| 研究課題/領域番号 |
23K17783
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分23:建築学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
糸井 達哉 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (60393625)
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| 研究期間 (年度) |
2023-06-30 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2023年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | 仮名化／匿名化 / 構造ヘルスモニタリング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
建築物の地震時挙動に関するモニタリングの社会実装が進んでいる。これらの蓄積データが社会に共有される仕組みを構築することにより，耐震工学を含めた学問の発展への大きな寄与となる。その際，情報をその本質を失わない形で仮名化／匿名化する技術が個人情報の保護の観点から不可欠である。本研究では，① 膨大な地震時計測データについて，意味のある形で共有情報とできるように仮名化／匿名化する方法を実現し，② 個別の建物においてその建物における観測記録と①の仮名化／匿名化された共有情報を組み合わせる形で，構造物の地震時挙動を把握し，将来の耐震性能評価を行う革新的な手法を実現する。
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| 研究実績の概要 |
個別の建物においてその建物における観測記録との仮名化／匿名化された共有情報を組み合わせる形で，構造物の地震時挙動を把握し，将来の耐震性能評価を行う革新的な手法として、深層学習手法を用いたモデル更新手法構築の可能性について検討した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
深層学習手法を用いたモデル更新手法構築については順調に検討を進めている。
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| 今後の研究の推進方策 |
深層学習手法を用いたモデル更新手法構築の可能性について引き続いて検討を行うとともに、仮名化／匿名化手法について検討を行う。
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