Pang‐jo Chun 研究室

主宰者：Pang‐jo Chun
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

この研究室は、インフラストラクチャ、特に橋梁の劣化診断と安全管理を対象とした研究を行っています。具体的には、橋梁の損傷を早期に発見し、詳細に記録・評価することで、効率的で正確なメンテナンスを実現することが研究の主な目標です。対象とする劣化現象は、コンクリート表面のひび割れ、鋼材の腐食に伴う損傷、舗装の破損、部材間の剥離など多岐にわたります。 研究では、ドローンなどで撮影した高解像度の写真や赤外線カメラ、衛星レーダデータといった多様な観測データを活用しています。これらのデータから損傷箇所を自動判定するため、深層学習（特に物体検出やセグメンテーション）や、複数の画像から三次元座標を復元する技術を組み合わせた手法を開発しています。さらに近年は、検出結果をBIMなどの3Dモデルに統合したデジタルツインの構築や、多変量データから将来の劣化を予測する機械学習モデルなど、より高度な解析手法に拡張しています。 主要な発見として、これらの自動化手法により従来の目視検査の効率を大幅に向上させることが示されています。特に、深層学習により微小なひび割れも高い精度で検出でき、複数の画像から得られた情報を統合することで、検査結果の再現性と信頼性が向上することが報告されています。また、損傷の原因推定や状況説明文の自動生成など、単なる検出にとどまらず、得られた情報を実務的に活用できる形で提供する技術開発も進められています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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