The objective of the study was to provide fun-damental data on somatotype for elderly women by classifying the somatotype and analyzing the characteristics of their somatotype. The subjects were 368 women ages of 60∼84, they were measured direct anthropometry. In or-der to find out differences among the age groups, the 368 subjects were grouped into two age groups(Group 1 aged 60 to 69, Group 2 ; aged 70 to 84) Data were analyzed using Factor analysis, Cluster analysis, Duncan test and Analysis of variance. The results of this study were as follows. 1. The characteristics of Elderly women's somatotype were bending of the upper-torso, fat-ness of the waist and abdomen, drooping of the bust and shoulder and hip. In addition, height, girth, depth and width items were decreased in their sizes respectively. 2. Through the factor analysis, we extracted 5 factors from anthropometric measurements. Factor components were obesity, height, girth of the leg and arm, length of the upper-torso except the center front length, the center front length, we categorized by 4 clusters using 5 factor scores. And after the cluster analysis using 5 factor scores, 4 clusters were categorized. The characteristics of clusters were as follows. Type 1 was characterized by short, obesity type, and droopy bust. Type 2 was characterized by short and slender type, dropped bust, and bending somatotype from the lateral view. Type 3 was characterized by middle sized and straight somatotype from the lateral view. Type 4 was characterized by tall and obese type from the lateral view.
This study analyzes the characteristics of somatotype changes of girls from the ages of 13 to 18 that provide basic data on clothing construction for middle and high school girls. We use data obtained from body measurements of 1,590 adolescent girls 13 to 18 years of age provided in the 6th national anthropometric survey report. The differences among the age groups for 56 direct measurements were analyzed by ANOVA, and the structures of the differences by SNK (Students-Newman-Keuls test) were analyzed. The two major growth ages were 'ages 13-14' and 'ages 15-16'. The first major growth ages focused on all measurement items of height, length, circumference, breadth, depth and other items. The second one focused on measurement items of height and length of torso, circumference, and breadth of lower body. The major growth pattern of the age groups was 'ages 13<14&15<16&17&18' which appeared focused on the height and length items of upper body and torso, the width items of lower body and the circumference items of upper body and lower body. The measurement items of front length like waist front length, N.P. to B.P to waistline, N.P. to B.P., and B.P. to B.P. showed the growth pattern for 'ages 13<14<15<16<17&18'.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.230-237
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2022
It is difficult to predict industrial accidents in the construction industry because many accident factors, such as human-related factors and environment-related factors, affect the accidents. Many studies have analyzed the severity of injuries and types of accidents; however, there were few studies on the prediction of injured body parts. This study aims to develop a classification model to predict the part of the injured body based on accident-related factors. Construction accident cases from June 2018 to July 2021 provided by the Korea Construction Safety Management Integrated Information were collected through web crawling and then preprocessed. A naïve Bayes classifier, one of the supervised learning algorithms, was employed to construct a classification model of the injured body part, which has four categories: 1) torso, 2) upper extremity, 3) head, and 4) lower extremity. The predictor variables are accident type, type of work, facility type, injury source, and activity type. As a result, the average accuracy for each injured body part was 50.4%. The accuracy of the upper extremity and lower extremity was relatively higher than the cases of the torso and head. Unlike the other classifications, such as spam mail filtering, a naïve Bayes classifier does not provide a good classification performance in construction accidents. The reasons are discussed in the study. Based on the results of this study, more detailed guidelines for construction safety management can be provided, which help establish safety measures at the construction site.
This study analyzed body shape changes over time by comparing Size Korea's data on 50-84-year-old women from 2020 to 2021 with the same data from 2003 to 2004. In addition, the subjects of these data were divided into drop-types and also upper-body-drop-types with the body measurements for each type compared. The results showed that elderly women had grown 3-4 cm taller over the last 20 years, but the length of 'neck shoulder point to breast point' had become shorter; the bust and waist circumferences were smaller, but the thigh circumference was larger. In the body-drop type, the bust circumference, waist circumference, and waist circumference(Omphalion) increased by about 4-6cm in the order of N-type < H-type < Y-type indicating that the sideline slope of the torso must be differentiated. The upper-body-drop-type showed a 1-cm difference in height and bust circumference, but a 4 to 5-cm difference in waist circumference. In addition, thick-waist subjects aged 70 or older were classified into separate body types with the results showing that their waist circumference was greater than their breast circumference, signifying the need for different top patterns.
This research analyzed the anthropometric data for Filipino plus-size women. The study aims to identify key dimensions used for the sizing system that can improve on fit and style concerns/issues for the plus-sizes. This study also develop a reference of body measurements for Filipino plus-size women from the data collected. The data was collected from subjects residing or working in the University of the Philippines and within Metro Manila. The full figure body shapes have been derived from the raw anthropometric data. The pear and the barrel shapes were derived figure types based on the anthropometric data collected. These body types show that weight distribution is on the lower torso for the pear and the upper torso for the barrel.
The purpose of this study is to provide basic information for elderly women's clothing construction and to develop dress form that can reflect the characteristics of their bodies. Three hundred twenty subjects, between the ages of 60∼85, were chosen and the data were collected from 59 anthropometric measurements of each subject. Data were analyzed by factor analysis of principal component model, cluster analysis, analysis of variance and duncan test. The results are as follows : 1. A decrease in height, an enlargement of the waist and abdomen area, and a dropped bustline are characteristics of elderly women. The upper-torso droops as a ge increase 2. Seven factors were extracted from anthropometric measurements. Factor components were obesity, height, shoulder shaper, the center front bodice length, the center back bodice length, the bust and neck shape, the degree and level of scapular protusion. 3. After analyzing seven factors, four types were categorized.
This study was performed to investigate purchasing practice and size satisfaction in order to offer basic data to establish marketing strategy and produce ready-made clothes for the male college students according to their body type. For data analysis, crosstabs, factor analysis and one-way ANOVA were used. Results were as follows; first, this study considered the somatotype distribution of male college students. The results showed that inverted triangle -shaped torso was the ideal somatotype in all the classified four actual somatotypes. Second, people in standard body types significantly considered price and appearance such as design, color, pattern and price while people in triangle-shaped torso placed the most importance in the practicality and wearability. People with inverted triangle-shaped torso was found to significantly consider the perceptual quality such as brand, a/s and fashion. Third, this study considered the wearing satisfaction of ready-to-wear. The respondents placed more emphasis on the practicality and wearability as their actual somatotypes were not ideal for them. Fourth, the examination of the difference in size fitness depending on clothing by somatotype when wearing ready-to-wear showed that breast on the top was small when wearing it in the remaining somatotypes except for standard somatotype. The upper body showed better size fitness in triangle-shaped torso. There is a difference in fitness according to somatotypes classified by the form factors even though they have the same body mass index.
This study was done to analyze the body surface developments of armhole area. The major conclusions of this study are: 1. The body surface developments showed the characteristics of expansion and contraction of body at armhole area. By arm movements, front armhole lines on the body surface developments of upper arm were slow going, but back armhole lines were full and round. As a whole, armhole line of the back torso was swollen outside especially at backarmpit point area, it seemed like a line of raglan sleeve. 2. Regression Analysis was carried out to adapt armhole line on the upper arm and upper body to bodice and sleeve pattern, following the axillary circumference line and chest breadth line changed to the basic pattern form. As the result, armhole lines of 90$^{\circ}$ and 135-180$^{\circ}$ movements deviated from those of standard posture. U-type, clear armhole curve of standard posture turned to V-type, slanting line by arm movements.
This study aimed to analyze adult men's body sizes and shapes and suggest size specifications to provide preliminary data to academia and industries. A total of 814 adult men aged 30-44 were selected from the 7th Size Korea data, and 55 direct upper body measurement and calculation items were analyzed using SPSS 25.0. In individual Individual differences, thickness, circumference, and width were high, and height and length were low. Height above the waist base line and shoulder dimension decreased in early 40s age group, while height below the waist base line declined as age increased. In addition, buttocks shape changes were found in early 40s age group. According to factor analysis, 'upper body and upper-extremity horizontal size', 'torso height and upper extremity length', 'shoulder dimension', 'upper body length' and 'shoulder angle' were derived. Using clustering analysis, four different body types were classified: i) big abdomen with flat chest, ii) slender with big, raised shoulders, iii) dwarfish with small, droopy shoulders, and iv) obese with large shoulders. 'Slender with big, raised shoulders' was a typical body shape among men aged 30-44. In older participants, the 'big abdomen with flat chest' ratio was low, while 'obese with large shoulders' was more common. This study proposed size specifications by body type considering the above characteristics.
This study used 3D anthropometric data from the 8th Size Korea to type and analyze whole body shapes of obese women in their 20s and 30s, and constructed dimensional data for human body items needed to create a 3D human body model for each type. The data analysis used data from 148 obese women in their 20s and 30s, and a total of 48 index values, drop values, and angle items were subjected to factor analysis and one-way variance analysis to categorize body types and verify significant differences by type. As a result of the factor analysis, 12 factors were extracted and divided into 4 body types. Type 1 is a 'standard type with a curved torso with balanced upper and lower body lengths', Type 2 is a 'bending forward type with a short, thick lower body, and an uncurved torso', Type 3 is a 'lean back type with a long and thin lower body and an H-shape torso', Type 4 is a 'sway back type with a long and thick lower body and abdominal obesity'. The representative body type of obese women in their 20s and 30s was identified as Type 1. The constructed body shape information will be used as basic data for future 3D human body modeling.
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