論文

多数の道路橋の老朽化が進むなか，ひび割れ点検の自動化に対する要請は一段と高まっている．このような背景から，画像を用いたセマンティックセグメンテーションによるひび割れ検出の活用が期待されている．セグメンテーションモデルの学習では，誤って陽性と判定されやすい陰性に着目するOnline Hard Negative Mining（OHNM）が，False Positive（FP）の抑制を目的として用いられてきた．しかし，モデルの検出性能を向上させるためには，ひび割れ画素の見逃しに相当するFalse Negative（FN）を抑制することも重要である．特に，ひび割れ検出においては，ひび割れ候補の見逃しを抑えることが重要である．そこで本研究では，OHNM にFN に対するペナルティを組み合わせた併用学習手法の有効性を検証する．実橋梁画像を用いた比較実験の結果，併用手法，およびFN を抑制するペナルティはIoU およびF1 スコアを改善し，対応のあるt 検定とHolm 補正によって，改善の統計的有意性を確認した．以上より，FN を抑制するペナルティは，実橋梁画像を対象としたひび割れセグメンテーションにおいて，IoU およびF1 スコアの改善に寄与する可能性が示された．

深層学習を用いたコンクリートのひび割れ検知において，未知の橋梁に対する汎化性能の低下（ドメインシフト）が実用上の課題となっている．本研究では，ロバストな学習データ選定戦略として，推論対象と類似したテクスチャの画像を優先する「特化型抽出」と，特徴量のクラスタリングにより多様性を網羅する「均等抽出」を比較検証した．実橋梁データによる交差検証の結果，特化型抽出は特定の背景特徴に過剰適合し，未検出や過検出を引き起こす要因となることが判明した．これに対して均等抽出は，多様な背景パターンの学習により特定のテクスチャへの依存を防ぎ，未知の橋梁に対しても未検出を抑制して汎化性能を維持できることを実証した．本成果は，インフラ点検AIの信頼性を担保する学習データセット構築の有用な指針となる．

© Springer International Publishing AG 2018. Nowadays there is increased need for utilizing big data efficiently. In addition to using data to provide new information, combining various data sources can help create value-added information which provides new insights. In medical safety, there is increased attention for big data applications in healthcare and medical safety. Medical safety is supported by applying big data to the medical research fields. After considering the overall configuration of current system different applications were proposed. Because the database environment is not in place, authors could not consider the system in operational use, however researchers examined each application and formulated future policy.

© Springer International Publishing AG 2018. Public services, for example Railroad service and hospital service, have carried out safety activities to provide safety service for users aiming “accident zero”. However, safety activities can’t go well in the actual enterprises. For the reason why safe activity can’t work, it is caused by the fact that employees’ motivation to safety activities decreases. However, the safe managers misunderstand it caused by a lowering of the safe consciousness of the employees and perform activity for the purpose of the improvement of the safe consciousness. Therefore, the safe activity in the actual enterprises cannot be readily activated by employees because of the gap of the recognition of the safe managers. We suggest that managers should evaluate the safety of the public service by an enhancement degree of the safety activity instead of employee’s safe consciousness in the enterprise. And, this study shows that the safe managers should expand new explanation to employees when I they teach how to do safety activities.

超音波探傷試験におけるヒューマンエラーと作業姿勢との関係を明らかにし、望ましい作業姿勢の提案を図った

非破壊検査の一つである超音波探傷試験におけるヒューマンエラーと作業者の上腕部との関係を明らかにした