| 研究課題/領域番号 |
17K00728
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| 研究機関 | 長崎県立大学 |
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研究代表者 |
金谷 一朗 長崎県立大学, 情報システム学部, 教授 (50314555)
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| 研究分担者 |
山本 景子 京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 助教 (10585756)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | デザイン学 / 機械学習 / コンピュータ支援設計 |
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| 研究実績の概要 |
H29年度構築の装置を用いてデザイン事例を収集し，深層学習用計算機を用いてデザイン事例の機械分類を行った．造形デザイン感性の数学モデルを本分類に従って計算機上に実装し，デザイナ感性を理解するCADシステムの試作を行った．実装した造形デザイン感性の微分幾何学モデルがどの程度普遍性を持つか調べるため，次の項目の実験を行った．(a)提案数学モデルを実装したCADシステムの工業デザイナによる主観評価，(b)提案数学モデルによる自動生成した意匠局面の一般ユーザによる印象の統計調査．
また既存の工業製品，彫刻，建築などのうち美術的評価の高いものを選び，三次元計測装置を用いてそれらの形状を取得し，それらの印象と提案モデルの一致度をはかり，将来のデジタルアーカイブ応用の基礎データとした．
具体的には，「デザイナに寄り添ってきもちをかたちにする深層学習型デザイン支援システム」として，本研究提案者が従来作成していたデザイン印象に基づく曲線・曲面を生成可能な3次元CADシステムを元に，上述の深層学習機能を付加し，すでに得られているデザイン幾何学モデルにデザイナ固有のパラメタをもたせることで，デザイナに寄り添うデザイン支援システムを構築した．また，本研究提案者らはすでに国内外の建築，工業デザインの3次元モデルを多数収集しているところであるが，これらの形状からその印象を決定づける特徴的な部分を抜き出し，印象語との対応付を行い，データベース化し，形状間の印象的距離を求める試行を実施した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
概ね当初の予定通りに進展している．研究分担を行っている他研究からの貢献があり，研究の一部は当初の計画よりも進んでいるが，全体としては概ね当初の予定通りである．
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| 今後の研究の推進方策 |
H30年度までの研究成果をもとに，対外発表並びに研究の総点検を行う．具体的には(1)デザイン取得の方法論は妥当なものか(2)深層学習のアルゴリズムは妥当なものか(3)データ数は適当か(4)パラメトリックに生成したデザインは妥当なものか(5)研究成果は十分に社会へ還元されているかを点検する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初予定よりも購入価格が下回ったため次年度使用額が生じた．次年度使用額は研究推進のため適切に用いる．
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