著者
江本 久雄 馬場 那仰 浅野 寛元 長瀬 大和
出版者
公益社団法人 土木学会
雑誌
AI・データサイエンス論文集 (ISSN:24359262)
巻号頁・発行日
vol.1, no.J1, pp.514-521, 2020-11-11 (Released:2020-11-18)
参考文献数
12

コンクリート構造物の点検等においてコンクリート内部の劣化の状態を調査する方法として,打音検査がよく用いられる.この手法は,熟練技術者にとっては非常に有効な手法であるが,若手技術者やロボットへの適用を検討するとその音データと劣化の程度の関係の複雑性により定量化・システム化が非常に困難である.このような問題では,明らかとなっていない要因が含まれていると考えられる.しかし,工学的な定量化・システム化に取り組み,実務での有効な技術の開発も重要である.そこで,近年このような課題に対して AI技術の活用が期待されている.ここでのAI技術は機械学習を意図し,その中でも特にニューラルネットワークを基礎とする深層学習を主な対象とする.本研究は,機械学習による識別の手法の有効性や自己符号化器の適用方法について検討をしたものである.
著者
阿部 雅人 杉崎 光一 中村 一樹 上石 勲
出版者
公益社団法人 土木学会
雑誌
AI・データサイエンス論文集 (ISSN:24359262)
巻号頁・発行日
vol.1, no.J1, pp.217-220, 2020-11-11 (Released:2020-11-18)
参考文献数
15

積雪状態を評価することは,建物の屋根の雪下ろしや路上などでは除雪など路面状態の管理のために重要である.特に積雪深の評価は目視で行う以外にはレーザーなど高価なセンサを利用する必要がある.近年深層学習などの画像処理技術が向上しており,監視カメラなどの画像を利用して積雪状態を評価する検討が多く行われている.特に,沿線カメラによる路面や路肩の監視画像は,撮影場所が固定されているため位置情報は明確であり,画角の変化も比較的少ない.本研究では,監視カメラを利用した路肩にある積雪の積雪深の評価についてAI手法を適用した.
著者
李 瑾 阿部 雅人 杉崎 光一 中村 一樹 上石 勲
出版者
公益社団法人 土木学会
雑誌
AI・データサイエンス論文集 (ISSN:24359262)
巻号頁・発行日
vol.1, no.J1, pp.210-216, 2020-11-11 (Released:2020-11-18)
参考文献数
13

近年、低頻度降雪地域では、降雪の際に、道路での車両の大規模滞留が見られる。道路管理者による異常事態の監視や路面状態の判別は、主に目視で行われているため、異常検知の効率がやや低い。本研究は、道路管理者が迅速に異常検知や処理判断をするための支援ツールとして、ドライブレコーダーの画像をもちいて、道路路面を「乾燥」、「湿潤」、「浸水・冠水」、「湿雪」、「圧雪」の 5種類へ目視分類した教師データを作成した。また、自動で路面状態を判別する AIモデルを構築し、昼と夜を合わせた 26199枚の画像で検証した結果、概ね 85%の正答率であった。
著者
宮本 崇 西尾 真由子 全 邦釘
出版者
公益社団法人 土木学会
雑誌
AI・データサイエンス論文集 (ISSN:24359262)
巻号頁・発行日
vol.2, no.J2, pp.152-156, 2021 (Released:2021-11-17)
参考文献数
13

物理現象の入出力をデータ駆動的に再現するサロゲートモデルは,物理問題の高速な予測を行う代替的な手段としてその利用が進んでいるが,得られた解が物理的な条件を満足する保証がない問題が知られている.これに対して,Physics-Informed Neural Networks(PINNs)は支配方程式による拘束を表現した損失関数を導入することで,支配方程式をデータ駆動的に求解するニューラルネットワークである.本稿では,1次元連続体の自由振動問題に対してPINNsの定式化とコード実装を行う.
著者
Fumiya MATSUSHITA Masamiki MATSUBARA Shunsaku OTA Kairi SAITO Sheng LIAN Kanae MIYAOKA Naoyuki ARAKI
出版者
Japan Society of Civil Engineers
雑誌
AI・データサイエンス論文集 (ISSN:24359262)
巻号頁・発行日
vol.3, no.3, pp.40-45, 2022 (Released:2022-11-12)
参考文献数
4

Building information modeling/construction information management (BIM/CIM) has been widely adopted as the main technology in civil engineering and related fields. It has enabled remarkable innovations in the construction industry. However, despite its contribution in facilitating construction practices, the application of BIM for detailed design has mainly been dedicated to 3D visualization and clash detection in civil engineering projects; thus, it has not been fully exploited. Therefore, in this study, we developed an automated verification system for structural details to rationalize the creation of rebar shop drawings using BIM. We focused on lap splicing as a structural detail. In particular, we first designed the algorithm required for verification, and then developed a prototype. Further, we verified its effectiveness using a sample model.
著者
中村 泰敏 橋本 岳 鈴木 康之
出版者
公益社団法人 土木学会
雑誌
AI・データサイエンス論文集 (ISSN:24359262)
巻号頁・発行日
vol.3, no.J2, pp.92-103, 2022 (Released:2022-11-12)
参考文献数
18

近年では,土木建設等の分野で航空レーザや地上レーザ等の三次元点群測量器が広く活用されているが,そうした測量器を用いるには,運用コストが高い等の課題がある.そのため,特に小規模土工の建設業では測量器の活用が進んでいない.そうした状況の中,LiDAR を搭載したモバイル端末が発売され,三次元点群データの取得を可能にするアプリケーションも数多くリリースされた.しかし,土木建設分野で必要な公共座標へ対応したアプリケーションは少ない.そこで本論文では,任意座標の三次元点群を公共座標へ変換することを従来手法と比較して飛躍的に簡便に行うことを目標とした.また,実際の小規模土工現場の測量点群の座標を本研究成果によって変換した結果が国土交通省の出来形管理要領に示されている測定精度内に収まることも目標とした.
著者
泉 翔太 堀 太成 山根 達郎 全 邦釘 藤森 祥文 森脇 亮
出版者
公益社団法人 土木学会
雑誌
AI・データサイエンス論文集
巻号頁・発行日
vol.1, no.1, pp.398-405, 2020

<p>災害時におけるソーシャル・ネットワーキング・サービスへの投稿には救助や避難に有効な情報が含まれているが,情報収集における活用は未だ十分なされていないといえる.本研究では,様々な投稿の中から災害に関連するキーワードを含む投稿を取得し,有効な情報が含まれているかを判別するDeep Learningモデルを構築し,モデルが着目している単語を可視化した.さらに,投稿から位置情報を抽出することでマッピングを可能にした.構築したDeep Learningモデルは高い精度で投稿を分類できることが示された.また,位置情報も概ね正しく抽出することが示された.これにより,災害時の投稿の分類における有効性が示唆された.</p>
著者
高橋 良輔 角野 拓真 東条 かおり 岡崎 慎一郎
出版者
公益社団法人 土木学会
雑誌
AI・データサイエンス論文集 (ISSN:24359262)
巻号頁・発行日
vol.3, no.J2, pp.1053-1058, 2022 (Released:2022-11-12)
参考文献数
8

近年,極端豪雨により激甚化する豪雨災害の一つとして,局所洗掘による橋脚の損傷やそれに伴う落橋等が日本各地で頻発している.この種の災害に対する維持管理では,被災リスクが高い橋脚を抽出し,計画的な予防保全措置を実施するとともに,橋脚の健全度を把握するために適切な残存耐力評価が必要となる.本研究では,機械学習を援用し実効雨量を説明変数とした河川水位予測モデルを提案するとともに,局所洗掘の進展に応じた橋脚の残存耐力評価モデルを提案する.これらモデルを組み合わせることで,気象変動により変動する河川水位および局所洗掘の進展に応じた橋脚の残存評価が可能となる.
著者
髙森 真紀子 大久保 順一 藤井 純一郎
出版者
公益社団法人 土木学会
雑誌
AI・データサイエンス論文集 (ISSN:24359262)
巻号頁・発行日
vol.2, no.J2, pp.113-120, 2021 (Released:2021-11-17)
参考文献数
9

公共空間利活用によるまちづくりが注目される中,都市空間における行動観測のニーズが高まっているが,その解析作業は計測員によるビデオ観測や目視記録に依存しており,膨大な労力を要する.本研究は,歩行者の流動をより簡便,短時間で解析可能とすることを目指し,深層学習による物体検出技術と物体追跡技術を応用し,特に屋外の都市空間を想定した人流解析技術を低コストで開発したものである.三鷹駅北口地域での社会実験におけるビデオデータと人手による人流解析結果をもとに,実務での活用を想定した「メッシュ」や「丸め閾値」プログラムを設定し,AI解析における精度を検証した.結果,人手調査の1/4の解析時間で人流の傾向を概ね正確に把握でき,活用可能性が見いだされるともに,カメラ設置方法や映像のゆがみ補正の必要性など,実務で活用するための課題を明らかにした.
著者
石附 将武 高橋 翔 萩原 亨 石井 啓太 岩﨑 悠志 森 徹平 花塚 泰史
出版者
公益社団法人 土木学会
雑誌
AI・データサイエンス論文集 (ISSN:24359262)
巻号頁・発行日
vol.3, no.J2, pp.642-649, 2022 (Released:2022-11-12)
参考文献数
17

本論文では,複数の車載センサーのデータを統合して冬期の路面状態を推定する手法を提案する.提案手法は,カメラとタイヤ内加速度センサー,路面温度計,マイクのそれぞれから路面状態を推定する複数の識別器に加え,それらの出力である路面状態確率をLate Fusionするマルチモーダルモデルである.推定する路面は道路管理において使用されている乾燥,半湿,湿潤,シャーベット,凍結,積雪の6路面である.提案手法は冬期の一般道で実車から得るデータを用いた実験によって,その有効性が確認された.
著者
中村 智 山田 大樹 新谷 美菜 Supasit Srivaranun 秋山 充良
出版者
公益社団法人 土木学会
雑誌
AI・データサイエンス論文集 (ISSN:24359262)
巻号頁・発行日
vol.3, no.J2, pp.117-127, 2022 (Released:2022-11-12)
参考文献数
24

塩害環境にある鉄筋コンクリート(RC)構造物は,塩化物イオンの作用により鉄筋腐食が発生し,コンクリート表面には腐食ひび割れが観察される.腐食ひび割れは,RC部材内部の鉄筋腐食の状況を知る貴重な観測情報であるが,かぶりや配筋などの構造細目の影響を受けるため,両者は複雑な非線形の関係にある.本研究では,構造細目の異なるRC部材を用いた電食実験により,部材軸方向と軸直角方向に相関性を有する鉄筋腐食分布を得た.その2次元確率場パラメータを実験結果に基づき同定し,3次元有限要素解析を実施することで,解析的に機械学習用(pix2pix)のデータベース(鉄筋腐食と腐食ひび割れ幅の関係)を構築した.これにより,劣化RC部材表面の腐食ひび割れ幅の分布と構造細目が与えられることで曲げ耐荷力の推定が可能となった.
著者
全 邦釘
出版者
公益社団法人 土木学会
雑誌
AI・データサイエンス論文集 (ISSN:24359262)
巻号頁・発行日
vol.1, no.J1, pp.9-15, 2020-11-11 (Released:2020-11-18)
参考文献数
40
被引用文献数
3

近年,ディープラーニングに代表される人工知能技術が急速に発展してきており,様々な分野において活用がなされはじめ,またその性能・威力について知られてきている.特にディープラーニング技術に代表される教師あり機械学習技術の発展がめざましく,土木工学分野での活用が期待されているが,しかし他分野と比較しても実用化が着実に進んでいるとは言い難い.本稿は,土木工学分野として今後取り組むことが望ましいと考えられる分野について方向性を示すために,インフラ維持管理分野を例として,特にデータに着目し,データの統合・蓄積のためのデータプラットフォーム,データ収集のための計測自動化,データと知識との連携方法について,展望を述べたものである.
著者
久保 栞 全 邦釘 伊藤 克雄
出版者
公益社団法人 土木学会
雑誌
AI・データサイエンス論文集 (ISSN:24359262)
巻号頁・発行日
vol.2, no.J2, pp.87-96, 2021 (Released:2021-11-17)
参考文献数
24

高度経済成長期に建設されたインフラ構造物の老朽化に伴い,膨大な維持管理コストが必要となっている.導水路トンネルにおいては,大型機械の投入が困難である点や点検時に断水を伴う点を鑑み,AI技術を活用した維持管理の効率化が望まれる.本研究では,そのような状況を考慮し,トンネル内壁面における変状箇所やその状態を効率よく把握することを目的として,YOLOv5を用いたチョーキング箇所の検出を行った.その結果,データ数が多く,チョーキング箇所が明瞭である場合には,高精度で検出可能であることを確認した.さらに,IoUが低い場合であっても,チョーキング箇所の一部を捉えられているため,検出結果から劣化状況やその分布を把握することで,劣化原因の究明や劣化状況に合わせた補修計画の立案が可能となろう.
著者
玉森 祐矢 藤生 慎 高山 純一 西野 辰哉 寒河江 雅彦 柳原 清子 平子 紘平
出版者
公益社団法人 土木学会
雑誌
AI・データサイエンス論文集 (ISSN:24359262)
巻号頁・発行日
vol.2, no.J2, pp.841-847, 2021 (Released:2021-11-17)
参考文献数
18

日本の少子高齢化は世界に類を見ない速度で進展しており,我が国の医療費は増加の一途をたどっている.このような状況が続けば,日本の医療保険制度の維持ができなくなる.また,日本では生活習慣病の急増を受け,「第4次国民健康づくり対策」が策定されている.現在,高血圧症や糖尿病といった生活習慣病が増加しており,そのような生活習慣病を早期発見する機会である特定健康診査受診率が伸び悩んでいることが課題となっている.そこで,本研究では,国保データベース(KDB)を用いて,まず,生活習慣病と健診回数の関係を示し,健診の効果を示唆する.また,生活環境との関連を調べるため,地域の現況や特性を考慮した分析を行い,健康課題・健診率の地域差を明らかにし,地域別の健康課題や健康な地域の特性について把握する.
著者
宮本 崇 浅川 匡 久保 久彦 野村 泰稔 宮森 保紀
出版者
公益社団法人 土木学会
雑誌
AI・データサイエンス論文集 (ISSN:24359262)
巻号頁・発行日
vol.1, no.J1, pp.242-251, 2020-11-11 (Released:2020-11-18)
参考文献数
69

深層学習に代表される機械学習の手法は近年に大きな性能の発展を遂げており,防災上の各種タスクへの応用も期待されている.一方で,データ数の本質的な不足やタスク処理過程の説明性・解釈性など,防災上の意思決定に用いる上で計算モデルに対処が求められる課題は多い.本稿では,機械学習モデルにおける研究動向からこの2点へ個別に対処するための方法論,およびそれら2点の課題に同時に対処する数理モデルとデータ駆動モデルを統合したアプローチについて,それぞれの考え方や具体的な手法,応用事例を調査する.
著者
湧田 雄基 山下 明美 吉田 啓佑 龍田 斉 関 和彦 有井 賢次 熊谷 兼太郎 中畑 和之 長沼 諭
出版者
公益社団法人 土木学会
雑誌
AI・データサイエンス論文集 (ISSN:24359262)
巻号頁・発行日
vol.2, no.J2, pp.437-446, 2021 (Released:2021-11-17)
参考文献数
18

本論文では,インフラマネジメント分野における AI(Artificial Intelligence)の活用を目的として,分析性能とモデルの解釈性に着目し,AI活用の可能性についての考察を行う.特に,近年,機械学習のコンペティション等で好成績を上げているアンサンブル型学習手法を中心に, XGBoost,LightGBM,CatBoost, Random Forest,決定木分析について,その数理的背景の概要を述べる.これらの手法により橋梁の劣化の推定を試行した結果について報告する.また,この結果について,個々の手法の特性をふまえ, AIのインフラマネジメント業務における活用の視点より考察を行った結果について報告する.
著者
田中 成典 山本 雄平 今井 龍一 神谷 大介 中原 匡哉 中畑 光貴
出版者
公益社団法人 土木学会
雑誌
AI・データサイエンス論文集
巻号頁・発行日
vol.2, no.2, pp.821-832, 2021

<p>昨今,深層学習を用いて物体の詳細な部位を識別して,姿勢や行動を推定する研究が盛んである.例えば,車両の部位を識別することで,逆走や改造車両を検出できる.本研究では,それらの用途の中でも深層学習の導入が特に注目されている交通量調査への適用を試みる.当該調査では,作業の省力化や効率化を目的として,動画像から車種ごとの通過台数を計数する技術開発が推進されているが,既存技術には,形状の似た車両の車種分類に失敗する課題がある.その対応策として,調査員が着目する部位の形状を考慮して分類することが考えられる.そこで,本研究では,深層学習を用いた車両部位識別技術を開発する.加えて,再学習のコストを軽減するため,教師データの自動生成技術も検討する.そして,実証実験を通じて,それらの技術が有用であることを明らかにした. </p>
著者
田井 政行 関屋 英彦 岡谷 貴之 中村 聖三 清水 隆史
出版者
公益社団法人 土木学会
雑誌
AI・データサイエンス論文集
巻号頁・発行日
vol.2, no.2, pp.378-385, 2021

<p>耐候性鋼橋梁の点検・診断は,防食機能の劣化状態の判定に基づき行われており,その判定には外観評点法が用いられる.しかしながら,外観評点法により的確な評価を行うためには,相応の経験を要するが,昨今の人材不足や点検費用の確保などの課題があり,簡易かつ精度が高い評価手法の確立が求められている.本研究では,耐候性鋼橋梁のさび近接画像と既存の CNNモデルを活用し,外観評点の識別精度について検討を行った.また,識別精度に及ぼす学習・検証用近接画像の画像サイズの影響についても検討を行った.その結果,VGG19及び SEnetの CNNモデルが高い識別精度を示した.また,入力画像サイズが大きいほど識別精度が向上することを明らかにした.さらに,学習と検証に用いた画像の解像度が異なる場合,識別精度が低下する傾向があることを示した. </p>
著者
浅本 晋吾 岡﨑 百合子 岡﨑 慎一郎 全 邦釘
出版者
公益社団法人 土木学会
雑誌
AI・データサイエンス論文集 (ISSN:24359262)
巻号頁・発行日
vol.1, no.J1, pp.122-131, 2020-11-11 (Released:2020-11-18)
参考文献数
15

本研究では,コンクリートの収縮,クリープ実験のデータベースを用いて,機械学習,重回帰,設計の予測式で,実験の終局値について回帰分析を行った.収縮に関しては,ランダムフォレストが最も精度よく実験データを予測できたが,クリープでは,ニューラルネットワークの予測精度が高かった.機械学習は,設計予測の適用範囲外の条件でも実験の傾向を概ね再現できたが,100%に近い相対湿度や0.8を超える水セメント比など極端な条件に対する予測精度は低かった.ランダムフォレストによる入力パラメータの重要度は,材料・環境条件に関する実験及び設計上の影響認識と概ね一致した.機械学習による回帰モデルで長期の収縮,クリープ予測の試計算を行ったところ,学習した範囲外の外挿やデータが少ない範囲での予測は難しいことが確認された.
著者
蓮池 里菜 木下 幸治
出版者
公益社団法人 土木学会
雑誌
AI・データサイエンス論文集
巻号頁・発行日
vol.1, no.1, pp.365-372, 2020

<p>腐食部外観と劣化度の対応関係に未だ課題が残る鋼橋の腐食部に対し,腐食部の外観は曝される腐食環境により異なることから,腐食環境を変えた腐食促進試験を実施し,それらの促進試験により得られた試験体の腐食部画像を基にした機械学習による健全度判定を試みた.ここでは,得られた画像を試験体の腐食による質量増加量と紐づけた上で,機械学習のひとつである畳み込みニューラルネットワーク(CNN)により,腐食部画像の分類器を作成した.その結果,各環境で得られた腐食画像を基にしたCNN分類器では,教師データが異なるために他の環境の腐食劣化度判定の精度が低いことを明らかにした.よって,本研究の成果の限りでは,現状では橋梁毎に経時的な腐食画像を取得し,CNN分類器を作成して健全度判定を行うといったことが望ましいと考えられる</p>