経済学部の学生がデータサイエンス教育研究センターの教員と共に精密工学会専門委員会主催の学会にて研究成果を発表しました！

2024年3月4日(月)・5日(火)、別府国際コンベンションセンターにおいて精密工学会・画像応用技術専門委員会（https://www.tc-iaip.org/）主催の「動的画像処理実利用化ワークショップ2024 (DIA2024: Dynamic Image processing for real Application)」が開催され、成城大学経済学部経済学科3年の臼井啓さんと森由美特任教授が研究成果をインタラクティブ・セッション（ポスターセッション）にて発表しました。この学会はマシンビジョン・コンピュータビジョン分野における画像処理の実利用化に関わる研究・開発の発表、討議、情報交換の場として毎年開催されており、成城大学からは初めての参加となります。ダンス部に所属する臼井さんはダンス動画を解析してダンスパフォーマンスの改善に役立てたいというアイデアがきっかけで、データサイエンスの授業で学んだことを活かし研究活動に取り組みました。

当日は、短い時間にも関わらず20名を超える研究者の方々が熱心に聴講してくださり研究手法について直接議論することができました。理系大学院生の発表が多い中、経済学部3年生の発表ということでたいへん驚かれ、文系学生が自ら積極的に研究活動を行いこのような理工系の学会に参加していることに称賛の言葉をいただきました。文系大学でのデータサイエンス教育の重要性・有用性を知っていただく良い機会となりました。

インタラクティブ・セッション（ポスターセッション）の様子

＜臼井啓さんのコメント＞

今回の発表を通して、普段関わることのできない他大学の教授や学生、企業の方と研究内容について議論を深め、新たな視点にも気づかせていただき、有意義な参加となりました。研究活動から学会を通して、自分のやっていること、やりたいことを論理的に考えて説明する難しさを感じました。質問をされた時も、端的にわかりやすく答えられるように言葉選びに試行錯誤しました。
所属している学部に関係なく、気になることや分析したいことを（どんなジャンルであっても）積極的に研究する姿勢が大切であると感じました。また、それを積極的に発表し、継続して研究する姿勢も大切であると感じました。

＜発表の概要＞

映像からの骨格推定を活用した部活動におけるヒップホップダンスの習熟度合いの評価手法の検討

ヒップホップダンスは上下運動が激しいため、複数人で同じダンスを踊る際に動きを揃えることが難しく、効果的な練習を行うためには、動きの違いをわかりやすく可視化し定量的に評価することが重要と考えました。本研究では、身近なスマートフォンを用いてダンス映像を撮影し、この映像からAIを活用した骨格推定により、上級者と練習者との動きを比較する手法を検討しました。結果として、2人の上下運動の一致度や時差、また身体の向きを数値化して比較することができるようになり、練習者の習熟度を定量的に評価できる可能性があることがわかりました。この評価手法はダンスの客観的・効果的な練習への応用のみならず、姿勢評価や転倒予防など健康教育に役立てることが可能であり、今後の発展研究として進めていきます。