到達目標
CGの物体の数値化，レンダリングの基礎が理解し，簡単な描画を実現できるようになる．シミュレーションの可視化手法を理解し，簡単な描画を実現できるようになる．
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| 評価項目1 | 3DCGの描画プログラムを制作できる． | 3DCGの描画手順を理解できる． | 3DCGの描画手順を理解できない． |
| 評価項目2 | アフィン変換の計算ができる． | アフィン変換の計算手順を理解できる． | アフィン変換を理解できない． |
| 評価項目3 | シミュレーション結果を可視化できる． | シミュレーション結果の可視化手順を理解できる． | シミュレーション結果の可視化手順を理解できない． |
学科の到達目標項目との関係
③専門分野に加えて基礎工学をしっかり身につけた生産技術に関る幅広い対応力
説明
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教育方法等
概要:
CG の基礎を学び，まず，コンピュータ上で物体がどのように扱われるかを理解する．そして，パラメトリック曲線や曲面を学ぶことで，物体をどのように数値化するかを概説する．さらに数値解析の可視化の基礎を学び，工学分野にCG がどのように応用されているかを学ぶ．また，モーションキャプチャとCG の関係についても理解する．
授業の進め方・方法:
講義形式で理論説明を行い，簡単な課題，演習を行う．試験は筆記とする．
学年末試験60%，課題（締切遵守，態度）40% で達成度を総合評価する．総合評価60点以上を合格とする．
注意点:
自分の（研究室の）ノートPCに，「Pov-Ray」，C言語のコンパイラをインストールされていることが望ましい．
Mac，Windows, Linux 環境でフリーソフトとして動作可能です．
開発環境が用意できない場合には，受講前に相談してください．
事前・事後学習、オフィスアワー
事前学習： 行列演算，方程式の解法，微分積分，など数学的な基礎知識を事前に復習してくること．
事後学習： 課題を提示する．
オフィスアワー： 平日の9:00~17:00 の間，Teams で受け付け，随時，返答する．対面での質疑応答が必要な場合は，Teamsチャットにて時間調整する．
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
ガイダンス，3DCGの概説，2Dアフィン変換 |
ガイダンス．コンピュータ上で3DCGを描画の流れを理解できる．2Dアフィン変換の計算を理解し，2D図形の移動，回転，スケール変換を理解できる．
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| 2週 |
3Dアフィン変換，色の取り扱い |
3Dアフィン変換の計算を理解し，3D図形の移動，回転，スケール変換を理解できる．
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| 3週 |
ポリゴン近似 |
3DCGでは曲面をポリゴン近似で表現することを理解し，3DCGの描画に応用できる．
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| 4週 |
レンダリング概要 |
レンダリング手法や3DCGのためのプログラミング環境を学び，理解できる．
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| 5週 |
パラメトリック曲線，曲面 |
空間上の曲線，曲面の扱いを理解し，簡単な計算ができる．
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| 6週 |
POV-Rayを用いた3DCGプログラミング |
POV-Ray を用いて簡単な3DCGを作成できる．
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| 7週 |
演習，課題． |
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| 8週 |
物理シミュレーションと可視化の関係 |
シミュレーション結果の可視化とコンピュータグラフィックスの関係を理解できる．
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| 4thQ |
| 9週 |
等高線，等値面，ベクトル表示 |
シミュレーション結果の等高線，等値面，ベクトルの計算，描画手順を理解できる．
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| 10週 |
流線，パーティクルプロット |
流線，パーティクルプロットの説明でき，計算，描画手順を理解できる．
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| 11週 |
可視化プログラミング（１） |
等高線，等値面，ベクトルを手計算し，作図できる．
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| 12週 |
可視化プログラミング（２） |
等高線，等値面，ベクトルの計算プログラムを作成できる．
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| 13週 |
可視化プログラミング（３）
演習，課題 |
流線，パーティクルプロットを計算するプログラムを作成できる．
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| 14週 |
3D-CAD との関係 |
3D-CADと3DCGの関係を理解する．
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| 15週 |
モーションキャプチャ概説 |
3次元位置測定技術の仕組みを理解し，DLT法の仕組みを理解する．
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| 16週 |
演習，課題 |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
| 専門的能力 | 分野別の専門工学 | 情報系分野 | プログラミング | 代入や演算子の概念を理解し、式を記述できる。 | 3 | |
| 変数の概念を説明できる。 | 4 | |
| データ型の概念を説明できる。 | 4 | |
| 制御構造の概念を理解し、条件分岐を記述できる。 | 4 | |
| 制御構造の概念を理解し、反復処理を記述できる。 | 4 | |
評価割合
| 試験 | 課題 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 60 | 40 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 |
| 専門的能力 | 40 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 60 |
| 分野横断的能力 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 |