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世新大學 資訊傳播學研究所(含碩專班) 廖鴻圖所指導 莊雅雯的 人體量測技術之研究 （2019），提出美國大尺碼男裝關鍵因素是什麼，來自於人體量測、人體尺碼、量身尺寸、馬丁尺、3D量測。

而第二篇論文國立清華大學 工業工程與工程管理學系 王茂駿所指導 鍾孟容的 應用資料挖礦方法於建立中小學生尺碼系統 （2003），提出因為有 尺碼系統、群集分析、資料挖礦、體型分類、人體計測的重點而找出了 美國大尺碼男裝的解答。

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人體量測技術之研究

為了解決美國大尺碼男裝的問題，作者莊雅雯 這樣論述：

本研究之目的是為了建立智能量身衣量測與馬丁尺人工量測結果之一致性，探討運用利用智能量身衣量測法取代傳統馬丁尺人工量測，有效降低人體量測時產生之量測誤差及縮短人體量測之時間。本研究運用人體靜態量測方法，制定90個人體量測尺碼與量測定義，並透過傳統馬丁尺與智能量身衣分別進行人體量測，再利用成對樣本T檢定進行量測之差異分析。研究結果顯示：圍度與高度之尺碼參數經過成對樣本t之檢定，傳統馬丁尺與智能量身衣之量測結果皆不具顯著性之差異，故制定之10項人體量測尺碼參數均可以智能量身衣量測法取代傳統馬丁尺人工量測。

應用資料挖礦方法於建立中小學生尺碼系統

為了解決美國大尺碼男裝的問題，作者鍾孟容 這樣論述：

目前國內成衣市場的尺碼系統因廠而異，分類方法和尺碼數據也都大相逕庭，使得消費者往往只能夠透過試誤法（Trial and Error）來尋找適合自己的衣服，加以近年來國人體型有著增高增胖的趨勢，現有的尺碼系統已漸漸不敷使用，因此，建立一套符合時宜的標準尺碼系統顯然已是刻不容緩的當務之急。本研究範圍主要從人體計測、體型分類探討至尺碼系統的建立，以「台灣地區人體計測資料庫」的數據為基礎，運用擅長從大量資料中擷取出核心資訊的資料挖礦技術－群集分析法（Cluster Analysis），將不同年齡層與性別的族群個別進行體型分類，並依據不同體型特徵選擇適當的尺碼分類原則，最後建立出一套符合國人6至18歲

的尺碼系統，並涵蓋國小、國中、至高中男女學生，提供上衣26種與下褲16種的服裝相關尺寸。細緻的劃分方式讓廠商更彈性地決定實際所需的尺碼種類數目，並提供各尺碼的人數比例幫助生產比例的掌控，在符合服裝產業實用的同時，亦可作為學術研究之參考。

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