文献

J-GLOBAL ID：201902257747983373   整理番号：19A2418716

Wekit.One 経験捕捉と再制定のためのセンサベース拡張現実感システム【JST・京大機械翻訳】

WEKIT.One: A Sensor-Based Augmented Reality System for Experience Capture and Re-enactment

著者 (8件)： Limbu Bibeg (Open University of Netherlands, Heerlen, The Netherlands) ,  Vovk Alla (Oxford Brookes University, Oxford, UK) ,  Jarodzka Halszka (Open University of Netherlands, Heerlen, The Netherlands) ,  Klemke Roland (Open University of Netherlands, Heerlen, The Netherlands) ,  Klemke Roland (Cologne Game Lab, Cologne, Germany) ,  Wild Fridolin (Oxford Brookes University, Oxford, UK) ,  Specht Marcus (Open University of Netherlands, Heerlen, The Netherlands) ,  Specht Marcus (LDE Centre for education and learning, Delft, The Netherlands)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11722  ページ： 158-171  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 身体摩耗センサは,訓練目的のための人間の性能を把握し,分析し,再生するために用いることができる。このようなアプローチに対する重要な挑戦は,捕捉された専門家の経験が実際に訓練に適しているという妥当性を確立することである。本論文では,これを評価するために,アンケートに基づくエキスパート評価と相補的訓練知識評価を適用し,採用したアプローチとWEKITソリューションにより生成したモデル,ハードウェアとソフトウェア応用を検討した。この解決策は,WEKITプロジェクト内で開発されたID4ARフレームワークを用いて開発された。ID4ARフレームワークは,訓練のための拡張現実感とセンサベースの応用を設計するために用いることができる,ドメインのアグノスティックなフレームワークである。本研究では,航空機保全,医用画像,および宇宙訓練の専門領域における3つの独立したテストベッドにわたる三角形の妥当性を示し,専門家調査を完了した61人の専門家と訓練知識試験を完了した337人の学生を対象とした。結果は,捕捉されたエキスパートモデルがすべての3つの領域において積極的に受信され,受容の同定されたレベルは,解が大規模な訓練目的のためのモデルを捕捉できることを示唆する。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 宇宙空間 ,  ソフトウェア ,  航空機 ,  アンケート ,  *センサ ,  ハードウェア ,  医用画像 ,  摩耗 ,  *拡張現実感 ,  *捕獲 ,  保全
準シソーラス用語： テストベッド , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 拡張現実感 ,  センサ ,  エキスパートモデル ,  訓練

分類 (3件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  CAD,CAM  (JE10000A)

タイトルに関連する用語 (3件)： 経験 ,  捕捉 ,  拡張現実感