| 研究課題/領域番号 |
20K04831
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分23030:建築計画および都市計画関連
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
山邊 友一郎 神戸大学, 工学研究科, 准教授 (70362762)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 救助活動支援システム / IoT / センシング技術 / 機械学習 / 家具 / マルチエージェントシミュレーション / センシング / 災害状況把握 / 災害時状況把握 / 在室者の有無 / 建物の被災度 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
地震などの災害発生直後は、情報が混乱・錯綜し、効果的な救助活動を行うことが難しい。救助活動にあたっては、「在室者の有無」や「建物の被災程度」を把握し、これら災害関連情報を効果的に活用することにより、迅速かつ確実な災害救助活動支援システムを構築することが可能になる。
そこで本研究課題では、①建物内外に各種センサを設置して在室者の有無の推定、②家具の移動・転倒状況から建物の被災程度の数値化、③マルチエージェントシミュレーションにより本システムの有効性の検証を行う。
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| 研究成果の概要 |
地震などの災害発生時に、要救助者の場所や体調、建物の被災状況に関する情報を自動的に収集するシステムを構築することで、効率的な救助活動につなげることが目指した。まず、IoT・センシング技術を活用して、在室者の有無を把握するために必要なセンサの種類や配置方法を検証した。次に、機械学習（深層学習）を用いて家具の移動や転倒を把握するため、模型実験を実施した。さらに、各種情報の有無が、災害救助活動に与える影響を検証するためにシミュレーションを実施した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
学術的意義は、災害救助活動支援システムを対象として、必要な情報の種類、精度、収集方法について、各種実験を通して検証するとともに、情報の活用方法について、シミュレーションにより様々なケースを想定して検証を行った点にある。
社会的意義は、常時、非常時を通して建物内外をきめ細かくセンシングすることで、要介護者の見守りや日常生活における異常検知など、IoT活用の推進へとつなげることができる点にある。
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