As a result of comparison analysis on body types of Korean women in their twenties and Korean women residing in Japan, the following results had been found. 1. The comparison of 49 items in physical measurements between the Korean women in their 20's and Korean women residing in Japan resulted in the differences in 33 items. 2. The comparison of the factor analysis results for physical measurements did not reveal big differences. 3. The comparison of the physical shapes according to the grouping resulted in three types each for both groups, with different features for individual types. Women residing in Korea were classified into tall and normal body, normal height with obese body, and short and thin body. Women residing in Japan showed different characteristics with tall and obese body, short and thin body and normal height with obese body. As a result of this study, identical ethnic group was found to take on different body types resulting from sociocultural differences and difference in eating habits if their place of residence differs for a long time.
The purpose of this study was to classify and analyze the body type of obese boys who are school year for 9 to 11 years. A total of 49 body measurements were collected for this study including both direct and indirect measurements (33 variables from the direct anthropometric data, 16 variables from the indirect anthropometric data). Data from anthropometric measurement were analyzed using descriptive, factor and cluster analysis. The obese boys investigated in this project were in the category of average height 146.31 cm, weight 52.17 kg. The values for the study were compared to values from the National Anthropometric Survey of Korea. As the result of factor analysis for the classification of body type, 6 factors were extracted from all items. The first was transverse size of upper body, also, the second was its longitudinal size. The third was thicknesses of front and back at side views. The fourth was shoulder shape. The fifth was upper body angle factor. The sixth was upper body length. The body form was classified with cluster analysis, using factor score. The shape of the body was classified in 3 types.
Three dimensional body scan technology is being targeted for utilization in the apparel industry. The purpose of this study was to test reliability of the body scan data targeting from 20 to 24 year old men by comparing 3DM, 3D body-scanning semi-auto measurement extraction method, Scanworx, 3D body-scanning auto measurement extraction method, and traditional anthropometric method. We found significant differences in 9 out of 25 items in upper body measurements using 3DM and 16 out of 25 items using Scanworx. In the range of difference value of scan measures, it showed 1 item in the absolute value of more than 40mm between two measuring methods, 3 items in 20 up to 40mm, and less than 20mm in other items. Overall, in height items, the numerical value of traditional measure was higher and in girth, width, depth items, 3D scan measure was higher. We found out that reliability of 3D measurements taken from whole body scans was different according to scanners, scanning softwares, programs, and subjects.
As a measure of health, the percentage of body fat has been utilized for many ergonomist, physician, athletic trainers, and work physiologists. Underwater weighing procedure for measuring the percentage of body fat is popular and accurate. However, it is relatively expensive, difficult to perform and requires large space. Anthropometric techniques can be utilized to predict the percentage of body fat in the field setting because they are easy to implement and require little space. In this concern, the purpose of this study was to find a regression model to easily predict the percentage of body fat using the anthropometric circumference measurements as predictor variables. In this study, the data for 10 anthropometric circumference measurements for 252 men were analyzed. A full model with ten predictor variables was constructed based on subjective knowledge and literature. The linear regression modeling consists of variable selection and various assumptions regarding the anticipated model. All possible regression models and the assumptions are evaluated using various statistical methods. Based on the evaluation, a reduced model was selected with five predictor variables to predict the percentage of body fat. The model is : % Body Fat = 2.704-0.601 (Neck Circumference) + 0.974 (Abdominal Circumference) -0.332 (Hip Circumference) + 0.409 (Arm Circumference) - 1.618 (Wrist Circumference) + $\epsilon$. This model can be used to estimate the percentage of body fat using only a tape measure.
Growth is marked by changes in body shape as well as in body size. Increase in size is described quantitatively by increments over time : changes in shape are complex and perhaps are not possible to quantify satisfactorily. Simply to define or describe static body shape quantitatively is difficult, and traditionally simple ratios or indices have been used. In order to find out the body proportion and the body type of the Korean males and females from 6 to 24 years, the material of measurements obtained by the Korean Body-build Investigations (measured in 1979) was calculated and analyzed. The results are as follows: 1. The growth of the trunk part of the body precedes that of the lower part. Comparing the growth rate of male and female, the latter is higher than the former, especially in 12. 2. When a comparison is made between 6, 9, 12, 15 years and grown-ups(20$\~$24 years) with their respective stature's taken as 100, then values of these children are larger in the measurements related with head, acromial and waist height but smaller in lower extremities than these of the grown-ups. 3. Body proportion changes gradually from infant to adult body type indicating different phases each sex.
Live animal selection programs that favor animals with a minimum amount of carcass fat are used for improving breeding flocks of sheep. To predict carcass characteristics of live sheep using body measurements in breeding flocks, 200 male and female lambs of two fat-tailed Iranian sheep breeds (Moghani and Makui) were used. Depth of soft tissue over the 12th rib of the live animals was measured with ultrasound (ULGR) and with hypodermic needle (NGR). The height at withers (HW), body length (BL), circumference of heart girth (CH) and width of hooks (WH), were measured. All animals were slaughtered; carcasses were cut into joints and dissected. Breed had a significant effect on all of the live easurements. The Moghani breed showed a higher value for HW, CH, ULGR and NGR, compared to that of Makui. Except for soft tissue depths; ULGR, NGR and GR, the male lambs showed higher values in live and carcass measurements than females. Percentages of carcass, total fat and intermuscular fat in females were higher than that of male lambs. In spite of the higher amount of subcutaneous and intermuscular fat in female (which is usually used for their physiological need, such as pregnancy and lactation), the male lambs had a heavier fat-tail than females. There was a wide range of variation of percentage of total carcass fat and total chemical fat content of carcass in the two breeds. Eventually this wide variation could be use by animal breeders for selection of animals with a lesser amount of carcass fat. Live weight of lambs showed a relatively low correlation with percentage of carcass lean, total fat and subcutaneous and intermuscular fat. Total lean meat was predicted with relatively high coefficients of determination in the two breeds ($R^2$=0.61 and 0.89, respectively). Live weight and carcass traits were predicted using simple measurements, but with $R^2$ ranging from 0.53 to 0.93.
Postweaning performance data were obtained on 187 group fed purebred Angus calves from 12 selected sires (six high and six low feed conversion sires) in 1985 and 1986. The objective of this portion of the study was to develop prediction equations for feed conversion from a stepwise regression analysis. Variables measured were on-test weight (ONTSTWT), on-test age (ONTSTAG), five weights by 28-d periods, seven linear body measurements: heart girth (HG), hip height (HH), head width (HDW), head length (HDL), muzzle circumference (MC), length between hooks and pins (HOPIN) and length between shoulder and hooks (SHHO), and backfat thickness (BF). Stepwise regressions for maintenance adjusted feed conversion (ADJFC) and unadjusted feed conversion (UNADFC) over the first 140 d of the test, and total feed conversion (FC) until progeny reached 8.89 mm of back fat were obtained separately by conversion groups and sexes and for combined feed conversion groups and sexes. In general, weights were more important than linear body measurements in prediction of feed utilization. To some extent this was expected as weight is related directly to gain which is a component of feed conversion. Weight at 112 d was the most important variable in prediction of feed conversion when data from both feed conversion groups and sexes were combined. Weights at 84 and 140 d were important variables in prediction of UNADFC and FC, respectively, of bulls. ONTSTWT and weight at 140 d had the highest standardized partial regression coefficients for UNADFC and ADJFC, respectively, of heifers. Results indicated that linear measurements, such as MC, HDL and HOPIN, are useful in prediction of feed conversion when feed in takes are unavailable.
Highly precision body measurements represent basic data required by industry and researches who wish to utilize information about the human body. The proficiency and expertise of the measurers have a significant influence on the error and accuracy of data when various parts from multiple subjects' bodies are measured. Therefore, in order to measure accurate body measurements (when measuring bodies directly), it is necessary to conduct objective analyses on errors. This study calculated the Relative Technical Error of Measurement (%TEM) using data that measured each of 24 subjects and discussed errors and methods to reduce errors by conducting comparison analysis based on measured items and objects. The result of analysis indicated that the errors based on age and gender of the objects of measurement were minor; however, there were comparatively distinct differences in measured errors based on measured items. 'Right and left Shoulder Angle' for all measured subjects displayed the greatest errors and standard deviations. 'Height' dimension, Lateral Malleolus Height and Head Height had big errors; in addition, 'Circumference', Neck Base Circumference and Armscye Circumference also had big errors. More careful measurements of such items with big errors require additional educational plan such as a proposal for more objective and detailed measurement methods. Items with small errors but big standard deviations such as Waist Circumference, Calf Circumference, Minimum Leg Circumference, Chest Circumference, Hip Circumference and Waist Circumference confirmed that errors for them greatly decreased with repeated experiments and resultant measurers increased proficiency; consequently, repeated measuring experiments for these items greatly enhance accuracy.
Objective: The objective of this study was to develop a model for estimating the carcass weight of Hanwoo cattle as a function of body measurements using three different modeling approaches: i) multiple regression analysis, ii) partial least square regression analysis, and iii) a neural network. Methods: Data from a total of 134 Hanwoo cattle were obtained from the National Institute of Animal Science in South Korea. Among the 372 variables in the raw data, 20 variables related to carcass weight and body measurements were extracted to use in multiple regression, partial least square regression, and an artificial neural network to estimate the cold carcass weight of Hanwoo cattle by any of seven body measurements significantly related to carcass weight or by all 19 body measurement variables. For developing and training the model, 100 data points were used, whereas the 34 remaining data points were used to test the model estimation. Results: The R2 values from testing the developed models by multiple regression, partial least square regression, and an artificial neural network with seven significant variables were 0.91, 0.91, and 0.92, respectively, whereas all the methods exhibited similar R2 values of approximately 0.93 with all 19 body measurement variables. In addition, relative errors were within 4%, suggesting that the developed model was reliable in estimating Hanwoo cattle carcass weight. The neural network exhibited the highest accuracy. Conclusion: The developed model was applicable for estimating Hanwoo cattle carcass weight using body measurements. Because the procedure and required variables could differ according to the type of model, it was necessary to select the best model suitable for the system with which to calculate the model.
This study purposed to classify the somatotype of early adolescent girls based on the physical characteristics. For this purpose, a total of 529 girls aged between 10 and 14 were measured and data were collected from 42 anthropometric measurements and 41 photographic measurements per a person. According to the results of classifying somatotype based of the factor analysis, 176 students ($33.3\%$) were type 1, which is short and thin. In students of this type, the breast did not develop, the belly was stuck out as in the body shape of latter childhood, and the contour of the body had not been formed yet. This somatotype was named Type A. Another 176 students ($33.3\%$) were type 2, which is tall and somewhat thin. In students of this type, the breast and the hip developed well, so the contour of the body was quite clear. This somatotype was named Type X. Lastly, 177 students ($33_4\%$) were type 3, which is fattest among the three types. In students of this type, the breast developed but the waist and the hip were not voluminous. This somatotype was named Type H.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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