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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:蘇嫈襄
研究生(外文):SU, YING-HSIANG
論文名稱:運用資料探勘發展軍用防彈背心生產尺碼
論文名稱(外文):Using Data Mining to Develop a Size System for Military Bulletproof Vest
指導教授:温志皓石裕川石裕川引用關係
指導教授(外文):WEN, CHIH-HAOSHIH, YUH-CHUAN
口試委員:温志皓石裕川鄭明顯陳盈如許銘家
口試委員(外文):WEN, CHIH-HAOSHIH, YUH-CHUANZHENG, MING-XIANCHEN, YIN-JUHSU, MING-JIA
口試日期:2019-05-10
學位類別:碩士
校院名稱:國防大學
系所名稱:運籌管理學系
學門:商業及管理學門
學類:行銷與流通學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2019
畢業學年度:107
語文別:中文
論文頁數:64
中文關鍵詞:防彈背心人體計測TG3D 掃描儀K平均法C5.0決策樹
外文關鍵詞:Bulletproof VestAnthropometricsTG3D ScannerK-MeansC5.0
相關次數:
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防彈背心提供保護軍、警及特殊作業需求人員等生命安全之功能。因此,防彈背心屬於機能性服裝的一種。現行制式之軍用防彈背心使用之材質,雖然都符合美國 NIJ (US National Institute of Justice) 標準,但是存在使用問題有以下兩點。一、目前尺碼之規劃係依據美軍之設計,與我國人之身型有明顯差距。二、未考量到男、女性別生理差異,影響女性使用者之舒適感及動作靈巧。當防彈背心尺寸不合,將會對使用者之肩、胸與背部造成不適;甚至可能會危及使用者的人身安全。近年來投入軍、警及相關工作之女性人數急遽增加。發展考量男、女性別生理差異及符合我國人身型之防彈背心,實為重要研究課題。
本研究先使用 TG3D 掃描儀針對使用者進行量測,蒐集男 (716人)、女性 (280人) 共 996 人。透過集群分析之 K-means 演算法,分別建立男、女性各 6 個最適分群模型。根據模型結果去計算防彈背心外套以及防彈內襯的所有尺寸,產生新的尺碼表。接著,本研究將分群的結果,建立 C5.0決策樹模型,驗證新尺碼的準確率。最後,將本研究的結果,提供生產單位打樣試產,進行穿著舒適度驗證。計算結果,男、女尺碼的準確率分別可達 99.07% 及 96%。研究結果顯示,新尺碼可有效符合我國人之身型。
Bulletproof vests provide life safety features such as protection for military, police, and special operations personnel. Therefore, the bulletproof vest is a kind of functional clothing. The material used in the current military bulletproof vests is following the US NIJ standards, but there are two problems with the use. First, the current size planning is based on the design of the US military, and there is a clear gap between the size of the Taiwanese people. Second, the physiological differences between men and women are not considered, which affects the comfort and movement of female users. When the bulletproof vest is not the same size, it will cause discomfort to the user's shoulder, chest and back. The number of women who have invested in military, police and related work has increased dramatically in recent years. It is an important research topic to consider the development of male and female physiological differences and bulletproof vests that conform to our personal body.
This study first used the TG3D scanner to measure the user and collected 996 males (716 people) and females (280 people). Through the K-means algorithm of cluster analysis, six optimal cluster models of male and female are established respectively. Based on the model results, all sizes of the bulletproof vest and the bulletproof lining are calculated to create a new size chart. Next, this study will cluster the results and establish a C5.0 decision tree model to verify the accuracy of the new size. Finally, the results of this study will be provided to provide production unit proofing and verification of wearing comfort. The calculation results show that the accuracy of male and female sizes can reach 99.07% and 96% respectively. The research results show that the new size can effectively conform to the shape of our people.
誌謝 i
摘要 ii
Abstract iii
目錄 iv
表目錄 vii
圖目錄 viii
第一章 緒論 1
1.1研究背景 1
1.1.1防彈背心由來 1
1.1.2防彈背心的重要性 1
1.2研究動機 3
1.2.1現有防彈背心介紹 3
1.2.2 現有防彈背心尺碼界定 4
1.3研究目的 5
1.4研究範圍 5
1.5研究流程 5
第二章 文獻探討 7
2.1體型與服裝尺碼分類 7
2.2人體計測 9
2.2.1 人體計測定義 9
2.2.2 人體計測相關應用 10
2.3 防彈背心 11
2.4集群分析 12
2.4.1 定義 12
2.4.2 集群分析運用於人體計測相關研究 14
2.5 分類法 16
2.5.1 定義 16
2.5.2 決策樹分析 16
2.6 文獻小結 18
第三章 研究方法 19
3.1研究架構 19
3.2研究對象 20
3.3變數選取 21
3.4建立性別資料集群的方法:K-Means演算法 22
3.5建立尺碼分類規則的方法:C5.0演算法 23
3.6尺碼分類效益評估:混淆矩陣 24
3.7尺碼分群效益評估:側影係數 26
第四章 資料分析結果 28
4.1集群分析 28
4.1.1 男性 28
4.1.2 女性 30
4.1.3 尺碼界定 32
4.2尺碼分類規則 34
4.2.1 男性 34
4.2.2 女性 36
4.3尺碼分類效益評估 37
4.3.1 男性 37
4.3.2 女性 38
4.4防彈背心尺碼建議 38
4.4.1 防彈背心內蕊尺碼規劃 38
4.4.2 防彈背心外套尺碼規劃 40
4.5 最適分群數量評估 41
第五章 結論與建議 47
5.1研究結論 47
5.2研究貢獻 47
5.3研究限制 48
5.4未來展望 50
參考文獻 51
一、中文部分
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二、外文部分
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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