This study was conducted to provide basic information on developing highschool-uniform pants with more suitable fit and to suggest a sizing system for highschool girls' uniform pants that adequately reflects their body figures. To understand the features of high school girls' lower body type, the body measurement values of 833 girls from 16~18 years of age based on Size Korea(2010) were analyzed statistically. For the classification of lower body type for high school girls, a factor analysis and cluster analysis were conducted. The collected data were processed with the programs SPSS 18.0 for windows. The results in this study are follows: The lower body types for high school girls were divided into 3 groups. Body Type A is average stature but the biggest circumference, Type B is the biggest stature and the medium body type, Type C is the smallest stature and skeleton structure. KS size intervals were used for frequency distribution of height and waist for the lower body. Sizing system of the uniform company and frequency distribution of sizes were compared. Using the two-way distribution of highschool girls' waist circumference and hip circumference, sizing system considering body type distribution and high frequency distribution section of sizes was suggested. This study established new sizing system depending on lower body fixed as 26 number of sizes. The most suitable standard is fixed as 12 number of sizes ; 64-88, 64-91, 67-88, 67-91, 67-94, 70-91, 70-94, 70-97, 73-94, 73-97, 76-97, 76-100. The coverage is also calculated. And the coverage of new standard was 63.5%. The continuous study on the uniform pants sizing system of the obesity types is required.
Journal of The Korean Society of Integrative Medicine
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v.7
no.3
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pp.149-157
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2019
Purpose : This study aims to check the relationship between the size of curvature in scoliosis patients and the reduction rate of curvature after wearing a brace and the relationships of the size of curvature and correction angle with Body Mass Index (BMI). Methods : With 30 adolescent girls who had never worn a brace, their Cobb angle and BMI were measured before manufacturing braces, and their corrected Cobb angle was measured after wearing the manufactured scoliosis braces. Results : The size of the major curvature before wearing the brace and the reduction rate of the curvature after putting it on had a negative correlation in both the major curvature (r=-.465, p<.01) and the minor curvature (r=-.516, p<.01). The size of the minor curvature and the reduction rate of the minor curvature before and after putting it on also had a negative correlation (r=-.429, p<.05). As for the relationship between the size of curvature and BMI, they had a negative correlation in both the major curvature (r=-.141) and the minor curvature (r=-.123), and as for the relationship between the reduction rate of curvature and BMI after wearing the brace, they had a positive correlation in both the major curvature (r=.251) and the minor curvature (r=.136); however, it was not statistically significant (p>.05). Conclusion : In conclusion, the larger the size of curvature, the lower the reduction rate of curvature after wearing the brace became. The larger the size of curvature, the lower the BMI became. The higher the BMI, the higher the correction ratio of the brace became. Therefore, it is judged that it is necessary to provide early treatment and manage body composition before scoliosis progresses.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.12
no.3
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pp.434-440
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2024
SIZE KOREA updates body measurement data every five years, providing essential information for the fashion industry. This anthropometric data is widely used to diagnose consumer body shapes and develop optimal clothing sizes. Artificial intelligence, particularly machine learning, excels in predicting such body shape classifications. This study seeks to enhance the suitability of clothing design by applying the new analytical methodology of machine learning techniques to better capture and classify the unique body shapes of Korean women. In this study, machine learning techniques such as K-means clustering, Silhouette analysis, and Decision Tree analysis were used to classify the lower body shapes of Korean women in their twenties and identify standard body shapes useful for slacks design. The results showed that the lower body of the age group could be classified into three categories: 'small stature' (the majority), 'tall with an average lower body volume,' and 'medium height with a fuller lower body' (the smallest share). The three-cluster approach is validated through Silhouette analysis, which minimizes misclassification. Decision Tree analysis then further defines the criteria for these clusters, highlighting waist height and hip depth as the most significant factors, achieving a classification accuracy of 90.6%. While this study is not directly related to Robotic Process Automation, its detailed analysis of body shapes for slacks patterns can aid RPA in clothing production. Future research should continue integrating machine learning in human body and fashion design studies.
This study classified lower body shape according to thigh and waist shape to improve the fit of skinny blue jeans in adult women in their 20s. We analyzed the three-dimensional automatic measurement data, three-dimensional indirect measurement data, and index data using the three-dimensional female (20-29 years old) body scan data provided by Size Korea (6th Korean Human Dimensional Survey Project). Factor analysis was performed to classify body type. We selected and analyzed 34 items related to thigh shape based on index items, angle items, and protrusion amount items from 99 items; consequently, seven factors were extracted and 82.39% of the total variance was explained. Cluster analysis according to factor analysis classified it into 4 types, and a post-test Duncan test was conducted to classify thigh features according to classified types. As a result, the characteristics of lower body shape according to the thigh types of women in their 20s are as follows. Lower Body Type 1 is shape with a more prominent belly and less prominent thighs. Lower Body Type 2 is a slender body figure with larger hips. Lower Body Type 3 has more prominent thighs compared to the waist and belly. Lower Body Type 4 has both a prominent belly and prominent thighs.
The most researches developing pattern of compression style sportswear were targeted at the live model that has muscular body build. The purpose of this study was developing a method for classifying men's lower body types in terms of muscular body build. The 3D human body scan data and body measurements of 30s of Size Korea were analyzed. The subjects (n=203) were men between the ages of 30 and 39 years. Men's muscular body build was classified with two key dimensions, thigh girth and calf girth. The subjects were divided into four groups. From each group, average subjects (n=42) whose height and weight were close to the mean value ($mean{\pm}1/2$ S.D.) were selected. 42 subjects were divided up as four groups. Group I (n=7) was thigh and calf developed body type. Group II (n=9) was thigh developed body type. Group III (n=11) was calf developed body type. Group IV (n=15) was thigh and calf undeveloped body type. Four groups had distinct different at widths (n=4), depths (n=4), and girths (n=9) dimensions. The results showed that the muscular men in their 30s could be defined by thigh and calf girths. The thigh developed muscular men had thigh girth over 60cm and the calf developed muscular men had calf girth over 38cm. From each group one representative was selected by 3D body scan figure.
Adipose tissue has now been recognized as a rich source of metabolically active molecules that include leptin and angiotensinogen (AGT), the precursor of angiotensin II (Ang II). Both of which have been implicated in the pathogenesis of metabolic alteration and hypertension associated with obesity. In this study, we examined the relationship between body mass index (BMI), adipocyte size, leptin, Ang II secretion and mRNA expression in human adipose tissue obtained from female subjects. Leptin and Ang II were analyzed using specific radioimmunoassay kits following a 48hour tissue culture. Leptin and Ang II secretion varied from 1.4 - 72.1ng/g and 0.8 - 57.3pg/g of tissue respectively. These large individual variations limit significant correlation between BMI, leptin and Ang II secretion. Ang II secretion was significantly higher in the obese than the non-obese (p < 0.05) and positively correlated with BMI. However, no difference in leptin secretion between the obese and the non-obese was observed and leptin secretion showed negative correlation with BMI. No difference in leptin and AGT mRNA expression in adipose tissue between the obese and the non-obese was observed. Although several limitations of this study, we found increased Ang II secretion in obese patients compared with non-obese patients, and positive correlation between AGT and BMI. Observed difference in AGT expression between the obese and the non-obese in this study might be of importance in relation with obesity related hypertension. (J Community Nutrition 8(2): 69-75, 2006)
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.226-228
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2021
We propose a fall recognition system using the Pose Detection of Google ML kit using video data. Using the Pose detection algorithm, 33 three-dimensional feature points extracted from the body are used to recognize the fall. The algorithm that recognizes the fall by analyzing the extracted feature points uses k-NN. While passing through the normalization process in order not to be influenced in the size of the human body within the size of image and image, analyzing the relative movement of the feature points and the fall recognizes, thirteen of the thriteen test videos recognized the fall, showing an 100% success rate.
Kim, Kwang-Tae;Kim, Ki-Hyun;Park, Hyun-Woo;Lee, Dong-Hoon;Yun, Tae-Soo
한국HCI학회:학술대회논문집
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2008.02a
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pp.475-480
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2008
In this paper, I will propose a Custom-made Suit Production System. The system does not only help the customers to edit and measure their size by creating the landmarks in the 2D human body images which is taken from the camera, but it also visualizes the virtual cloth by using the landmarks and the modeling data of the virtual cloth. In this system is a new technology for the digital and the automation which is not handmade way of using Custom-made Suit industry. It will be generally useful in the various contents of the clothing industry.
The purpose of this study is to classify body types into different groups based on 3D scanned data, and identify the representative body shapes that most frequently appear in the groups. A high frequency range was defined based on body measurement data, and representative shapes were identified based on body scan data of women aged 18-24. The major findings of this study are as follows. First, the three typical types of height, bust and drop mixes among Korean women aged 18-24 are as follows:) 155-88-N,) 160-82-A, and 165-85-A. Regarding the body type, the A and N types frequently appeared, while the H type was rare. Second, among the subjects of the high-frequency groups, upright bodies were selected as sample models and were used for morphing. An adjustment was made to the morphing results to reflect the body characteristics of the sample models evenly. Third, to verify the morphing results, the body sizes of the sample models and the created models were compared. The result showed that, the sizes were close to the average size of the sample models. Fourth, to verify whether the morphing processes adequately reflected the features of the body shapes, cross-section models of key body parts were made and the degree of representativeness was determined.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.45
no.6
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pp.965-977
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2021
The study aimed to analyze the functional differences in 3D virtual garment programs and compare body scan data with the corresponding 3D virtual models. We selected 3D virtual garment programs, formed virtual models in a representative size for high-school male cyclists, and analyzed them using the Design-X program. The results were as follows. In the 3D virtual garment programs, the anthropometric items for virtual model forming differed significantly from the standard anthropometric items suggested by Size Korea. Comparing the lower body scan data and virtual models formed by the 3D virtual garment programs, the biggest difference was in the shapes of the waist and hips, i.e., the flatness values of the waist and hips were different for each program in the cross-section view. In the lower body, a data-input-based program was needed for changing the exact measurement position of the waist circumference and hips' shape in detail. If a 3D virtual garment program provides functions for the virtual model's joint angle input and free motion transformation, it is expected to be widely used in the sportswear industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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