製品デザインの特徴抽出方法の研究 : 可変精度ラフ集合モデルと主成分分析法を用いた決定クラス推定方法の提案

概要

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筆者らの事例研究を通じて,対象の特徴抽出にはラフ集合決定表の結論部の決定クラス推定法が重要とわかってきた。その最新の推定法として,筆者らが提案している可変精度ラフ集合を用いた方法がある。この手法は単一の評価用語に対する特徴抽出に関するものであるが,複数の評価用語に対する特徴抽出に用いられる。そこで本研究では,前段に,前者の可変精度ラフ集合モデルを用いた決定クラスの推定手法の有効性を確認した。具体的には電気剃刀の視覚的使いやすさ感のデザイン評価に関して,提案のラフ集合の決定クラスの絞込み方法で求めその特徴抽出を行った。その分析結果の統計的検定を行いその手法の有効性が確認された。そして,後段では,製品デザインの複数の特徴を抽出する手法について提案を行った。その方法としては,ヘアードライヤーの視覚的使いやすさ感のデザイン評価を事例に,主成分分析の主成分得点を用いた決定クラスの絞込みを行い,各主成分の含む複数の評価用語の特徴を抽出する新たな試みを行った。得られた結果の統計的検定も行いその手法の有効性が確認された。
2011-09-30