著者
大西 和歩 浦西 友樹 劉 暢 Photchara Ratsamee 東田 学 山本 豪志朗 竹村 治雄
出版者
特定非営利活動法人 日本バーチャルリアリティ学会
雑誌
日本バーチャルリアリティ学会論文誌 (ISSN:1344011X)
巻号頁・発行日
vol.27, no.4, pp.331-340, 2022-12-28 (Released:2022-12-28)
参考文献数
16

Bouldering is a sport where competitors climb an artificial wall using holds as support. The climbing route from start to end is called a problem and each problem has its difficulty grade. As the grade of a problem plays an essential role in measuring climber’s ability, a unified standard is desirable. However, measuring the grade still currently relies on personal experience of the routesetters, which results in huge individual difference. The purpose of this study is to evaluate the grade of a bouldering problem in a uniformed manner. Specifically, we propose a two-step machine learning model that takes into account the difficulty and arrangement of each single hold. Experimental results using 11906 problems show that our model has achieved up to 65.5% of accuracy for classifying 13 classes of problem grades.
著者
村田 厚生 早見 武人 山本 豪志朗
出版者
岡山大学
雑誌
基盤研究(B)
巻号頁・発行日
2010-04-01

本研究では,ドラーバーの安心感を高めるための警報システムの人間工学的設計基盤技術,居眠りによる自動車事故防止のための基盤を確立し,ドライバーの反応の正確さ・迅速さを保証するための触覚警報提示方法を同定した。また,ベイズ推定,多項ロジスティック回帰モデルを用いた居眠り予測ロジックを提案し,運転シミュレータを用いた検証実験によって, 90-96%の高い予測精度を得た。