KR20220082851A - 맞춤형 밑창의 디자인을 위한 개인화된 밑창 파라미터 값을 계산하기 위한 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 맞춤형 밑창의 디자인을 위한 새로운 맞춤형 밑창의 개인화된 파라미터 값들을 계산하기 위한 방법(500)에 관한 것으로, 상기 방법은:
- 사용자의 자세 또는 이동성 파라미터 값들(101)을 로딩하는 단계(530);
- 신발 파라미터 값들(201)을 로딩하는 단계(540);
- 새로운 맞춤형 밑창(301)의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값들을 계산하는 단계(550)를 포함한다.
- 사용자의 자세 또는 이동성 파라미터 값들(101)을 로딩하는 단계(530);
- 신발 파라미터 값들(201)을 로딩하는 단계(540);
- 새로운 맞춤형 밑창(301)의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값들을 계산하는 단계(550)를 포함한다.
Description
본 발명은 신발류 아이템(footwear item) 및 이들의 디자인 분야에 관한 것으로, 본 발명은 일상 또는 스포츠 활동의 모니터링, 또는 연구 대상의 생리학적 상태의 모니터링에서 응용 분야를 찾아 맞춤형 밑창의 디자인을 위한 개인화된 밑창 파라미터 값들을 결정할 수 있다. 본 발명은 맞춤형 밑창의 디자인을 위한 개인화된 밑창 파라미터 값들을 계산하기 위한 방법에 관한 것이다.
발은 26개의 뼈, 107개의 인대 및 거의 19개의 근육으로 구성되기 때문에 이의 구성으로 인해 인체에서 특히 복잡한 부분이다. 또한 사람이 이동할 수 있게 하는 키스톤(keystone)이기 때문에 특히 중요한 역할을 한다. 후자의 약간의 불편함 또는 약간의 저하가 빠르게 불가능할 수 있다. 이는 대부분의 육상 스포츠에서 발견할 수 있는 지면에 발이 닿는 스포츠를 연습할 때 특히 사실이다. 이들 스포츠들에서, 부적절한 연습의 결과로 발 부상이 발생할 수 있다. 그러나, 부상은 또한 신발류 아이템의 부적절한 사용의 결과, 즉 사람에 의한 스포츠의 연습에 적합한 기술적 특성(완충(cushioning), 유연성, 특정 유형을 보폭을 위해 의도된 밑창 등)을 갖지 않는 신발류 아이템으로 발생할 수 있다. 오늘날, 소비자는 이전에는 이용할 수 없었던 다양한 신발류 선택과 선정에 직면된다. 보통의 인간의 발 형태가 존재하지만, 각각의 발이 고유하고 기존 표준과 일치하지 않을 수 있다는 사실이 남아있다. 따라서 사람의 발에 적합하지 않거나 적합하지 않은 신발류 아이템의 사용은 중장기적으로 사람의 발에 손상을 입히는 경향이 있다. 역사적으로, 발바닥 보조기(plantar orthoses)는 자세, 생체역학적 불균형, 척추측만증(scoliosis)을 유발할 수 있는 길이가 같지 않은 다리 또는 무릎에서의 퇴행성 골관절염 통증(osteoarthritis pain )을 교정하기 위해 개발되었다. 발바닥 보조기 외에도, 일반적으로 건강 전문가가 맞춤형 신발류 아이템을 만들 수도 있다. 이러한 목적을 위해, 신발류 아이템을 제조하기 위한 잘 알려진 절차는 발의 모든 형태학적 파라미터를 결정하기 위해 신발류 아이템의 미래 착용자의 발에서 측정하는 것으로 구성된다. 발의 잘못된 위치 설정의 경우, 발의 캐스트(cast) 또는 임프레션(impression)이 만들어지며, 이에 따라 정형 외과용 신발 삽입물이 만들어진다. 발의 결정된 치수에 의해, 평평한 가죽 블랭크(blank)가 크기에 맞게 잘려진다. 그런 다음 치수가 결정된 발 모델이 만들어진다. 그런 다음 가죽 블랭크가 이러한 모델 위에 펴고 밑창을 일반적으로 재봉 및/또는 접착으로 만들어진다. 이러한 장인의 제조 공정은 특히 발의 복제 모델이 생산될 때, 구현하는데 특히 복잡하고 시간이 많이 걸린다. 마찬가지로, 조절된 신발류 아이템의 생산에는 4주에서 6주가 소요되며 건강 전문가의 개입이 필요하다. 따라서, 사용자의 발에 적합된 신발류 아이템을 제공하기 위해, 특허 출원서 US10/148,700에 설명된 해결책이 개발되었다. 따라서 설명된 해결책은 조절된 신발류 아이템을 제조하는 방법에 관한 것으로, 상기 방법은 준비된 밑창, 미리 형성된 로드(rod) 및 인서트(insert)의 사용을 포함한다. 사전 제조된 밑창은 신발 아이템을 운반하기 위한 발의 치수에 해당하는 치수를 갖는다. 그런 다음 인서트는 미리 제조된 밑창에 적용되고 미리 제조된 밑창과 여기에 적용된 인서트 사이의 조절이 신발류 아이템을 착용하도록 의도된 발에서 확인된다. 미리 형성된 로드는 신발류 아이템을 착용하도록 의도된 발에 위치되고 연결을 형성하기 위해 미리 제조된 밑창에 결합된다. 그러나, 이러한 해결책은 착용자의 발의 형태학적 파라미터 외에도, 상기 착용자의 보행과 관련된 파라미터들을 고려하지 않는다.
특허 출원서 CN105243547에 설명된 또 다른 해결책은 신발 아이템을 개인화하기 위한 서비스 플랫폼을 제공하는 것을 목적으로 한다. 따라서 이러한 플랫폼은 정보 수집 시스템, 데이터 처리 시스템 및 제조 시스템을 포함한다. 정보 수집 시스템은 사용자의 보행 데이터, 3차원 발 데이터 및 신발 선택 정보를 수집하고 사용자의 보행 데이터, 3차원 발 데이터 및 신발 선택 정보를 데이터 처리 시스템에 전송하도록 구성된다. 정보 수집 시스템은 주로 신발류 아이템의 밑창 내에 위치된 복수의 센서로 구성된다. 데이터 처리 시스템은 사용자의 보행 데이터, 3차원 발 형상 데이터 및 신발 선택 정보를 분석 및 처리하고 분석 및 처리 결과를 제조 시스템으로 전송하는데 사용된다. 신발 선택 정보와 관련하여, 사용자는 자신의 필요에 따라 온라인으로 브랜드를 선택하고 신발의 스타일과 소재도 선택한다. 그러나, 이러한 해결책은 신발류 아이템의 착용자에 의해 가해지는 압력만을 고려하고, 신발류 아이템의 밑창에 완전히 통합된 해결책을 제공하지 않기 때문에 불완전한 상태로 남아 있다.
선행 기술의 방법은 신발류 아이템의 사용자의 보행에 대한 불완전한 분석에만 기초한다. 또한, 수집된 정보는 일반적으로 단편화되고 해당 정보를 맥락화할 수 없다.
따라서, 기존 해결책은 특히 개인이 사용하는 밑창과 관련하여 개인의 자세 및 이동성의 시간 경과에 따른 진화를 고려하지 않는다. 따라서 한편으로는 사용자의 보행 및 다른 한편으로 상기 사용자가 착용하는 신발류 아이템 파라미터를 고려하여, 사용자에게 개인화된 신발류 아이템을 제공할 수 있는 새로운 해결책이 필요하다.
따라서 본 발명의 목적은 선행 기술의 단점을 극복하는 것이다. 특히, 본 발명의 목적은 사용자의 자세 또는 이동성 파라미터(mobility parameter) 및 상기 사용자가 착용하는 신발류 아이템 파라미터를 고려하여, 맞춤형 밑창 디자인에 대한 개인화된 밑창 파라미터 값들을 계산하는 방법을 제안하는 것이다.
본 발명은 특히 사용자를 위한 맞춤형 밑창의 개인화된 파라미터 값들을 계산하는 방법에 관한 것으로, 상기 계산 방법은 하나 이상의 컴퓨팅 장치에 의해, 하기 단계의 실행을 포함한다:
- 사용자의 자세 또는 이동성 파라미터 값들을 획득하는 단계, 상기 자세 또는 이동성 파라미터 값들은 상기 사용자가 사용하는 신발류 아이템과 관련된 적어도 하나의 연결된 밑창에 의해 생성되는 원시 데이터(raw data)로부터 계산됨;
- 사용자의 발바닥 형태 파라미터 값들을 획득하는 단계;
- 사용자 활동 파라미터(user activity parameter) 값들을 획득하는 단계;
- 신규 신발 파라미터 값들을 획득하는 단계, 상기 새로운 신발 파라미터 값들은 맞춤형 밑창을 수용하도록 의도된 신발류 아이템의 구조적 및/또는 기하학적 파라미터 값들을 포함함; 및
- 사용자에 대한 맞춤형 밑창의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값들을 계산하는 단계, 상기 개인화된 파라미터 값(들)은 자세 또는 이동성 파라미터 값들, 사용자의 발바닥 형태 파라미터 값들, 사용자 활동 파라미터 값들 및 맞춤형 밑창을 수용하도록 의도된 신발류 아이템의 구조적 및/또는 기하학적 파라미터 값들로 계산된다.
특히, 본 발명은 맞춤형 밑창의 디자인을 위한 새로운 밑창의 개인화된 파라미터 값들을 계산하기 위한 방법에 관한 것으로, 상기 계산 방법은 하나 이상의 컴퓨팅 장치에 의해, 하기 단계의 실행을 포함한다:
- 사용자의 자세 또는 이동성 파라미터 값들을 로딩(loading)하는 단계, 상기 자세 또는 이동성 파라미터 값들은 상기 사용자가 사용하는 신발류 아이템과 관련된 적어도 하나의 연결된 밑창에 의해 생성된 원시 데이터로부터 계산됨;
- 신발 파라미터 값들을 로딩하는 단계, 상기 신발 파라미터 값들은 연결된 밑창과 관련된, 사용자가 사용하는 신발류 아이템의 구조적 및/또는 기하학적 파라미터 값들을 포함함;
- 새로운 밑창의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값들을 계산하는 단계, 상기 새로운 밑창의 개인화된 파라미터 값(들)은 자세 또는 이동성 파라미터 값들 및 신발 파라미터 값들로부터 계산됨;
- 제3자 신발류 아이템의 제3자 사용자로부터 정보를 수신 및 분석하는 단계, 상기 제3자 사용자 정보는 상기 제3자 신발류 아이템의 각각의 제3자 사용자에 대해 하기를 포함함:
o 제3자 신발류 아이템과 관련된 적어도 하나의 제3자 연결된 밑창에 의해 생성되는 원시 데이터로부터 계산된 제3자 자세 또는 이동성 파라미터 값들, 및
o 상기 적어도 하나의 제3자 연결된 밑창과 관련된 제3자 신발류 아이템의 제3자 신발 파라미터 값들;
- 조절된 밑창 파라미터 값들을 식별하는 단계, 상기 식별 단계는 연결된 밑창에 의해 생성된 자세 또는 이동성 파라미터 값들 및 상기 연결된 밑창과 관련된 신발류 아이템의 신발 파라미터를 이전에 분석된 제3자 사용자 정보와 비교하는 단계를 포함함.
따라서, 본 발명에 따른 방법은 사용자의 이동 동안 직접적으로 생성된 데이터뿐만 아니라 다른 사용자로부터의 데이터에 따라 사용자에게 실제로 적합한 밑창 파라미터 값들을 제안할 수 있을 것이다. 이를 통해 개인화 및 성능 수준을 더욱 향상시키면서 유사한 접근법을 가질 수 있는 다른 사용자로부터 얻은 정보를 활용할 수 있다.
본 발명에 따른 방법의 다른 선택적인 특징에 따르면, 상기 방법은 하기 특징 중 하나 이상을 단독으로 또는 조합하여 선택적으로 포함할 수 있다:
- 기존 신발 파라미터 값들을 로딩하는 단계를 더 포함하며, 상기 기존 신발 파라미터 값들은 연결된 밑창(10)과 관련된 사용자에 의해 사용되는 신발류 아이템의 구조적 및/또는 기하학적 파라미터 값들을 포함하고 맞춤형 밑창의 상기 개인화 파라미터 값(들)은 기존 신발 파라미터 값들로부터 추가로 계산된다. 따라서, 사용자가 이전에 착용한 신발의 특성은 또한 이들의 자세, 이동성 및/또는 활동을 획득할 때 고려된다. 응용 분야에서 후자는 자세히 설명하겠지만, 이는 편안함, 피로, 통증 등의 측면의 사용자에 의한 평가와 같은 다른 정성적 데이터와 결합될 수 있다. 따라서, 맞춤형 밑창은 사용자에게 가장 적합할 것이다.
- 이는 하기를 추가로 포함한다:
- 제3자 신발류 아이템의 제3자 사용자로부터 정보를 수신 및 분석하는 단계, 상기 제3자 사용자 정보는 제3자 신발류 아이템의 각각의 제3자 사용자에 대해 하기를 포함함:
o 제3자 신발류 아이템과 관련된 적어도 하나의 제3자 연결된 밑창에 의해 생성되는 원시 데이터로부터 계산된 제3자 자세 또는 이동성 파라미터 값들, 및
o 상기 적어도 하나의 제3자 연결된 밑창과 관련된 제3자 신발류 아이템의 기존 제3자 밑창 파라미터 값들;
- 조절된 밑창 파라미터 값들을 식별하는 단계, 상기 식별 단계는 사용자의 자세 또는 이동성 파라미터 값들을 사전에 분석된 제3자 사용자로부터의 정보와 비교하는 단계를 포함함.
특히, 이는 전체 사용자 집단의 피드백을 사용하여 값들을 향상시킬 수 있다. 유리하게, 이러한 데이터는 학습 모델(learning model)을 통해 레이블(label)되고 처리될 수 있다.
- 제3자 사용자 정보는 바람직하게 제3자 연결된 밑창 및/또는 상기 제3자 연결된 밑창을 포함하는 신발류 아이템에 대해, 제3자 사용자의 만족도 인덱스 값(satisfaction index value)을 더 포함한다. 이러한 인덱스의 존재 및 선택적으로 밑창 파라미터 값들을 식별하는 단계 동안의 이의 사용은 예를 들어, 미리 결정된 임계값보다 큰 인덱스 값과 관련된 값만을 선택하거나 그렇지 않으면 만족도 인덱스(satisfaction index)의 값에 따라 가중 계수(weighting coefficient)를 할당하는 것을 허용한다. 따라서, 신규한 맞춤형 밑창의 파라미터 값들은 물론 사용자의 만족도도 향상시킨다. 예를 들어, 조절된 밑창 파라미터 값들을 식별하는 단계는 만족도 인덱스 값 및/또는 미리 결정된 임계값보다 각각 더 큰 상관 관계 인덱스(correlation index)를 포함하는 제3자 사용자 정보에 대해서만 구현될 수 있다.
- 상기 방법은 제3자 자세 또는 이동성 파라미터 값들, 제3자 밑창 파라미터 값들 및 제3자 사용자 만족도 인덱스 사이에서 각각의 제3자 연결된 밑창에 대해 상관 관계 인덱스를 결정하는 단계를 포함한다. 이러한 단계는 사용자 만족도뿐만 아니라 새로운 밑창 파라미터 값들을 향상시킨다. 실제로, 신발류 아이템을 갖춘 제3자 연결된 밑창에 권장되는 사용와 일치하게 사용하는 제3자 사용자의 의견만 고려될 수 있다. 따라서 가장 적합하고 적절한 사용을 위해 고려되는 신발 파라미터들을 갖는 연결된 밑창 또는 신발류 아이템을 강조하는 것이 가능하다. 따라서, 상기 방법은 신발 파라미터 및 만족도 데이터를 갖는 자세 또는 이동성 파라미터 사이의 상관 관계(correlation)를 포함할 수 있다. 본 발명의 맥락에서 1.5 m보다 큰 중앙값 또는 평균 보폭을 갖는 사용자의 바람직한 밑창 유연성 값이 무엇인지 결정하는 것이 가능할 것이다. 제3자 신발 파라미터 값은 (구조적 및 기하학적) 밑창 파라미터들을 포함될 수 있다.
- 상기 방법은 조절된 밑창 파라미터 값들이 미리 결정된 임계값보다 각각 더 큰 만족도 인덱스 값 및/또는 상관 관계 인덱스를 포함하는 제3자 사용자 정보에 대해서만 구현되는 단계를 포함한다. 이는 사용자에게 잠재적으로 부적절한 신발류 아이템 또는 제3자 밑창으로부터 유래하는 파라미터 값들을 고려하지 않는 것을 유리하게 허용한다.
- 상기 방법은 로딩 단계 이전에, 사용자에 의해 사용되는 적어도 하나의 연결된 밑창에 의해 생성된 원시 데이터를 처리하는 단계를 포함하고, 상기 처리 단계는 자세 또는 이동성 파라미터 값들의 생성을 허용한다. 이러한 처리 단계는 유닛, 모바일 장치 및/또는 서버에서 수행될 수 있다.
- 자세 또는 이동성 파라미터들은 지면과 접촉하는 충격력, 회내(pronation) 및/또는 회외(supination) 및/또는 파행(lameness) 파라미터들로부터 선택된다. 이러한 파라미터들을 사용하면 새로운 밑창에 특히 적합한 파라미터 값들을 생성할 수 있다. 이는 특히 맞춤형 밑창이 의도된 주요 활동에 의해 보완될 수 있다.
- 상기 방법은 제1 밑창의 제1 편안함 지표(comfort indicatior)의 값을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 제1 편안함 지표는 프레젠테이션 컴퓨팅 장치(presentation computing device)의 인간-기계 인터페이스를 통해, 사용자에 의한 데이터 입력 후에 생성되며, 맞춤형 밑창의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값들을 계산하는 단계는 제1 편안함 지표의 생성된 값을 고려하는 것을 특징으로 한다. 이러한 단계는 사용자 만족도뿐만 아니라 새로운 밑창 파라미터 값들을 향상시킨다. 또한, 사용자에 의해 표시하는 편안함 값은 생체 역학적 파라미터들(충격력, 회외 등) 및 보다 정확하게 시간 윈도우에 대한 이들 파라미터들의 변동성(variablility)과 상호 관련될 수 있다. 따라서, 본 발명에 따른 시스템 또는 방법이 시계열 기술 및/또는 제어 차트를 구현하여 자연 변동성(일반적 원인이라고 하는 것) 대 이벤트(특별한 원인)에 의해 유발되는 변동성이라고 불리는 변동성에 따르고, 이는 시계열에서 불편함의 패턴을 감지하는 것과 같다. 이들 특성은 바람직하게 한 쌍의 밑창에 적용될 수 있다.
- 상기 방법은 제2 밑창의 제2 편안함 지표의 값을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 제2 편안함 지표는 프레젠테이션 컴퓨팅 장치의 인간-기계 인터페이스를 통해, 상기 제2 밑창의 사용자에 의한 데이터 입력 후에 생성되고 그리고 맞춤형 밑창의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값들을 계산하는 단계는 제2 편안함 지표의 생성된 값들을 고려하는 것을 특징으로 한다. 이러한 단계는 사용자 만족도뿐만 아니라 새로운 밑창 파라미터 값들을 향상시킨다. 이들 특성들은 바람직하게 한 쌍의 밑창에 적용될 수 있다.
- 새로운 밑창의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값들을 계산하는 단계는 자세 또는 이동성 파라미터 값들과 제3자 사용자의 정보가 이전에 로딩된 신발 파라미터 값들을 비교하는 단계를 더 포함한다. 이러한 단계는 사용자 만족도뿐만 아니라 새로운 밑창 파라미터 값들을 향상시킨다.
- 조절된 밑창 파라미터 값들을 식별하는 단계는 자세 또는 생성된 이동성 파라미터 값들 및 획득된 신발 파라미터 값들에 기초하여 새로운 밑창의 개인화된 파라미터 값들에 대한 목표 값 또는 목표 범위를 특정하는 저장소의 사용을 포함한다. 이러한 단계는 사용자 만족도를 향상시킨다.
- 자세 또는 이동성 파라미터 값들로부터 적어도 하나의 사용 파라미터 값을 계산하는 단계를 포함하고, 조절된 밑창 파라미터 값들을 식별하는 단계는 적어도 하나의 계산된 사용 파라미터 값을 고려하는 것을 특징으로 한다. 이러한 단계는 사용자 만족도뿐만 아니라 새로운 밑창 파라미터 값들을 향상시킨다.
자세 또는 이동성 파라미터 값들은 적어도 하나의 연결된 밑창에 통합된 하나 이상의 프로세서에 의해 계산되었다. 이를 통해 연결된 밑창 사용자의 보행과 관련된 데이터를 보호할 수 있고 또한 신발류 아이템의 사용을 분석하기 위한 시스템에 대한 리소스 요건을 감소시킬 수 있다.
본 발명은 또한 3차원 인쇄 장치에 의해 신규한 맞춤형 밑창을 제조하기 위한 방법에 관한 것으로, 상기 방법은 하기 단계를 포함한다:
- 인쇄 장치에 의해, 본 발명에 따른 새로운 밑창의 개인화된 파라미터 값들을 계산하기 위한 방법의 구현 동안 계산된 새로운 밑창의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값들을 포함하는 구성 파일(configuration file)을 로딩하는 단계;
- 새로운 밑창의 개인화된 파라미터 값들로부터, 맞춤형 밑창의 디지털 모델을 생성하는 단계;
- 생성된 디지털 모델로부터 맞춤형 밑창을 인쇄하는 단계.
제3 양태에 따르면, 본 발명은 맞춤형 밑창의 디자인을 위한 새로운 밑창의 개인화된 파라미터 값들을 계산하기 위한 시스템에 관한 것으로, 상기 시스템은 적어도 하나의 계산 컴퓨팅 장치 및 연결된 밑창을 포함하는 하나의 신발류 아이템을 포함하고, 상기 적어도 하나의 계산 컴퓨팅 장치는 사용자에 의해 사용되는 신발류 아이템의 적어도 하나의 연결된 밑창에 의해 생성되는 원시 데이터로부터 계산되는 자세 또는 이동성 파라미터 값들, 신발 파라미터 값들을 로딩하며, 새로운 밑창의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값들을 자세 또는 이동성 파라미터 값들 및 신발 파라미터 값들을 계산하며, 바람직하게 제3자 연결된 밑창이 착용된 제3자 신발류 아이템의 제3자 사용자로부터 정보를 수신 및 분석하고, 바람직하게 조절된 밑창 파라미터 값들을 식별하도록 구성된다.
또한, 본 발명에 따른 맞춤형 밑창의 디자인을 위한 맞춤형 밑창의 개인화 파라미터 값들을 계산하기 위한 시스템은 적어도 하나의 계산 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있으며, 상기 적어도 하나의 계산 컴퓨팅 장치는 사용자의 자세 또는 이동성 파라미터 값들을 획득하도록 구성되고, 상기 자세 또는 이동성 파라미터 값들은 상기 사용자에 의해 사용되는 신발류 아이템과 관련된 적어도 하나의 연결된 밑창에 의해 생성되는 원시 데이터로부터 계산되며; 사용자의 발바닥 형태 파라미터 값들을 획득하고; 사용자 활동 파라미터 값들을 획득하며; 신규한 신발 파라미터 값들을 획득하고, 상기 새로운 신발 파라미터 값들은 맞춤형 밑창을 수용하도록 의도된 신발류 아이템의 구조적 및/또는 기하학적 파라미터 값들을 포함함; 그리고 사용자에 대한 맞춤형 밑창의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값들을 계산하며, 상기 개인화된 파라미터 값(들)은 자세 또는 이동성 파라미터 값들, 사용자의 발바닥 형태 파라미터 값들, 사용자 활동 파라미터 값들, 맞춤형 밑창을 수용하도록 의도된 구조적 및/또는 또는 기하학적 파라미터 값들로부터 계산된다.
제4 양태에 따르면, 본 발명은 신규한 맞춤형 밑창의 제조를 위한 3차원 인쇄 시스템에 관한 것으로, 상기 장치는:
o 자세 또는 이동성 파라미터 값들, 사용자의 발바닥 형태 파라미터 값들, 사용자 활동 파라미터 값들 및 맞춤형 밑창을 수용하도록 설계된 신발류 아이템의 구조적 및/또는 기하학적 파라미터 값들을 획득하고,
o 획득된 상기 파라미터 값들으로부터 사용자에 대한 맞춤형 밑창의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값들을 계산하며,
o 맞춤형 밑창의 디지털 모델을 생성;할 수 있는 프로세서; 및
생성된 디지털 모델로부터 신규한 맞춤형 밑창을 인쇄하도록 구성되는 인쇄 장치를 포함한다.
바람직하게, 본 발명에 따른 3차원 인쇄 시스템은 사용자의 발바닥 형태의 파라미터 값들을 생성할 수 있는 스캐너를 포함할 수 있다.
제5 양태에 따르면, 본 발명은 컴퓨팅 장치의 처리 유닛에 의해 실행될 때, 본 발명에 따른 맞춤형 밑창의 디자인을 위한 새로운 밑창의 개인화된 파라미터 값들을 계산하기 위한 방법의 구현을 야기하는 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다.
본 발명의 다른 이점들 및 특징들은 첨부된 도면을 참조하여, 예시적이고 비제한적인 예로서 제공된 하기 설명을 읽으면 나타날 것이다:
도 1은 본 발명에 따른 맞춤형 밑창의 디자인을 위한 개인화된 밑창 파라미터 값들을 계산하기 위한 방법이 구현될 수 있는 시스템의 예시적인 다이어그램을 도시한다.
도 2는 본 발명의 맥락에서 사용되는 신발류 아이템의 사용을 분석하고 연결된 밑창의 전자 유닛을 상세히 설명하기 위한 시스템을 도시한다.
도 3a 및 3b는 본 발명에 따른 맞춤형 밑창의 디자인을 위한 개인화된 밑창 파라미터 값들을 계산하기 위한 방법의 예시적인 다이어그램을 도시한다.
도 4는 3차원 인쇄 장치에 의해 본 발명에 따른 맞춤형 밑창을 제조하기 위한 방법의 예시적인 다이어그램을 도시한다.
본 발명의 양태들은 본 발명의 실시 형태들에 따른 방법의 순서도 및/또는 블록도, 장치(시스템), 및 컴퓨터 프로그램 제품을 참조하여 설명된다.
도면에서, 순서도 및 블록도는 본 발명의 다양한 실시 형태들에 따른 시스템, 방법, 및 컴퓨터 프로그램 제품의 가능한 구현예의 아키텍처(architecture), 기능 및 작동을 예시한다. 이와 관련하여, 순서도 또는 블록도에서의 각각의 블록은 특정된 논리 기능(들)을 구현하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 명령을 포함하는 시스템, 장치, 모듈 또는 코드를 나타낼 수 있다. 일부 구현예들에서, 블록과 관련된 기능은 도면들에 도시된 것과 다른 순서로 나타날 수 있다. 예를 들어, 연속적으로 도시된 두 개의 블록은 실제로, 실질적으로 동시에 실행되거나, 관련된 기능에 따라 블록이 때때로 역순으로 실행될 수 있다. 블록도 및/또는 순서도에서 각각의 블록, 블록도 및/또는 순서도에서의 블록들의 조합은 특정 기능을 실행하거나 특수 장비와 컴퓨터 명령의 조합을 수행하거나 작동하는 특수 하드웨어 시스템에 의해 구현될 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 맞춤형 밑창의 디자인을 위한 개인화된 밑창 파라미터 값들을 계산하기 위한 방법이 구현될 수 있는 시스템의 예시적인 다이어그램을 도시한다.
도 2는 본 발명의 맥락에서 사용되는 신발류 아이템의 사용을 분석하고 연결된 밑창의 전자 유닛을 상세히 설명하기 위한 시스템을 도시한다.
도 3a 및 3b는 본 발명에 따른 맞춤형 밑창의 디자인을 위한 개인화된 밑창 파라미터 값들을 계산하기 위한 방법의 예시적인 다이어그램을 도시한다.
도 4는 3차원 인쇄 장치에 의해 본 발명에 따른 맞춤형 밑창을 제조하기 위한 방법의 예시적인 다이어그램을 도시한다.
본 발명의 양태들은 본 발명의 실시 형태들에 따른 방법의 순서도 및/또는 블록도, 장치(시스템), 및 컴퓨터 프로그램 제품을 참조하여 설명된다.
도면에서, 순서도 및 블록도는 본 발명의 다양한 실시 형태들에 따른 시스템, 방법, 및 컴퓨터 프로그램 제품의 가능한 구현예의 아키텍처(architecture), 기능 및 작동을 예시한다. 이와 관련하여, 순서도 또는 블록도에서의 각각의 블록은 특정된 논리 기능(들)을 구현하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 명령을 포함하는 시스템, 장치, 모듈 또는 코드를 나타낼 수 있다. 일부 구현예들에서, 블록과 관련된 기능은 도면들에 도시된 것과 다른 순서로 나타날 수 있다. 예를 들어, 연속적으로 도시된 두 개의 블록은 실제로, 실질적으로 동시에 실행되거나, 관련된 기능에 따라 블록이 때때로 역순으로 실행될 수 있다. 블록도 및/또는 순서도에서 각각의 블록, 블록도 및/또는 순서도에서의 블록들의 조합은 특정 기능을 실행하거나 특수 장비와 컴퓨터 명령의 조합을 수행하거나 작동하는 특수 하드웨어 시스템에 의해 구현될 수 있다.
나머지 설명에서, 본 발명의 의미 내에서 "이동성(mobility)" 또는 "보행(gait)"은 사용자의 자세, 움직임, 보행 운동(locomotion) 및 균형에 해당한다. 균형은 특히 신체의 안정성과 관련된 자세 균형, 특히 사용자의 무게 중심의 안정성에 해당한다. 그럼에도 불구하고, 정적 및 동적 균형을 모두 통합할 수 있다.
"자세 또는 이동성 파라미터"라는 표현은 정적 또는 동적 위치에서 식별된 생체 역학적 파라미터들에 해당한다.
"움직임 분석", "이동성 분석" 또는 "보행 분석"이라는 표현은 본 발명의 의미 내에서, 하나 이상의 값들의 기여, 예를 들어 궤적에 관한 점수, 분류 또는 등급 또는 사용자 발의 변위에 해당한다. 보행의 이러한 특성화는 보행을 나타내는 생체 역학적 파라미터들의 하나 이상의 수치 또는 영숫자 값을 얻을 수 있도록 한다.
"원시 데이터(raw data)"라는 표현은 센서에 의해 생성되고 아직 변환되지 않은 데이터에 해당한다. 이는 예를 들어 관성 플랫폼(inertial platform)에 의해 생성되는 데이터에 해당할 수 있다. 원시 데이터를 처리하면 생체 역학적 파라미터 값들을 얻을 수 있다.
"생체 역학적 파라미터"는 본 발명의 의미에서 사용자의 자세 또는 이동성의 특성을 의미한다. 생체 역학적 파라미터는 연결된 밑창의 센서에 의해 생성되는 보행 파라미터들의 값들로부터 다양한 계산 연산에 의해 결정될 수 있다. "고급 생체 역학적 파라미터"는 본 발명의 의미에서 걷기 및/또는 달리기 사이클의 주요 순간에 결정되고 따라서 결정되어야 하는 더 복잡한 사용자의 자세 또는 이동성의 특성을 의미한다. 예를 들어 사이클은 보행 사이클일 수 있다. 페이스, 계단 오르기, 계단 내리기, 보폭, 점프, 플랫(flat), 숙이기(droop), 발 구름(stomp), 무릎 꿇기(kneel)와 같은 다양한 유형의 활동이 존재한다. 따라서, 사이클은 사용자에 의해 수행되는 움직임의 복잡도에 따라 서로 다른 유형의 복수의 활동에 해당할 수도 있다.
"밑창"은 사용자의 발을 지면에서 분리할 수 있는 물체를 의미한다. 신발은 사용자의 발과 직접 접촉하는 상부 밑창 층 및 지면 또는 보다 일반적으로 외부 환경과 직접 접촉하는 하부 밑창 층을 포함할 수 있다. 신발은 제거 가능한 내부 밑창을 포함할 수도 있다.
본 발명의 의미 내에서 "실질적으로 동일한"은 비교된 값에 대해 30% 미만, 바람직하게 20% 미만, 훨씬 더 바람직하게 10% 미만으로 변화하는 값을 의미한다.
"제거 가능한"은 고정 수단이 없거나 고정 수단이 쉽고 빠르게 제거되기 때문에(예를 들어, 노치(notch), 나사, 탭(tab), 러그(lug), 클립) 고정 수단(fastening means)을 파괴하지 않고도 쉽게 분리, 제거 또는 분해할 수 있는 능력을 의미한다. 예를 들어, 제거 가능한 것에 의해, 물체가 용접에 의해 또는 물체가 분리되도록 의도되지 않은 임의의 다른 수단에 의해 고정되지 않는다는 것을 이해해야 한다.
"처리하다", "계산하다", "결정하다", "표시하다", "변환하다" "추출하다", "비교하다" 또는 보다 광범위하게는 "실행 가능한 작동"은 본 발명의 의미 내에서, 문맥에서 달리 지칭하지 않는 한, 장치 또는 프로세서에 의해 수행되는 작업을 의미한다. 이와 관련하여, 작동이 데이터 처리 시스템, 예를 들어 컴퓨팅 시스템 또는 전자 컴퓨팅 장치의 작동 및/또는 처리를 나타내고, 이는 컴퓨팅 시스템 메모리 또는 다른 정보 저장 장치, 전송 또는 표시 장치에서 물리적(전자적) 수량으로 표시되는 데이터를 조작하고 변환한다. 이들 작동은 애플리케이션 또는 소프트웨어를 기반으로 할 수 있다.
본 발명의 의미 내에서 "학습(learning)"이라는 용어는 하나 이상의 대응물을 정의하도록 설계되는 방법에 해당하며, 이는 함수(f)의 형태를 취하거나 취하지 않을 수 있으며, 레이블되거나(X1...n, Y1...n) 레이블되지 않은(X1...n) n의 기초로부터 Y의 값을 계산할 수 있다. 이러한 대응물 또는 함수는 예측 모델에 해당할 수 있다. 학습은 레이블된 관찰을 기반으로 할 때 감독되고 레이블되지 않은 관찰을 기반으로 할 때 감독되지 않는다고 말할 수 있다. 본 발명의 맥락에서, 학습은 신규한 맞춤형 밑창의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값들을 계산하기 위해 유리하게 사용된다.
"예측 모델"은 데이터의 양을 분석하고 특정 조치에 대한 의사-결정을 안내하기 위해, 특정 조건 세트와 관련된 기회 또는 위험 평가를 허용하는 요인 간의 관계를 설정할 수 있는 임의의 수학적 모델을 의미한다.
"애플리케이션", "소프트웨어", "프로그램 코드" 및 "실행 가능한 코드"라는 용어 또는 표현은 데이터 처리가 특정 기능을 직접 또는 간접적으로 수행하도록 하기 위한 일련의 명령의 임의의 표현, 코드 또는 표기법을 의미한다(예를 들어, 다른 코드로의 전환 작업 후). 프로그램 코드의 예들은 서브루틴(subroutine), 기능, 실행 가능한 애플리케이션, 소스 코드, 목적 코드, 라이브러리 및/또는 컴퓨팅 시스템에서 실행되도록 설계된 명령의 임의의 다른 시퀀스를 포함할 수 있지만, 이에 제한되지 않는다.
본 발명의 의미 내에서, "프로세서"라는 용어는 프로그램 코드에 포함된 명령을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 하드웨어 회로를 지정한다. 하드웨어 회로는 집적 회로일 수 있다. 프로세서의 예들은 중앙 처리 장치(CPU), 네트워크 프로세서, 벡터 프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 필드 프로그램 가능한 그리드 네트워크(FPGA), 프로그램 가능한 논리 어셈블리(PLA), 주문형 집적 회로(ASIC), 프로그램 가능한 논리 회로 및 컨트롤러를 포함하나, 이에 제한되는 것은 아니다.
본 발명의 의미 내에서 "결합된"은 하나 이상의 중간 요소와 직접 또는 간접적으로 연결된 것을 의미한다. 두 요소는 기계적으로, 전기적으로 결합되거나 통신 채널에 의해 연결될 수 있다.
설명의 나머지 부분에서, 동일한 참조 부호는 동일한 요소를 특정하는데 사용된다. 또한, 제공된 및/또는 청구된 상이한 특성은 유리하게 결합될 수 있다. 설명 또는 다른 종속항에 존재한다고 해서 이러한 가능성이 배제되는 것은 아니다.
이전에 이미 언급한 바와 같이, 본 발명은 사용자의 보행 생체 역학에 기초하여 밑창을 개인화할 수 있으며, 이는 또한 사용자에 의해 사용되는 밑창을 형성하는 소재인 조성물과 결합되어, 사용자에 완벽하게 적합한 형상을 갖는 밑창을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 밀도의 소재와 사용자의 움직임에 적합한 다른 되돌아옴의 조합으로 제공된다.
특히 사용자의 요구에 최대한 근접한 제품 및/또는 서비스를 제공하기 위해 각각의 사용자의 밑창을 개인화할 수 있도록 많은 해결책이 개발되었지만, 결과적으로 신발류 아이템이 개인화된 밑창을 수용하도록 이상적으로 반드시 배치되는 필요한 것은 아니다. 실제로, 개인화된 밑창을 수용하도록 의도된 신발류 아이템(들)과 관련된 파라미터들은 일반적으로 개인화된 밑창의 디자인에 대해 고려되지 않는다. 그러나 일반적으로, 특히 걷기 또는 달리기와 관련된 스포츠 분야에서 사용자 또는 보다 일반적으로 운동선수는 일반적으로 사용자가 스포츠를 실행하는 방식에 가장 적합한 신발류 아이템을 갖추려고 한다. 이는 부적절한 선택이 사용자의 웰빙, 특히 신발을 착용한 운동 선수에 의해 전달되는 성능에 대한 결과를 가질 수 있는 신발류 아이템에 대해 특히 사실이다. 이는 해당 선수의 발에 심각한 손상을 야기할 수도 있다. 실제로, 각각의 사람은 매우 특별한 이동 방식을 가지고 있으며 보폭이 서로 다른 세 가지 주요 계가 있음이 인정된다: 보편적인 보폭(universal stride), 회내근(pronator) 또는 과도한 회내근 보폭, 회외 또는 과소한 회내근 보폭.
매우 자주, 회외근 또는 과도한 회내근 보폭을 식별할 수 있으려면 전문의의 보폭 검사 및 분석이 필요하다. 따라서, 많은 운동 선수는 자신이 어떤 유형의 보폭을 실행하고 그것이 명백한지 여부를 모른다. 이에 더해, 운동선수의 경우 이들의 보행에 결함이 있는 것처럼 보이는 것을 수정하거나 방지하기 위해 신발류 아이템에 정형외과용 밑창을 갖춰야 하는 필요성이 증가하고 있다. 결과적으로, 개인화된 밑창에 맞지 않거나 맞지 않는 신발류 아이템을 쉽게 선택할 수 있으며, 이는 장기적으로 이들 발에 손상을 줄 수 있다.
이러한 문제를 해결하기 위해, 출원인은 새로운 밑창에 대한 개인화된 파라미터 값들을 계산하는 해결책을 개발하였다. 따라서, 특히 새로운 밑창의 미래 사용자의 자세 또는 이동성 파라미터 및 사용자의 신발 파라미터에 기초하여, 맞춤형 밑창의 디자인을 자동으로 허용한다. 또한, 해결책은 새로운 밑창의 개인화된 파라미터 값들을 가장 잘 조절하기 위해 이들의 신발 파라미터들과 함께 제3자 사용자의 자세 또는 이동성 파라미터들을 고려할 수 있다.
따라서, 제1 양태에 따르면, 본 발명은 맞춤형 밑창(301)의 디자인을 위한 새로운 밑창의 개인화된 파라미터 값들을 계산하기 위한 방법(500)에 관한 것으로, 상기 방법은 적절하게 구성되는 컴퓨터 시스템 내에서 구현된다.
언급된 바와 같이, 맞춤형 밑창(301)은 도 1에 도시된 시스템의 수단에 의해 획득된 파라미터들로부터 만들어진 개인화된 값들의 계산에 기초하여 유리하게 생성된다. 시스템은 이러한 목적을 위해 하나 또는 두 개의 연결된 밑창을 사용한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 맞춤형 밑창의 디자인을 위한 새로운 밑창의 개인화된 파라미터 값들을 계산하기 위한 시스템(1)은 적어도 하나의 계산 컴퓨팅 장치(30) 및 연결된 밑창(10)을 포함하는 신발류 아이템(11)을 포함한다.
또한, 맞춤형 밑창의 디자인을 위한 새로운 밑창의 개인화된 파라미터 값들을 계산하기 위한 시스템(1)은 또한 프레젠테이션 컴퓨팅 장치(20) 및 제3자 컴퓨팅 장치(40)를 포함할 수 있다.
따라서, 본 발명의 맥락에서, 시스템(1)은 사용자에 의해 사용되는 신발류 아이템(11)의 적어도 하나의 연결된 밑창(10)에 의해 생성되는 원시 데이터로부터 계산된 자세 또는 이동성 파라미터 값(101)을 로딩하고, 신발 파라미터 값들을 로딩하며, 자세 또는 이동성 파라미터 값들(101) 및 신발 파라미터 값들로부터 신규한 신발(301)의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값들을 계산하도록 구성되는 계산 컴퓨팅 장치(30)를 포함한다. 파라미터 값들의 로딩은 특히 이들 데이터의 메모리로의 로딩에 해당할 수 있다. 계산 컴퓨팅 장치(30)는 이들 값들을 획득하도록 구성될 수 있고 특정 경우에 예를 들어 원시 데이터로부터 이들을 계산하도록 구성될 수 있다.
새로운 밑창(301)의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값들의 이러한 계산의 맥락에서 사용된 신발 파라미터 값들은 연결된 밑창(10) 또는 신규한 신발 파라미터 값(202)과 관련된 사용자에 의해 사용되는 신발 파라미터 값(201)에 해당할 수 있다. 새로운 밑창(301)의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값들의 이러한 계산은 또한 사용자의 발바닥 형태 파라미터 값들 및 사용자 활동 파라미터 값들의 사용을 포함할 수 있다.
또한, 제3자 연결된 밑창(10')을 갖춘 제3자 신발류 아이템의 제3자 사용자로부터 정보를 수신 및 분석하고 조절된 밑창 파라미터 값들을 식별하도록 구성될 수 있다.
계산 컴퓨팅 장치(30)는 유리하게 예를 들어 데이터 메모리, 가능하게는 프로그램 메모리와 협력하는 마이크로컨트롤러 형태로 처리 유닛 또는 프로세서를 포함하고, 상기 메모리는 가능하게 분리될 수 있다. 이러한 데이터 메모리는 처리 유닛에 의해 해석 가능하고 실행 가능한 프로그램 명령이 종래의 컴퓨팅 장치를 자동으로 적용시켜 본 발명에 따른 계산 컴퓨팅 장치(30)가 되도록 하는 컴퓨터 프로그램을 저장하도록 구성될 수 있다.
데이터 메모리는 업데이트를 위해 부분적으로 또는 전체적으로 전기적으로 지울 수 있다. 일반적으로, 상기 데이터 메모리의 섹션은 구성에 의해 지울 수 없거나, 보안 매커니즘에 의해 이러한 삭제로부터 보호된다. 이러한 메모리 섹션은 특히 다른 연결된 밑창과 관련하여 연결된 밑창(10)을 특징짓는 고유 식별 데이터의 값을 내구성 방식으로 기록한다. 처리 유닛은 내부 통신 버스를 통해 상기 메모리와 협력한다. 따라서, 상기 연결된 밑창에 위치된 센서로부터의 데이터는 이러한 데이터 메모리에 저장될 수 있다. 상기 데이터 메모리는 연결된 밑창의 사용자와 관련된 개인 데이터를 추가로 저장할 수 있다. 계산 컴퓨팅 장치(30)는 클라우드에 위치될 수 있다. 따라서, 연결된 밑창(10)에 위치된 센서(들)로부터의 데이터는 연결된 밑창(10)의 고유 식별 데이터 값을 통해, 사용자의 개인 데이터와 관련될 수 있다. 연결된 밑창(10)의 사용자와 관련된 개인 데이터는 이러한 개인 데이터를 저장하도록 구성된 컴퓨팅 장치로부터의 요청 시 액세스 가능한 데이터에 해당할 수 있다. 유리하게, 개인 데이터는 프레젠테이션 컴퓨팅 장치(20)에 설치된 전용 애플리케이션을 통해 연결된 밑창(10)의 사용자에 의해 입력된다. 따라서, 사용자는 그의 성별, 나이, 체중, 키, 사용자의 신발 크기 또는 보다 일반적으로 사용자의 자세 또는 이동성 파라미터들 값들의 계산과 관련하여 관심 있는 임의의 형태학적 또는 비형태적 데이터와 같은 개인 데이터를 입력할 수 있다. 따라서, 사용자는 자신의 개인 정보를 입력하는 것과 관련하여, 사용자의 보행에 영향을 미치는 하나 이상의 병리 또는 더 일반적으로 이동의 어려움을 포함하는 임의의 신체적 장애를 나타낼 수 있을 것으로 예상된다. 이러한 병리 또는 신체 장애는 전용 애플리케이션을 통해 리스트를 통해 선택될 수 있거나 전용 필드에 입력될 수 있다. 이러한 병리 또는 이러한 신체적 장애는 유리하게 비제한적인 방식으로 사용자의 하나 이상의 사지, 무지외반증(hallux valgus), 족무지강직증(hallux rigidus), 왜곡족지(claw toe)("망치족지(hammer toe"), 소건막류(bunionette), 몰톤 증후군(Morton's syndrome), 제2 선 통증 증후군(2nd ray pain syndrome), 중족골 활액낭염(intermetatarsal bursitis), 종자양병증(sesamoidopathy), 건병증(tendinopathies) 또는 사용자의 보행에 영향을 미치는 모든 신체적 상해를 구성할 수 있다.
이러한 계산 컴퓨팅 장치(30)는 또한 인터넷, LoRa 또는 Sigfox 유형의 장거리 통신 네트워크(R1) 또는 임의의 다른 등가 통신 네트워크를 통해 통신하도록 구성된 통신 수단을 포함한다. 유리하게, 계산 컴퓨팅 장치(30)는 컴퓨팅 서버 또는 연결된 밑창(10)의 전자 유닛에 해당할 수 있다. 물론, 계산 컴퓨팅 장치(30)는 컴퓨팅 서버로 제한될 수 없으며 인간-기계 인터페이스, 즉 인간이 특정 컴퓨터와 통신할 수 있게 하는 임의의 요소를 더 포함하는 컴퓨터 유형 컴퓨팅 기계 및 이러한 리스트가 배제되지 않고, 키보드에 입력된 명령에 응답하여 표시를 수행하게 하고 그리고 마우스 또는 터치패드를 사용하여 스크린에 표시된 요소를 선택적으로 선택하게 하는 키보드 및 수단에 해당할 수 있다. 다른 예시적인 실시 형태는 손가락 또는 물체에 의해 터치된 요소를 스크린 상에서 직접 선택하고 선택적으로 가상 키보드를 표시할 가능성을 갖는 터치 스크린이다.
계산 컴퓨팅 장치(30)는 유리하게 프레젠테이션 컴퓨팅 장치(20)와 같은 다른 컴퓨팅 장치와 통신하거나 신발류 아이템(11)을 갖춘 연결된 밑창(10)과 통신할 수 있다.
이를 위해, 신발류 아이템(11)은 사용자가 착용하도록 의도된 신발에 해당한다. 일반적으로, 사용자는 각각의 발에 하나씩, 두 개의 신발류 아이템(11)을 착용할 것이다. 신발류 아이템(11)에는 하나, 바람직하게 두 개의 연결된 밑창(10)(즉, 신발류 아이템 당 하나의 연결된 밑창(10))이 갖춰질 것이다.
실제로, 본 발명의 이점 중 하나는 신발류 아이템(11)에 조절된 밑창 파라미터 값들을 식별할 수 있도록 하나 이상의 연결된 밑창(10)에 의해 생성되는 원시 데이터에 의존할 수 있다는 것이다.
연결된 밑창(10)은 자세 또는 이동성 파라미터 값들(101)을 계산할 수 있는 원시 데이터를 생성하도록 구성된다. 이러한 원시 데이터는 이후 자세 또는 이동성 파라미터 값들을 수신된 원시 데이터로부터 계산하고 이의 데이터 메모리에 이들을 저장하도록 구성될 계산 컴퓨팅 장치(30)로 직접적으로 전송될 수 있다. 수신된 원시 데이터로부터 자세 또는 이동성 파라미터 값(101)을 계산하도록 구성될 제3자 컴퓨팅 장치(40)로 연결된 밑창(10)에 의해 생성되는 원시 데이터가 전송되도록 제공된다. 따라서 자세 또는 이동성 파라미터 값(101)은 계산 컴퓨팅 장치(30)의 데이터 메모리 또는 제3자 컴퓨팅 장치(40)로부터 직접 로딩될 수 있다. 특정 실시 형태에서, 연결된 밑창(10)은 자세 또는 이동성 파라미터 값(101)을 계산하도록 구성되는 하드웨어 및 소프트웨어 리소스를 포함할 수 있다.
연결된 밑창(10)의 원시 데이터로부터 계산된 자세 또는 이동성 파라미터 값(101)은 일반적으로 동적 위치라고 하는 위치, 즉 사용자가 적어도 하나의 움직임을 수행하는 사용자의 식별된 생체 역학적 파라미터들과 관련하여 생성된다. 또한, 사용자의 식별된 생체 역학적 파라미터는 정적 위치라 불리는 위치, 즉 사용자가 임의의 움직임도 수행하지 않는 위치와 관련될 수 있다. 정적 위치와 관련된 이러한 생체 역학적 파라미터는 특히 사용자 발의 형태학적 데이터(형상, 치수, 크기 등)와 관련하여 입력된 사용자의 개인 정보에 해당할 수 있다. 따라서 정적 위치와 관련된 자세 또는 이동성 파라미터 값들은 상기 값들이 일치하는지 여부를 입증하기 위해 동적 위치와 관련된 자세 또는 이동성 파라미터 값과 비교할 수 있다. 실제로, 정적 위치와 관련된 자세 또는 이동성 파라미터 값에 따라, 특히 후자가 병리를 나타낼 때, 동적 위치와 관련된 자세 또는 이동성 파라미터 값이 상기 병리와 관련된 보행 장애를 나타낼 것으로 예상될 수 있다.
또한, 사용자에 의해 수행되는 특정 운동으로부터 자세 또는 이동성 파라미터 값이 결정될 수 있다. 이러한 운동은 예를 들어 걷기 또는 계단 오르기이다. 따라서, 동적 유형 자세 또는 이동성 파라미터 값은 비제한적인 예로서 "페이스"와 같은 사용자의 움직임을 나타낼 수 있고 정적 유형 자세 또는 이동성 파라미터 값은 유리하게 비제한적인 방식으로, 사용자의 "무릎 꿇는" 자세를 나타낸다. 페이스, 계단 오르기, 계단 내리기, 보폭, 점프, 플랫, 숙이기, 발 구름, 무릎 꿇기 등과 같은 다양한 유형의 운동이 존재한다. 따라서, 신발류 아이템에서 발의 움직임과 같은 이러한 운동으로부터 복수의 자세 또는 이동성 파라미터 값들을 결정할 수 있고 따라서 사용자의 발목 회전 그리고 특히 신발류 아이템을 제공하는 지지 레벨을 측정할 수 있다. 사람은 또한 신발 아이템의 유연성, 완충 등에 대한 추가 정보를 확인하기 위해 다른 운동을 하도록 요청될 수 있다.
자세 또는 이동성 파라미터(101)는 생체 역학적 파라미터에 해당할 수 있다. 따라서, 자세 또는 이동성 파라미터(101)는 예를 들어 회내/회외 값, 충격력 값, 페이스 길이 값, 접촉 시간 값, 가속도, 각속도 값, 밑창 배향 값, 추진 속도, 피로율, 피크 각도(Fick angle), 추진 방향 및 감속 방향으로부터 선택될 수 있다. 이러한 파라미터는 또한 페이스 길이, 접촉 시간, 비행 시간, 파행, 추진력, 균형 및 사용자와 관련되고 사용자의 보행, 자세 및 사용자의 움직임을 설명하는 여러 다른 파라미터에 해당할 수 있다.
유리하게, 본 발명의 맥락에서 가장 적절한 자세 또는 이동성 파라미터(101)는 지면과 접촉하는 충격력 파라미터(특히 높은 값을 나타내는 경우)와 같은 사람의 건강과 관련된 파라미터, 회내 및/또는 회외 파라미터(특히 높은 값을 나타내는 경우) 및/또는 파행에 관련된 파라미터이다. 또한, 신발 착용 파라미터는 특히 부상을 유발할 수 있기 때문에 매우 관련된다.
훨씬 더 바람직하게, 자세 또는 이동성 파라미터(101)는 적어도 충격력 파라미터, 회내 파라미터 및/또는 회외 파라미터를 포함한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 신발류 아이템(11)은 한 쌍의 연결된 밑창을 갖춘 한 쌍의 신발을 포함하는 것으로 가정될 것이다. 각각의 신발에서, 전자 유닛(1001, 1002)은 각각의 신발의 밑창에 배치되고, 따라서 도 2와 관련하여 10-1, 10-2로 참조되는 연결된 밑창에 해당한다.
연결된 밑창은 예를 들어 신발류 아이템의 외부 밑창 또는 내부 밑창에 해당할 수 있다. 이러한 밑창은 제거 가능하거나 신발류 아이템의 밑창 어셈블리에 영구적으로 통합될 수 있다.
통상적으로, 연결된 밑창(10-1, 10-2)은 각각 전자 유닛(1001, 1002)을 포함한다. 도 2에 도시된 바와 같이, 전자 유닛(1001, 1002)은 바람직하게 밑창의 중간 부분에 위치된다.
전자 유닛(1001, 1002)은 유리하게 단지 몇 그램의 무게가 나가고 신발 밑창에 적합하도록 감소된 크기를 가지며, 이러한 전자 유닛(1001, 1002)은 임의의 내부 및/또는 외부 밑창에 공간 절약 방식으로 수용된다. 이러한 적은 양은 사용자의 편안함에 대한 영향을 제한하고 산업 공정 동안 이러한 기술을 밑창으로 통합하는 것을 더 저렴하고 간단하게 만들어 생산 비용을 최적화하는 이점이 있다.
전자 유닛(1001, 1002)을 위한 소재의 선택은 이의 견고성과 이를 밑창에 삽입할 가능성을 보장하는 방식으로 이루어진다. 실제로, 한편으로는 사람의 체중을 견딜 수 있고, 다른 한편으로 밑창이나 신발에 쉽게 삽입될 수 있는 제품을 제조할 수 있어야 한다. 유닛의 소형화와 저항성을 결합하는 것은 진정한 도전이다: 후자의 편안함을 변경하지 않고, 이러한 유닛이 밑창에 삽입될 수 있는 소재를 결정하기 전에 많은 프로토타입(prototype)이 만들어져야 한다.
이러한 전자 유닛(1001, 1002)은 적어도 하나의 연결된 밑창(10)을 포함하는 신발류 아이템(11)을 착용하는 사용자의 보행에 대한 데이터 세트(예를 들어 원시 데이터)를 생성하도록 구성되는 관성 플랫폼(1111, 1121)을 포함한다. 특히, 관성 플랫폼(1111, 1121)은 연결된 밑창(10)을 갖춘 사용자의 발 움직임에 대한 데이터 세트를 생성하도록 구성된다.
사용자가 걷고 있는 동안, 관성 플랫폼(1111, 1121)은 X, Y, Z 축을 따라 발의 움직임 파라미터(가속도 및/또는 속도, 예를 들어 각속도)를 나타내는 신호를 획득한다. 또한, 이러한 데이터는 적어도 하나의 가속도 신호를 생성하도록 처리될 수 있다.
전자 유닛(1001, 1002)은 또한 3차원으로 자기장 값에 해당하는 3개의 추가 원시 신호를 획득하기 위해 하나 이상의 자력계(magnetometer)를 포함할 수 있다.
각각의 전자 유닛(1001, 1002)은 또한 증가된 정밀도로부터 이익을 얻기 위해 다른 센서, 특히 경사계, 기압계, 온도 센서, 습도 센서 및 고도계를 포함할 수 있다. 또한, 전자 유닛은 예를 들어 압력 센서 또는 포스 센서(force sensor)와 같은 밑창에 분포된 다른 센서에 결합될 수 있다. 특히, 압력 및/또는 포스 센서는 전극을 포함할 수 있고 압전 소재로 만들어질 수 있다.
관성 플랫폼은 예를 들어 적어도 하나의 가속도계와 하나의 자이로스코프(gyroscope)로 이루어진다. 바람직하게, 여러 가속도계 및 자이로스코프를 포함한다. 보다 바람직하게, 관성 플랫폼(1111, 1121)은 적어도 하나의 가속도계 및 적어도 하나의 자이로스코프를 포함하고, 다른 센서, 특히 자력계, 기압계 및 고도계에 의해 보완될 수 있다.
또한, 유리하게, 전자 유닛(1001, 1002)에 의해 생성되는 데이터는 암호화된다. 이러한 경우, 유리하게 상기 생성된 데이터를 수신하도록 의도된 컴퓨팅 장치만이 이들을 해독하도록 구성된다.
특히, 전자 유닛(1001, 1002)에 의해 생성되는 데이터는 전자 유닛 중 하나와 각각 관련된 공개 키(public key)를 사용하여 암호화되고 계산 컴퓨팅 장치(30)는 생성된 데이터를 해독하는데 필요한 개인 키(private key)를 가질 수 있다.
또한, 전자 유닛(1001, 1002)은 미리 정의된 알고리즘을 사용하여 생성된 모든 데이터를 변환하도록 구성되는 데이터 처리 모듈(1211, 1221)을 포함할 수 있다. 따라서, 전자 유닛(1001, 1002)은 컴퓨팅 장치에 의한 후속 처리를 용이하게 하기 위해 관성 플랫폼에 의해 생성된 신호를 처리하도록 구성될 수 있다. 내부 및/또는 외부 밑창에 위치된 센서를 통해 수신된 데이터는 각각의 전자 유닛들에서 하나 이상의 알고리즘에 따라 처리된다. 처리 모듈은 유리하게 생성된 데이터의 사전 처리를 수행하고 선택적으로 전자 유닛이 컴퓨팅 장치로 전송하는 사용자의 자세 또는 보행에 대한 정보를 생성하기에 충분한 처리를 원시 데이터로 실시간 또는 오프라인으로 수행하도록 구성된다.
전자 유닛(1001, 1002)은 또한 이의 밑창/신발에 위치된 센서에 의해 생성되는 데이터를 수신하고 마스터 유닛(master unit; 메인 유닛으로도 지칭됨)으로 이들을 전송하는 슬레이브 유닛(slave unit)으로서 구성될 수 있고, 이는 데이터를 슬레이브 유닛으로 수신하며, 이들을 이의 자신의 데이터와 비교하여 처리하고 사용자의 자세 일반적으로 발의 자세에 대한 정보, 특히 마스터 유닛이 실시간 또는 오프라인으로 컴퓨팅 장치에 전송하는 정보를 생성한다.
처리 모듈(1211, 1221)은 관성 플랫폼 및 밑창에 위치된 임의의 추가 센서에 의해 수집된 데이터로부터, 자세, 움직임, 보행 운동, 균형 및 사용자 환경, 보다 일반적으로 사용자의 보행으로 간주되는 모든 것을 3D로 분석되게 한다.
처리 모듈(1211, 1221)은 생체 역학적 보행 파라미터를 생성하는데 사용될 수 있다. 유리하게, 처리 모듈(1211, 1221)은 데이터 세트를 위에서 언급된 것과 같은 적어도 하나의 자세 또는 이동성 파라미터(101)로 변환하도록 구성된다.
또한, 처리 모듈(1211, 1221)에 의한 변환은 유리하게 데이터를 복수의 단계로 분할하는 것을 포함할 수 있다. 바람직하게, 데이터 처리 모듈(1211, 1221)은 충격 단계(발이 지면과 정확히 접촉하는 순간에 해당), 베어링 단계(뒤꿈치가 지면에서 떨어질 때까지 충돌 단계로부터 발생됨), 추진 단계(뒤꿈치가 지면을 떠날 때 시작하여 첫째 발가락이 지면을 떠날 때 종료됨) 및 비행 단계(첫째 발가락이 지면을 떠날 때 시작하여 뒤꿈치가 지면에서 닿을 때 종료됨)와 같은 적어도 4개의 단계로 페이스(pace)를 분할할 수 있다.
보다 구체적으로, 페이스의 구분 또는 분할을 통해 사용자의 메인 베어링 영역을 식별할 수 있다. 따라서, 사용자의 발 및 자세의 가능한 기형(malformation)을 결정하기 위해 사용자의 보행 또는 임의의 다른 활동 동안 페이스의 형상을 측정하는 것이 가능하다.
생성된 정보는 비제한적인 예로서 블루투스 유형일 수 있는 신호를 방출함으로써 제2 전자 유닛(1002), 또는 보다 일반적으로 마스터 유닛(메인 유닛)으로 전송될 것이다.
전자 유닛(1001, 1002)은 이의 구성 요소를 캡슐화함으로써 유리하게 형성될 수 있다. 예를 들어, 캡슐화(encapsulation)는 등각 코팅 또는 수지(예를 들어, 실리콘, 에폭시, 폴리우레탄)의 형태일 수 있다. 모든 구성 요소(예를 들어, 관성 플랫폼, 처리 모듈 등)의 캡슐화는 우수한 절연성을 제공하므로 우수한 전기적 특성과 우수한 기계적 보호를 결합한다.
전자 유닛이 다른 유닛 및/또는 컴퓨팅 장치와 실시간으로 통신할 수 없는 경우, 수집된 정보를 저장하고 교환이 다시 가능하면 오프라인으로 이를 전송한다. 수집된 데이터의 이러한 오프라인 전송은 각각의 전자 유닛에 갖춰진 저장 용량 덕분에 가능하다.
따라서, 전자 유닛은 변환된 데이터 및/또는 처리 모듈에 의해 생성된 데이터의 적어도 일부를 기억하도록 구성되는 데이터 저장 모듈(1311, 1321)을 포함한다. 이러한 데이터 저장 모듈(1311, 1312)은 유리하게 512 kB 미만, 바람직하게 128 kB 미만, 더욱 바람직하게 32 kB 미만, 훨씬 더 바람직하게 16 kB 미만의 메모리 용량을 가질 수 있다. 특히, 저장 모듈은 CPU에서 사용 가능한 메모리에 해당할 수 있다.
또한, 전자 유닛(1001, 1002)은 제1 통신 수단을 포함한다. 따라서, 특히 각각의 전자 유닛은 서로 독립적으로 및/또는 컴퓨팅 장치와 직접 또는 통신 전자 장치와 통신하여 장착된 신발의 내부 및/또는 외부 밑창의 다양한 센서를 통해 데이터를 수신하는 이의 발의 자세/움직임/활동에 대한 이의 자체 정보를 교환할 수 있도록 설계된다.
바람직하게, 전자 유닛(1001, 1002)은 적어도 하나의 밑창의 전자 유닛(1001, 1002)이 원시 데이터의 적어도 일부를 실시간 또는 오프라인으로, 계산 컴퓨팅 장치(30) 또는 제3자 컴퓨팅 장치(40) 또는 프레젠테이션 컴퓨팅 장치(20)로 전송할 수 있도록 구성된 제1 통신 수단(1411, 1421)을 포함한다. 제공된 바와 같이, 이러한 데이터는 바람직하게 원시 데이터라고 불리는 데이터, 즉 관성 플랫폼(바람직하게 9축 및 적어도 200 Hz)에 의해 생성되는 바와 같은 데이터이지만, 사전 처리된 데이터 또는 자세 또는 이동성 파라미터 값(101)일 수도 있다.
유리하게, 각각의 전자 유닛(1001, 1002)은 연결된 밑창의 전자 유닛(1001)이 제2 연결된 밑창의 전자 유닛(1002)과 통신할 수 있도록 구성되는 제2 통신 수단을 포함한다. 따라서 전자 유닛(1001, 1002)은 실시간으로 정보를 교환할 수 있을 것이다. 실제로, 관성 플랫폼에 의한 데이터 생성은 바람직하게 동기화되어야 하고 이는 유리하게 두개의 전자 유닛(1001, 1002) 사이의 통신을 포함한다. 보다 바람직하게, 전자 유닛(1001, 1002)은 이들의 동기화를 적시에 확인할 수 있도록 구성된다.
특히, 두 개의 전자 유닛(1001, 1002)은 서로 통신하고 다른 전자 유닛으로부터 메시지를 수신한 후에만 사용자의 발 움직임에 대한 데이터 생성을 시작하도록 구성된다.
제1 및 제2 통신 수단은 적어도 하나의 통신 네트워크(R1)를 통해 데이터를 수신 및 전송할 수 있다. 바람직하게 통신은 와이파이, 3G, 4G, 5G 및/또는 블루투스와 같은 무선 프로토콜을 통해 작동된다. 바람직하게 통신 프로토콜은 BLE 또는 ANT+ 프로토콜이다. 이러한 통신 프로토콜은 낮은 에너지 소비를 허용한다.
유리하게, 각각의 유닛(1001, 1002)은 예를 들어 블루투스 저에너지 또는 ANT+ 유형의 단파 또는 고주파 신호에 의해 제2 유닛과 통신할 수 있도록 설계된다.
따라서, 특히 슬레이브 유닛이든 마스터 유닛이든 각각의 유닛은 이의 발의 자세/움직임/활동에 대한 이의 자체 정보를 신발류 아이템의 사용자의 내부 및/또는 외부 연결된 밑창의 다양한 센서를 통해 수신된 데이터로부터 교환할 수 있도록 서로 독립적으로 및/또는 컴퓨팅 장치와 직접 통신할 수 있도록 설계된다.
유리하게, 사람의 신체 아래에 위치된 유닛 내부에 이의 한정으로 인해, 안테나(1511, 1521)는 바람직하게 밑창의 외측을 향하는 측면에서 유닛 내측에 구비되어야 한다. 안테나 이러한 위치 설정은 실험실 테스트에서 밑창이나 신발에서 방출되는 신호가 인체에 70% 흡수된다는 것이 입증되는 한 바람직하다. 따라서 이러한 안테나는 발 주변에 위치되어야 하며 항상 신호를 제2 밑창의 유닛으로 전송할 수 있도록 배향되어야 한다. 바람직하게, 안테나는 전자 카드에 인쇄된 안테나일 수 있다. 대안으로, 안테나는 유닛 내부면에 인쇄되고 배선에 의해 전자 카드에 연결될 수 있다. 안테나는 바람직하게 전자 카드에 대해 낮은 부분에 위치될 수 있다. 따라서, 전자 카드는 안테나와 접촉한다.
또한, 전자 유닛(1001, 1002)은 에너지 공급원(1611, 1621)을 포함한다. 에너지 공급원은 바람직하게 재충전 가능 여부에 관계없이 배터리 유형이다. 바람직하게 전력 공급원은 재충전 가능한 배터리이다.
또한, 움직임 또는 외부 에너지에 의한 충전 시스템과 관련될 수 있다. 외부 에너지에 의한 충전 시스템은 특히 유선 연결에 의한 충전 시스템, 유도에 의한 충전 시스템 또는 광기전 시스템일 수 있다.
전자 유닛(1001, 1002)은 재충전 가능한 배터리 유형의 전력 공급원(1611, 1621)을 포함할 수 있으며, 이러한 재충전은 다른 기술들을 사용하여 수행될 수 있다:
- 충전기에 의해, 밑창을 갖는 커넥터 플러쉬(connector flush)로;
- 예를 들어 보행에서 전기 에너지를 공급할 수 있는 압전 장치와 같이, 밑창에 통합된 기계적 재충전 장치로;
- 예를 들어 유도에 의한 비접촉 장치로; 또는
- 광전지 장치로.
또한, 본 발명에 따른 전자 유닛은 바람직하게 제거 가능한 탭에 의해 보호되는 유선 연결 수단을 포함할 수 있다. 이러한 탭은 바람직하게 엘라스토머 또는 폴리우레탄 유형의 중합체로 제조될 수 있다. 이러한 유선 연결 수단은 예를 들어 USB 또는 파이어와이어 포트(firewire port)일 수 있다. 유리하게, USB 포트는 또한 물이나 습기에 저항성이 있다. 이러한 유선 연결 수단은 위에서 언급한 바와 같이 배터리를 재충전할 뿐만 아니라 데이터를 교환하고 예를 들어 전자 유닛의 다양한 구성 요소를 전달하는 전자 카드의 펌웨어를 업데이트하는데 사용될 수 있다.
전자 유닛의 이러한 다양한 구성 요소는 바람직하게 전자 카드(또는 인쇄 회로)에 배치된다. 또한, 전자 유닛(1001, 1002)의 다양한 수단 및 모듈이 도 2에서 별도로 표시되지만, 본 발명은 예를 들어 여기에 설명된 모든 기능을 결합하는 단일 모듈과 같은 다양한 유형의 배치를 제공할 수 있다. 마찬가지로, 이러한 수단은 여러 전자 카드로 분할되거나 단일 전자 카드에 결합될 수도 있다.
또한, 본 발명의 맥락에서 사용되는 시스템(1)은 연결된 밑창(10)에 의해 또는 보다 구체적으로 전자 유닛(1001, 1002)에 의해 생성된 원시 또는 전처리된 데이터를 수신하도록 구성될 수 있는 프레젠테이션 컴퓨팅 장치(20)를 포함한다. 프레젠테이션 컴퓨팅 장치(20)는 일반적으로 태블릿, 스마트폰이다. 이러한 데이터를 원격 계산 컴퓨팅 장치로 전송하도록 구성할 수 있다. 예를 들어, 웹 인터페이스를 통해 이러한 원격 컴퓨팅 장치에 액세스하는 것이 가능하다.
유리하게, 유닛에 의해 전송된 정보를 처리하고 사용자가 연결된 밑창(10)에 의해 생성되는 원시 데이터를 처리하는 컴퓨팅 장치와 상호 작용할 수 있도록 하기 위해 전용 애플리케이션이 프레젠테이션 컴퓨팅 장치(20)에 설치된다. 특히, 사용자는 연결된 밑창 또는 계산 컴퓨팅 장치(30)에 의해 생성된 모든 파라미터 값들을 참조할 수 있다. 따라서, 연결된 밑창(10)은 프레젠테이션 컴퓨팅 장치(20)와 직접 또는 간접적으로 관련, 바람직하게 결합될 수 있다.
따라서, 본 발명에 따른 방법은 하나 이상의 컴퓨팅 장치(20, 30, 40)에 의해, 후술되는 하나 이상의 단계와 같은 복수의 단계를 실행하는 것을 포함한다.
설명의 나머지 부분에서, 특히 도 3a 및 3b와 관련하여 설명된, 본 발명에 따른 방법의 단계는 바람직하게 계산 컴퓨팅 장치(30)에 의해 구현된다.
보다 구체적으로, 본 발명에 따른 방법은 사용자의 자세 또는 이동성 파라미터 값(101)을 획득하거나 로딩하는 단계(530)를 포함하며, 상기 자세 또는 이동성 파라미터 값은 상기 사용자에 의해 사용되는 신발류 아이템(11)과 관련된 적어도 하나의 연결된 밑창에 의해 생성되는 원시 데이터로부터 계산되었다.
유리하게, 이러한 자세 또는 이동성 파라미터 값은 계산 컴퓨팅 장치(30)의 데이터 메모리의 메모리에 저장된다.
특정 실시 형태에서, 그러나 자세 또는 이동성 파라미터 값(101)을 생성하여 연결된 밑창(10)에 의해 생성되고 전송되는 원시 데이터로부터 자세 또는 이동성 파라미터 값(101)을 생성하는 것이 주요 기능인 제3자 컴퓨팅 장치(40)로부터 자세 또는 이동성 파라미터(101)가 직접 로딩되도록 제공된다.
일부 경우에서, 특정 자세 또는 이동성 파라미터를 사용하고 다른 것, 예를 들어 사용자 보행에 영향을 미치는 병리를 가진 사용자와 관련하여, 또는 그렇지 않으면 특정 활동을 연습하는 운동선수와 관련하여 사용하지 않는 것이 바람직할 수 있다. 본 발명에 따른 방법은 로딩 단계(530) 이전에, 사용자에 의해 사용되는 적어도 하나의 연결된 밑창(10)에 의해 생성되는 원시 데이터를 처리하는 단계(520)를 포함할 수 있다. 이러한 처리 단계(520)는 유리하게 자세 또는 이동성 파라미터 값(101)의 생성을 허용한다. 원시 데이터가 제3자 컴퓨팅 장치(40)로부터 왔는지 또는 그것이 계산 컴퓨팅 장치(30)의 데이터 메모리에 있는지 여부에 관계없이, 계산 컴퓨팅 장치(30)는 원시 데이터로부터 사용자에게 가장 적합하고 원하는 자세 또는 이동성 파라미터 값(101)을 생성하도록 구성될 수 있다.
또한, 도 3b에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 방법은 사용자의 발바닥 형태 파라미터 값을 획득하거나 로딩하는 단계(531)를 포함할 수 있다. 사용자의 발바닥 형태 파라미터 값은 전용 서버 또는 연결된 밑창에 결합된 정보 프레젠테이션 장치로부터 얻어질 수 있다. 발바닥 형태 파라미터는 바람직하게 발의 하나 이상의 사진 또는 발의 3차원 모델에 해당할 수 있다. 이러한 발바닥 형태 파라미터는 발의 치수(아치의 길이/높이, 발의 길이/폭), 발가락의 크기 및 위치, 및/또는 발의 아치 형상(예를 들어 평평한 발 또는 오목한 발 각각에 대해 오목하거나 과장됨)을 포함할 수 있다. 사용자의 발바닥 형태 파라미터 값들을 사용하면 맞춤형 밑창을 사용할 때 사용자의 편안함이 향상될 것이다.
또한, 도 3b에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 방법은 사용자 활동 파라미터 값을 획득하거나 로딩하는 단계(532)를 포함할 수 있다. 활동 파라미터는 특히 맞춤형 밑창의 의도된 사용에 해당할 수 있다. 예를 들어 활동 유형, 활동 빈도 또는 활동 강도. 예를 들어, 맞춤형 밑창은 주간 빈도가 높고 충격력 및/또는 추진력의 특정 값을 갖는 걷기 활동을 위해 의도된 신발과 관련되도록 의도될 수 있다. 또한, 사용자 활동 파라미터는 이러한 유형의 신발(걷기, 달리기, 농구 등)을 착용한 사용자의 스포츠 활동에 해당할 수 있다.
신규한 개인화된 밑창의 제조를 위해 어떤 파라미터들이 고려되어야 하는지를 결정할 수 있도록 하기 위해, 새로운 밑창의 사용이 의도된 자세 또는 이동성 파라미터(101)로부터 직접 결정될 수 있는 것이 유리할 수 있다. 이를 위해, 본 발명에 따른 방법은 생성된 자세 또는 이동성 파라미터 값(101)으로부터 적어도 하나의 사용 파라미터 값(401)을 계산하는 단계(535)를 포함할 수 있다.
따라서, 계산 컴퓨팅 장치(30)는 전용 데이터 메모리에서 사용 저장소를 포함할 수 있다. 사용 저장소는 미리 결정된 사용 유형과 관련된 기준 자세(reference posture) 또는 이동성 값을 포함한다. 비제한적인 예로서, 적어도 하나의 사용 파라미터 값(401)을 계산하는 단계(535)에 의한 사용의 결정은 특정 기준의 자세 또는 이동성 값(101)의 패턴과 관련될 수 있다. 이러한 사용 결정은 또한 미리 결정된 임계값이 초과되는지 여부에 종속될 수 있다. 당업자는 자세 또는 이동성 파라미터(101)에 따른 사용을 결정할 가능성이 매우 많고 계산 단계(535)의 구현 동안, 하나 이상의 사용 파라미터 값(401)이 제공된 사용과 관련이 있는 것으로 간주되는 자세 또는 이동성 파라미터(101)에 따라 결정되도록 계산 컴퓨팅 장치(30)를 구성할 수 있는 것으로 이해할 수 있다. 비제한적인 예로서, 사용 파라미터 값은 신발류 아이템(11)의 스포츠, 도시, 레크리에이션 사용을 나타낼 수 있다. 이를 위해, 컴퓨터 계산 장치(30)는 이전에 로딩된 자세 또는 이동성 파라미터 값(101)에서 충격력, 페이스 길이, 가속도, 추진 속도 및 비행 시간을 설명하는 값을 식별하도록 구성될 수 있다. 특히, 계산 컴퓨팅 장치(30)는 계산 단계(535)의 구현 동안, 충격력, 페이스 길이, 가속도, 추진 속도 및 비행 시간을 설명하는 값을 비교하도록 구성될 수 있다. 특히, 계산 컴퓨팅 장치(30)는 충격력, 페이스 길이, 가속도, 추진 속도 및 비행 시간을 설명하는 값을 단독으로 또는 조합하여 얻어진 이러한 자세 및 이동성 파라미터에 대한 복수의 기준 값 패턴과 비교하도록 구성될 수 있다. 당업자는 스포츠 연습과 관련하여 신발류 아이템의 사용을 식별하기 위해 하나 이상의 파라미터가 고려될 수 있음을 이해할 것이다. 특히, 달리기 유형의 스포츠 연습은 예를 들어 가속도, 특정 비행 시간 또는 페이스 길이 또는 달리기 속도 또는 이러한 파라미터들의 조합을 설명하는 값들에 의해 특징될 수 있다. 예를 들어 사용자의 보행에 영향을 미치는 건강 분야와 더 관련된 문제와 관련하여, 다른 자세 또는 이동성 파라미터가 제공된 사용을 식별하기 위해 고려될 수 있다. 특히, 분석될 수 있는 사용자의 보행에 영향을 미치는 보행 또는 이동성 파라미터는 파행, 피로율, 밑창의 배향 값, 균형의 존재이다. 따라서, 예를 들어 스포츠 연습과 관련하여 신발류 아이템의 특별한 사용을 결정하는 것이 가능할 것이다.
새로운 밑창이 사용자의 신발류 아이템(11)에 적절하도록 하기 위해, 본 발명에 따른 방법(500)은 신발 파라미터 값을 로딩하는 단계(540)를 포함할 수 있다. 신발 파라미터 값은 신발류 아이템(11)의 구조적 및/또는 기하학적 파라미터 값을 포함할 수 있다. 또한, 이러한 신발 파라미터 값은 연결된 밑창(10)과 관련된 사용자에 의해 사용되는 신발 파라미터 값(201) 또는 맞춤형 밑창을 수용하도록 의도된 신규한 신발 파라미터 값(202)에 해당할 수 있다. 사용자에 의해 사용되는 제1 신발 파라미터 값(201)은 자세 또는 이동성 파라미터 값(101)을 해석하는데 유용할 수 있다. 그런 다음 이들은 또한 연결된 밑창의 구조적 및/또는 기하학적 파라미터 값을 포함할 수 있다. 신규한 신발 파라미터 값(202)은 특정 쌍의 신발을 사용할 때 사용자에게 완벽하게 적절한 맞춤형 밑창을 설계하는데 사용될 수 있다.
신발 파라미터 값(201, 202)은 유리하게 계산 컴퓨팅 장치(30)의 데이터베이스에 또는 제3자 컴퓨팅 장치(40)에 저장될 수 있다. 실제로, 각각의 연결된 밑창(10)이 특정 신발류 아이템(11)과 관련될 수 있다. 비제한적인 예로서, 제3자 컴퓨팅 장치(40)는 연결된 밑창의 신발류 아이템의 모델이 관련되는 각각의 연결된 밑창(10)에 대해 나타나는 데이터베이스를 포함할 수 있다. 따라서 신발 파라미터 값을 연결된 밑창(10)과 관련시키는 것이 가능하고, 확장하여 상기 연결된 밑창에 의해 생성된 데이터를 신발류 아이템의 특정 모델을 갖춘 사용자와 관련시키는 것이 가능하다. 이전에 본 바와 같이, 신발 파라미터 값(201, 202)은 미리 결정된 신발류 아이템(11)의 모델을 구성하는 상이한 요소를 나타내는 구조적 파라미터 값(structural parameter value)을 포함할 수 있다. 따라서 신발 파라미터 값(201)은 보강재, 하드 토(hard toe), 밑창, 생크(shank), 장착 안창, 양말 라이너, 스템(stem)의 존재를 나타낼 수 있다. 보다 구체적으로, 신발 파라미터 값(201, 202)은 신발류 아이템을 구성하는 각각의 요소의 형상, 이들의 배치를 설명할 수 있다. 또한, 이들은 비제한적인 예로서, 중창의 두께, 외부 밑창의 내마모성, 중창의 강성, 절연성 또는 감쇠(damping) 특성과 같은 신발류 아이템을 구성하는 각각의 요소의 기계적 특성을 설명할 수도 있다. 신발류 아이템(201, 202) 파라미터 값은 기하학적 파라미터 값을 더 포함할 수 있다. 상기 기하학적 파라미터 값은 신발류 아이템(11)의 각각의 구조적 요소에 관한 치수를 나타낼 수 있다. 마지막으로, 신발 파라미터 값(201)은 또한 예를 들어 각각의 구조적 요소에 대해 색상, 소재의 유형, 특정 미학적 패턴을 나타내는 심미적 파라미터 값(aesthetic parameter value)을 포함할 수 있다.
사용자 및 상기 새로운 밑창이 의도된 신발류 아이템(11)에 적절한 새로운 밑창을 제공하기 위해, 본 발명에 따른 방법(500)은 신규한 맞춤형 밑창(301)의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값을 계산하는 단계(550)를 더 포함한다. 신규한 맞춤형 밑창(301)의 이러한 개인화된 파라미터 값은 밑창에 대한 구조적 및 기하학적 데이터를 포함할 수 있다. 또한 이들은 유리하게 잠재적인 감쇠, 내충격성, 밀도 등과 같은 밑창의 특성 및/또는 기능과 관련된 값을 포함할 수 있다.
이러한 계산 단계(550)는 유리하게 학습 모델의 사용을 포함할 수 있다. 또한, 이러한 학습 모델은 강화(reinforcement)를 통해 향상될 수 있다.
특히, 이는 사용자(들)에 의해 대신 공식화된 편안함 평가뿐만 아니라 개인화된 밑창 파라미터 값의 선택으로 이어진 값들에 따라 결과를 개선하도록 구성된 학습 모델(learning model)을 구현할 수 있다. 학습은 지도 학습 또는 비지도 학습이 될 수 있다. 본 발명에 따른 방법 또는 시스템은 지도 또는 비지도 학습 방법에 기초한 알고리즘을 구현할 수 있다. 따라서, 유리하게, 본 발명에 따른 맞춤형 밑창의 개인화된 파라미터 값들을 계산하기 위한 시스템 또는 방법은 하나 이상의 알고리즘을 훈련하고 구현하도록 구성된다. 이러한 알고리즘은 특히 지도 또는 비지도 분할(partitioning)과 같은 다양한 학습 모델로부터 구축되었을 수 있다. 알고리즘은 예를 들어, Burges, 1998(Data Mining and Knowledge Discovery. A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition)에서 설명된 커널(kernel) 방법(Support Vector Machines SVM, Kernel Ridge Regression), 예를 들어 Brieman, 2001(Machine Learning. Random Forests)에서 설명된 앙상블 방법(ensemble method; 예를 들어 결정 트리), 예를 들어 Rosenblatt, 1958(The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain)에서 설명된 k-평균 파티셔닝(k-means partitioning), 결정 트리(decision tree), 논리 회귀(logical regression) 또는 신경망(The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain) 또는 그 밖의 딥 러닝(Kernel Methods for Pattern Analysis Hardcover - Illustrated, Cambridge University Press, 2004; Machine learning techniques on ultra-low energy microcontrollers: TinyML, Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers, O'Reilly, 2020; Dimensionality reduction techniques for hyper-dimensional data, Topological Methods in Data Analysis and Visualization V: Theory, Algorithms, and Applications Mathematics and Visualization, Springer Verlag, 2020.)으로부터 선택되는 지도된 통계 학습 모델의 사용으로부터 유래될 수 있다.
대안으로, 본 발명은 아바쿠스(abacus) 유형의 덜 복잡한 모델 또는 전문가 시스템 유형의 결정 규칙을 구현할 수 있다.
새로운 밑창의 상기 개인화된 파라미터 값은 특히 자세 또는 이동성 파라미터 값(101) 및 신발 파라미터 값(201)으로부터 계산될 수 있다. 실제로, 본 발명의 이점 중 하나는 새로운 밑창이 사용자의 신발류 아이템(11)에 적합할 수 있는 것을 보장하면서 자세 또는 이동성 파라미터(101)의 값에 따른 새로운 밑창을 개인화할 수 있다는 것이다. 비제한적인 예로서, 자세 또는 이동성 파라미터 값(101)은 지면과 접촉하는 충격력, 및 회외를 설명할 수 있다. 계산 단계(550)는 유리하게 충격력과 관련된 값과, 완충 기능을 갖는 신발류 아이템의 요소를 설명하는 신발 파라미터 값의 비교를 포함할 수 있다. 따라서, 이전에 설명된 바와 같이, 신발 파라미터 값(201)은 중창의 두께 또는 보다 일반적으로 최대 충격력에 적합한 감쇠 특성을 설명하는 값을 포함할 수 있다. 이러한 경우에서, 계산 단계(550)는 사용자의 충격력을 설명하는 자세 또는 이동성 파라미터 값(101)이 예를 들어 신발류 아이템(11)과 관련된 최대 충격력을 설명하는 신발류 아이템(11)의 신발 파라미터 값(201)보다 크다는 것을 결정할 수 있게 한다. 그런 다음 계산 단계(550)는 중창과 관련하여 새로운 밑창(301)의 개인화된 파라미터 값을 계산하는 것을 허용한다. 이러한 개인화된 값은 예를 들어 신발류 아이템(11)에 존재하는 중창의 두께의 증가에 해당할 수 있다. 회외기(supinator) 사용자의 경우, 충격력과 관련된 이러한 개인화된 값은 지면과 발의 접촉이 감지되는 중창 부분, 특히 발의 바깥 부분, 즉 퀀투스(quintus)라 명명되는 새끼 발가락에 가까운 영역에서만 적용될 수 있다.
전술한 바와 같이, 새로운 맞춤형 밑창에 대한 하나 이상의 개인화된 파라미터 값을 계산하는 단계는 사용자의 발바닥 형태 파라미터 값 및 사용자의 활동 파라미터 값을 취할 수 있다.
또한, 새로운 맞춤형 밑창의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값을 계산하는 단계는 견고성, 안전성 또는 환경(예를 들어 감쇠 및 충격과 같은 측면에 대해)과 같은 다른 유형의 파라미터들을 고려할 수 있다. 예를 들어, 맞춤형 밑창의 사용을 위해 제공된 환경(지리적 위치 데이터 또는 기상 데이터)을 고려하면 밑창의 개인화된 파라미터를 조절할 수 있으므로, 사용자의 보행, 이의 발바닥 형태, 이러한 밑창으로 예상되는 활동과 이러한 밑창을 수용하도록 의도된 신발류 아이템의 특성에 추가하여, 밑창 사용 환경도 고려된다.
사용자에게 새로운 개인화된 밑창을 제공하기 위해, 본 발명에 따른 방법(500)은 제1 밑창의 제1 편안함 지표(Dx1)의 값을 생성하는 단계(510)를 포함할 수 있고, 상기 제1 편안함 지표는 프레젠테이션 컴퓨팅 장치(20)의 인간-기계 인터페이스를 통해, 사용자에 의한 데이터의 입력 후에 생성된다. 실제로, 연결된 밑창(10)으로 조절되고 사용자가 착용한 신발류 아이템(11)에 관한 사용자의 의견과 관련된 데이터를 갖는 것은 흥미로울 수 있다. 특히, 사용자가 전용 애플리케이션을 통해 프레젠테이션 컴퓨팅 장치(20)에서 연결된 밑창을 갖춘 신발류 아이템의 모델을 선택할 수 있도록 제공된다. 비제한적인 예로서, 사용자는 위에서 언급한 제3자 컴퓨팅 장치(40)의 데이터베이스에 액세스할 수 있다. 일단 신발류 아이템(11)이 선택되면, 사용자는 신발류 아이템(11)의 각각의 신발 파라미터 값(201)에 대해 등급, 즉 예를 들어 0과 5 사이에 포함된 숫자 값 또는 분수로서의 소수 값을 할당할 수 있다. 사용자에 의해 입력된 값으로부터, 제1 편안함 지표 값이 생성되고(510), 이러한 지표는 특히 상기 사용자에 의해 입력된 값으로부터 계산된, 각각의 신발 파라미터 값(201)에 대해 가중되거나 가중되지 않은 평균에 해당할 수 있다.
편안함의 평가를 위해, 숫자 척도뿐만 아니라 언어 척도(예를 들어 매우 낮음, 낮음, 평균 등)라고 불리는 특정 척도를 사용하는 것이 유리할 것이다. 이러한 언어 척도는 숫자 척도일 수 있으며 학습과 관련하여 레이블로 사용될 수 있다.
새로운 밑창(301)의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값을 계산하는 단계(550) 동안, 상기 계산 단계는 제1 편안함 지표의 생성된 값을 고려하도록 허용할 수 있다. 바람직하게, 계산 단계(550)는 사용자에 의해 할당된 값이 미리 결정된 임계값보다 작은 신발 파라미터 값에 대한 새로운 밑창(301)의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값을 계산하고 사용자에 의해 할당된 값이 미리 결정된 임계값보다 큰 신발 파라미터 값을 유지하는 것으로 이루어질 수 있다. 따라서, 사용자에게 부적합한 것으로 간주되는 신발 파라미터 값(201)만이 후자를 고도로 개인화된 새로운 밑창을 제공하기 위해 변경될 수 있다.
제1 밑창의 제1 편안함 지표(Dx1) 값이 생성되면(510), 본 발명에 따른 방법(500)은 제2 밑창의 제2 편안함 지표(Dx2) 값을 생성하는 단계(515)를 포함할 수 있으며, 상기 제2 편안함 지표는 프레젠테이션 컴퓨팅 장치(20)의 인간-기계 인터페이스를 통해, 상기 제2 밑창의 사용자에 의한 데이터 입력 후에 생성된다. 실제로, 바람직하게 사용자에 의해 착용되는 제2 신발류 아이템에 관한 사용자의 의견과 관련된 데이터를 갖는 것이 유리할 수 있다. 특히, 사용자가 전용 애플리케이션을 통해, 프레젠테이션 컴퓨팅 장치(20)에서 신발류 아이템의 다른 모델을 선택할 수 있도록 제공된다. 제1 편안함 지표(Dx1)와 관련하여 앞서 언급한 바와 같이, 사용자는 제3자 컴퓨팅 장치(40)의 데이터베이스에 액세스할 수 있다. 제2 신발류 아이템이 선택되면, 사용자는 제2 신발류 아이템의 각각의 신발 파라미터 값에 대해 등급, 즉 숫자 값, 예를 들어 0과 5 사이에 포함된 숫자 값 또는 분수 형태로 소수 값을 할당할 수 있다. 사용자에 의해 입력된 값으로부터, 제2 편안함 지표(Dx2) 값이 생성되고(515), 이러한 지표는 특히 상기 사용자에 의해 입력된 값으로부터 계산된, 각각의 신발 파라미터 값에 대해 가중되거나 가중되지 않은 평균에 해당할 수 있다.
새로운 밑창(301)의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값을 계산하는 단계(550) 동안, 상기 계산 단계는 제2 편안함 지표의 생성된 값을 고려하도록 허용할 수 있다. 바람직하게, 계산 단계(550)는 제1 편안함 지표(Dx1)와 관련하여 사용자에 의해 할당된 값이 미리 결정된 임계값 이하인 신발 파라미터 값(201)에 대한 새로운 밑창(301)의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값을 계산하는 것으로 구성될 수 있다. 그런 다음 계산 단계(550)는 사용자에 의해 할당된 값이 미리 결정된 임계값보다 큰 제2 신발류 아이템의 신발 파라미터 값을 사용하여 새로운 밑창(301)의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값을 계산하는 것을 허용할 수 있다.
따라서, 사용자에게 적합하고 사용자에 의해 고려되는 제2 신발류 아이템의 신발 파라미터 값은 후자에게 고도로 개인화된 새로운 밑창을 제공하는데 사용될 수 있다.
본 발명의 목적 중 하나는 사용자의 신발류 아이템(11)에 직접적으로 적절한 개인화된 밑창을 제공하는 것이다. 이를 위해, 본 발명에 따른 방법(500)은 제3자 신발류 아이템(11')의 제3자 사용자로부터 정보를 수신 및 분석하는 단계(560)를 포함할 수 있으며, 상기 제3자 사용자 정보는 제3자 신발류 아이템의 각각의 제3자 사용자에 대해 하기를 포함한다:
o 제3자 신발류 아이템(11')과 관련된 적어도 하나의 제3자 연결된 밑창(10')에 의해 생성된 원시 데이터로부터 계산된 제3자 자세 또는 이동성 파라미터(101')의 값, 및
o 적어도 하나의 제3자 연결된 밑창(10')과 관련된 제3자 신발류 아이템(11')의 제3자 신발 파라미터 값(201').
자세 또는 이동성 파라미터 값(101), 연결된 밑창(10)과 관련된 신발 파라미터 값(201)과 같이, 컴퓨팅 장치(20, 30, 40) 중 하나에 대해 제3자 사용자와 관련된 복수의 정보를 참조하는 데이터베이스를 메모리에 저장할 수 있도록 제공된다. 도 1과 관련하여 설명된 일 실시 형태에서, 계산 컴퓨팅 장치(30)는 통신 네트워크(R1)를 통해, 제3자 컴퓨팅 장치(40)에 의해 호스팅되는 데이터베이스에 직접 액세스할 수 있다.
제3자 사용자 정보가 검색되면, 본 발명에 따른 방법(500)은 조절된 밑창 파라미터 값을 식별하는 단계(580)를 포함할 수 있으며, 상기 식별 단계는 연결된 밑창(10)에 의해 생성된 자세 또는 이동성 파라미터 값(101)과 상기 연결된 밑창과 관련된 신발류 아이템(11)의 신발 파라미터(201)를 이전에 분석된 제3자 사용자 정보의 비교를 포함한다. 이러한 단계(580)는 제3자 자세 또는 이동성 파라미터(101')의 값과 관련된 신발 파라미터 값(201)과 실질적으로 동일한 제3자 신발 파라미터 값(201')을 갖는 복수의 신발류 아이템을 식별하는 것을 유리하게 허용한다. 따라서 새로운 밑창(301)의 개인화 파라미터 값에 가장 적절할 가능성이 있는 제3자 신발 파라미터 값(201')을 식별하는 것이 가능하다. 실제로, 상기 새로운 밑창이 의도된 신발류 아이템(11)에 이들을 더 잘 조절하기 위해 새로운 밑창(301)의 개인화된 파라미터 값을 변경하는 것이 유리할 수 있다. 이전에 볼 수 있는 바와 같이, 새로운 밑창(301)의 개인화된 파라미터 값은 예를 들어 신발류 아이템(11)에 존재하는 중창의 두께에서의 증가에 해당할 수 있다. 그러나, 중창의 두께 증가는 신발류 아이템(11)에 적절하지 않을 수 있거나 신발류 아이템(11)을 사용할 때 사용자에게 불편함을 적어도 발생시키고 이들의 사용 동안 부상을 유발할 수 있다.
각각의 제3자 신발류 아이템(11')에 관한 사용자 경험 데이터를 포함하기 위해, 상기 제3자 사용자 정보는 바람직하게 제3자 연결된 밑창(10') 및/또는 상기 제3자 연결된 밑창을 포함하는 신발류 아이템(11')에 대한 제3자 사용자의 만족도 인덱스 값을 추가로 포함할 수 있다. 이러한 만족도 인덱스 값은 제3자 사용자에 의해 할당된 등급, 즉 수치 값, 예를 들어 0과 5 사이를 포함하는 숫자 값 또는 분수 형태의 소수 값으로 구성될 수 있다.
이러한 경우에서, 본 발명에 따른 방법(500)은 제3자 자세 또는 이동성 파라미터 값(101'), 제3자 신발 파라미터 값(201') 및 제3자 사용자 만족도 인덱스 사이에서 각각의 제3자 연결된 밑창(10')에 대한 상관 관계 인덱스를 결정하는 단계(570)를 포함할 수 있다. 이러한 목적을 위해, 이러한 결정 단계(570)는 제3자 자세 또는 이동성 파라미터 값(101')을 기준 자세 또는 이동성 파라미터 값과 비교하는 것으로 구성될 수 있다. 기준 자세 또는 이동성 파라미터 값은 특히 제공된 신발류 아이템과 관련하여 기준 신발 파라미터 값에 대한 미리 결정된 값에 해당한다. 따라서, 제3자 신발 파라미터 값(201')으로부터, 기준 자세 또는 이동성 파라미터 값을 결정한 다음, 이들을 제3자 자세 또는 이동성 파라미터 값(101')과 비교할 수 있다. 기준 자세 또는 이동성 파라미터 값이 제3자 자세 또는 이동성 파라미터 값(101')과 실질적으로 동일하면 결정 단계(570) 동안 제3자 자세 또는 이동성 파라미터 값(101'), 제3자 신발 파라미터 값(201') 및 제3자 사용자 만족도 인덱스 사이의 상관 관계가 설정된다.
대안으로, 상관 관계 인덱스를 결정하는 단계(570)는 앞서 설명된 바와 같이 계산 단계(535) 동안 계산된 사용 파라미터 값(401)을 신발류 아이템(11)과 관련된 기준 사용 파라미터 값과 비교하는 것으로 구성될 수 있다. 사용 파라미터 값(401)이 기준 사용 파라미터 값과 실질적으로 동일하면 상관 관계가 설정된다.
따라서 상관 관계의 설정은 관련있는 제3자 사용자의 만족도 인덱스, 즉 관련된 신발류 아이템의 사용이 제조업체에 의해 권장되는 사용과 일치하는 경우에만 고려하도록 허용할 수 있다.
사용자의 신발류 아이템(11)에 가장 적절한 새로운 밑창(301)을 제공하기 위해, 단계(580)는 유리하게 전술한 두께에서의 증가 대신 사용자의 충격력에 적절한 감쇠 특성을 갖는 소재 변경의 식별로 이어질 수 있다.
이러한 식별이 발생하는 경우, 본 발명에 따른 방법(500)은 유리하게 새로운 밑창(301)의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값을 계산하는 단계(550)를 구현하도록 구성되며, 상기 계산 단계(550)는 생성된 자세 또는 이동성 파라미터 값(101) 및 이전에 분석된 사용자 정보와 함께 이전에 로딩된 신발 파라미터 값(201)의 비교를 추가로 포함한다. 사용자 정보는 예를 들어, 관상학적 또는 생리학적 데이터, 기준들 또는 습관들(예를 들어, 연습된 스포츠, 활동 수준, 완충 기준 등)에 해당할 수 있다.
가장 관련성이 높은 제3자 사용자 정보, 즉 연결된 밑창(10)을 갖춘 신발류 아이템(11)의 사용자 정보와 실질적으로 동일한 사용을 갖는 제3자 사용자 정보만을 사용하기 위해, 본 발명에 따른 방법(500)의 조절된 밑창 파라미터 값을 식별하는 단계(580)는 단계(535) 동안 계산된 적어도 하나의 사용 파라미터 값을 고려할 수 있다. 이러한 경우에서, 제3자 신발류 아이템(11')의 제3자 사용자로부터 정보를 수신 및 분석할 때(560), 본 발명에 따른 방법(500)의 적어도 하나의 사용 파라미터 값을 계산하는 단계(535)는 유리하게 제3자 신발류 아이템(11')과 관련된 적어도 하나의 제3자 연결된 밑창(10')에 의해 생성된 원시 데이터로부터 계산된 제3자 자세 또는 이동성 파라미터(101')의 값으로부터 구현될 수 있다. 사용 파라미터 값과 마찬가지로, 제3자 사용 파라미터 값은 각각의 사용자 정보와 관련하여 결정된다.
사용자에 의한 신발류 아이템 사용에 가능한 한 가깝게 유지하기 위해, 조절된 밑창 파라미터 값을 식별하는 단계(580)는 생성된 자세 또는 이동성 파라미터 값(101) 및 획득된 신발 파라미터 값(201)에 기초하여 새로운 밑창(301)의 개인화된 파라미터 값에 대한 목표 값 또는 목표 범위를 특정하는 저장소의 사용을 포함할 수 있다. 이는 유리하게 새로운 밑창(301)의 개인화된 파라미터 값을 제한하고 상기 저장소의 사용에 의해, 비정상적이거나 적어도 부적절한 개인화된 값을 선택하는 것을 방지할 수 있다. 이러한 목적을 위해, 이러한 저장소는 기준 자세 또는 이동성 파라미터 값, 기준 신발 파라미터 값 및 상기 값들 각각에 대한 최소와 최대 기준 편차를 포함할 수 있다. 실제로, 특히 제3자 사용자의 정보와의 비교와 관련하여, 후자는 제3자 자세 또는 이동성 파라미터(101')의 하나 이상의 값 및 사용 가능한 것으로 고려될 수 있거나 고려될 수 없는 제3자 신발류 아이템의 하나 이상의 제3자 신발 파라미터 값(201')을 포함할 수 있다. 이러한 기준의 사용은 새로운 밑창(301)의 개인화된 파라미터 값이 사용될 수 있는 값 또는 값의 범위를 정의하는 것을 허용한다. 따라서, 본 발명에 따른 방법(500)의 계산 단계(550)는 생성된 자세 또는 이동성 파라미터 값(101)과 기준 자세 또는 이동성 파라미터 사이의 편차에 기초 및/또는 획득된 개인화된 신발 파라미터 값(201) 및 새로운 밑창(301)의 개인화된 파라미터 값 사이의 편차에 기초하여, 새로운 밑창(301)의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값을 유리하게 최적화하는 것을 허용할 수 있다. 예를 들어, 자세 또는 이동성 파라미터 값(101) 또는 새로운 밑창(301)의 개인화된 파라미터 값이 기준 자세 또는 이동성 파라미터 값 또는 기준 신발 파라미터 값과 실질적으로 동일하지 않지만, 상기 값이 해당하는 최소 또는 최대 기준 편차 내에 포함되는 경우, 새로운 밑창(301)의 개인화된 파라미터 값이 유지된다. 상기 값이 해당하는 최소 또는 최대 기준 편차 내에 포함되지 않는 경우, 계산된 새로운 밑창(301)의 개인화 파라미터 값 대신 사용되는 해당 기준 값이다.
가장 관련성이 높은 제3자 사용자 정보만을 고려하기 위해, 본 발명에 따른 방법의 조절된 밑창 파라미터 값을 식별하는 단계(580)는 미리 결정된 임계값보다 각각 더 큰 만족도 인덱스 값 및/또는 상관 관계 인덱스를 포함하는 제3자 사용자로부터의 정보에 대해서만 구현될 수 있다. 이를 위해, 식별 단계(580)는 유리하게 미리 결정된 임계값 만족도 인덱스 값에 따라 제3자 사용자로부터 정보를 필터링하는 작동을 포함할 수 있다. 그렇게 필터링된 제3자 사용자 정보는 상관 관계 인덱스에 따라, 식별 단계(580) 동안 제2 필터링 작동의 대상이 될 수 있다.
새로운 밑창의 제조, 특히 3D 인쇄 기술에 의한 제조를 용이하게 하기 위해, 본 발명에 따른 방법은 새로운 밑창(301)의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값으로부터 새로운 밑창의 디지털 모델을 생성하는 단계를 포함한다. 본 발명에 따른 디지털 모델은 기능 설명을 포함하는 새로운 밑창의 3차원 모델일 수 있다. 기능 설명은 사용된 소재와 같은 정보를 포함할 수 있으며, 상기 소재는 새로운 밑창에 위치된다.
디지털 모델은 예를 들어 컴퓨터 보조 디자인 시스템(Computer Aided Design system)에서 디지털 모델과 같은 새로운 밑창을 포함하는 신발류 아이템의 3차원 모델일 수 있다. 디지털 모델은 사용된 소재, 이들의 형상 및 이들의 치수에 대한 정보를 포함할 수 있다.
새로운 밑창의 디지털 모델도 사용자에 의해 입력된 데이터에 따라 개인화될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 새로운 개인화된 밑창이 어떤 센서(들)를 포함해야 하는지 질문받을 수 있다.
앞서 언급했듯이, 원시 데이터는 일반적으로 사용자의 보행에 따라 그리고 제공된 일정 시간 동안 생성된다. 보행 분석은 신발이나 사용자의 수명에 걸쳐 연장될 수 있다. 이러한 경우, 상기 사이클 동안의 사용자의 보행 사이클에서의 장기적 경향, 편차 및 변화가 결정될 수 있다.
따라서, 연결된 밑창(10)은 또한 일일 단위에서 사용자의 보행을 모니터링하는 것과 관련하여 사용될 수 있다. 이를 위해, 연결된 밑창(10)은 센서로부터 이미 언급된 것들 중 하나와 같은 컴퓨팅 장치로 원시 데이터를 전송할 수 있다. 원시 데이터가 처리되면, 자세 또는 이동성 파라미터 값(101)은 프레젠테이션 컴퓨팅 장치(20)에서의 이들의 일상 활동의 기록으로서 사용자에게 제공될 수 있다. 예를 들어, 하루 동안 얻어진 페이스의 수가 센서 데이터로부터 추출될 수 있고 사람에게 제공될 수 있다. 또한 적절한 원시 데이터에서 에너지 소비를 계산하고 사람에게 일일 에너지 소비를 제공하는 것이 가능할 수 있다. 일일 활동 추적기의 부분으로서 사람에게 제공될 수 있는 다른 정보는 보행 및/또는 달리기 거리, 보행 및/또는 달리기 시간, 하루 중 가장 빠른 속도 등을 포함한다.
일일 활동 모니터링 서비스의 부분으로서, 연결된 밑창(10)의 적절한 센서로부터의 원시 데이터를 기반으로 체중 모니터링을 구현할 수도 있다. 예를 들어, 센서로부터의 원시 데이터는 사용자 체중을 결정하는데 사용될 수 있는 압력 센서의 압력 정보를 포함할 수 있다. 그런 다음 사용자에게 일일 체중을 제공할 수 있다.
결정된 체중을 기반으로, 특정 속성 또는 소재를 갖는 특정 중창 및/또는 외부 밑창이 변경되거나 선택될 수 있다. 예를 들어, 중창의 두께는 사용자의 체중에 맞게 조절될 수 있으며, 사람이 무거울수록, 중창은 더 두꺼워져 충분한 완충을 제공할 수 있다. 사람이 시간이 지남에 따라 마모에 대처하기 위해 다소 무거운 경우 외부 밑장은 더 내마모성으로 만들어질 수 있다.
다른 양태에 따르면, 본 발명은 3차원 인쇄 장치에 의해 새로운 맞춤형 밑창을 제조하기 위한 방법(600)에 관한 것으로, 상기 방법은 인쇄 장치에 의해, 본 발명에 따른 새로운 밑창의 개인화된 파라미터 값을 계산하기 위해 방법(500)에 따라 계산된 새로운 밑창(301)의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값을 포함하는 구성 파일(X1)을 다운로딩(downloading)하는 단계(610)를 포함한다. 이러한 구성 파일은 계산 컴퓨팅 장치(30)에 의해 전송되고 STL(스테레오-리소그래피용) 형식 파일의 형태일 수 있다. 새로운 밑창의 개인화된 파라미터 값을 계산하기 위한 방법(500)이 3차원 인쇄 장치에 직접적으로 구성 파일(X1)을 전송하는 단계를 포함하는 것이 제공되고, 3차원 인쇄 장치에 의해 상기 구성 파일(X1)을 수신할 시, 구현될 새로운 밑창을 제조하기 위한 방법(600)이 제공된다.
본 발명에 따른 방법(600)은 새로운 밑창(301)의 개인화된 파라미터 값으로부터 새로운 밑창의 디지털 모델을 생성하는 단계(620)를 더 포함한다. 따라서, 새로운 밑창은 사용자 또는 제조업체에 제공될 수 있다. 예를 들어, 웹 브라우저 또는 임의의 다른 적절한 프로그램의 윈도우에서 비제한적인 예로서, 새로운 밑창 모델의 3D 뷰가 디스플레이 스크린에 제공될 수 있다. 프레젠테이션 컴퓨팅 장치(20)로부터 액세스할 수 있는 전용 애플리케이션을 통해 이러한 디지털 모델을 제공하는 것도 가능하다.
일단 디지털 모델이 생성되면, 본 발명에 따른 방법(600)이 생성된 디지털 모델로부터 새로운 밑창을 인쇄하는 단계(630)를 포함한다. 인쇄 단계(630)는 유리하게 선택적 레이저 소결에 의해 또는 UV 광선에 의한 감광성 수지의 광중합에 의해, 또는 보다 일반적으로 임의의 적절한 3차원 프린터를 통해 수행된다.
이렇게 제조된 밑창은 연결된 밑창일 수도 있고 아닐 수도 있다. 유닛(1001 또는 1002)과 같은 전자 유닛은 맞춤형 밑창을 갖추기 위해 제공될 수 있다.
Claims (16)
- 사용자를 위한 맞춤형 밑창(301)의 개인화된 파라미터 값들을 계산하기 위한 방법(500)으로서, 상기 계산 방법은 하나 이상의 컴퓨팅 장치(20, 30, 40)에 의해:
- 사용자의 자세 또는 이동성 파라미터 값들(101)을 획득하는 단계(530), 상기 자세 또는 이동성 파라미터 값은 상기 사용자에 의해 사용되는 신발류 아이템(11)과 관련된 적어도 하나의 연결된 밑창(10)에 의해 생성되는 원시 데이터로부터 계산됨;
- 사용자의 발바닥 형태 파라미터 값들을 획득하는 단계(531);
- 사용자 활동 파라미터 값들을 획득하는 단계(532);
- 새로운 신발 파라미터 값(202)을 획득하는 단계(545), 상기 새로운 신발 파라미터 값(202)은 맞춤형 밑창(301)을 수용하도록 의도된 신발류 아이템의 구조적 및/또는 기하학적 파라미터 값을 포함함; 및
- 사용자에 대한 맞춤형 밑창(301)의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값들을 계산하는 단계(550), 상기 개인화된 파라미터 값(들)은 자세 또는 이동성 파라미터 값들(101), 사용자의 발바닥 형태 파라미터 값들, 사용자 활동 파라미터 값들 및 맞춤형 밑창(301)을 수용하도록 의도된 신발류 아이템의 구조적 및/또는 기하학적 파라미터 값들로부터 계산됨;을 포함하는 계산 방법(500). - 제1항에 있어서, 기존 신발 파라미터 값들(201)을 로딩하는 단계(540)를 더 포함하고, 상기 기존 신발 파라미터 값들(201)은 연결된 밑창(10)과 관련된, 사용자에 의해 사용되는 신발류 아이템(11)의 구조적 및/또는 기하학적 파라미터 값들을 포함하며, 맞춤형 밑창(301)의 상기 개인화된 파라미터 값(들)은 기존 신발 파라미터 값들(201)으로부터 추가로 계산되는 것을 특징으로 하는 계산 방법(500).
- 제1항 또는 제2항에 있어서,
- 제3자 신발류 아이템(11')의 제3자 사용자로부터 정보를 수신 및 분석하는 단계(560), 상기 제3자 사용자 정보는 제3자 신발류 아이템의 각각의 제3자 사용자에 대해:
o 제3자 신발류 아이템(11')과 관련된 적어도 하나의 제3자 연결된 밑창(10')에 의해 생성되는 원시 데이터로부터 계산된 제3자 자세 또는 이동성 파라미터 값들(101'), 및
o 적어도 하나의 제3자 연결된 밑창(10')과 관련된 제3자 신발류 아이템(11')의 기존 제3자 신발 파라미터 값(201')들;을 포함함;
- 조절된 밑창 파라미터 값들을 식별하는 단계(580), 상기 식별 단계는 사용자의 자세 또는 이동성 파라미터 값(101)을, 이전에 분석된 제3자 사용자로부터의 정보와 비교하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 계산 방법(500). - 제3항에 있어서, 상기 제3자 사용자 정보는 바람직하게 제3자 연결된 밑창(10') 및/또는 상기 제3자 연결된 밑창을 포함하는 신발류 아이템(11')에 대해 제3자 사용자의 만족도 인덱스 값을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 계산 방법(500).
- 제4항에 있어서, 상기 방법은 각각의 제3자 연결된 밑창(10')에 대해, 제3자 자세 또는 이동성 파라미터 값들(101'), 제3자 신발 파라미터 값들(201') 및 제3자 사용자 만족도 인덱스 사이의 상관 관계 인덱스를 결정하는 단계(570)를 포함하는 것을 특징으로 하는 계산 방법(500).
- 제4항 또는 제5항에 있어서, 조절된 밑창 파라미터 값들을 식별하는 단계(580)는 미리 결정된 임계값보다 각각 큰 만족도 인덱스 값 및/또는 상관 관계 인덱스를 포함하는 제3자 사용자 정보에 대해서만 구현되는 것을 특징으로 하는 계산 방법(500).
- 제3항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 조절된 밑창 파라미터 값들을 식별하는 단계(580)는 자세 또는 이동성 파라미터 값들(101) 및 신발 파라미터 값들(201)에 기초하여 맞춤형 밑창(301)의 개인화된 파라미터 값들에 대한 목표 값들 또는 목표 범위를 특정하는 저장소의 사용을 포함하는 것을 특징으로 하는 계산 방법(500).
- 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 로딩 단계(530) 이전에, 사용자에 의해 사용되는 적어도 하나의 연결된 밑창(10)에 의해 생성되는 원시 데이터를 처리하는 단계(520)를 포함하고, 상기 처리 단계는 자세 또는 이동성 파라미터 값들(101)의 생성을 허용하는 것을 특징으로 하는 계산 방법(500).
- 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 자세 또는 이동성 파라미터들(101)은 지면과 접촉하는 충격력, 회내 및/또는 회외 및/또는 파행 파라미터들로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 계산 방법(500).
- 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 방법은 제1 밑창의 제1 편안함 지표(Dx1)의 값을 생성하는 단계(510)를 포함하고, 상기 제1 편안함 지표는 프레젠테이션 컴퓨팅 장치(20)의 인간-기계 인터페이스를 통해, 사용자에 의한 데이터 입력 후 생성되고, 맞춤형 밑창(301)의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값들을 계산하는 단계(550)는 제1 편안함 지표의 생성된 값을 고려하는 것을 특징으로 하는 계산 방법(500).
- 제10항에 있어서, 제2 밑창의 제2 편안함 지표(Dx2)의 값을 생성하는 단계(515)를 포함하고, 상기 제2 편안함 지표는 프레젠테이션 컴퓨팅 장치(20)의 인간-기계 인터페이스를 통해, 상기 제2 밑창의 사용자에 의해 데이터 입력 후 생성되고, 맞춤형 밑창(301)의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값들을 계산하는 단계(550)는 제2 편안함 지표의 생성된 값을 고려하는 것을 특징으로 하는 계산 방법(500).
- 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서, 자세 또는 이동성 파라미터 값들(101)은 적어도 하나의 연결된 밑창(10)에 통합된 하나 이상의 프로세서에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 계산 방법(500).
- 3차원 인쇄 장치에 의해 맞춤형 밑창을 제조하는 방법(600)으로서,
- 인쇄 장치에 의해, 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 따라 계산된 맞춤형 밑창(301)의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값들을 포함하는 구성 파일(X1)을 로딩(610)하는 단계;
- 맞춤형 밑창(301)의 개인화된 파라미터 값으로부터, 맞춤형 밑창의 디지털 모델을 생성하는 단계(620); 및
- 생성된 디지털 모델로부터 맞춤형 밑창을 인쇄하는 단계(630)를 포함하는 방법(600). - 맞춤형 밑창의 디자인을 위한 맞춤형 밑창(301)의 개인화된 파라미터 값들을 계산하기 위한 시스템으로서, 상기 시스템은 적어도 하나의 계산 컴퓨팅 장치(30)를 포함하고, 상기 적어도 하나의 계산 컴퓨팅 장치(30)는 사용자의 자세 또는 이동성 파라미터 값들(101)을 획득하도록 구성되며, 상기 자세 또는 이동성 파라미터 값들은 상기 사용자에 의해 사용되는 신발류 아이템(11)과 관련된 적어도 하나의 연결된 밑창(10)에 의해 생성되는 원시 데이터로부터 계산되고; 사용자의 발바닥 형태 파라미터 값들을 획득하는 단계; 사용자 활동 파라미터 값들을 획득하는 단계; 맞춤형 밑창(301)을 수용하도록 의도된 신발류 아이템의 구조적 및/또는 기하학적 파라미터 값들을 포함하는 새로운 신발 파라미터 값들(202)을 획득하는 단계; 및 사용자에 대한 맞춤형 밑창(301)의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값들을 계산하는 단계를 포함하고, 상기 개인화된 파라미터 값(들)은 자세 또는 이동성 파라미터 값들(101), 사용자의 발바닥 형태 파라미터 값들, 사용자 활동 파라미터 값 및 맞춤형 밑창(301)을 수용하도록 의도된 신발류 아이템의 구조적 및/또는 기하학적 파라미터 값들로부터 계산되는 시스템.
- 새로운 맞춤형 밑창의 제조를 위한 3차원 인쇄 시스템으로서, 상기 장치는:
o 자세 또는 이동성 파라미터 값들(101), 사용자의 발바닥 형태 파라미터 값들, 사용자 활동 파라미터 값들 및 맞춤형 밑창을 수용하도록 의도된 신발류 아이템의 구조적 및/또는 기하학적 파라미터 값들을 획득하고,
o 획득된 파라미터 값들로부터 사용자에 대한 맞춤형 밑창(301)의 하나 이상의 개인화된 파라미터 값들을 계산하며,
o 맞춤형 밑창의 디지털 모델을 생성할 수 있는 프로세서; 및
생성된 디지털 모델로부터 맞춤형 밑창을 인쇄하도록 구성되는 인쇄 장치를 포함하는 3차원 인쇄 장치. - 제15항에 있어서, 사용자의 발바닥 형태의 파라미터 값들을 생성할 수 있는 스캐너를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 인쇄 시스템.
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Cited By (1)
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