JP2023038826A - 傷害推定システム、傷害推定方法、及び傷害推定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】人体の傷害推定における正確性を向上させることができる傷害推定システム、傷害推定方法、及び傷害推定プログラムを提供すること。【解決手段】本実施形態に係る傷害推定システムは、人体モデルと、接触物モデルとを用いて、人体の傷害を推定する傷害推定システムであって、人体情報と、接触物情報と、人体と接触物との接触により発生した人体の傷害情報と、を対応付けて記憶するデータベースと、人体情報を用いて人体モデルを生成する人体モデル生成部と、接触物情報を用いて接触物モデルを生成する接触物モデル生成部と、人体モデル及び接触物モデルを用いて人体の傷害結果を再現する再現部と、再現された人体の傷害結果が示す傷害情報とデータベースに記憶されている人体の傷害情報とに基づいて人体モデル及び接触物モデルを修正する修正部と、修正された人体モデルと修正された接触物モデルとを用いて人体の傷害を推定する推定部と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、傷害推定システム、傷害推定方法、及び傷害推定プログラムに関する。

特許文献１には、設備の使用時に起こりうる場面での人体への危害の程度を評価する手法として、人体モデルと設備とが衝突する際の衝撃荷重の最大値に着目し、危害の程度を評価する技術が開示されている。

特開２０１１－０７０３０１号公報

上述の特許文献１の方法は、衝撃荷重によって危害の程度を評価するものである。一方、危害の程度は、衝撃荷重以外の要因にも左右され得るため、より正確な評価方法が求められていた。

本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、人体の傷害推定における正確性を向上させることができる傷害推定システム、傷害推定方法、及び傷害推定プログラムを提供することを目的とする。

本発明の一態様に係る傷害推定システムは、
人体モデルと、接触物モデルとを用いて、人体の傷害を推定する傷害推定システムであって、
前記人体に関する人体情報と、接触物に関する接触物情報と、前記人体と前記接触物との接触により発生した前記人体の傷害情報と、を対応付けて記憶するデータベースと、
前記データベースに記憶されている前記人体情報を用いて前記人体モデルを生成する人体モデル生成部と、
前記データベースに記憶されている前記接触物情報を用いて前記接触物モデルを生成する接触物モデル生成部と、
前記人体モデル及び前記接触物モデルを用いて、前記人体の傷害結果を再現する再現部と、
再現された前記人体の傷害結果が示す傷害情報と、前記データベースに記憶されている前記人体の傷害情報と、に基づいて、前記人体モデル及び前記接触物モデルを修正する修正部と、
修正された前記人体モデルと、修正された前記接触物モデルと、を用いて、前記人体の傷害を推定する推定部と、を備える。

本発明の一態様に係る傷害推定方法は、
人体モデルと、接触物モデルとを用いて、人体の傷害を推定する傷害推定方法であって、
前記人体に関する人体情報と、接触物に関する接触物情報と、前記人体と前記接触物との接触により発生した前記人体の傷害情報と、を対応付けて記憶するデータベースにおける前記人体情報を用いて前記人体モデルを生成するステップと、
前記データベースに記憶されている前記接触物情報を用いて前記接触物モデルを生成するステップと、
前記人体モデル及び前記接触物モデルを用いて、前記人体の傷害結果を再現するステップと、
再現された前記人体の傷害結果が示す傷害情報と、前記データベースに記憶されている前記人体の傷害情報と、に基づいて、前記人体モデル及び前記接触物モデルを修正するステップと、
修正された前記人体モデルと、修正された前記接触物モデルと、を用いて、前記人体の傷害を推定するステップと、を備える。

本発明の一態様に係る傷害推定プログラムは、
人体モデルと、接触物モデルとを用いて、人体の傷害を推定する傷害推定プログラムであって、
前記人体に関する人体情報と、接触物に関する接触物情報と、前記人体と前記接触物との接触により発生した前記人体の傷害情報と、を対応付けて記憶するデータベースにおける前記人体情報を用いて前記人体モデルを生成するステップと、
前記データベースに記憶されている前記接触物情報を用いて前記接触物モデルを生成するステップと、
前記人体モデル及び前記接触物モデルを用いて、前記人体の傷害結果を再現するステップと、
再現された前記人体の傷害結果が示す傷害情報と、前記データベースに記憶されている前記人体の傷害情報と、に基づいて、前記人体モデル及び前記接触物モデルを修正するステップと、
修正された前記人体モデルと、修正された前記接触物モデルと、を用いて、前記人体の傷害を推定するステップと、
をコンピュータに実行させるための傷害推定プログラムである。

本発明により、人体の傷害推定における正確性を向上させることができる傷害推定システム、傷害推定方法、及び傷害推定プログラムを提供できる。

第１の実施形態に係る傷害推定システムの構成を示したブロック図である。 第１の実施形態に係る人体モデルと接触物モデルとの接触の様子を示した断面図である。 第１の実施形態に係る傷害推定方法を示したフローチャートである。 第１の実施形態に係る傷害推定システムのハードウェア構成例を示したブロック図である。

以下、本発明を適用した具体的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。ただし、本発明が以下の実施の形態に限定される訳ではない。また、説明を明確にするため、以下の記載及び図面は、適宜、簡略化されている。

＜第１の実施形態＞
図１を参照して、第１の実施形態に係る傷害推定システム１００について説明する。図１より、傷害推定システム１００は、傷害推定装置１０及びデータベース２０を備える。傷害推定装置１０は、データベース２０に接続される。傷害推定装置１０は、人体モデル生成部１、接触物モデル生成部２、再現部３、修正部４、及び推定部５を備える。

傷害推定システム１００は、人体モデルと、接触物モデルとを用いて、人体の傷害を推定するシステムである。接触物とは、例えば釘、のこぎり、プレス機などである。なお、接触物は、これらに限られず、任意のものであってもよい。傷害推定システム１００によって推定される傷害は、例えば人体における水ぶくれ、内出血、筋断裂、挫傷、骨折などの具体的な症状や病名であってもよく、また傷害を構成する種々のパラメータに関する情報であってもよい。

傷害推定装置１０は、例えばコンピュータ装置である。上述の人体モデル及び接触物モデルは、傷害推定装置１０によってコンピュータ上でモデル化される。すなわち、傷害推定システム１００は、傷害推定装置１０を用いて、人体モデルと接触物モデルとの接触をコンピュータ上でシミュレーションし、人体と接触物との接触における人体の傷害を推定する。

傷害推定システム１００では、過去の傷害情報を踏まえて、人体モデル及び接触物モデルを修正することで、人体モデル及び接触物モデルの精度を向上させることができる。これにより、傷害推定システム１００は、人体の傷害推定における正確性を向上させることができる。

データベース２０は、人体に関する人体情報と、接触物に関する接触物情報と、人体と接触物との接触により発生した人体の傷害情報と、を対応付けて記憶する。つまり、データベース２０には、人体と接触物との接触により人体の傷害が発生した場合における、人体情報、接触物情報、及び傷害情報が記録されている。

なお、データベース２０は、傷害推定装置１０の内部に設けられてもよく、図１に示すように傷害推定装置１０の外部に設けられてもよい。データベース２０は、例えばクラウド上に設けられていてもよい。

人体モデル生成部１は、データベース２０に記憶されている人体情報を用いて人体モデルを生成する。人体モデルは、人体モデル生成部１によって、コンピュータ上の仮想空間内に生成される。

人体情報とは、人体の特性に関する情報であり、人体をモデル化するのに必要なパラメータを含む情報である。例えば、人体情報とは、対象となる人体における年齢、性別、部位、質量、弾性、粘性などの情報である。

例えば、一般的に、０歳～１０歳の人体の表皮は、５０歳～６０歳の人体の表皮に比べて、柔らかい。つまり、年齢によって、人体の特性が変化するため、例えば年齢を人体モデルのパラメータとして用いることができる。具体的には、年齢が上がるにつれて、人体モデルの弾性を示すパラメータを高弾性となるように変更してもよい。同様に、年齢が下がるにつれて、人体モデルの弾性を示すパラメータを低弾性となるように変更してもよい。

また、一般的に、男性の方が女性よりも筋肉量が多い。つまり、性別を人体モデルのパラメータとして用いることができる。具体的には、男性の人体モデルの方が女性の人体モデルよりも、弾性を示すパラメータを高弾性としてもよい。
以上説明したように、人体モデル生成部１は、対象となる人体の特性を踏まえて、各種パラメータを調整することで、生成する人体モデルの精度を高めることができる。

接触物情報とは、接触物の特性に関する情報であり、接触物をモデル化するのに必要なパラメータを含む情報である。例えば、接触物情報は、接触物の形状、材質などに関する情報を含む。なお、接触物の材質とは、例えば接触物の質量、弾性、粘性などである。

傷害情報とは、例えば人体における接触物との接触領域における形状、接触面積、又は面取り量に関する情報を含む。なお、傷害情報は、これらに限られず、他のパラメータや具体的な症状や病名に関する情報が含まれていてもよい。

また、データベース２０には、人体と接触物との接触により発生した傷害の状況から、例えば、人体と接触物との接触における速度や加速度に関する情報や人体と接触物との接触における接触角度などの情報が記録されていてもよい。これらの接触状況に関する情報は、人体モデルと接触物モデルとの接触の再現時に用いる接触条件として使用することができる。

人体モデルは、人の生体に関する生体モデルと生体に装着される保護具に関する保護具モデルとを含んでいてもよい。人体モデル生成部１は、人体モデルと同様に、例えば、年齢、性別、部位、質量、弾性、粘性などのパラメータを用いて生体モデルを生成することができる。

例えば、生体モデルが、人体の手の生体モデルである場合、生体モデルの正確性を向上させる点から、生体モデルが、人体の手の表層における摩擦力、人体の手の表層におけるすべり性、人体の手の脂肪量、人体の手の筋肉量、又は人体の手の骨に関するパラメータを含むことが好ましい。つまり、傷害推定システム１００は、接触物と人体の手との接触において、これらのパラメータを有する生体モデルを用いることで、より正確に人体の手の傷害を推定することができる。

保護具とは、生体を保護するために使用する用品であり、例えばグローブや安全靴、フェイスマスク、作業着を含む衣服などである。保護具情報とは、保護具の特性に関する情報であり、保護具をモデル化するのに必要なパラメータを含む情報である。保護具情報は、例えば質量、弾性、粘性などの情報である。人体モデル生成部１は、保護具情報を用いて、保護具モデルを生成することができる。

なお、保護具情報は、データベース２０の人体情報に合わせて記録されていてもよく、また別途保護具用のデータベースに記録されていてもよい。これらの生体モデル及び保護具モデルは、人体モデル生成部１によって、コンピュータ上の仮想空間内に生成される。

接触物モデル生成部２は、データベース２０に記憶されている接触物情報を用いて接触物モデルを生成する。接触物モデルも、人体モデルと同様に、コンピュータ上の仮想空間内に生成される。

例えば接触物において、接触物の先端が尖っている場合には、傷害の程度は大きくなる。また、例えば接触物の直径が小さい場合、人体への圧力は大きくなるため、傷害の程度は大きくなる。また、例えば接触物が軽く、柔らかい材質である場合には、傷害の程度は小さくなる。一方で、接触物が重く、硬い材質である場合には、傷害の程度は大きくなる。つまり、接触物モデルには、接触物の形状、又は材質に関するパラメータが含まれることが好ましい。

つまり、接触物モデル生成部２は、接触物の形状及び材質を加味して、接触物モデルを生成することで、接触物モデルの正確性を高めることができる。
なお、接触物モデルにおいて、接触物の温度に関するパラメータなど他のパラメータが含まれていてもよい。

再現部３は、人体モデル及び接触物モデルを用いて、人体の傷害結果を再現する。再現部３は、上述したようにデータベース２０に記憶されている人体と接触物との接触における速度や加速度、接触角度といった所定の接触条件で、人体モデルと接触物モデルとを接触させて、過去の人体の傷害結果を再現する。

修正部４は、再現された人体の傷害結果が示す傷害情報と、データベース２０に記憶されている人体の傷害情報と、に基づいて、人体モデル及び接触物モデルを修正する。修正部４は、再現された人体の傷害結果が示す傷害情報と、データベース２０に記憶されている人体の傷害情報とが異なる場合、人体モデルのパラメータを変更することで、人体モデルを修正する。同様に、修正部４は、接触物モデルのパラメータを変更することで、接触物モデルを修正する。

つまり、修正部４は、再現された人体の傷害結果が示す傷害情報と、過去の傷害情報とを比較し、人体モデル及び接触物モデルを修正することで、人体モデル及び接触物モデルの精度及び正確性を向上させることができる。

なお、修正部４によって人体モデル及び接触物モデルが修正された場合、再度、再現部３は、修正された人体モデル及び修正された接触物モデルを用いて、人体の傷害結果を再現してもよい。その後、修正部４によって、人体モデル及び接触物モデルが再度修正されてもよい。つまり、再現された人体の傷害結果が示す傷害情報と、データベース２０に記憶されている人体の傷害情報との差が所定の範囲内に収まるまで、再現部３による再現と、修正部４による修正が繰り返されてもよい。なお、修正部４は、人体モデルのみを修正してもよく、また接触物モデルのみを修正してもよい。

例えば修正部４は、再現された人体の接触領域における形状と、データベース２０に記憶されている接触領域における形状との差が所定の範囲内であるか否かによって、修正の可否を決定してもよい。修正部４は、再現された人体の接触領域における形状と、データベース２０に記憶されている接触領域における形状との差が所定の範囲外である場合、人体モデル及び接触物モデルを修正し、差が所定の範囲内である場合、人体モデル及び接触物モデルを修正しない。

同様に、例えば修正部４は、再現された人体の接触物との接触面積と、データベース２０に記憶されている接触面積との差が所定の範囲内であるか否かによって、修正の可否を決定してもよい。修正部４は、再現された人体の接触物との接触面積と、データベース２０に記憶されている接触面積との差が所定の範囲外である場合に、人体モデル及び接触物モデルを修正し、所外の範囲内である場合に、人体モデル及び接触物モデルを修正しない。

傷害推定装置１０は、人体モデル及び接触物モデルを修正することで、データベース２０に記憶されている過去の傷害を導くことができる正確な人体モデル及び接触物モデルをそれぞれ生成することができる。なお、修正部４は、修正された人体モデル及び修正された接触物モデルをデータベース２０に記憶してもよい。この場合、後述する推定部５は、データベース２０を参照し、対象となる人体モデル及び接触物モデルを任意に使用することができる。

推定部５は、修正された人体モデルと、修正された接触物モデルと、を用いて、人体の傷害を推定する。人体モデル及び接触物モデルは、修正部４によってモデルの精度及び正確性が向上されている。そのため、推定部５は、任意の接触条件下において、修正された人体モデル及び修正された接触物モデルを接触させることで、人体の傷害を推定することができる。なお、当然のことながら、人体モデル及び接触物モデルの組み合わせは任意であり、接触条件も任意に変更することができる。

推定部５は、コンピュータ上の仮想空間内で、修正された人体モデル及び修正された接触物モデルを接触させ、人体の傷害を推定することができる。推定部５は、表示部（不図示）を介して推定した人体の傷害を表示できてもよい。例えば、推定部５は、人体の傷害を３Ｄマップとして表示部に表示してもよい。また、推定部５は、推定した人体の傷害の具体的な症状や病名をユーザに通知してもよい。

ここで、図２を用いて、傷害推定システム１００による傷害の再現方法、及び傷害の推定方法について概略を説明する。図２は、第１の実施形態に係る人体モデル１１と接触物モデル２１との接触の様子を示した断面図である。

図２の上図には、人体モデル１１及び接触物モデル２１が図示されている。人体モデル１１は、生体モデル１２及び保護具モデル１３で構成される。傷害推定システム１００における傷害推定装置１０は、人体モデル１１及び接触物モデル２１を所定の接触条件で接触させる（図２中図）。これにより、傷害推定システム１００は、人体モデル１１及び接触物モデル２１を用いて、人体の傷害を再現することができる（図２下図）。

傷害推定システム１００は、再現された傷害結果が示す傷害情報と、データベース２０に記憶されている過去の傷害情報とを比較し、人体モデル１１及び接触物モデル２１を修正することで、人体モデル１１及び接触物モデル２１の精度を向上させることができる。

また、傷害推定システム１００は、図２に示すように、修正された人体モデル１１及び修正された接触物モデル２１を接触させることで、任意の接触条件における人体の傷害を推定することができる。つまり、本実施形態に係る傷害推定システム１００によれば、人体の傷害推定における正確性を向上させることができる。

なお、作業現場においては、人体の中でも特に手の傷害の危険性が高い。本実施形態に係る傷害推定システム１００は、人体の手の傷害を推定することにも好適に使用することができる。

また、推定部５は、例えば、修正された人体モデルと、修正された接触物モデルと、を用いて、人体が人体の表面における１ｃｍ^２以上の領域で接触物と接触した場合の人体の傷害を推定することもできる。つまり、本実施形態に係る傷害推定システム１００は、人体と接触物との任意の組合せにおける人体の傷害の程度を比較することにも好適に使用できる。

次に、図３を用いて、第１の実施形態に係る傷害推定方法について説明する。図３は、第１の実施形態に係る傷害推定方法を示したフローチャートである。第１の実施形態に係る傷害推定方法は、人体モデルと、接触物モデルとを用いて、人体の傷害を推定する方法である。

人体に関する人体情報と、接触物に関する接触物情報と、人体と接触物との接触により発生した人体の傷害情報と、を対応付けて記憶するデータベースにおける人体情報を用いて人体モデルを生成する（ステップＳ１）。次に、データベースに記憶されている接触物情報を用いて接触物モデルを生成する（ステップＳ２）。なお、ステップＳ１とステップＳ２との順序は逆であってもよい。

人体モデル及び接触物モデルを用いて、人体の傷害結果を再現する（ステップＳ３）。次に、再現された人体の傷害結果が示す傷害情報と、データベースに記憶されている人体の傷害情報と、に基づいて、人体モデル及び接触物モデルを修正する（ステップＳ４）。その後、修正された人体モデルと、修正された接触物モデルと、を用いて、人体の傷害を推定する（ステップＳ５）。

なお、ステップＳ３～ステップＳ５が繰り返し行われてもよい。本実施形態に係る傷害推定方法において、ステップＳ３～ステップＳ５を繰り返すことで、人体モデル及び接触物モデルの精度をさらに高めることができる。

本実施形態に係る傷害推定システム１００及び傷害推定方法によれば、人体モデル及び接触物モデルを用いることで、事前に人体の傷害を推定することができる。これにより、作業現場などにおいて、事前に安全策を講じることができ、人体の傷害の程度を低減させることができる。例えば、本実施形態に係る傷害推定システム１００及び傷害推定方法を用いて推定された人体の傷害を踏まえて、保護具を変更することや接触物の形状を変更すること、作業手順を見直すことなどにより、人体の傷害の程度を低減することができる。

本実施形態に係る傷害推定システム１００及び傷害推定方法において、推定された人体の傷害に応じて、安全性を向上させることができる保護具への変更や接触物の形状の変更などの安全策が提案可能であってもよい。

図４を用いて、第１の実施形態に係る傷害推定システム１００の制御装置のハードウェア構成例を説明する。傷害推定システム１００の制御装置は、プロセッサ１０１と、メモリ１０２とを有している。プロセッサ１０１は、例えば、マイクロプロセッサ、MPU（Micro Processing Unit）、又はCPU（Central Processing Unit）であってもよい。プロセッサ１０１は、複数のプロセッサを含んでもよい。メモリ１０２は、揮発性メモリ及び不揮発性メモリの組み合わせによって構成される。メモリ１０２は、プロセッサ１０１から離れて配置されたストレージを含んでもよい。この場合、プロセッサ１０１は、図示されていない入出力インタフェースを介してメモリ１０２にアクセスしてもよい。

また、上述の実施形態における各装置は、ハードウェア又はソフトウェア、もしくはその両方によって構成され、１つのハードウェア又はソフトウェアから構成してもよいし、複数のハードウェア又はソフトウェアから構成してもよい。上述の実施形態における各装置の機能（処理）を、コンピュータにより実現してもよい。例えば、メモリ１０２に実施形態における動作を行うためのプログラムを格納し、各機能を、メモリ１０２に格納されたプログラムをプロセッサ１０１で実行することにより実現してもよい。

本実施形態に係る傷害推定プログラムは、人体モデルと、接触物モデルとを用いて、人体の傷害を推定する傷害推定プログラムであって、人体に関する人体情報と、接触物に関する接触物情報と、人体と接触物との接触により発生した人体の傷害情報と、を対応付けて記憶するデータベースにおける人体情報を用いて人体モデルを生成するステップと、データベースに記憶されている接触物情報を用いて接触物モデルを生成するステップと、人体モデル及び接触物モデルを用いて、人体の傷害結果を再現するステップと、再現された人体の傷害結果が示す傷害情報と、データベースに記憶されている人体の傷害情報と、に基づいて、人体モデル及び接触物モデルを修正するステップと、修正された人体モデルと、修正された接触物モデルと、を用いて、人体の傷害を推定するステップと、をコンピュータに実行させるための傷害推定プログラムである。

プログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、実施形態で説明された１又はそれ以上の機能をコンピュータに行わせるための命令群（又はソフトウェアコード）を含む。プログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体に格納されてもよい。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体は、random-access memory（RAM）、read-only memory（ROM）、フラッシュメモリ、solid-state drive（SSD）又はその他のメモリ技術、CD-ROM、digital versatile disk（DVD）、Blu-ray（登録商標）ディスク又はその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気ストレージデバイスを含む。プログラムは、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体上で送信されてもよい。限定ではなく例として、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体は、電気的、光学的、音響的、またはその他の形式の伝搬信号を含む。

なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。

１ 人体モデル生成部
２ 接触物モデル生成部
３ 再現部
４ 修正部
５ 推定部
１０ 傷害推定装置
１１ 人体モデル
１２ 生体モデル
１３ 保護具モデル
２０ データベース
２１ 接触物モデル
１００ 傷害推定システム
１０１ プロセッサ
１０２ メモリ

Claims (9)

1. 人体モデルと、接触物モデルとを用いて、人体の傷害を推定する傷害推定システムであって、
   前記人体に関する人体情報と、接触物に関する接触物情報と、前記人体と前記接触物との接触により発生した前記人体の傷害情報と、を対応付けて記憶するデータベースと、
   前記データベースに記憶されている前記人体情報を用いて前記人体モデルを生成する人体モデル生成部と、
   前記データベースに記憶されている前記接触物情報を用いて前記接触物モデルを生成する接触物モデル生成部と、
   前記人体モデル及び前記接触物モデルを用いて、前記人体の傷害結果を再現する再現部と、
   再現された前記人体の傷害結果が示す傷害情報と、前記データベースに記憶されている前記人体の傷害情報と、に基づいて、前記人体モデル及び前記接触物モデルを修正する修正部と、
   修正された前記人体モデルと、修正された前記接触物モデルと、を用いて、前記人体の傷害を推定する推定部と、を備える、
   傷害推定システム。
2. 前記人体モデルは、人の生体に関する生体モデルと前記生体に装着される保護具に関する保護具モデルとを含む、
   請求項１に記載の傷害推定システム。
3. 前記生体モデルは、前記人体の手の表層における摩擦力、前記人体の手の表層におけるすべり性、前記人体の手の脂肪量、前記人体の手の筋肉量、又は前記人体の手の骨に関するパラメータを含む、
   請求項２に記載の傷害推定システム。
4. 前記接触物モデルは、前記接触物の形状、又は材質に関するパラメータを含む、
   請求項１～３のいずれか１項に記載の傷害推定システム。
5. 前記傷害情報は、前記人体における前記接触物との接触領域における形状、接触面積、又は面取り量に関する情報を含む、
   請求項１～４のいずれか１項に記載の傷害推定システム。
6. 前記人体の手の傷害を推定する、
   請求項１～５のいずれか１項に記載の傷害推定システム。
7. 前記推定部は、修正された前記人体モデルと、修正された前記接触物モデルと、を用いて、前記人体が前記人体の表面における１ｃｍ^２以上の領域で前記接触物と接触した場合の前記人体の傷害を推定する、
   請求項１～６のいずれか１項に記載の傷害推定システム。
8. 人体モデルと、接触物モデルとを用いて、人体の傷害を推定する傷害推定方法であって、
   前記人体に関する人体情報と、接触物に関する接触物情報と、前記人体と前記接触物との接触により発生した前記人体の傷害情報と、を対応付けて記憶するデータベースにおける前記人体情報を用いて前記人体モデルを生成するステップと、
   前記データベースに記憶されている前記接触物情報を用いて前記接触物モデルを生成するステップと、
   前記人体モデル及び前記接触物モデルを用いて、前記人体の傷害結果を再現するステップと、
   再現された前記人体の傷害結果が示す傷害情報と、前記データベースに記憶されている前記人体の傷害情報と、に基づいて、前記人体モデル及び前記接触物モデルを修正するステップと、
   修正された前記人体モデルと、修正された前記接触物モデルと、を用いて、前記人体の傷害を推定するステップと、を備える、
   傷害推定方法。
9. 人体モデルと、接触物モデルとを用いて、人体の傷害を推定する傷害推定プログラムであって、
   前記人体に関する人体情報と、接触物に関する接触物情報と、前記人体と前記接触物との接触により発生した前記人体の傷害情報と、を対応付けて記憶するデータベースにおける前記人体情報を用いて前記人体モデルを生成するステップと、
   前記データベースに記憶されている前記接触物情報を用いて前記接触物モデルを生成するステップと、
   前記人体モデル及び前記接触物モデルを用いて、前記人体の傷害結果を再現するステップと、
   再現された前記人体の傷害結果が示す傷害情報と、前記データベースに記憶されている前記人体の傷害情報と、に基づいて、前記人体モデル及び前記接触物モデルを修正するステップと、
   修正された前記人体モデルと、修正された前記接触物モデルと、を用いて、前記人体の傷害を推定するステップと、
   をコンピュータに実行させるための傷害推定プログラム。

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