| 研究概要 |
(1) データ収集システムの拡張および改良
大量データ収集のために,既存のデータ収集システムを拡張および改善した。モバイル機器の充実とサーバ機能の充実を図った。まず,可搬性に優れた小型サーバ用PCを用いて仮設のサーバ2台を連動したシステムを構成した。サーバ間には,マスター&スレイブのデータベース連動を実現し,データの保護とセキュリティを確保した。測定用モバイル機器とは無線LANを校正して対応した。
(2) 大量データ収集
大量データ収集のための,予備的なトラフィック調査を行った。サーバあたりのモバイル端末の台数や通信形式を最適化し,実用に堪えるサーバ構成を実現することができた。
(3) 感性評価データ構造アーキテクチャの検討
分類要素:「商品」「消費者」「社会要因」に対する,感性パラメータの特徴分析を行った。調査結果のデータをいくつかのパターンに分類し,特徴分析した結果としてデータベース化することができた。また,重み関数を付加した感性パラメータにより,評価手段を多方面から検証できるようにした。
(4) 感性評価検索アーキテクチャの検討
感性情報を即座に検索・抽出させるためには簡単化した論理システムを用いることが有利である。従来の曖昧分析では計算量が多い欠点があると考えられる。本研究では,実際に商品開発にフィードバックする異種オブジェクト間の関連について,分類要素ごとにリアルタイムに評価する手法を検討している。検索の論理演算手法として,三値論理表を用いた不確定な論理演算手法を用いて高速化できることが分かった。
|
