As the latter part of the research on the high school girls\` body shapes, this study aimed to classify high school girls\` lateral body shapes and by combining the result with that of the authors\` precedent study on the classification of their frontal body shapes, to classify the whole body shapes into presentative clusters. Subjects consisted of 205 high school girls in Kwangju aged 16 through 18 years. 55 anthropometric and 29 photographic measurements were taken from each subject. For more effective data analysis, these measurements were tansformed into some calculated indexes. These indexes were reduced to 8 factors and these factors classified the lateral body shapes into 3 clusters. The compound types of the whole body shapes resulting from frontal and lateral body shape analysis resulted in 9 representative cody types.
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.
The purpose of this study is to measure middle-aged men's bodies around the ages of thirty-five through fifty-five, whose age-group undergoes drastic changes on their body shapes, and to reveal their physical characteristics by comparing the measurements. Sixty Body measurements were taken on 168 subjects. Statistics analysis of data used Oneway Anova, Correlation, Fator Analysis, Cluster Analysis, Crosstabs. Body shapes are grouped based on the measurements, and TypeI is characterized by small and middle-sized body shapes. Tall and obese body shapes belong to TypeII. Lastly, TypeIII is characterized by body shapes with very tall height and obesity, especially around the abdomen area.
The purpose of this research is to define low body shapes of Plus-sized women at ages between 21 and 69 whose satisfied the Plus-sized judgment criteria took part in this study. This research also classifies different body types, and provides basic data for designing skirt's and slacks' prototypes according to each body type. Based on factor analysis of the measured data, seven key factors are grouped. And four different body types are classified based on the cluster analysis using factor marks. Type 1 refers to those who are tall in stature and balanced. This body type is characterized by trapezoid body shape when looked from the front, and slim the abdomen, bulge the belly and flat the buttocks when looked from the side. Type 2 refers to short and an obese body shapes, with trapezoid front and bulge abdomen and belly and flat the buttocks. Type 3 refers to those who are of medium height and long-legged body shapes, with rectangular front, protruding belly and buttocks. Type 4 refers to obese body shapes, with rectangular front, protruding abdomen and belly, flat the buttocks. 9 items are available to judge Plus-sized women's low body types and the hit ratio is 93.5%.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.28
no.3_4
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pp.499-508
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2004
The purpose of this research is to define body characteristics of middle-aged men at ages between 35 and 55 whose physical changes are very prominent, by comparing the measurement data collected from this age group. This research also classifies different body types, and provides basic data for designing slacks' original forms according to each body type. Based on factor analysis of the measured data, seven key factors are grouped. And five different body types are classified based on the cluster analysis using factor marks. Type 1 refers to those who are tall and standard. This body type is characterized by trapezoid body shape when looked from the front, and slim abdomen when looked from the side. Type 2 refers to short and a little fat body shapes, with trapezoid front and protruding hip and abdomen. Type 3 refers to tall and fat body shapes, with rectangular front, protruding abdomen, and slim hip. Type 4 refers to those who are of medium height and a little obese, with rectangular front and protruding abdomen and hip. Type 5 refers to short and obese body shapes, with rectangular front, slim abdomen, and protruding hip. 12 items are available to judge middle-aged men's low body types and the hit ratio is 90%.
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.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.23
no.6
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pp.876-885
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1999
This study aimed to classify high school girls' frontal body shapes into a few representative types and to give each type a name to symbolize its typical shape clearly. Subjects consisted of 205 high school girls aged 15 through 17 years attending high schools in Kwangju. 55 anthropometric and 29 photographic measurements were taken from each subject. The data were reduced to a few factors and the main factors composing the frontal body shapes were classified into 3 clusters. as the results the frontal body shapes of the high school girls were classified into H, X, Y types.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.26
no.2
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pp.270-279
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2002
The purpose of this study is to classify twenties males'lateral body shapes into a few representative types and to give each type a name to symbolize its typical shape clearly .297 male subjects in their twenties participated in this study. 33 anthropometric and 31 photographic measurements were taken from each subject. The data were reduced to 7 factors. The factor score composing the lateral body shapes was classified into 3 clusters. As the result the lateral body shapes of the males were classified into I, S, types.
Survey was conducted on 201 female college students who in at the university to analyze perceptions and satisfaction levels about their body shapes. Results revealed that the Chinese female students recognized that they had broader shoulder angles, bigger breasts and longer calves and legs than Korean female students whereas the Korean female students had larger hip and thigh circumference than Chinese female students. It was found that the Chinese female students had preference for drooping shoulders while the Korean students perceived themselves as thinner and have longer arms, fingers, waist measurement, torso thickness, calves, feet and legs are ideal body shapes. The results of this study show that body weight, height and chest size have a lot of influence on it and the Korean female students were less satisfied their body shape compared with the Chinese female college students. The correlation analysis indicated that body shapes were an important indicator of satisfaction and the thinner the body shape, chest, thigh, waist, finger, arms, the greater the satisfactions.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.35
no.12
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pp.1454-1465
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2011
Menswear body types are often labeled on garments (to indicate how the garments are designed to fit) with indicators of a size category such as regular, portly, and stout, athletic, or big and tall. A drop (relationships between the chest and waist girths) is related to the fit of a tailored suit. However, current standards are not designed for various drops or body types. There is not enough information of categorizing men's body shapes for the apparel sizing systems. In this article, a set of men's data from SizeUSA sizing survey was analyzed to investigate men's body shapes and drops. Factor analysis and a cluster analysis method were used to categorize men's body shapes. In the results, twenty-five variables were selected through the factor analysis and found four factors: girth factor, height factor, torso girth factor, and slope degree factor. According to the factor and cluster analysis, various body shapes were found: Slim Shape (SS - tall ectomorphy), Heavy Shape (HS - athletic, big & tall, endomorphy and mesomorphy), Slant Inverted Triangle Shape (SITS - regular, slight ectomorphy and slight mesomorphy weight range from normal to slightly overweight), Short Round Top Shape (SRTS - portly and stout, endomorphy). Body shapes were related to fitting categories. SS and HS were related to big & tall fitting category. SITS was related to regular. SRTS was related to portly and stout. Shape 1 (31%) and Shape 2 (26%) were related to current big & tall category. Shape 3 (34%) were related to regular. Shape 4 (9%) were in portly and stout category. ASTM D 6240 standard was the only available standard that presented a regular fitting category. Various drops were found within a same chest size group; however, this study revealed great variances of drops by body shape.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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