KR20190051643A - 사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템 및 그 방법이 개시된다.
본 발명의 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템은, 피험자가 올라선 상태에서의 틸팅 조건에 따라 발바닥에 가해지는 족압 데이터를 측정하는 틸팅 제어기 및 상기 틸팅 제어기로부터 다양한 피험자의 신체조건과 족압 데이터 측정에 따른 정성 데이터를 수집하여 누적된 원시 데이터를 생성하고, 상기 원시 데이터를 활용한 기계학습을 통해 발 모양에 따라 최적화된 틸팅 조건의 정량 데이터를 추출하며, 사용자의 발 관련 신체정보와 매칭된 정량 데이터를 기반으로 생성된 라스트 정보를 제공하는 서버를 포함한다.

Description

사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템 및 그 방법{SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING CUSTOMIZED LASTS}
본 발명은 사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 사용자의 발 모양에 따른 신발의 착화감을 결정하는 라스트 정보를 제공하는 사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로 신발은 사람(이하, 사용자라 명명함)이 발에 착용하는 물건을 의미하며, 주변환경이나 용도에 따라 구두, 하이힐, 운동화, 등산화, 단화, 산업화 및 기능성 재활신발 등 다양한 신발이 제작되고 있다.
통상 사용자는 신발을 구입할 때 착화감, 디자인, 용도 및 메이커 등의 요소를 고려하여 선호하는 신발을 구입한다.
그 중에서도 착화감은 신발을 신었을 때 느껴지는 감각으로 사용자는 사이즈에 맞게 신발을 구입하며, 기본적으로 사이즈가 맞지 않는 신발은 다른 요소들을 만족하더라도 구입하지 않는다. 여기서, 착화감은 발의 길이방향 사이즈(치수)뿐 아니라 발볼 너비, 발등 높이, 체중의 분배(흡수), 안정성, 보행의 편안함 등을 포함한다. 따라서, 신발이 발에 편안하게 맞는 경우 착화감이 좋다고 표현된다.
반면, 착화감이 좋지 않는 경우는 신발의 사이즈가 맞지 않거나, 사이즈가 맞더라도 착화감을 이루는 나머지 요소 중 적어도 하나가 사용자의 발과 맞지 않으면 발생될 수 있다. 이때, 착화감이 맞지 않는 신발은 사용자의 피로도 증가와 신체 손상/변형 등의 부정적인 영향을 끼친다.
예컨대, 하이힐(high-heeled footwear)의 경우 뒷굽이 높은 신발로써 사용자의 체중이 분산되지 않고 발의 앞쪽으로 쏠리기 때문에 사용자의 피로도가 증가되고 보행 중 사고가 발생될 수 있는 문제가 있다.
더군다나 하이힐의 착화감이 좋지 않은 경우 사용자의 보행 주기 중 하중을 흡수하거나 분산하지 못하기 때문에 여러 가지 부작용을 유발한다.
가령, 보행 중 넘어지는 단순한 사고뿐만 아니라, 엄지발가락이 바깥으로 휘는 무지외반증, 발목이 삐는 족근부염좌, 몸무게가 무릎 안쪽으로 쏠리게 됨에 따라 발생하는 관절염, 척추가 뒤로 휘는 척추후만증 등이 발생할 수 있다.
또한, 최근에는 하이힐 이외에도 다양한 신발의 뒷굽에 키 높이를 적용하는 트랜드가 형성되어 상기한 문제와 부작용에 예외가 될 수 없다.
한편, 신발의 판매는 오프라인 매장뿐 아니라 온라인 매장을 통해서도 활발하며, 가령 해외 직구 등 온라인 사용자들은 신발을 직접 신어볼 수 없으므로 획일화된 사이즈를 참조하여 구입하고 있다.
그러나, 동일한 사이즈라도 제조사마다 편차가 있어 신발의 사이즈가 맞지 않는 경우가 있으며, 사이즈 이외의 요소가 맞지 않아 착화감이 나쁘더라도 교환 이 어렵기 때문에 불편을 감수하고 신발을 착용하는 단점이 있다.
그리고, 이는 앞서 지적된 사용자의 피로도, 보행 중 사고 및 신체의 변형이 발생되는 문제로 이어진다.
따라서, 신발을 제작함에 있어서 다양한 발 모양을 고려하여 착화감이 좋은 신발을 제공하고, 사용자는 자신의 발에 맞게 착화감이 좋은 신발을 선택할 수 있는 개선방안이 절실히 요구된다.
이 배경기술 부분에 기재된 사항은 발명의 배경에 대한 이해를 증진하기 위하여 작성된 것으로서, 이 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술이 아닌 사항을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예는 피험자의 다양한 신체조건 및 발 모양에 따른 정성 데이터를 수집하여 기계학습을 통해 정량 데이터를 DB화 함으로써 사용자의 발 모양에 맞는 라스트 정보를 제공하는 사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템 및 그 방법을 제공하고자 한다.
또한, 본 발명의 다른 목적은 사용자가 신발을 직접 신어보지 않고서도 온라인 매장 등을 통해 착화감이 향상된 신발을 구입할 수 있도록 하는 사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템 및 그 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템은, 피험자가 올라선 상태에서의 틸팅 조건에 따라 발바닥에 가해지는 족압 데이터를 측정하는 틸팅 제어기; 및 상기 틸팅 제어기로부터 다양한 피험자의 신체조건과 족압 데이터 측정에 따른 정성 데이터를 수집하여 누적된 원시 데이터를 생성하고, 상기 원시 데이터를 활용한 기계학습을 통해 발 모양에 따라 최적화된 틸팅 조건의 정량 데이터를 추출하며, 사용자의 발 관련 신체정보와 매칭된 정량 데이터를 기반으로 생성된 라스트 정보를 제공하는 서버를 포함한다.
또한, 상기 틸팅 제어기는, 상기 피험자의 발 후족부의 뒷굽 높이를 단계별로 조절하면서 전족부의 좌/우 틸팅 및 전/후 틸팅, 상기 후족부의 좌/우 틸팅, 전/후 틸팅 및 회전 조건이 다른 상기 족압 데이터를 측정할 수 있다.
또한, 상기 틸팅 제어기는, 피험자 발의 전족부가 안착되는 제1 발판에 제1 압력센서가 배치된 제1 기구부; 후족부가 안착되는 2제 발판에 제2 압력센서가 배치된 2 기구부; 및 상기 족압 데이터 측정을 위한 상기 각 기구부의 동작을 제어하는 제어모듈을 포함할 수 있다.
또한, 상기 제1 기구부는, 상기 제1 발판의 좌우측 하부에 형성된 두 개의 모터와 제1 지지축을 이용하여 상기 제1 발판을 전/후, 좌/우 방향 중 적어도 한 방향으로 틸팅할 수 있다.
또한, 상기 제2 기구부는, 상기 제2 발판의 좌우측 하부에 형성된 두 개의 모터와 제2 지지축을 이용하여 상기 제2 발판을 전/후, 좌/우 방향 중 적어도 한 방향으로 틸팅하고, 상기 제2 발판을 상하로 이동하여 뒷굽의 높이를 조절하는 높이 조절 모터와 상기 제2 발판을 좌우로 회전시키는 회전 모터를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제어 모듈은, 나란히 배치된 복수의 틸팅 제어기와 연결되어 족압 측정 알고리즘에 따른 틸팅조건을 설정한 후 피험자 양발의 체중이 균형이루는 시점에 상기 족압 데이터를 추출할 수 있다.
또한, 상기 제어모듈은, 상기 왼발 체중과 오른발 체중이 체중균형을 이루는 시점에 근전도 센서로부터 근전도 데이터를 측정할 수 있다.
또한, 상기 서버는, 상기 틸팅 제어기와 근전도 센서로부터 피험자의 뒷굽 높이 별 각 틸팅조건에 대한 족압 데이터, 근전도 데이터 및 피험자만족를 포함하는 정성 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 상기 정성 데이터를 기반으로 기계학습을 수행하여 발 모양에 따른 편안함이 최적화된 틸팅 조건의 정량 데이터를 생성하는 데이터 처리부; 상기 정량 데이터를 기반으로 사람의 다양한 발 관련 신체조건을 고려한 3D 라스트 정보를 생성하는 제어부; 및 상기 정성 데이터와 정량 데이터를 저장하며, 저장된 정보에 따라 최적화된 상기 3D 라스트 정보를 저장하는 데이터베이스를 포함할 수 있다.
또한, 상기 데이터 수집부는, 피험자의 신상정보와 발 관련 신체정보로 구성된 사용자 정보 테이블과 상기 족압 데이터, 근전도 데이터, 피험자 발 편안함 만족도로 데이터로 구성된 사용자 데이터 테이블을 포함하는 원시 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 상기 데이터 수집부는, 상기 원시 데이터에 상기 족압 데이터로부터 족압합, 족압평균, 족압표준편차, 족압이 측정되는 압력센서 셀 개수, 전족부 기구와 후족부 기구의 족압 비율 중 적어도 하나를 계산하여 추가할 수 있다.
또한, 상기 데이터 처리부는, 상기 원시 데이터에서 뒷굽 높이 별 틸팅조건, 족압합, 족압평균, 족압표준편차, 족압이 측정되는 압력센서 셀 개수, 전족부 기구와 후족부 기구의 족압 비율, 평지기준의 근전도에 대한 유사도, 발 편안함 만족도 및 발 쏠림 정도 중 적어도 하나의 입력 파라메타를 추출하여 기계학습 엔진에 입력 할 수 있다.
또한, 상기 입력 파라메타는 중요도에 따라 파라메타 별로 가중치가 부여될 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 사용자 단말에서 수집된 발의 평면 및 측면 이미지를 영상처리를 통해 분석하여 발 직선길이, 발볼 너비, 발등 높이, 발 종아치, 발 볼의 직선길이 중 적어도 하나를 포함하는 상기 발 관련 신체정보를 획득할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 사용자의 발 관련 신체정보를 고려하여 원하는 뒷굽 높이에 상응하는 전족부 및 후족부의 틸팅 값과 그에 따른 라스트 정보를 도출할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 3D 라스트 정보를 활용한 3D 프린팅을 통해 실물 라스트를 출력할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 측면에 따른, 서버가 사용자의 발 모양에 따른 사옹자 맞춤형 라스트 정보를 제공하는 방법은, a) 피험자의 신상정보, 발관련 신체정보, 틸팅 제어기의 뒷굽의 높이 별 족압 데이터, 근전도 데이터 및 만족도 데이터가 매칭된 정성 데이터를 누적하여 원시 데이터를 생성하는 단계; b) 상기 원시 데이터에 기초한 기계학습을 통해 발 모양에 따라 최적화된 틸팅 조건의 정량 데이터를 추출하는 단계; c) 사용자의 신상정보와 발 이미지를 영상 처리하여 발 직선길이, 발볼 너비, 발등 높이, 발 종아치, 발 볼의 직선길이 중 적어도 하나를 포함하는 발 관련 신체정보를 획득하는 단계; 및 d) 상기 사용자의 신상정보와 발 관련 신체정보를 기반으로 매칭 알고리즘을 통해 상기 정량 데이터에서 가장 유사한 정보의 틸팅 값이 적용된 라스트 정보를 도출하여 추천하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 a) 단계는, 복수의 틸팅 제어기를 배치하여 족압 측정 알고리즘에 따른 틸팅조건을 설정한 후 피험자 양발의 체중이 균형이루는 시점에 상기 족압 데이터와 근전도 데이터를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 b) 단계는, 상기 원시 데이터에서 뒷굽 높이 별 틸팅조건, 족압합, 족압평균, 족압표준편차, 족압이 측정되는 압력센서 셀 개수, 전족부 기구와 후족부 기구의 족압 비율, 평지기준의 근전도에 대한 유사도, 발 편안함 만족도 및 발 쏠림 정도 중 적어도 하나의 입력 파라메타를 추출하여 기계학습 하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 d) 단계는, 상기 라스트 정보와 사용자의 발 데이터를 서로 겹쳐 사이공간을 이미지로 표시하는 피팅 서비스를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
한편 본 발명의 일 측면에 따른, 사용자 맞춤형 라스트 제공 방법을 실현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는, a) 피험자의 신상정보, 발관련 신체정보, 틸팅 제어기의 뒷굽의 높이 별 족압 데이터, 근전도 데이터 및 만족도 데이터가 매칭된 정성 데이터를 누적하여 원시 데이터를 생성하는 단계; b) 상기 원시 데이터에 기초한 기계학습을 통해 발 모양에 따라 최적화된 틸팅 조건의 정량 데이터를 추출하는 단계; c) 사용자의 신상정보와 발 이미지를 영상 처리하여 발 직선길이, 발볼 너비, 발등 높이, 발 종아치, 발 볼의 직선길이 중 적어도 하나를 포함하는 발 관련 신체정보를 획득하는 단계; 및 d) 상기 사용자의 신상정보와 발 관련 신체정보를 기반으로 매칭 알고리즘을 통해 상기 정량 데이터에서 가장 유사한 정보의 틸팅 값이 적용된 라스트 정보를 도출하여 추천하는 단계를 포함하는 사용자 맞춤형 라스트 제공 방법을 실현하기 위한 프로그램이 기록된다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 피험자의 다양한 신체조건 및 발 모양에 따른 정성 데이터를 수집하고 이를 기계학습을 통해 정량화하여 사용자의 개인화된 맞춤형 라스트 정보를 제공할 수 있는 효과가 있다.
또한, 맞춤형 라스트 정보를 제공을 통해 사용자가 신발을 직접 신어보지 않고서도 온라인 매장 등을 통해 착화감이 향상된 신발을 구입할 수 있는 효과가 있다.
또한, 라스트 정보를 토대로 제작 및 판매하는 차별화된 맞춤 서비스를 제공하여 기성화의 신발의 사이즈 문제로 인한 교환 및 취소 비용을 줄이고 고객 만족도 및 신뢰도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 라스트 관리 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 틸팅 제어기의 구성을 나타낸 사시도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 단계별 높이 및 틸팅조절의 예시를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 틸팅 제어기의 제어기가 피험자의 족압 데이터를 측정하는 방법을 나타낸다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 서버의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 정성 데이터 수집 방법을 개략적으로 나타낸다.
도 7 및 도 8는 본 발명의 실시 예에 따른 시험자의 발 관련 신체정보를 나타낸다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 DB에 누적된 원시 데이터와 수록된 속정정보를 나타낸다.
도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 라스트 제공 서비스 방법을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.
도 11 및 도 12는 본 발명의 실시 예에 따른 피팅 서비스의 예시를 나타낸 이미지이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하 명세서 전체에서 맞춤형 라스트 생성을 위한 데이터 수집을 위해 모집되어 시험에 참여한 사람을 "피험자"라 명명하고, 맞춤형 라스트 서비스를 제공 받기 위한 신발 구매자를 "사용자"라 명명한다.
이제 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 라스트 관리 시스템 및 그 방법에 대하여 도면을 참조로 하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 라스트 관리 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸다.
첨부된 도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 라스트 관리 시스템은 틸팅 제어기(100), 서버(200), 제조사 서버(300) 및 사용자 단말(10)을 포함하는 네트워크 구성을 보여준다.
틸팅 제어기(100)는 피험자가 올라선 상태에서의 틸팅 조건에 따라 발바닥에 가해지는 족압 데이터를 측정한다. 상기 족압 데이터는 발바닥의 전족부와 후족부의 발판에 복수의 압력센서를 셀 형태로 배치하고, 전족부와 후족부의 높이 조절 및 전후좌우의 틸팅 조건에 따라 측정된 발바닥의 압력분포를 의미한다.
일반적으로 신발을 신지 않고 평지에 섰을 때 발바닥에 체중이 고르게 분산되지만, 신발의 뒷굽이 높아질수록 사용자의 체중은 발 앞쪽의 전족부로 쏠리게 된다. 또한, 사용자 특유의 발 모양에 따라 체중이 무릎 안쪽으로 쏠리거나 혹은 바깥쪽으로 쏠리는 경향이 있다.
그러므로, 뒷굽이 높은 신발을 제작 시 사용자의 착화감을 확보하기 위해서는 사용자의 발 모양을 고려하여 발바닥 전체에 체중이 고르게 분산되도록 하는 것이 바람직하다.
이에, 틸팅 제어기(100)는 후족부의 뒷굽의 높이를 단계별로 조절하면서 전족부의 좌/우 틸팅 및 전/후 틸팅, 후족부의 좌/우 틸팅, 전/후 틸팅 및 회전 조건이 다르게 설정된 족압 측정 알고리즘에 따른 족압 데이터를 측정할 수 있다(이하, 설명에서 "/"부호는 "OR"조건을 의미한다).
이러한 족압 데이터를 토대로 피험자의 발 모양에 따라 높이 별 체중이 고르게 분산되는 틸팅 조건을 도출할 수 있도록 하는 시험정보를 제공한다.
서버(200)는 본 발명의 실시 예에 따른 다양한 피험자의 발 모양(즉, 발 관련 신체조건)을 기반으로 최적의 라스트 모델을 DB화하고, DB에서 사용자의 발 모양에 따른 맞춤형 라스트 정보를 도출하여 제공하는 서비스 플랫폼으로 구축될 수 있다.
이러한 서버(200)의 라스트 정보 제공 방법을 단계별로 간단히 정리하면 다음과 같다.
서버(200)는 다양한 피험자의 신체조건과 족압 데이터 측정에 따른 정성 데이터를 수집하고(S1), 상기 정성 데이터를 입력정보로 활용한 기계학습(Machine Learning)을 통해 발 모양에 따라 편안함이 최적화된 틸팅 조건의 정량 데이터를 추출한다(S2).
이때, 서버(200)는 상기 정량 데이터를 기반으로 다양한 신체조건에 맞는 라스트 모델을 생성하여 빅데이터(DB)를 구축할 수 있다.
여기서, 상기 라스트는 신발 제작에 기초가 되는 발모양의 도구(형틀)를 의미한다. 라스트는 신발의 형태와 착화감을 결정하기 때문에 신발 제작에서 가장 중요한 부분을 차지하며, 신발의 디자인 개발은 라스트에서부터 출발하며 이후 겉창과 굽 등 다른 모든 구성요소들이 라스트에 맞춰 제작된다.
그러므로, 서버(200)의 DB에 구축된 라스트 정보를 기반으로 맞춤 신발을 제작할 수 있으며, 나아가 기존 사이즈로 획일화된 기성화를 사용자의 신체조건을 고려한 라스트 정보에 따라 제작하도록 하여 사용자의 착화감을 향상시킬 수 있다.
예컨대, 서버(200)는 상기 DB에 구축된 라스트 정보를 신발을 제작/판매하는 사업자 서버(300)에 제공하는 라스트 정보 서비스를 제공할 수 있다(S3).
또한, 서버(200)는 신발을 구매하는 사용자 단말(10)로부터 사용자의 발 이미지가 입력되면 상기 발 이미지를 분석하여 발 관련 신체정보를 추출한다(S4). 그리고, 상기 발 관련 신체정보와 매칭된 정량 데이터를 추출하여 사용자의 발에 최적화된 라스트 정보를 도출하여 사용자에게 제공하는 맞춤형 라스트 정보 서비스 서비스를 제공할 수 있다(S5).
이후, 사업자 서버(300)에서는 상기 라스트 정보를 기반으로 신발을 제작하고, 사용자는 자신의 라스트에 맞는 신발을 온라인/오프라인을 통해 구입할 수 있다. 따라서, 기존의 획일적인 사이즈만을 고려한 신발의 선택이 아닌 사용자 자신의 발 관련 신체정보에 따른 맞춤형 라스트 정보를 통해 신발을 구입하게 되므로 직접 신어보지 않고도 착화감이 향상된 신발을 구입할 수 있는 효과가 있다.
한편, 다음의 도면들을 통해 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 라스트 관리 시스템의 구성을 좀더 구체적으로 설명한다.
한편, 도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 틸팅 제어기의 구성을 나타낸 사시도이다.
또한, 도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 단계별 높이 및 틸팅조절의 예시를 나타낸다.
첨부된 도 2 및 도 3을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 틸팅 제어기(100)는 피험자 발의 전족부(발의 앞부분)가 안착되는 제1 기구부(110), 후족부(발의 뒷부분)가 안착되는 제2 기구부(120), 피험자 족압 데이터 측정을 위한 상기 각부의 동작을 제어하는 제어모듈(130)을 포함한다. 제어모듈(130)은 제1 기구부(110)와 제2 기구부(120)의 개별 기구학적 제어를 위한 드라이버를 포함한다.
제1 기구부(110)는 전족부가 안착되는 제1 발판(111)의 상면에 제1 압력센서(112)가 배치되고, 제1 발판(111)의 좌우측 하부에 연결된 두 개의 모터(113)와 제1 지지축(114)을 이용하여 제1 발판(111)을 전/후, 좌/우 방향으로 틸팅한다.
상기 제1 지지축(114)의 양단에는 제1 발판(111)이 전후좌우 방향으로 틸팅 가능하게 조인트가 형성된다.
제1 압력센서(112)는 전족부가 안착되는 제1 발판(111)이 평평하고 전족부의 발바닥이 넓은 특징을 고려하여 평면에 복수의 센서가 열과 횡 배열된 FSR(Force Sensitive Resistor)방식의 센서로 구성된다.
예컨대, 제1 압력센서(112)는 가로(7mm)ⅹ세로(7mm)크기의 셀 160개로 구성된 FSR 방식의 센서 1개를 사용하여 전족부의 족압 데이터를 측정할 수 있다.
제2 기구부(120)는 제2 발판(121)의 상면에 제2 압력센서(122)가 배치되고, 제2 발판(121)의 좌우측 하부에 연결된 두 개의 모터(123)와 제2 지지축(124)을 이용하여 제2 발판(121)을 전/후, 좌/우 방향으로 틸팅한다.
상기 제2 지지축(124)의 양단에는 제2 발판(121)이 전후좌우 방향으로 틸팅 가능하게 조인트가 형성되며, 여기까지는 제1 기구부(110)와 동일하다.
추가적으로 제2 기구부(120)는 도 3과 같이 제2 발판(121)을 상하로 이동하여 뒷굽의 높이를 조절하는 높이 조절 모터(125)와 제2 발판(121)을 좌우로 회전시키는 회전 모터(126)가 더 구성된다.
이때, 후족부의 제2 기구부(120)는 추가적으로 2개의 모터를 구성함으로써 제어모듈(130)은 뒷굽의 높이와 회전을 제어할 수 있으며, 뒷굽의 높이 변화에 따른 후족부와 전족부와의 거리를 측정할 수 있다.
여기서, 상기 제2 기구부(120)에 구성된 상기 회전모터(126)를 제1 기구부(110)에 치환 구성하여 제1 발판(111)을 좌우로 회전시킬 수 있으며, 이때는 상기 제2 기구부(120)의 회전모터(126)를 생략할 수 있다.
제2 압력센서(122)는 제2 발판(121)이 후족부의 발 뒷꿈치 형상에 맞게 곡면으로 형성된 특성상 복수의 PPS(electrostatic capacity)방식의 배열하여 후족부의 족압 데이터를 측정한다.
이를 통해, 제2 압력센서(122)는 뒷굽의 높이 조절로 인해 제2 발판(121)이 경사지더라도 발 뒷꿈치의 곡면을 따라 가해지는 압력을 정확히 측정할 수 있다.
한편, 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 틸팅 제어기의 제어기가 피험자의 족압 데이터를 측정하는 방법을 나타낸다.
첨부된 도 4를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 틸팅 제어기(100)를 이용한 족압 데이터의 측정 방법에 있어서 신뢰성 있는 데이터를 추출하기 위해서는 피험자의 양 발의 체중균형이 동일한 상태에서 측정하는 것이 매우 중요하다.
그러므로, 도 4와 같이 복수의 제1 틸팅 제어기(100-1)와 제2 틸팅 제어기(100-2)를 나란히 배치하여 제어모듈(130)에 연결하고, 피험자가 왼발과 오른발로 각 틸팅 제어기(110-1, 100-2)에 올라선 상태에서 양발의 체중이 균형이루는 경우에만 족압 데이터를 추출한다.
좀더 구체적으로 설명하면, 제어모듈(130)은 미리 설정된 족압 측정 알고리즘에 따른 뒷굽의 높이 별 전족부의 전/후, 좌/우 제어와 후족부의 전/후, 좌/우, 회전, 전족부와의 거리 중 적어도 하나의 틸팅조건을 단계적으로 제어한다.
제어모듈(130)은 상기 틸팅조건에 따른 전족부 압력과 후족부 압력이 출력되더라도 왼발 체중과 오른발 체중이 체중균형을 이루지 않으면 유효하지 않은 것으로 무시한다.
그러므로, 제어모듈(130)은 상기 틸팅 조건이 설정된 상태에서의 왼발 체중과 오른발 체중이 체중균형을 이루는 시점에 출력된 족압 데이터를 자동으로 캡쳐하여 전족부 압력과 후족부 압력을 추출할 수 있다. 즉, 제어모듈(130)은 양 발에 체중 비율이 동일한 시점의 족압 데이터를 자동으로 추출하여 해당 틸팅조건에 매칭할 수 있다.
또한, 제어모듈(130)은 상기 왼발 체중과 오른발 체중이 체중균형을 이루는 시점에 근전도 센서(101)로부터 근전도 데이터를 측정할 수 있다.
이를 위해, 제어모듈(130)은 근전도 센서(101)와도 연동될 수 있다.
예컨대, 근전도 센서(101)는 표면 무선 근전도 측정시스템(FREE EMG 1000, BTS)으로 구성될 수 있으며, 8개의 근전도 수신을 위한 패치를 시험자의 하지에 부착한 후, 상기 틸팅조건에 근육이 수축되는 정도에 따른 근전도 데이터를 측정할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 서버의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
첨부된 도 5를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 서버(200)는 데이터 수집부(210), 데이터 처리부(220), 데이터베이스(DB, 230) 및 제어부(240)를 포함한다.
데이터 수집부(210)는 외부 기기와 데이터 송수신이 가능한 인터페이스를 포함하여 피험자의 신체조건에 따른 정성 데이터를 수집하며, 상기 정성 데이터는 객관적 데이터와 주관적 데이터로 나뉜다.
객관적 데이터는 피험자의 개인신상정보, 발 관련 신체정보, 피험자의 족압 데이터, 근전도(electromyogram), 3D 발 스캔 데이터 등일 수 있다.
주관적 데이터는 틸팅 제어기(100)의 다양한 높이와 틸팅조건에 따른 피험자의 발 편안함 만족도와 발 쏠림 정도 데이터이다. 상기 주관적 데이터는 틸팅 제어기(100)의 높이와 틸팅 조절을 통한 소정 시험조건에서 피험자에게 설문하여 각각의 정도에 따른 수치나 비율로 입력된다.
이렇게 정성 데이터를 수집하는 이유는 기계학습을 방법을 이용한 정량 데이터 추출에서 모집단의 크기를 늘려 질적으로 우수하고 신뢰성 있는 정량 데이터를 추출하기 위함이다. 여기서, 상기 정량 데이터는 사용자의 신상정보와 발 관련 신체정보가 매칭되는 라스트 정보를 도출하는 기반이 되는 유효성 있는 기준정보로 정의될 수 있다.
따라서, 데이터 수집부(210)는 라스트 정보의 신뢰도 향상을 위해서 다양한 조건의 피험자로 다양한 높이와 틸팅조건에서의 정성 데이터를 수집할 수 있다.
한편, 도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 정성 데이터 수집 방법을 개략적으로 나타낸다.
도 7 및 도 8는 본 발명의 실시 예에 따른 시험자의 발 관련 신체정보를 나타낸다.
첨부된 도 6 내지 도 8을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 데이터 수집부(210)는 정성 데이터의 수집을 시작하면 피험자 정보를 수집한다(S11).
이때, 데이터 수집부(210)는 피험자의 이름, 생년월일, 키, 몸무게, 발 질병 병력의 유무를 포함하는 신상정보와 도 7 및 도 8과 같이 발 직선 길이(mm), 발 볼 너비(mm), 발 종아치(Medial Longitudinal Arch), 발 볼의 직선길이(mm)를 포함하는 발 관련 신체정보를 획득할 수 있다.
이때, 상기 발 관련 신체정보는 틸팅 제어기(100) 위해서 피험자의 발 모양을 3D 스캐너(102)를 통해 전체 스캔한 3D 발 스캔 데이터를 더 측정하고, 그 3D 발 스캔 데이터로부터 추출할 수도 있다.
데이터 수집부(210)는 틸팅 제어기(100)와 근전도 센서(101)로부터 피험자의 뒷굽(후족부) 높이 별 각 틸팅조건에 대한 족압 데이터, 근전도 데이터 및 피험자만족도 데이터를 수집한다(S12).
데이터 수집부(210)는 피험자의 신상정보, 발관련 신체정보와 뒷굽의 높이 별 족압 데이터, 근전도 데이터 및 만족도 데이터가 매칭된 하나의 정성 데이터를 생성하여 데이터베이스(230)에 저장한다(S13).
이렇게 앞선 피험자들로부터 획득된 정성 데이터들을 데이터베이스(230)에 원시 데이터(raw data)에 누적된다.
예컨대, 도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 DB에 누적된 원시 데이터와 수록된 속정정보를 나타낸다.
첨부된 도 9를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 원시 데이터는 사용자 정보 테이블(User Info TABLE) 및 사용자 데이터(센싱_근전도) 테이블(User Data TABLE)로 구성될 수 있다.
사용자 정보 테이블은 피험자의 신상정보와 발 관련 신체정보로 구성되고 이러한 속성들은 후술되는 사용자의 라스트 추천 서비스에서 서비스 요청된 사용자 정보와 DB(230)에 저장된 데이터의 매칭 알고리즘을 통해 사용자를 식별하는데 사용된다.
또한, 사용자 데이터(센싱_근전도) 테이블은 족압 데이터, 근전도 데이터, 피험자 발 편안함 만족도로 구성되고 이와 같은 속성들은 정량 데이터 추출을 위한 기초 데이터로 활용된다.
상기 피험자의 발 편안함 만족도(0~100점)와 발 쏠림 정도(0~100점)를 측정하기 위해서는 각 틸팅조건에 대한 피험자의 평가 데이터를 수집한다.
이상의 설명에서, 본 발명의 실시 예에 따른 원시 데이터가 두 개의 테이블로 구성되는 것에 한정되지 않으며, 통합된 하나의 엑셀 테이블로 구성될 수도 있다.
한편, 데이터 수집부(210)는 다른 피험자 측정이 더 존재하면(S14; 예), 상기 S11 단계로 돌아가 정성 데이터를 수집 과정을 반복한다.
반면, 데이터 수집부(210)는 다른 피험자 측정이 존재하지 않으면(S14; 아니오), 피험자들을 통한 정성 데이터의 수집이 완료된 것으로 판단한다.
이때, 데이터 수집부(210)는 피험자 별로 틸팅 제어기(100)를 사용하여 뒷굽의 높이 별 모든 틸팅조건에 대한 족압 데이터를 획득한 후 족압 데이터로부터 족압합, 족압평균, 족압표준편차, 족압이 측정되는 압력센서(셀) 개수, 전족부 기구와 후족부 기구의 족압 비율을 계산하여 DB(230)의 원시 데이터에 추가할 수 있다(S15).
이때, 데이터 수집부(210)는 근전도 센서(101)를 통해 피험자가 평평한 지면에 똑바로 섰을 때의 기준 근전도(예; 100%) 대비 족압 데이터 측정 조건 별로 측정된 근전도를 비교하여 유사한 정도(예; 유사비율)를 DB(230)의 원시 데이터에 더 추가할 수 있다. 상기 근전도를 더 측정하는 이유는 피험자가 편안함을 느끼는 객관적 정보를 취득하기 위함이며, 측정 조건 별 하지 근육의 수축량이 상기 기준 근전도와 유사수록 더 편안함을 느끼기 때문이다.
데이터 처리부(220)는 상기 원시 데이터에 수록된 정성 데이터를 기반으로 기계학습을 수행하여 발 모양에 따른 편안함이 최적화된 틸팅 조건의 정량 데이터를 생성한다.
상기 정량 데이터는 뒷굽 높이, 발 직선길이, 발볼 너비, 발등 높이, 발 종아치(내측종족궁(Medial Longitudinal Arch), 외측종족궁(Lateral Longitudinal Arch)), 발 볼의 직선길이(mm)의 적어도 하나이상의 조합에서 가장 편안한 전족부와 후족부의 틸팅각도를 의미한다.
이를 위해, 데이터 처리부(220)는 기계학습엔진을 사용하여 다층신경망 기반의 정량 데이터 생성모델을 구축할 수 있다.
데이터 처리부(220)는 원시 데이터에서 학습에 필요한 입력 파라메타를 추출하여 기계학습 엔진에 입력한다.
상기 학습을 위한 입력 파라메타는 뒷굽 높이 별 틸팅조건, 족압합, 족압평균, 족압표준편차, 족압이 측정되는 압력센서 개수(셀 개수), 전족부 기구와 후족부 기구의 족압 비율, 근전도 유사도(평지기준 근전도에 대한 유사도), 발 편안함 만족도 및 발 쏠림 정도를 포함할 수 있다.
이때, 상기 입력 파라메타들은 맞춤형 신발이 종류(예; 일반구두, 운동화, 하이힐 등)에 따라 필요한 파라메타가 선택적으로 추출될 수 있으며, 중요도에 따라 파라메타 별로 가중치가 부여될 수 있다.
데이터베이스(230)는 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 라스트 제공을 위한 각종 프로그램 및 데이터를 저장하고, 그 서버(200)의 운용에 따라 생성되는 데이터를 저장한다.
데이터베이스(230)는 정성 데이터의 누적으로 생성되는 원시 데이터를 저장하고, 원시 데이터의 학습으로 처리된 정량 데이터를 저장하며, 상기 저장된 정보에 따라 최적화된 3D 라스트 모델 정보를 저장하여 관리할 수 있다.
제어부(240)는 본 발명의 실시 예에 따른 서버(200)의 운용을 위한 상기 각부의 전반적인 동작을 제어하는 중앙처리장치이다.
제어부(240)는 상기 정량 데이터를 기반으로 사람의 다양한 발 관련 신체조건을 고려한 3D 라스트 정보를 생성한다. 상기 3D 라스트 정보는 사람의 3D 발 스캔 데이터와 매칭되어 뒷굽 높이 별로 틸팅 조건이 최적화된 라스트 정보들을 포함한다.
제어부(240)는 상기 3D 라스트 정보를 활용한 3D 프린팅을 통해 실물 라스트를 출력(제작)할 수 있다.
또한, 제어부(240)는 신발을 구매하고자 하는 사용자 정보와 발 관련 신체정보를 수집하여 상기 정량 데이터를 기반으로 맞춤형 3D 라스트 정보를 제공할 수 있다.
예컨대, 도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 라스트 제공 서비스 방법을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.
첨부된 도 10을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 제어부(240)는 사용자 단말(10)로부터 맞춤형 라스트 서비스 요청에 따른 사용자 정보와 발 모양 이미지를 수신한다(S101). 상기 사용자 정보는 생년월일, 키, 몸무게를 포함하고, 상기 발 모양 이미지는 발의 평면 및 측면 이미지를 포함한다. 이때, 수신된 정보들은 사용자 단말(10)의 앱(APP)을 통해 수집될 수 있다.
제어부(240)는 수집된 발의 평면 및 측면 이미지의 영상처리를 통해 분석하여 발 직선길이, 발볼 너비, 발등 높이, 발 종아치(Medial Longitudinal Arch, Lateral Longitudinal Arch), 발 볼의 직선길이(mm)를 포함하는 발 관련 신체정보를 획득한다(S102).
제어부(240)는 사용자 정보와 발 관련 신체정보를 기반으로 매칭 알고리즘을 통해 정량 데이터에서 가장 유사한 정보의 틸팅 값과 3D 라스트 정보를 추출한다(S103).
제어부(240)는 사용자의 발 모양에 최적화된 틸팅 값이 적용된 3D 라스트 정보를 사용자 단말(10)로 전송하여 추천한다(S104).
이때, 제어부(240)는 사용자의 발 모양에 따른 뒷굽 높이 별로 최적화된 전족부 및 후족부의 틸팅 값과 그에 따른 라스트 정보를 도출할 수 있다. 그러므로 사용자가 원하는 조건의 뒷굽 높이가 입력되면 그에 해당하는 라스트 정보를 추천할 수 있다.
한편, 상기 사용자 맞춤형 라스트 제공 서비스 방법에서 제어부(240)는 상기 3D 라스트 정보를 사용자에게 추천 할 뿐만 아니라 상기 3D 라스트 정보를 활용하여 앱(APP) 환경에서 피팅(fitting)서비스를 더 제공할 수 있다.
예컨대, 도 11 및 도 12는 본 발명의 실시 예에 따른 피팅 서비스의 예시를 나타낸 이미지이다.
첨부된 도 11 및 도 12를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 제어부(240)는 상기 3D 라스트 정보와 사용자의 3D 발 데이터를 서로 겹쳐(overlap) 사이공간(gap)을 이미지로 표시하는 피팅 서비스를 제공할 수 있다. 여기서, 상기 사용자의 3D 발 데이터는 상기 매칭 알고리즘을 통해 정량 데이터에서 도출된 가장 유사한 피험자의 3D 발 스캔 데이터를 활용할 수 있다.
이상의 설명에서, 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 라스트 제공 방법을 데이터 수집부(210), 데이터 처리부(220) 및 제어부(240)를 각 주체로 설명하였으나, 이는 하나의 서버(200)로 통합될 수 있으므로, 상기 방법의 각 단계는 실질적으로 서버(200)를 주체로 설명될 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 실시 예에 따르면, 통해 피험자의 다양한 신체조건 및 발 모양에 따른 정성 데이터를 수집하고 이를 기계학습을 통해 정량화하여 사용자의 개인화된 맞춤형 라스트 정보를 제공할 수 있는 효과가 있다.
또한, 맞춤형 라스트 정보를 제공을 통해 사용자가 신발을 직접 신어보지 않고서도 온라인 매장 등을 통해 착화감이 향상된 신발을 구입할 수 있는 효과가 있다.
또한, 라스트 정보를 토대로 제작 및 판매하는 차별화된 맞춤 서비스를 제공하여 기성화의 신발의 사이즈 문제로 인한 교환 및 취소 비용을 줄이고 고객 만족도 및 신뢰도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
이상에서는 본 발명의 실시 예에 대하여 설명하였으나, 본 발명은 상기한 실시 예에만 한정되는 것은 아니며 그 외의 다양한 변경이 가능하다.
예컨대, 전술한 내용으로 볼 때, 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 라스트 제공 서비스 방법은 맞춤화뿐만 아니라 기성화에서도 충분히 활용 가능하다.
이를 통해, 사용자는 신발을 직접 착용하지 않더라도 자신의 발에 가장 편안한 지그로 만들어진 신발 구매가 가능하고 그 결과 온라인 유통에서 신발구매의 문제점을 해결 할 수 있다.
또한, 도 10에 도시한 본 발명의 실시 예에서는 사용자의 요청에 따른 라스트 정보를 제공하는 것으로 설명하였으나 이에 한정되지 않으며, 도 1에서와 같이 신발을 제작/판매하는 사업자 서버(300)의 요청에 따른 라스트 정보를 제공하여 기성화 제작에 활용될 수 있다.
가령, 사업자 서버(300)가 자신의 신발판매 사이트의 메뉴를 통해 수집된 사용자 정보와 발 모양 이미지를 서버(200)로 요청하고, 서버(200)에서 분석된 사용자 라스트 정보를 가지고 사용자의 라스트에 맞는 신발을 추천함으로써 판매할 수 있다.
또한, 서버(200)로부터 라스트 정보를 받은 사용자에게 사업자가 그 라스트 정보에 맞는 신발을 판매하기 위해서는 반드시 상기 라스트 정보 확보하여 그에 따른 신발을 제작해야만 한다.
따라서, 서버(200)는 사업자와의 계약으로 DB에 저장된 라스트 정보를 공유하거나 판매하여 사업자가 사용자의 라스트 정보에 맞는 기성화를 제작하여 판매할 수 있도록 하는 비즈니스 모델을 구축할 수 있다.
본 발명의 실시 예는 이상에서 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시 예의 구성에 대응하는 기능을 실현하기 위한 프로그램, 그 프로그램이 기록된 기록 매체 등을 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시 예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
100: 틸팅 제어기 110: 제1 기구부
111: 제1 발판 112: 제1 압력센서
113: 모터 114: 제1 지지축
120: 제2 기구부 121: 제2 발판
122: 제2 압력센서 123: 모터
124: 제2 지지축 125: 높이 조절 모터
126: 회전 모터 200: 서버
210: 데이터 수집부 220: 데이터 처리부
130: 데이터베이스 240: 제어부
300: 사업자 서버 10: 사용자 단말

Claims (20)

  1. 피험자가 올라선 상태에서의 틸팅 조건에 따라 발바닥에 가해지는 족압 데이터를 측정하는 틸팅 제어기; 및
    상기 틸팅 제어기로부터 다양한 피험자의 신체조건과 족압 데이터 측정에 따른 정성 데이터를 수집하여 누적된 원시 데이터를 생성하고, 상기 원시 데이터를 활용한 기계학습을 통해 발 모양에 따라 최적화된 틸팅 조건의 정량 데이터를 추출하며, 사용자의 발 관련 신체정보와 매칭된 정량 데이터를 기반으로 생성된 라스트 정보를 제공하는 서버;
    를 포함하는 사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 틸팅 제어기는,
    상기 피험자의 발 후족부의 뒷굽 높이를 단계별로 조절하면서 전족부의 좌/우 틸팅 및 전/후 틸팅, 상기 후족부의 좌/우 틸팅, 전/후 틸팅 및 회전 조건이 다른 상기 족압 데이터를 측정하는 사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 틸팅 제어기는,
    피험자 발의 전족부가 안착되는 제1 발판에 제1 압력센서가 배치된 제1 기구부;
    후족부가 안착되는 2제 발판에 제2 압력센서가 배치된 2 기구부; 및
    상기 족압 데이터 측정을 위한 각 기구부의 동작을 제어하는 제어모듈을 포함하는 사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제1 기구부는,
    상기 제1 발판의 좌우측 하부에 형성된 두 개의 모터와 제1 지지축을 이용하여 상기 제1 발판을 전/후, 좌/우 방향 중 적어도 한 방향으로 틸팅하는 사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 제2 기구부는,
    상기 제2 발판의 좌우측 하부에 형성된 두 개의 모터와 제2 지지축을 이용하여 상기 제2 발판을 전/후, 좌/우 방향 중 적어도 한 방향으로 틸팅하고,
    상기 제2 발판을 상하로 이동하여 뒷굽의 높이를 조절하는 높이 조절 모터와 상기 제2 발판을 좌우로 회전시키는 회전 모터를 포함하는 사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 제어 모듈은,
    나란히 배치된 복수의 틸팅 제어기와 연결되어 족압 측정 알고리즘에 따른 틸팅조건을 설정한 후 피험자 양발의 체중이 균형이루는 시점에 상기 족압 데이터를 추출하는 사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제어모듈은,
    왼발 체중과 오른발 체중이 체중균형을 이루는 시점에 근전도 센서로부터 근전도 데이터를 측정하는 사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 서버는,
    상기 틸팅 제어기와 근전도 센서로부터 피험자의 뒷굽 높이 별 각 틸팅조건에 대한 족압 데이터, 근전도 데이터 및 피험자만족를 포함하는 정성 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
    상기 정성 데이터를 기반으로 기계학습을 수행하여 발 모양에 따른 편안함이 최적화된 틸팅 조건의 정량 데이터를 생성하는 데이터 처리부;
    상기 정량 데이터를 기반으로 사람의 다양한 발 관련 신체조건을 고려한 3D 라스트 정보를 생성하는 제어부; 및
    상기 정성 데이터와 정량 데이터를 저장하며, 저장된 정보에 따라 최적화된 상기 3D 라스트 정보를 저장하는 데이터베이스를 포함하는 사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 데이터 수집부는,
    피험자의 신상정보와 발 관련 신체정보로 구성된 사용자 정보 테이블과 상기 족압 데이터, 근전도 데이터, 피험자 발 편안함 만족도로 데이터로 구성된 사용자 데이터 테이블을 포함하는 원시 데이터를 생성하는 사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 데이터 수집부는,
    상기 원시 데이터에 상기 족압 데이터로부터 족압합, 족압평균, 족압표준편차, 족압이 측정되는 압력센서 셀 개수, 전족부 기구와 후족부 기구의 족압 비율 중 적어도 하나를 계산하여 추가하는 사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 데이터 처리부는,
    상기 원시 데이터에서 뒷굽 높이 별 틸팅조건, 족압합, 족압평균, 족압표준편차, 족압이 측정되는 압력센서 셀 개수, 전족부 기구와 후족부 기구의 족압 비율, 평지기준의 근전도에 대한 유사도, 발 편안함 만족도 및 발 쏠림 정도 중 적어도 하나의 입력 파라메타를 추출하여 기계학습 엔진에 입력 하는 사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 입력 파라메타는 중요도에 따라 파라메타 별로 가중치가 부여되는 사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 제어부는,
    사용자 단말에서 수집된 발의 평면 및 측면 이미지를 영상처리를 통해 분석하여 발 직선길이, 발볼 너비, 발등 높이, 발 종아치, 발 볼의 직선길이 중 적어도 하나를 포함하는 상기 발 관련 신체정보를 획득하는 사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 사용자의 발 관련 신체정보를 고려하여 원하는 뒷굽 높이에 상응하는 전족부 및 후족부의 틸팅 값과 그에 따른 라스트 정보를 도출하는 사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템.
  15. 제8항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 3D 라스트 정보를 활용한 3D 프린팅을 통해 실물 라스트를 출력하는 사용자 맞춤형 라스트 제공 시스템.
  16. 서버가 사용자의 발 모양에 따른 사옹자 맞춤형 라스트 정보를 제공하는 방법에 있어서,
    a) 피험자의 신상정보, 발관련 신체정보, 틸팅 제어기의 뒷굽의 높이 별 족압 데이터, 근전도 데이터 및 만족도 데이터가 매칭된 정성 데이터를 누적하여 원시 데이터를 생성하는 단계;
    b) 상기 원시 데이터에 기초한 기계학습을 통해 발 모양에 따라 최적화된 틸팅 조건의 정량 데이터를 추출하는 단계;
    c) 사용자의 신상정보와 발 이미지를 영상 처리하여 발 직선길이, 발볼 너비, 발등 높이, 발 종아치, 발 볼의 직선길이 중 적어도 하나를 포함하는 발 관련 신체정보를 획득하는 단계; 및
    d) 상기 사용자의 신상정보와 발 관련 신체정보를 기반으로 매칭 알고리즘을 통해 상기 정량 데이터에서 가장 유사한 정보의 틸팅 값이 적용된 라스트 정보를 도출하여 추천하는 단계를 포함하는 사용자 맞춤형 라스트 제공 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 a) 단계는,
    복수의 틸팅 제어기를 배치하여 족압 측정 알고리즘에 따른 틸팅조건을 설정한 후 피험자 양발의 체중이 균형이루는 시점에 상기 족압 데이터와 근전도 데이터를 추출하는 단계를 포함하는 사용자 맞춤형 라스트 제공 방법.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 b) 단계는,
    상기 원시 데이터에서 뒷굽 높이 별 틸팅조건, 족압합, 족압평균, 족압표준편차, 족압이 측정되는 압력센서 셀 개수, 전족부 기구와 후족부 기구의 족압 비율, 평지기준의 근전도에 대한 유사도, 발 편안함 만족도 및 발 쏠림 정도 중 적어도 하나의 입력 파라메타를 추출하여 기계학습 하는 단계를 포함하는 사용자 맞춤형 라스트 제공 방법.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 d) 단계는,
    상기 라스트 정보와 사용자의 발 데이터를 서로 겹쳐 사이공간을 이미지로 표시하는 피팅 서비스를 제공하는 단계를 포함하는 사용자 맞춤형 라스트 제공 방법.
  20. a) 피험자의 신상정보, 발관련 신체정보, 틸팅 제어기의 뒷굽의 높이 별 족압 데이터, 근전도 데이터 및 만족도 데이터가 매칭된 정성 데이터를 누적하여 원시 데이터를 생성하는 단계;
    b) 상기 원시 데이터에 기초한 기계학습을 통해 발 모양에 따라 최적화된 틸팅 조건의 정량 데이터를 추출하는 단계;
    c) 사용자의 신상정보와 발 이미지를 영상 처리하여 발 직선길이, 발볼 너비, 발등 높이, 발 종아치, 발 볼의 직선길이 중 적어도 하나를 포함하는 발 관련 신체정보를 획득하는 단계; 및
    d) 상기 사용자의 신상정보와 발 관련 신체정보를 기반으로 매칭 알고리즘을 통해 상기 정량 데이터에서 가장 유사한 정보의 틸팅 값이 적용된 라스트 정보를 도출하여 추천하는 단계를 포함하는 사용자 맞춤형 라스트 제공 방법을 실현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
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