| 研究課題/領域番号 |
24K07986
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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25030:防災工学関連
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| 研究機関 | 山口大学 |
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研究代表者 |
佐村 俊和 山口大学, 大学研究推進機構, 准教授 (30566617)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2024年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | 災害検出 / 準リアルタイム / 深層学習 / 低コスト化 / ラベルノイズ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年，大規模な災害が頻発しているが，人工衛星が取得したデータを用い被災域の準リアルタイム把握システムの構築によって，迅速な災害対応に繋がる情報取得ができると考えられる．このシステム構築には，多様な人工衛星の観測データの利用により観測頻度を高め，それらを高精度に自動的に処理する深層ニューラルネットワーク(DNN)技術を組み合わせるシステム構築が必要と考える．本研究では，その際に用いるDNNには，高速に処理できること，データの数が大量に準備できず，その品質がよくない場合でも性能を発揮できることが重要であるとし，従来手法の改良や組合せによって，これらの能力をDNNに実現することを目的とする．
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