made. It used that generated surface smoothing corrected for abnormally extruded points and scattered points based on the curvature information. And 3D surfaces were flatted onto the plane by the internal tools of CAD program. Difference ratios of outline length and area between 3D curves and 2D plane were 0.42% and 0.54%, respectively. Third, wearing test by the sensory evaluation showed that distinct difference almost every category. The movement functionality test shows that, in all the tests which reveal significant differences, especially, 'comparison pattern A' experienced inconvenience to neck width and neck depth.
Based on a 3D body data and pattern comparison analysis, this study developed a formal jacket pattern for men in their late 30s. In order to select the representative type of men in their late 30s, factor analysis and cluster analysis were conducted on data form 319 men, 35 to 39 years old using the anthropometric data from The 7th Size Korea (2015) as the representative body type. The surface of the body surface was developed using a 3D human shape of a male in his 30s in The 6th Size Korea (2010). Then the shape was changed to a flat pattern that confirmed the necessary elements for setting the shape and dimension. Cluster analysis revealed type B as the representative type because it showed the best shape characteristics for men in the late 30s. The drafting method of the final research pattern is as follows. Jacket length: stature/2.5cm, back length: stature/5+8.5cm (constant)], armhole depth: [stature/ 7-1.5cm (constant)], back width: [C/9+9.5cm (constant)]+1cm (ease), front width: [C/9+8.5cm (constant)]+1cm (ease), armscye depth: C/8, front waist darts: 1cm, front closure amount: 2cm.
The purpose of this study is to classify body shapes of aged women by using 3D body scan data. For the body shape analysis and classification, 3D body scan data of 270 aged women were used, and 16 main measurements consisting of a human body were used to conduct factor analysis, cluster analysis and discriminant analysis. The analysis were performed on all 'the method using the absolute value', 'the method using index of height and weight', and 'the method using index of height', and according to the classification results, the method which categorizes body shapes best in terms of their shapes was adopted. As the factor analysis result using the numerical value of height to categorize the body shapes of the aged women, factor 1 was the thickness and width for the height, factor 2 was the height of the upper part of the body for the height, factor 3 was the height of hips for the height, and factor 4 was the height of belly for the height. When the body shapes were categorized with the deducted factors as variables, they were divided into two types. Type 1 was a short and fat body shape($\blacksquare$ type) and 55.6% of the subjects were of this type. Type 2 was for the body shape whose vertical height, including weight, was long but all kinds of width and thickness were small, that is, tall and thin body shape($\blacksquare$ type), and 44.4% of the aged women were in this case.
In this study, we have developed the ergonomic pattern from the 3D human body reflecting cycling posture and extensibility of the stretch fabrics. Adjusting pressure level in the construction of athlete's tight-fitting stretch garments by reducing the original pattern is a challenging subject, which influence on the performance of the wearer directly. Therefore, in this study, relationships between the reduction rates of the 2D pattern obtained from the 3D human scan and resultant clothing pressure were explored to improve the fit and pressure exerted by reduced clothing pattern. Subjective wear sensations of the experimental garments were rated using a seven-point Likert scale on two consecutive days. While wearing the garments, subjects were asked to take five different postures including waist flexion, sitting and others. A Likert-type scale was used for the evaluation, with 7 points indicating the best fit in tight-fitting pants. Comparing 2/3T-pattern with T-pattern, the latter was superior to 2/3T-pattern in terms of adhere well to the waist and hip area in the 0.032 significance level. T-pattern was superior to 2/3T-pattern in terms of fitting and wear comfort. As results, the pattern obtained from the flexed body reflecting cycling posture already included the contraction and extension of the skin while cycling posture, so that the extra ease for movement and good fit was not need to be considered. The optimized reduction rates were determined with the proposed reduction rate, the resultant pressure range was within the range of $0.5{\sim}3.0gf/cm^2$ at eight locations on the body except front waist band and thigh band.
A prototype of 3D clothing design system with a direct pattern development function was suggested, reflecting intuitive design functions and design modifications while considering the fit of clothing patterns with the 3D human body in the virtual 3D space. The research method was as follows. Clothing models were created using a 3D design tool, 3ds max on the surface of 3D human body model made by scanning an actual human body. 3D illustrations were completed by revising the fit and sizing of the human body and clothing models. 2D T-shirt pattern was produced 3D illustrations using from a 3D scanning data modeling solution RapidForm 2004, a 2D conversion program for 3D data called 2C-AN, and Yuka CAD. As a result, the following conclusions were made. The fit of the clothing and human body can be adjusted by reflecting individual body figure characteristics and 3D illustrations over the actual 3D body model. Furthermore, intuitive design support functions were intensified overcoming the weak point of existing 3D clothing design system by developing the direct clothing design in the virtual 3D space. 3D illustration design modifications can be directly reflected on clothing patterns from 3D illustrations by 3D clothing design system developed in this study.
Garment design needs an iterative manipulation of 2D patterns to generate a final sloper. Traditionally there have been two kinds of design methodologies such as the flat pattern method and the pattern draping method. But today, it is possible to combine the advantages from the two methods due to the realistic cloth simulation techniques. We devised a new garment design system which starts from 3D initial drape simulation result and then modifies the garment by editing the 2D flat patterns synchronously. With this interactive methodology using real-time pattern deformation technique, the designer can freely change a pattern shape by watching its 3D outlook in real-time. Also the final garment data were given relative coordinates with respect to the human anthropometric feature points detected by an automatic body feature detection algorithm. Using the relative human body coordinate system, the final garments can be re-used to an arbitrary body data without repositioning in the drape simulation. A female shirt was used for an example and a 3D body scan data was used for an illustration of the feature point detection algorithm.
With recent advances in 3D scanning technology, three-dimensional (3D) patternmaking is becoming a powerful way to develop garments pattern. This technology is now applicable to the made to measure (MTM) system of both ordinary and tightly fitting garments. Although the pattern of fitted clothing has been developed using 3D human data, it is still interesting to develop cycling pants by considering while-cycling body posture and fabric elasticity. This study adopted the Garland's triangle simplification method in order to simplify data without distorting the original 3D scan. Next, the Runge-Kutta method (2C-AN program) was used to develop a 2D pattern from the triangular pixels in the 3D scanned data. The 3D scanned data of four male, university students aged from 21 to 25, was obtained using Whole body scanner (Model WB4, Cyberware, Inc., USA). Results showed the average error of measurement was $4.58cm^2$ (0.19%) for area and 0~0.61cm for the length between the 3D body scanned data and the 2D developed pattern data. This is an acceptable range of error for garment manufacture. Additionally, the 2D pattern developed, based on the 3D body scanned data, did not need ease for comfort or ease of movement when cycling. This study thus provides insights into how garment patterns may be developed for ergonomic comfort in certain special environments.
3D SCAN enables easy human body measurement via a digital method in the process of film costume production which used to be done manually. Software-oriented computer graphic, which integrates 3D SCAN data in the process of manual film costume production, can induce quick and diverse design outcomes. While, 3D PRINT, which integrates computer graphic data in the process of manual film costume production, can automate the process of special costume production using a digital method. Integration of 3D Scan + Computer Graphic + 3D Print using integrated platforms for tailored costume production as developed in this study allows significant reduction of costume production period and costs. It also allows efficient integration of costume production outcomes in various industries related with OSMU contents in particular. In other words, using it, we can create a new business market that integrates multiple areas of film content, drama content and game content.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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