체형·골격 진단(참고용)

사용 방법

1. 몸에 붙는 옷을 입고, 머리부터 발끝까지 전신이 다 보이게 2~3m 떨어져서 정면으로 찍은 사진을 올려요(카메라로 바로 찍어도 돼요, 5초 셀프타이머 지원).
2. 자동으로 몸의 33개 지점과 실루엣 마스크를 찾아 어깨선·허리선(추정)·골반선 위치의 너비를 측정해요.
3. 5가지 체형 실루엣(역삼각형·삼각형·모래시계·직사각형·둥근형) 중 가장 가까운 유형과 2순위 유형을 함께 보여주고, 상체·하체 길이 비율도 알려줘요.
4. 사진 위에 측정한 선을 그대로 겹쳐 보여줘서, 어떤 기준으로 계산했는지 직접 확인할 수 있어요.
5. 아래 9개 문항에 답하면 골격 유형(스트레이트·웨이브·내추럴)을 자가 체크 결과로 참고용으로 보여줘요.

왜 사진만으로는 완벽할 수 없을까요

체형 실루엣 판정은 어깨·허리·골반 세 부위의 가로 너비를 비교하는 것이라 사진으로도 어느 정도 참고할 수 있지만, 입고 있는 옷의 핏과 두께, 서 있는 자세, 촬영 각도, 카메라 렌즈의 왜곡(광각일수록 가까운 부위가 더 크게 보여요)에 따라 측정값이 쉽게 달라져요. 반면 골격 유형(스트레이트·웨이브·내추럴)은 손목이나 쇄골 뼈의 굵기, 관절의 크기, 피부 아래 살의 질감처럼 사진 한 장의 2차원 정보로는 사실상 측정할 수 없는 기준으로 나뉘어요. 그래서 이 도구는 체형 실루엣은 사진 기반 측정값으로, 골격 유형은 솔직하게 사진으로 잴 수 없다고 안내하고 9문항 자가 체크로 대신 참고용 결과를 드려요. 두 결과 모두 "확정 진단"이 아니라 참고할 수 있는 1차 힌트로 받아들여 주세요.

체형 실루엣 판정 기준(투명하게 공개)

이 도구는 아래 순서로 계산해요. 모든 수치 기준은 이 문단과 결과 화면의 "측정값" 칸에 그대로 공개돼 있어서, 결과가 왜 그렇게 나왔는지 직접 확인할 수 있어요.

1. 몸 지점 33개 인식: 구글 MediaPipe Pose Landmarker가 어깨(11·12번), 골반(23·24번), 무릎(25·26번), 발목(27·28번) 등 몸의 주요 지점을 찾아요.
2. 실루엣 마스크로 너비 측정: 같은 모델이 함께 내놓는 사람 실루엣 마스크를 이용해, 어깨 지점의 가로줄(행)에서 몸이 차지하는 좌우 끝 사이의 너비(어깨 너비), 골반 지점의 가로줄에서의 너비(골반 너비)를 구해요. 관절 지점 자체가 아니라 그 높이에서 실루엣이 실제로 차지하는 폭을 재는 방식이에요.
3. 허리선 추정: 몸 지점 인식 결과에는 허리를 가리키는 지점이 따로 없어서, 어깨선에서 골반선까지 거리의 약 62% 지점(갈비뼈 아래~골반 위 사이)을 허리선으로 추정하고, 그 가로줄에서도 같은 방식으로 실루엣 너비(허리 너비)를 구해요.
4. 세 비율 계산: 어깨 너비÷골반 너비(SH), 허리 너비÷어깨 너비(WS), 허리 너비÷골반 너비(WH) 세 비율을 구해요. SH가 1보다 크면 어깨가 넓은 편, 작으면 골반이 넓은 편이고, WS·WH가 작을수록 허리가 잘록한 편이에요.
5. 5가지 실루엣과 비교: 역삼각형(SH 1.14·WS 0.90·WH 1.05)·삼각형(SH 0.87·WS 0.93·WH 0.80)·모래시계(SH 1.00·WS 0.76·WH 0.77)·직사각형(SH 1.00·WS 0.92·WH 0.93)·둥근형(SH 0.97·WS 1.07·WH 1.09)마다 "전형적인" 값을 미리 정해두고, 내 측정값과의 거리를 계산해요. 거리가 가장 가까운 유형을 1순위로, 그다음으로 가까운 유형을 2순위로 보여줘요.
6. 상체·하체 비율: 어깨선~골반선 거리(상체 길이)와 골반선~발목 거리(하체 길이)의 비율도 함께 보여줘서, 체형 실루엣과는 별도로 상하체 비율을 참고할 수 있게 했어요.

실루엣 마스크를 또렷하게 찾지 못한 사진(배경이 복잡하거나 몸 일부가 가려진 경우)에서는 어깨·골반 관절 지점 사이의 가로 거리로 대신 추정하고, 이 경우 결과 화면에 "실루엣을 또렷하게 찾지 못했다"는 안내를 함께 보여줘요. 체형은 두 유형 사이의 경계에 있는 경우가 많아서, 1순위와 2순위를 함께 보여줘요.

골격 유형(스트레이트·웨이브·내추럴) 자가 체크는 어떻게 만들었나요

골격 진단은 원래 손목 안쪽 뼈가 도드라진 정도, 쇄골의 굵기와 모양, 어깨 끝의 느낌, 손가락·관절 크기, 체중이 늘 때 살이 먼저 붙는 부위, 피부와 살의 질감 같은 여러 신체적 특징을 종합해서 구분하는 영역이에요. 이 도구는 이런 특징을 9개의 짧은 문항으로 바꿔서, 각 문항의 답을 스트레이트·웨이브·내추럴 중 하나로 점수를 매기고, 가장 많이 선택된 유형을 참고용 결과로 보여줘요. 두 유형의 점수가 같으면 "경계형"으로 두 유형의 스타일링 경향을 함께 안내해요. 사진 분석 결과(어깨 대 골반 비율)도 참고 정보로 함께 보여주지만, 이 수치가 골격 유형 점수 계산에 직접 반영되지는 않는다는 점을 투명하게 안내해요.

몸 인식은 어떻게 하나요

구글의 오픈소스 AI 모델인 MediaPipe Pose Landmarker가 사진 속 몸의 33개 지점(어깨, 팔꿈치, 손목, 골반, 무릎, 발목 등)과 사람 실루엣 마스크를 함께 찾아줘요. 이 도구는 그중 어깨·골반·무릎·발목 지점과 실루엣 마스크만 골라서 너비와 길이를 계산해요. 연산은 CPU 딜리게이트로 이 브라우저 안의 WebAssembly에서 전부 돌아가고, 사진은 어디에도 전송되지 않아요.

스타일링 경향은 어떤 기준인가요

체형 실루엣·골격 유형별 추천은 패션 업계에서 흔히 이야기되는 "일반적인 경향"을 정리한 참고 안내예요. 예를 들어 허리가 잘록하게 측정된 실루엣에는 허리 라인을 살리는 핏이, 허리 폭이 상대적으로 넓게 측정된 실루엣에는 세로 라인을 강조하는 길이가 흔히 추천돼요. 다만 이 경향은 절대적인 규칙이 아니고, 체형에는 좋고 나쁨이 없어요. 개인 취향, 활동 범위, 입는 상황에 따라 얼마든지 다르게 적용될 수 있어서, 결과 화면의 추천 문구도 "~하는 경향이 있어요", "~이 흔히 추천돼요"처럼 참고용 표현으로만 안내하고 있어요.

사용한 오픈소스

MediaPipe Tasks Vision · Pose Landmarker (Google, Apache License 2.0) — 몸 지점·실루엣 인식에 사용했어요. 모델 파일과 WASM 실행 파일을 전부 이 사이트(assets/vendor/mediapipe/)에 내려받아 직접 제공하며, 외부 서버나 CDN을 거치지 않아요. Apache License 2.0 조건에 따라 사용했어요.

자주 묻는 질문