| Project/Area Number |
22K04423
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 23010:Building structures and materials-related
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| Research Institution | Yasuda Women's University |
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Principal Investigator |
山田 俊亮 安田女子大学, 家政学部, 助教 (80580076)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 組積造 / 歴史的建造物 / 深層学習 / 保存再生 |
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| Outline of Research at the Start |
文化財的価値を有する歴史的建造物をはじめ、建設から長い時間を経た建物の保存再生は、日本において重要課題となっている。本申請課題では、そうした保存再生に寄与すべく歴史的建造物の各種モニタリングを実施し、モニタリングデータの深層学習等を用いた分析手法に関する研究を展開する。歴史的建造物の安全性評価及び維持管理に寄与するモニタリング分析手法を人工知能の一種である深層学習を中心に展開する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
前年度より引き続いて、カンボジアのユネスコ世界遺産バイヨン寺院を中心に研究を展開している。主に長期モニタリングを実施してきたデータに対して、機械学習の深層学習の手法の一つであるNonlinear Auto-Regressive eXogenous (NARX)を用いた分析手法の開発を進めている。2023年度は長期間のデータ予測の精度向上のための最適パラメータの研究を中心に進めた。併せて、これまでに研究を進めてきた不連続変形法（DDA）の新たな展開を進めている。数値計算による検証結果とモニタリングを同時に実施することで、より高度な評価を行う手法の研究を進めている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2022年度には、カンボジアのユネスコ世界遺産バイヨン寺院にて現地調査、モニタリングの実施等を行った。2023年度にはモニタリングデータの分析手法の開発を中心に研究を進め、成果を得た。概ね計画通りに進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後も長期的なモニタリングデータの分析手法として、主に深層学習の手法の一つであるNonlinear Auto-Regressive eXogenous (NARX)を用いた分析手法の開発を進める。この分析手法において、より高精度化を目指し、評価パラメータの各種提案やアルゴリズムの組み合わせ等を行う計画である。また、現地調査を実施し、新たなモニタリングの実施等にも取り組む。
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