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.
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.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.21
no.4
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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.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2003.06a
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pp.1634-1637
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2003
Any given object on the motor-driven turntable is pictured from 8 to 72 different views with a digital camera. 3D shape reconstruction is performed with the integrated software called by Scanware from these multiple digital photographs. There are several steps such as configuration, calibration, capturing, segmentation, shape creation, texturing and merging process during the shape reconstruction process. 3D geometry data can be exported to cad data such as Autocad input file. Also 3D image model is generated from 3D geometry and texture data, and is used to advertise the model in the internet environment. Consumers can see the object realistically from wanted views by rotating or zooming in the internet browsers with Scanbull spx plug-in. The spx format allows a compact saving of 3D objects to handle or download. There are many types of scan equipments such as laser scanners and photogrammetric scanners. Line or point scan methods by laser can generate precise 3D geometry but cannot obtain color textures in general. Reversely, 3D image modeling with photogrammetry can generate not only geometries but also textures from associated polygons. We got various 3D image models and introduced the process of getting 3D image model of an internet-connected watchdog robot.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.5
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pp.81-90
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2020
In this paper, we propose setting measurement point in the 3D scan data based on the manual measurement data. The optimal 3D body scan postures and measurement points for automatic measurement of breast were set up. The outer breast point may be different depending on the body shape or standing posture as it is on the line connected from the bisecting point of the lateral waist thickness to front armpit point. Therefore, it is necessary to consider the breast-related outer point proposed in this study. And many researches need to reduce the differences between MAM and 3D dimension items associated with the upper breast point. When measuring depth, the difference by pressing in MAM should be taken into account. And the differences in flexion depending on breast type can make a difference in the 3D measurement. So the measurement method in 3D scan should be further studied depending on the types of breast and verified by multiple subjects.
This paper proposes a 3D animated body profile using 3D body scanning and motion capture devices. Users can create their own personalized body profiles with animation by performing 3D scans for a predetermined set of poses. To achieve this, a template animation was obtained through motion capture for a series of poses, and the acquired 3D scan data from users was mapped to the key poses of the animation using Pose-space deformer. The resulting 3D animated body profiles provide users with greater satisfaction compared to traditional static 2D images or 3D scan data.
1. Objectives The Body Shape and Feature is one of the important standard for classification of Sasang Constitutions. In order to evaluate one's Body Shape and Feature objectively we have been developing the Body Measuring Machine. Now we develop the 3D Automatic Body Measuring Machine(3D-ABMM). So we make an analysis of the 3D-ABMM's Accuracy. 2. Methods By using the 3D-ABMM and Vivid 9i(3D laser scanner, Konica Minolta) we have a surface scan of the three objects which are the upper body of the female and male Manikin and a male model. We overlap each scan data using the RapidForm2006 (3D scan data solution, INUS Technology) and calculate the average distance and standard deviation between the same point of each scan data. 3. Results and Conclusions In the female Manikin, the average distance is 0.84mm and the standard deviation is 1.16mm and the maximum distance is 10.68mm. In the male Manikin, the average distance is 1.12mm and the standard deviation is 1.19mm and the maximum distance is 12.00mm. In the male model, the average distance is 3.26mm and the standard deviation is 2.59mm and the maximum distance is 12.75mm. From the results, 3D-ABMM has good accuracy for scanning body and will be a usable hardware of the 3D Automatic Body Analysis Machine.
Somatotype is human body shape and physique type which can be classified not only by the size, but also by the shape or posture of the body. Postural variations in the alignment of the back, shoulder, and neck can have an adverse effect on the fit of garments designed to hang from the shoulders. There have been some previous studies about the lateral upper torso by analyzing photographic measurements. In this study, 3D body scan images were used to classify the side somatotype of upper lateral method even though they are major data in the classification of upper torso. This study focused on following objective.; 1) To apply new and developing technology into the apparel industry analyzing 3D body scan images. 2) To classify upper laterla torso using the data through the new improver technology, 3D body scanner. 3) To propose basic materials for well fitted garments for each type of figure. The test subjects for this study were two hundreds nine female aged 19 years and up who were recruited in Cornell university body scan research team. Seventeen Variables(12 angles, 5 lengths) out of 3D body scan data were measured based on these landmarks and applied to analyze. The result of factor analysis indicated that 6 factors were extracted through factor analysis and orthogonal rotation by the method of Varimax and those factors comprise 62.5% of total variance. And the somatotype of upper body is classified into 3 types of figures according to cluster analysis; Bent forward posture, Straight posture, Swayback posture. Future study could be addressed about the somatotype of body by the age group based on the large database with wide variety of age.
In this paper, we describe reconstructed 3D-urban modeling techniques for laser scanner and CCD camera system, which are loading on the vehicle. We use two laser scanners, the one is horizon scanner and the other is vertical scanner. Horizon scanner acquires the horizon data of building for localization. Vertical scan data are main information for constructing a building. We compared extraction of edge aerial image with laser scan data. This method is able to correct the cumulative error of self-localization. Then we remove obstacles of 3D-reconstructed building. Real-texture information that is acquired with CCD camera is mapped by 3D-depth information. 3D building of urban is reconstructed to 3D-virtual world. These techniques apply to city plan. 3D-environment game. movie background. unmanned-patrol etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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