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J-GLOBAL ID：202002250604801289   整理番号：20A0698260

地下鉄トンネル点検時の生体信号に基づいた熟練および若手技術者の分類に関する検討

A Note on Classification of Experienced and Novice Inspectors Based on Bio-signals While Inspecting in Subway Tunnels

著者 (4件)： 九島哲哉 (北大 大学院情報科学研究科) ,  前田圭介 (北大 大学院情報科学研究院) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究院) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究院)
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： 119  号： 421(ITS2019 30-56)  ページ： 101-105  発行年： 2020年02月20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： 本稿では,地下鉄トンネル点検時の技術者から得られる生体信号に...

シソーラス用語： *地下鉄道 ,...
準シソーラス用語： 若手技術者 ,...

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分類 (3件)： 生体計測  (EL03020C) ,  トンネル工学一般  (RC05010R) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

引用文献 (12件)：

• 国土交通省, ′′令和元年版国土交通白書,′′ 2019, (online), available from http://www.mlit.go.jp/hakusyo/mlit/h30/index.html, (accessed 2019-09-06).
• 経済産業省, ′′平成30年度ものづくり基盤技術の振興施策,′′ 2019, (online), available from https://www.meti.go.jp/press/2019/06/20190611002/20190611002.html, (accessed 2019-12-18).
• K. Gopalakrishnan, S. K. Khaitan, A. Choudhary, and A. Agrawal, ′′Deep convolutional neural networks with transfer learning for computer vision-based data-driven pavement distress detection,′′ Construction and Building Materials, vol. 157, pp. 322-330, 2017.
• T. B. Coenen and A. Golroo, ′′A review on automated pavement distress detection methods,′′ Cogent Engineering, vol. 4, no. 1, pp. 1374822, 2017.
• H. Zakeri, F. M. Nejad, and A. Fahimifar, ′′Image based techniques for crack detection, classification and quantification in asphalt pavement: a review,′′ Archives of Computational Methods in Engineering, vol. 24, no. 4, pp. 935-977, 2017.

タイトルに関連する用語 (7件)： 地下鉄 ,  トンネル ,  点検 ,  生体信号 ,  熟練 ,  若手技術者 ,  分類