Project/Area Number |
23K11746
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 90010:Design-related
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Research Institution | Keio University |
Principal Investigator |
加藤 健郎 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (70580091)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 浩一郎 千葉大学, デザイン・リサーチ・インスティテュート, 准教授 (40598330)
蘆澤 雄亮 芝浦工業大学, デザイン工学部, 教授 (90634585)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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Keywords | ジェネラティブデザイン / 感性設計 / 形態評価 / 美学 / 感性工学 / 発想法 / 美的好み / 曲率 |
Outline of Research at the Start |
本研究では,複雑さや秩序などの美学に基づく対象物自体の要因系と,流暢性や新規性などの評価者のコンテクストに関する要因系を用いて美的好みのモデルを定義するとともに,同モデルに基づいて,形状を自動的に生成するジェネラティブデザインシステムを構築する.
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究では,本研究では,「複雑さ」や「秩序」などの美学に基づく対象物自体の要因系と,「流暢性」や「新奇性」などの評価者のコンテクストに関する要因系を用いて美的好みのモデルを定義するとともに,同モデルに基づく形状生成システムを構築することを目的としている. 2023年度の研究では,画像/形状特徴量の分類を行うとともに,それを用いた意匠評価のための指標の提案を行いその研究成果の発信を実施した.主な成果として,以下の2つがある. 1つ目は,印象評価に関する画像特徴量に関するシステマティックレビューを行い,選出された2次元フーリエ解析を用いた画像特徴量と印象評価が,高い相関関係を有することを明らかにしたことである.具体的には,ダイヤモンドの光学シミュレーション動画を事例として,2次元フーリエ解析結果の一部の角度や周波数成分が,ダイヤモンドの複数種の煌めきに関する印象評価と合致することを明らかにした. 2つ目は,3次元形状を重心位置で分割した2つの形状のCasorati曲率分布を算出し,それらのJensen/Shannon距離の小ささを,「秩序」に関する形状特徴量として提案するとともに,同特徴量と「秩序」や「美的好み」などの印象評価が,高い相関関係を有することを明らかにしたことの2つが挙げられる.具体的には,Birkhofの形状を基に,押し出しや回転で作成した3次元形状を事例として,提案した形状特徴量が,形状の「秩序」と高い相関関係を有することを明らかにするとともに,「美的好み」にも影響することを明らかにした. これらに関する成果は,原著論文1件(さらに1件投稿中),国内会議発表1件にて報告された.
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究は,研究実施計画と同等の進捗で順調に実施されている.今後も引き続き,研究および成果発信を推進していく予定である.
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Strategy for Future Research Activity |
次年度の2024年度の研究では,予定通り2023年度の成果に基づいて,ジェネラティブデザインシステムの提案と検証を進めていく予定である.その際,オンラインアンケートを用いた有効性検証を積極的に利用し,多くのサンプルをスピーディーに収集することで,研究を加速させる予定である.
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