2020 Fiscal Year Annual Research Report
Prediction of fire risk in the biological resource layer by microbial flora activity space map utilizing data mining
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18K04645
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| Research Institution | Oita University |
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Principal Investigator |
小西 忠司 大分大学, 減災・復興デザイン教育研究センター, 客員教授 (00225468)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
野中 尋史 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (70544724)
古川 隼士 北里大学, 医療衛生学部, 講師 (90632729)
廣田 雅春 岡山理科大学, 総合情報学部, 講師 (70750628)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 消防統計 / 火災統計 / ビックデータ / データサイエンス / 共起ネットワーク / ディープラーニング / 火災要因の予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，下水汚泥，生ごみや畜産廃棄物で生成される微生物由来の可燃性ガスが，下水汚泥貯蔵槽やバイオマス貯蔵サイロの安全性に与える影響を，データマイニングによる微生物叢活性空間マップ法の構築により明確にし，下水処理施設やバイオマス発電所における可燃性ガスの安全評価を行い，建築物の火災安全対策を提言することを目的とした。最終年度に実施した研究の成果及び研究期間全体を通じて実施した研究の成果は、以下の通りである。
（1）インターネットに公開されている微生物データベースから微生物名の自動抽出プログラムを開発した。（2）火災に関する過去にデータベース化された論文を自動抽出し、火災に関連した微生物名を同定するプログラムを作成した。（３）大分市情報管理課から入手した総務省火災白書の元データである大分市消防局管轄の火災要因および火災死者に関する10年間のデータを用いて、本データにより火災要因の繋がりを視覚的に表わす共起ネットワークの構築した。（４）ディープラーニングによる火災原因を予測するモデルの構築を行った。
（１）、（２）に関しては、微生物が火災に関与した論文データベース自身が少なく、ディープラーニングで解析するまでには至らなかった。プログラム上は、解析可能であり、今後過去のデータベースもデジタル化されると解析も進むと考えられる。（３）に関しては、プログラム上は、ビックデータの解析も可能であり、他県のデータ解析により火災要因と地域性との関連も明らかにできると考えられる。しかし、データベースの入手の可否が、人的ネットワークにあり、他県の行政との人脈づくりが障壁となる。
以上、本研究において、ディープラーニングによるデータ解析プログラムは完成しているが、微生物、火災等のデータベースの入手がネックとなることが分かった。今後、本研究を推進する上で、データーベースの公開が重要であることが分かった。
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