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ISSN : 1226-0401(Print)
ISSN : 2383-6334(Online)
The Research Journal of the Costume Culture Vol.26 No.3 pp.360-376
DOI : https://doi.org/10.29049/rjcc.2018.26.3.360

Comparison of old-old aged women’s pants basic pattern using 3D data

Su-Joung Cha†
Dept. of Fashion & Clothing, Seowon University, Korea
Corresponding author (carollain@seowon.ac.kr)
May 7, 2018 May 27, 2018 June 8, 2018

Abstract


The purpose of this study was to make a pants pattern suitable for women 70 to 85 years of age, then analyze that- pattern’s shape, size, appearance, fit, allowance and air gap. Participants made the pattern using 3D simulation program DC Suite version 5.1. The results suggest a design method suitable for the lower-body shapes of elderly women. In external appearance, the A-type earned the highest evaluation in all items except the allowance of the back waist and back hip. The L type earned the highest evaluation in the allowance of back waist and hips. The A-type’s, back waist appeared set at an angle that did not match the body shape of an old-old aged woman in the center-back-line setting. Therefore, the pattern method of A-type combined with L-type’s method of center back, produces an excellent pants pattern. Evaluation of the air gaps among patterns revealed that; the A-type showed the largest air gap in waist and hip circumference and the smallest air gap in thigh circumference. The waists, abdomen, and hip circumferences of older women often become larger while their legs become slimmer. This study accounted for those factors in determining a pattern suitable for the lower-body shape of old-old aged women. However, participants only analyzed four patterns and compared them with women 70 to 85, years of age. Therefore, it is necessary to develop industrial patterns applicable to a wide age group.



3차원 계측데이터를 활용한 고령 여성의 팬츠 원형 비교

차 수 정†
서원대학교 패션의류학과

초록


    Ⅰ. Introduction

    현대사회에 들어 경제적 발달과 문화생활의 확산으로 삶의 질이 향상되고, 의학 의 발달로 인해 인간수명이 연장되면서 노년 인구의 수가 급속도로 증가하고 있다. 우리나라도 2017년 8월을 기점으로 고령화 사회에 진입하였다. 2017년 8월 말 기준 으로 만 65세 이상 인구가 725만 7,288명으로 전체 인구 5,175만 3820명의 14%를 넘어섰고, 전남은 65세 이상이 21.4%에 달해 ‘초고령사회’에 선착했다(Kim, 2017).

    최근 노년층은 일정 수준의 소득을 갖추고 이러한 경제력을 바탕으로 건강하고 왕성한 문화, 소비 생활 을 누린다. 이들을 액티브 시니어(active senior)라고 부른다. 노년층은 여가활동에도 적극적이며, 해외여 행 경험률도 높고 외모를 꾸미는데도 많은 돈을 지출 한다. 자기계발이나 사회 문화에도 관심이 많으며, 은 퇴 후에도 경제활동을 하려는 경향을 보인다(“Active Senior”, n.d.). 노년층이 경제력을 갖추고 나이보다 젊 게 살면서 외모를 가꾸기 위한 투자도 아끼지 않고 있 다. 특히, 패션은 외모를 젊게 가꾸기 위한 중요한 아 이템으로 노년층 신체적 특성의 고려를 통해 노년층 의 욕구를 만족시킬 수 있는 중요한 감성산업으로 주 목받고 있다. 이처럼 여가활동과 사회적 활동의 증가 로 패션에 대한 관심이 고조되고 있으며, 노년층을 위 한 실버의류 산업이 패션산업에 있어 중요한 분야로 떠오르고 있다. 하지만 현재 노년층을 위한 기능성과 심미성을 갖춘 의류제품은 부족한 실정이다.

    노년층 중에서도 노년 여성의 경우 임신과 출산으 로 인한 체형 변화와 연령의 증가에 따라 척추의 축소 로 신장이 작아지고, 등뼈가 굽는 현상이 나타나며, 가슴둘레가 커지고 다리는 가늘어지면서 피하지방의 이동으로 허리의 굴곡이 없어지고, 복부와 엉덩이부 위 등 둘레항목이 증가하게 된다(Hahm, 1985). 가슴 이 처지고 배와 엉덩이가 커지므로 전체적으로 두껍 고 둥근 체형으로 변화된다(Lee, 2003). 이러한 체형 의 변화로 인해 노년기 여성은 의복을 선택하는데 있 어 어려움을 겪게 된다. 일반적인 의복의 경우 허리나 배부위가 맞지 않고 가늘어진 다리부분에는 너무 헐 렁한 형태가 되어 잘 맞지 않게 된다. 그러나 노인의 옷에 관한 심리적인 욕구는 다른 연령층과 동일하며, 오히려 노년기에 겪게 되는 신체적 변화로 인해 외모 에 더욱 관심을 갖게 된다(Ryan, 1966). 그러므로 연 령의 증가에 따른 육체적 기능저하와 체형의 변화는 심리적인 위축을 유발하게 되므로(Yeo & Kwon, 2005) 의복을 통해 저하된 생리적 기능과 체형을 적 절히 보완해줌으로써 자신감 있는 사회활동이 가능하 게 하는 것은 무엇보다 중요하다고 할 수 있다.

    기존의 노년층 대상 연구는 60대 노년 여성을 대상 으로 한 경우(Lee, 2003; Lee, 2009; Lee, 2016; Seo, 2009)가 많으나 인간수명의 연장으로 고령 여성이 증 가되고 있으며, 노화에 따라 60대와 70대, 80대의 체 형에는 차이가 있을 것으로 생각되어 본 연구는 70~ 85세 고령 여성을 연구대상으로 선정하고, 3D 시뮬레 이션 프로그램 중 패턴제작 부분이 특화되어 있는 DC Suite version 5.1 프로그램을 사용하여 연구를 진행하 고자 한다. 본 연구는 70~85세의 고령 여성용 팬츠 원 형을 제작한 후 패턴의 형태 및 패턴의 치수를 비교하 고자 한다. 또, 가상착의 시뮬레이션을 통해 외관 및 맞음새, 여유량과 공극량 등 패턴 간의 차이를 비교․ 분석해봄으로써 노화에 따라 변화되는 고령 여성의 하반신 체형에 적합한 팬츠 원형을 제시하고자 한다.

    Ⅱ. Background

    1. Definition of old age and body shape of lower body

    노인의 개념에 대해 사전에서는 ‘나이가 들어 늙은 사람’이라고 정의하고 있다(“Elderly”, n.d.a). 생리 적․신체적 기능의 퇴화와 더불어 심리적인 변화가 일어나서 개인의 자기 유지기능과 사회적 역할 기능 이 약화되고 있는 사람으로 사회의 경제적․문화적 배경이나 노인 자신의 주관적 의식과 객관적 상황에 따라 다르게 정의된다(“Elderly”, n.d.b). 노인기는 인 간의 성장 발달 과정상 마지막 단계로 그 기간이 점차 연장되고 있으므로 성공적이고 질 높은 노인기의 삶 을 영위하기 위하여 해결하고 충족시켜야 할 심리 적․사회적 욕구와 자기 향상을 위한 과업이 있는 기 간이다(Havighurst, 1972). 1951년 국제노년학회에서 는 노인을 환경변화에 적절히 적응할 수 있는 자체 조 직에서 결손이 있는 사람, 자신을 통합하려는 능력이 감퇴되어가는 시기에 있는 사람, 인체기관, 조직, 기 능에 쇠퇴현상이 일어나는 시기에 있는 사람, 생활체 적응성이 정신적으로 결손되어가고 있는 사람, 조직 및 기능 저장의 소모로 적응 감퇴현상을 겪고 있는 사 람으로 정의하였다(Lee, 2006). 노인을 규정하는 기준 나이는 만 65세로 1964년 도입하여 현재까지 유지되 고 있다. 그러나 2016년 말 정부에서는 노인 기준을 재정립하겠다고 발표하였으며, 대한노인회도 노인 기 준 연령을 70세로 올리는 문제의 공론화를 요청하고 있으며, 2015년 보건사회연구원의 조사에 따르면 65 세 이상을 대상으로 적정노인 연령을 질문한 결과 78.3%가 70세 이상을 적정노인 연령이라고 답하였다 (“Age Standards for the Elderly”, n.d.).

    노인은 육체적 노화의 과정을 거쳐 생리적 기능의 저하와 신체 외모상의 변화를 겪게 되면서 다양한 체 형 특성을 지니게 된다. 노인기가 되면 뼈가 얇아지고 편평화되어 심한 척추의 변곡을 유발하게 되어 등이 굽게 되는데, 이러한 척추의 변화는 키 및 높이 항목이 감소되는 원인이 되어 전체적으로 자세를 변화시킨 다. 발이 편평해지고 다리가 휘어지게 되어 하지의 변 형이 생기고, 무릎과 엉덩이 근육의 기능 저하로 다리 가 구부러진 모습으로 걸음걸이를 걷게 된다. 노인들 의 구부러진 무릎의 각도는 하반신의 자세뿐만 아니 라, 상반신의 자세까지 변화시켜 전체적인 측면 자세 의 변화를 가져오게 되고, 견갑골 주변의 피하지방의 발달로 등과 어깨가 두꺼워지게 된다(Stoudt, 1981). 또한, 체중이 증가하고 허리둘레가 굵어지며, 엉덩이 가 커지고 배가 나오게 되며 가슴이 처지게 된다. 가 슴은 작아지고 어깨는 굽어지며, 사지는 가늘어지고 체간부는 굵고 둥글어진다(Patterson & Warden, 1983). 즉, 척추의 변화로 인한 신장 감소, 허리와 엉덩이 부 분 체중의 증가가 있으며, 목과 어깨점이 앞으로 기울 면서 등길이와 뒤품이 증가하는 반면, 앞품과 앞길이 가 감소하고 유장이 길어지는 특징을 나타낸다(Reich & Goldsberry, 1993).

    노년 여성의 하반신 체형을 Kim(1998)은 4개의 유 형으로 분류하였다. 유형 1은 마른 체형으로 엉덩이 가 돌출되지 않았으며, 복부가 다른 부위에 비해 많이 돌출된 체형으로 하반신 체간부의 형태가 넓적하고 요부측면경사각이 가장 큰 체형이다. 유형 2는 비만 도에 있어서 평균체형이며, 복부와 엉덩이의 돌출이 작고, 요부측면경사각이 작아 정면의 하반신체형 실 루엣이 밋밋한 체형으로 엉덩이와 복부가 처진 체형 이다. 유형 3은 비만형이며 반신체로 복부돌출이 크 고 엉덩이돌출은 음의 각도를 나타내고 있으며, 배둘 레가 엉덩이둘레보다 큰 체형이다. 유형 4는 복부와 엉덩이부분이 비만한 체형으로 앞으로 쏠려서 직립하 고 있는 체형이다. Moon(2002)도 4개의 유형으로 분 류하였는데, 유형 1은 전체적으로 크고 배부위의 너 비와 둘레가 엉덩이부위의 너비와 둘레보다 큰 체형 이었다. 유형 2는 허리, 배, 엉덩이부위가 균형적이며, 너비와 둘레가 작은 중년여성 체형의 특징을 가지고 있으며, 유형 3은 허리, 배, 엉덩이 너비가 차이가 없 는 H형 체형이었다. 유형 4는 배부위와 엉덩이부위가 비슷한 너비, 둘레를 가지고 있으며, 허리가 가늘고 긴 체형이었다. Jin(2007)은 60대 노년 여성의 하반신 체형을 3개로 분류하였다. 유형 1은 정면에서의 허리 가 잘록한 체형이며, 엉덩이가 돌출되고 배가 납작한 체형이며, 유형 2는 엉덩이에 비해 배의 형태가 다른 체형보다 크며, 배가 돌출되고 배의 너비와 두께가 비 슷하며 엉덩이가 밋밋한 체형이다. 유형 3은 엉덩이 가 허리와 배의 비율보다 크고 돌출된 체형이며, 허리 에서 배에 이르는 형태가 구분이 없으며 배가 처진 체 형이다. Jang(2017)은 65세 이상 내반형 노년 여성의 하반신 체형을 4개의 유형으로 분류하였다. 유형 1은 가장 마르고 심한 내반슬의 특징을 가지고, 유형 2는 비만하고 다리가 가는 내반슬 특성, 유형 3은 비만하 지 않고 가벼운 내반슬 특성, 유형 4는 다리가 굵은 내반슬 특성을 가지고 있는 체형으로 분류되었다. Cha(2017a)는 60대 노년 여성의 하반신 체형을 3개의 유형으로 분류하였다. 유형 1은 허리와 배 부위의 둘 레와 두께가 가장 크고 다리부위가 가장 굵은 좁은 사 다리 형태의 비만체형이었고, 유형 2는 키가 가장 크 고 배와 허리부위가 작으며, 허리와 엉덩이의 차이가 가장 커 엉덩이는 크고 허리는 가는 약간 마른 종 형 태의 롱 슬림체형이었다. 유형 3은 키가 가장 작고 엉 덩이둘레와 허리둘레의 차이가 가장 작아 밋밋한 직 사각형 형태의 약간 비만체형이었다.

    노년 여성의 하반신 체형은 복부가 많이 돌출되고 허리와 엉덩이의 차이가 작으며, 다리는 가는 것을 알 수 있다. 또, 복부가 많이 돌출된 데 비해 상대적으로 엉덩이의 돌출은 작은 것을 알 수 있다.

    2. 3D virtual simulation

    3차원 가상착의 시스템은 가상이라는 공간에서 이 루어지는 시뮬레이션 작업이다. 가상(virtual)은 사실이 아니거나 존재하지 않는 것을 사실이거나 실제로 있 는 것처럼 가상하여 생각하는 것을 말한다(“Virtual”, n.d.a). 컴퓨터의 소프트웨어 기술에 의해 하드웨어의 일부를 생략하고 실제 물리적인 상태가 존재하는 것 과 같이 구성하여 일을 효율적으로 처리하는 것을 나 타내는 용어이기도 하다(“Virtual”, n.d.b). 시뮬레이션 (simulation)이란 대상으로 하는 시스템의 성질을 조 사하기 위해 모델을 써서 실험을 행하는 것을 가리키 는 일반적인 용어로 모의라고도 한다. 어떠한 현상이 나 사건을 컴퓨터로 모형화하여 가상으로 수행시켜 봄으로써 실제 상황에서의 결과를 예측하는 것이다 (“Simulation”, n.d.). 3차원 가상착의 시뮬레이션은 3 차원 공간에서 개인의 체형과 유사한 3차원 가상모델 을 생성한 후 가상모델에 개인이 선택한 의복을 가상 으로 제작하여 입혀봄으로써 마치 자신이 직접 입어보 는 것과 같은 간접 경험을 제공하여 준다(Oh, 2011). 3차원과 디지털 기술의 접목을 통해 패션산업분야에 서 많은 변화를 불러일으키고 있으며, 의복 기획, 생 산 및 판매에 이르기까지 모든 과정이 디지털화 경향 을 나타내고 있어 3차원 가상착의 시뮬레이션은 미래 패션에 있어 중요한 역할을 하고 있다고 할 수 있다.

    3차원 가상 시뮬레이션의 종류에는 DC Suite, IDesigner, V-Stitcher, 3D Runway Designer, NARCIS, CLO 등이 있다. DC Suite는 서울대학교 디지털 클로 딩 센터에서 국내기술 최초로 개발한 One-stop 3D 어 패럴 CAD시스템으로 가상모델의 치수변형에서부터, 의상 패턴의 제작, 패턴의 봉제, 텍스타일 입력 후 의 상 시뮬레이션의 과정으로 진행된다(Physan, n.d.). i-Designer는 일본의 테크노아사(TECHNOA)에서 개 발한 3차원 CAD로 패턴, 원단의 물성, 바디 데이터를 기초로 의복을 3차원 형상으로 착용 시뮬레이션을 하 는 프로그램으로 짧은 시간에 컴퓨터상에서 사실적인 3차원 의복을 제작할 수 있다(Lee, 2010). V-Stitcher 는 미국 Browzwear사에서 개발한 프로그램으로 현재 의 Gerber Technology, Santoni, Kopperman의 CAD 시스템 내에서 통합될 수 있게 되어 있다(Kim, 2009). 실시간으로 가먼트를 제작하고, 가상의 모델에게 착 장을 시켜 시뮬레이션해 보는 프로그램이다. 3D Runway Designer는 이스라엘의 OptiTex에서 개발된 프 로그램으로 패턴 CAD를 활용한 3D 의복 시뮬레이션 소프트웨어로서 직물이 3D 가상 모델에 어떻게 입혀 지는지 테스트할 수 있으며, 사실적 직물의 표현이 가 능하다(Kim, 2009). NARCIS는 국내의 ‘D&M 테크놀 로지’에서 개발된 텍스타일/의류 생산 자동화 관련 소 프트웨어 패키지로 파라메트릭 인체 모형 제작 시스 템인 NARCIS-PB, 가상 의복 착용시스템인 NARCISDS, 3차원 입체재단 시스템인 NARCIS-PB의 총 세 가지 모듈로 구성되어 있다. CLO는 (주)클로버추얼패 션에서 만든 3D CAD 소프트웨어이다. 프로그램 안 에서 의상을 디자인하고 패턴을 만들어 3D 아바타에 시뮬레이션이 가능한 소프트웨어이다(Yoon, 2013).

    3차원 가상 시뮬레이션은 산업현장에서 노트북을 이용하여 패턴이나 디자인을 검토하고, 데이터를 전 송하여 정보를 교환하기 용이하므로 샘플 제작비용의 절감, 시간의 절약, 기획력의 향상을 가져올 수 있다. 원단의 소재 특성에 따라 의복의 실루엣을 검토해 볼 수 있으며, 특정 부위에서 일어나는 착용상태, 착장 시 원단이 부위별로 받고 있는 변화량, 의복압 등을 확인할 수 있다. 착장상태를 확인한 후 옷의 디자인을 수정하고, 수정된 디자인에 따라 2차원 패턴을 수정 한 후 수정된 패턴을 다시 착장시켜 볼 수 있으며, 착 장 결과는 모두 3차원 기반의 데이터이므로 주위별 인체와 의복사이의 공간을 단면 형상으로도 확인할 수 있다(Park, 2004).

    3차원 가상 시뮬레이션을 활용한 연구로는 3차원 가상착의와 실제착의를 비교한 연구(Cha, 2014; Choi, Kim, & Kim, 2017; Kwak, 2016; Yin, 2015)가 가장 많이 이루어지고 있으며, 가상착의 시스템의 적용가 능성을 보기 위한 맞음새 비교(Kim, Nam, & Kim, 2015), 3차원 가상착의를 활용한 원형 개발(Choi, 2008; Hong, 2013; Seong, 2018) 등이 있다.

    Ⅲ. Methods

    본 연구는 고령여성의 팬츠 원형 비교 분석을 위하 여 서울대학교 디지털클로딩센터에서 개발한 DC Suite version 5.1 program을 사용하였다. 프로그램 상 에서 패턴을 설계하고, 패턴의 형태 및 치수를 비교하 였다. 또, 가상 착의 시뮬레이션을 통해 착상상태 및 맞음새, 여유량과 공극량 등을 분석하였다.

    1. Subject of study

    본 연구를 위한 팬츠 원형으로 선행연구(Cha, 2017b; Cho & Na, 2014; Kang, 2008; Kim, 2001)를 참고하여 미국과 유럽에서 사용되는 패턴제도법과 우 리나라 산업체에서 팬츠 패턴 제도 시 사용되는 원형 2개 등 총 4개를 선정하였다. 미국식 A패턴과 산업체 식 L패턴은 선행연구(Cha, 2017b)를 통해 허리와 엉 덩이부분에 여유가 많아 60대 노년 여성에게 적합한 것으로 나타나, 70~85세 고령 여성의 경우에도 적용 해 보고자 선정하였으며, 이태리식 S패턴의 경우 비 율에 맞추어 디자인되는 패턴이므로 고령 여성의 비 율에 따라 어떻게 적용되는지를 알아보기 위해 선정 하였다. 그리고 우리나라 산업체식 O패턴은 선행연구 (Kang, 2008)를 통해 성인여성에게 적합한 것으로 나 타나 고령 여성에게 적용이 가능한지를 알아보기 위 해 선정하였다.

    2. Application size

    본 연구의 적용 치수는 Size Korea의 2014년 고령 자 3차원 인체형상측정 조사에 따라 3차원 측정으로 얻어진 치수를 사용하였다. 3D Body Scanner를 이용 하여 3차원 인체 형상 데이터를 얻은 후, 인체계측 자 동 프로그램으로 인체 각 부위별 치수를 자동 측정한 데이터를 사용하였다. 대상 연령 70~85세 472명 중 결 측치 20명을 제외한 452명 데이터의 평균치수를 사용 하였다(Cha, 2018). 허리둘레 90.76cm, 엉덩이둘레 93.8cm, 엉덩이옆길이 16.64cm, 허리옆가쪽복사길이 85.25cm를 조정하여 적용하였다(Table 1). 바지길이 (허리높이-발목높이) 84.0cm, 허리둘레 91.0cm, 엉덩이 둘레 94.0cm, 엉덩이옆길이 17.0cm, 무릎둘레 35.5cm, 바지부리 44.0cm, 밑위길이 26.0cm, 무릎길이 50.0cm 를 적용하였다.

    3. Method of study and program

    본 연구를 위하여 서울대학교 디지털클로딩센터의 DC Suite Program version 5.1을 사용하였다. 가상착 의프로그램 상에서 팬츠 패턴을 제작한 후, 고령여성 의 하반신 신체사이즈를 적용하여 아바타를 제작하였 다. 제작된 팬츠를 아바타에 착용하여 가상착의평가 를 통해 패턴 간의 부위별 치수 및 착의상태(여유량, 공극량 등)를 비교․분석하였다. 가상착의평가는 2018 년 3월 가상착의한 상태를 LCD 43인치 모니터상에서 의복구성학 전문인 5명으로 구성된 평가자에게 평가 하도록 하였다. 평가항목은 앞면 9항목, 옆면 1항목, 뒷면 9항목, 전체적 외관 1항목, 기타 2항목 등 총 22 항목으로 구성되었다. Likert type의 5점 척도를 이용 하여 매우 적합(5점), 적합(4점), 보통(3점), 부적합(2 점), 매우 부적합(1점)으로 각 평가항목마다 해당점수 를 표기하게 하였다.

    4. Virtual model

    디지털 가상 모델 아바타를 제작하기 위하여 DC Suite의 Body에서 제공되는 SF바디를 불러온 후, Size Korea의 2014년 고령자 3차원 인체형상측정 조 사 데이터의 고령여성 평균 치수 정보를 입력하였다. 치수 수정 및 보정 과정을 거친 후에 가상 모델로 사 용하였다(Fig 1, Fig. 2, and Table 2).

    5. Material property

    본 연구에 적용된 소재는 면 100%를 사용하였으 며, 소재의 물성은 <Table 3>과 같다.

    6. Data analysis

    본 연구의 자료분석은 형태비교를 위해 패턴의 부 위별 치수 및 형태를 비교하였다. 또, 가상착의 후 전 문가의 외관평가 및 색분포도를 통해 맞음새를 평가 하였다. 외관평가 결과는 SPSS 23.0 for Windows Program을 이용하여 항목별 기술통계 분석, 유의차 검정, 신뢰도 검정을 실시하였다. 또, 본 연구에서는 객관적인 3차원 디지털 형상의 평가를 위해 공극량 분석을 실시하였다. 공극량 분석을 위하여 DC Suite 에서 공극길이를 측정하였다. 계측부위는 허리둘레, 엉덩이둘레, 허벅지둘레, 무릎둘레를 주요 부위로 선 정하였다. 계측각도는 선행연구(Cha, 2017b)를 참고 하였다. Torso부분은 30° 간격으로 앞중심(F), 오른쪽 앞사선(FR0°, FR30°, FR60°), 왼쪽 앞사선(FL0°, FL 30°, FL60°), 오른쪽 옆선(SL60°), 왼쪽 옆선(SL90°), 뒤중심(B), 오른쪽 뒤사선(BR0°, BR30°, BR60°), 왼 쪽 뒤사선(BL0°, BL30°, BL60°)에서 측정하였다. Limb 부분도 30°간격으로 앞중심(FR0°), 오른쪽 앞사 선(FRL0°, FRL30°, FRL60°), 오른쪽 옆선(SRL60°), 왼쪽 옆선(SRL90°), 뒤중심(BR0°), 오른쪽 뒤사선 (BRR0°, BRR30°, BRR60°), 왼쪽 뒤사선(BRL0°, BRL30°, BRL60°)에서 측정하였다(Fig. 3 and 4).

    Ⅳ. Results and Discussion

    본 연구는 3D 시뮬레이션 프로그램인 DC Suite version 5.1을 사용하여 고령 여성용 팬츠 패턴을 제 작한 후 가상 착의를 통해 외관 및 맞음새, 여유량과 공극량 등의 패턴 간 차이를 비교․분석해 보고자 하 였다. 그 결과는 다음과 같다.

    1. Comparison of pattern shape and size

    3D 시뮬레이션 프로그램 상에서 팬츠 패턴을 제작 하여 그 형태를 비교해본 결과, 원래 패턴의 경우 A패 턴과 L패턴은 원래 앞판과 뒤판 2개씩의 다트를 가지 고 있고, S패턴은 다트가 없으며 O패턴은 앞판과 뒤 판에 각각 1개씩의 다트를 가지고 있다. 그러나 허리 다트는 엉덩이와 허리 치수의 차이에 의해 발생하는 것인데, 고령 여성의 경우 허리둘레가 91.0cm, 엉덩이 둘레가 94.0cm로 차이치수가 3cm에 불과하여 패턴이 4개로 나누어지는 바지패턴의 경우에는 패턴 당 약 0.75cm의 차이밖에 나지 않아 원래 패턴과는 달리 다 트가 생기지 않았다. O패턴의 경우에만 뒤몸판에 하 나의 다트가 생성되었다(Fig. 5).

    패턴의 부위별 치수를 살펴보면, 바지길이는 4개 패턴 모두 허리높이 90.64cm에서 발목높이 6.72cm를 뺀 치수인 83.92cm를 조정하여 84.0cm를 기준으로 패턴을 제작하였다. 그러나 패턴제작과정에서 허리위 치를 올리고 내리는 것에 의해 L패턴이 가장 긴 84.60cm, S패턴이 가장 짧은 83.13cm로 나타났다. 앞 밑위길이의 경우 A패턴이 28.41cm로 가장 길었고, S 패턴이 24.77cm로 가장 짧았으며, 평균 26.81cm로 나 타났다. 뒤밑위길이의 경우 O패턴이 39.0cm로 가장 길었고 A패턴이 33.69cm로 가장 짧았다. A패턴의 경 우, 앞밑위길이가 길고 뒤밑위길이가 짧아서 앞뒤밑 위길이의 차이가 5.28cm로 가장 적었으며, L패턴이 11.86cm로 앞뒤밑위차이가 가장 크게 나타났다.

    앞밑단길이와 뒤밑단길이를 살펴보면, 앞밑단길이 는 O패턴이 21.60cm로 가장 길고, A패턴이 20.32cm로 가장 짧아 약 1.28cm의 차이를 나타냈다. 뒤밑단길이 는 O패턴이 24.0cm로 가장 길고, A패턴이 22.86cm로 가장 짧아 약 1.2cm의 차이를 나타냈으며, 앞뒤밑단 의 길이 차이는 S패턴이 3cm로 가장 크고 O패턴이 2.4cm로 가장 작은 것으로 나타났다.

    허리둘레의 경우, 앞은 A와 S패턴이 23.0cm로 가 장 크고, O패턴이 22.88cm로 가장 작았으나 거의 차이 가 나타나지 않았다. 뒤는 O패턴이 23.53cm, S패턴이 22.34cm로 약 1.2cm의 차이를 나타냈다. 다리안선은 S패턴은 60.33cm와 60.17cm로 가장 길었으며, O패턴 은 58.10cm와 58.00cm로 가장 짧아 약 1.2cm의 차이 를 나타냈다. 이는 crotch 부분의 돌출정도에 따른 곡 선의 차이에 의해 발생하였다. 무릎둘레의 경우 A패턴 이 앞뒤 모두 가장 큰 것으로 나타났으며, 앞은 S패턴 이 22.29cm로 가장 작고, 뒤는 L패턴이 25.28cm로 가장 작은 것으로 나타났다. 엉덩이둘레는 앞뒤 모두 A패턴이 24.0cm와 24.50cm로 가장 컸으며, 앞엉덩이 둘레는 L패턴이 가장 작고 뒤엉덩이둘레는 S패턴이 가장 작은 것으로 나타났으며, 차이치수는 약 1cm였다.

    다 트의 경 우에는 O패 턴만 뒤 다트 1개가 있어 비교가 어려웠다. 앞밑위각도를 측정한 경우, A패턴이 가장 많이 돌출되어 16.44°를 나타냈다. 뒤밑위각도는 S패턴의 뒤중심선 기울기가 33.98°로 가장 컸으며, O 패턴은 20.64°로 가장 작은 것으로 나타났다(Fig. 6 and Table 4).

    2. Evaluation of 3D simulation

    1) Evaluation of appearance

    A, L, O, S식 패턴의 가상착의상태 외관모습은 <Fig. 7>과 같으며, 외관평가결과는 <Table 5>와 같다.

    가상착의 상태의 외관에 대한 평가를 실시한 결과, 뒤다트의 위치 및 길이에 대한 항목을 제외하고 모든 항목에서 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 앞 허리선의 위치는 A식이 4.20으로 가장 적합성이 높은 것으로 나타났으며, L식과 S식은 3.20, O식은 2.80으 로 중간 정도의 적합성을 나타냈다. 앞허리부위의 여 유량은 A식이 4.20으로 가장 높았고, S식 3.40, L식 2.80, O식 2.20의 순으로 나타났다. 배부위의 여유량도 A식이 가장 높은 4.60이었으며, S식이 2.40으로 가장 낮은 것으로 나타났다. 앞엉덩이부위의 여유량에서도 A식이 4.80으로 적합도가 가장 높았으며, O식과 S식 이 2.60으로 가장 낮은 것으로 나타났다. 밑위부위와 허벅지부위의 여유량에 있어서도 A식이 적합도가 가 장 높았으며, L식이 적합도가 가장 낮은 것으로 나타 났다. 다리안쪽의 곡선에 있어서도 A식이 4.60으로 가장 우수하였으며, L식이 가장 낮은 2.20으로 나타났 다. 밑위의 곡선은 A식과 S식이 3.80으로 적합도가 높았다. 뒤허리의 여유량에서는 L식이 가장 우수한 것으로 나타났고, 다음으로 A식, S식, O식의 순으로 나타났다. 뒤엉덩이부위의 여유량에 있어서도 L식이 5.00으로 가장 높은 적합도를 나타냈으며, O식이 2.20으로 가장 낮은 적합도를 나타냈다. 밑위와 허벅 지 부위의 여유량에서는 A식이 가장 우수하였으며, 나머지는 비슷한 것으로 평가되었다. 무릎너비 및 바 지밑단너비에서는 L식이 4.80으로 가장 우수하였으 며, 무릎너비는 O식이 가장 부적합하였고, 밑단은 S 식이 가장 부적합한 것으로 평가되었다. 옆선의 수직 으로 떨어지는 정도는 대부분의 패턴이 비슷하게 나 타났으나, O식이 가장 낮은 평가를 받았다. 전체적으 로 외관에 있어서 A식이 가장 좋은 평가를 받았으며, 다음으로 L식, S식, O식의 순으로 나타났다.

    2) Evaluation of color distribution

    가상착의 여유량을 알아보기 위해 색분포도를 살 펴보았다. 빨간색은 신체에 당기는 상태를 나타내고, 연두색은 적당히 잘 맞는 상태, 그리고 파란색은 여유 가 있음을 나타낸다. 네 개의 패턴 중에서 A패턴은 신 체의 어느 부위도 당기지 않고 여유 있게 잘 맞는 것 으로 나타났으며, L패턴은 배와 엉덩이부위에서 여유 량 없이 맞는 것으로 나타났으며, 허벅지부위에서 약 간의 당기는 현상이 나타났다. O패턴은 무릎 뒤부분 에서 약간의 당김 현상이 발생하였으나 대체로 잘 맞 는 것으로 나타났다. S패턴은 L패턴과 비슷한 맞음새 를 나타냈다(Fig. 8).

    3) Evaluation of air gap

    3차원 가상착의의 객관적인 평가를 위해 A, L, O, S식 팬츠 원형의 부위별 공극량에 대한 측정을 실시 하였다. 부위별 착의 단면도는 <Fig. 9>와 같다. 패턴 별로 측정한 공극량은 <Table 6>과 같다.

    패턴별 착의 단면도를 살펴보면, 먼저 허리둘레의 경우 A식의 경우가 가장 공극량이 많은 것으로 나타 났다. 특히, 뒤중심의 옆부분인 BL0, BR0부분이 0.070 과 0.077로 많이 남는 것을 알 수 있다. 또, 허리둘레 의 공극량은 S패턴이 가장 작은 0.027로 나타났다. 그 러나 대체로 몸통을 따라 적당한 공극량을 가지고 있 음을 알 수 있다. 엉덩이둘레의 경우에도 A식이 가장 공극량이 큰 0.05로 나타났으며, L, O식 패턴은 0.039 로 같은 공극량을 나타냈다. A식의 경우, 허리둘레와 반대로 엉덩이둘레의 경우에는 앞부분의 공극량이 큰 것으로 나타났다. FR0와 FL0가 각각 0.060과 0.064의 공극량을 나타냈다. L식의 경우에도 FR0와 FL0부위 의 공극량이 각각 0.074, 0.073으로 공극량이 다른 부 위에 비해 큰 것으로 나타났다.

    허벅지둘레 공극량의 경우에는 L식이 가장 공극량 이 크고, A식이 가장 작은 것으로 나타났다. SRR90과 FRR90부위의 공극량이 0.61과 0.74로 많은 것으로 나타났다. A식의 경우에는 BR0부분이 0.052로 공극량 이 다른 부위에 비해 큰 것으로 나타났다. O식과 S식의 허벅지둘레 공극량이 0.017로 같은 것으로 나타났다.

    무릎부위의 공극량은 O식이 가장 큰 0.19였으며, S 식 패턴이 0.09로 가장 작은 것으로 나타났다. O식의 경우, FRR90, FRR60, FRR30, FR0부위의 공극량이 각각 0.19, 0.24, 0.20, 0.21로 다른 부위에 비해 커 신 체와 의복과의 거리가 큰 것으로 나타났다. 즉, 가장 여유량이 많아 바지통이 넓은 형태를 가지고 있음을 알 수 있다.

    Ⅴ. Conclusion

    본 연구는 3차원 계측 데이터를 활용하여 70~85세 의 고령 여성을 대상으로 노년 여성의 체형에 적합한 팬츠 패턴을 설계하기 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 이를 위해 산업용 패턴 2개, 미국식과 이태리 식 패턴 각 1개 등 총 4개의 패턴을 비교분석하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.

    패턴의 형태를 비교한 결과, 원래 패턴의 경우 A패 턴과 L패턴은 원래 앞판과 뒤판 2개씩의 다트를 가지 고 있고, S패턴은 다트가 없으며, O패턴은 앞판과 뒤 판에 각각 1개씩의 다트를 가지고 있다. 허리 다트는 엉덩이와 허리 치수의 차이에 의해 발생하는 것인데, 고령 여성의 경우 허리둘레가 91.0cm, 엉덩이둘레가 94.0cm로 차이치수가 3cm에 불과하여 패턴이 4개로 나누어지는 바지패턴의 경우에는 패턴 당 약 0.75cm 의 차이밖에 나지 않아 원래 패턴과는 달리 다트가 생 기지 않았다. O패턴의 경우에만 뒤몸판에 하나의 다 트가 생성되었다. 그러나 60대 노년 여성을 대상으로 한 연구에서는 A식의 경우에는 앞뒤에 각각 1개씩의 다트가, L식의 경우에는 앞뒤 각각 2개씩의 다트가 생성되어 차이를 나타냈다(Cha, 2017b). 55~64세의 경우에도 앞뒤 각각 1개씩의 다트가 생성되었다(Cho, 2013).

    외관에 대한 평가에서는 A식이 뒤허리와 뒤엉덩이 부분의 여유분을 제외한 앞허리위치, 앞허리, 엉덩이, 허벅지 등의 여유분, 밑위위치 및 곡선 등 모든 항목 에서 가장 높은 평가를 받았으며, L식은 뒤허리와 뒤 엉덩이부분의 여유분에서만 가장 높은 평가를 받았 다. 그러나 60대의 경우, L식이 가장 높은 평가를 받 아 차이를 나타냈다(Cha, 2017b). 고령 여성 A식의 경 우, 뒤허리부분이 남는 현상이 발생하여 뒤중심선 설 정에 있어서 고령 여성의 체형과는 맞지 않는 각도로 설정된 것으로 보인다. 따라서 A식의 패턴제도법에 L 식의 뒤중심 설정방법을 도입하여 패턴을 제도한다면 맞음새가 우수한 팬츠패턴을 제작할 수 있을 것으로 생각된다.

    가상착의 여유량을 알아보기 위해 색분포도를 살 펴본 결과, A패턴의 경우 어느 한 군데 당기는 곳 없이 여유롭게 잘 맞는 것으로 나타났다. 그러나 L식과 S식 은 앞엉덩이둘레 부위에서 좁은 부위기는 하지만 빨간 색으로 표시되는 부위가 있어 약간의 당김현상이 발생 하였다. 60대 노년 여성 패턴의 경우에도 L식은 허리 부분에서 약간의 당김현상이 나타났다(Cha, 2017b).

    패턴 간 의복 공극량을 평가한 결과, A식의 경우 허리둘레와 엉덩이둘레부위의 공극량은 0.059, 0.050 으로 가장 큰 것으로 나타났고, 허벅지부분의 공극량 은 0.150으로 가장 작은 것으로 나타났다. 고령 여성 의 경우 피하지방의 이동에 의해 허리둘레와 배둘레, 엉덩이둘레 등 둘레부위가 커지고 다리가 가늘어지는 특징을 나타내게 되므로(Hahm, 1985), 이러한 고령 여성의 신체적 변화에 맞추어 허리둘레와 엉덩이둘레 부위가 크고, 다리부분이 작은 A식 패턴이 고령 여성 의 하반신 체형에 적합한 패턴으로 평가되었다. 그러 나 60대 노년 여성의 경우 L식이 가장 적합한 패턴으 로 평가되어 차이를 나타냈다(Cha, 2017b). 이는 60대 노년 여성과 70대, 80대 고령 여성의 하반신 체형 차 이에 의한 것으로 보인다.

    본 연구는 단지 4개의 패턴에 대한 비교분석만 이 루어졌고, 70~85세의 고령 여성만을 대상으로 하였으 므로 60대 노년 여성과의 비교를 통해 그 변화를 파악 하여 넓은 연령층에 적용할 수 있는 산업용 패턴을 개 발할 필요가 있을 것으로 생각된다. 또, 실제 고령 여 성을 대상으로 한 맞음새 평가를 통해 3차원 시뮬레 이션 상에서 알아내지 못한 착용감에 대한 부분도 연 구할 필요가 있을 것으로 사료된다.

    Figure

    RJCC-26-360_F1.gif

    Production process of a virtual body

    RJCC-26-360_F2.gif

    Final virtual model

    RJCC-26-360_F3.gif

    Measurement methods of pore space between body and pants (hip parts)

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    Measurement methods of pore space between body and pants (thighs and knee pants)

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    Pants pattern

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    Pattern measurement parts

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    Wearing simulation

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    Wearing simulation

    RJCC-26-360_F9.gif

    Sectional plan

    Table

    Application size of elderly women’s pants (Unit: cm, kg)

    Size of virtual model (Unit: cm)

    Physical properties of subject (Unit: kg/m3, g/d)

    Pattern size (Unit: cm)

    Appearance evaluation

    Amount of air gap for pants

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    Appendix

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