Kiyoyuki KAITO 研究室

主宰者：Kiyoyuki KAITO
大阪大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、道路・鉄道などの社会基盤施設の劣化現象を統計的に解析し、効果的な維持管理戦略の策定を支援する研究に取り組んでいます。主な研究対象は舗装、橋梁、軌道、下水道などであり、これらの施設がどのような過程で劣化していくか、また外的要因（交通量、気象条件、地盤変動など）がどのように影響するかを定量的に把握することが中心課題です。 研究手法としては、統計モデル（マルコフモデル、ハザードモデルなど）を用いた劣化予測が基本となっており、これに機械学習やベイズ推定を組み合わせることで、より精密な分析を実現しています。同時に、衛星画像やドローン、全視野画像計測などの先進的な計測技術の活用により、広域・高頻度での施設状態把握も進めています。 これらの解析結果に基づいて、限られた予算の中で最適な補修時期・場所を決定するための最適化手法の開発を行っています。単に個別施設の劣化を予測するだけでなく、ネットワーク全体の性能と経済性のバランスを考慮した維持管理計画の立案支援が究極の目標です。

※ 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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