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4 平成24年1月23日 技術開発懇談会 in 魚沼 感性工学によるデザイン 因果の順推論 感性評価 感性デザイン 因果の逆推論 物理形状 モノ イメージ 言葉 物理形状をどのように表現するか イメージをどのように表現するか 物理形状とイメージの関係づけと変換はどうするか 技術開発懇談会 in 魚沼 パーソナル コンストラクト理論 人間の認知と評価の理論(George A. Kelly 1955) 抽象化 快適 不快 広い 狭い 大きい 小さい 主観的 抽象的理解 感覚的理解 客観的 具体的理解 人間は 感覚器で知覚した 環境を 対立概念のペア コンストラクト によって 認知する 大きい 小さい 長い 短い そして 感覚器から得た コンストラクトを上位レベルに 抽象化し 理解する コンストラクトシステム 技術開発懇談会 in 魚沼 4

5 1) 1) 2)

6 平成24年1月23日 技術開発懇談会 in 魚沼 デザイン支援システム 2 物理形状とイメージの関係づけと変換はどうするか 1 過去のデザイン 製品 例を被験者 複数 に見せ そのイメージのアンケート アンケート結果を 数量化理論 ファジィ理論 ニューラルネット ラフ集合論等を用いて分析し イメージ デザイン要素間の関係を表現 - 複数の被験者の意見を集約するので アンケートを取った被験者達の感性を 平均したような関係 変換となる 2 システムがデザイン案を複数生成し そのデザイン画をユーザに見せ ユーザに評価 または点数 してもらい それを元に次のデザイン案を 複数生成する 生物の進化を模擬した 対話型 遺伝的アルゴリズム 最適化 アルゴリズム を用いることが多い - 1人のユーザの評価に従って最適化を行うため その個人の好みに 依存したデザインを生成することになる デザイン支援システム 技術開発懇談会 in 魚沼 - 対話型遺伝的アルゴリズム - 遺伝子 第N世代 染色体 デザイン要素を パラメータ化 淘汰 選択 交叉 突然変異 第N 1世代 評価関数によって淘汰 選択する と評価関数が高くなるように進化 対話型遺伝的アルゴリズムでは 評価関数でなく ユーザが実際の デザインを見て評価する 逆変換 技術開発懇談会 in 魚沼

7 (A) (B) A B (1) (2) (3)

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9 (1) s s14 s1, s2, s3,...

10 (2) s5 s28 s15, s16, s17,...

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12 CI / === === =,== = d(a 1,a 2 ) = w i h i (a 1,a 2 ) i=1,n a 1, a 2 h i (a 1, a 2 ) : i w i : i

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15 // // // // // // // //

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