측정값 입력
모든 항목에 동일한 단위계를 사용하세요. 미 해군 방식은 목·허리(여성은 엉덩이 추가)가 필요하며, BMI 방식은 체중 입력이 필수입니다.
결과
측정값을 입력하고 방식을 선택하면 예상 체지방률이 표시됩니다.
강조된 항목을 확인한 뒤 다시 시도하세요.
체지방률
분류
체지방량
제지방량
정보 제공용이며, 측정 방법과 개인 특성에 따라 값이 달라질 수 있습니다. 의료 진단이 아닙니다.
카테고리 범위
이 범위는 각 카테고리의 일반적인 참고값입니다. 해석할 때 운동 상태, 나이, 수분 상태, 사용한 방법을 함께 고려하세요.
| 카테고리 | 범위 |
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카테고리 시각화
이 막대는 추정값이 어느 카테고리 구간에 해당하는지 표시합니다.
측정 가이드
- 목 둘레: 후두부 아래에서 줄자를 수평으로 감고 가볍게 밀착합니다.
- 허리 둘레: 가장 잘록한 부분 또는 배꼽 높이에서 숨을 내쉰 뒤 측정합니다.
- 엉덩이 둘레(여성): 엉덩이가 가장 돌출된 부위를 수평으로 측정합니다.
- 일관성: 같은 시간대와 조건에서 측정하고 여러 번 측정한 평균을 사용하세요.
미 해군 방식과 BMI 공식은 집단 평균치를 기반으로 하므로 근육량, 체형, 수분 상태, 인종 등에 따라 오차가 발생할 수 있습니다.
이 페이지를 실무적으로 쓰는 방법
이 페이지는 숫자 하나를 보는 도구라기보다, 같은 조건에서 비교하고 다음 행동으로 이어지는 판단 도구로 쓰는 편이 좋습니다.
권장 순서
- 먼저 목표를 하나만 정합니다. 예를 들어 체지방률을 낮출지, 유지할지, 추세만 확인할지 결정합니다.
- 단위를 처음부터 고정합니다. cm/kg 또는 in/lb를 섞지 않는 것이 중요합니다.
- US Navy 또는 BMI 중 하나로 기준 결과를 만든 뒤, 비교할 때는 한 번에 한 입력만 바꿉니다.
- 결과를 본 뒤에는 BMI, TDEE, 목표 체중 계산기로 연결해 실제 계획을 세웁니다.
자주 생기는 실수
- 측정 시간, 수분 상태, 의복 조건이 다른데도 바로 비교하는 경우
- 단위를 바꿔 가며 입력하고 같은 숫자처럼 해석하는 경우
- 단일 결과를 진단처럼 받아들이는 경우
해석 원칙
같은 조건에서 반복했을 때 방향이 일관되게 변하는지를 먼저 보세요. 작은 차이는 측정 오차일 수 있으므로 추세 중심으로 읽는 편이 안전합니다.
결과를 읽는 방법 (간단한 예시 포함)
- 미 해군 방식: 목둘레, 허리둘레, 여성의 경우 엉덩이둘레를 사용합니다. 줄자의 위치가 조금만 달라도 추정치가 달라질 수 있습니다.
- BMI(Deurenberg) 방식: 키, 체중, 나이, 성별을 사용합니다. 근육량이 매우 많거나 체지방 분포가 평균적이지 않으면 오차가 커질 수 있습니다.
- 지방량 / 제지방량: 체중 × 체지방률로 계산되므로 체중 입력 오차가 있으면 두 값에도 그대로 반영됩니다.
간단한 예시
체중이 80 kg이고 추정 체지방률이 20 %라면 지방량은 약 16 kg, 제지방량은 약 64 kg입니다. 이런 값은 한 번의 정답보다 장기 추세 확인에 더 유용합니다.
측정 오차를 줄이는 팁
- 가급적 같은 시간대, 비슷한 식사와 수분 상태에서 측정하세요.
- 허리와 엉덩이처럼 흔들리기 쉬운 부위는 2~3회 재고 평균을 사용하세요.
- 건강상 중요한 판단에 쓸 경우에는 전문가나 임상 측정으로 다시 확인하세요.
최근 계산
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자주 묻는 질문
체지방률 계산기는 어떤 공식을 사용하나요?
미 해군 둘레법과 BMI 기반 Deurenberg 공식을 전환하며 사용할 수 있습니다. 두 방식 모두 미터법과 야드파운드법을 지원하고 결과를 0~75 % 범위로 제한합니다.
이 결과가 의학적 조언을 대체하나요?
아닙니다. 이는 단순 추정치입니다. 건강이나 운동 계획을 변경하기 전에는 반드시 의료진이나 전문가와 상담하세요.
어떤 방법을 먼저 쓰는 게 좋나요?
목, 허리, 엉덩이 둘레를 안정적으로 잴 수 있다면 먼저 미 해군 방식을 써 보세요. 키, 체중, 나이, 성별만 빠르게 확인하고 싶다면 BMI 기반 추정부터 시작하면 됩니다.
스마트 체중계나 다른 사이트와 결과가 다른 이유는 무엇인가요?
도구마다 사용하는 가정과 입력값이 다릅니다. 같은 공식과 같은 단위로 비교한 뒤에 차이를 해석하는 것이 좋습니다.
이 퍼센트를 실제로 어떻게 해석해야 하나요?
한 번의 절대값보다 같은 조건에서의 추세를 보는 용도로 쓰는 편이 유용합니다. 여러 번의 일관된 측정이 단일 수치보다 더 믿을 만합니다.