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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최정일 (부산·울산중소기업청) 이정민 (한국생산기술연구원) 백상현 (부경대학교) 김병민 (부산대학교) 김동환 (International University of Korea)
저널정보
한국소성·가공학회 소성·가공 소성가공 제24권 제3호
발행연도
2015.6
수록면
167 - 175 (9page)

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In the current study, the design methodology has been developed to produce shoe mold for a suitable walking shoes of the general Korean using ANN (Artificial Neural Network). To design the suitable and comfortable shoes for the Korean, the shapes of foots were measured for 513 people. In this research, the foot length, breadth and ankle were considered as design parameters. In order to find the optimal foot shape for the average value of design parameters, the average value of design parameters and the other measurements were used as input and output to the ANN. After training, the various foot measurements were predicted by ANN. Base on the ANN results, the walking shoes were manufactured by considering these measurements and designing a shoe mold. From the results, the proposed method could give a more systematic and feasible means for manufacturing walking shoes with greater usefulness and better generality.

목차

Abstract
1. 서론
2. 신경망을 이용한 표준 라스트 설계
3. 라스트 설계
4. 시험결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (10)

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