第4回キムワイプ卓球研究会予稿集（2019年5月）

キムワイプ卓球の台の割り当てアルゴリズムの比較
小嶋明
東京大学キムワイプ卓球会
a.kojima8924@gmail.com

順ではプレイ時間が長いプレイヤー

1 概要
東京大学キムワイプ卓球会は駒場の直後に到着したプレイヤーの待ち祭においてキムワイプ卓球体験会を時間が増大し公平性が失われる場合開催している。キムワイプ卓球体験会がある。

では複数の卓球台が用意され、会場に本研究ではキムワイプ卓球体験会

来たプレイヤーはキムワイプ卓球をで待機しているプレイヤーに卓球台行うことができる。プレイヤーは到着台を割り当てる方法に CPU スケジュ時に使用されていない台があり、他にーリングの手法を適用し、各手法の平待機しているプレイヤーがいない場均待ち時間と公平性を評価する。さら合は即座にキムワイプ卓球を始めるにキムワイプ卓球と CPU スケジューことができるが、全ての台が使用されリングの差異を考慮し、キムワイプ卓ている場合は台が解放されプレイヤ球に適する台の割り当てアルゴリズ

ーに割り当てられるまで待つ必要がムを考案する。

ある。キムワイプ卓球会員は必要に応じていくつかの台で行われるキムワ

2.1 キムワイプ卓球の台の割りイプ卓球を終了させて台を解放し、待当てと CPU スケジューリング

機しているプレイヤーに空いている

キムワイプ卓球体験会では、キムワ卓球台を割り当てる。台を割り当てる

イプ卓球会員が待機しているプレイ

順序は到着順で行われてきたが、到着ヤーの集合から次に台を割り当てる

1(C) 2019 東京大学キムワイプ卓球会

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プレイヤーを選択し、選択されたプレえることができる。横取り可能なアルイヤーにキムワイプを配付して台にゴリズムではキムワイプ卓球会員が案内する。CPU スケジューリングでは、 実行中のキムワイプ卓球を中断させ、CPU スケジューラが実行可能状態に台を他のプレイヤーに割り当てるこ

あるプロセスの集合から次に CPU をとができる。

割り当てるプロセスを選択する。さらに、ディスパッチャが選択されたプロ

2.2 CPU スケジューリングの諸セスに CPU を割り当てる。このよう手法に、キムワイプ卓球の台の割り当てと前述したようにキムワイプ卓球会

CPU スケジューリングは類似してお員の台の割り当てと CPU スケジュー

り、プレイヤーとプロセス、卓球台とラの CPU の割り当てが対応するため、CPU、キムワイプ卓球会員と CPU ス

後者の手法を前者に応用することがケジューラ及びディスパッチャがそできる。代表的なスケジューリングア

れぞれ対応する。

ル ゴ リ ズ ム と し て 到 着 順 (FCFS,CPU スケジューリングには、横取りFIFO)スケジューリング、最短時間順可能な(preemptive) スケジューリン(SJF) ス ケ ジ ュ ー リ ン グ 、 優 先 度

グアルゴリズムと横取り不可能な(priority)スケジューリング、ラウンド(non-preemptive) スケジューリング

ロビン(RR)スケジューリングを挙げアルゴリズムがある。横取り可能なアる。

ルゴリズムでは、実行中のプロセスから CPU を奪い、他のプロセスに割り2.2.1 到着順スケジューリング

当てることができる。同様にキムワイ
到着順スケジューリングでは、実行プ卓球の台の割り当てでも横取り可可能状態となったプロセスは FIFO
能な割り当てアルゴリズムと横取り（先入れ先出し）キューに入れられ、不可能な割り当てアルゴリズムを考キューの先頭のプロセスから実行さ2(C) 2019 東京大学キムワイプ卓球会

第4回キムワイプ卓球研究会予稿集（2019年5月）れる。この方法では、処理時間の長い用いられる。キムワイプ卓球では待機プロセスが先に到着すると平均待ちしているプレイヤーに希望するプレ時間が増加する。キムワイプ卓球でもイ時間を尋ねることができるため、厳同様に、プレイ時間の長いプレイヤー密な最小時間順の割り当てができる。

が先に到着すると平均待ち時間が長くなる。

2.2.3 優先度スケジューリング
優先度スケジューリングでは、各プ

2.2.2 最短時間順スケジューリ

ロセスに優先度の値が定められ、優先ング度の最も高いプロセスが実行される。

最短時間順スケジューリングでは、横取り不可能の場合は実行中の低優

最も CPU 処理時間の短いプロセスに先度のプロセスは横取りされないが、対し CPU が割り当てられる。横取り

横取り可能の場合は実行中のプロセ不可能の場合は CPU を割り当てられスの優先度より高い優先度を持つ実たプロセスは処理が終わるまで横取行可能状態のプロセスがあるとき、りされることはない。横取り可能の場

CPU は後者に再割り当てされる。この合は実行中のプロセスの残りの処理方法では、低優先度のプロセスが後回時間より小さい処理時間を持つ実行しにされ無限に待たされてしまう問

可能プロセスがあるとき、処理時間の題（飢餓, starvation）がある。この対小さいプロセスに CPU が再割り当て策として、待ち時間に応じて優先度をされる。この方法では各プレイヤーの徐々に高くする方法（エージング,プレイ時間が変更されない場合の平aging）がある。キムワイプ卓球では、均待ち時間が最小化されるが、実際の優先度として各プレイヤーの組の構CPU スケジューリングでは各プロセ成人数や所属を優先度として定めるスの CPU 処理時間を厳密に知ることことができる。

はできないので処理時間の推定値が3(C) 2019 東京大学キムワイプ卓球会

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2.2.4 ラウンドロビンスケジュに知ることはできないが、キムワイプーリング

卓球ではプレイヤーにプレイ時間を尋ねることができる。そのためキムワ

ラウンドロビンスケジューリング

イプ卓球では最短時間順のスケジュ

では、実行可能状態にあるプロセスはーリングを行うことが容易である。しFIFO キューに入れられる。キューのかしキムワイプ卓球のプレイヤーは先頭にあるプロセスは実行されるとプレイ時間を自由に決めることができにタイムクォンタムと呼ばれる一きるので、台の割り当て順序が最短時定の処理時間が与えられ、処理時間が間順となっているとき、プレイヤーはタイムクォンタムに達するとプロセ

短いプレイ時間のキムワイプ卓球をスは中断されキューの最後尾に移動複数回行うことを選択する場合があする。タイムクォンタムが十分小さいる。例えば多数のプレイヤーが 20 分

とき CPU は各プロセスに均等に処理程度のプレイ時間のキムワイプ卓球能力を与えているとみなすことがでを行っているとき、合計 30 分間キムきるが、プロセスの切り替えのオーバワイプ卓球を行うことを望む合理的ーヘッドは増大する。一方、タイムク

なプレイヤーは、プレイ時間が 30 分

ォンタムが十分大きい場合は到着順のキムワイプ卓球を 1 回行うのではな

スケジューリングと同じとなる。キムくプレイ時間が 15 分のキムワイプ卓

ワイプ卓球では、タイムクォンタムを球を 2 回行うことを選択すると考えら10 分としてラウンドロビン方式で行れる。このようにプレイヤーが自主的われたことがある。に複数回のキムワイプ卓球を選択すると、合計のプレイ時間は等しいにも2.3 キムワイプ卓球と CPU スケかかわらず台の切り替えが多くなりジューリングの相違点オーバーヘッドが増大する。さらに、前述したように、CPU スケジューリ
ングではプロセスの処理時間を正確

4(C) 2019 東京大学キムワイプ卓球会

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長いプレイ時間を選択したプレイヤ

𝑡𝑤,𝑖 として、プレイ時間に対する待ちーの待ち時間が非常に大きくなる。

時間の比をその上、プレイヤーが複数回並び直𝑟𝑖 = 𝑡𝑤,𝑖 /𝑡𝑝,𝑖して台の再割り当てを受けることをと定める。𝑡𝑝,𝑖 の大小にかかわらず𝑟𝑖 が煩わしく思い、最短時間順やラウンド一定の値となれば、プレイヤーの合計ロビン方式で並び直しが必要とされ待ち時間は合計プレイ時間に比例し、る場合に本来の希望するプレイ時間キムワイプ卓球の回数に依存しない。

より短いプレイ時間でキムワイプ卓

ここで、𝑟𝑖 の値のばらつきの小ささを球を中断する可能性がある。

公平性と定義する。公平性が最大のとき𝑟𝑖 は一定である。

2.4 公平性2.5 公平性の高い割り当てアルキムワイプ卓球では、横取り不可能ゴリズムかつプレイヤーが自主的に複数回のプレイを選択しない割り当てアルゴ

公平性を最大化するには、𝑟𝑖 の分散、リズムが好ましい。最短時間順の割り標準偏差、最大値と最小値の差などを当てはプレイヤーがプレイ時間を変最小化するアルゴリズムを採用すれ更しない場合の平均待ち時間が最小ばよい。しかし、最大値と最小値の差化されるが、実際はプレイヤーが複数などで評価すると、最小値を大きくす回のキムワイプ卓球を選択し台の割ることで公平性が最大化される場合り当てのオーバーヘッドが増大する。

がある。すなわち、公平性のためにそこれを防ぐためには、待ち時間がプレれぞれの𝑟𝑖 が大きくなり、平均待ち時イ時間と比例するように台の割り当間が増大する場合がある。本研究ではてを行えば良い。ここで𝑖番目のプレ平均待ち時間をと計算の簡略化のたイヤーのプレイ時間を𝑡𝑝,𝑖 、待ち時間をめに、𝑟𝑖 の最大値の最小化を目標とする。𝑟𝑖 は待ち時間に比例して増加する

5(C) 2019 東京大学キムワイプ卓球会

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ので、最大値を抑えることで公平性は2.5.2 台が空く時刻を推定する向上する。

方法

公平性を高めるアルゴリズムを 3 種

この方法では、待機している𝑛人の類挙げる。以降では台の数を𝑐、待機しプレイヤーに台を割り当てる順序のているプレイヤーの人数を𝑛とする。

中で、各プレイヤーに台が割り当てられた時刻での𝑟𝑖 (𝑖 = 1, 2, ⋯ , 𝑛)の最大

2.5.1 貪欲法

値が最小であるものを探す。𝑛人のプ𝑟𝑖 の最大値の最小化の方法として貪

レイヤーに台を割り当てる順序は𝑛!

欲法による近似アルゴリズムがある。

通りあり全て列挙して計算するのは𝑛貪欲法では台が空いたときに待機しが大きいとき困難であるので、台が空ている全てのプレイヤーに対しプレく時刻をあらかじめ推定し、プレイヤイ時間に対する待ち 時間の比 𝑟𝑖 (𝑖 =ーに台を割り当てる順序によって台1, 2, ⋯ , 𝑛)を計算し、最も値が大きいプが空く時刻が変化しないと仮定してレイヤーに台を割り当てる。計算量は考える。すなわち、待機しているプレ𝑂(𝑛)である。

イヤーに割り当てられた台が空くこ台が空いた時間をt = 0として横軸とによって台が空く時刻が変わるこ

を時間𝑡、縦軸を比𝑟としたグラフを考とを無視して考える。

えると、各プレイヤーのt, rの関係は一それぞれの台にいるプレイヤーに次関数で表される。𝑡切片が最小であ台が割り当てられた時刻とプレイ時るプレイヤーを選ぶ方法が到着順、傾間が記録されている場合は、台が空くきが最大であるプレイヤーを選ぶ方時刻の最初の𝑐回を予測することがで法が最短時間順、𝑟切片が最大である

きる。台にいるプレイヤーの情報が記プレイヤーを選ぶのが貪欲法である。

録されていない場合やc回目より後に台が空く時刻は、プレイヤーのプレイ時間の平均値から推測する。プレイ時

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間の平均値を𝑡̅𝑝 、台の割り当てにかかが𝑅𝑘 以下となるようにプレイヤーのる時間を𝑑とすると、台が空く時間の順序を決めることができる。上記の条間隔はおよそ(𝑡̅𝑝 + 𝑑)/𝑐となる。この件を満たす最小の𝑘は二分探索で求めようにして台が空く時刻を𝑛回推定することができ、𝑟𝑖 の最小化された最大る。

値とその場合に台の割り当てを受け𝑖番目のプレイヤーが𝑗回目に台が空るプレイヤーおよび時刻が決定されいたときに台を割り当てられた場合る。すでに割り当ての時刻が決定されのプレイ時間に対する待ち時間の比たプレイヤーを除いて二分探索を𝑛回を𝑟𝑖,𝑗 (𝑖, 𝑗 = 1, 2, ⋯ , 𝑛)としてそれらを繰り返すことで、全てのプレイヤーの計算すると、n2個の値が得られる。こ台の割り当て順序を決定できる。計算

こで、𝑟𝑖,𝑗 を昇順でソートしたとき𝑘番

量は𝑂(𝑛 2 log(𝑛))である。

目 の 𝑟𝑖,𝑗 , 𝑖, 𝑗 の 値 を そ れ ぞ れ
𝑅𝑘 , 𝐼𝑘 , 𝐽𝑘 (𝑘 = 1, 2, ⋯ , 𝑛 2 )とする。また、

2.5.3 厳密解を求めるアルゴリ

ある𝑘, 𝑖について、𝑅𝑘 ≥ 𝑟𝑖,𝑗 であるようズム

な𝑟𝑖,𝑗 の𝑗の最大値を𝑀𝑘,𝑖（ただし条件を待機している n 人のプレイヤーの満たす𝑟𝑖,𝑗 が存在しないとき0）とする

台の割り当て順序について、台が空くと、時刻の推定をせずに厳密に考える。そ𝑀𝑘,𝑖 = max{𝐽𝑙 | 𝑙 ≤ 𝑘 かつ 𝐼𝑙 = 𝑖} ∪ {0}

れぞれの台にいるプレイヤーに台がとなる。すると、ある𝑘について、割り当てられた時刻とプレイ時間、待∀𝑗 ≤ 𝑛 |{𝑀𝑘,𝑖 | 𝑀𝑘,𝑖 ≥ 𝑗}| > 𝑛 − 𝑗

機しているプレイヤーが到着した時⟺ 最小化された𝑟𝑖 の最大値が𝑅𝑘 以下間とプレイ時間、待機しているプレイとなる。言い換えると、𝑅𝑘 より小さい

ヤーが台の割り当てを受ける順序の𝑟𝑖 の値で𝑗回目に台の割り当てを受け全てが分かっているとき、待機していることのできるプレイヤーの人数がるプレイヤーが台の割り当てを受け(𝑛 − 𝑗 + 1)人以上であれば𝑟𝑖 の最大値

7(C) 2019 東京大学キムワイプ卓球会

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る時刻とその場合の𝑟𝑖 が計算でき、計各プレイヤーのプレイ時間をランダムとして、(𝑛 − 1)人のプレイヤーが算量は𝑂(𝑛)である。
n人のプレイヤーの台の割り当て順

トポロジカルソートされた順序に対序は𝑛!通りである。しかし、待機してし、最も到着順が遅い𝑛番目のプレイいるプレイヤーの中の 2 人のプレイヤヤーを挿入する場合の可能な挿入箇

ーA, B について到着順と最短時間順

所の平均は(𝑛 + 1)/2個以下であるのが一致するとき、すなわち A の到着しで、𝑛人のプレイヤーがトポロジカルた時刻が B の到着した時刻より早く、ソートされた順序の数の平均は(𝑛 +A のプレイ時間が B のプレイ時間より1)!/2𝑛 以下である。よって、トポロジ短いとき、A は必ず B より早く台の割カルソートされた順序の全てに対しり当てを受ける。これは B が A よりて𝑟𝑖 の最大値を計算し、𝑟𝑖 の最大値を早く割り当てを受けた場合の𝑟𝑖 の最大最小化するプレイヤーの順序を探す

値が A が先に割り当てを受けた場合

計 算 の 平 均 計 算 量 は 𝑂(𝑛 ∙ (𝑛 + 1)!/の𝑟𝑖 の最大値以上になるためである。

2𝑛 )程度となる。

ここで各プレイヤーを頂点として、Bより A の方が到着した時刻が早く、プ2.6 割り当て方法の平均待ち時レイ時間が短いという条件を満たす

間の評価

全てのプレイヤーA, B の組について A

𝑐台の台の全てをプレイヤーが使用から B に有向辺を置くと、グラフは有しており、𝑛人のプレイヤーが待機し向非巡回グラフ（DAG）となる。台のている状況で最後に到着したプレイ割り当て順序としてあり得る順序は

ヤーA の平均待ち時間を計算する。プ

グラフがトポロジカルソート（各頂点レイヤー全体の平均プレイ時間を𝑡̅𝑝 、を各有向辺が示す順序を満たしながA のプレイ時間を𝑡𝑝 、1 回の台の割りら並べること）された順序である。

当てにかかる時間を𝑑とする。また、平8(C) 2019 東京大学キムワイプ卓球会

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均(𝑡̅𝑝 + 𝑑)/𝑐の時間間隔で 1 人のプレが台の割り当てを受ける前に最初にイヤーが到着すると仮定する。

待機している𝑛人のプレイヤーのうち到着順では、A がプレイを終えるま𝑘人が台の割り当てを受ける。𝑘人の台でに𝑛人の待機しているプレイヤーとの割り当てにかかる時間は𝑘(𝑡̅𝑝 + 𝑑)/

𝑐人の台についているプレイヤーがプ𝑐以下であり、この間に到着するプレレイを終える必要があり、𝑐人のプレイヤーの平均人数は𝑘人以下、その中イヤーは平均して𝑡̅𝑝 /2のプレイ時間でプレイ時間が A より小さいプレイを残しているので、合計でおよそ(𝑛 +ヤーの平均人数は𝑘 2 /(𝑛 − 1)以下であ𝑐)𝑡̅𝑝 の時間だけ台が使用される必要がる。同様に繰り返して、A が台の割りある。台は𝑐台あり、台が使用されてい当てを受ける前に台の割り当てを受る時間と台の割り当てのために使用ける平均人数はされていない時間の比は𝑡̅𝑝 ∶ 𝑑である∞

2∑𝑘(ので A が到着してからプレイを終え

𝑖=0𝑘 𝑖(𝑛 − 1)𝑘) =𝑛−1
𝑛−𝑘−1以下であり、A の平均待ち時間はるまでにかかる時間は𝑛 + 𝑐/2 𝑡̅𝑝 + 𝑑∙∙ 𝑡̅𝑝𝑐𝑡̅𝑝(𝑛 − 1)𝑘+ 1 + 𝑐/2 𝑡̅𝑝 + 𝑑𝑛−𝑘−1∙∙ 𝑡̅𝑝 − 𝑡𝑝𝑐𝑡̅𝑝である。平均待ち時間は自分自身のプ以下である。特に、𝑘/(𝑛 − 1) = 1/2すレイ時間𝑡𝑝 を引き、なわち A のプレイ時間が最初に待機𝑛 + 𝑐/2 𝑡̅𝑝 + 𝑑∙∙ 𝑡̅𝑝 − 𝑡𝑝
𝑐𝑡̅𝑝

している𝑛人のプレイヤーの中央値であるとき、A の平均待ち時間はとなる。
最短時間順では、待機している𝑛人

𝑛 + 𝑐/2 𝑡̅𝑝 + 𝑑∙∙ 𝑡̅𝑝 − 𝑡𝑝𝑐𝑡̅𝑝のプレイヤーをプレイ時間が短い順以下となり、到着順の平均待ち時間をに並び替え、最もプレイ時間が短いプ超えない。平均待ち時間は𝑘に対し単レイヤーを 0 番目としたとき A の順調増加する。

位を𝑘 (𝑘 = 0, 1, ⋯ , 𝑛 − 1)とすると、A9(C) 2019 東京大学キムワイプ卓球会

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ラウンドロビン方式では、タイムク

最後に、𝑟𝑖 を評価する割り当て方法

ォンタムを𝑞として、𝑡̅𝑝 = 𝑞と仮定するの平均待ち時間を計算する。𝑟𝑖 のばらと、台についているまたは待機していつきの小ささ（公平性）や平均値（平るプレイヤーの平均人数は(𝑛 + 𝑐/2)均待ち時間と比例する）は採用するア人となる。簡 単のため に 𝑐 台の台がルゴリズムによって異なるが、公平性(𝑛 + 𝑐/2)人のプレイヤーに処理能力が最大つまり𝑟𝑖 の値が全て等しいと仮を等しく配分しているとみなすと、A定する。台についているまたは待機しの平均待ち時間はているプレイヤーの平均人数は(𝑛 +𝑛 + 𝑐/2 𝑞 + 𝑑∙∙ 𝑡𝑝 − 𝑡𝑝𝑐𝑞𝑐/2)人であり、公平性が最大であることから各プレイヤーのプレイ時間に

𝑛 + 𝑐/2 𝑞 + 𝑑=(∙− 1) ∙ 𝑡𝑝𝑐𝑞

対する到着してからプレイを終えると計算できる。平均待ち時間が𝑡𝑝 に比までの時間の比は一定で、台の割り当例しているため、公平性は最大となり、 てにかかる時間を無視すると、𝑟 +𝑖𝑡̅𝑝 = 𝑡𝑝 = 𝑞の場合、到着順の待ち時間1 = (𝑛 + 𝑐/2)/𝑐となる。よって、A のと一致する。実際には𝑞が小さいとき

平均待ち時間は(𝑞 + 𝑑)/𝑞は大きくなり、台についてい𝑛 + 𝑐/2 𝑡̅𝑝 + 𝑑∙∙ 𝑡𝑝 − 𝑡𝑝𝑐𝑡̅𝑝

るまたは待機しているプレイヤーの=(平均人数は(𝑛 + 𝑐/2)人より多くなる𝑛 + 𝑐/2 𝑡̅𝑝 + 𝑑∙
− 1) ∙ 𝑡𝑝𝑐𝑡̅𝑝

ため平均待ち時間は増大する。一方𝑞と計算できる。これもラウンドロビンが大きいとき台の処理能力が各プレ方式と同様に平均待ち時間が𝑡𝑝 に比イヤーに等しく配分されているとみ例し、公平性は最大となっているためなすことはできず、公平性は低下する。 仮定と一致する。この割り当て方法はよって、平均待ち時間と公平性がトレ横取り不可能であるので台の割り当ードオフとなっている。て回数はラウンドロビン方式の回数以下である。よって(𝑡̅𝑝 + 𝑑)/𝑡̅𝑝 は(𝑞 +10(C) 2019 東京大学キムワイプ卓球会

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𝑑)/𝑑以下であるので、ラウンドロビン提供され、混雑が長く続くようなサー方式より平均待ち時間が小さい。

ビスに対して応用しやすい。
キムワイプ卓球体験会は実施された回数が少なく、その台の割り当て方

3. まとめキムワイプ卓球の台の割り当てに法はほとんどが到着順で行われた。今

おいて、CPU スケジューリングの手法

後のキムワイプ卓球体験会やその他とプレイ時間に対する待ち時間の比のサービスでは到着順以外の台の割によって評価する方法の計算量、平均り当て方法を試し、各割り当て方法の待ち時間、公平性を評価した。キムワ

実用上の問題を明らかにしたい。

イプ卓球において実施が容易であるのは到着順、最短時間順、優先度順、ラウンドロビン方式、貪欲法による方法である。平均待ち時間に優れるのは横取り不可能の方法であり、プレイヤーが自主的に複数回のプレイをしない場合は最短時間順が優れる。公平性に優れるのはタイムクォンタムを小さくしたラウンドロビン方式とプレイ時間に対する待ち時間の比によって評価する方法である。
公平性が高い台の割り当て方法はキムワイプ卓球以外のサービスにも応用できる。キムワイプ卓球と同様にサービスを受ける時間と回数を客が決めることができ、サービスが無償で11(C) 2019 東京大学キムワイプ卓球会

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SNS を活用したキムワイプの画像認識
崎下 雄稀
東京大学キムワイプ卓球会

E-mail: sakishita-yuki26@g.ecc.u-tokyo.ac.jp

概要
SNS 上で日々投稿される「キムワイプらしい」画像を機械学習で学習し，キムワイプらしさを定量化する識別器の作成を目指す．

1. 背景
SNS 上には「キムワイプ」と称して様々な画像が投稿されている．電車やバス，建物といった本来キムワイプとは全く異なる被写体であっても非常にキムワイプらしさを備えたデザインのものが数多く存在する．単にキムワイプらしいと言っても人により評価は様々であり，色や形などキムワイプらしさを決定づける要因は判然としない．そこで，キムワイプらしさを客観
図 1: 図：収集したキムワイプらしい画像的に測る指標として機械的なアルゴリズムによる評価を提案する．SNS からキムワイプらしいと思われる画像を収集し，機械学習により識機械学習についての概略と今回用いた手法の別器を作成することで個々の画像がどれだけキ簡単な説明，そしてその結果をご報告したい．

ムワイプらしいのかを定量的に判定し，本質的なキムワイプらしさを決定する要因の探求を目

3. 課題指す．
今回は学習にあたってのパラメータ調整の難易度から深層学習の適用は見送ったが，画像認

2. 手法

識は深層学習の得意とするところであり，これや他の分析手法を取り入れより性能の高い識別Twitter で収集したキムワイプらしい画像，及びキムワイプそのものの写真を締めて 426 点，器の可能性に期待したい．

さらに適当にキムワイプでない画像を同数程度

また，今回はキムワイプそのものについての集め，キムワイプかそうでないかのラベルをつ適用であったが，キムワイプ卓球への機械学習けて学習する．の導入も模索していきたい．

計 算 は Python の 機 械 学 習 用 ラ イ ブ ラ リ，

scikit-learn を用いた．そもそも機械学習とは参考コンピューター上で人間の学習に当たる働き

Sebastian Raschka, 福島 真太朗 訳 (2015)を実現する技術の総称であり，近年話題の多い『Python 機械学習プログラミング 達人データ

ディープラーニングなどもこの 1 つである．

サイエンティストによる理論と実践』 株式会社クイープ

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バーチャルキムワイプ卓球の実現及びVR体験がもたらす可能性
濵田 柚子
VRアカデミー3期
Twitter @citron_114
技術提供
宮原 啓太
東京農工大学 情報工学部 情報工学科 2年
概要
サイエンティフィックスポーツであるキムワイプ卓球をVR空間内で実現し、物理挙動のシミュレーション及び、キムワイプの質感を3DCGで再現。
VRキムワイプ卓球体験がもたらす可能性について提案する。
VIVEコントローラを介してキムワイプをもつという行為では、キムワイプを実際にもっている感覚があまりない。
初めて体験する人の球の打ちやすさを重視するあまり、球の物理挙動がふわふわとしていて、現実味を帯びていない。
過去に自作したキムワイプS-200の3Dモデルは、テクスチャや形状など非常に不格好なものである。テクスチャやノーマルマップを駆使し、特徴的な容器とワイパー部分の材質を３DCGで忠実に再現していきたい。

目的と課題
理系大学や研究室などで見られるサイエンティフィックスポーツであるキ
ムワイプ卓球文化をVR空間に進出させ、キムワイプ卓球の知名度の向上を図るとともに、バーチャルキムワイプ卓球という新体験をより多くの人々に届け、楽しんでもらうためである。

方法【使用ソフト】
・Unity 2018.3.12f1
・Autodesk Maya 2017
・Substance Painter 2018.2.1
・CLIP STUDIO PAINT▲開発中のVRキムワイプ卓球
上記の目的で私はVRキムワイプ卓球を開発してきたが、現状私の開発していたキムワイプ卓球には問題点がいくつかある。

【使用器具】・キムワイプ(S-200、M-150)

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・HTC VIVE・G-Gear ノートPC(CPU Core i7-7700HQ プロセッサー
GPU NVIDIA GTX1060
メモリ 16GB
SSD 512GB
Windows 10 pro)アプローチ
本研究では、上記に挙げた課題を改善し、ローカルなVR空間上で1対1のキムワイプ卓球を実現する方法を模索していく。
サイエンティフィックで面白みのあるVRならではの新体験を交え、より良いバーチャルキムワイプ卓球体験を目指していくこととする。
参考文献
[1] ​
https://www.iktta.org/index.ja.html[2] Iwatsuki, K. (2016). Laws ofKimwipe Table Tennis. ScientificSports, 1(1), 1–4.

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