Misc - 曽我　真人

学習者が熟練者の視点で熟練者の動作を追従できる AR を用いたモーションナビゲータ

西野友泰・曽我真人・瀧 寛和(和歌山大)

モーションキャプチャ シンポジウム2011 文部科学省特別教育研究「Hand-MoCap による技能継承・支援技術の研究開発事業」成果報告 ～技能のデジタル化と教育のための学際的研究～ ( 秋田大学，和歌山大学，文部科学省 )    2011年09月

実世界の夜空をコンテンツとする注視点の提示が可能な星座協調学習支援環境

大濱雅仁,曽我真人

第36回教育システム情報学会全国大会 ( 教育システム情報学会 )    2011年08月

左右反転動作を利用した動作学習支援環境

石井和喜(和歌山大学大学院),曽我真人,瀧寛和(和歌山大学)

第36回教育システム情報学会全国大会 ( 教育システム情報学会 )    2011年08月

透視図法に基づく立体描画における平行線認識スキル学習支援環境の構築

小路口義丈,曽我真人,瀧寛和(和歌山大学)

第36回教育システム情報学会全国大会 ( 教育システム情報学会 )    2011年08月

学習者が熟練者の視点で熟練者の動作を追従できる拡張現実感を用いたモーションナビゲータ

西野友泰(日立ソリューションズ),曽我真人,瀧寛和(和歌山大学)

第36回教育システム情報学会全国大会 ( 教育システム情報学会 )    2011年08月

リンゴの皮むき動作における熟練者と非熟練者の分析に基づく学習支援環境の設計

太田 沙織, 曽我 真人, 山本 奈美

先進的学習科学と工学研究会 ( 人工知能学会 )  62   21 - 26   2011年07月

リンゴの皮むきにおける熟練者と非手指動作分析基づくスキル学習支援環境設計

太田 沙織(和歌山大学),曽我 真人(和歌山大学),山本 奈美(和歌山大学),瀧 寛和(和歌山大学)

第62回 人工知能学会先進的学習科学と工学研究会（SIG-ALST） ( 人工知能学会 )    2011年07月

バスケットボールのシュート時の熟練者と初心者の全身フォーム比較分析と学習支援環境の設計

安松谷 亮宏, 曽我 真人, 瀧 寛和

2011年度人工知能学会全国大会（第25回） ( 人工知能学会 )  25   3D2-OS8-8 (CDROM) - 4   2011年06月

視点を自由に設定できる人物画の輪郭線スケッチ学習支援環境の構築

山田卓(和歌山大学), 曽我真人(和歌山大学), 瀧寛和(和歌山大学)

2011年度人工知能学会全国大会（第25回） ( 人工知能学会 )  25   1H1-1in(CDROM) - 4   2011年06月

運動学習初心者のための重心移動可視化システムの構築

川越喬純(和歌山大学), 曽我真人(和歌山大学), 瀧寛和(和歌山大学)

2011年度人工知能学会全国大会（第25回） ( 人工知能学会 )  25   3D2-OS8-10 (CDROM) - 3   2011年06月

自己学習支援システムデザインと初学者の看護スキル習得状況

真嶋由貴恵・迫田真幸・前川泰子(阪府大)・曽我真人(和歌山大)

電子情報通信学会教育工学研究会 ( 電子情報通信学会 )    信学技報, vol. 111, no. 39, ET2011-12, pp. 65-70, 2011年5月.   2011年05月

透視図法における平行線認識スキル学習支援環境の構築

小路口義丈・曽我真人・瀧 寛和(和歌山大)

電子情報通信学会教育工学研究会 ( 電子情報通信学会 )    信学技報, vol. 111, no. 39, ET2011-16, pp. 87-92, 2011年5月.   2011年05月

看護技術実施時の手指動作再現による学習支援システム

真嶋由貴恵,曽我真人,前川泰子

教育システム情報学会（JSiSE）2011年度第1回研究会 ( 教育システム情報学会（JSiSE） )  26 ( 1 ) 4月12日 - 54   2011年05月

マンガにおける視線の誘導手法と視線移動および印象の関係の検証

根来美貴・曽我真人・瀧 寛和

電子情報通信学会教育工学研究会 ( 電子情報通信学会 )  111 ( 39 ) 信学技報, vol. 111, no. 39, ET2011-10, pp. 53-58, 2011年5月. - 58   2011年05月

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近年,マンガの描き方を記した書籍には『視線誘導』という技術が記載されている.『視線誘導』とは「ページのコマの絵を追っていく読者の視線の自然な流れを作る」技術である.この視線の流れを作者がコントロールすることで,マンガ内の時間感覚やリズムなどを希望した通りに読み進めてもらえる.しかしこれは著者の経験に基づいて記述されているものであり,実験により証明されたものではない.そこで本研究では書籍および参考資料に記載されている視線誘導の例からマンガを作成し,視線分析装置を用いた分析を行った.また印象の変化が発生するとされるものにはアンケートを実施した.そこから視線誘導の有用性を明らかにすることを目的とした.

モーションキャプチャシステムを利用した重心可視化システムの構築

川越喬純・曽我真人・瀧 寛和

電子情報通信学会教育工学研究会 ( 電子情報通信学会 )    信学技報, vol. 111, no. 39, ET2011-13, pp. 71-74, 2011年5月   2011年05月

視点を自由に設定可能な人物の輪郭線スケッチ学習支援環境の構築

山田 卓,曽我 真人,瀧 寛和 (和歌山大)

情報処理学会インタラクション2011 ( 情報処理学会 )    http://www.interaction-ipsj.org/archives/paper2011/interactive/0237/2INH-8.pdf   2011年03月  [査読有り]

モーションキャプチャシステムを利用した左右反転動作スキル習得支援環境の構築

石井 和喜,曽我 真人,瀧 寛和(和歌山大)

情報処理学会インタラクション2011 ( 情報処理学会 )    http://www.interaction-ipsj.org/archives/paper2011/interactive/0139/1INH-8.pdf   2011年03月  [査読有り]

熟練者と学習者の視点を統合するスキル動作提示手法の提案

西野 友泰,曽我 真人,瀧 寛和(和歌山大)

情報処理学会インタラクション2011 ( 情報処理学会 )    http://www.interaction-ipsj.org/archives/paper2011/interactive/0102/1INH-2.pdf   2011年03月  [査読有り]

バスケットボールのシュート時の熟練者と初心者の 全身フォーム比較分析と学習支援環境の設計

安松谷 亮宏,曽我 真人,瀧 寛和 (和歌山大)

情報処理学会インタラクション2011 ( 情報処理学会 )  25   http://www.interaction-ipsj.org/archives/paper2011/interactive/0214/2INH-2.pdf - 4   2011年03月  [査読有り]

Proposal and development of reversal motion skill leaning support environment

Kazuki Ishii, Masato Soga, Hirokazu Taki

2011 International Conference on Information Technology Based Higher Education and Training, ITHET 2011 ( IEEE )    CDROM   2011年  [査読有り]

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It is not easy to master reversal motion by himself / herself, because reversal motion uses different muscles that were not used in the dominant motion, and the reversal motion tend to be awkward. Dominant motion means the motion that a learner can play sports naturally with. In this background, we propose reversal motion skill self-learning environment that shows advice based on learner's dominant motion. In this study, we supposed that learners can play with dominant motions almost perfectly but can play poorly with reversal motions. The learners try to improve their reversal motion by referencing reversed dominant motion. In this process, when a learner input his/her reversal motion data, then the self-learning environment shows difference between the reversed dominant motion and reversal motion. The environment also tells how to improve the reversal motion. © 2011 IEEE.

DOI