Kirigami Haptic Swatches: Design Methods for Cut-and-Fold Haptic Feedback Mechanisms

Paper Info

• title: Kirigami Haptic Swatches: Design Methods for Cut-and-Fold Haptic Feedback Mechanisms
• link: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3313831.3376655
• author: Zekun Chang et al. / The University of Tokyo
• venue: CHI'20

  Summary

• 切り紙と折り紙をベースとした触覚フィードバックがカスタマイズ可能なボタンの設計手法を提案した論文
• 4種類のボタン構造(rotational-erection (RES), split-fold waterbomb(SFWB), the overlaid structure of SFWB+RES, cylindrical origami)の分析とモデル化を行い，多様な触覚フィードバックを可能にした
• ボタンの構造パターンを生成するソフトウェアを実装、応用例を紹介した

  Comment

• Related workのorignami/kirigamiは参考になる
• 意外にorigami x hapticsやられていなかったんだな

Wall++: Room-Scale Interactive and Context-Aware Sensing

Paper Info

• title: Wall++: Room-Scale Interactive and Context-Aware Sensing
• link: https://yangzhang.dev/research/Wall/Wall.pdf
• author: Yang Zhang et al. / Disney research & CMU
• venue: CHI'20

  Summary

• room-scaleなlow-cost sensingを実現する壁状のデバイスを提案し、評価した論文
• mutual capacitive sensingとairborne EM sensingを活用
• material や electrodeの配置パターンなどを比較、シミュレーション
• ユーザー実験でタッチやポーズといった活動をロバストに検知することができ、同時に、部屋内部でのユーザーや物体のtrackingも可能であることを示した

  Comment

• related workで一番近いのはsmartskinと言われている
• Best Paper Awards

Assessing Severity of Pulmonary Obstruction from Respiration Phase-Based Wheeze Sensing Using Mobile Sensors

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• title: Assessing Severity of Pulmonary Obstruction from Respiration Phase-Based Wheeze Sensing Using Mobile Sensors
• link: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3313831.3376444
• author: Soujanya Chatterjee
• venue: CHI'20

  Summary

• 肺閉塞の患者の症状の度合いを非侵襲に簡易に計測するためのモバイルデバイスベースのセンシング手法を提案、評価した論文
• モバイルデバイスを胸に当ててもらった状態で、読み上げ、深呼吸などを行ってもらい音を録音
• 息切れ区間の検知をした後に、息切れパターンを特徴付け、それに基づいて症状の度合いを評価するという枠組み
• 131人のデータで実験をし、高いF1スコアで検出と特徴付けができたことを示し、息切れ指標を提案した

  Comment

• 息切れ以外の因子はないのかなと思ったらlimitationで言及されていた(胸の締め付け具合など)
• 現実的な設定で問題を解いており、従来の計測結果との比較もしていることから結果の信用性が高いと感じた
• 手法自体はthe 機械学習 という感じだ

Embodiment Effects in Interactions with Failing Robots

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• title: Embodiment Effects in Interactions with Failing Robots
• link: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3313831.3376372
• author: Dimosthenis Kontogiorgos et al. / KTH Royal Institute of Technology
• venue: CHI'20

  Summary

• embodiedロボットが起こす失敗に対してのユーザーの感情を調査した論文 (これまではembodimentとfailureの個別の印象の調査のみだった)
• いくつかのfailureの状況で、smart speakerとhuman-like robotを比較、manipulation check / behavioural measures (gaze and speech) / subjective measuresで評価
• 全体的にはhuman-likeの方が好ましかったが、難しい状況では理解しづらいといった観察があった

  Comment

• 評価指標を複数用いていて、それぞれの議論が深められていて面白かった
• 重要な問題にaddressしていると感じた
• 比較対象がただのsmart speakerだけでよいのかなとは思った

Experiential Qualities of Whispering with Voice Assistants

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• title: Experiential Qualities of Whispering with Voice Assistants
• link: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3313831.3376187
• author: Emmi Parviainen and Marie Louise Juul Sondergaard / KTH Royal Institute of Technology
• venue: CHI'20

  Summary

• 囁き声を用いるVoice Assistantの体験を評価するためにRtDを行い、議論した論文
• co-speculatingワークショップや短いフィルム製作を通して、囁き声を使う将来の機会を検討
• 囁き声の区分、体験の質といった切り口でfindingsをまとめた
• どのくらい人間らしい声を生成すべきかといったopen questionを導き出した

  Comment

• well-executedな研究だ、RtDの参考になる
• そんなwhisper体験大事かな、モチベーションが個人的にはあまりわからなかった
• whisper体験の感情的な側面の議論は面白かった
• honorable mention

ShArc: A Geometric Technique for Multi-Bend/Shape Sensing

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• title: ShArc: A Geometric Technique for Multi-Bend/Shape Sensing
• link: https://dl.acm.org/doi/fullHtml/10.1145/3313831.3376269
• author: Fereshteh Shahmiri and Paul H. Dietz / Georgia Institute of Technology, Tacutual Labs
• venue: CHI'20

  Summary

• 折り曲げたりする幾何形状の変化を精密に計測する手法である静電容量型ShArcを提案、評価した論文
• 多くの点でセンサの内層と外層の間の相対的シフトを記録、そこから局所的な曲率を測定し、形状を一連の接続された円弧としてモデル化
• ジェスチャー入力デバイス、UIコントローラ、モーショントラッキング、自由形状物体の角度測定に応用が可能

  Comment

• related workのsensingはしっかり読むと楽しそう
• 局所的な曲率のモデル化自体は単純なので、やられてそうでやられていなかった研究だ
• honorable mention

Phoneprioception: Enabling Mobile Phones to Infer Where They Are Kept

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• title: Phoneprioception: Enabling Mobile Phones to Infer Where They Are Kept
• link: https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2013/04/CHI2013-Phoneprioception.pdf
• author: Jason Wiese et al. / Bernheim Brush (MSR)
• venue: CHI2013

  Summary

• スマホをどこに普段みにつけるかを位置特定をするPhoneprioceptionを提案、評価した論文
• 693人のアンケートを分析し、スマホの位置についての三つのペルソナを導き、それぞれのパターンに対し加速度のデータから学習して予測する手法を提案、85%の精度を達成
• 加えてcapacitive sensingの手法も提案し、ラボ内実験でそのセンサの有効性を確認した

  Comment

  context-awareのcontextとしてwhere they are placedをあげてい