Korean Journal of Computational Design and Engineering
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제14권6호
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pp.364-373
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2009
In this paper, we suggest the method for constructing parameterized human body model which has any required body sizes from 3D scan data. Because of well developed 3D scan technology, we can get more detailed human body model data which allow to generate precise human model. In this field, there are a lot of research is performed with 3D scan data. But previous researches have some limitations to make human body model. They need too much time to perform hole-filling process or calculate parameterization of model. Even more they missed out verification process. To solve these problems, we used several methods. We first choose proper 125 3D scan data from 5th Korean body size survey of Size Korea according to age, height and weight. We also did post process, feature point setting, RBF interpolation and align, to parameterize human model. Then principal component analysis is adapted to the result of post processed data to obtain dominant shape parameters. These steps allow to reduce process time without loss of accuracy. Finally, we compare these results and statistical data of Size Korea to verify our parameterized human model.
Objective: The aim of this study was to develop a method for measuring breast size from three-dimensional (3D) body scan image data. Background: Previous bra studies established reference points by directly contacting the subject's naked skin to determine the boundary of the breast. But some subjects were uncomfortable with these types of measurements. This study examined noncontact methods of extracting breast reference points from 3D body scan data that were collected while subjects were wearing standardized soft bras. Method: 3D body scan data of 32 Korean women were analyzed. The subjects were selected from the Size Korea 2010 study. The breast landmarks were identified by graphic analyses of slicing contour lines on 3D body scan data. Results: Three methods determining bra cup size were compared. The M1 and M2 methods determined cup size by calculating the difference between bust girth and under-bust girth. The M3 method determined bra cup size by measuring breast arc length. Conclusion: The researchers proposed an anthropometric bra cup sizing system with the breast arc length (M3 method). It was measured from the geometrically defined landmarks on the 3D body scan slicing contour lines. The new bra cup size was highly correlated with breast depth. Application: The noncontact measuring method used in this study can be applied to the ergonomic studies measuring sensitive body parts.
The 3D measurement data expected be useful to give appropriate garment fit and development of MTM(Made-to-Measure) CAD software. The researcher surveyed the need and use of national anthropometric data of the apparel industry. 17 Korean apparel manufacturers participated in the study. The need of anthropometric data at 5 different apparel business sectors was measured: men's suit, women's dress, casual-wear, underwear, and active sportswear. The result of the survey shows that height and bust, waist, hip circumferences are needed by all of the business sectors. The body measurements at the scye and upper arm area were need most by the men's suit manufacturers. The women's foundation garment manufacturers were well prepared for the use of the 3D body scan data and they expected the potential benefits of 3D body scan data would be great. The researcher also conducted a case study and found a pro and con of the using 3D body scan data for apparel product developing process. In the current stage of technical advance, a reasonable method was required to get nude like scan data for the women's foundation garment manufacturer. The researcher concluded that the apparel designer could use the 3D scan data for developing tremendous style garment design and pattern making.
The present study provides reference data required for the design of clothing for the elderly by analyzing the body surface area during fitness motion based on 3D scan data of Korean elderly women. This study was conducted with the procedures of (1) survey of motions and main muscles for fitness, (2) acquisition of 3D scan data, and (3) analysis of rate of change for body surface area during fitness motion. Acquisition of 3D body scan data was obtained from seven elderly females (age: 64-77). We selected 66 anatomical landmarks (40 upper body and 22 lower body) by referring to previous studies. Body surface was segmented by connecting the landmarks marked on the 3D scan data acquired. Analysis of body surface area was conducted in terms of the change rate of surface area in 9 postures of elbow 0°, 90° and 180° for flexion, shoulder 90°, 180° for flexion, shoulder 0°, 180° for abduction, hip 90° for flexion, and knee 90° for flexion compared to the those in the standing posture. The amount of changes in body surface area were 12%-62% in the upper body, 15%-77% in the arm, and 10%-51% in the lower body. A future study on the rate of change of body surface length is needed; in addition, a study on how to apply the results of body surface area and body surface length analysis to clothing pattern design is also necessary.
This study examined how to create 2D basic pattern of individuals by means of 3-D body figure, which is to develop a flat of individual basic pattern directly from the 3-D body scan data of each subject using that of the upper body of a male adult. In terms of methodology, this study adopted 3D body scan data on system and body to make examinations in the following steps: 1. Standard point and line were set on human body, along with 3-D definition points(feature points). 2. PB was created by modifying horizontal and longitudinal section of scan data. 3. Ways to set reserve were established in the findings of PB planar development. Respective developed flat patterns were compared with pattern findings in previous studies by means of sensory evaluation. As a result, it was found that both system and body model are basic pattern and belong to appropriate pattern as semi-tight-fit basic pattern with overall appropriate tolerances. Thus, this study came to a conclusion that it is feasible and valid to develop theories for flat development as considered herein.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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제17권2호
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pp.227-232
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2016
3D body scan data are used widely in various fields to make products and living spaces for superior human body fitness. Based on the 3D measurements of human bodies for teens in Size Korea 2013, this research provides a way of finding the representative body sizes and 3D body scan data. First, a multi-dimensional vector space consisting of many measurement items was projected onto a 2D vector space with circumference and length components via factor analysis. The representative body sizes and 3D scan data close to these values were obtained via the Mahalanobis distance in 2D space. Considering the adolescent growth pattern shown on this 2D space, males were divided into 4 age groups and females were divided into 3 age groups. Using the eigenbodies corresponding to the column vectors of the component score coefficient matrix, the representative body sizes of 13 measurement items (male) and 14 measurement items (female) for each age group were calculated. The representative body sizes and 3D scan data are very useful for modeling representative 3D human figures.
The objective of this study was to analyze body measurements, BMI and body type according to age in the male and female groups based on 3D scan body measurement data of adult men and women in their 20's~30's and to provide basic information usable in the clothing and fashion industry. For this purpose, we analyzed 3D scan body measurement data of 848 adults measured in the 6th Size Korea project and the results were as follows. First, there were differences in 3D scan body measurements according to age in the male and female groups, and in general the measurements of the height items were larger in younger adults and the measurements of the circumference, breadth and depth items were larger in older ones. Second, there were differences in 3D scan body measurements according to BMI in the male and female groups, and in general body measurements were largest in the obesity group and lowest in the underweight group. Third, BMI was different according to gender and in general BMI was higher in men and obesity and overweight were more frequent in men than in women. Moreover, BMI was significantly different according to age and was higher in the 30's than in the 20's. Fourth, the mean difference in the drop and lower drop values according to age in the male and female groups was significant, and the drop and lower drop values were lower in the 30's than in the 20's. These results are considered meaningful as data for the development of clothing size systems, patterns and grading in the areas of clothing and fashion targeting consumers in their 20's~30's.
3D human body scan technique is known to be practically useful in industrial field as the technique becomes more precise and cheaper. Landmark extraction is essential for full utilization of the scan data. In this paper, we suggest an algorithm for automatic landmark extraction. For this purpose, we perform markerless matching to the target data using PCA analysis and quasi-Newton optimization. Landmarks are extracted from the topology of resulting body.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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제21권4호
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pp.165-179
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2019
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.
Although the pattern development for tight-fitting clothing has been carried out using 3D data on humans, the pattern development using 3D scan data obtained for various postures still remains an interesting subject. In this study, we have developed the 2D pattern using the 3D human body reflecting standing and cycling postures. The 3D scan data of a subject was obtained using Cyberware. 2C-AN program(Triangle simplification and the Runge-Kutta method) was used in the system to reduce the 3D scan data points and to make segmented triangular patches in a plane from 3D data. As results, surface distance and area of each body part of standing and cycling postures were also provided for the future application of the functional clothing construction. The area of center piece on the front (c.front) decreased by $106.45cm^2$(-13.08%) and that of lateral piece(s.back) on the back increased by $144.96cm^2$(18.69%) in the patterns of cycling posture. The girth of neck and waist for the cycling posture increased by 0.88cm (3.92%) and 1.56cm(4.40%) respectively, and the that of thigh decreased by 1.01cm(-2.24%). The differences between the area in the 2D pattern obtained from the 3D scan data and that in the 3D scan surface data for standing and cycling postures were very small($-10.34cm^2$(-0.32%) and $-44.33cm^2$(-1.32%)).
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