| 研究課題/領域番号 |
23K21843
|
|---|
| 補助金の研究課題番号 |
21H03771 (2021-2023)
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2021-2023) |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分90020:図書館情報学および人文社会情報学関連
|
|---|
| 研究機関 | お茶の水女子大学 |
|---|
研究代表者 |
中村 美奈子 お茶の水女子大学, 基幹研究院, 准教授 (20345408)
|
|---|
| 研究分担者 |
芝野 耕司 東京外国語大学, その他部局等, 名誉教授 (50216024)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2026-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
|
| 配分額 *注記 |
15,080千円 (直接経費: 11,600千円、間接経費: 3,480千円)
2025年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2024年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2023年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2022年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2021年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
|
|---|
| キーワード | 舞踊動作分析 / Open Pose / データベース / 深層学習 / 舞踊教育 / 舞踊分析 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
2017年にCMU（ Carnegie Mellon University）から映像データへの深層学習の適用によって、動作データを取得可能なシステムであるOpenPoseが開発され、これによって大量に記録されている映像データから動作データを取得することが可能となり、舞踊研究にビッグデータ処理による量的研究が可能となった。
本研究では、既存のビデオ映像の収集及びデジタル化、OpenPoseなどによる動作データの取得、そして統合文脈N-gram分析による舞踊の全定形表現抽出をもとにした民族舞踊分析を行うことによって、舞踊研究の新地平を開くことを目的とする。
|
| 研究実績の概要 |
2922年度は、いまだコロナ禍にあったため、研究活動には多少制限があったが、可能なことを行った。2023年度に研究を繰り越し、2022年度に行えなかったことを行った。
民族舞踊のデジタル動作データアーカイブの具体的な研究は、次の幾つかのステップに分け実施する必要がある。まず、（1）民族舞踊ビデオ映像の収集、（2）ビデオ映像のデジタル化、（3）デジタル映像データからの姿勢検索ソフトによるデジタル動作データの取得、（4）デジタル動作データの正規化処理、（5）取得データの基本集計及び基本統計処理、（6）（5）のデータを用いた比較民族舞踊研究の6段階である。2022年度は、主に(1)～(3)を行った。まず、既存のビデオやDVDの映像をデータ化する作業を業務委託等により行った。研究手法を、日本製の姿勢検索ソフトに変更して運動データを取得した。
繰越研究としての2023年度は、韓国（ソウル）で開催されたICKL(International Council of Kinetography Laban/Labanotation)国際会議において、Labanotationと舞踊に関する資料収集を行った。また、2023年度は、インドネシア国立藝術大学ジョグジャカルタ校の教員らとの交流と研究会を行い、ジャワ舞踊を中心としたインドネシアの舞踊に関する資料収集を行った。その結果、本務校（お茶の水女子大学）との大学間学術交流協定を締結するに至った。
民族舞踊の定形表現の研究では、3次元空間と時間及び人体部位の合計5次元のデータをどのかたまりでとりあつかうかの検討から始まることから、今回新しい試みとして、理学療法の専門家の研究協力を得て舞踊分析を行った。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
各国の舞踊の専門家からの資料収集（フィールド調査）に思った以上に時間がかかり、成果物が出せていない。
|
| 今後の研究の推進方策 |
引き続き、各国の舞踊の専門家からの資料収集（フィールド調査）に注力するとともに、成果を発表する機会を設けていく。
|
