発表番号 [T-11-2]
Case Study on BIM/CIM Introduction in Agricultural Ponds
IMAI yutaka[ SANSUI CONSULTANT Co.Ltd,]・MIZOGUCHI sinya[ SANSUI CONSULTANT Co.Ltd,]・KURODA seiichiro[noukenkiko]・SIMOSAKA haruhiko[Ueshin]
農業用ため池におけるBIM/CIM導入に関する検討事例
○今井 豊[サンスイコンサルタント(株)]・溝口 慎也[サンスイコンサルタント(株)]・黒田 清一郎[農業・食品産業技術総合研究機構]・下坂 治彦[(株)植伸建設]
現在、農林水産省におけるBIM/CIMは、ほ場整備など限られた工種で運用を開始しており、今後、他工種にも展開していく予定である。このように設計手法や施工方法が変化する中、全国に17万箇所存在するといわれる農業用ため池について3次元モデル、情報化施工を導入した場合の課題について検討した事例を紹介する。
Keyword: BIM/CIM,情報化施工,3Dモデル,地上レーザー測量, ,
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発表番号 [T-11-2]
Review of PAWEES 2021 Taiwan and Future Paddy and Water Environment Research
○Kimihito NAKAMURA[Graduate School of Agriculture, Kyoto University]・Yutaka MATSUNO[School of Agriculture, Kindai University]
PAWEES 2021 Taiwanの振り返りと今後の水田水環境工学研究
○中村 公人[京都大学大学院]・松野 裕[近畿大学]
今秋開催予定のPAWEES福岡に向け，昨年オンライン開催された台湾大会の講演内容を振り返り，今後の水田水環境工学研究を考察した．昨年は気候変動による水環境への影響評価と適応策に関する研究が多かった．様々な場面で，人工知能，リモセン解析，無線通信等の技術が援用されている．今後さらに多くの国と連携し，「気候変動対応型の水管理プラットフォーム」を構築することが重要であり，PAWEESの貢献を期待したい．
Keyword: PAWEES,気候変動,水田水環境, ,
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発表番号 [T-11-2]
Earthequake Induced Failure of Fujinuma Dam and Upgrading the Technology of Safety
TANAKA Tadatsugu[The Japan Association of Rural Resource Recycling Solutions]・TATSUOKA Fumio[Professor Emeritus, University of Tokyo and Tokyo University of Science]・MOHRI Yoshiyuki[College of Agriculture, Ibaraki University]
藤沼ダムの地震被害と技術的課題
○田中 忠次[地域環境資源センター]・龍岡 文夫[東京大学・東京理科大学名誉教授]・毛利 栄征[茨城大学]
藤沼ダムは平成23年3月11日の東北地方太平洋沖地震により決壊した．堤体のすべり安定計算では常時満水位の時に地震力が加わる条件で，堤体上流側で安全率Fs=1.15であった．現在の設計基準の許容値1.2を若干下回るものの，安全率は一応確保されていることになるが，それにもかかわらず決壊した．本報では，堤体のすべり面の確認とともにその発生メカニズムを明らかにし，復旧堤体の考え方と基本構造を報告する。
Keyword: アースフィルダム, 地震災害, 堤体すべり
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発表番号 [T-11-2]
Deployment of broadband infrastructure on small isolate islands
Masato Masuya[Computing and Communications Center, Kagoshima University]
小規模離島における情報通信基盤の整備
升屋 正人[鹿児島大学]
ブロードバンドの整備は技術的には難しくない．しかし，小規模多島村の十島村では費用の確保が難しかった．整備を果たすには，費用低減策の検討と啓発活動の二つが欠かせない．低減策の検討は総務省や大学により実証的に進められた．また，啓発活動として様々な機器やサービスの体験教室が各島で開催され，住民のブロードバンドへの欲求がより高まることとなった．これらの取り組みが実を結び，ブロードバンド整備が果たされた．
Keyword: インターネット, 中山間地域, 農村振興
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発表番号 [T-11-2]
Influence prediction in the group using machine learning
Makoto Tsukise[ Ministry of Agriculture, Forestry and Fisheries Kinki Regional Agricultural Administration Office]
機械学習を用いた集団における影響予測
槻瀬 誠[近畿農政局]
近年、農村地域における共同活動の重要性が注目されているが、共同活動を行う集団をグラフととらえ、GCNによる機械学習手法や確率モデルなどを用いた各個人間の影響予測手法が提案されている。本実験では小規模な集団について、個人間の影響について確率モデルを基本とした機械学習を活用した影響予測の可能性について示した。今後はグラフ構造を持つ水利システムなどへの応用が期待される。
Keyword: 機械学習, グラフ, 予測
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