| 研究課題/領域番号 |
24K21655
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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25:社会システム工学、安全工学、防災工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
山口 健 東北大学, 工学研究科, 教授 (50332515)
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| 研究分担者 |
西 駿明 東北大学, 工学研究科, 助教 (50978129)
柴田 圭 独立行政法人労働者健康安全機構労働安全衛生総合研究所, リスク管理研究グループ, 研究員 (60612398)
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| 研究期間 (年度) |
2024-06-28 – 2026-03-31
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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 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2025年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2024年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
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| キーワード | 安全・安心 / 転倒 / すべり / 摩擦 / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
労働現場におけるすべりに起因する転倒事故の防止は喫緊の課題である．これまで様々な摩擦係数測定システムが開発されている．しかし，摩擦試験機を現場に持ち込むことが容易でなく，計測条件などの専門知識や操作における熟練が必要であることなどが原因となり，労働現場における摩擦係数測定とそれに基づく定量的な耐滑性評価は普及していないのが現状である．そこで本研究では，靴底と床面の画像を用いた深層学習により摩擦係数を推定することで，摩擦試験を行うことなく作業者自身が簡便に靴や床面の耐滑性評価，すべり転倒リスク評価を行うことができる革新的な耐滑性評価システムの開発に挑戦する．
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