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通気性や保温性が等しくなるようにつくられた綿、ポリエステル、改質ポリエステルのスムース布で製作した長袖、長ズボンの衣服を着用し、環境湿度変化刺激による衣服の着用快適性評価実験を行った。評価法として、脳での情報の伝達と処理の仕組をもとに考え出されたニューラルネットワークモデルを用いた。着用衣服素材の差が、ニューラルネットワークによる快適性の予測精度や影響因子の重み係数空間の違いとして、反映されるか否かを検討した。
用いた衣服素材の肌触りは、KES-Fシステムを用いた風合い計測から得た。着心地に大きな影響を与える水分特性については、恒温恒湿器内でデシケータ法により測定した吸湿量や吸水量で比較した。これらの結果をもとに、ニューラルネットワークによる衣服の着用快適性評価において、衣服素材の影響が評価できるか否かを検討した。
その結果、汗の吸湿・吸水能力の大きい綿素材の衣服を着用した方が、ポリエステル素材衣服着用時より着用快適性予測の汎化能力は小さかった。また、着用快適性を与える出力ユニットと中間層ユニット間の重み係数空間の比較では、改質ポリエステル繊維は吸湿・吸水特性の近い綿と同様の重み係数空間を示した。これら重み係数空間から各因子が着用快適性に及ぼす影響を定量的に評価することが可能であることが示されたが、さらに被験者数を増やし、身体への刺激の負荷や刺激強度を変えた衣服の着用実験のデータを集積し、より精度の高いニューラルネットワークモデルの構築が必要である。
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