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J-GLOBAL ID：202002234110517683   整理番号：20A2249822

重要なインフラストラクチャーとコミュニティに対する洪水の潜在的影響を評価するための国家規模ビッグデータ分析パイプライン【JST・京大機械翻訳】

A national scale big data analytics pipeline to assess the potential impacts of flooding on critical infrastructures and communities

著者 (4件)： Donratanapat N. (Department of Agricultural Sciences, Clemson University, USA) ,  Samadi S. (Department of Agricultural Sciences, Clemson University, USA) ,  Vidal J.M. (Department of Computer Science and Engineering, University of South Carolina, USA) ,  Sadeghi Tabas S. (Department of Civil and Environmental Engineering, Clemson University, USA)
資料名： Environmental Modelling & Software  (Environmental Modelling & Software)
巻： 133  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1588A  ISSN： 1364-8152  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モノのインターネット(IoT)とBigデータインフラストラクチャの急速な発展によって,クラウドソーシング技術は,特に洪水発生目的のためにデータ処理と問題解決を容易にするために出現した。多重サーバからBigデータを収集するためのPython Webアプリケーションとして,Flood Analysis Information System(FAIS)を開発し,歴史的およびリアルタイム事象中の洪水インパクトを分析した。洪水リスク管理のための状況認識を改善する目的で,洪水警報を提供するために,クラウドインテリジェンス,機械学習(ML),およびツイートの自然言語処理を統合するために,アプリケーションをスマートに設計した。国家規模のプロトタイプであるFAISは洪水ピーク率と河川レベル情報を地理標識ピンセットと組み合わせ,洪水に対するリスク位置の動的セットを同定した。プロトタイプは,Hurricane Doriian氾濫中のリアルタイムで,また,豪雨がインフラストラクチャとコミュニティに広範な破壊をした米国のカロライナを横断する歴史的事象(Hurricane Florence)に対して,成功裏にテストされた。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *洪水 ,  警報 ,  問題解決 ,  河川 ,  豪雨 ,  多重化 ,  応用プログラム ,  データ処理 ,  *インフラストラクチャー ,  Web【情報システム】 ,  機械学習
準シソーラス用語： 状況認識 ,  クラウドソーシング ,  モノのインターネット ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： もののインターネット ,  洪水解析情報システム ,  機械学習 ,  ビッグデータ ,  洪水状況の認識 ,  カロライナ

分類 (1件)： オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q)

タイトルに関連する用語 (8件)： インフラストラクチャー ,  コミュニティ ,  洪水 ,  評価 ,  国家 ,  規模 ,  データ分析 ,  パイプライン