| 研究課題/領域番号 |
18K04645
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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25020:安全工学関連
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| 研究機関 | 大分大学 (2020)
大分工業高等専門学校 (2018-2019) |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 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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| 研究成果の概要 |
本研究では、データマイニングにより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および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。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。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。
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| 自由記述の分野 |
火災物理
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
火災研究において，メタゲノム解析の生物学的手法および局所的環境計測の工学的手法を，データマイニングという人工知能データ解析手法で統合した方法論および目視できない微生物を仮想的に可視化する科学的手法を考案したことにに学術的意義がある.また、データマイニングによる微生物叢活性空間マップ法は，下水汚泥，糞便，食中毒，感染症予測，バイオハザード等の微生物叢動態予測に対する社会安全性への波及効果が期待される．
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