| 研究分担者 |
大和 裕幸 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 教授 (50220421)
増田 宏 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助教授 (40302757)
安藤 英幸 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 助手 (60323440)
渡辺 岩夫 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助手 (70010890)
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| 研究概要 |
本年度は,昨年度に開発した要素技術にもとづいて,特徴領域の抽出技術,全情報の表示技術,可視化結果の定量的な比較技術と比較を利用した可視化情報の高精度化を中心として技術開発を行い,可視化情報の解釈と認知のための枠組みを提案した。また,広域分散型の設計環境を想定し,情報の交換と検索について考察を行い,設計システムにおける可視化情報の利用技術について総括した。
具体的には,特徴領域の抽出法として昨年度提案した3次元物体表面近傍の特異点分布の効率的な探索法と渦度場の渦要素化という二つの方法と,全情報の表示技術を組み合わせることによって,詳細情報と最も簡素化された情報を繋ぐ可視化情報の階層化を行った。また,階層的な可視化法を提案した。さらに,可視化情報を設計情報へと展開するためには,可視化情報の定量化と高精度化が必要になるという考察を行い,広域に分散する様々なデータに対する比較によって,精度の高い定量情報の選別が可能であることを示した。その結果,階層化と比較による情報選別によって,概念設計から詳細設計に至る設計の段階毎に必要な可視化情報をオンデマンド形式で得る方法が提示できた。しかしながら,二つの新たな課題が生じた。情報の管理と情報交換の効率化,及び情報認識である。前者に対しては,セマンティックウェブを利用した情報の管理法,及び可視化情報に含まれる幾何情報の圧縮と効率的な交換手法を提案することによって一つの解決策を示した。後者に対しては,可視化情報が与えられたときの熟練者の行動パターンを分析することによって認識モデルが構築できるという戦略のもとで,高速度ビデオ撮影とその画像解析を行うことで行動を分析するという方針を提案した。
なお,上記の研究と同時に今後の計算機環境を考慮して,グリッドコンピューティングを利用した並列可視化技術の拡張を行った。
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