Earticle

초록

영어

Currently, soldiers enlisted in the military (Army) are receiving measurements (automatic, manual) of body parts and trying on sample clothing at boot training centers, and then receiving clothing in the desired size. Due to the low accuracy of the measured size during the measurement process, in the military, which uses a relatively more detailed sizing system than civilian casual clothes, the supplied clothes do not fit properly, so the frequency of changing the clothes is very frequent. In addition, there is a problem in that inventory is managed inefficiently by applying the measurement system based on the old generation body shape data collected more than a decade ago without reflecting the western-changed body type change of the MZ generation. That is, military uniforms of the necessary size are insufficient, and many unnecessary-sized military uniforms are in stock. Therefore, in order to reduce the frequency of clothing replacement and improve the efficiency of stock management, deep learning-based automatic measurement of body size, big data analysis, and machine learning-based “Personalized Combat Uniform Automatic Recommendation System for Enlisted Soldiers” is proposed.

한국어

현재 軍(육군) 입대 장병은 신병훈련소에서 신체에 대한 치수 측정(자동, 수동) 및 샘플 피복을 착용해 본 후, 희망하는 치수로 피복을 지급받고 있다. 하지만, 민간 평상복보다 상대적으로 매우 세분화된 치수 체계를 적용하고 있는 軍에서는 이와 같은 치수 측정 과정에서 발생하는 측정된 치수의 낮은 정확도로 인해 지급받은 피복이 제대로 맞지 않아 피복을 교체하는 빈도가 매우 빈번히 발생하고 있다. 뿐만 아니라 서구적으로 변화된 MZ 세대의 체형변 화를 반영하지 않고, 10여 년 전(前)에 수집된 구세대 체형 데이터 기반의 치수 체계를 적용함으로써 재고량이 비효 율적으로 관리되는 문제점이 있다. 즉, 필요한 규격의 피복은 부족하고 불필요한 규격의 피복재고는 다수 발생하고 있다. 따라서, 피복 교체빈도를 감소시키고 재고관리의 효율성을 향상하기 위해 딥러닝 기반의 신체 치수 자동측정과 빅데이터 분석 및 머신러닝 기반의 “입대 장병 개인 맞춤형 피복 자동 추천 시스템”을 제안한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
1. 머신러닝(Machine Learning, ML)
2. 오픈포즈(OpenPose)
Ⅲ. 제안하는 시스템
1. 시스템 모델링
2. 딥러닝 기반 오픈포즈 API를 활용한 신체치수 측정
3. 빅데이터 분석 및 ML 기반의 피복추천
Ⅳ. 실험 및 결과
1. 모바일 웹 서비스 개발
2. 빅데이터 분석 및 피복추천
Ⅴ. 결론
References

키워드

빅데이터 분석 머신러닝 서포트 벡터 머신 딥러닝 오픈포즈 3D 모델링 Big Data Machine Learning SVM Deep Learning OpenPose 3D Modeling

저자

• 박건우 [ Park GunWoo | 정회원, 국방대학교 국방과학학과 교수 ] 단독저자

참고문헌

발행기관

간행물