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J-GLOBAL ID：202202226395207324   整理番号：22A2915422

AIを用いた海水浴場での遊泳条件判断手法の検討

STUDY OF DETERMINING RISK LEVEL REGARDING SWIMMING CONDITION ON BATHING BEACH USING AI

著者 (5件)： 戸口陽生 (中央大学理工学研究科都市人間環境学専攻) ,  島田良 (中央大学理工学研究科都市人間環境学専攻) ,  匂坂量 (中央大学理工学部人間総合理工学科) ,  石川仁憲 (中央大学研究開発機構) ,  小峯力 (中央大学理工学部人間総合理工学科)
資料名： 土木学会論文集 B3(海洋開発)(Web)  (Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. B3 (Ocean Engineering) (Web))
巻： 78  号： 2  ページ： I_757-I_762(J-STAGE)  発行年： 2022年 
JST資料番号： U0288A  ISSN： 2185-4688  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： わが国の海水浴場では,毎シーズン2,000~3,000件の溺水事故が発生している.溺水事故防止には,海岸利用者自身が海の危険性を正しく認識し,危険回避することが求められ,この方法として海水浴場ではその日の遊泳に関する危険度を,遊泳条件フラッグを用いて三段階(三色)で海岸利用者に知らせている.しかし,遊泳条件は,気象海象状況からライフセーバーや海水浴場開設者が主観的,経験的に決定しており,過去の溺水事故の特徴が考慮されていないなど,決定方法に課題がある.そこで本研究では,遊泳条件をその日の溺水事故発生確率に基づいて客観的に判断する手法を検討した.溺水事故発生確率を高い精度で予測できるAIモデルを構築したことで,適切に遊泳条件を判断でき,多くの溺水事故を未然に防ぐことが可能であると考えられた.(著者抄録)

シソーラス用語： *人工知能 ,  レジャー施設 ,  *海浜 ,  水泳 ,  限界条件 ,  判定基準 ,  *溺水 ,  気象条件 ,  主観評価 ,  *事故調査 ,  予測モデル ,  海水浴場 ,  スポーツ ,  *損傷 ,  モデル
準シソーラス用語： AI【人工知能】

著者キーワード (4件)： accident prediction ,  artificial intelligence ,  beach safety ,  information flags

分類 (1件)： 観光,レクリエーション  (RD04030J)

引用文献 (18件)：

• 1) 警察庁:令和2年における水難の概況,pp. 3,2021
• 2) 総務省消防庁:令和2年度版 救急救助の現況(救急編),pp. 50,2021
• 3) Komine, T., Tanaka, H., Takyu, H., Kinoshi, T., Gotoh, S., Sone, E., Sagisaka, R., Ishikawa, T. and Shimazaki, S. : Effectiveness of surf lifesaver on OHCA occurred by drowning on the beaches in Japan. 8th Asian Conference for Emergency Medicine, 2015.
• 4) 日本ライフセービング協会:ANNUAL REPORT,pp. 12,2019.
• 5) 日本ライフセービング協会:サーフライフセービング教本,pp. 97,2018.

タイトルに関連する用語 (4件)： AI ,  海水浴場 ,  遊泳 ,  手法