理工学部Faculty of Science and Engineering
HUI200XE(人間情報学 / Human informatics 200)感性工学KANSEI engineering
倉掛 正治Shoji KURAKAKE
授業コードなどClass code etc
学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工学部Faculty of Science and Engineering |
添付ファイル名Attached documents | |
年度Year | 2024 |
授業コードClass code | H6041 |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | |
開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
曜日・時限Day/Period | 水曜4時限水4/Wed.4 |
科目種別Class Type | |
キャンパスCampus | 小金井 |
教室名称Classroom name | 小西館‐W305 |
配当年次Grade | 2年 |
単位数Credit(s) | |
備考(履修条件等)Notes | |
他学部公開科目Open Program | |
他学部公開(履修条件等)Open Program (Notes) | |
グローバル・オープン科目Global Open Program | |
成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
成績優秀者の他学部科目履修(履修条件等)Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
SDGsCPSDGs CP | |
アーバンデザインCPUrban Design CP | |
ダイバーシティCPDiversity CP | |
未来教室CPLearning for the Future CP | |
カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
千代田コンソ単位互換提供(他大学向け)Chiyoda Campus Consortium | |
カテゴリー<理工学部>Category |
応用情報工学科 学科専門科目 |
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Outline (in English)
Students will learn the basics of the physiology of vision, hearing, and somatosensory. Then they will learn some computing methods to process sensor data in accordance with human perception, which are called "KANSEI" information processing.
MATLAB program will be used for experiments regarding human perception.
[Learning activities outside of classroom]
The review and the preparation of each lesson will take 4 hours. How to use MATLAB should be learnt by students themselves by mainly using relevant web pages.
[Grading Criteria /Policy]
Grade is determined 60% by the submission of the assignment for each lesson and 40% by the evaluation of the reports on the issues presented at some lessons.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的(何を学ぶか)Outline and objectives
視覚、聴覚、体性感覚(触覚を含む)のそれぞれに対して、人間の知覚・認知の仕組みや特性と、コンピュータでの処理の基礎を学ぶ。
到達目標Goal
・聴覚、視覚、体性感覚の仕組みを理解する。
・錯覚を含む人の知覚特性の例を知る。
・光・音・接触をコンピュータで処理する基本技術を取得する。
・VRでの触覚の利用など、人の感性に沿ったコンピュータ処理の実例を知る。
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)(学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. )
○授業はパワーポイントスライドを用いた講義形式で行なわれる。
○MATLAB環境で,講師から提供されるコードを実行して、講義で取り上げる技術や手法の理解を深める。
○一部の講義はオンラインで実施される。授業の方法や授業計画の変更、成績評価方法の変更などが必要になった場合は、学習支援システムでその都度通知される。
○講義資料や処理コードの提供は、「学習支援システム(Hoppii)」を通じて行なわれる。
○質問やコメントの受付、およびそれらへのフィードバックは「学習支援システム(Hoppii)」を通じて行なわれる。必要に応じて、質問・コメントが授業内で紹介されることがあり、さらなる議論に活かされる。
アクティブラーニング(グループディスカッション、ディベート等)の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
なし / No
フィールドワーク(学外での実習等)の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching:対面/face to face
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
1[対面/face to face]:聴覚、視覚、体性感覚の特性と錯覚
・講義内容の概要説明
・評価基準の説明
2[対面/face to face]:音の物理的特性
・物理現象としての音
3[対面/face to face]:人の聴覚の特性
・大きな音の感じ方
・1オクターブ違っても同じに聞こえる?
・二つの音の識別
4[オンライン/online]:聴覚認知
・聴覚の能動性
・雑音の中でも音声が聞き取れるのはなぜ?
5[オンライン/online]:聴覚の生理的仕組み
・聴覚の神経生理
・聴覚フィルター
6[対面/face to face]:音声処理の基礎
・音声の特性
・音の情報のコンピュータへの取り込み
・音声認識処理の概要
7[対面/face to face]:感覚知覚過程の一般的特性
・聴覚、視覚、体性感覚に共通する感覚知覚の特性
・刺激強度の感覚尺度、順応等
8[オンライン/online]:光の物理的特性と視覚の仕組み
・物理現象としての光
・視覚の神経生理
・中心視と周辺視
・受容野、赤緑系神経
9[オンライン/online]:明るさと色の知覚
・スライダーが消えて見える理由
・明るさと色の解像度
・コントラスト知覚と視力
10[対面/face to face]:形の知覚と視覚刺激の認知
・形の知覚
・視野の知覚的体制化
・明るさの恒常性
・色の恒常性
11[対面/face to face]:視覚処理のモデル化
・コンピュータでの光の明るさと色の表現
・人の視覚特性のモデル化
12[オンライン/online]:体性感覚(触覚)の知覚と感情
・人体における触覚・体性感覚の知覚の仕組み
・温感、痛み、かゆみ
・触覚と感情との関係
13[対面/face to face]:最終レポート検討
・最終レポート作成
14[オンライン/online]:最終レポートのレビューと感覚処理の応用
・最終レポートの振り返り
・感覚処理の応用例紹介
・触覚センサ、触覚アクチュエーター、VRにおける触覚の効果
授業時間外の学習(準備学習・復習・宿題等)Work to be done outside of class (preparation, etc.)
○本授業の準備・復習等の授業時間外学習は4時間を標準とする。
○MATLABの使い方の基礎は講義で説明するが,自習して使いこなすことが必要。MATLABが動作しない、使い方が分からない、という場合はソフトウェアステーションなどで各自解決すること。
テキスト(教科書)Textbooks
〇教科書は特に定めない。
〇講義スライドは授業支援システムへ事前にアップする。
参考書References
特になし。必要に応じて講義中に紹介する。
成績評価の方法と基準Grading criteria
平常点:40%
・毎回の講義において、講師が指示した課題に対する回答(課題が無い場合は講義の感想)を授業支援システムにアップすること。
・感想の場合は1~2行でよい。
レポート:60%
・レポート課題は3回を予定。内容は、自ら撮影した画像/録音した音声をMATLAB環境に取り込みこと、提供されたコードでデータを処理した結果とその評価を説明すること、講義で説明した基礎的な感覚特性を組み合わせて複雑な現象を説明すること、現象の発生メカニズムのモデル化を行うこと等である。
・課題と回答が対応しているか、記述が論理的であるか、広い範囲の現象へ適用できるモデルになっているか、等が評価基準。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
知識の取得のみならず、実際に知識を使うことにも時間を割くようにする。このことで、理解が深まり、考える力を身につけることにつながる。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
各自のノートPCを使用する。最新版のMATLABを使えるようにインストール(アップデート)と必要な設定をすませておくこと。
その他の重要事項Others
特になし。