次世代インフラ管理への挑戦 ― 水谷研究室、世界的学術誌に掲載

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当社が協力機関として参画する、内閣府主導の第三期SIP(戦略的イノベーション創造プログラム)「スマートインフラマネジメントシステムの構築」において、また一つ大きな成果が生まれました。


このたび、本プロジェクトに関連する研究成果が、世界的に権威ある学術誌 IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing に掲載されたのです。


掲載されたのは、東京大学生産技術研究所・水谷研究室が手掛けた研究論文。テーマは、老朽化する社会インフラの維持管理に不可欠な「路面下の三次元物質推定アルゴリズム」の検証に関するものです。


インフラの老朽化は社会的課題であり、橋梁や道路の異常をいかに早期に、そして正確に把握するかが問われています。しかし実際の橋梁を用いての検証は、構造の複雑さや安全面、コスト面から困難を極めてきました。

こうした課題に応えるべく、当社は北海道ラボにて、コンクリート路面および埋設物や空洞を模擬した「試験体」を設計・製作。これにより、実橋梁では得がたい「正確なデータ」が確保でき、研究チームはアルゴリズムの精度検証を可能にしました。


また当社は、試験体を用いた実験で、様々な条件下における電磁波レーダーデータの取得を支援。異なる環境条件が解析結果に及ぼす影響の検証にも大きく貢献しています。


掲載先の IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing は、人工衛星やドローン、レーダーなどによる地表観測・解析を専門とする世界的な学術誌です。自然災害予測や農林業管理、気候変動調査といった分野で、最先端の研究成果を発信しており、今回の掲載は、当該研究の国際的な価値と先進性を裏付けていると考えます。


社会インフラの安全は、私たちの日常を支える大きな柱です。当社は今後も、最先端の技術と実証フィールドを活かし、研究機関と連携しながら、未来のインフラマネジメントの実現に貢献してまいります。


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【第三期SIP関連研究】水谷研究室の論文がIEEE学術誌に掲載されました | 株式会社 土木管理総合試験所


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博士2年今井さん, 水谷准教授, 井口研究員, 羽田研究員の論文がIEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing (IF: 7.5, CiteSore: 11.5) に掲載 – D2 Student IMAI, Assoc. Prof. MIZUTANI, Researcher IGUCHI and Researcher HANEDA’s Paper Published at IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing (IF: 7.5, CiteScore: 11.5) – Mizutani Lab. | IIS, the Univ. of Tokyo 東京大学 生産技術研究所 水谷研究室


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Enhancing Deep Learning-Based GPR Data Inversion With Unsupervised Domain Adaptation: Comparison of Domain Classifiers | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore