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J-GLOBAL ID：201802232248991274   整理番号：18A1236743

ニューラルネット型の分類器を用いた木造壁の損傷位置検出の可能性

A possible approach to detect a damaged position of wooden wall using neural-network classifier

著者 (9件)： 橋爪洋一郎 (東京理大 理) ,  岸朔矢 (東京理大 理) ,  中嶋宇史 (東京理大 理) ,  岡村総一郎 (東京理大 理) ,  山本貴博 (東京理大 工) ,  河原尊之 (東京理大 工) ,  長谷川幹雄 (東京理大 工) ,  CHOI Changhoon (東京理大 工) ,  伊藤拓海 (東京理大 工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 75(NLP2018 28-51)  ページ： 69-73  発行年： 2018年06月01日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
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： 我々は,建物の状態を統一的かつ簡便に判定することを目的とし,微小振動にも対応することのできる圧電センサによって振動データを計測し,機械学習を活用して信号情報の直接解析が可能であることを示した。具体的には,建築物を構成する木造壁においてボルトの欠損状態を圧電センサと機械学習を用いて判定する手法について検討を行った。結果として,木造壁からボルトが外れているか否かの状態をニューラルネット型の分類器によって十分に判別できる可能性が高いことがわかり,k-平均法によるクラスタリングでも適切な条件の下で,同様の可能性が見出された。(著者抄録)

シソーラス用語： *監視 ,  *故障検出 ,  *損傷検出 ,  ニューラルネットワーク ,  コンピュータ ,  建築構造 ,  圧電センサ ,  *振動 ,  *ヘルスモニタリング ,  *構造的損傷検出 ,  *微小振動 ,  *検出 ,  センサ
準シソーラス用語： ニューラルネット ,  建物構造 ,  分類機

分類 (3件)： 信頼性  (KB04040H) ,  振動の励起・発生・測定  (BB02030Z) ,  建築音響  (BB03080J)

引用文献 (15件)：

• 伊藤拓海,山本貴博,長谷川幹雄′′IoTを活用した安全・安心な住環境の学際研究′′科学フォーラム,10,p.30,2016.
• T. Ito, M. Hasegawa and T. Nakajima, ′′Internet of Things for Buildings that Make Life Safe and Secure,′′ IEEE IoT Newsletter, January 2017.
• 伊藤拓海′′レジリエントな知的住宅(IoT化された建物)の開発と実用化′′新都市ハウジングニュース,85,pp.8-9,2017.
• 大岩 凌,岸 朔矢,橋爪洋一郎,中嶋宇史,崔彰訓,伊藤拓海,山本貴博,長谷川幹雄,河原尊之′′安全・安心な建物IoTシステム実現に向けた圧電センサと機械学習による建屋状態検知の実地基礎検証′′安全・安心な生活とICT研究会(ICTSSL),2017.
• 岸朔矢,岸映裕,橋爪洋一郎,中嶋宇史,山本貴博,河原尊之,長谷川幹雄,伊藤拓海,崔彰訓,岡村総一郎′′圧電素子を用いた建物の損傷検出における機械学習の活用′′第65回応用物理学会春季学術講演会,2018.

タイトルに関連する用語 (6件)： ニューラルネット ,  分類器 ,  木造 ,  損傷 ,  位置検出 ,  可能性