Syllabus data
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Teacher name ： Shinsaku Hiura
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Course Title
Virtual Reality
Course Title in English
Virtual Reality
Course Type
-
知能情報分野科目
Eligible Students
Graduate School of Engineering
Target Grade
1Year
Course Numbering Code
HETMA5MCA1
Credits
2.00Credits
The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.
Type of Class
講義 (Lecture)
Eligible Year/Semester
Fall semester 2026
(Fall semester)
Instructor
Shinsaku Hiura,Hirotake Yamazoe
Affiliation
工学研究科
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
9
Office Hours and Location
日浦：書写6203研究室 随時 (メールによる事前連絡が必要)
山添：書写6205研究室 月曜12:10〜13:00 (メールによる事前連絡が必要) Contact
Email：hiura@eng.u-hyogo.ac.jp, yamazoe@eng.u-hyogo.ac.jp
Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
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Corresponding Graduate School DP
1◎／2〇／3〇
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー
Course Objectives and Learning Outcome
講義目的：バーチャルリアリティは、人間の五感を通して実物を模した体験を提供するという観点で既存の視聴覚技術の延長線上にありつつも、より人の特性や心理に密接にかかわる技術であり、マルチモーダル化やインタラクティブ化などにおいてもより統合的な理解が必要な分野である。本講義では、人間の五感の特性と、それに基づくバーチャルリアリティを構成する基礎技術とともに、教育・訓練等の応用についても広く理解することを目標とする。
到達目標：本講義では、人間の五感の特性と、それに基づくバーチャルリアリティを構成する基礎技術について理解し、説明できること。画像・センサを用いた人の行動計測手法、人の知覚の計測手法、それらを踏まえた人とコンピュータ・ロボットのインタラクションについて理解し、説明できること。 Subtitle and Keywords of the Class
キーワード：感覚・知覚、入出力インタフェース、人物行動推定、内部状態推定、ヒューマン・コンピュータ／ロボット・インタラクション
Course Overview and Schedule
第１回：バーチャルリアリティの歴史と応用（山添）
第２回：ヘッドマウントディスプレイとその方式・立体視・3Dディスプレイ（日浦） 第３回：コンピュータグラフィックスとその高速化（日浦） 第４回：３次元シーンのモデリング（日浦） 第５回：幾何学的整合性・光学的整合性とその技術（日浦） 第６回：人の色知覚とその特性，色彩工学（日浦） 第７回：質感の計測と再現（日浦） 第８回：人の行動のセンシング・モデリング（山添） 第９回：人の知覚特性の計測・評価（山添） 第１０回：力覚・触覚提示デバイス（山添） 第１１回：VRと身体（山添） 第１２回：人を対象とした実験とその計画法（山添） 第１３回：バーチャルリアリティ研究の近年の動向(1) 第１４回：バーチャルリアリティ研究の近年の動向(2) 第１５回：バーチャルリアリティ研究の近年の動向(3) In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
Uses of Generative AI
Limited permission for use
Precautions for using Generative AI
生成ＡＩの利用にあたっては 『本学の教育における生成ＡＩの取扱いについて（学生向け） 』の記載内容について留意すること。
この授業においては、 授業中に明示する範囲において、 生成ＡＩの利用を許可し、これ以外の範囲での利用は禁止する。 生成ＡＩの利用については担当教員の指示に従うこと。 教員が認める範囲を超えて生成ＡＩを利用したことが判明した場合は、単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。 生成ＡＩの出力した内容について、 事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。また、生成ＡＩによる出力結果をそのまま課題・レポートとして提出してはならない。 Textbook
特になし（適宜資料を配布する）
References
バーチャルリアリティ学, 舘 暲, 佐藤 誠, 廣瀬 通孝(監修), 日本バーチャルリアリティ学会コンピュータビジョン —広がる要素技術と応用—，米谷 竜，斎藤 英雄(編著)，共立出版ヒューマンインタフェース，志堂寺和則(著)，コロナ社Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【復習】配布資料等の読み直し（30ｈ）、レポート作成（30ｈ）
Contents of Active Learning
講義終盤で、自らの研究テーマや興味に応じた論文を選び、その内容を理解したうえで、短時間の紹介（プレゼンテーション）を行う。 Grading Criteria and Methods
成績評価の基準
「講義目的・到達目標」に記載する内容への到達度に応じて，S（90点以上）、A（80点以上）、B（70点以上）、C（60点以上）の成績評価の上，単位を付与する。 成績評価の方法 講義の終盤において、CHI、UIST、VRST等のトップカンファレンスから論文を選択し、受講者全員に対し10分間の論文紹介を行う。 そのプレゼンテーションの評価(100%)により成績を付与する。 How to Disclose Assignments and Exam Results
課題・レポートは、原則次の講義内で解説する。
Precautions and Requirements for Course Registration
特になし
Practical Education
該当しない
Remarks
In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.
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