A study on the estimation of body shape by department in women aged 20-32 for the clothing industry

Yıl 2024, Cilt: 14 Sayı: 2, 938 - 952, 25.06.2024

Arzu Bor Kocaman Nurgul Kılınç

https://doi.org/10.30783/nevsosbilen.1485148

Öz

The general purpose of the research is to estimate body shape according to body parts between the ages of 20-32, based on body measurements, Body Mass Index (BMI), age and body weight information. The model of the research is the relational scanning model, one of the scanning models. The population of the research consists of women living in Konya, aged between 20-32, with a height of 154-170 cm and a weight between 50-70 kg. The sample of the research was determined by random method from within the universe. The hand measurement method was used to determine body measurements. Anthropometric measurements were determined by taking into account the measurements used in national/international sizing standards.
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) program version 22.0 was used to analyze the data, and multinomial logistic regression analysis was performed to estimate body shape. As a result of the analysis, it was determined that some of the anthropometric data and measurements were related to body shape, but it was seen that they alone were not sufficient to estimate body shape, which was the purpose of the research. The result obtained showed that body shape cannot be determined based on BMI, age, body weight and body measurements within the sample and the estimation method used (multinomial logistic regression).

Anahtar Kelimeler

Anthropometry, Body fit, Clothing industry, Estimation

Giyim endüstrisi için 20-32 yaş arası kadınlarda bölümlerine göre vücut şeklinin tahminlenmesi üzerine bir araştırma

Öz

Araştırmadaki genel amaç, 20-32 yaş arası kadınlarda vücut ölçüleri, Vücut Kitle İndeksi (VKİ), yaş, vücut ağırlığı bilgisinden yola çıkılarak bölümlerine göre vücut şeklinin tahminlenmesidir. Araştırmanın modeli, tarama modellerinden ilişkisel tarama modelidir. Araştırmanın evrenini Konya ilinde yaşayan 20-32 yaş arasında, 154-170 cm boy ölçüsünde, 50-70 kg arasında ağırlığa sahip kadınlar oluşturmaktadır. Evren içerisinden tesadüfi yöntemle araştırmanın örneklemi belirlenmiştir. Vücut ölçülerinin tespit edilmesinde elde ölçme yöntemi kullanılmıştır. Antropometrik ölçüler ise ulusal/uluslararası boyutlandırma standartlarında kullanılan ölçüler dikkate alınarak belirlenmiştir.
Verilerin analiz edilmesinde SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) programı 22.0 versiyonu kullanılmış olup vücut şeklinin tahminlenebilmesi amacıyla çokterimli lojistik regresyon analizi yapılmıştır. Analizler sonucunda antropometrik veri ve ölçülerden bazılarının vücut şekli ile ilişkili olduğu belirlenmiş, ancak araştırmanın amacı olan vücut şeklini tahminlemede tek başına yeterli olmadığı görülmüştür. Elde edilen sonuç, örneklem ve kullanılan tahminleme yöntemi dâhilinde (çokterimli lojistik regresyon) VKİ, yaş, vücut ağırlığı ve vücut ölçülerinden yola çıkarak vücut şeklinin belirlenemeyeceğini göstermiştir.

Anahtar Kelimeler

Antropometri, Vücuda Uyum, Tahminleme, Giyim Endüstrisi

Etik Beyan

Araştırma, Selçuk Üniversitesi'ne bağlı çeşitli birimlerde öğrenim görmekte olan gönüllü katılımcılar üzerinde Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Beşeri Bilimler Bilimsel Araştırma ve Yayın Etik Kurulu'nun 08.10.2018 tarihli ve E.90780 sayılı toplantı kararında belirtilen etik onayı ile yürütülmüştür.

Kaynakça

• Agbo, D. A., & Igoli, V. (2015). Body size and shape categorization of some ethnic groups in benue state using waist, bust and hip measurements. International Journal of Scientific Research in Information Systems and Engineering (IJSRISE), 1 (1), 29-36.
• Aldrich, W. (2007). Metrik sistemle kalıp hazırlama kadın giyimi. Ankara: MEB
• Anguelov, D., Srinivasan, P., Koller, D., Thrun, S., Rodgers, J., & Davis, J. (2005). SCAPE: Shape Completion and Animation of People. Acm Transactions on Graphics, 24 (3), 408–416.
• Armstrong, H. J. (2009). Patternmaking for fashion design. New Jersey: Prentice Hall.
• Ashdown, S.P. (2014). Creation of ready-to-made clothing: The development and future of sizing systems. designing apparel for consumers. (ed. by M.E. Faust & S. Carrier). Cambridge: Woodhead Publishing.
• Aydın, S., & Çileroğlu, B. (2006). İç giyim üretimine yönelik 18-50 yaşlar arası kadın beden ölçüleri standardizasyonu [Sözlü Sunum]. 12.Ulusal Ergonomi Kongresi. Ankara.
• Banerjee, A., Chitnis, U. B., Jadhav, S. L., Bhawalkar, J. S., & Chaudhury, S. (2009). Hypothesis testing, type I and type II errors. Industrial Psychiatry Journal, 18 (2), 127-131.
• Baş, T. (2006). Anket nasıl hazırlanır, uygulanır, değerlendirilir?. Detay Yayıncılık.
• Burgo, F. (2004). Il Modellismo: Tecnica del modello sartoriale e ındustriale. Italian. Istıtuto di Moda Burgo.
• Chi, C., Zeng, X., Bruniaux, P., & Tartare, G. (2022). A study on segmentation and refinement of key human body parts by integrating manual measurements. Ergonomics, 65 (1), 60-77.
• Cihangir, E., Gökart, H., Balık, A., Kılıç, S., & Subaşı, S. (2002). Hazır giyimde ölçüler. İstanbul: İTKİB.
• Çiftçi, C. (2021). Veri madenciliği ve makine öğrenmesi yöntemleri ile istanbul trafiğinin analizi: D100 karayolu uygulaması. [Doktora tezi, İstanbul Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi.
• Detering, U., & Schierling, R. (2003). Contec: garment construction.
• Domingo, J., Ibáñez, M. V., Simó, A., Dura, E., Ayala, G., & Alemany, S. (2014). Modeling of female human body shapes for apparel design based on cross mean sets. Expert Systems with Applications, 41(14), 6224-6234.
• Fenton, N., & Neil, M. (2021). Calculating the likelihood ratio for multiple pieces of evidence. arXiv Preprint, 1-27.
• Gill, S., & Hayes, S. (2012). Lower body functional ease requirements in the garment pattern. International Journal of Fashion Design, Technology and Education, 5 (1), 13-23.
• Göklüberk Özlü, P. (2008). Ergonomik tasarımlarda ileri teknolojilerin kullanılması. [Sözlü Sunum].14.Ulusal Ergonomi Kongresi. Trabzon.
• Gültekin, U. S. (2017). Veri madenciliği:yapay sinir ağı ve doğrusal regresyon yöntemleri ile fiyat tahmini. [Yüksek lisans tezi, Pamukkale Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi.
• Han, J., & Kamber, M. (2000). Data mining: concepts and techniques. Morgan Kaufmann Publishers.
• Hirshberg, D., Loper, M., Rachlin, E., & Black, M. (2012). Coregistration: Simultaneous alignment and modeling of articulated 3D shape. Proceedings of ECCV 12th European Conference on Computer Vision, 242–255.
• İnal, S. (2020). Fonksiyonel temel bileşen analizi. [Yüksek lisans tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi.
• Karasar, N. (2020). Bilimsel araştırma yöntemi: kavramlar ilkeler teknikler. Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
• Kasambala, J., Kempen, E., & Pandarum, R. (2016). Determining female consumers' perceptions of garment fit, personal values and emotions when considering garment sizing. International Journal of Consumer Studies, 40 (2), 143-151.
• Kaşali, K. (2018). Zaman serisi analizinde eş bütünleşme yöntemi ve uygulaması. [Doktora tezi, İstanbul Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi.
• Kaynak, M. (2005). Büyük beden tüketicisi bayanların büyük beden kıyafetlerden ceket ve pantolonda karşılaştıkları model ve kalıp kaynaklı problemlere ilişkin görüşlerinin incelenmesi. [Yüksek lisans tezi, Gazi Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi.
• Kocabaş, E. (2014). Lojistik regresyon ve bankacılık verileri üzerine bir uygulama. [Yüksek lisans tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi.
• Koç, Ş. (2018). Çok değişkenli varyans analizinde kullanılan test istatistiklerinin monte-carlo simülasyonu ile karşılaştırılması. [Doktora tezi, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi.
• Kolose, S., Stewart, T., Hume, P., & Tomkinson, G. R. (2021). Prediction of military combat clothing size using decision trees and 3D body scan data. Applied Ergonomics, 95, 1-9.
• Kudak, H. (2007). Doğrusal programlama ve bulanık doğrusal programlama, savunma silahlarının dağıtımında matlab uygulaması. [Yüksek lisans tezi, Marmara Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi.
• Lee, K. S., Song, H. K., & Kim, S. (2020). Categorization of lower body shapes of abdominal obese men using a script-based 3D body measurement software. Fashion and Textiles, 7 (1), 1-16.
• Maraba, B. (2014). Kadın giyiminde karşılaşılan büyük beden sorunları ve çözüm önerileri. [Yüksek lisans tezi, Haliç Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi.
• Muratoğlu, Y., & Kılınç, N. (2004). Erkek giysi üretimi. Bizim Büro Yayınevi, Ankara.
• Romeo, L. D. (2013). Exploration of plus-size female teens' apparel fit and sizing in the United States. Iowa State University. U.S.A.
• Song, H. K. (2011). Categorization of women's lower body shapes using multi-view 3D body scan measurements, and development of shape-driven automated custom patterns. Connell University, U.S.A.
• Stiegler, M. (1992). Schnittkonstruktionen für kleider und blusen system . Ursula Müller-Wilde; Deutsche Bekleidungs-Akademie; Rundschau-Verlag Otto.
• Şen, H. (2015). Kalıp sistemlerinin ölçü ve bedene uyum yönünden incelenerek türk kadın beden yapısına uyumlarının değerlendirilmesi. [Yüksek lisans tezi, Gazi Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi.
• Şahin, N. (2019). Yapay sinir ağları ve karar ağaçları modelleri ile işletmelerin finansal başarısızlıklarının tahminlenmesi. [Yüksek lisans tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi]. Ulusal Tez Merkezi.
• TDK (Türk Dil Kurumu). (2005). Türkçe Sözlük. Onuncu Basım. Ankara: Türk Dil Kurumu.
• Türkiye İstatistik Kurumu. (2018). Nüfus ve demografi dağılımı raporu. https://data.tuik.gov.tr/Kategori/GetKategori?p=nufus-ve-demografi-109&dil=1
• Vural, T., Çileroğlu, B., Ağaç, S., Çivitçi, Ş., & Çoruh, E. (2003). Vücut ölçülerinden giysi ölçüleri elde edilmesinde matematiksel bir inceleme (sırt genişliği ölçüsü örneği) [Sözlü sunum]. 9.Ulusal Ergonomi Kongresi. Denizli.