著者

大杉 隆文 仲西 渉 多井中 美咲 井上 卓也 伊藤 悠 岩井 瞭太 香川 健太 松下 光範 堀 雅洋 荻野 正樹

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.58, no.11, pp.1765-1775, 2017-11-15

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本研究の目的は,動物園の来訪者を対象に,園内を回遊しつつ自発的に動物に対する知識を深めることを促すことである.動物園などの社会教育施設では,来訪者に対して学習機会を提供することが可能である.しかし,動物園においては,学習の機会を提供する役割が薄れ,娯楽施設のような認識がされており,来園者の能動的な学習の姿勢を促すような情報の提示方法についての工夫は不十分である.本稿では,展示物に対する説明提示の方法を改善するために,利用者が自発的に動物を観察し,動物に対する知識を得ながら園内を回遊できるアプリケーションを実装した.回遊アプリには,(1)クイズ機能,(2)キャッチフレーズ提示機能,(3) Map機能,(4)動物図鑑機能を取り入れた.ユーザ観察の結果,アプリケーションがより詳しく観察することに貢献していること,動物園の全体に行動が及んでいることが示唆された.The purpose of this research is to encourage a visitor of zoo to deepen their knowledge of animals by facilitating autonomic obserbation while walking around the zoo. In general, the primary role of social educational facilities such as zoo is to offer learning opportunities to visitors. However, particularly at zoo, the role is diminished and it tends to be recognized as entertainment facilities. We assume that ingenuity on presenting information of animals to encourage visitors' active learning is insufficient. In order to improve the problem, this paper proposes a mobile application that users can spontaneously observe animals and get knowledge of the animals while going around in the zoo. The application has fourfunctions: (1) providing a quiz, (2) providing catch phrases, (3) navigating in the zoo, and (4) surveying animals' biology. Experimental results suggested that the application facilitates more detailed observation, and that the participant's behavior is spreading throughout the zoo.

著者

西川 輝彦 港 隆史 荻野 正樹 浅田 稔

出版者

一般社団法人 日本機械学会

雑誌

ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 2011 (ISSN:24243124)

巻号頁・発行日

pp._2P2-M02_1-_2P2-M02_4, 2011-05-26 (Released:2017-06-19)

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This paper proposes a hierarchical model which is composed of a slow feature analysis (SFA) network to extract multi-modal representation of a humanoid robot. The experiment with humanoid robot shows that the network can integrate multi-modal information and detect semantic features by the extraction of the slowly varying features from the high-dimensional input sensory signal, and it shows that the multi-modal representation is useful as state representation for reinforcement learning compared with using state representation without the integration of the multi-modal information.

著者

林 勲 北 彩香 荻野 正樹

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 第30回ファジィシステムシンポジウム

巻号頁・発行日

pp.256-261, 2014 (Released:2015-04-01)

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運動の学習やスキル獲得に関する計算論的神経回路モデルの研究において,川人らの内部モデルが有用である.内部モデルは,Allen-Tsukaharaの制御モデルを核とし,フィードバック制御とフィードフォワード制御の連合性により身体の動作を表現する.本研究では,内部モデルのフィードバック制御とフィードフォワード制御の切り替えを確認するため,被験者にコンピュータ画面に表示される番号と合致するボタンを押す課題を与える.反復提示が複数回行なわれるならば,フィードバック制御に対するフィードフォワード制御の比率が高くなり,そのフィードフォワード制御が顕著に表現化される.ここでは,この反復動作の視覚-運動課題における動作とその反応時間,脳波信号に注目して,これらの関連性について議論する.