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J-GLOBAL ID：201902257895700826   整理番号：19A0017657

深層学習を用いた自動車シートの体圧分布解析【JST・京大機械翻訳】

Analysis of body pressure distribution on car seats by using deep learning

著者 (8件)： Mitsuya Reiko (Research Institute for Science and Engineering, Waseda University, Shinjuku, Tokyo, 169-8555, Japan) ,  Kato Kazuhito (Seating Development, NHK Spring Co. Ltd, Kanazawa-ku, Yokohama, 236-0004, Japan) ,  Kou Nei (Seating Development, NHK Spring Co. Ltd, Kanazawa-ku, Yokohama, 236-0004, Japan) ,  Nakamura Takeshi (Seating Development, NHK Spring Co. Ltd, Kanazawa-ku, Yokohama, 236-0004, Japan) ,  Sugawara Kohei (Department of Intermedia Art and Science, School of Fundamental Science and Engineering, Waseda University, Shinjuku, Tokyo, 169-8555, Japan) ,  Dobashi Hiroki (Department of Intermedia Art and Science, School of Fundamental Science and Engineering, Waseda University, Shinjuku, Tokyo, 169-8555, Japan) ,  Sugita Takuro (Department of Intermedia Art and Science, School of Fundamental Science and Engineering, Waseda University, Shinjuku, Tokyo, 169-8555, Japan) ,  Kawai Takashi (Department of Intermedia Art and Science, School of Fundamental Science and Engineering, Waseda University, Shinjuku, Tokyo, 169-8555, Japan)
資料名： Applied Ergonomics  (Applied Ergonomics)
巻： 75  ページ： 283-287  発行年： 2019年 
JST資料番号： E0803A  ISSN： 0003-6870  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,教師つきの深い学習を用いて,快適性,参加者の身体サイズ,および座席の特性を含む身体の圧力分布から情報を抽出し,教師なしの深い学習を用いて官能評価に対応する体圧特性を抽出することを目的とした。18人の参加者と19種類の自動車シートの体圧データを分析に用いた。クッション特性と座席快適性に関する9項目の官能評価を行った。解析から,ボディサイズと自動車シートを,体圧分布データを用いて高精度で分類できることを決定した。官能評価項目では,正解率が高かった。マットの細胞の重要性を調べることにより,シートクッションと背もたれ,身体サイズ,自動車座席,感覚評価に関連する部分における体圧マットの特徴を詳細に決定することができた。研究成果は自動車シートの開発に適用できる。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 圧力分布 ,  官能検査 ,  快適性 ,  *座席 ,  サポートベクトルマシン ,  特徴抽出 ,  機械学習
準シソーラス用語： 背もたれ ,  正解率 ,  高精度 ,  クッション ,  *体圧 ,  体圧分布 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 体圧分布 ,  カーシート ,  機械学習 ,  深層学習 ,  サポートベクトルマシン ,  特性抽出

分類 (1件)： 人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  自動車 ,  体圧分布 ,  解析