도요하시 기술과학대학의 지진재해공학연구실에서는 건물에 설치한 지진계의 기록으로부터 기계 학습의 기술을 이용하여 건물의 피해 상황을 즉각적이고 고정밀도로 판정하는 수법을 개발했다.지진 직후의 피난이나 건물의 계속 사용의 판단에 도움이 될 것으로 기대된다.

 2016년 구마모토 지진에서는 여러 시청이 피해 피난이나 복구의 큰 장애가 되었다.지진 방재의 거점이 되는 시청이나 소방서 등에서는, 지진 직후에 건물의 피해 상황을 분석해, 계속해서 사용할 수 있는지를 신속하게 판단할 필요가 있다.지금까지는 여진에 의한 건물 도괴의 위험이 있기 때문에 진단은 원칙적으로 육안에 의한 외관 조사에 한정되어 건물 내부의 피해 상황은 불분명했다.

 그 때문에 연구팀은 건물에 지진계를 설치하고, 지진시의 관측 기록으로부터 건물의 건전성 평가를 원격으로 실시하는 기술을 개발해 왔다.이 방법에서는 인터넷 클라우드에 보존 된 관측 기록에 의해 건물의 구조 모델의 지진 응답 해석을 실시하여 피해 정도를 진단하지만 해석에 시간이 걸렸다.

 거기서, 건물의 구조 모델을 사용하지 않고, CNN(컨벌루션 신경망)이라고 하는 기계 학습의 방법을 이용해, 건물의 피해 상황을 즉시 판정하는 수법을 개발.건물에 설치된 지진계의 관측 파형의 웨이블릿 스펙트럼의 화상으로부터, 피해의 정도(무피해, 경미한 피해, 중피해, 대피해, 도괴)나 계속 사용의 가능성(안전, 주의, 위험)을 멀리서 즉시 진단하십시오.지금까지 보다 신속한 진단이 가능하고, 건물의 층수나 구조가 다른 경우에도 적용 가능하다고 한다.

 이미 아이치현 히가시미카와 지역의 시청사에는 개발한 실시간 내진 진단 시스템이 가동 중이다.이에 따라 신속하고 정밀한 진단을 가능하게 하고, 지역의 방재력의 향상이 기대된다.

논문 정보:【Sensors】Structural Response Prediction for Damage Identification Using Wavelet Spectra in Convolutional Neural Network

도요하시 기술과학대학

고도 기술자・선도적 인재의 육성에 의해, 세계를 리드하는 공과계 대학을 목표로 한다

사회적 다양성을 존중하고, 지역사회나 산업계와의 제휴를 강화하면서, 실용화 연구나 기술의 사회 실장화에 있어서 세계 톱 클래스의 공과계 대학을 목표로 하고 있습니다.기간산업을 지지하는 첨단 기술 분야와 지속적 발전 사회를 지지하는 선도적 기술 분야를 2개의 기둥으로 하여 공학부·공학 연구과를 구성.실천교[…]

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