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J-GLOBAL ID：202102248439989625   整理番号：21A3063647

強化設計概念評価のためのエンドユーザデータの利用:マルチモーダル深層回帰モデル【JST・京大機械翻訳】

Leveraging End-User Data for Enhanced Design Concept Evaluation: A Multimodal Deep Regression Model

著者 (3件)： Yuan Chenxi (Department of Mechanical and Industrial Engineering, Northeastern University, Boston, MA 02115) ,  Marion Tucker (D’Amore-McKim School of Business, Northeastern University, Boston, MA 02115) ,  Moghaddam Mohsen (Department of Mechanical and Industrial Engineering, Northeastern University, Boston, MA 02115)
資料名： Journal of Mechanical Design  (Journal of Mechanical Design)
巻： 144  号： 2  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0960A  ISSN： 1050-0472  CODEN： JMDEDB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 設計概念評価は,製品の成功とライフサイクルにわたる総コストに大きな影響を与える新しい製品開発プロセスにおける重要なプロセスである。本論文は,概念評価における最先端技術の2つの限界によって動機づけられた。(1)ユーザフィードバックの量と多様性,および品質機能展開のような既存の概念評価法によって利用される洞察は限られている。(2)主観的概念評価法は,評価のために考慮された概念の数を制限する重要なマニュアル努力を必要とする。深いマルチモーダル設計評価(DMDE)モデルを,既存の設計に関する大規模ユーザレビューに基づいて,新しい概念の全体的および属性レベル望ましさの正確でスケーラブルな予測を有する設計者を提供することによって,これらのギャップを埋めるために提案する。ユーザの属性レベル感情強度を最初に抽出し,オンラインレビューから集約した。次に,マルチモーダル深層回帰モデルを開発し,微調整されたResNet-50モデルおよび変圧器モデルから微調整した双方向符号器表現による製品記述から,また,新しい自己注意ベース融合モデルを用いて,製品記述から,正接製品画像から抽出される特徴に基づく全体および属性レベル感情値を予測した。DMDEモデルは,概念開発プロセスの中でデータ駆動,ユーザ中心ループを追加し,概念評価プロセスをよりよく知らせる。オンライン履物店からの大規模データセットに関する数値実験は,0.001MSE損失と99.1%以上の精度でDMDEモデルによって有望な性能を示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 変圧器 ,  ライフサイクル ,  画像処理 ,  総原価 ,  符号器 ,  履物 ,  *多モード ,  *回帰モデル ,  深層
準シソーラス用語： *エンドユーザ ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 設計自動化 ,  新製品開発 ,  設計評価 ,  画像処理 ,  自然言語処理 ,  深い回帰

分類 (2件)： マーケティング  (KA06020W) ,  工業・技術設計  (HA05000Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 強化 ,  設計概念 ,  評価 ,  エンドユーザ ,  マルチモーダル ,  深層 ,  回帰モデル