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立命館大学　研究者学術情報データベース English>> TOPページ TOPページ > 野村　泰稔 （最終更新日 : 2023-12-25 15:31:33） ノムラ　ヤストシ 野村　泰稔 NOMURA Yasutoshi 所属 理工学部 環境都市工学科 職名 教授 業績 その他所属 プロフィール 学歴 職歴 委員会・協会等 所属学会 資格・免許 研究テーマ 研究概要 研究概要（関連画像） 現在の専門分野 研究 著書 論文 その他 学会発表 その他研究活動 講師・講演 受賞学術賞 科学研究費助成事業 競争的資金等(科研費を除く) 共同・受託研究実績 取得特許 研究高度化推進制度 教育 授業科目 教育活動 社会活動 社会における活動 研究交流希望テーマ その他 研究者からのメッセージ ホームページ メールアドレス 科研費研究者番号 researchmap研究者コード 外部研究者ID その他所属 1. 理工学研究科   学歴 1. 1994/04/01～1998/03/31 関西大学 総合情報学部 総合情報学科 卒業 2. 1998/04/01～2003/03/31 関西大学大学院 総合情報学研究科 総合情報学専攻　博士課程後期課程 修了 職歴 1. 2003/06/01 ～ 2003/08/31 関西大学 先端科学技術推進機構 ポストドクトラルフェロー 2. 2003/09/01 ～ 2007/03/31 神戸大学大学院 工学研究科 専任助手 3. 2007/04/01 ～ 2008/03/31 米国コロラド大学ボルダー校 エアロスペースエンジニアリングサイエンス 客員研究員[国外] 4. 2008/04/01 ～ 2008/08/31 神戸大学 自然科学系先端融合研究環重点研究部 助教 5. 2009/04/01 ～ 2014/03/31 立命館大学 理工学部機械工学科 助教 全件表示（7件） 研究テーマ 1. 建設分野におけるAI/ICT/IoTを活用した生産性向上に関する研究 2. 防災分野へのAI/ICT/IoTの利活用 研究概要 研究室では，AI（Artificial Intelligence:人工知能）やIoT（Internet of Things:モノのインターネット）を駆使して，土木・建築・機械構造物の健全性・安全性を監視するシステムについて研究しています．AIは「人が分析するには困難な大量データを自動的かつ高精度に分析し，作業省力化や新たな知見を見出すこと」が可能であるとして，近年多方面で期待されています．建設作業全般においても，これから急激なスピードで人手不足が迫ってきます．AI/IoTを正しく理解・活用して，【建設作業の省力化・省人化を図る技術】や【従来の統計分析手法では獲得できない新たな知見を得る技術】を開発するために，日々研究に取り組んでいます． ＊＊防災のための気象情報予測Gr. 気象庁から発表される防災気象情報は日本のすべての地域を網羅しているわけではありません．本Gr.では，一般国道にIoTセンサを設置し，防災気象情報だけではわからない一般国道の冬季路面温度を高精度に予測する（凍結防止剤の散布タイミングを適正化するため）技術を開発しています．また，簡易雨量計を開発し，雨量をモニタリングすることで，防災気象情報の予報エリア範囲外の降雨量を高精度に予測する技術を開発しています． ＊＊データ同化Gr. データ同化とは物理シミュレーションモデルに実際の観測データの情報を組み込むことで，実際の現象をよく再現する信頼性の高いモデルを構築しようとするものです．本Gr.では「地震応答評価に基づく構造物の損傷発生の検知と損傷程度の同定」に取組んでいます． ＊＊応用深層学習（ディープラーニング）Gr. 　深層学習とは人の脳の情報処理機構をモデル化したもので，近年，人工知能・機械学習分野で数十年に一度のブレークスルーをもたらしています．本Gr.では「鉄道橋梁の表面損傷検出（ひび割れ・腐食）と定量化」，「都市高速道路の舗装損傷発生回数の年度予測」，「各種プラント内機械設備の損傷検出」，などについて取組んでいます． 現在の専門分野 社会システム工学・安全システム, 構造工学・地震工学・維持管理工学, 感性情報学・ソフトコンピューティング (キーワード：深層学習応用，異常検知，ひびわれ・腐食検出，時系列解析，応用情報学) 著書 1. 2022/10/31 AI×防災　-データが紡ぐ未来の安心・安全- │ (共著)   2. 2020/11/20 構造物のモニタリング技術 │ (共著)   3. 2019/05/15 AIのインフラ分野への応用　-地盤・水工・構造・交通計画・施工分野へのAI応用の勘所が分かる- │ (共著)   論文 1. 2022/09 Evaluation of Crack Propagation in Concrete Bridges from Vehicle-mounted Camera Images Using Deep Learning and Image Processing │ Frontiers in Built Environment │ 8,1-14頁 (共著)   2. 2022/03 深層学習に基づく物体検出・認識技術を適用したソーラーパネルの接合クランプの異常判定 │ 材料 │ 71 (3),289-295頁 (共著)   3. 2022/03 超過外力に対する免震支承のハードニング防止を目的とした振動制御に関する一考察 │ 構造工学論文集A │ 68A,202-212頁 (共著)   4. 2022/03 変分自己符号化器を用いた回転機械の教師なし型異常検知 │ 材料 │ 71 (3),296-302頁 (共著)   5. 2020/09 深層学習を用いた異常検知技術 │ 材料 │ 69 (9),650-656頁 (単著)   全件表示（48件） 学会発表 1. 2022/11 Detection of Corrosion Progress using deep learning and image processing (Joint 12th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 23rd International Symposium on Advanced Intelligent (SCIS & ISIS2022)) 2. 2022/09/07 Structural Identification Based on Merging Particle Filter for Earthquake Response (The International Symposium on Reliability Engineering and Risk Management (ISRERM22)) 3. 2022/06 深層学習による点検車載カメラ映像からの橋梁桁の損傷検出・進展性把握 (安全工学シンポジウム2022) 4. 2022/06 防災気象情報とIoTセンサを活用した道路面温度予測 (安全工学シンポジウム2022) 5. 2021/06 電磁波レーダデータの深層生成モデルを用いたコンクリート中空床版のかぶり不足域推定 (安全工学シンポジウム2021) 全件表示（108件） 科学研究費助成事業 1. 2021 ～ 2023 車載カメラ・地中レーダの画像分析と振動モニタリングに基づく構造損傷進展性評価技術 │ 基盤研究(C)   2. 2016 ～ 2018 長期橋梁ヘルスモニタリングのための逐次ベイズ異常診断法の提案 │ 基盤研究(B)   3. 2015 ～ 2017 非接触変位場時刻歴応答計測に基づく既設構造物の表面き裂・内部損傷同定法の開発 │ 基盤研究(C)   4. 2014 ～ 2016 緩和型粒子フィルター理論を用いたカオス信号駆動型構造損傷検出装置の開発 │ 基盤研究(C)   5. 2014 ～ 2016 津波や洪水など橋梁の水害に対する安全性向上対策に関する研究 │ 基盤研究(B)   全件表示（16件） 競争的資金等(科研費を除く) 1. 2021/11/30 ～ 2022/03/31 映像・IoTを活用した一般国道維持管理システム研究開発 │ 競争的資金等の外部資金による研究 │ 建設現場の生産性を飛躍的に向上するための革新的技術の導入・活用に関するプロジェクト   2. 2017/10/02 ～ 2019/03/31 深層学習を利用したバルブの健全性モニタリングシステムの開発 │ 競争的資金等の外部資金による研究 │ JST地域産学バリュープログラム   3. 2010 ～ 2010 軸対称構造物の振動応答評価に基づくReference-Less異常診断法の基礎的研究 │ 競争的資金等の外部資金による研究 │ 熊谷科学技術財団振興財団平成21年度試験研究助成   共同・受託研究実績 1. 2022/10/19 ～ 2023/03/31 異常水位による二次災害を回避する警報システムの開発に係るAIの各種技術の監修および指導 │ 受託研究 2. 2022/10/03 ～ 2023/03/31 回転機械から得られる振動波形における異常検知に関する検討 │ 受託研究 3. 2022/09/26 ～ 2023/03/31 低コスト雨量計開発および実測雨量結果と既存降雨量予測の差分を用いた高精度降雨量予測モデルの研究開発 │ 受託研究 4. 2022/07/04 ～ 2023/03/31 車載カメラの映像分析に基づくモノレール橋梁の損傷検出と進展性評価システムの実用化 │ 受託研究 5. 2021/12/16 ～ 2022/03/31 統計分析による舗装損傷に関する検討（その2） │ 受託研究 全件表示（22件） 取得特許 1. 2016/03 バルブ診断方法及びバルブ診断装置 （特願2016-066522） 研究高度化推進制度 1. 2019/042020/03 研究支援制度分類：研究推進プログラム種目：科研費獲得推進型深層学習と非接触変位場計測に基づく橋梁の表面ひび割れ・内部損傷同定法の開発 2. 2018/042019/03 研究支援制度分類：研究推進プログラム種目：科研費獲得推進型深層学習と非接触変位場計測に基づく構造き裂損傷の検出と定量化に関する研究 3. 2009/062010/03 研究支援制度分類：研究推進プログラム種目：若手研究カオス信号入力に基づく構造物のBaseline-Free 損傷診断法の開発 © Ritsumeikan Univ. All rights reserved.