芸術科学会論文誌 投稿用カバーシート ■ 論文種類（以下のうちから一つ選択） ・原著論文 フルペーパー (A4版3ページ以上) ■論文分野（以下のうちから一つ選択） ・科学系分野 ■ 論文題名(和文、英文) 　複数の3次元形状操作を統合した直観的入力ツール 　Deformable Input Tool for Intuitive 3-D Geometric Operations ■ 著者名(和文、英文) 　村上　存，　臼井　恵 　Tamotsu MURAKAMI and Megumi USUI ■ 著者所属(和文、英文) 　東京大学　大学院工学系研究科　産業機械工学専攻 　Department of Engineering Synthesis, The University of Tokyo ■ 著者e-mail 　村上　存（murakami@design.t.u-tokyo.ac.jp） 　臼井　恵（megumi@design.t.u-tokyo.ac.jp） ■ 連絡担当者の氏名、住所、所属、電話、Fax、e-mail 　氏名：　村上　存 　住所：　〒113-8656 東京都文京区本郷7-3-1 　所属：　東京大学　大学院工学系研究科　産業機械工学専攻 　電話：　03-5841-6327 　Fax：　03-3818-0835 　E-Mail：　murakami@design.t.u-tokyo.ac.jp ■ 論文概要(和文400字程度、英文100ワード程度) 導電性弾性材料の塊を構造体かつ3次元変形センサとする入力装置を用いた，直観的3次元形状操作インタフェースDO-IT(Deformable= Object as Input= Tool)を提案する．端子対を格子状に接続した導電性弾性材料の塊を入力部とし，加えられた曲げ，ねじりなどの3次元的変形を，各部の電気抵抗値の変化により測定し，コンピュータ内の形状モデルに適用する．抵抗値の分布と変形の関係をニューラルネットワークを用いて学習すると同時に，重要度の低い端子対を検出し除去することによって，端子対の配置を半自動的に最適化する．変形入力に加えて，モード切替，調整といった，多様な操作を行なうためのスイッチ，ボリュームを統合した入力ツールを製作した．提案したインタフェースをコンピュータ・システムとして実装し，実際に操作を行なうとともに，従来方式との定量的比較を行ない，研究の有効性，可能性を検証した． This paper proposes a direct and intuitive 3-D geometric operation interface= DO-IT (Deformable Object as Input Tool) using an elastic-conductive rubber= lump as both a structural body and 3-D deformation sensor. The rubber= deformation is measured by electrical resistance change patterns,= identified by neural network, and applied to a geometric model on a= computer screen. With the neural network, the layout of measuring= terminals on the rubber is semi-automatically optimized by detecting and= removing unimportant ones. The proposed interface is implemented by= integrating rubber part for deforming and switches and sliders for= performing various operations. The validity and possibility of the= research is verified by quantitatively evaluating and comparing the= implemented interface with a conventional one. ■ キーワード(和文5個程度、英文5個程度) 和文：　ヒューマン・インタフェース，3次元形状変形，直接・直観的入力，受動的疑似触覚フィードバック，ニューラル・ネットワーク． 英文：　Human Interface, 3-D Geometric Deformation, Direct and Intuitive= Input, Passive Quasi-Haptic Feedback, Neural Network. ※ 投稿原稿はカバーシートをテキストで、本体をPDF形式あるいはWORD形式で 本会事務局(submit@art-science.org)にメールにて提出する。 本会事務局は受領番号を著者に通知する。 なお、本体のファイルサイズは原則として 10MB 以内とする。