深層学習により抽出される常時微動H/Vスペクトルと表層地盤構造の特徴

• Project/Area Number: 25K08243
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 25030:Disaster prevention engineering-related
• Research Institution: Kansai University
• Principal Investigator: 飛田 哲男 関西大学, 環境都市工学部, 教授 (00346058)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2026: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 表層地盤構造 / 深層学習 / HVSR

Outline of Research at the Start

表層の地盤構造を簡易に推定する一手法である常時微動H/Vスペクトル比を用いる方法では，主にその卓越振動数に着目される．しかし，常時微動H/Vスペクトル比には，卓越振動数以外にも表層の地盤構造に関する有用な情報が含まれている可能性がある．本研究では，常時微動H/Vスペクトル比全体の形状に着目するため，その形状と地盤構造とを紐づけた深層学習モデルを構築し，微動観測地点のH/Vスペクトル比の形状からその地点の地盤構造を推定する新たな方法を提案する．深層学習には画像認識に優れる畳込みニューラルネットワークを使用する．