2019 Fiscal Year Research-status Report
Development of a viewing support system that adds symbol information to daily exercise videos
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19K12270
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| Research Institution | Kagawa University |
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Principal Investigator |
後藤田 中 香川大学, 創造工学部, 准教授 (40633095)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
赤木 亮太 芝浦工業大学, システム理工学部, 准教授 (20581458)
小林 雄志 岡山大学, 全学教育・学生支援機構, 助教 (50549491)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 教育工学 / 運動学習 / 身体制御 / トレーニング支援 / フィードバック手法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
まず，初年度の目的は，動きに関わるデータを蓄積し，体の特定部位に重畳表示できるシステムの構築であった．実験場の個人情報保護のため，公知に動画共有を公開は行ってはいないが，動画に動きにかかわるデータを重畳できるシステム（データはデータベースに蓄積）を開発し，付加情報を動画として表示できる機能を開発した．
対象動作として，本研究では，スクワットにおける，屈伸と伸展を設定し，計画通り複数設定を行った．重畳表示によって，知覚（重畳表示による視覚的な符号化パターン）の提示を試行した．今回特に，骨格推定アルゴリズムとアルゴリズムにより推定された骨格の重畳表示を用いて，骨格の位置の変化を示しやすい工夫を行った．
開発したこの符号化パターンを用いて，特定部位の動作成分をどう対応させれば運動者に内省として知識理解面に有意に働くか基礎実験を行った．運動者の認知のステージに，俯瞰的に観察をおこなっている研究者や専門家に客観的に理解されることが重要であり，社会（地域）的なニーズにもこたえる形で，建築関係の職人技能の初等習熟判別に基礎実験を適用した．その結果，スクワットに関連する膝の動きなども含め，スキルの習熟度別に，特徴的な動作成分が明らかになった．
以上，これにより，動画再生に加えて，センサデータを蓄積し，体の特定部位ごとに重畳表示できる動画の生成が実現でき，対象動作を複数設定し，対応する部位の特定成分を視覚情報として変換し，スキルの習熟度別に，特徴的な動作成分が明らかになった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
初年度の計画として最も重要な基盤的なシステムとして，データを蓄積し，体の特定部位ごとに重畳表示して動画を再生できる仕組みが構築できた．また，スクワットを中心として基礎的な実験を経た上で，職人技能に関連したひざの動きの成分によって技能レベルを比較できた．習熟度に関する内容は，2年目を予定していた，また，対象領域として，職人技能者を含めることができたため，当初の計画以上に進展しているといえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き，基礎的な運動（各部位の伸展・屈伸，傾斜[角度]等）を対象として実験を行うと同時に，現在は，専門家の観点からの俯瞰的な視点での評価であることから，運動者本人に関する知識の変化など，主観的な評価についても着手することを検討したい．
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルスの影響により一部出張が変更となったため．
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