(セッション表へ)

平成25年度 (第64回) 電気・情報関連学会中国支部連合大会

部門: セッション 0601  26. 情報処理-(2)
日時: 2013年10月19日(土) 9:00 - 10:05
部屋: 一般教育棟B棟 B33 (→地図)
座長: 島田 英之 (岡山理科大学 工学部 情報工学科)

26-6 (時間: 9:00 - 9:13)
題名感触装置を利用した音と色と動きによるソフトウェアリエンジニアリング
著者*奥村 震太 (岡山理科大学工学部情報工学科), 岩根 典之 (広島市立大学情報科学部), 吉田 誠 (岡山理科大学工学部情報工学科)
Pagepp. 161 - 162
Keywordソフトウェアリエンジニアリング, 感触装置, モジュール化
Abstractユーザニーズとともに,ソフトウェアは益々高 度化・複雑化している.ソフトウェアの品質を評価 するために,いろいろな指標(メトリックス)が考 案されている.しかしながら,関連する複数の指標 を総合して短時間でソフトウェアの善し悪しを評 価するのは非常に難しい.可視化により評価 する方法が考えられているが,やはり短時間で複 数の指標を同時に評価するのは困難である.著者 らは,人間の身体感覚と遊び心を取り入れること により既存のプログラム改善ツールキットを改善 できないかと考えた.そして,感触装置(HAPTICS) を使用し,触覚,聴覚,視覚を使った身体感覚とソ フトウェア指標を対応付けたソフトウェア改善ツ ールキットの開発を始めた.本論文では, ソフトウェア改善ツールキットの構成,及び感触 装置を利用した音と色と動きよるソフトウェアリ エンジニアリングについて記述する.

26-7 (時間: 9:13 - 9:26)
題名圧力センサを使用したユーザインタフェースに関する基礎実験
著者*瀬戸 昭良 (近畿大学大学院システム工学研究科), 出口 幸子 (近畿大学工学部)
Pagep. 163
Keywordユーザインタフェース, 圧力センサ, Arduino, 標準偏差
Abstract近年では各種センサを使用した入力装置が存在している。そこで本研究では圧力センサについて調査を行った。センサをArduinoに接続し、そのArduinoをPCに接続してデータを取り込んだ。圧力センサが押された際の電圧の変化をArduino で10msごとにサンプリングして測定を行いシリアル通信でPCへ送信して集計処理を行った。圧力センサを使用したとき、個々人が強く押した場合と弱く押した場合についてどのような違いがあるか、また強弱の分離は可能かどうかについて標準偏差やヒストグラムを用いて調査を行った。その結果より圧力センサを押してから100ms以降で強く押した場合と弱く押した場合の分離の可能性が示された。

26-8 (時間: 9:26 - 9:39)
題名キャンパス内の小型施設の設置を想定した景観計画支援システムの開発
著者*舟曳 拓朗, 水上 嘉樹, 多田村 克己 (山口大学工学部)
Pagepp. 164 - 165
Keyword景観, シミュレーション, 小型施設

26-9 (時間: 9:39 - 9:52)
題名制約充足問題の適用による食育教材作成支援
著者*諏訪 貴洋, 伊藤 祥平, 但馬 康宏 (岡山県立大学大学院 システム工学専攻), 久保田 恵 (岡山県立大学 栄養学科)
Pagep. 166
Keyword制約充足問題, 食育, ゲーミフィケーション
Abstract児童向けの食育において,児童自身が選択する機会が多いおやつについて指導することは重要である.児童に栄養的な面からおやつの適量を示す場合,お菓子やジュースなどの組み合わせから栄養的に適したものを探し出すことが必要となる.これは制約充足問題として解くことで,児童に適したお菓子の組み合わせを求めることが可能である.食育の観点からは,おやつの選択をゲーム形式で行わせ,ゲームを通じて評価,指導を行うことによりその効果を高められる.本研究ではおやつの選択を行う食育ゲームにおいて,選択肢の作成支援を目的とする.

26-10 (時間: 9:52 - 10:05)
題名配色の好みによるレコメンドシステム
著者*松田 朗人, 原 元司 (松江工業高等専門学校)
Pagep. 167
Keywordレコメンドシステム, 配色, イメージスケール
Abstract多くの通信販売Webサイトではユーザに商品を推薦する「レコメンドシステム」が実装されている.しかし,一般的に利用されているレコメンドシステムはユーザ個人単位の嗜好情報に基づいていないため,いくつかの問題点がある.本研究では,それらの問題点の解決を図るため,ユーザ個人の配色の好みに基づくレコメンドシステムを提案する.本システムは,ユーザの購入履歴から配色の嗜好情報を抽出し,商品の推薦を行う.これまで,本システムを用いて仮想的に商品を推薦する実験を行い,多くのユーザの嗜好が10回以内の購入で把握できることを確認した.また,従来手法との比較も行い,本システムでの推薦の効果を評価した.