KR20230134340A

KR20230134340A - 3d 풋스캐너와 cnc공작기를 이용한 ai기반 풋 라스트 생산방식의 신발주문제조시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20230134340A
Application number: KR1020220031560A
Authority: KR
Inventors: 박보현; 박상주; 박체윤
Original assignee: 박보현; 박상주; 박체윤
Priority date: 2022-03-14
Filing date: 2022-03-14
Publication date: 2023-09-21

Abstract

3D 풋스캐너와 CNC공작기를 이용한 AI기반 풋 라스트 생산방식의 신발주문제조시스템 및 방법이 개시된다. 개시된 신발주문제조시스템은, 상점에 비치되며, 고객의 발에 대한 3D 풋 메쉬모델 데이터를 생성하는 3D 풋스캐너(100); 디자인별 신발모델을 화면출력하는 신발모델안내부와, 화면출력된 디자인별 신발모델 중에서 고객에 의해 고객신발모델을 선택받는 모델선택부와, 상기 3D풋스캐너로부터 상기 3D 풋 메쉬모델 데이터를 수신받고 상기 고객신발모델과 함께 신발주문정보를 생성하여 신발을 주문하는 신발주문부를 포함하는 신발주문앱이 설치된 사용자 단말(200); 상기 사용자 단말(200)과 네트워크를 통해 연결되며, 상기 3D 풋 메쉬모델 데이터와 상기 고객신발모델을 수신받아, 상기 고객신발모델에 대응되는 마스터 라스트 모델을 검색하여 추출하고, 상기 3D 풋 메쉬모델 데이터로부터 3D 풋 솔리드모델을 생성하며, 유한요소법을 적용한 머신러닝 또는 딥러닝을 이용하여 상기 3D 풋 솔리드모델을 바탕으로 상기 마스터 라스트 모델을 모델변형하여 고객맞춤 라스트모델을 생성하고, 신발제조 요청정보를 신발 제조 단말에 전송하여 신발제조를 요청하는 신발주문서버(300); 상기 신발주문서버와 통신가능하게 연결되며 상기 고객맞춤 라스트모델을 수신하여, 수신된 고객맞춤 라스트모델에 대응되는 실물 고객맞춤 라스트를 가공생산하는 CNC공작기(400); 맞춤형 수제 신발을 제조하는 신발 제조업자 또는 신발 제조업체의 단말로서, 상기 신발제조 요청정보를 수신하고 저장관리하는 신발 제조 단말(500);을 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

3D 풋스캐너와 CNC공작기를 이용한 AI기반 풋 라스트 생산방식의 신발주문제조시스템 및 방법 {shoes order manufacturer system and method with AI-based foot last production type using 3D foot scanner and CNC machine tool}

3D 풋스캐너와 CNC공작기를 이용한 AI기반 풋 라스트 생산방식의 신발주문제조시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 고객에 의해 선택받은 신발모델에 따라 기준 라스트 모델을 추출하고, AI 인공지능을 이용하여 3D풋스캐너를 통해 획득된 고객 발에 대한 3D 풋 모델을 바탕으로 기준 라스트 모델을 고객의 발에 맞게 모델변형하여 고객맞춤 라스트모델을 생성함으로써, 이 고객맞춤 라스트모델을 통해 고객맞춤형 수제화 신발을 제작할 수 있는 3D 풋스캐너와 CNC공작기를 이용한 AI기반 풋 라스트 생산방식의 신발주문제조시스템 및 방법에 관한 것이다.

일반적으로, 일반적으로 신발은 공장에서 대량 생산되어진 평균 사람의 발 모양으로서, 각 개인의 발바닥 특성을 살릴 수 없을 뿐만 아니라 발바닥의 압력을 효과적으로 분산시키기도 어려워 장기간 사용하면 발가락이나 뒤꿈치 부위에 지속적으로 사용자의 하중을 받아 신발이 압축되면서, 압축된 부위에는 충격을 흡수하는 쿠션력이 점차로 저하되어 발에 미치는 충격을 제대로 완화시키지 못하여 발이 피곤하고 발바닥 통증을 유발시킨다.

이로부터 착용자의 발과 신발 간의 불 일치함을 해결하고 교정하기 위한 형상화 과정을 거치는 맞춤형 신발이 제안되었는데, 신발 제조에 필수적인 라스트, 갑피, 인솔(중창), 아웃솔 및 밑창 , 깔창등 모든 부품을 맞춤식으로 제조해야 하므로 엄청난 비용 과 시간이 소요되어 널리 보급되기에는 한계가 있다.

이러한 문제점을 해결하고자 공개특허 10-2014-0142201호는 휴대용 3D 스캐너 혹은 고정용 3D 스캐너를 이용하여 발의 형상을 스캐닝하여 발 유형정보를 측정하고, 그 측정 결과를 바탕으로 자기 발에만 맞는 라스트, 갑피, 인솔(중창), 아웃솔 및 밑창, 깔창 등 필요한 부품의 제조 데이터로 활용하고, 상기 데이터를 신발 제조 전 부문에 데이터 정보를 공유함으로서 일관된 수직형 제조시스템을 구축하고 운영 하게 됨으로써 개인의 발 형태에 맞는 맞춤 신발을 제조할 수 있도록하며, 나아가 측정 소비자의 발 형태에 맞는 적합한 맞춤 형 신발을 추천 및 구매할 수 있도록 하는 3D프린터 및 3D 스캐너를 이용한 맞춤신발 제조시스템을 제안하였다.

하지만, 공개특허 10-2014-0142201호는 단순히 3D스케너로 발형상을 스캐닝하여 발형상에 맞는 라스트 제조하는 방식이기 때문에 고객이 직접 신발모델을 선택하여 자신이 선택한 신발모델에 대한 라스트를 제조하는 것이 불가능하기 때문에 고객 만족도가 떨어질 수 밖에 없는 아쉬움이 있었다.

또한, 공개특허 10-2014-0142201호는 3D 스캐너에 의해 획득된 발형상 데이터를 기초하여 3D 디자이너의의 모델링 작업을 통해서 신발 라스트 제조용 3D 모델링 데이터를 생성하는 방식으로, 라스트 모델링을 위해 3D 디자인에 대한 전문지식을 가진 모델링 전문가가 모델링 툴을 이용하여 직접 수작업으로 작업을 진행해야 하기 때문에 라스트 모델링 작업에 소요되는 시간이 매우 많이 필요하고, 라스트 모델링을 위한 인력을 별도로 투입해야 해서 인건비 등의 크게 올라가는 문제가 있었다.

또한, 공개특허 10-2014-0142201호는 신발 라스트 3D 모델링 데이터를 3D프린터에 입력하여 신발 라스트를 제조하는 방식으로서 신발 라스트의 제조시간이 많이 소요되어 생산성이 크게 저하되는 문제가 있었다.

또한, 공개특허 10-2014-0142201호는 단순히 3D스캐너로 발유형정보를 측정하여 이에 맞는 맞춤형 신발을 구매하는 것으로, 단순히 맞춤형 신발만을 제공하는 것이기 때문에, 고객이 자신의 라스트 모델에 대한 소유권을 가질 수 없고, 이를 이용하여 별도로 여타의 신발을 주문할 수 없는 문제가 있을 뿐 아니라, 신발 각 부품에 대한 원산지 정보 등을 제공하지 않아 해당 신발 제품에 대한 신뢰성이 저하되는 문제가 있었다.

아울러, 공개특허 10-2014-0142201호는 맞춤 신발 제조업체에서 3D 스캐너는 휴대용 3D 스캐너나 고정식 3D스캐너를 사용하여 발을 스캐닝하는 기술만을 제시할 뿐 이며, 이러한 3D 스캐너는 고가의 제품으로서 고객이 직접 소지할 수는 없는 것이고 제조업체나 신발상점에서 구비해야 하는 것이기에 신발을 구매하는 고객은 신발제조업체가 직접 운영하거나 또는 신발제조업체와 연결되어 3D 스캐너를 구비한 신발상점을 찾아 방문해야 하기 때문에, 매우 번거로워 구매의욕이 저하될 수 밖에 없는 문제가 있었다.

대한민국 공개특허 10-2014-0142201호

본 발명은 상기한 바와 같은 종래의 문제점을 해결하고자 창안된 것으로서, 고객에 의해 선택받은 신발모델에 따라 마스터 라스트 모델을 추출하고, AI 인공지능을 이용하여 3D풋스캐너를 통해 획득된 고객 발에 대한 3D 풋 모델을 바탕으로 마스터 라스트 모델을 고객의 발에 맞게 모델변형하여 고객맞춤 라스트모델을 생성하고, 이 고객맞춤 라스트모델을 통해 고객맞춤형 수제화 신발을 제작하도록 함으로써 고객의 발형상 특성에 맞는 최적의 신발제조가 이루어질 뿐 아니라, 모델링작업에 대한 소요시간을 줄이고 3D 디자이너의 고용비를 현저히 절감하여 효율적인 신발제조가 이루어질 수 있도록 한 3D 풋스캐너와 CNC공작기를 이용한 AI기반 풋 라스트 생산방식의 신발주문제조시스템 및 방법을 제공하는데 목적이 있다.

또한, 본 발명은 신발 주문에 따라 고객맞춤 라스트모델을 고객에게 제공하도록 하여 고객이 고객맞춤 라스트모델에 대한 소유가 이루어질 수 있도록 함으로써 신발 재구매시 별도의 3D 풋 스캐닝 작업없이도 주문의 간소화가 이루어질 수 있도록 하며, 고객이 직접 고객맞춤 라스트모델을 통해 별도로 타 신발제조업체에 맞춤형 신발제작을 주문할 수 있을 뿐 아니라, 주문한 신발에 대한 신발 각 부품의 원산지 정보를 제공하도록 하여 구매한 신발의 품질 신뢰성을 향상시킬 수 있는 3D 풋스캐너와 CNC공작기를 이용한 AI기반 풋 라스트 생산방식의 신발주문제조시스템 및 방법을 제공하는데 다른 목적이 있다.

다만, 본 발명의 목적은 이에만 제한되는 것은 아니며, 명시적으로 언급하지 않더라도 과제의 해결수단이나 실시 형태로부터 파악될 수 있는 목적이나 효과도 이에 포함됨은 물론이다.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 3D 풋스캐너와 CNC공작기를 이용한 AI기반 풋 라스트 생산방식의 신발주문제조시스템은 상점에 비치되며, 고객의 발에 대한 3D 풋 메쉬모델 데이터를 생성하는 3D 풋스캐너(100); 디자인별 신발모델을 화면출력하는 신발모델안내부와, 화면출력된 디자인별 신발모델 중에서 고객에 의해 고객신발모델을 선택받는 모델선택부와, 상기 3D풋스캐너로부터 상기 3D 풋 메쉬모델 데이터를 수신받고 상기 고객신발모델과 함께 신발주문정보를 생성하여 신발을 주문하는 신발주문부를 포함하는 신발주문앱이 설치된 사용자 단말(200); 상기 사용자 단말(200)과 네트워크를 통해 연결되며, 상기 3D 풋 메쉬모델 데이터와 상기 고객신발모델을 수신받아, 상기 고객신발모델에 대응되는 마스터 라스트 모델을 검색하여 추출하고, 상기 3D 풋 메쉬모델 데이터로부터 3D 풋 솔리드모델을 생성하며, 유한요소법을 적용한 머신러닝 또는 딥러닝을 이용하여 상기 3D 풋 솔리드모델을 바탕으로 상기 마스터 라스트 모델을 모델변형하여 고객맞춤 라스트모델을 생성하고, 신발제조 요청정보를 신발 제조 단말에 전송하여 신발제조를 요청하는 신발주문서버(300); 상기 신발주문서버와 통신가능하게 연결되며 상기 고객맞춤 라스트모델을 수신하여, 수신된 고객맞춤 라스트모델에 대응되는 실물 고객맞춤 라스트를 가공생산하는 CNC공작기(400); 맞춤형 수제 신발을 제조하는 신발 제조업자 또는 신발 제조업체의 단말로서, 상기 신발제조 요청정보를 수신하고 저장관리하는 신발 제조 단말(500);을 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 신발주문서버는, 신발모델 별 마스터 라스트 모델을 저장하고 관리하는 마스터모델 저장부; 상기 마스터모델 저장부를 통해 상기 사용자 단말로부터 수신된 고객신발모델에 대응되는 마스터 라스트 모델을 검색하여 추출하는 모델검색부; 상기 사용자 단말로부터 수신된 상기 3D 풋 메쉬모델 데이터를 렌더링하여 3D 풋 솔리드모델을 생성하는 솔리드생성부; 상기 3D 풋 솔리드모델을 바탕으로 머신러닝 또는 딥러닝을 이용하여 상기 마스터 라스트 모델을 모델변형하여 상기 고객맞춤 라스트모델을 생성하는 라스트 모델링부;를 포함하도록 구성될 수 있다.

상기 라스트 모델링부는, 상기 3D 풋 솔리드모델로부터 3차원 발측정점을 검출하고, 검출된 3차원 발측정점을 바탕으로 발 치수를 검출하는 산출하는 발정보 측정부; 상기 3D 풋 솔리드모델을 변곡점을 기준으로 슬라이싱하여 발 단면을 추출하는 단면추출부; 유한요소법을 적용한 머신러닝 또는 딥러닝을 이용하여 상기 3차원 발측정점, 상기 발치수, 상기 발 단면을 기준으로 상기 마스터 라스트모델을 상기 3D 풋 솔리드모델에 대응되는 사이즈로 변형시키는 AI모델 도출부;를 포함하도록 구성될 수 있다.

상기 사용자 단말은, 상기 신발주문앱이 설치되며, 고객이 소지한 모바일단말로 이루어지며 상기 3D풋스캐너와 통신가능하도록 구성된 고객 모바일 단말로 구성되거나, 상기 신발주문앱이 설치되며, 상기 3D 풋스캐너와 통신연결되고 일체화된 형태로 구성되며, 상점에 비치되어 상점에 방문한 고객에 의해 사용가능하도록 구성된 신발주문 키오스크로 구성될 수 있다.

상기 신발주문앱은 고객이 원하는 고객 힐높이정보를 입력받는 입력부를 더 포함하며, 상기 입력부가 상기 고객 힐높이정보를 입력받는 경우, 상기 신발주문부는 상기 신발주문정보에 상기 고객 힐높이정보를 포함시켜 상기 신발주문서버에 신발주문을 진행하도록 구성되며, 상기 신발주문서버는 상기 고객신발모델에 대응되는 마스터 라스트 모델을 검색하고, 상기 고객 힐높이정보를 바탕으로 검색된 마스터 라스트 모델의 힐 높이를 보정한 후, 힐 높이가 보정된 마스터 라스트 모델을 상기 3D 풋 솔리드모델을 바탕으로 모델변형하여 상기 고객맞춤 라스트모델을 생성하도록 구성될 수 있다.

상기 신발주문서버는 생성된 상기 고객맞춤 라스트모델을 상기 사용자 단말에 전송하는 라스트모델 제공부가 더 구성되며, 상기 신발주문앱은 상기 신발주문서버로부터 제공받은 고객맞춤 라스트모델을 수신하고 저장 관리하는 라스트모델 저장부;를 더 포함하도록 구성될 수 있다.

상기 신발주문서버는 고객이 구매한 신발에 대한 부품 원산지 이력정보를 상기 사용자 단말에 제공하여 안내하는 부품정보 안내부;를 더 포함하도록 구성될 수 있다.

상기한 본 발명에 의하면, 본 발명은 고객에 의해 선택받은 신발모델에 따라 마스터 라스트 모델을 추출하고, AI 인공지능을 이용하여 3D풋스캐너를 통해 획득된 고객 발에 대한 3D 풋 모델을 바탕으로 마스터 라스트 모델을 고객의 발에 맞게 모델변형하여 고객맞춤 라스트모델을 생성하고, 이 고객맞춤 라스트모델로 고객맞춤 실물라스트를 생산하여 수제화신발의 제조가 이루어질 수 있도록 해줌으로써, 고객의 발형상 특성에 최적화된 신발제조가 이루어져 최상의 착화감을 갖는 고품질의 수제화 신발을 제공할 수 있어, 고객 만족도 및 신발 가치를 높일 수 있으 F뿐 아니라, 라스트 모델링 작업에 대한 소요시간을 줄이고 3D 디자이너의 고용비를 줄여 맞춤형 신발의 생산시간을 현저히 줄여 생산단가를 낮출 수 있는 효과가 있다.

특히, 본 발명은 상점에 3D 풋 스캐너만 구비하고, 고객이 신발주문앱을 통해 3D 풋 스캐너로부터 3D 풋 모델을 전송받아 이를 신발주문서버에 전송하여 신발주문을 할 수 있기 때문에, 전통적인 신발전문 상점에서의 신발주문판매만이 아니라 카페, 음식점 등 신발상점이 아닌 여타의 일반상점에도 3D 풋스캐너만 설치하면 별도로 신발주문판매가 가능하여 한 상점에서 해당 업종 뿐 아니라 신발주문판매를 함께 운영할 수 있게 해줌으로써 상점 매출판매에 큰 도움을 줄 수 있다.

즉, 3D 풋 스캐너만 운영할 수 있으면, 상인은 장소에 대한 부담이 없고 손님이 많은 곳에 3D 풋 스캐너를 비치하여 상인들에게는 신발 판매 매출을 발행하게 할 수 있고, 수제화 구두와 수제 신발을 제작하는 신발제조장인들에게는 일자리 창출로 수익을 발생할 수 있게 해주어 경제적으로 소규모 업자들에게 상생구조의 수익창출을 실현시키게 해줄 수 있다.

또한, 신발 주문을 통해 수제 신발을 주문 구매할 수 있을 뿐 아니라, 신발 주문 결재시 해당 고객의 신발을 제작하기 위한 고객맞춤 라스트모델도 제공받아 소유화 할 수 있으므로, 재구매에 따른 주문을 간소화할 수 있으면서도 고객맞춤 라스트모델을 통해 소비자 입장에서 다른 신발제작장인에게 제공하여 신발을 주문제작하는 등 다양하게 활용할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 고객의 주문신발에 대해 고객이 신발 부품에 대한 부품 원산지 정보를 확인요청하고, 이 정보확인요청은 신발주문서버와 일대일 방식으로만 진행되고, 본인인증을 통해서만 확인이 가능하기 때문에 매우 안전하고 신뢰성 있는 신발주문거래가 이루어질 수 있게 해줄 뿐 아니라, 주문신발 제품에 대한 신뢰성을 높이고 고객만족도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 풋스캐너와 CNC공작기를 이용한 AI기반 풋 라스트 생산방식의 신발주문제조시스템의 블록 구성도이고,
도 2는 본 발명의 사용자 단말의 세부 블록 구성도이고,
도 3은 본 발명의 신발주문서버의 세부 블록 구성도이고,
도 4 및 도 5는 본 발명의 라스트모델링부의 기능에서 발 측정점, 발치수정보, 발단면에 대해 설명하기 위한 도면이고,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 풋스캐너와 CNC공작기를 이용한 AI기반 풋 라스트 생산방식의 신발주문제조 방법의 흐름도이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.

제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 도면을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 풋스캐너와 CNC공작기를 이용한 AI기반 풋 라스트 생산방식의 신발주문제조시스템에 대해 설명한다.

도 1은 본 발명의 3D 풋스캐너와 CNC공작기를 이용한 AI기반 풋 라스트 생산방식의 신발주문제조시스템의 블록 구성도이고, 도 2는 본 발명의 사용자 단말의 세부 블록 구성도이고, 도 3은 본 발명의 신발주문서버의 세부 블록 구성도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 풋스캐너와 CNC공작기를 이용한 AI기반 풋 라스트 생산방식의 신발주문제조시스템은 3D 풋 스캐너(100), 사용자 단말(200), 신발주문서버(300), CNC 가공기(400), 신발 제조 단말(500)을 포함하도록 구성될 수 있다.

3D 풋 스캐너(100)는 상점에 비치되며 고객의 발(족부)을 3D 스캐닝하여 3D 메쉬모델 데이터를 생성하도록 구성된다. 이때, 3D 풋 스캐너(100)는 고객이 발을 올려 고객의 체중이 발에 작용한 상태에서 3D 스캐닝이 이루어져 발이 고객 체중에 의해 눌려진 상태의 3D 메쉬모델 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다.

사용자 단말(200)은 고객이 신발주문을 하기 위한 신발주문앱이 설치된 단말기로서, 고객이 소지한 스마트폰, 태블릿과 같은 고객 모바일 단말로 구성되거나 상점에 비치되어 해당 상점에 방문한 고객에 의해 신발 주문이 이루어지는 신발주문 키오스크로 구성될 수 있다.

본 발명에서 사용자 단말(200)이 신발주문 키오스크로 구성되는 경우, 3D 풋 스캐너(100)는 신발주문 키오스크의 하부에 일체형으로 구성되어 3D 풋 스캐너(100)와 통신가능하도록 구성될 수 있다.

아울러, 사용자 단말(200)이 고객이 소지한 고객 모바일 단말로 구성되는 경우, 3D 풋 스캐너(100)와 근거리 통신을 통해 연결되어 통신가능하도록 구성될 수 있다.

사용자 단말(200)에 설치된 신발주문앱은 신발주문서버(300)에서 배포된 앱으로 구성되어, 신발주문서버(300)에서 신발주문에 관한 각종 정보가 업데이트 되도록 구성될 수 있다.

사용자 단말(200)에 설치된 신발주문앱은, 신발 모델 안내부(210), 모델선택부(220), 신발 주문부(230)를 포함하도록 구성된다.

신발 모델 안내부(210)는 디자인별 신발모델을 화면 상에 출력하도록 구성될 수 있다. 여기서, 디자인별 신발모델은 토우 형태, 힐 형태에 따른 다양한 디자인을 갖는 신발모델 이미지로 이루어질 수 있다.

모델선택부(200)는 신발 모델 안내부(210)에 의해 화면 출력된 디자인별 신발모델 중 고객이 원하는 고객신발모델을 선택받도록 구성된다.

신발 주문부(230)는 3D 풋 스캐너(100)로부터 고객의 발을 3D 스캔한 3D 풋 메쉬모델 데이터를 수신받고, 수신된 3D 풋 메쉬모델 데이터와 고객에 의해 선택된 고객신발모델을 포함하여 신발주문정보를 생성하고, 생성된 신발주문정보를 신발주문서버(300)에 전송하여 신발주문요청하도록 구성될 수 있다.

이때, 신발주문서버(300)는 사용자 단말(200)의 신발주문요청시, 신발구매에대한 결재서비스를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있으며, 사용자 단말(200)은 이 결재시스템을 통해 카드결재, 페이결재, 계좌이체 등의 전자결재를 진행함으로써 해당 신발제품 구매에 대한 결재가 이루어지도록 구성될 수 있다.

신발주문서버(300)는 사용자 단말(200)로부터 고객 신발 주문에 따라 3D 풋 메쉬모델 데이터와, 고객신발모델을 포함하는 신발주문정보를 수신받고, 수신된 신발 주문정보를 바탕으로 AI 인공지능을 이용하여 고객 맞춤형 라스트모델을 도출하고, 도출된 고객 맞춤형 라스트모델에 대한 고객맞춤 실물 라스트의 생산이 이루어지게 하며, 고객의 신발주문정보를 포함하는 신발제조 요청정보를 신발 제조단말(500)에 전송하여 신발제조를 요청하도록 구성된다.

신발주문서버(300)는 회원관리부(310), 신발모델 저장부(315), 마스터모델 저장부(320), 모델검색부(325), 솔리드 생성부(330), 라스트 모델링부(340), 라스트 생산부(350), 신발제조요청부(360), 라스트모델 제공부(380), 신발정보 안내부(380)를 포함하도록 구성된다.

회원관리부(310)는 사용자 단말(200)로부터 고객의 회원가입정보를 수집하고, 회원가입정보에 따라 회원등록을 진행하여 고객별 로그인 아이디, 비밀번호 생성하며 신발 구매 고객에 대한 회원관리가 이루어지도록 구성될 수 있다.

신발모델 저장부(315)는 다양한 디자인의 신발모델들에 대한 신발이미지, 신발부품 소재정보, 신발부품 결합정보 등을 포함하는 신발정보가 저장되고 관리되도록 구성될 수 있다. 여기서 신발부품 소재정보는 밑창, 갑피 등의 신발 부품에 대한 소재정보, 신발제조를 위한 신발부품간의 결합방식에 대한 정보로 이루어질 수 있다.

마스터모델 저장부(320)는 신발모델별 마스터 라스트모델을 저장하고 관리하도록 구성된다. 여기서 마스터 라스트모델(master shoes last model)은 해당 모델의 신발을 제조하기 위한 표준 라스트모델이다.

모델검색부(325)는 마스터모델 저장부(320)에 저장된 신발모델별 마스터 라스트모델에서 사용자 단말(200)로부터 수신된 고객신발모델에 대응되는 마스터라스트 모델을 검색하며, 검색된 마스터 라스트모델을 라스트모델링부(340)에 전달하도록 구성된다.

솔리드 생성부(330)는 사용자 단말(200)로부터 수신된 고객의 3D 풋 메쉬모델을 렌더링하여 고객의 3D 풋 솔리드모델을 생성하며, 생성된 3D 풋 솔리드모델을 라스트모델링부(340)에 전달하도록 구성된다.

라스트모델링부(340)는 모델검색부(325)로부터 마스터 라스트모델을 수신하고, 솔리드 생성부(330)로부터 3D 풋 솔리드모델을 수신하여, 3D 풋 솔리모델을 바탕으로, AI 인공지능을 이용하여 마스터 라스트모델로부터 고객맞춤 라스트모델을 도출하도록 구성된다.

구체적으로 라스트 모델링부(340)는 3D 풋 솔리드모델을 바탕으로 머신러닝 또는 딥러닝을 이용하여 마스터 라스트 모델을 모델변형하여 고객맞춤 라스트모델을 생성하도록 구성된다.

라스트 모델링부(340)는 발정보 측정부(342), 단면추출부(344), AI모델도출부(346)을 포함하도록 구성된다.

발정보 측정부(342)는 3D 풋 솔리드모델로부터 3차원 발측정점을 검출하고, 검출된 3차원 발측정점을 바탕으로 발치수정보를 검출하도록 구성된다.

도 4 를 참조하면, 발정보 측정부(342)는 3D 풋 솔리드 모델로부터 12개의 3차원 발 측정점을 검출하고, 이 3차원 발 측정점을 통해 19개의 발치수정보를 검출하도록 구성될 수 있다.

여기서 12개의 3차원 발 측정점은 발안쪽점(1, 발 안 쪽으로 가장 돌출한 곳), 발가쪽점(2, 발 바깥쪽으로 가장 돌출한 곳), 발볼점(3, 첫번째 발가락 종자골의 가장 높은 곳), 발등점(4, 발등의 가장 두드러진 곳), 가쪽복사점(5, 가쪽복사뼈의 가장 돌출된 곳), 발꿈치위점(6, 발꿈치의 위쪽의 가장 들어간 곳), 발꿈치점(7, 발꿈치의 가장 뒤쪽점), 발꿈치바닥점(8, 발꿈치와 바닥이 만나는 점), 첫째발가락끝점(9, 첫 번째 발가락의 앞쪽 끝점), 두번째 바가락끝점(10, 두번째 발가락의 앞쪽 끝점), 발중심선(11, 발꿈치점과 두번째 발가락 끝점을 연결한 선), 발중심점(12, 중심선과 발볼선이 교차하는 점)으로 이루어질 수 있다.

또한, 발치수정보는 발길이(F1, 발꿈치점에서 가장 긴 바가락 끝점까지의 수평거리), 발꿈치-첫번째 발가락 길이(F2, 발꿈치점에서 첫번째 발가락 끝점까지의 수평거리), 발꿈치-발등길이(F3, 발꿈치점에서 발등점까지의 수평거리), 발너버(F4, 발안쪽점에서 발가쪽점까지의 수평너비), 볼거리(F5, 발안쪽점에서 발가쪽점까지의 직선거리), 볼높이(F6, 바닥에서 발졸점까지의 수직높이), 발등높이(F7, 바닥에서 발등점까지의 수직높이), 가쪽복사뼈높이(F8, 바닥에서 가쪽복사점까지의 수직높이), 발꿈치점높이(F9, 바닥에서 발꿈치점까지의 수직높이), 발꿈치위점높이(F10, 바닥에서 발꿈치위점까지의 수직높이), 볼둘레(F11, 발안쪽점에서 발가쪽점을 지나는 수직둘레), 발등둘레(F12, 발등점을 지나는 수직둘레), 발꿈치-발등둘레(F13, 발꿈치바닥점에서 발등점을 지나는 둘레), 발꿈치-반안쪽점길이(F14, 발꿈치점에서 발안쪽점까지의 수평거리), 발꿈치-발가쪽점길이(F15, 발꿈치점에서 발가쪽점까지의 수평거리), 발중심점상측길이(F16, 발중심점에서 두번째발가락 끝점까지의 직선거리), 발중심점 하측길이(F17, 발중심점에서 발꿈치점까지의 직선거리), 내측볼너비(F18, 발안쪽점에서 발중심선까지의 수직거리), 외측볼너비(F19, 발가쪽점에서 발중심선까지의 수직거리)로 이루어질 수 있다.

단면추출부(344)는 3D 풋 솔리드모델을 변곡점을 기준으로 슬라이싱하여 발 단면을 추출하도록 구성된다.

도 5를 참조하면, 본 발명에서 발 단면은 발 위치별로 XY평면에 평행한 6개의 XY 평면 발단면과, YZ평면에 평행한 1개의 YZ 평면 발단면과, XZ평면에 평행한 1의 XZ 평면 발단면을 포함하도록 구성된다.

6개의 XY 평면 발 단면은 3D 풋 솔리드모델을 측면방향으로 배치한 상태에서 발등이 시작되는 지점을 XY 평면으로 슬라이싱하여 획득한 제1 발 단면(1), 발볼점이 지나는 지점을 XY 평면으로 슬라이싱하여 획득한 제2 발 단면(2), 발등점을 지나는 지점을 XY 평면으로 슬라이싱하여 획득한 제3 발 단면(3), 발목이 시작되는 지점을 XY 평면으로 슬라이싱하여 획득한 제4 발 단면(4), 복사점을 지나는 지점을 XY 평면으로 슬라이싱하여 획득한 제5 발 단면(5), 발꿈치위점을 지나는 지점을 XY 평면으로 슬라이싱하여 획득한 제6 발 단면(6)으로 이루어질 수 있다.

또한, YZ 평면 발단면은 3D 풋 솔리드 모델을 정면 방향으로 배치한 상태에서, 제일 긴 발가락을 지나는 수직선을 따라 YZ평면으로 슬라이싱하여 획득된 제7 발 단면(7)으로 이루어질 수 있다.

또한, XZ 평면 발단면은 3D 풋 솔리드 모델을 정면 방향으로 배치한 상태에서, 발 안쪽점과 발가쪽점을 지나는 수평선을 따라 XZ평면으로 슬라이싱하여 획득된 제8 발 단면(8)으로 이루어질 수 있다.

AI모델도출부(346)는 유한요소법을 적용한 머신러닝 또는 딥러닝을 이용하여 발정보 측정부(342) 및 단면 추출부(244)에서 획득한 3차원 발측정점, 발치수, 발 단면을 바탕으로 마스터 라스트모델을 3D 풋 솔리드모델에 대응되는 사이즈로 늘리거나 줄이는 모델변형시켜 고객 맞춤 라스트모듈을 도출하도록 구성된다.

AI모델돌출부(346)는 마스터 라스트모델을 3D 풋 솔리드모델에 중첩시킨 상태에서 측정된 3차원 발측정점, 발치수, 발 단면과 동일한 사이즈를 갖도록 마스터 라스트모델의 모델크기를 부분적으로 축소시키거나 확대하여 고객 맞춤 라스트모듈을 도출하도록 구성될 수 있다.

라스트 생산부(350)는 라스트 모델링부(340)에서 도출된 고객맞춤 라스트모델을 CNC 가공기(400)에 전송하여 고객맞춤 라스트모델이 CNC 가공기(400)를 통해 고객맞춤 실물라스트가 제조가 이루어지도록 해준다. 이때, 라스트 생산부(350)는 고객맞춤 라스트모델을 CNC가공기의 구동이 가능한 데이터파일로 형태로 변환하여 CNC 가공기(400)에 전달하도록 구성될 수 있다.

CNC(computer numerical control) 가공기(400)는 신발주문서버(300)와 통신망을 통해 연결되며, 라스트 생산부(350)로부터 고객맞춤 라스트모델이 입력받아, 입력받은 고객맞춤 라스트모델에 대한 고객맞춤 실물라스트로 재료를 정밀절삭가공하여 고객맞춤 실물 라스트를 생산하도록 구성된다. 이렇게 생산된 고객맞춤 실물 라스트는 택배 등의 운송을 통해 신발 제조업자 또는 신발 제조업체에 제공될 수 있다.

CNC 가공기(400)는 신발주문서버(300)를 운영하는 신발주문업체에 구성되어 신발주문업체에서 관리운영이 이루어지도록 구성되는 것으로서, 신발주문서버(300)에서 생성한 고객 맞춤 실물라스트로부터 고객맞춤 실물라스트를 생산하여 신발 제조업자 또는 신발 제조업체에 공급이 이루어지게 하으로써 신발주문업체는 고객맞춤 실물라스트에 대한 판매매출을 발생시킬 수 있을 것이다.

신발제조요청부(360)는 신발제조 요청정보를 신발 제조 단말(500)에 전송하여 신발 제조를 요청하도록 구성된다.

본 발명에서 신발제조 요청부(360)는 AI모델 도출부(346)가 고객맞춤 라스트모델을 생성하고,라스트 생산부(350)가 CNC가공기(400)에 고객맞춤 라스트모델을 전송한 경우, 고객이 선택한 고객신발모델을 신발제조 요청정보에 포함시켜 신발 제조단말(500)에 전송해 신발 제조를 요청하도록 구성될 수 있다.

신발 제조 단말(500)은 맞춤형 수제 신발을 제조하는 신발 제조업자 또는 신발 제조업체에 구비된 PC, 태블릿 등의 단말로 구성되거나 제조작업자가 소지한 모바일 단말로 구성될 수 있으며, 신발 제조요청부(360)로부터 신발제조 요청정보를 수신하고 저장관리하도록 구성된다. 신발 제조 단말(500)은 신발제조요청정보의 수신시 푸시알림 등의 알림을 제공하도록 구성될 수 있다.

신발 제조업자는 신발 제조 단말(500)에 수신된 신발제조 요청정보를 통해 고객이 선택한 고객신발모델에 대한 신발제조를 진행할 수 있을 것이다.

신발제조단말(500)는 신발제조단말(500)로부터 수신된 고객신발모델에 포함되어 있는 신발부품 소재정보, 신발이미지, 원산지 이력정보를 화면출력하도록 구성되어, 신발 제조업자는 신발부품 소재정보, 신발이미지, 원산지 이력정보를 참고하면서 신발주문업체로부터 실물로 제공받는 고객맞춤 실물라스트를 바탕으로 수제화 구두 등의 신발을 제조할 수 있도록 해준다.

이처럼, 본 발명은 고객의 발의 형상을 3D풋스캐너(100)를 통해 3D 스캐닝하여 맞춤형 신발을 제조하되, 고객에 의해 선택받은 신발모델에 따라 마스터 라스트 모델을 추출하고, AI 인공지능을 이용하여 3D풋스캐너를 통해 획득된 고객 발에 대한 3D 풋 모델을 바탕으로 마스터 라스트 모델을 고객의 발에 맞게 모델변형하여 고객맞춤 라스트모델을 생성하고, 이 고객맞춤 라스트모델을 CNC가공기(400)를 통해 고객맞춤 실물 라스트를 생산하여, 신발을 제조할 수 있도록 하는 방식으로서, 신속한 신발 주문 및 제조가 가능하면서도 고객에게 최적의 착화감을 갖는 신발을 제공할 수 있고, 라스트 모델링작업에 대한 소요시간을 줄이고 3D 디자이너의 고용비를 현저히 절감하여 효율적인 제조가 이루어질 수 있게 해준다.

상기에서, 본 발명은 신발주문서버(300)가 고객신발모델만을 신발제조단말(500)에 전송하고, 고객맞춤 실물라스트는 오프라인으로 신발주문업체로부터 제공받아 수제화 신발을 제조하는 형태로 구성되는 것에 한정되는 것은 아니며, 신발주문업체가 고객맞춤 실물라스트를 오프라인으로 신발제조업체에 제공하는 방식이 아니라 신발제조 요청부(360)는 신발제조 요청정보에 고객이 선택한 고객신발모델 뿐 아니라, 고객맞춤 라스트모델을 까지 함께 포함시켜 신발 제조 단말(500)에 신발 제조를 요청하도록 구성될 수 있으며, 이 경우, 신발 제조 단말(500)은 신발주문서버(300)로부터 제공받은 고객신발모델에 포함된 신발부품 소재정보, 신발이미지, 원산지 이력정보 및 고객맞춤 라스트모델을 수신받아 저장하고 관리하며, 신발 제조 업체 측에 CNC가공기가 구비되어 신발주문서버(300)로부터 수신된 고객맞춤 라스트모델로 CNC 가공기를 통해 고객맞춤 실물라스트를 생산하도록 구성될 수 있음은 물론이다.

한편, 본 발명의 사용자 단말(200)은 고객의 신발 주문시, 고객이 원하는 힐높이정보를 입력받는 입력부(240)를 더 포함하도록 구성될 수 있다.

입력부(240)는 사용자 인터페이스 화면을 제공하도록 구성되며, 고객으로부터 고객 힐높이 정보를 입력받도록 구성되며, 신발주문부(230)는 신발주문서버(300)에 신발 주문시, 신발주문정보에 고객 힐높이정보를 포함시켜 신발주문서버(300)에 신발주문하도록 구성될 수 있다.

이 경우, 신발주문서버(300)는 모델검색부(325)가 고객신발모델에 대응되는 마스터 라스트모델을 검색하고, 라스트 모델링부(340)는 고객 힐높이정보를 바탕으로 모델검색부(325)에서 검색된 마스터 라스트모델의 힐높이를 보정한 후, 힐 높이가 보정된 마스터 라스트모델을 3D 풋솔리드 모델을 바탕으로 유한요소법을 적용한 머신러닝 또는 딥러닝을 이용하여 모델변형하여 고객맞춤 라스트모델을 생성하도록 구성될 수 있다.

이처럼, 본 발명은 단순히 고객이 다양한 디자인별 신발모델에서 원하는 디자인의 신발모델만을 선택하는 방식이 아니라, 예를 들어, 선택된 디자인별 신발모델의 굽높이가 3cm 인 경우, 입력부(240)를 통해 선택된 신발모델의 규격화된 굽높이를 원하는 굽높이로 입력할 수 있어 고객만족도를 크게 높일 수 있다.

아울러, 본 발명은 신발주문서버(300)는 생성된 고객맞춤 라스트모델을 사용자 단말(200)에 제공하는 라스트모델 제공부(380)가 더 구성되고, 사용자 단말(200)은 신발주문서버(300)에서 제공된 고객맞춤 라스트모델을 수신받아 암호화하여 저장하고 관리하는 라스트모델 저장부(250)가 더 구성될 수 있다.

이때, 신발주무서버(300)는 고객의 신발주문시, 신발주문에 대한 결재가 완료된 경우, 고객맞춤 라스트모델을 사용자 단말(200)에 전송하도록 구성될 수 있으며, 라스트모델 저장부(250)는 고객에 의해 입력설정된 암호정보로 고객맞춤 라스트모델을 암호화하여 저장하도록 구성될 수 있으며, 이 경우, 고객이 입력한 암호정보가 입력되지 않는 경우 라스트모델을 복호화하여 화면출력가능하는 것이 불가능하도록 구성될 수 있다.

이처럼, 본 발명은 신발주문에 의해 실물의 신발만을 구매하는 것이 아니라, 고객맞춤 라스트모델까지 고객이 개인소유할 수 있도록 해줌으로써, 추후, 신발의 재구매시 고객이 별도로 3D 풋 스캐너로 자신의 발을 스캐닝 할 필요 없이, 고객이 소유한 고객맞춤 라스트모델을 신발주문서버(300)에 제공하여 신발재구매 주문을 진행함으로써 고객의 편리성을 향상시킬 수 있을 뿐 아니라, 고객이 직접 고객맞춤 라스트모델을 이용하여 타 신발제조업체에 직접 맞춤형 신잘제작을 주문할 수 있어 신발제작 주문의 간략화와 신발주문제조 과정의 복잡성을 해소하고 효율성을 높일 수 있다.

또한, 본 발명은 신발주문서버(300)는 신발 정보 안내부(380)를 더 포함하도록 구성될 수 있다.

부품 정보 안내부(380)는 제조된 신발에 대한 신발부품의 부품 원산지 이력정보를 사용자 단말(200)에 제공하여 고객이 자신이 구매한 신발에 대한 신발부품의 원산지 이력을 확인가능하도록 구성될 수 있다. 여기서, 신발부품의 부품 원산지 이력정보는 신발부품의 원산지국가정보, 생산년도 정보, 생산업자 정보로 이루어질 수 있다.

이때, 신발 제조 단말(500)은 제조된 신발에 사용된 신발부품의 부품 원산지 이력정보를 입력받는 부품정보 입력부가 구성될 수 있으며, 부품정보 안내부(380)는 신발 제조 단말(500)로부터 제조된 신발에 대한 부품 원산지 이력정보를 수신하여 저장하고 관리하도록 구성될 수 있다.

부품 정보 안내부(380)는 사용자 단말(200)로부터 부품정보 확인요청시, 사용자 단말(200)로 부품 원산지 이력정보를 제공할 수 있으며, 이때, 부품 원산지 이력정보는 사용자 단말(200)에서 고객의 본인인증을 통해서만 확인이 가능하도록 구성될 수 있다.

이에, 고객은 자신이 구매한 맞춤형 신발에 대한 신발부품의 부품 원산지 이력정보를 추적하고 확인가능함으로써, 신발제품에 대한 부품신뢰성을 향상시키고, 해당 신발의 인지도를 높여 구매욕구를 높일 수 있으며, 어떠한 중개자도 없이 사용자 단말(200)과 신발주문서버(300) 간의 일대일 연결 방식을 통해 부품 원산지 이력정보가 제공되고 본인인증 통해서만 확인이 가능하여 안전하고 신뢰성 있는 신속한 신발 주문 제조를 보장할 수 있게 된다.

이하, 도면을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 풋스캐너와 CNC공작기를 이용한 AI기반 풋 라스트 생산방식의 신발주문제조시스템을 이용한 신발주문제조방법에 대해 설명한다.

본 발명의 신발주문제조방법은, 3D 풋 스캐너(100)가 고객의 발을 스캐닝하여 고객에 대한 3D 풋 메쉬모델 데이터를 생성하고, 사용자 단말(200)이 고객으로부터 다양한 디자인별 신발모델에서 고객신발모델을 선택받고, 고객신발모델과 3D 풋 메쉬모델 데이터를 포함하여 신발주문정보를 생성하고, 생성된 신발주문정보를 신발주문서버(300)에 전송하여 신발주문을 요청하는 단계(S10)와, 신발주문서버(300)는 3D풋 메쉬모델 데이터와 고객신발모델을 바탕으로 AI인공지능을 이용하여 고객맞춤 라스트모델을 도출생성하는 단계(S20)와, 고객맞춤 라스트모델이 생성된 후, 라스트 생산부(350)가 CNC 가공기(400)에 고객맞춤 라스트모델을 전송하여 CNC가공기(400)에 의한 고객맞춤 실물라스트가 생산되는 단계(S30)와, 신발주문서버(300)가 고객신발모델을 포함하는 신발제조요청정보를 신발제조단말(500)에 전송하여 신발제조를 요청하는 단계(S40)를 포함하도록 구성될 수 있다.

상기 S20) 단계는, 모델검색부(325)가 고객신발모델에 대응되는 마스터 라스트 모델을 검색하는 단계와, 솔리드생성부(330)가 3D풋 메쉬모델을 렌더링하여 3D풋 솔리드모델을 생성하는 단계와, 3D풋 솔리드모델을 바탕으로 머신러닝 또는 딥러닝 등의 AI 인공지능을 이용하여 마스터 라스트모델을 3D풋 솔리드모델을 기준으로 모델변형하여 고객맞춤 라스트모델을 생성하는 단계로 구성될 수 있다.

본 발명에서 고객맞춤 라스트모델을 생성하는 단계는 발정보 측정부(342)가 3D 풋 솔리드모델로부터 3차원 발측정점을 검출하고, 검출된 발측정점을 바탕으로 발치수정볼르 검출하는 단계와, 단면 추출부(344)가 3D 풋 솔리드모델을 변곡점을 기준으로 슬라이싱하여 발 단면을 추출하는 단계와, AI모델도출부(346)가 유한요소법을 적용한 머신러닝 또는 딥러닝을 이용하여 발측정점, 발치수정보, 발단면을 기준으로 마스터 라스트 모델을 3D 풋 솔리드모델에 대응되는 사이즈로 변형시켜 고객맞춤 라스트모델을 도출하여 생성하는 단계로 구성될 수 있다.

또한, 사용자 단말(200)에 구성된 입력부(240가 고객 힐높이정보를 입력받으며, 신발주문부는 입력된 고객 힐 높이정보를 신발주문정보에 포함시켜 신발주문서버에 신발주문을 진행하는 단계를 더 포함할 수 있고, 이때, 라스트모델링부(340)는 고객 힐높이정보를 바탕으로 마스터 라스트 모델의 힐 높이를 보정한 후, 힐 높이가 보정된 마스터 라스트 모델을 AI 인공지능을 이용하여 3D 풋 솔리드모델을 기준으로 모델변형하여 고객맞춤 라스트모델을 생성할 수 있다.

한편, 본 발명은 라스트모델 제공부(370)는 신발 주문에 대한 결재완료시 생성된 고객맞춤 라스트모델을 사용자 단말(200)에 제공하고, 사용자 단말(200)은 라스트모델저장부(250)가 신발주문서버로부터 제공받은 고객맞춤 라스트모델을 수신하여 저장관리하도록 구성될 수 있다. 이때, 라스트모델 저장부(250)는 고객에 의해 입력설정된 암호정보로 고객맞춤 라스트모델을 암호화하여 저장할 수 있다.

아울러, 본 발명은 부품 정보 안내부(380)는 제조된 신발에 대한 신발부품의 부품 원산지 이력정보를 사용자 단말(200)에 제공하고, 사용자 단말(200)은 이 신발부품의 부품원산지 이력정보를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.

이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

100... 3D 풋 스캐너
200...사용자 단말
210...신발모델 안내부
220...모델선택부
230...신발 주문부
240...입력부
250...라스트모델 저장부
300...신발주문서버
310...회원관리부
315...신발모델 저장부
320...마스터모델 저장부
325...모델검색부
330...솔리드생성부
340...라스트모델링부
342...발정보 측정부
344...단면 추출부
346...AI 모델도출부
350...라스트 생산부
360...신발 제조 요청부
370...라스트모델 제공부
380...부품정보 안내부
400...CNC 공작기
500...신발 제조 단말

Claims

상점에 비치되며, 고객의 발에 대한 3D 풋 메쉬모델 데이터를 생성하는 3D 풋스캐너(100);
디자인별 신발모델을 화면출력하는 신발모델안내부와, 화면출력된 디자인별 신발모델 중에서 고객에 의해 고객신발모델을 선택받는 모델선택부와, 상기 3D풋스캐너로부터 상기 3D 풋 메쉬모델 데이터를 수신받고 상기 고객신발모델과 함께 신발주문정보를 생성하여 신발을 주문하는 신발주문부를 포함하는 신발주문앱이 설치된 사용자 단말(200);
상기 사용자 단말(200)과 네트워크를 통해 연결되며, 상기 3D 풋 메쉬모델 데이터와 상기 고객신발모델을 수신받아, 상기 고객신발모델에 대응되는 마스터 라스트 모델을 검색하여 추출하고, 상기 3D 풋 메쉬모델데이터로부터 3D 풋 솔리드모델을 생성하며, 유한요소법을 적용한 머신러닝 또는 딥러닝을 이용하여 상기 3D 풋 솔리드모델을 바탕으로 상기 마스터 라스트 모델을 모델변형하여 고객맞춤 라스트모델을 생성하고, 신발제조 요청정보를 신발 제조 단말에 전송하여 신발제조를 요청하는 신발주문서버(300);
상기 신발주문서버와 통신가능하게 연결되며 상기 고객맞춤 라스트모델을 수신하여, 수신된 고객맞춤 라스트모델에 대응되는 실물 고객맞춤 라스트를 가공생산하는 CNC공작기(400);
맞춤형 수제 신발을 제조하는 신발 제조업자 또는 신발 제조업체의 단말로서, 상기 신발제조 요청정보를 수신하고 저장관리하는 신발 제조 단말(500);을 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 풋스캐너와 CNC공작기를 이용한 AI기반 풋 라스트 생산방식의 신발주문제조시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 신발주문서버는,
신발모델 별 마스터 라스트 모델을 저장하고 관리하는 마스터모델 저장부;
상기 마스터모델 저장부를 통해 상기 사용자 단말로부터 수신된 고객신발모델에 대응되는 마스터 라스트 모델을 검색하여 추출하는 모델검색부;
상기 사용자 단말로부터 수신된 상기 3D 풋 메쉬모델을 렌더링하여 3D 풋 솔리드모델을 생성하는 솔리드생성부;
상기 3D 풋 솔리드모델을 바탕으로 머신러닝 또는 딥러닝을 이용하여 상기 마스터 라스트 모델을 모델변형하여 상기 고객맞춤 라스트모델을 생성하는 라스트 모델링부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 풋스캐너와 CNC공작기를 이용한 AI기반 풋 라스트 생산방식의 신발주문제조시스템.
제 2 항에 있어서,
상기 라스트 모델링부는,
상기 3D 풋 솔리드모델로부터 3차원 발측정점을 검출하고, 검출된 3차원 발측정점을 바탕으로 발 치수를 검출하는 산출하는 발정보 측정부;
상기 3D 풋 솔리드모델을 변곡점을 기준으로 슬라이싱하여 발 단면을 추출하는 단면추출부;
유한요소법을 적용한 머신러닝 또는 딥러닝을 이용하여 상기 3차원 발측정점, 상기 발치수, 상기 발 단면을 기준으로 상기 마스터 라스트모델을 상기 3D 풋 솔리드모델에 대응되는 사이즈로 변형시키는 AI모델 도출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 풋스캐너와 CNC공작기를 이용한 AI기반 풋 라스트 생산방식의 신발주문제조시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 사용자 단말은,
상기 신발주문앱이 설치되며, 고객이 소지한 모바일단말로 이루어지며 상기 3D풋스캐너와 통신가능하도록 구성된 고객 모바일 단말로 구성되거나,
상기 신발주문앱이 설치되며, 상기 3D 풋스캐너와 통신연결되고 일체화된 형태로 구성되며, 상점에 비치되어 상점에 방문한 고객에 의해 사용가능하도록 구성된 신발주문 키오스크로 구성되는 것을 특징으로 하는 3D 풋스캐너와 CNC공작기를 이용한 AI기반 풋 라스트 생산방식의 신발주문제조시스템.
제 4 항에 있어서,
상기 신발주문앱은 고객이 원하는 고객 힐높이정보를 입력받는 입력부를 더 포함하며,
상기 입력부가 상기 고객 힐높이정보를 입력받는 경우, 상기 신발주문부는 상기 신발주문정보에 상기 고객 힐높이정보를 포함시켜 상기 신발주문서버에 신발주문을 진행하도록 구성되며,
상기 신발주문서버는 상기 고객신발모델에 대응되는 마스터 라스트 모델을 검색하고, 상기 고객 힐높이정보를 바탕으로 검색된 마스터 라스트 모델의 힐 높이를 보정한 후, 힐 높이가 보정된 마스터 라스트 모델을 상기 3D 풋 솔리드모델을 바탕으로 모델변형하여 상기 고객맞춤 라스트모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 3D 풋스캐너와 CNC공작기를 이용한 AI기반 풋 라스트 생산방식의 신발주문제조시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 신발주문서버는 생성된 상기 고객맞춤 라스트모델을 상기 사용자 단말에 전송하는 라스트모델 제공부가 더 구성되며,
상기 신발주문앱은 상기 신발주문서버로부터 제공받은 고객맞춤 라스트모델을 수신하고 저장 관리하는 라스트모델 저장부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 풋스캐너와 CNC공작기를 이용한 AI기반 풋 라스트 생산방식의 신발주문제조시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 신발주문서버는 고객이 구매한 신발에 대한 부품 원산지 이력정보를 상기 사용자 단말에 제공하여 안내하는 부품정보 안내부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 풋스캐너와 CNC공작기를 이용한 AI기반 풋 라스트 생산방식의 신발주문제조시스템.