Current Issue

여성의 신체 치수와 체형은 연령에 따라 뚜렷한 변화를 보이며, 이러한 변화는 의류 산업과 건강 분야 모두에서 중요하게 다뤄져 왔다. 체형은 의류의 맞음새(fit)에 영향을 주기 때문에, 인구집단의 연령 구성 변화에 따라 적절한 사이즈 체계 개편이 이루어져 왔으며, 국내에서는 18~59세 성인 여성의 치수를 규정한 국가 표준 KS K 0051을 통해 연령대별 평균 치수와 체형 특성을 반영하고자 노력해왔다(Korean Agency for Technology and Standards [KATS] 2019). 이 표준은 주기적인 인체치수조사 결과에 맞춰 1994, 1999, 2004, 2009년, 2019년에 개정되었으며(KATS 2019), 60세 이상 노년 여성의 경우 KS K 0055라는 별도의 치수 표준이 제정되어 있을 정도로 연령 증가는 체형 변화의 중요한 요인이다. 특히 드롭(drop) 값과 같은 체형 지표는 연령에 따른 체형 분류에 활용도가 높다. 드롭이란 인체 둘레 치수 간 차이를 의미하며(Park et al. 2005), 의류 분야에서는 가슴, 허리, 엉덩이 등 주요 둘레의 차이를 측정하여 체형의 굴곡도를 나타내는 지표로 사용된다. 예를 들어 젖가슴둘레와 허리둘레 차이, 엉덩이둘레와 허리둘레 차이, 엉덩이둘레와 젖가슴둘레 차이 등이 대표적인 드롭 지표에 해당한다(Park et al. 2005). 이러한 드롭 수치는 사람마다 상이하여 개인의 체형적 특징(예: 허리가 잘록한 정도나 상ㆍ하체 비만도)을 파악할 수 있게 해준다.

KS K 0051에서는 드롭 개념을 활용하여 성인 여성의 체형을 상반신과 하반신 형태로 분류하고 있다. 구체적으로 상의용 체형은 엉덩이둘레와 젖가슴둘레의 차이(상드롭)에 따라 세 가지 유형으로 구분되는데, 해당 표준에서는 이를 A체형, N체형, H체형으로 명명하고 있다(KATS 2019). A체형은 엉덩이둘레가 젖가슴둘레보다 큰 하체 발달형 체형을 의미하며, 일명 서양배(pear)형으로 불린다. 반대로 H체형은 엉덩이둘레보다 젖가슴둘레가 큰 상체 발달형 체형으로, 어깨와 가슴이 상대적으로 발달한 역삼각형 실루엣에 해당한다. N체형은 이러한 두 극단 사이에 위치한 보통 체형으로서, 상ㆍ하체 둘레 차이가 크지 않고 비교적 균형잡힌 형태를 띤다(Choi 1997). KS K 0051에 따르면 엉덩이둘레와 가슴둘레의 차이가 보통 범위인 경우 N체형(표준체형)으로 간주되며, 엉덩이둘레가 가슴둘레보다 현저히 큰 경우 (양의 편차) A체형, 작은 경우(음의 편차) H체형으로 분류된다(KATS 2019). 한편 하의용 체형 분류에는 엉덩이둘레와 허리둘레의 차이(하드롭)가 사용된다. 하드롭 값은 허리 곡선의 정도를 나타내어, 이를 통해 허리가 잘록한 체형과 허리가 굵은 체형을 구분할 수 있다(Park 1998). 예를 들어 허리둘레에 비해 엉덩이둘레가 큰 경우 곡선미가 뚜렷한 체형으로, 반대로 허리둘레와 엉덩이둘레 차이가 적으면 허리가 두꺼운 직사각형 형태의 체형으로 분류된다. 요컨대 KS K 0051 표준은 이러한 상ㆍ하드롭 기준을 치수체계에 반영하여, 다양한 여성 체형을 사이즈 호칭에 포함시키고 있다(KATS 2019).

체형 분류와 더불어 체질량지수(BMI) 역시 연령 별 체격 차이를 이해하는 데 중요한 지표이다. BMI는 체중(kg)을 신장(m)의 제곱으로 나눈 값으로 개인의 비만도를 나타내며, 세계보건기구(World Health Organization [WHO] 2004)의 아시아인 기준에 따라 그 해석 기준이 일반 서양인 기준보다 엄격하게 적용된다. WHO 아시아ㆍ태평양 권고에 따르면 BMI 18.5~22.9는 정상 체중, 23.0 이상은 과체중, 25.0 이상은 비만으로 분류된다(WHO 2004). (세부적으로는 18.5 미만 저체중, 23.0~24.9 과체중(위험체중), 25.0~29.9 1단계 비만, 30 이상 고도비만으로 세분되지만, 본 연구에서는 주로 정상/과체중/비만의 구분에 초점을 둔다.) 이러한 WHO 기준은 아시아인의 체지방률과 건강위험도의 관련성을 반영한 것으로서, 서양인 기준(BMI 25 이상 과체중)보다 낮은 값을 과체중 임계점으로 설정하고 있다(WHO 2004). BMI 분류는 인구집단의 전반적인 비만 유병률이나 체격 분포 파악에 유용하지만, 지방 분포 양상이나 체형적 특성까지 제공하지는 못한다. 예컨대 같은 BMI 범주에 속하더라도 어떤 사람은 하체에 체지방이 집중된 둔부 비만형일 수 있고, 다른 사람은 복부에 지방이 많은 복부 비만형일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 BMI 분류와 아울러 앞서 언급한 드롭 기반의 체형 분류를 병행함으로써, 연령대별 여성의 체형적 특징을 다각도로 분석하고자 한다.

연령 증가에 따른 여성 체형 변화는 국내외 여러 선행연구를 통해 보고되어 왔다. 일반적으로 젊은 성인 여성은 하체 둔부에 지방이 많은 체형(일명 서양배 형)을 보이는 반면, 나이가 들수록 복부 비만 경향, 즉 상체 중심 체형이 두드러지는 것으로 알려져 있다(Better Health Channel 2016). 이는 여성 호르몬 변화로 인해 지방 재분포 양상이 달라지기 때문이며, 폐경 이후에는 하체보다는 복부와 허리둘레에 지방이 쉽게 축적되어 체형이 ‘배에서 사과로’ 변화한다고 보고된다(Better Health Channel 2016). 국내 연구에서도 비슷한 패턴이 관찰된다. 박명애(1998)는 20~60대 여성의 신체치수를 분석한 연구에서, 20대 여성은 가슴-허리-엉덩이선의 굴곡이 가장 크고 드롭치(둘레 차이)가 크게 나타난 반면, 30대부터 지방 침착이 시작되어 드롭치가 전반적으로 감소하고, 40대 이상에서는 모든 드롭값이 현저히 낮아지는 등 체형 실루엣이 덜 굴곡지게 변한다고 보고하였다. 이는 나이가 들수록 가슴과 엉덩이 둘레에 비해 허리둘레가 상대적으로 증가함을 의미하며, 해당 연구에서는 50대 이후로 특히 가슴 탄력이 저하되고 허리 및 복부 비만이 두드러진다고 해석하였다(Park 1998). Choi(1997)의 연구에서도 연령 증가에 따라 여성의 신체 형태적 특성이 변화하여, 체형 유형에 차이가 나타남을 밝힌 바 있다. 실제로 20대는 상대적으로 늘씬한 X실루엣의 비율이 높지만, 40대 이상에서는 허리가 굵은 H실루엣이 많아지는 등 연령층별 우세 체형 유형이 달라지는 것으로 나타났다. 예를 들어, 한 연구에서는 30대 여성까지는 KS 분류상 보통체형(N체형)의 비율이 높았으나 40~50대와 60대 여성의 경우 ‘허리가 굵은 체형’으로 분류되는 비율이 크게 증가했다고 보고하였다(Park 1998). 이처럼 연령이 높아질수록 체형의 중심부 비만화 및 직사각형 체형화 경향이 뚜렷해진다는 것이 여러 연구를 통해 지지되고 있다.

연령대별 체형 특성에 대한 이러한 이해는 의류 사이즈 체계의 세분화와 제품 설계에 직접적인 함의를 지닌다. 신체 치수가 동일한 여성이라도 체형에 따라 착용 의상의 맞음새가 달라질 수 있기 때문에, 연령대에 따른 체형 차이를 고려한 사이즈 설계가 필요하다. 예컨대 동일한 가슴둘레를 가진 20대와 50대 여성이라도, 50대는 허리둘레가 더 굵어 상의 패턴 설계 시 여유분 배분이 달라져야 하는 경우가 이에 해당한다. 국내 의류업계에서도 연령 타겟에 따라 패턴을 달리 적용하거나, KS 표준에 제시된 체형 구분(A/N/H)을 제품 사이즈에 반영하는 등 노력이 이루어지고 있다(KATS 2019). 더 나아가 체형 변화는 건강 문제와도 연관되는데, 복부 비만형(애플형) 체형은 심혈관계 질환 위험이 높고 하체 비만형(서양배형) 체형은 비교적 위험이 낮다는 연구들이 보고되면서(WHO 2004), 중년 여성의 체형 변화에 대한 관심이 증가하고 있다. 따라서 연령별 여성 체형 분포를 객관적 수치로 규명하는 것은 패션 산업의 사이즈 시스템 개선뿐 아니라 공중보건 측면에서도 의미가 있다.

본 연구의 목적은 KS K 0051에서 정의한 상ㆍ하 드롭 기준을 활용하여 성인 여성의 연령별 체형 분포 양상을 분석하는 것이다. 구체적으로 20대, 30대, 40대, 50대의 4개 연령군으로 나눈 약 1,164명의 여성 표본을 대상으로, 상드롭(엉덩이둘레-젖가슴둘레 차)에 따른 체형 분류(A체형, N체형, H체형)의 분포를 연령대별로 비교하고, 하드롭(엉덩이둘레-허리둘레 차)에 따른 하체 체형의 분류 양상을 살펴보았다. 아울러 WHO 아시아인 기준에 따른 BMI 분류(저체중/정상/과체중/비만)를 병행함으로써 각 연령대 여성들이 어떤 체형과 체격 범주에 속하는지를 교차 분석하였다. 특히 KS 표준에 없는 추가 지표인 젖가슴둘레-허리둘레 차이(상체 굴곡 지표)에 대해서는 연구자가 별도로 군집분석을 실시하여 가슴둘레-허리둘레-엉덩이둘레 수준의 형태적 구분 기준을 도출하고자 하였다. 이러한 분석을 통해 연령이 증가함에 따라 여성들이 어떤 체형 범주로 이동하는지, 허리둘레와 가슴ㆍ엉덩이둘레 간 비율이 어떻게 달라지는지를 규명함으로써, 연령 별 맞춤형 의류 사이즈 체계 개발과 연령별 여성의 건강관리 지침 수립에 유용한 기초자료를 제공하고자 한다.

본 연구에는 8차 사이즈코리아 20세 이상 59세 이하의 성인 여성 총 1,164명의 인체 데이터를 활용하였다(KATS 2021). 대상자는 연령에 따라 20~29세 339명, 30~39세 386명, 40~49세 264명, 50~59세 175명으로 구성되었다. 여성들의 드롭치 분석을 위해 활용된 인체 사이즈 항목은 Table 1과 같다. 해당 항목들은 KS K 0051의 기준에 따라 Table 2의 드롭 분포별 그룹을 분류하였다(KATS 2019).

KS K 0051에 포함되지 않은 젖가슴둘레-허리둘레 차이(상체 곡선 지표)에 대해서는 연구자의 재량으로 별도의 군집분석을 실시하여 체형 그룹을 도출하였다. 젖가슴둘레-허리둘레 차이는 여성 상반신의 가슴-허리 굴곡도를 나타내는 지표로, 가슴이 크고 허리가 가늘수록 값이 크게 나타난다. 이 지표에 대한 표준화된 분류 기준이 없기 때문에, 본 연구에서는 자료 기반의 탐색적 분류 방법을 적용하였다. 구체적으로 SPSS의 군집분석(cluster analysis) 기법 중 K-평균 군집을 사용하여 전체 대상자를 몇 개 집단으로 자동 분류하였다. 본 연구에서는 군집 수를 3개로 설정하여, 젖가슴-허리 드롭 값에 따라 저드롭군, 중간드롭군, 고드롭군의 세 체형 유형으로 분할하였다. 이는 각각 가슴 대비 허리가 굵은 체형, 보통, 허리가 매우 잘록한 체형에 대응한다. 군집분석 결과 도출된 각 그룹의 중심값을 확인하고, 그룹 간 젖가슴-허리 둘레차 평균에 유의한 차이가 있는지 검증하였다.

수집된 데이터는 SPSS Statistics 26.0 소프트웨어를 이용하여 통계 분석을 실시하였다. 연령대별 여성들의 체형 분포 차이를 검정하기 위해 교차분석과 카이제곱 검정을 활용하였다. 네 개 연령군(20대, 30대, 40대, 50대)과 여러 체형 범주(A/N/H, 허리 굵기 유형, BMI 범주 등) 간의 관련성을 검정하기 위해 피어슨 카이제곱 검정을 수행하였으며, 필요한 경우 셀 기대빈도 요건을 만족시키기 위해 일부 범주는 통합하였다. 카이제곱 검정은 두 범주형 변수가 서로 독립적인지 여부를 판단하는데 사용되었으며, 본 연구에서는 유의수준 α=0.05에서 연령대와 체형 분류 간 독립성을 검정하였다. 한편 연령대에 따른 평균 치수의 차이를 살펴보기 위해 일원배치 분산분석(ANOVA)을 실시하였다. 예를 들어 연령대별 평균 허리둘레, 평균 드롭치 등에 유의한 차이가 있는지 확인하고자 ANOVA를 적용하였으며, 사후검정(Scheffé) 을 통하여 어떤 연령대 간에 유의한 차이가 존재하는지 추가 분석하였다. 마지막으로 앞서 언급한 군집분석 결과는 군집별 기술통계 제시와 함께, 군집 변수(젖가슴-허리 드롭치)에 대한 집단 간 차이 검정을 병행하였다. 군집분석으로 구분된 세 그룹의 평균 젖가슴-허리 차이에 대해 ANOVA를 수행하고 유의성을 확인함으로써, 도출된 체형 군집의 타당성을 평가하였다. 모든 통계 분석에는 양측검정 기준을 적용하였으며, 결과 값들은 표로 정리하여 제시하였다.

본 연구는 20세 이상 59세 이하 여성 1,164명을 대상으로 연령대별 인체치수와 드롭값의 변화를 분석하여, 상ㆍ하체 비율 변화와 체형 유형의 연령별 경향을 규명하고자 하였다. 분석 결과, 상드롭(젖가슴–허리 둘레 차이)과 하드롭(엉덩이–허리 둘레 차이) 모두 연령이 증가할수록 유의하게 감소하는 경향을 보였다. 20대 여성은 평균 상드롭 125.11 mm, 하드롭 206.78 mm로 상ㆍ하체의 곡률이 뚜렷하였으나, 50대 여성은 각각 94.08 mm, 134.55 mm로 크게 낮아졌다. 이러한 결과는 연령 증가에 따라 허리선의 굴곡이 완화되고 상ㆍ하체 비율이 균형화되는 방향으로 체형이 변화함을 의미한다. 또한 BMI와 허리둘레가 연령 증가에 따라 상승하였으며, 이는 체지방 분포와 대사율의 변화에 기인한 생리적 현상으로 해석된다(WHO Expert Consultation 2004; KATS 2021).

K-평균 군집분석을 통해 젖가슴–허리 드롭값을 기준으로 세 가지 체형유형(저드롭형, 중간드롭형, 고드롭형)을 도출한 결과, 군집 간 평균값의 차이는 통계적으로 매우 유의하였으며(F=2,325.15, p<0.001), 연령 증가에 따라 고드롭형의 비율이 감소하고 저드롭형이 증가하는 경향이 뚜렷하게 나타났다. 특히 20대는 허리선이 뚜렷한 고드롭형 체형이 우세하였으나, 50대에서는 허리–가슴 비율이 줄어든 저드롭형이 절반 가까이 차지하였다. 이는 연령 증가에 따른 상체 실루엣의 직선화와 체형 곡선성 감소를 보여주는 결과이다. 중간드롭형은 전 연령대에서 가장 높은 비중을 차지하여, 한국 여성의 상체 형태가 특정 유형에 집중되지 않고 연속적인 스펙트럼을 형성하고 있음을 확인할 수 있었다.

KS K 0051 기준 체형 분류(상드롭: A–N–H형, 하드롭: Large–Normal–Small Drop형)와 비교한 결과, 본 연구의 데이터 기반 군집분석은 KS 기준과 유사한 경향을 보이면서도 보다 세밀한 체형 변화를 반영하였다. 20대 여성은 KS 기준상 A형(45.4%)과 Large Drop형(52.2%)이 우세하여 곡선적인 실루엣을 가지는 반면, 50대에서는 H형(30.9%)과 Small Drop형(48.0%)이 가장 높게 나타나 직선형 체형으로 변화하였다. 이러한 결과는 연령 증가에 따른 허리둘레 증가와 둔부 돌출 감소의 복합적 영향으로, 전신적으로 곡선성이 완화되는 방향으로 체형이 변화함을 의미한다. 특히 상드롭과 하드롭 모두에서 일관된 감소 패턴이 나타났다는 점은 상ㆍ하체 비율 변화가 동시적으로 진행된다는 사실을 뒷받침한다. 이는 KS 표준 체형분류가 제시하는 연속적 체형 개념을 경험적 데이터로 검증한 결과라 할 수 있다(KATS 2019; KATS 2021).

또한 본 연구에서 나타난 연령대별 드롭값과 신체 치수 변화는 공중보건 및 건강관리 측면에서도 의미 있는 시사점을 제공한다. 분석 결과, 20대 여성은 상ㆍ하드롭이 가장 높아 허리–엉덩이 대비가 큰 전형적인 ‘서양배형(pear shape)’ 체형이 우세하였으나, 연령이 증가할수록 상드롭과 하드롭이 모두 감소하고 허리둘레와 BMI가 유의하게 증가하였다. 특히 40ㆍ50대 여성에서는 하드롭 감소가 두드러지며 허리 중심의 실루엣이 강화되는 형태 변화를 보여, 상체 비중이 커지는 ‘사과형(apple shape)’ 체형으로의 이동이 경향적으로 확인되었다. 이러한 변화는 복부 지방 증가와 대사 기능 저하와 관련된 생리적 패턴과도 일치하며, 중년 이후 대사증후군 및 심혈관질환 위험 증가와 연관될 가능성이 있다. 따라서 본 연구에서 제시한 드롭값 기반 체형 변화와 체격 지표의 연령별 경향은 연령군별 비만 유형 모니터링, 체형 변화에 기반한 건강관리 지침 수립, 중ㆍ장년 여성 대상 예방적 건강 중재 설계 등 공중보건적 활용 가능성을 지니며, 향후 연령별 여성 건강관리 전략 마련을 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

본 연구 결과는 의류 산업에서 연령별 특성을 고려한 맞춤형 패턴 설계와 상품 기획에 활용될 수 있다는 점에서 실무적 시사점을 가진다. 예를 들어, 고드롭형의 비중이 높은 20대 여성군의 경우 허리 굴곡이 뚜렷한 체형적 특성이 반영된 패턴, 즉 하이웨이스트 슬림 핏이나 상체 곡선을 강조하는 블라우스 패턴 등이 보다 적합한 실루엣을 제공할 수 있다. 반면, 저드롭형 비율이 높게 나타난 50대의 경우 허리선이 상대적으로 직선적으로 형성되는 경향을 고려하여 H라인 원피스, 세미 스트레이트 팬츠, 복부 여유량을 확보한 재킷 등 직선적 실루엣 중심의 패턴 설계가 요구된다. 나아가 연령별 체형 스펙트럼에 대한 정량적 정보는 브랜드의 사이즈 체계 세분화, 연령집단별 적합 패턴 개발, 온라인 기반 가상 피팅 및 사이즈 추천 기술 고도화 등과 같은 체계적 제품 개발 전략 수립에 기여할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구는 체형 변화를 반영한 패턴 설계의 필요성을 제기하며, 향후 연령별 소비자 특성을 고려한 의류 제품 개발의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

본 연구는 KS 기준 체형 분류체계를 실측 데이터를 기반으로 재검증하고, 연령별 인체 형태의 변화를 통계적으로 규명했다는 점에서 학문적 의의가 있다. 특히, 데이터 기반 K-평균 군집분석을 통해 기존 표준 체형유형의 한계를 보완하고, 실제 여성 체형의 연속적 분포를 반영하는 새로운 유형 구분의 가능성을 제시하였다. 그러나 본 연구는 20~50대 여성만을 대상으로 하여 연령층이 제한적이며, 체중 분포와 신체활동 수준과 같은 생활습관 요인을 통제하지 못했다는 한계가 있다. 향후 연구에서는 60대 이상 고령층을 포함한 광범위한 표본과 3차원 인체 스캔 데이터를 활용하여, 연령과 체형의 다차원적 관계를 심층적으로 규명할 필요가 있다. 또한 KS 체형기준과 데이터 기반 분류를 통합한 맞춤형 의류 패턴 설계 연구로 확장된다면, 산업적 활용 가치가 높을 것으로 기대된다.