2016 Fiscal Year Annual Research Report

アパレルの国際競争力の強化を目指した３Dバーチャル工業用ボディの開発と性能評価

Research Project

Project/Area Number	16H03029
Research Institution	Kyoto Women's University
Principal Investigator	渡邊敬子京都女子大学, 家政学部, 准教授 (80369652)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	大塚美智子日本女子大学, 家政学部, 教授 (30233183) 持丸正明国立研究開発法人産業技術総合研究所, その他部局等, 研究員 (90358169) 丸田直美共立女子大学, 家政学部, 教授 (70183621) 石垣理子昭和女子大学, 生活機構研究科, 准教授 (70185875) 諸岡晴美京都女子大学, 家政学部, 教授 (40200464) 小山京子美作大学, 生活科学部, 准教授 (70351939) 森下あおい滋賀県立大学, 人間文化学部, 教授 (10230111)
Project Period (FY)	2016-04-01 – 2020-03-31
Keywords	3次元計測 / 人体 / バーチャルボディ / ボディ / クラスター分析 / 衣服設計
Outline of Annual Research Achievements	本研究では、アパレル用 3D-CAD が普及し、各国で収集された人体の 3 次元データがバーチャルボディとして利用されていくことが予測されるが、3 次元計測データの解析に基づいた科学的なボディ開発やその手法は未だ確立されているとはいえない。本研究では、①これらの基礎となる人体の 3 次元形状解析を行った上で、②これに適切なゆとり量を加味して、効率的な衣服設計ができるバーチャルボディおよびボディを設計することを目指している。まずは①の衣服設計用のバーチャルボディ設計のために、日本人の体幹部と下肢の形状の類型化を行うために、29年度までに、現有のデータと併せて 20 歳代から 70 歳代までの各年代のデータを収集することにしていた。28年度に約300名の計測を行うことができ、女性は600名、男性は約400名のデータがそろった。また、このデータを用いて体型の類型化の予備解析を行った。具体的には、3次元データから体幹部の相同モデルを作成し、主成分分析によって個人差の要因を特定した。この主成分得点を用いてクラスター分析を行うことで、体型の類型化を試みた。衣服設計の立場から女性5クラスター、男性7クラスターに分類して、そのグループの平均形状の算出を行った。これらの形状からグループの特徴を明らかにするとともに、その出現頻度について、年齢ごとに集計した。その結果、男女とも20歳代に多くみられる体型、60歳代以上に多くみられる体型が存在したが、それぞれのクラスターはいずれの年齢群にも混在していること、中年では特に各クラスターに分散していることが分かった。このことからサイズだけでなく、体型の差に配慮した衣服設計や生産が必要であるといえる。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 研究計画では、29年度までに、現有のデータと併せて 20 歳代から 70 歳代までの各年代のデータを収集することにしていたが、28年度に約300名の計測を行うことができ、女性は600名、男性は約400名のデータがそろった。また、このうち女性の体幹部は180名、下肢部は 240名分、男性の体幹部は250名分のデータを用いて体型の類型化の予備解析を行った。すなわち、3次元データから体幹部の相同モデルを作成し、主成分分析によって個人差の要因を特定した。この主成分得点を用いてクラスター分析を行うことで、体型の類型化を試みた。衣服設計の立場から女性5クラスター、男性7クラスターに分類できた。この過程で、各年齢層の人数を一定にし、被験者数が200名を超えると解析結果が安定することが分かった。そのため、データ収集のための大規模な人体計測は28年度で終えることとし、29年度は残りのデータの解析と補足のデータ収集をして、３D-CADへの組み込みや論文作成、さらには次年度のゆとりに関する研究に備えて予備解析に着手したい。そのため、おおむね順調に進展していると判断した。
Strategy for Future Research Activity	前述のとおり、研究目的に鑑みて、必要なデータ数を満たしたと考え、29年度は大勢の被験者を集めての計測は行わず、データの解析に重点を置く。一部の補足のデータ収集をしながら、３D-CADへの組み込みや論文作成、さらには次年度のゆとりに関する研究に備えて予備解析に着手したい。