知的財産権に関する法律のうち、
「物品(またはその部分)の形や模様、色彩など、見た目の美しさ(デザイン)を守る法律」
を問う問題です。
これらはすべて、デザイン=意匠(いしょう)に関わる話です。
→ 商品や企業の信用を守る法律(見た目の保護ではない) ❌
→ ブランド名やロゴなど「識別のためのマーク」を守る法律 ❌
→ 小さな技術的な工夫(構造など)を守る法律 ❌
→ 見た目のデザインを保護する法律! ✅ 正解!
エ.意匠法
| 分類 | 守るもの | 例 |
| ———- | ———————- | ———————- |
| 商標 | ブランド名やロゴ | 「NIKE」のロゴ |
| 特許 | 技術的アイデア | 新しいエンジン構造など |
| 意匠 | 見た目のデザイン | イスの曲線や模様 |
| 実用新案 | 小さな技術的工夫 | ドアのストッパー構造 |
図3のように、図形の全体的な形と部分的な形が似ている(=自己相似性)という特徴を持つ図形があります。 このような図形には「マンデルブロ集合」や「ジュリア集合」などが有名です。
このような形状を何と呼ぶかを問う問題です。
→ 光の拡散の計算方法(レンダリング手法のひとつ)❌
→ 画像を物体表面に貼り付ける技法。模様の話ではない ❌
→ 自己相似性を持つ図形。マンデルブロ集合やジュリア集合の代表格 ✅ 正解!
→ 視線方向の当たり判定に使う手法(3D描画など)❌
ウ.フラクタル
| 名称 | 特徴 |
| —————— | —————————————— |
| マンデルブロ集合 | 複素数の式を繰り返すことで現れる複雑な境界 |
| ジュリア集合 | マンデルブロ集合に関連する派生図形 |
| コッホ曲線 | 雪の結晶のような自己相似図形 |
| シェルピンスキー三角形 | 三角形を繰り返し削除していく自己相似な構造 |
図4のような立体形状を作るために、「円柱」と「直方体」の組み合わせでどのような集合演算を行えばよいか?を問う問題です。
ここでいう「集合演算」とは、3Dモデリングで使う:
のことです。
⇒ つまりこれは「円柱の中に円柱の空洞がある形から直方体を引いた形」
→ 円柱を直方体でくりぬいてあるように見えなくもないけどよく見ると真ん中の空洞部分は円柱 ❌
→ 円柱(大)を円柱(小)で切り抜き、直方体で真っ二つに割ることで正解の形ができる ⭕
→ 和(∪)は物体を合体させる → 穴は開かない ❌
→ 積(∩)は重なった部分だけを残す → 穴あきにはならない ❌
イ.円柱 − 円柱 − 直方体
| 演算記号 | 意味 | 例 |
| ———- | —————- | ——————————- |
| ∪(和) | 合体する | 円柱と直方体をくっつける |
| −(差) | 引き算する | 円柱から直方体をくり抜く |
| ∩(積) | 重なった部分 | 円柱と直方体の重なりだけ残す |
3D CAD や CG ソフトではこの集合演算を「ブーリアン演算」と呼び、形状を作る基本技術として使われています。
問題:図4のピンクの形を、図5の形に変換したい。 そのとき、変換できないもの(間違った式)を選びなさい。
図4のピンクの扇形は「左下」にある。 図5では「右下」にある。
これはつまり…
ア.
→ 上下だけが反転。左右は変わっていない → ❌
イ.
→ 左右も上下も反転(原点対称) → 図5にはならない! → ✅ 正解!
ウ.
エ.
正解:イ
| 変換の種類 | 変換式 |
|---|---|
| 左右反転(y軸対称) | x' = -x, y' = y |
| 上下反転(x軸対称) | x' = x, y' = -y |
| 原点対称 | x' = -x, y' = -y |
| θ度の回転 | x' = x cosθ - y sinθ, y' = x sinθ + y cosθ |
理解しやすいように、左右・上下の動きを分けて考えよう🎯
図3のグレースケール画像を、図4に示された「トーンカーブ(階調変換曲線)」で変換したとき、 どの画像(ア〜エ)が正しい変換結果か?を選ぶ問題です。
例:
⇒ 全体的に非線形・局所反転あり
==== ア.
==== イ.
==== ウ.
==== エ.
ア.
暗い領域は明るくなるという「反転的な濃淡変化」が生じている。
| トーンカーブの形状 | 効果例 |
| ——————— | —————————- |
| 直線(対角線) | 変換なし(恒等変換) |
| S字カーブ | コントラスト強調 |
| 逆S字カーブ | コントラスト低下 |
| 山や谷がある | 明暗反転・ネガポジ・色調変化 |
図5のグレースケール画像に対して、あるトーンカーブ(階調変換)を適用したところ、 濃淡ヒストグラムが図6の(1)から(2)のように変化した。
このとき、使用されたトーンカーブ(ア〜エ)はどれか?
ウ.
| 使用例 | 効果 |
| ——————– | ———————————- |
| ポスタリゼーション | 階調を減らして色味を単純化する処理 |
| 2値化処理(1段) | 白黒のみに分離する |
| 3値以上の量子化処理 | グレー段階を指定数に制限する |
画像のディジタル化には、主に次の3つのステップがあります:
1. **標本化(サンプリング)**:連続画像を一定間隔で点を取り出す 2. **量子化**:取り出した点の濃淡値(明るさ)を整数値に丸める 3. **符号化**:丸めた値をビット列(0と1)に変換して保存
この問題では「1. 標本化」のうち、標本化間隔が大きくなった場合(=低解像度)に何が起きるかを問うています。
==== ア:
濃淡の違いを表す能力が上がる
→ これは量子化ビット数を増やした話。標本化とは無関係 ❌
==== イ:
濃淡の違いを表せなくなり忠実に再現できなくなる
→ 内容は一部正しいが、「濃淡」の問題は量子化。標本化は「位置情報」❌
==== ウ:
解像度が高くなり細かなパターンを読めるようになる
→ 「標本化間隔が大きくなる」のに解像度が上がるのは矛盾 ❌
==== エ:
解像度が低くなり細かなパターンを読み取ることが難しくなる
→ ✅ 正解! 標本化間隔が広がる → 解像度が下がる → 細部が失われる
エ.解像度が低くなり,細かなパターンを読み取ることが難しくなる。
| ステップ | 内容 | 説明例 |
| ———— | —————————- | ————————– |
| 標本化 | 点を等間隔で拾う | 画像を「画素」に分割する(解像度) |
| 量子化 | 濃淡(連続値)を整数に丸める | 256階調(8bit)など |
| 符号化 | 整数値を2進数に変換 | 01101001… のようなビット列 |
標本化間隔が粗すぎると、本来の画像に存在しない偽の模様や歪んだ線が見える現象。
→ 標本化間隔を小さく=解像度を高くすれば避けられる!