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JP7250262B2 - INDOOR SPACE DESIGN EVALUATION SYSTEM AND INDOOR SPACE DESIGN EVALUATION METHOD - Google Patents
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INDOOR SPACE DESIGN EVALUATION SYSTEM AND INDOOR SPACE DESIGN EVALUATION METHOD Download PDF

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Description

本発明は、被験者の脳血流量を計測して照明を有する室内空間の色彩デザインを評価する室内空間デザイン評価システム及び室内空間デザイン評価方法に関し、特に鉄道車両の車内空間の色彩デザインの評価に利用して有効な技術に関するものである。 The present invention relates to an indoor space design evaluation system and an indoor space design evaluation method for evaluating the color design of an indoor space with lighting by measuring the cerebral blood flow of a subject, and is particularly used for evaluating the color design of the interior space of a railway vehicle. It is about a technology that is effective as a

従来、空間色彩デザインは、鉄道駅や商業施設といった建築構造物の設計に際し、重要な要素の一つである。色彩の客観的な分類手法には、多くのものがあるが、処理すべきデータ量が多く、評価対象間での評価の統一性が保ち難い。そこで、従来、コンピュータを用いて撮影画像の色彩分析を行う技術がある。
しかしながら、色彩デザインに対する印象はデザインを見た者の主観によるものであり、定量的な評価が難しいという問題がある。そこで、予めアンケート結果に基づいて画像に係る特徴量と、様々なイメージを示す修飾語に係る主観パラメータとの相関関係を求めておき、評価対象の画像の特徴量に基づいて、当該画像に応じた評価用語について評価値を算出するようにした発明が開示されている(特許文献1)。
Spatial color design has been one of the important elements in designing architectural structures such as railway stations and commercial facilities. Although there are many methods for objectively classifying colors, the amount of data to be processed is large, and it is difficult to maintain uniformity of evaluation among evaluation targets. Therefore, conventionally, there is a technique of performing color analysis of a photographed image using a computer.
However, the impression of color design is subjective to the person who sees the design, and there is a problem that quantitative evaluation is difficult. Therefore, based on the questionnaire results, the correlation between the feature amount related to the image and the subjective parameter related to the modifier indicating various images is obtained in advance, and based on the feature amount of the image to be evaluated, Patent Document 1 discloses an invention in which an evaluation value is calculated for an evaluation term that has been identified.

特開2015-22533号公報JP 2015-22533 A 特開2018-86926号公報JP 2018-86926 A

従来実施されている空間デザイン評価技術は、アンケート調査等によって主観的に評価するものが多く、客観的に嗜好性を評価することが困難であるという課題がある。
そのため、空間の色彩デザインの設計において、設計者のコンセプトと多くの利用者の感覚とに適合する色彩デザインを採択するには、専門家の評価や助言が必要であり、時間や手間を要するという課題があった。
この点、特許文献1に記載されている技術は色彩デザインを客観的に評価することができるものの、室内特有の照明を考慮したものでないため、室内空間デザインに対して良好な評価が行えない。
Many of the spatial design evaluation techniques that have been implemented so far are subjectively evaluated by questionnaire surveys, etc., and there is a problem that it is difficult to objectively evaluate preference.
Therefore, in designing the color design of the space, in order to adopt a color design that matches the concept of the designer and the senses of many users, the evaluation and advice of experts are necessary, and it takes time and effort. I had a problem.
In this regard, although the technique described in Patent Document 1 can objectively evaluate the color design, it does not take into consideration the lighting unique to the room, so it cannot give a good evaluation of the indoor space design.

また、鉄道車両やバス等の車内空間の色彩デザインを評価する場合、車両からの振動や揺れ、加減速、騒音など身体へ加わる物理的な作用が搭乗者の心理状態に影響を与えるため、色彩デザインに対する印象が静止時とは異なったものになるおそれがある。そのため、特許文献1の発明をそのまま適用することは難しく、車両に乗車した状態の人間の心理状態を反映した評価が行えないという課題がある。 In addition, when evaluating the color design of the interior space of railroad cars and buses, physical effects on the body such as vibration, shaking, acceleration and deceleration, and noise from the car affect the psychological state of passengers. There is a risk that the impression of the design will be different from when it is still. Therefore, it is difficult to apply the invention of Patent Document 1 as it is, and there is a problem that evaluation reflecting the psychological state of a person in a vehicle cannot be performed.

一方、従来、鉄道車両の乗り心地等の快適性を評価する方法として、鉄道に乗車した状態の被験者に対して快適性に関するアンケート調査を行い、その回答を収集、分析して評価することが行われていたが、アンケート調査を行って得られる回答は主観的なものであり、必ずしも脳が感じている客観的な快適性と合致するとは限らないので、人の生体反応から人間がどう感じているかを把握する研究も進められている。 On the other hand, conventionally, as a method of evaluating comfort such as riding comfort of a railway vehicle, a questionnaire survey on comfort is conducted for subjects on the train, and the responses are collected, analyzed and evaluated. However, the answers obtained from questionnaire surveys are subjective and do not necessarily match the objective comfort felt by the brain. Research is also underway to determine whether

例えば、特許文献2には、光トポグラフィを用いて脳血流量データを取得し、脳の活動状況を把握することで、鉄道車両の乗客が感じる快適性の程度や、快適性の経時的変化を、連続した客観的なデータに基づいて正確に評価することができるようにした鉄道快適性
評価方法及び鉄道快適性評価装置に関する発明が開示されている。しかし、特許文献2に記載されている技術は、鉄道車両の乗り心地等の快適性を評価する方法であり、車内空間の色彩デザインの評価にそのまま適用することはできない。
For example, in Patent Document 2, by obtaining cerebral blood flow data using optical topography and grasping the state of brain activity, the degree of comfort felt by passengers in railway vehicles and changes in comfort over time can be determined. , discloses inventions relating to a railway comfort evaluation method and a railway comfort evaluation device that enable accurate evaluation based on continuous objective data. However, the technique described in Patent Literature 2 is a method for evaluating comfort such as riding comfort of a railway vehicle, and cannot be applied as it is to evaluation of the color design of the vehicle interior space.

この発明は上記のような背景のもとになされたものでその目的とするところは、照明色および室内設備の彩色を考慮した快適な室内空間の色彩デザインの評価を行うことが可能な室内空間デザイン評価システム及び室内空間デザイン評価方法を提供することにある。
この発明の他の目的は、走行する車両の乗客が感じる不快感やストレスを考慮した車内空間の色彩デザインの評価を行うことが可能な室内空間デザイン評価システム及び室内空間デザイン評価方法を提供することにある。
The present invention was made against the above background, and the object thereof is to provide an indoor space capable of evaluating the color design of a comfortable indoor space in consideration of the lighting color and the coloring of indoor equipment. It is to provide a design evaluation system and an interior space design evaluation method.
Another object of the present invention is to provide an interior space design evaluation system and an interior space design evaluation method capable of evaluating the color design of the interior space of a vehicle in consideration of the discomfort and stress felt by the passengers of the vehicle. It is in.

上記課題を解決するために、本発明の室内空間デザイン評価システムは、
評価対象の室内空間色彩デザインに関わる複数の画像を被験者に提示する画像表示装置と、
被験者の頭部に装着されて脳血流量を計測可能な脳活動計測装置と、
前記脳活動計測装置によって計測された脳血流量に基づいて脳血流量データを生成する操作端末装置と、
前記操作端末装置により生成された脳血流量データに基づいて室内空間デザインの評価に資する情報を算出するデータ分析手段と、
評価対象の空間における振動および/または騒音に関わる環境を模擬可能なシミュレータ装置と、を備えた室内空間デザイン評価システムであって、
前記脳活動計測装置は、被験者の前額部の脳血流量を計測可能に構成され、
前記室内空間色彩デザインは、鉄道車両の車内空間色彩デザインであり、
前記室内空間色彩デザインに関わる複数の画像は、複数の照明色温度と複数の色系統の室内設備の彩色の組み合わせからなる画像であり、
前記データ分析手段は、
前記シミュレータ装置により被験者に刺激を与えている状態で評価対象の室内空間色彩デザインに関わる複数の画像が提示されている間に前記脳活動計測装置により計測された被験者の脳血流量データに基づいてストレスに関する指標を画像ごとに算出し、算出された画像ごとの指標に基づいて前記車内空間色彩デザインに対する嗜好性を評価するように構成したものである。
In order to solve the above problems, the indoor space design evaluation system of the present invention includes:
an image display device for presenting a subject with a plurality of images related to the indoor space color design to be evaluated;
a brain activity measuring device that is attached to the subject's head and is capable of measuring cerebral blood flow;
an operation terminal device that generates cerebral blood flow data based on the cerebral blood flow measured by the brain activity measuring device;
data analysis means for calculating information that contributes to the evaluation of indoor space design based on the cerebral blood flow data generated by the operation terminal device;
An indoor space design evaluation system comprising a simulator device capable of simulating an environment related to vibration and/or noise in a space to be evaluated ,
The brain activity measuring device is configured to be able to measure cerebral blood flow in the forehead of a subject,
The interior space color design is an interior space color design of a railway vehicle,
The plurality of images related to the indoor space color design are images composed of a combination of a plurality of lighting color temperatures and the colors of indoor equipment of a plurality of color systems,
The data analysis means
Based on the cerebral blood flow data of the subject measured by the brain activity measurement device while a plurality of images related to the indoor space color design to be evaluated are presented while the subject is being stimulated by the simulator device An index relating to stress is calculated for each image, and preference for the color design of the vehicle interior space is evaluated based on the calculated index for each image .

人間の脳は、共感、協調といった情動を感じると活動が活発になる部位、つまり脳血流量が多くなる部位があることが知られている。上記のような構成を有する室内空間デザイン評価システムによれば、提示された画像ごとの被験者の脳血流量データから脳活動特徴量を抽出して、室内空間色彩デザインに対する嗜好性を評価するようにしているため、アンケート調査によらず客観的に室内空間色彩デザインに対する嗜好性を評価することができる。
また、上記手段によれば、シミュレータ装置により被験者に振動や騒音などの刺激を与えている状態で評価対象の室内空間色彩デザインに関わる画像が提示されている間に計測された被験者の脳血流量データに基づいてストレスに関する指標を算出し、算出された指標に基づいて車内空間色彩デザインに対する嗜好性を評価するため、走行する車両が乗客に与える不快感やストレスを考慮した上で、快適な車内空間の色彩デザインの評価を行うことができ、評価精度が向上する。
It is known that the human brain has regions that become active when emotions such as empathy and cooperation are felt, that is, regions that increase cerebral blood flow. According to the indoor space design evaluation system having the configuration described above, the brain activity feature amount is extracted from the cerebral blood flow data of the subject for each presented image, and the preference for the indoor space color design is evaluated. Therefore, it is possible to objectively evaluate the preference for indoor space color design without relying on questionnaire surveys.
Further, according to the above means, the cerebral blood flow of the subject measured while an image related to the indoor space color design to be evaluated is presented while the subject is being stimulated by vibration, noise, etc. by the simulator device. In order to calculate stress-related indicators based on the data and evaluate preferences for interior space color design based on the calculated indicators, it is necessary to consider the discomfort and stress inflicted on passengers by running vehicles, The color design of the space can be evaluated, and the evaluation accuracy is improved.

ここで、前記脳活動計測装置は、被験者の前額部の脳血流量を計測可能な構成であり、
前記データ分析手段は、
照明色温度および室内設備彩色の組合せ画像ごとに全被験者の前記脳活動特徴量の平均値と標準偏差を算出し、
算出された標準偏差の大きさから、各画像の脳活動スコアを、次式
脳活動スコア=[(個別脳活動特徴量)-(被験者ごとの脳活動特徴量の平均値)]
÷(各被験者の脳活動特徴量の標準偏差)
を用いて算出し、脳活動スコアの大きい順に画像を順位付けするように構成する。なお、前記脳活動特徴量としては、被験者の前額部の脳血流量データのピーク値や積分値などがある。
Here, the brain activity measuring device has a configuration capable of measuring cerebral blood flow in the forehead of the subject,
The data analysis means
Calculating the average value and standard deviation of the brain activity feature values of all subjects for each combined image of lighting color temperature and indoor equipment coloring,
From the calculated standard deviation, the brain activity score of each image is calculated by the following formula: brain activity score = [(individual brain activity feature quantity) - (mean value of brain activity feature quantity for each subject)]
÷ (standard deviation of brain activity feature amount for each subject)
, and the images are ranked in descending order of brain activity score. The brain activity feature amount includes a peak value, an integral value, and the like of cerebral blood flow data in the forehead of the subject.

上記手段によれば、脳血流量データに基づいて、「個別脳活動特徴量」と「被験者ごとの脳活動特徴量の平均値」の差分をとり、各被験者の脳活動特徴量の標準偏差で割ることによって、被験者毎に異なる脳活動特徴量の平均を基準とし、さらにばらつき(標準偏差)を考慮して脳活動スコアを算出するため、提示された室内空間色彩デザインに対する嗜
好性を客観的な数値にて評価することができる。
According to the above means, based on the cerebral blood flow data, the difference between the "individual brain activity feature amount" and the "average value of the brain activity feature amount for each subject" is taken, and the standard deviation of the brain activity feature amount for each subject is In order to calculate the brain activity score based on the average of the brain activity feature values that differ for each subject and to consider the variation (standard deviation), the preference for the presented indoor space color design can be objectively evaluated. It can be evaluated numerically.

さらに、望ましくは、前記指標は、被験者の前頭部右側の脳血流量をR、左側の脳血流量をLとしたとき、次式
ストレス脳指標=(R-L)/(R+L)
で定義されるストレス脳指標とする。
上記手段によれば、被験者の前頭部左右の脳血流量差を表すストレス脳指標に基づいて車内空間色彩デザインに対する嗜好性を評価するため、客観的数値にて評価することができる。
Further, desirably, the index is expressed by the following formula, where R is the cerebral blood flow on the right side of the subject's frontal region and L is the cerebral blood flow on the left side of the subject's frontal region: stress brain index=(R−L)/(R+L)
The stress brain index defined by
According to the above means, since the preference for the color design of the interior space of the vehicle is evaluated based on the stress brain index representing the difference in cerebral blood flow between the left and right frontal regions of the subject, the evaluation can be made objectively.

あるいは、前記指標は、被験者が空間性ワーキングメモリ課題を行なっている間の前額部の脳活動値の平均値を/Xs、言語性ワーキングメモリ課題を行なっている間の前額部の脳活動値の平均値を/Xv、空間性ワーキングメモリ課題遂行時と言語性ワーキングメモリ課題遂行時の母分散の不偏推定値をそれぞれσ2s,σ2v、前記空間性ワーキングメモリ課題と前記言語性ワーキングメモリ課題の遂行回数をそれぞれns,nvとしたとき、次式
気分脳指標=(/Xs-/Xv)/√[(σ2s/ns)+(σ2v/nv)]
で定義される気分脳指標とする。
上記手段によれば、ワーキングメモリ課題を実施している間の被験者の前額部の脳血流量から得られる気分脳指標に基づいて車内空間色彩デザインに対する嗜好性を評価するため、客観的数値にて精度よく評価することができる。
Alternatively, the index is the average value of brain activity in the forehead while the subject is performing the spatial working memory task /Xs, and the brain activity in the forehead while performing the verbal working memory task The average value of the values is /Xv, the unbiased estimates of the population variances when performing the spatial working memory task and the verbal working memory task are σ 2 s and σ 2 v, respectively, and the spatial working memory task and the verbal Mood brain index=(/Xs-/Xv)/√[(σ 2 s/ns)+(σ 2 v/nv)]
The mood brain index defined by
According to the above means, the preference for the interior space color design is evaluated based on the mood brain index obtained from the cerebral blood flow in the forehead of the subject while the working memory task is being performed. can be evaluated with high accuracy.

また、望ましくは、前記シミュレータ装置により被験者に刺激を与えている状態で提示される評価対象の室内空間色彩デザインに関わる複数の画像は、前記脳活動スコアの大きいものについてそれぞれ展開された仮想現実画像とする。
これにより、現実に近い状態にて車内空間色彩デザインを被験者に提示して頭部の脳血流量を計測し、算出した脳指標に基づいて車内空間色彩デザインに対する嗜好性を評価するため、現実に即した精度の高い評価を行うことができる。
Further, preferably, the plurality of images related to the indoor space color design to be evaluated, which are presented while the simulator device is stimulating the subject, are virtual reality images developed for those having a large brain activity score. and
As a result, we present the interior color design to the subjects in a state close to reality, measure the cerebral blood flow in the head, and evaluate the preference for the interior color design based on the calculated brain index. It is possible to perform accurate and accurate evaluation.

また、本出願に係る他の発明は、
評価対象の室内空間色彩デザインに関わる複数の画像を被験者に提示する画像表示装置と、
被験者の頭部に装着されて脳血流量を計測可能な脳活動計測装置と、
前記脳活動計測装置により計測された脳血流量に基づいて室内空間デザインの評価に資する情報を算出するデータ分析手段と、を備えた室内空間デザイン評価システムにおけるデザイン評価方法において、
室内空間色彩デザインに関わる複数の照明色温度と複数の色系統の室内設備の彩色の組み合わせからなる複数の画像を前記画像表示装置により被験者に順次提示しながら、前記脳活動計測装置により被験者の脳血流量を計測する計測ステップと、
前記計測ステップで計測された前記脳血流量から脳血流量データを生成するデータ生成ステップと、
前記画像表示装置により提示された画像ごとの被験者の前記脳血流量データから脳活動特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
照明色温度および室内設備彩色の組合せ画像ごとに全被験者の脳活動特徴量の平均値と標準偏差を算出し、次式
脳活動スコア=[(個別脳活動特徴量)-(被験者ごとの脳活動特徴量の平均値)]
÷(各被験者の脳活動特徴量の標準偏差)
を用いて、脳活動スコアを算出する脳活動スコア算出ステップと、
前記脳活動スコアに基づいて前記室内空間色彩デザインに対する嗜好性を評価する評価ステップと、を含み、
前記室内空間色彩デザインは、鉄道車両の車内空間色彩デザインであり、
前記計測ステップにおいては、鉄道車両の振動および/または騒音を模擬した刺激を被験者に対して付与しながら前記複数の画像を順次提示するようにしたものである。
Further, another invention according to the present application is
an image display device for presenting a subject with a plurality of images related to the indoor space color design to be evaluated;
a brain activity measuring device that is attached to the subject's head and is capable of measuring cerebral blood flow;
A design evaluation method in an indoor space design evaluation system comprising: data analysis means for calculating information that contributes to evaluation of an indoor space design based on the cerebral blood flow measured by the brain activity measuring device;
While the image display device sequentially presents to the subject a plurality of images composed of a combination of a plurality of lighting color temperatures and a plurality of color system colors of indoor equipment related to indoor space color design, the brain activity measurement device measures the brain of the subject. a measurement step of measuring blood flow;
a data generating step of generating cerebral blood flow data from the cerebral blood flow measured in the measuring step;
a feature amount extraction step of extracting a brain activity feature amount from the cerebral blood flow data of the subject for each image presented by the image display device;
Calculate the average value and standard deviation of the brain activity feature amount of all subjects for each combination image of lighting color temperature and room equipment coloring, and use the following formula: brain activity score = [(individual brain activity feature amount) - (brain activity of each subject feature value)]
÷ (standard deviation of brain activity feature amount for each subject)
a brain activity score calculation step of calculating a brain activity score using
an evaluation step of evaluating preference for the indoor space color design based on the brain activity score ;
The interior space color design is an interior space color design of a railway vehicle,
In the measuring step, the plurality of images are sequentially presented while a stimulus simulating railroad vehicle vibration and/or noise is applied to the subject.

上記方法によれば、アンケート調査によらず客観的に室内空間色彩デザインに対する嗜好性を評価することができるとともに、提示された室内空間色彩デザインに対する嗜好性を客観的数値にて評価することができる。
また、前記計測ステップにおいて、鉄道車両の振動および/または騒音を模擬した刺激を被験者に対して付与しながら前記複数の画像を順次提示するため、現実に即した精度の高い評価を行うことができる。
According to the above method, it is possible to objectively evaluate the preference for the indoor space color design without using a questionnaire survey, and to evaluate the preference for the presented indoor space color design with an objective numerical value. .
In addition, in the measurement step, the plurality of images are sequentially presented while stimuli simulating railroad vehicle vibration and/or noise are given to the subject, so that realistic and highly accurate evaluation can be performed. .

本発明によれば、照明色および室内設備の彩色を考慮した快適な室内空間の色彩デザインの評価を行うことが可能なシステム及び方法を提供することができる。さらに、走行する車両が乗客に与える不快感やストレスを考慮した上で、快適な車内空間を実現する色彩デザインの評価を行うことができるという効果がある。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the system and method which can evaluate the color design of comfortable indoor space in consideration of the lighting color and the coloring of indoor equipment can be provided. Furthermore, there is an effect that it is possible to evaluate the color design that realizes a comfortable interior space, taking into consideration the discomfort and stress that the traveling vehicle gives to the passengers.

本発明に係る室内空間デザイン評価システムの一実施形態としての車内空間デザイン評価システムの構成を示すシステム構成図である。1 is a system configuration diagram showing the configuration of a vehicle interior space design evaluation system as one embodiment of an interior space design evaluation system according to the present invention; FIG. (A)は図1の実施形態の室内空間デザイン評価システムを構成する脳活動計測装置の使用状態および脳活動計測装置と操作端末装置との関係を示す図、(B)は脳活動計測装置の内側の構成を示す図である。(A) is a diagram showing the usage state of the brain activity measuring device constituting the indoor space design evaluation system of the embodiment of FIG. 1 and the relationship between the brain activity measuring device and the operation terminal device; It is a figure which shows an inner structure. 図1の室内空間デザイン評価システムをデザイン評価処理に適用する場合の各装置の配置例を示す図である。2 is a diagram showing an arrangement example of each device when the indoor space design evaluation system of FIG. 1 is applied to design evaluation processing; FIG. 本発明に係る室内空間デザイン評価システムを利用したデザイン評価方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。4 is a flow chart showing an example of a processing procedure of a design evaluation method using the indoor space design evaluation system according to the present invention; 車内空間デザインの画像を順番に表示して脳活動を計測する実験のタイムスケジュールの例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of a time schedule for an experiment in which images of interior space design are displayed in order and brain activity is measured. 被験者に提示する複数の照明色温度と複数の車内設備の彩色の組み合わせからなる画像の例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of an image presented to a subject, which is composed of a combination of a plurality of lighting color temperatures and a plurality of colors of in-vehicle equipment. (A), (B)は、被験者Aと被験者Bが画像1と画像2を見た時の脳血流量の変化の様子を示すグラフである。(A) and (B) are graphs showing changes in cerebral blood flow when subjects A and B viewed images 1 and 2. FIG. (A)は全被験者の照明色温度に対する脳活動スコアを平均化したもの、(B)は全被験者の車内設備彩色に対する脳活動スコアを平均化したものを示す図である。(A) is a diagram showing the averaged brain activity score for lighting color temperature of all subjects, and (B) is the averaged brain activity score for interior equipment coloring of all subjects. 図6の24枚の画像を提示することによって得られた各画像に対する全被験者の脳活動スコアの平均値を示すである。FIG. 7 shows average values of brain activity scores of all subjects for each image obtained by presenting 24 images of FIG. 6 ; FIG. 実施形態の車内空間デザイン評価システムを構成する各装置を使用して第2段階のデザイン評価を行う際の実験室内の各装置の配置例を示す図である。It is a figure which shows the example of arrangement|positioning of each apparatus in a laboratory at the time of performing design evaluation of the 2nd stage using each apparatus which comprises the vehicle interior space design evaluation system of embodiment. 第2段階の評価処理で使用するVR画像の例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of a VR image used in the evaluation process of the second stage; VR画像を表示しながら計測した被験者の脳血流量データに基づくストレス脳指標(全被験者の中央値)の計時変化を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing changes over time in a stress brain index (median of all subjects) based on cerebral blood flow data of subjects measured while displaying VR images. WM課題を与えて取得した計測データに基づいて算出した気分脳指標を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing mood brain indexes calculated based on measurement data obtained by giving a WM task.

図面を参照しつつ、本発明に係る室内空間デザイン評価システム及び室内空間デザイン評価方法を、鉄道車両の車内空間の色彩デザインの評価に適用した場合の一実施形態について説明する。
本実施形態における車内空間デザイン評価システム及び車内空間デザイン評価方法は、鉄道車両の車内空間の色彩デザインを設計するにあたって、採用した車内空間デザインが視覚を通して被験者に与える快・不快を客観的に評価することができるようにするものである。さらに、本発明は、第2段階の評価として、採用しようとする車内空間デザインが走行する車両に乗車している乗客に与えるであろう快・不快を客観的に評価することができるようにするものである。
An embodiment in which an interior space design evaluation system and an interior space design evaluation method according to the present invention are applied to the evaluation of the color design of the interior space of a railway vehicle will be described with reference to the drawings.
The vehicle interior space design evaluation system and the vehicle interior space design evaluation method according to the present embodiment objectively evaluate the comfort and discomfort that the adopted vehicle space design gives to the subject through vision when designing the color design of the interior space of a railway vehicle. It is what makes it possible. Furthermore, the present invention makes it possible to objectively evaluate, as the second stage evaluation, the comfort and discomfort that the interior space design to be adopted will give to passengers riding in the running vehicle. It is.

図1は、本実施形態の車内空間デザイン評価システムの一構成例を示す図であり、図2は、図1の評価システムを構成する脳活動計測装置の使用状態および脳活動計測装置と操作端末装置との関係を示す図である。
図1に示すように、本実施形態における車内空間デザイン評価システム10は、脳活動計測装置11と操作端末装置12とデータ収集分析装置13とモニタ装置14と表示制御装置15とを備えて構成されている。脳活動計測装置11は、図2(A)に示すように、被験者の頭部Hに装着される携帯型の装置として構成されている。また、操作端末装置12はスマートフォンやタブレット型端末装置等の小型の携帯端末を利用して構成され、データ収集分析装置13と表示制御装置15は、それぞれCPUのような演算処理装置、RAMやROMなどの記憶装置、入力操作部、表示部などを備えたパーソナルコンピュータのようなデータ処理装置により構成されている。
FIG. 1 is a diagram showing one configuration example of a vehicle interior space design evaluation system according to this embodiment. It is a figure which shows the relationship with an apparatus.
As shown in FIG. 1, the vehicle interior design evaluation system 10 in this embodiment comprises a brain activity measurement device 11, an operation terminal device 12, a data collection and analysis device 13, a monitor device 14, and a display control device 15. ing. The brain activity measuring device 11 is configured as a portable device that is worn on the head H of the subject, as shown in FIG. 2(A). Further, the operation terminal device 12 is configured using a small portable terminal such as a smartphone or a tablet terminal device, and the data collection and analysis device 13 and the display control device 15 each include an arithmetic processing device such as a CPU, a RAM and a ROM. It is composed of a data processing device such as a personal computer including a storage device such as the above, an input operation section, a display section, and the like.

図1のシステムを構成する装置のうち、脳活動計測装置11とこれを操作する操作端末装置12との間は例えばBluetooth(登録商標)や無線LAN、赤外線通信等の近距離無線方式で接続され、操作端末装置12とデータ収集分析装置13はTCP/IPやHTTP等のプロトコルに基づいてリンクされた無線通信ネットワーク16を介して接続され、モニタ装置14と表示制御装置15はケーブルや有線式のLAN(ローカルエリアネットワーク)17を介して接続されている。 Among the devices constituting the system of FIG. 1, the brain activity measuring device 11 and the operation terminal device 12 for operating it are connected by a short-range wireless system such as Bluetooth (registered trademark), wireless LAN, infrared communication, or the like. , the operation terminal device 12 and the data collection and analysis device 13 are connected via a wireless communication network 16 linked based on protocols such as TCP/IP and HTTP, and the monitor device 14 and the display control device 15 are connected by cables or wires. They are connected via a LAN (Local Area Network) 17 .

本実施形態における脳活動計測装置11は、頭部に装着するヘッドセット型の本体内に、微弱な近赤外光を照射可能な光源と光検出器とからなる血流センサを内蔵しており、例えば800nm近傍の近赤外光と呼ばれる波長帯の光を用いた脳活動計測技術である光トポグラフィ技術を用いて脳活動を計測するものである。具体的には、装着時に被験者の大脳皮質部分に対応する前額に当たる部分に所定間隔で配置された光源と光検出器である受光センサによって大脳皮質部分の脳血流量を測定する機能を有する。 The brain activity measuring device 11 in this embodiment incorporates a blood flow sensor composed of a light source capable of emitting weak near-infrared light and a photodetector in a headset-type main body worn on the head. , for example, brain activity is measured using optical topography technology, which is a brain activity measurement technology using light in a wavelength band called near-infrared light near 800 nm. Specifically, it has a function of measuring the cerebral blood flow in the cerebral cortex by means of a light source and a light receiving sensor, which are light detectors, placed at predetermined intervals on the forehead corresponding to the cerebral cortex when worn.

近赤外光を使用しているのは、近赤外光人体組織への透過性が高い一方、ヘモグロビンには吸収されるという特性があるためである。脳神経が活動すると酸素とグルコースが必
要であるため、脳活動が活発な部位への血流中のヘモグロビンが増加し、近赤外光の透過度が減少する。脳活動計測装置11は、この近赤外光の透過度の変化量を測定することにより、脳のどの部分が活発に活動しているか等の脳の活動状況を可視化することができる。
脳活動の計測技術としては脳波計測や磁気共鳴などもあるが、光トポグラフィ技術は、ヘッドセット型の小型の装置によって実現できるため、被験者への負担が少なく、日常に近い環境での計測が可能となる。
The reason why near-infrared light is used is that near-infrared light is highly permeable to human tissue, but is absorbed by hemoglobin. Since cranial nerve activity requires oxygen and glucose, hemoglobin in the bloodstream to areas of active brain activity increases and the transmittance of near-infrared light decreases. The brain activity measuring device 11 can visualize the state of brain activity, such as which part of the brain is active, by measuring the amount of change in the transmittance of this near-infrared light.
Brain activity measurement technology includes electroencephalogram measurement and magnetic resonance, but optical topography technology can be realized with a small headset-type device, so it is less burdensome for the subject and can be measured in an environment close to everyday life. becomes.

図2(A)に示すように、本実施形態における脳活動計測装置11は、被験者の頭部Hに装着され、操作端末装置12としてのスマートフォンとデータ通信可能に構成されている。また、本実施形態における脳活動計測装置11は、図2(B)に示すように、ヘッドセット本体11Aの左右内側にそれぞれ一対の血流センサBS1,BS2が移動可能または着脱可能に取り付けられている。ヘッドセット本体11Aの中央内側には血流センサを取り付け可能な取り付け部11Bが設けられており、前額部の血流量を計測する際には、左右の血流センサBS1,BS2を取り付け部11Bに移動させて計測を行えるように構成されている。 As shown in FIG. 2A, the brain activity measuring device 11 in this embodiment is attached to the subject's head H, and is configured to be capable of data communication with a smart phone as the operation terminal device 12 . In addition, as shown in FIG. 2B, the brain activity measuring device 11 according to the present embodiment has a pair of blood flow sensors BS1 and BS2 movably or detachably attached to the left and right inner sides of the headset main body 11A. there is An attachment portion 11B to which a blood flow sensor can be attached is provided in the center inside of the headset main body 11A. It is configured so that it can be moved to perform measurement.

本実施形態では、上記データ収集分析装置13が、各操作端末装置12から受信した計測データ(被験者の脳活動を表わす脳血流量データ)のピーク値や平均値、積分値などを算出したり、脳血流量データに基づいて脳が感じているストレスレベルを示すストレス脳指標を算出したりする機能を有する。ここで、脳活動は、ストレスが高い被験者ほど脳の右側の反応が大きくなり、ストレスが低い被験者ほど脳の左側の反応が大きくなることが知られている。
ストレス脳指標(Stress Brain Index)は、前頭部の脳活動の左右差から得られる指標であり、右側の活動値(脳血流量)を「R」、左側の活動値(脳血流量)を「L」としたとき、下記の式(1)により定義することができる。
ストレス脳指標=(R-L)/(R+L) ……(1)
In this embodiment, the data collection and analysis device 13 calculates the peak value, average value, integral value, etc. of the measurement data (cerebral blood flow data representing brain activity of the subject) received from each operation terminal device 12, It has a function of calculating a stress brain index indicating the stress level felt by the brain based on the cerebral blood flow data. As for brain activity, it is known that the higher the stress of the subject, the greater the response on the right side of the brain, and the lower the stress on the subject, the greater the response on the left side of the brain.
The stress brain index (Stress Brain Index) is an index obtained from the left-right difference in brain activity in the frontal region. When "L" is used, it can be defined by the following formula (1).
Stress brain index = (R - L) / (R + L) (1)

また、本実施形態のデータ収集分析装置13は、各操作端末装置12から受信した計測データ(被験者の脳活動を表わす脳血流量データ)に基づいて被験者の気分を推測するための指数である気分脳指標を算出する機能を有する。ここで、気分脳指標は、ワーキングメモリ課題(WM課題)を被験者に与えている間の前額部(前頭部中央)の脳活動の指標であり、気分脳指標は、次式(2)により求めることができる。
気分脳指標=(/Xs-/Xv)/√[(σ2s/ns)+(σ2v/nv)] ……(2)
In addition, the data collection and analysis device 13 of the present embodiment uses the measurement data (cerebral blood flow data representing brain activity of the subject) received from each operation terminal device 12 as an index for estimating the subject's mood. It has the function of calculating brain indexes. Here, the mood brain index is an index of brain activity in the forehead (center of the frontal region) while the subject is given a working memory task (WM task), and the mood brain index is expressed by the following equation (2). can be obtained by
Mood brain index = (/Xs-/Xv)/√[(σ 2 s/ns) + (σ 2 v/nv)] (2)

なお、ワーキングメモリ課題(以下、WM課題と記す)とは、被験者に与えられる一時的な記憶保持課題であり、本実施形態では、モニタ画面に表示された図形の位置を覚えて答える空間性WM課題と、モニタ画面に表示された言葉を覚えて答える言語性WM課題を選択することとした。式(2)における/Xsは空間性WM課題を行なっている間の被験者の脳活動値の平均値、/Xvは言語性WM課題を行なっている間の被験者の脳活動値の平均値、σ2s,σ2vはそれぞれ空間性WM課題遂行時と言語性WM課題遂行時の母分散の不偏推定値、ns,nvは空間性WM課題と言語性WM課題の遂行回数である。 A working memory task (hereinafter referred to as a WM task) is a temporary memory retention task given to a subject. We decided to select a task and a linguistic WM task to memorize and answer the words displayed on the monitor screen. In equation (2), /Xs is the average brain activity value of the subject while performing the spatial WM task, /Xv is the average brain activity value of the subject while performing the verbal WM task, σ 2 s and σ 2 v are the unbiased estimates of the population variance when performing the spatial WM task and the verbal WM task, respectively, and ns and nv are the number of times the spatial WM task and the verbal WM task are performed.

図3には、図1に示されている本実施形態の車内空間デザイン評価システム10を構成する各装置を使用して第1段階のデザイン評価を行う際の実験室内の各装置の配置例が示されている。図3に示すように、第1段階の実験室内には、パーテーション21で仕切られた状態で被験者が着座する椅子22と机23が複数組設置され、各机23上には液晶表示パネルなどを有するモニタ装置14が載置されている。また、椅子22の後方にはテーブル24が設置され、このテーブル24上には、モニタ装置14へ画像を配信する表示制御装置15と、複数の被験者が装着する脳活動計測装置11から無線通信で計測データ(
脳血流量)を受信する操作端末装置12が載置されている。
FIG. 3 shows an example of arrangement of each device in the laboratory when performing the first stage design evaluation using each device constituting the vehicle interior space design evaluation system 10 of this embodiment shown in FIG. It is shown. As shown in FIG. 3, in the experimental room of the first stage, a plurality of sets of chairs 22 and desks 23 on which subjects are seated are installed while being partitioned by partitions 21. On each desk 23, a liquid crystal display panel or the like is installed. A monitor device 14 is placed. In addition, a table 24 is installed behind the chair 22. On this table 24, a display control device 15 that distributes images to the monitor device 14 and brain activity measurement devices 11 worn by a plurality of subjects are connected by wireless communication. Measurement data (
A control terminal device 12 for receiving cerebral blood flow is mounted.

なお、図3には示されていないが、データ収集分析装置13はテーブル24上に設置されていても良いし、異なる部屋や別の建物内に設置されていても良い。また、各操作端末装置12からデータ収集分析装置13へ送られるデータは、各脳活動計測装置11によって計測された脳血流量(脳活動)データそのままであってもよいし、操作端末装置12において各脳活動計測装置11によって計測されたデータについて分析や解析を行った後、その分析結果、解析結果がデータ収集分析装置13へ送られるようにしてもよい。つまり、操作端末装置12またはデータ収集分析装置13の一方の装置に、他方の装置の機能を組み込むようにしてもよい。そして、その場合にはネットワーク16を省略することができる。 Although not shown in FIG. 3, the data collection and analysis device 13 may be installed on the table 24, or may be installed in a different room or another building. In addition, the data sent from each operation terminal device 12 to the data collection and analysis device 13 may be the cerebral blood flow (brain activity) data measured by each brain activity measurement device 11 as it is, or the data sent from the operation terminal device 12 After analyzing the data measured by each brain activity measuring device 11 , the analysis results may be sent to the data collecting and analyzing device 13 . That is, one of the operation terminal device 12 and the data collection and analysis device 13 may incorporate the function of the other device. In that case, the network 16 can be omitted.

次に、実施形態の車内空間デザイン評価システム(図1)を利用したデザイン評価方法の処理手順の一例について、図4のフローチャートを用いて説明する。なお、図4の各ステップS1~S11のうち、ステップS2~S6とステップS8~S11が、図1に示す車内空間デザイン評価システム10によって実行される処理である。また、図4においては、ステップS1~S6が第1段階のデザイン評価処理で、ステップS7~S11が第2段階のデザイン評価処理である。以下、先ず、図3の実験環境で収集するデータに基づいて実行する第1段階のデザイン評価処理であるステップS1~S6について説明する。 Next, an example of the processing procedure of the design evaluation method using the vehicle interior space design evaluation system (FIG. 1) of the embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. Among steps S1 to S11 in FIG. 4, steps S2 to S6 and steps S8 to S11 are processes executed by the vehicle interior space design evaluation system 10 shown in FIG. In FIG. 4, steps S1 to S6 are the first stage design evaluation process, and steps S7 to S11 are the second stage design evaluation process. First, steps S1 to S6, which are the first-stage design evaluation process executed based on the data collected in the experimental environment shown in FIG. 3, will be described below.

第1段階のデザイン評価処理においては、先ず照明色(色温度)と車内設備(前席腰掛背面のモケット、床、天井、壁、荷棚等)の彩色の組合せを変えた複数の画像データを、表示制御装置15もしくは他のコンピュータで作成し、表示制御装置15の記憶装置に記憶する(ステップS1)。続いて、それらの画像データを順番に読み出して、各被験者のモニタ装置14の画面に表示させる(ステップS2)。この際、被験者は最初に見た画像に対して最も脳活動が活発になる傾向があるので、被験者ごとに表示する画像の順番を変えるのが望ましい。 In the first stage of the design evaluation process, first, multiple image data with different color combinations of lighting color (color temperature) and interior equipment (moquette on the back of the front seat seat, floor, ceiling, wall, luggage rack, etc.) , is created by the display control device 15 or another computer, and stored in the storage device of the display control device 15 (step S1). Subsequently, the image data are sequentially read out and displayed on the screen of the monitor device 14 of each subject (step S2). At this time, since subjects tend to have the most active brain activity for the image they see first, it is desirable to change the order of the displayed images for each subject.

図5には、図6に示すような複数枚の異なる車内空間デザインの画像を順番にモニタ装置14の画面に表示して被験者の脳活動を計測する実験の順番すなわちタイムスケジュールの例が示されている。図5に示されているスケジュールでは、各被験者が脳活動計測装置11を頭部に装着した後、レスト(休憩)時間をおいて画像の提示を開始する。画像は図6に示す各デザインを複数回ずつ提示した。順序効果を考慮して、画像の提示順序は被験者毎に変更している。 FIG. 5 shows an example of the order of experiments, that is, the time schedule, in which a plurality of images with different interior space designs as shown in FIG. ing. In the schedule shown in FIG. 5, after each subject wears the brain activity measuring device 11 on the head, presentation of images is started after a rest period. Images were presented multiple times for each design shown in FIG. Considering the order effect, the image presentation order was changed for each subject.

図6に示す複数枚の車内空間デザイン画像は、色温度として2700K(ケルビン)、3500K、5000K,6500Kなどを選択し、設備の彩色として「赤系」、「青系」、「緑系」、「黄系」、「黒系」、「灰系」など、複数色を選択して、それぞれ上記色温度と組み合わせることで作成したものである。 A plurality of vehicle interior space design images shown in FIG. A plurality of colors such as "yellow", "black", and "gray" are selected and combined with the above color temperature.

次のステップS3では、各画像を見せたときの各被験者の前額部の脳血流量を、脳活動計測装置11によって計測する。続いて、計測された画像ごとの被験者の脳血流量データのピーク値や積分値などの脳活動特徴量を抽出し、照明色温度ごと、車内設備の彩色ごと、照明色温度および車内設備彩色の組合せごとに全被験者の脳活動特徴量の平均値と標準偏差を算出する(ステップS4)。その後、標準偏差の大きさから、各画像の脳活動スコアを次式(3)を用いて算出し(ステップS5)、脳活動スコアの大きい順に画像を順位付けする(ステップS6)。
脳活動スコア=[(個別脳活動特徴量)-(被験者ごとの脳活動特徴量の平均値)]
÷(各被験者の脳活動特徴量の標準偏差) ……(3)
In the next step S3, the brain activity measuring device 11 measures the cerebral blood flow in the forehead of each subject when each image is shown. Next, we extracted brain activity features such as the peak value and integral value of the brain blood flow data of the subject for each measured image, and determined each lighting color temperature, each interior equipment color, and each lighting color temperature and interior equipment coloring. The average value and standard deviation of the brain activity feature amounts of all subjects are calculated for each combination (step S4). After that, the brain activity score of each image is calculated from the magnitude of the standard deviation using the following equation (3) (step S5), and the images are ranked in descending order of the brain activity score (step S6).
Brain activity score = [(individual brain activity feature quantity) - (mean value of brain activity feature quantity for each subject)]
÷ (standard deviation of brain activity feature amount of each subject) ……(3)

ここで、上記のような標準偏差の算出を行う理由について説明する。
図7(A)、(B)に、ある被験者Aと他の被験者Bが画像1と画像2を見た時の脳血流量の変化の様子を示す。(A)と(B)を比較すると被験者Bの方が被験者Aよりも計測開始から画像1を見た際の脳血流量の絶対量が大きいことがわかる。このように、画像を見た際の脳血流量の変化の度合いは被験者によってかなり差異がある。一方で、画像1と画像2を比較すると、ここで例えば脳活動特徴量をピーク値とした場合、被験者Aは明瞭に画像2を見た時の方が脳活動特徴量が大きく、好みの画像であると明確に判断しているのに対し、被験者Bは画像1と画像2を見た時にほぼ同じ脳活動特徴量を示しており、好みにあまり差が無いことが分かる。
Here, the reason for calculating the standard deviation as described above will be described.
FIGS. 7A and 7B show changes in cerebral blood flow when a certain subject A and another subject B view images 1 and 2. FIG. Comparing (A) and (B), it can be seen that subject B has a larger absolute amount of cerebral blood flow than subject A when viewing image 1 from the start of measurement. Thus, the degree of change in cerebral blood flow when viewing an image varies considerably among subjects. On the other hand, when comparing the image 1 and the image 2, if the brain activity feature amount is a peak value, the brain activity feature amount is larger when the subject A clearly sees the image 2, and the image 2 is the favorite image. On the other hand, subject B shows almost the same brain activity feature quantity when viewing image 1 and image 2, and it can be seen that there is not much difference in preference.

上記のように、同じ画像を見せても脳血流量の変化すなわち脳活動には個人差が大きい。そこで、本実施形態においては、式(3)のように、「個別脳活動特徴量」と「被験者ごとの脳活動特徴量の平均値」の差分をとり、各被験者の脳活動特徴量の標準偏差で割ることによって、正規化を図り客観的数値にて評価するようにした。上述の式(3)は、被験者毎に異なる脳活動特徴量の平均を基準とし、さらにばらつき(標準偏差)を考慮して脳活動スコアを算出することを意味する。
一方、光トポグラフィによる嗜好性の評価においては、共感、協調といった情動を感じると脳活動が活発になる部位があることが知られている。つまり、脳活動スコアの高い画像ほど被験者に好まれるということである。従って、室内空間デザインの評価の場合、脳活動スコアの最も高い画像に相当するデザインを選択、採用することで、在室者の嗜好性にあった室内空間を実現することができる。
As described above, changes in cerebral blood flow, that is, brain activity, vary greatly between individuals even when the same image is shown. Therefore, in the present embodiment, as in Equation (3), the difference between the "individual brain activity feature amount" and the "average value of brain activity feature amount for each subject" is taken, and the standard brain activity feature amount for each subject is calculated. By dividing by the deviation, it was normalized and evaluated with an objective numerical value. Equation (3) above means that the brain activity score is calculated based on the average of the brain activity feature amounts that differ from subject to subject, and in consideration of variations (standard deviations).
On the other hand, in the evaluation of preference by optical topography, it is known that there are regions where brain activity becomes active when emotions such as empathy and cooperation are felt. In other words, subjects prefer images with higher brain activity scores. Therefore, in the case of evaluation of indoor space design, by selecting and adopting the design corresponding to the image with the highest brain activity score, it is possible to realize an indoor space that suits the preferences of the people in the room.

図8(A)には、ステップS4で算出された全被験者の照明色温度に対する脳活動スコアを平均化したものを、図8(B)には、全被験者の車内設備彩色に対する脳活動スコアを平均化したものを示す。図8(A)より照明色温度に関しては5000Kが好まれ、図8(B)より車内設備彩色に関しては、「赤系」「灰系」「青系」が好まれることが分かる。
図9に、図5のスケジュールに従って図6の複数枚の画像を提示することによってステップS5で得られた各画像に対する全被験者の脳活動スコアの平均値を示す。図9より、照明色温度2700Kの照明環境下では灰が、3500Kでは青が、6500Kでは赤が特に好まれる傾向にあることが分かる。また、車内設備彩色が寒色系の場合、照明は低い色温度が、車内設備彩色が暖色系の場合、照明は高い色温度が好まれることが分かる。5000Kでは灰が最も評価が高いが、青以外は全体的に好まれる傾向にある。赤は照明色温度が上がるにつれて共感が高くなる傾向にある一方で、青は低い照明色温度で好まれる。また、黒は5000Kでは好まれる傾向を示したものの、全体的に評価は低い。灰は3500K以外ではおおむね好評であることが分かる。
FIG. 8(A) shows the averaged brain activity score for the lighting color temperature of all the subjects calculated in step S4, and FIG. Averaged values are shown. From FIG. 8A, it can be seen that 5000K is preferred for the lighting color temperature, and from FIG.
FIG. 9 shows the average brain activity score of all subjects for each image obtained in step S5 by presenting the multiple images of FIG. 6 according to the schedule of FIG. From FIG. 9, it can be seen that gray tends to be preferred under an illumination color temperature of 2700K, blue at 3500K, and red at 6500K. In addition, it can be seen that low color temperature lighting is preferred when the interior equipment color is a cold color, and high color temperature is preferred for lighting when the interior equipment color is a warm color. At 5000K, gray has the highest evaluation, but all colors other than blue tend to be preferred. Red tends to be more sympathetic as the lighting color temperature increases, while blue is preferred at lower lighting color temperatures. Also, although black showed a tendency to be preferred at 5000K, the overall evaluation was low. It can be seen that ash is generally well received at temperatures other than 3500K.

ところで、第1段階のデザイン評価は建物内の実験室で実施されることから、移動しない建造物等の室内の空間色彩デザインを決定するような場合には、上記ステップS1~S6の処理で算出、順位付けされた各画像の脳活動スコアに基づいて採用するデザインを決定することができることが分かる。しかし、鉄道車両の車内空間デザインの評価においては、車両からの振動や揺れ、加減速などの身体への物理的な刺激が乗客の心理状態に影響を与えることを考慮して評価を行うのが望ましい、そこで、本実施形態のデザイン評価処理においては、図4に示すフローチャートのステップS7~S11の第2段階の評価処理を実行することとしている。 By the way, since the design evaluation in the first stage is carried out in a laboratory in a building, when determining the interior space color design of a non-moving building, etc., calculation is performed by the above steps S1 to S6. , it can be seen that the design to adopt can be determined based on the brain activity score of each ranked image. However, when evaluating the interior space design of railway vehicles, it is important to take into account the effects of physical stimuli on the body, such as vibrations, shaking, acceleration and deceleration, on the psychological state of passengers. Therefore, in the design evaluation process of this embodiment, the second stage evaluation process of steps S7 to S11 in the flow chart shown in FIG. 4 is executed.

次に、第2段階の評価処理について説明するが、第2段階の評価処理における実験は、走行する車両もしくはそれを模した装置に設けられているシート(腰掛)に被験者を着座させて計測データ(脳血流量)を収集し、そのデータを分析もしくは解析することで行う。
図10には、図1に示されている本実施形態の車内空間デザイン評価システム10を構成する各装置を使用して第2段階のデザイン評価を行う際の実験室内の各装置の配置例が示されている。
Next, the evaluation process in the second stage will be described. In the experiment in the evaluation process in the second stage, the subject was seated on a seat (seat) provided in a running vehicle or a device imitating it, and the measurement data (Cerebral blood flow) is collected, and the data is analyzed or analyzed.
FIG. 10 shows an arrangement example of each device in the laboratory when performing the second stage design evaluation using each device constituting the vehicle interior space design evaluation system 10 of this embodiment shown in FIG. It is shown.

図10に示すように、第2段階の実験は、走行する車両振動を模擬した振動を腰掛に対して与えることができる装置(乗り心地シミュレータ)30を使用するもので、例えば列車の座席を模した3人掛けシート31に2人の被験者を着座させ、2人掛けシート32に1人の被験者を着座させ、各被験者の近傍にそれぞれ操作端末装置12を設置しておく。また、各被験者の頭部にはそれぞれヘッドセット型の脳活動計測装置11とVR(仮想現実)用ゴーグル33を装着する。なお、34は実験の様子を撮影し監視するためのビデオカメラである。 As shown in FIG. 10, the second-stage experiment uses a device (riding comfort simulator) 30 capable of imparting vibrations to seats simulating the vibrations of a running vehicle. Two subjects are seated on the three-person seat 31, one subject is seated on the two-person seat 32, and the operation terminal device 12 is installed near each subject. In addition, a headset-type brain activity measuring device 11 and VR (virtual reality) goggles 33 are attached to the head of each subject. In addition, 34 is a video camera for photographing and monitoring the state of the experiment.

ステップS7~S11の第2段階の評価処理においては、先ずステップS6で順位付けされた脳活動スコアの平均値が高い車内空間デザインのうち数種類についてVR画像を作成し(ステップS7)、乗り心地シミュレータ30のシートに着席しVRゴーグルを装着した状態の被験者に、走行する車両振動を模擬した振動を付与しながらステップS7で作成した複数のVR画像(図11参照)を順番に提示する(ステップS8)。そして、VR画像提示中の被験者の脳血流量を脳活動計測装置11によって計測し(ステップS9)、計測データに基づいてストレス脳指標または気分脳指標を算出する(ステップS10)。その後、指標値の小さい順に車内空間デザインに順位付けを行い(ステップS11)、結果を出力して一連の処理が終了する。なお、ストレス脳指標は、前頭部左右の血流量データに基づいて算出する。また、気分脳指標は、視覚刺激と振動刺激を与える直前と与えた直後にWM課題を与えている間に計測した前額部の血流量データに基づいて算出する。 In the second-stage evaluation process of steps S7 to S11, first, VR images are created for several types of interior space designs with high average brain activity scores ranked in step S6 (step S7). A plurality of VR images (see FIG. 11) created in step S7 are sequentially presented to the subject seated in seat No. 30 and wearing VR goggles while applying vibrations simulating the vibrations of a running vehicle (step S8). ). Then, the cerebral blood flow rate of the subject during the presentation of the VR image is measured by the brain activity measuring device 11 (step S9), and the stress brain index or mood brain index is calculated based on the measurement data (step S10). After that, the vehicle interior space designs are ranked in ascending order of index value (step S11), the results are output, and a series of processing ends. The stress brain index is calculated based on the blood flow data of the right and left frontal regions. In addition, the mood brain index is calculated based on the blood flow data of the forehead measured during the WM task immediately before and after the visual stimulation and vibration stimulation.

図11(a)~(c)には、第1段階の評価処理によって脳活動スコアの値が高いと評価された照明色温度と車内設備彩色の組合せ画像(図6の複数枚の車内空間デザイン画像)のうち、照明色温度が3500Kで青系の画像(青,3500K)、照明色温度が5000Kで灰系の画像(灰,5000K)、照明色温度が6500Kで赤系の画像(赤,6500K)の3つのデザインについて作成したVR画像の例を示す。なお、図11(a)~(c)の各画像内の破線で囲まれた領域は、被験者が正面を向いているときのおおよその視野範囲を示す。 11(a) to (c) show a combination image of the lighting color temperature and the color of the interior equipment, which was evaluated as having a high brain activity score in the first-stage evaluation process (multiple images of the interior space design in FIG. 6). 3500K illumination color temperature and bluish image (blue, 3500K), illumination color temperature of 5000K and grayish image (gray, 5000K), illumination color temperature of 6500K and reddish image (red, 6500K) shows examples of VR images created for three designs. 11(a) to 11(c), the area surrounded by the dashed lines in each image indicates the approximate visual field range when the subject faces the front.

また、ステップS8のVR画像提示中の被験者の脳血流量の計測においては、VR画像について各色を1回ずつ提示するが、順序効果を考慮して、画像の提示順序は被験者毎に変更する。また、振動条件は各被験者で全て同一とする。VR酔いが出ないよう振動時間と休憩時間を調整し、計測を複数回実施する。
なお、VR画像の提示中の脳血流量の計測を行い、VR画像提示前の脳血流量の平均値をストレス脳指標の基準値(図12のグラフの「0」の値)として分析を行う。また、ステップS8では、ストレス脳指標の算出のための計測の代わりに気分脳指標の算出のための計測を行うようにしても良いし、ストレス脳指標の算出のための脳血流量の計測(前頭部左右)の前または後に、気分脳指標の算出のための脳血流量の計測(前額部)を行うようにしても良い。
Also, in measuring the cerebral blood flow of the subject during presentation of the VR image in step S8, each color of the VR image is presented once, but the presentation order of the images is changed for each subject in consideration of the order effect. Also, the vibration conditions are the same for each subject. Adjust the vibration time and rest time so that VR motion sickness does not occur, and measure multiple times.
The cerebral blood flow is measured during the presentation of the VR image, and the average value of the cerebral blood flow before the presentation of the VR image is used as the reference value of the stress brain index (the value of "0" in the graph of FIG. 12) for analysis. . In addition, in step S8, instead of measuring for calculating the stress brain index, measurement for calculating the mood brain index may be performed, or measurement of cerebral blood flow for calculating the stress brain index ( The measurement of cerebral blood flow (frontal region) for calculating the mood brain index may be performed before or after the frontal region (right and left of the frontal region).

図12には、本発明者らが図7の実験装置を使用して、図11に示す3種類の異なる車内空間デザインのVR画像を順番にVRゴーグルの画面に表示させながら計測した被験者の脳血流量データに基づいて算出したストレス脳指標(全被験者の中央値)の計時変化を10秒間隔でプロットしたものを示す。図12において、実線R,G,Bは、それぞれ赤系のVR画像(赤,6500K)、灰系のVR画像(灰,5000K)、青系のVR画像(青,3500K)を提示した際のストレス脳指標の計時変化を示す。また、破線RAV,GAV,BAVは各色系のVR画像を提示した際のストレス脳指標の平均値を示す。 FIG. 12 shows the brain of a subject measured by the present inventors using the experimental apparatus of FIG. 7 while sequentially displaying the VR images of the three types of different interior space designs shown in FIG. 11 on the screen of the VR goggles. FIG. 10 shows chronological changes in the stress brain index (median value for all subjects) calculated based on blood flow data, plotted at intervals of 10 seconds. In FIG. 12, the solid lines R, G, and B are the red VR image (red, 6500K), the gray VR image (gray, 5000K), and the blue VR image (blue, 3500K). Figure 2 shows time-dependent changes in stress brain indices. Broken lines RAV, GAV, and BAV indicate the average values of stress brain indexes when VR images of each color system are presented.

図12より、照明色温度が3500Kで青系のVR画像(青,3500K)が最も乗客に与えるストレスが少ないことが分かる。第1段階の評価において算出した静止画像に対する脳活動スコアは(青,3500K)-(灰,5000K)-(赤,6500K)の順で高かったが、ストレス脳指標での評価でも同様の順となった。嗜好性が高い静止画像を基に3種類のVR画像を作成して提示したことから、ともにストレス脳指標は負の値を示しており、概ね気分の良くなる環境であるといえる。一方で、同じ振動を与えているにも関わらず、ストレス脳指標の時系列変化や計測時間中での平均値に差が見られたことから、視覚刺激(提示画像)の違いがストレスの差異に反映されたものと推測される。 From FIG. 12, it can be seen that the blue VR image (blue, 3500K) with an illumination color temperature of 3500K gives the least stress to passengers. The brain activity score for still images calculated in the first stage evaluation was in the order of (blue, 3500K) - (gray, 5000K) - (red, 6500K), and the same order was observed in the evaluation of the stress brain index. became. Since three types of VR images were created and presented based on still images with a high degree of preference, both showed negative values for the stress brain index, and it can be said that the environment is generally good for the mood. On the other hand, although the same vibration was applied, there were differences in the time-series changes in the stress brain index and in the average values during the measurement period. presumed to be reflected in

また、図13に、図7の実験装置において、被験者へWM課題を与えて取得した計測データに基づいて算出した気分脳指標を示す。気分脳指標は、前述したように、前額部(前頭部中央)の脳活動の指標であり、前記式(2)で与えられる。
図13から、実験開始時より、(赤,6500K)を提示した場合が最も抑うつ傾向を示している一方、(青,3500K)を提示した場合が最も気分が良くなる傾向を示しており、ストレス脳指標から得られた順番と定性的に一致していることが分かる。
FIG. 13 shows mood brain indices calculated based on measurement data obtained by giving a WM task to a subject in the experimental apparatus of FIG. The mood brain index is an index of brain activity in the forehead (center of the frontal region), as described above, and is given by Equation (2) above.
From Fig. 13, from the start of the experiment, the presentation of (red, 6500K) showed the most depressive tendency, while the presentation of (blue, 3500K) showed the tendency to feel the best. It can be seen that there is qualitative agreement with the order obtained from the brain indices.

以上説明したように、上記実施形態の車内空間デザイン評価システムによれば、簡易な装置(ヘッドセット)で被験者の脳血流量の計測を行うことにより、鉄道車両の車内空間デザインに対する嗜好性(好む/好まない)についての客観的な評価を得ることができる。また、脳血流量の計測は、アンケート調査のように所定間隔ごとに行うものではなく、連続的に行いデータを取得することができ、データ取得の際の被験者の負担も少ない。
さらに、第2段階の評価は、鉄道車両が走行している状態に類似した環境で計測した脳血流量データに基づいて客観的な評価指標を得るようにしているため、極めて信頼性のある評価結果を得ることができる。
また、本実施形態では、脳血流量データといった客観的なデータと、アンケート調査の結果という主観的なデータとを組み合わせて分析することで、より正確で妥当な分析結果を得ることができる。
As described above, according to the vehicle interior design evaluation system of the above embodiment, by measuring the cerebral blood flow of a subject with a simple device (headset) / dislike) can be obtained. In addition, the measurement of cerebral blood flow is not performed at predetermined intervals as in questionnaire surveys, but can be performed continuously to obtain data, which reduces the burden on the subject during data acquisition.
Furthermore, the evaluation in the second stage is extremely reliable because objective evaluation indices are obtained based on cerebral blood flow data measured in an environment similar to the state in which railway vehicles are running. You can get results.
Further, in the present embodiment, more accurate and appropriate analysis results can be obtained by combining objective data such as cerebral blood flow data and subjective data such as questionnaire survey results.

以上、本発明を実施例に基づいて説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではない。例えば上記実施例では、乗り心地シミュレータを使用して鉄道車両が走行している状態に類似した環境を作り脳血流量を計測しているが、乗り心地シミュレータがない場合には、走行する実車両に被験者を着座させてデータを収集するようにしても良い。
また、前記実施形態では、第2段階のデザイン評価のステップS8において、列車の揺れを模した振動を付与しながらゴーグル型表示器によりVR画像を提示する例を示したが、人間の脳は音に対して強く反応することが知られているので、振動の付与とともにスピーカを用いて騒音(列車走行に伴う車内騒音)を聞かせながらVR画像を提示して、脳血流量を計測するようにしても良い。さらに、ステップS8においてゴーグルを使用して提示する画像はVR画像に限定されず、一般的な車内空間デザイン画像であっても良いし、ゴーグルを使用せず、通常のモニタ装置を使用して提示するようにしても良い。
Although the present invention has been described above based on the examples, the present invention is not limited to the above examples. For example, in the above embodiment, a ride simulator is used to create an environment similar to the state in which a railway vehicle is running, and cerebral blood flow is measured. Data may be collected by having the subject sit on the floor.
Further, in the above-described embodiment, in step S8 of the second stage of design evaluation, an example was shown in which a VR image was presented using a goggle-type display while imparting vibrations simulating the shaking of a train. Since it is known to strongly react to , we present VR images while listening to noise (in-vehicle noise accompanying train running) using a speaker along with applying vibration, so as to measure cerebral blood flow. Also good. Furthermore, the image presented using the goggles in step S8 is not limited to the VR image, and may be a general vehicle interior space design image, or presented using a normal monitor device without using goggles. You can make it work.

また、前記実施形態では、被験者から計測した脳血流量データから算出される脳活動スコアやストレス脳指標、気分脳指標に基づいて車内空間の色彩デザインの評価結果を得るようにしているが、計測とは別にアンケート調査も行い、主観的な乗り心地評価であるアンケート調査結果を加味して評価結果を得るようにしても良い。さらに、脳活動計測装置の他、脳波や、心拍数、呼吸数、脈波、体温等を計測する装置を被験者に装着してこれらの値を計測したり、フリッカー値を取得したりしてデザイン評価に反映するようにしても良い。
また、前記実施形態では、脳活動計測装置11で計測した値を操作端末装置(スマートフォン)12へ送信し、操作端末装置12で脳血流量データを生成してデータ収集分析装置13へ送信しているが、脳活動計測装置11で計測した値を直接データ収集分析装置1
3へ送信するように構成しても良い。
In the above embodiment, evaluation results of the color design of the vehicle interior space are obtained based on the brain activity score, the stress brain index, and the mood brain index calculated from the cerebral blood flow data measured from the subject. Aside from this, a questionnaire survey may also be conducted, and the evaluation results may be obtained by adding the results of the questionnaire survey, which are subjective evaluations of riding comfort. Furthermore, in addition to the brain activity measurement device, the subject is equipped with a device that measures brain waves, heart rate, respiration rate, pulse wave, body temperature, etc., and the design measures these values and acquires the flicker value. You may make it reflect in evaluation.
Further, in the above embodiment, the value measured by the brain activity measuring device 11 is transmitted to the operation terminal device (smartphone) 12, and the operation terminal device 12 generates cerebral blood flow data and transmits it to the data collection and analysis device 13. However, the values measured by the brain activity measuring device 11 are directly collected by the data collection and analysis device 1
3 may be configured.

また、前記実施形態では、本発明を鉄道車両の車内空間の色彩デザインを評価する場合に適用したものについて説明したが、本発明は、鉄道車両以外の例えばバス(水上バスを含む)やフェリー、飛行機などの乗り物の客室の内部空間の色彩デザインを評価する場合にも適用することができる。
また、前記実施形態の第1段階のデザイン評価処理は、乗り物の客室の内部空間に限定されず、建造物の室内のデザイン評価にも利用することができる。
In addition, in the above-described embodiment, the present invention was applied to evaluate the color design of the interior space of a railroad vehicle, but the present invention is applicable to other than railroad vehicles, such as buses (including water buses), ferries, It can also be applied when evaluating the color design of the interior space of the cabin of a vehicle such as an airplane.
Further, the design evaluation process of the first stage of the embodiment is not limited to the interior space of the cabin of the vehicle, and can be used for design evaluation of the interior of the building as well.

10 車内空間デザイン評価システム(室内空間デザイン評価システム)
11 脳活動計測装置
12 操作端末装置(スマートフォン)
13 データ収集分析装置
14 モニタ装置(画像表示装置)
15 表示制御装置(パソコン)
21 パーテーション
22 椅子
23 机
24 テーブル
30 乗り心地シミュレータ
33 VRゴーグル(ゴーグル型表示器)
10 Interior space design evaluation system (Interior space design evaluation system)
11 brain activity measuring device 12 operation terminal device (smartphone)
13 data collection and analysis device 14 monitor device (image display device)
15 Display control device (personal computer)
21 partition 22 chair 23 desk 24 table 30 ride simulator 33 VR goggles (goggle type display)

Claims (7)

評価対象の室内空間色彩デザインに関わる複数の画像を被験者に提示する画像表示装置と、
被験者の頭部に装着されて脳血流量を計測可能な脳活動計測装置と、
前記脳活動計測装置によって計測された脳血流量に基づいて脳血流量データを生成する操作端末装置と、
前記操作端末装置により生成された脳血流量データに基づいて室内空間デザインの評価に資する情報を算出するデータ分析手段と、
評価対象の空間における振動および/または騒音に関わる環境を模擬可能なシミュレータ装置と、を備えた室内空間デザイン評価システムであって、
前記脳活動計測装置は、被験者の前頭部左側と右側の脳血流量を計測可能に構成され、
前記室内空間色彩デザインは、鉄道車両の車内空間色彩デザインであり、
前記室内空間色彩デザインに関わる複数の画像は、複数の照明色温度と複数の色系統の室内設備の彩色の組み合わせからなる画像であり、
前記データ分析手段は、
前記シミュレータ装置により被験者に刺激を与えている状態で評価対象の室内空間色彩デザインに関わる複数の画像が提示されている間に前記脳活動計測装置により計測された被験者の脳血流量データに基づいてストレスに関する指標を画像ごとに算出し、算出された画像ごとの指標に基づいて前記車内空間色彩デザインに対する嗜好性を評価することを特徴とする室内空間デザイン評価システム。
an image display device for presenting a subject with a plurality of images related to the indoor space color design to be evaluated;
a brain activity measuring device that is attached to the subject's head and is capable of measuring cerebral blood flow;
an operation terminal device that generates cerebral blood flow data based on the cerebral blood flow measured by the brain activity measuring device;
data analysis means for calculating information that contributes to the evaluation of indoor space design based on the cerebral blood flow data generated by the operation terminal device;
An indoor space design evaluation system comprising a simulator device capable of simulating an environment related to vibration and/or noise in a space to be evaluated ,
The brain activity measuring device is configured to be able to measure cerebral blood flow in the left and right frontal regions of the subject,
The interior space color design is an interior space color design of a railway vehicle,
The plurality of images related to the indoor space color design are images composed of a combination of a plurality of lighting color temperatures and the colors of indoor equipment of a plurality of color systems,
The data analysis means
Based on the cerebral blood flow data of the subject measured by the brain activity measurement device while a plurality of images related to the indoor space color design to be evaluated are presented while the subject is being stimulated by the simulator device An interior space design evaluation system, comprising: calculating a stress-related index for each image; and evaluating preference for the interior space color design based on the calculated index for each image .
前記指標は、被験者の前頭部右側の脳血流量をR、左側の脳血流量をLとしたとき、次式
ストレス脳指標=(R-L)/(R+L)
で定義されるストレス脳指標であることを特徴とする請求項に記載の室内空間デザイン評価システム。
When the cerebral blood flow on the right side of the subject's frontal region is R, and the cerebral blood flow on the left side of the subject is L, the index is expressed by the following formula: stress brain index = (R - L) / (R + L)
The indoor space design evaluation system according to claim 1, characterized in that it is a stress brain index defined by:
前記脳活動計測装置は、被験者の前額部の脳血流量を計測可能に構成され、
前記指標は、被験者が空間性ワーキングメモリ課題を行なっている間の前額部の脳活動値の平均値を/Xs、言語性ワーキングメモリ課題を行なっている間の前額部の脳活動値の平均値を/Xv、空間性ワーキングメモリ課題遂行時と言語性ワーキングメモリ課題遂行時の母分散の不偏推定値をそれぞれσ2s,σ2v、前記空間性ワーキングメモリ課題と前記言語性ワーキングメモリ課題の遂行回数をそれぞれns,nvとしたとき、次式
気分脳指標=(/Xs-/Xv)/√[(σ2s/ns)+(σ2v/nv)]
で定義される気分脳指標であることを特徴とする請求項に記載の室内空間デザイン評価システム。
The brain activity measuring device is configured to be able to measure cerebral blood flow in the forehead of a subject,
The indicators are the average value of brain activity in the forehead while the subject is performing the spatial working memory task /Xs, and the average value of brain activity in the forehead while performing the verbal working memory task. The average value is /Xv, the unbiased estimates of the population variance when performing the spatial working memory task and the verbal working memory task are σ 2 s and σ 2 v, respectively, the spatial working memory task and the verbal working memory Mood brain index = (/Xs-/Xv)/√[(σ 2 s/ns) + (σ 2 v/nv)]
The indoor space design evaluation system according to claim 1, characterized in that it is a mood brain index defined by:
前記脳活動計測装置は、被験者の前額部の脳血流量を計測可能に構成され、
前記データ分析手段は、
照明色温度および室内設備彩色の組合せ画像ごとに全被験者の脳活動特徴量の平均値と標準偏差を算出し、
算出された標準偏差の大きさから、各画像の脳活動スコアを、次式
脳活動スコア= [(個別脳活動特徴量)-(被験者ごとの脳活動特徴量の平均値)]
÷(各被験者の脳活動特徴量の標準偏差)
を用いて算出し、脳活動スコアの大きい順に画像を順位付けすることを特徴とする請求項1または2に記載の室内空間デザイン評価システム。
The brain activity measuring device is configured to be able to measure cerebral blood flow in the forehead of a subject,
The data analysis means
Calculate the average value and standard deviation of brain activity features of all subjects for each combination image of lighting color temperature and indoor equipment coloring,
From the calculated standard deviation, the brain activity score of each image is calculated by the following formula: brain activity score = [(individual brain activity feature quantity) - (mean value of brain activity feature quantity for each subject)]
÷ (standard deviation of brain activity feature amount for each subject)
3. The indoor space design evaluation system according to claim 1, wherein the images are ranked in descending order of brain activity score.
前記データ分析手段は、The data analysis means
照明色温度および室内設備彩色の組合せ画像ごとに全被験者の脳活動特徴量の平均値と標準偏差を算出し、Calculate the average value and standard deviation of brain activity features of all subjects for each combination image of lighting color temperature and indoor equipment coloring,
算出された標準偏差の大きさから、各画像の脳活動スコアを、次式From the size of the calculated standard deviation, the brain activity score of each image is calculated by the following formula
脳活動スコア= [(個別脳活動特徴量)-(被験者ごとの脳活動特徴量の平均値)]Brain activity score = [(individual brain activity feature quantity) - (mean value of brain activity feature quantity for each subject)]
÷(各被験者の脳活動特徴量の標準偏差)÷ (standard deviation of brain activity feature amount for each subject)
を用いて算出し、脳活動スコアの大きい順に画像を順位付けすることを特徴とする請求項3に記載の室内空間デザイン評価システム。The indoor space design evaluation system according to claim 3, wherein the images are ranked in descending order of brain activity score.
前記シミュレータ装置により被験者に刺激を与えている状態で提示される評価対象の室内空間色彩デザインに関わる複数の画像は、前記脳活動スコアの大きいものについてそれぞれ展開された仮想現実画像であることを特徴とする請求項4または5に記載の室内空間デザイン評価システム。 The plurality of images related to the indoor space color design to be evaluated, which are presented while the subject is being stimulated by the simulator device, are virtual reality images developed with respect to those having a large brain activity score. 6. The indoor space design evaluation system according to claim 4 or 5 . 評価対象の室内空間色彩デザインに関わる複数の画像を被験者に提示する画像表示装置と、
被験者の頭部に装着されて脳血流量を計測可能な脳活動計測装置と、
前記脳活動計測装置により計測された脳血流量に基づいて室内空間デザインの評価に資する情報を算出するデータ分析手段と、を備えた室内空間デザイン評価システムにおけるデザイン評価方法であって、
室内空間色彩デザインに関わる複数の照明色温度と複数の色系統の室内設備の彩色の組み合わせからなる複数の画像を前記画像表示装置により被験者に順次提示しながら、前記脳活動計測装置により被験者の脳血流量を計測する計測ステップと、
前記計測ステップで計測された前記脳血流量から脳血流量データを生成するデータ生成ステップと、
前記画像表示装置により提示された画像ごとの被験者の前記脳血流量データから脳活動特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
照明色温度および室内設備彩色の組合せ画像ごとに全被験者の前記脳活動特徴量の平均値と標準偏差を算出し、次式
脳活動スコア=[(個別脳活動特徴量)-(被験者ごとの脳活動特徴量の平均値)]
÷(各被験者の脳活動特徴量の標準偏差)
を用いて、脳活動スコアを算出する脳活動スコア算出ステップと、
前記脳活動スコアに基づいて前記室内空間色彩デザインに対する嗜好性を評価する評価ステップと、
を含み、
前記室内空間色彩デザインは、鉄道車両の車内空間色彩デザインであり、
前記計測ステップにおいては、鉄道車両の振動および/または騒音を模擬した刺激を被験者に対して付与しながら前記複数の画像を順次提示することを特徴とする室内空間デザイン評価方法。
an image display device for presenting a subject with a plurality of images related to the indoor space color design to be evaluated;
a brain activity measuring device that is attached to the subject's head and is capable of measuring cerebral blood flow;
A design evaluation method in an indoor space design evaluation system comprising: data analysis means for calculating information that contributes to evaluation of an indoor space design based on the cerebral blood flow measured by the brain activity measuring device,
While the image display device sequentially presents to the subject a plurality of images composed of a combination of a plurality of lighting color temperatures and a plurality of color system colors of indoor equipment related to indoor space color design, the brain activity measurement device measures the brain of the subject. a measurement step of measuring blood flow;
a data generating step of generating cerebral blood flow data from the cerebral blood flow measured in the measuring step;
a feature amount extraction step of extracting a brain activity feature amount from the cerebral blood flow data of the subject for each image presented by the image display device;
The average value and standard deviation of the brain activity feature amount of all subjects were calculated for each combined image of the lighting color temperature and room equipment coloring, and the following formula: brain activity score = [(individual brain activity feature amount) - (brain of each subject Average value of activity feature quantity)]
÷ (standard deviation of brain activity feature amount for each subject)
a brain activity score calculation step of calculating a brain activity score using
an evaluation step of evaluating preference for the indoor space color design based on the brain activity score;
including
The interior space color design is an interior space color design of a railway vehicle,
The interior space design evaluation method , wherein in the measuring step, the plurality of images are sequentially presented while a stimulus simulating railroad vehicle vibration and/or noise is applied to the subject.
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CN116738717B (en) * 2023-06-13 2024-03-22 南京航空航天大学 Product color matching design method and system based on color image migration
KR102731071B1 (en) * 2023-08-24 2024-11-15 주식회사 엔서 Fragrance Recommendation Apparatus and System
JP2025049226A (en) * 2023-09-21 2025-04-03 ソフトバンクグループ株式会社 system

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002177248A (en) 2000-12-13 2002-06-25 Sumitomo Forestry Co Ltd Room environment evaluation method
JP2011117839A (en) 2009-12-03 2011-06-16 T Hasegawa Co Ltd Taste evaluation method of stimulus based on brain blood flow change measurement
JP2017170253A (en) 2017-07-07 2017-09-28 パナソニックIpマネジメント株式会社 Impression evaluation device and impression evaluation method
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Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002177248A (en) 2000-12-13 2002-06-25 Sumitomo Forestry Co Ltd Room environment evaluation method
JP2011117839A (en) 2009-12-03 2011-06-16 T Hasegawa Co Ltd Taste evaluation method of stimulus based on brain blood flow change measurement
JP2018086926A (en) 2016-11-29 2018-06-07 東日本旅客鉄道株式会社 Railway comfort evaluation method and railway comfort evaluation apparatus
JP2017170253A (en) 2017-07-07 2017-09-28 パナソニックIpマネジメント株式会社 Impression evaluation device and impression evaluation method

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