(57)【要約】【課題】耐力壁の位置を決定する際のインタフェースをユーザにとって利用しやすくする技術を提供する。【解決手段】入力部１０は、建築図面をグリッド上に示した建築情報であって、かつ建築図面における壁面が配置されるグリッドの線に第１値が割り当てられるとともに、建築図面における壁面が非配置のグリッドの線に、第１値とは異なった第２値が割り当てられた建築情報を受けつける。出力部３０は、入力部１０において受けつけた建築情報に対してニューラルネットワークの処理を実行した結果として、建築図面における壁面のうち、耐力壁が配置されるグリッドの線に、第３値が割り当てられるとともに、耐力壁が非配置のグリッドの線に、第３値とは異なった第４値が割り当てられた耐力壁情報を出力する。【選択図】図１
2020123136.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
建築図面をグリッド上に示した建築情報であって、かつ前記建築図面における壁面が配置されるグリッドの線に第１値が割り当てられるとともに、前記建築図面における壁面が非配置のグリッドの線に、前記第１値とは異なった第２値が割り当てられた建築情報を受けつける入力部と、
前記入力部において受けつけた前記建築情報に対してニューラルネットワークの処理を実行した結果として、前記建築図面における壁面のうち、耐力壁が配置されるグリッドの線に、第３値が割り当てられるとともに、前記耐力壁が非配置のグリッドの線に、前記第３値とは異なった第４値が割り当てられた耐力壁情報を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする処理装置。
【請求項２】
前記ニューラルネットワークでは、基準値以上の強度が得られる耐力壁の配置が示された耐力壁情報を教師データとして学習がなされていることを特徴とする請求項１に記載の処理装置。
【請求項３】
前記第１値と前記第３値は同一であり、
前記第２値と前記第４値は同一であることを特徴とする請求項１または２に記載の処理装置。
【請求項４】
前記入力部において受けつけられる前記建築情報では、前記建築図面における壁面が非配置であるグリッドの線のうち、前記耐力壁を配置不可能な部材が配置されるグリッドの線に、前記第１値および前記第２値とは異なった第５値が割り当てられることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の処理装置。
【請求項５】
前記ニューラルネットワークには完全畳み込みニューラルネットワークが使用されることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の処理装置。
【請求項６】
前記入力部は、前記建築情報に加えて、基準値よりも小さい強度となる耐力壁の配置が示された修正前の耐力壁情報を受けつけ、
前記出力部は、前記入力部において受けつけた前記建築情報、前記修正前の耐力壁情報に対してニューラルネットワークの処理を実行した結果として、修正後の耐力壁情報を出力することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の処理装置。
【請求項７】
前記入力部は、前記建築情報に加えて、基準値よりも小さい強度となる耐力壁の配置が示された修正前の耐力壁情報と、前記修正前の耐力壁情報に対する構造計算の結果とを受けつけ、
前記出力部は、前記入力部において受けつけた前記建築情報、前記修正前の耐力壁情報、前記構造計算の結果に対してニューラルネットワークの処理を実行した結果として、修正後の耐力壁情報を出力することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の処理装置。
【請求項８】
建築図面をグリッド上に示した建築情報であって、かつ前記建築図面における壁面が配置されるグリッドの線に第１値が割り当てられるとともに、前記建築図面における壁面が非配置のグリッドの線に、前記第１値とは異なった第２値が割り当てられた建築情報を受けつけるステップと、
受けつけた前記建築情報に対してニューラルネットワークの処理を実行した結果として、前記建築図面における壁面のうち、耐力壁が配置されるグリッドの線に、第３値が割り当てられるとともに、前記耐力壁が非配置のグリッドの線に、前記第３値とは異なった第４値が割り当てられた耐力壁情報を出力するステップと、
を備えることを特徴とする処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、処理技術、特に入力された情報に対する処理を実行する処理方法およびそれを利用した処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像認識処理には、例えば、Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇが使用される。Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇは、多層のニューラルネットワークを使った機械学習の方法論として知られ、多層ニューラルネットワークには例えば畳み込みニューラルネットワークが使用される。畳み込みニューラルネットワークは、局所領域の畳み込み(Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ)とプーリング(Ｐｏｏｌｉｎｇ)とを繰り返す多層のニューラルネットワークによって形成される。さらに、畳み込みニューラルネットワークを構成する全結合層を畳み込み層にする完全畳み込みニューラルネットワークの構造が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Ｊｏｎａｔｈａｎ  Ｌｏｎｇ，Ｅｖａｎ  Ｓｈｅｌｈａｍｅｒ，Ｔｒｅｖｏｒ  Ｄａｒｒｅｌｌ，”Ｆｕｌｌｙ  Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ  ｆｏｒ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ”，Ｔｈｅ  ＩＥＥＥ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  （ＣＶＰＲ），  ２０１５，  ｐｐ．  ３４３１−３４４０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
建物を建築する際、耐震性能等の建物の強度が基準値以上であることが要求される。建物の強度が向上させるために、壁面の一部に耐力壁が使用される。耐力壁は、地震あるいは風などの水平荷重に抵抗する能力を有する壁であり、軸組みに筋交いを金物で取り付けたり、構造用合板などのボード類を所定の釘で打ち付けたりすることによって製造される。一方、建物の建築のコストを考慮すると、耐力壁の数は少ない方が好ましい。これらを考慮して、設計者は、建物において耐力壁を使用する位置を決めてから構造計算を実行し、建物の強度が基準値以上でなければ、設計者は、耐力壁の位置を変更してから同様の処理を実行していた。また、建物の強度が基準値以上となるまでこのような処理が繰り返されてきた。この処理を簡略化するために、ニューラルネットワークを使用することは有効である。しかしながら、建築図面を使用する場合に、ユーザにとって利用しやすいインタフェースが望まれる。
【０００５】
本開示はこうした状況に鑑みなされたものであり、その目的は、耐力壁の位置を決定する際のインタフェースをユーザにとって利用しやすくする技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本開示のある態様の処理装置は、建築図面をグリッド上に示した建築情報であって、かつ建築図面における壁面が配置されるグリッドの線に第１値が割り当てられるとともに、建築図面における壁面が非配置のグリッドの線に、第１値とは異なった第２値が割り当てられた建築情報を受けつける入力部と、入力部において受けつけた建築情報に対してニューラルネットワークの処理を実行した結果として、建築図面における壁面のうち、耐力壁が配置されるグリッドの線に、第３値が割り当てられるとともに、耐力壁が非配置のグリッドの線に、第３値とは異なった第４値が割り当てられた耐力壁情報を出力する出力部と、を備える。
【０００７】
本開示の別の態様は、処理方法である。この方法は、建築図面をグリッド上に示した建築情報であって、かつ建築図面における壁面が配置されるグリッドの線に第１値が割り当てられるとともに、建築図面における壁面が非配置のグリッドの線に、第１値とは異なった第２値が割り当てられた建築情報を受けつけるステップと、受けつけた建築情報に対してニューラルネットワークの処理を実行した結果として、建築図面における壁面のうち、耐力壁が配置されるグリッドの線に、第３値が割り当てられるとともに、耐力壁が非配置のグリッドの線に、第３値とは異なった第４値が割り当てられた耐力壁情報を出力するステップと、を備える。
【０００８】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本開示の表現を方法、装置、システム、コンピュータプログラム、またはコンピュータプログラムを記録した記録媒体などの間で変換したものもまた、本開示の態様として有効である。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、耐力壁の位置を決定する際のインタフェースをユーザにとって利用しやすくできる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１（ａ）−（ｂ）は、実施例１に係る処理装置の構成を示す図である。
【図２】図１（ａ）の入力部において規定されるグリッドを示す図である。
【図３】図１（ａ）の入力部において規定されるグリッド上に配置される建築図面を示す図である。
【図４】図１（ａ）の入力部に入力される建築情報のデータ構造を示す図である。
【図５】図５（ａ）−（ｂ）は、図１（ａ）の処理部において実行されるニューラルネットワークの構成を示す図である。
【図６】図１（ａ）の出力部から出力される耐力壁情報のデータ構造を示す図である。
【図７】図１（ａ）の出力部において規定されるグリッド上に配置される耐力壁を示す図である。
【図８】実施例２に係る入力部において規定されるグリッド上に配置される建築図面を示す図である。
【図９】実施例３に係る処理部において実行されるニューラルネットワークの構成を示す図である。
【図１０】実施例３に係る処理部において実行されるニューラルネットワークの別の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（実施例１）
本開示の実施例を具体的に説明する前に、本実施例の概要を説明する。実施例は、設計対象となる建物の建築図面をもとに、ニューラルネットワークを使用して、当該建物に耐力壁を配置すべき位置を決定する処理装置に関する。処理装置においてニューラルネットワークを使用させるために、処理装置の建築図面の情報を入力する必要がある。例えば、建築図面を画像情報として入力し、画像認識処理を実行させることによって、建築図面の情報を処理装置に認識させることが可能である。しかしながら、画像認識処理の精度が低ければ、建築図面の情報が処理装置に正確に認識されなくなり、耐力壁を配置すべき位置の決定精度も低下する。また、建築図面の表記に様々な種類がある場合、それらに対してニューラルネットワークを学習させなければならないので、学習のための処理量が増加する。そのため、建築図面の情報を入力する際のインタフェースをユーザにとって利用しやすくすることが求められる。
【００１２】
これに対応するために、本実施例では、複数のノードが縦方向と横方向に並べられるとともに、隣接したノード間を縦方向と横方向に線が延びるグリッドが規定される。縦方向と横方向に延びる線の長さは共通であり、１つの線の長さが、建築図面における所定の長さに対応付けられる。例えば、１つの線の長さは、建築図面における１５０ｍｍに対応する。このようなグリッド上に建築図面が示される。その際、建築図面における壁面が配置されるグリッドの線に、第１値、例えば「１」が割り当てられ、建築図面における壁面が非配置であるグリッドの線に、第２値、例えば「０」が割り当てられる。これにより、グリッド上に「１」あるいは「０」が並べられた建築情報が生成される。「１」と「０」を並べるだけで建築図面の情報が入力されるので、建築図面の情報が処理装置に正確に認識され、ユーザにとって使用しやすいインタフェースが提供される。
【００１３】
建築情報に対してニューラルネットワークの処理を実行した結果として耐力壁情報が得られる。耐力壁情報では、建築情報の生成の際に使用されたグリッドと同一のグリッドが使用されており、耐力壁が配置されるグリッドの線に、第３値、例えば「１」が割り当てられ、耐力壁が非配置であるグリッドの線に、第４値、例えば「０」が割り当てられる。このように、様々な建物の建築図面に対して、共通のフォーマットで規定された建築情報、共通のフォーマットで規定された耐力壁情報が使用される。そのため、ニューラルネットワークは、強度が基準値以上となる耐力壁情報を教師データとするとともに、当該耐力壁情報に対応した建築情報を使用して予め学習される。これにより、ニューラルネットワークの学習のための処理量の増加が抑制される。
【００１４】
図１（ａ）−（ｂ）は、処理装置１００の構成を示す。図１（ａ）は、判定処理のための構成を示し、図１（ｂ）は、学習処理ための構成を示す。判定処理は、建築情報から耐力壁情報を生成する処理である。実際は、学習処理がなされてから判定処理がなされるが、ここでは、説明を明瞭にするために、判定処理を説明してから、学習処理を説明する。図１（ａ）における処理装置１００と図１（ｂ）における処理装置１００とは、同一の装置であってもよく、別の装置であってもよい。
【００１５】
図１（ａ）において、処理装置１００は、入力部１０、処理部２０、出力部３０を含む。処理部２０は、処理装置１００の外に配置されており、例えばネットワークを介して処理装置１００に接続されてもよい。入力部１０は、建築情報を生成するためのユーザからの入力を受けつける。入力部１０は、入力をもとに建築情報を生成する。そのため、入力部１０は、建築情報を受けつけるといえる。建築情報は処理装置１００外で生成され、生成された建築情報を入力部１０が受けつけてもよい。
【００１６】
図２は、入力部１０において規定されるグリッド２００を示す。図示のごとく、複数のノード２１０が、縦方向と横方向に並べられる。また、隣接したノード２１０の間は線２２０によって接続される。そのため、線２２０は、隣接したノード２１０の間に延びるといえる。複数の線２２０は、縦方向と横方向に延びる。縦方向に「１２」の線２２０が並べられ、横方向に「１５」の線２２０が並べられるが、線２２０の数はこれに限定されない。また、１つの線２２０の長さは、建築図面における所定の長さ、例えば「１５０ｍｍ」に対応する。
【００１７】
図３は、入力部１０において規定されるグリッド２００上に配置される建築図面２３０を示す。図示のごとく、建築図面２３０は壁面２４０を含む。壁面２４０によって囲まれた部分が建物に相当する。壁面２４０が線２２０に重ねられるように、建築図面２３０の建物がグリッド２００上に配置される。一方、壁面２４０が配置されていない部分のうち、線２２０に重ねられた部分は非壁面２５０と示される。非壁面２５０は、建物内に存在することもあれば、建物内に存在することもある。図３は、建物の１階部分を示しており、建物が３階建ての場合、建物の２階部分の建築図面２３０と、建物の３階部分の建築図面２３０も同様に示される。
【００１８】
図４は、入力部１０に入力される建築情報２６０のデータ構造を示す。図３に示された建築図面２３０において、壁面２４０が配置される線２２０に第１値が割り当てられるとともに、非壁面２５０が配置される線２２０に、第１値とは異なった第２値が割り当てられることによって建築情報２６０が生成される。第１値の一例は「１」であり、第２値の一例は「０」である。建築情報２６０は、建物の階数に応じた数のチャンネルを有し、各チャンネルが図４のデータ構造を有する。例えば、建物が３階建ての場合、建築情報２６０は３チャンネルを有する。前述のごとく、このような建築情報２６０が入力部１０に受けつけられる。
【００１９】
例えば、ユーザは、図示しない表示装置に表示された図２のグリッド２００を見て、キーボード、マウス等の操作部を使用しながら、壁面２４０に対応する線２２０に「１」を入力し、非壁面２５０に対応する線２２０に「０」を入力する。その際、建築図面２３０は、表示装置（図示せず）においてグリッド２００とは別に表示されてもよいし、図３のごとくグリッド２００に重ねられて表示されてもよい。また、建築図面２３０は、表示装置に表示されなくてもよい。図１（ａ）に戻る。
【００２０】
入力部１０は、建築情報２６０を処理部２０に出力する。処理部２０は、建築情報２６０に対してニューラルネットワークの処理を実行する。ニューラルネットワークには公知の技術が使用されればよいが、ここでは一例を図５（ａ）−（ｂ）に示す。図５（ａ）−（ｂ）のうち、図５（ａ）は、処理部２０において実行されるニューラルネットワークの構成を示す。ニューラルネットワークには完全畳み込みニューラルネットワークが使用される。建築情報２６０は、図１（ａ）の入力部１０から受けつけられる。図４における建築情報２６０では、「縦×横」が「１２×１５」として示されるが、図５（ａ）では、「２５６×２５６」であるとされる。前述のごとく、建築情報２６０は３チャンネルを有する。畳み込み層、バッチノーマライゼーション層には公知の技術が使用されればよく、デンスブロック２７０は、例えば、図５（ｂ）に示される構成を有する。中間情報とは、畳み込み層、バッチノーマライゼーション層等によって処理がなされた建築情報２６０を示す。また、組合せ層は、例えばコンキャット層であり、これには公知の技術が使用されればよい。図５（ａ）に戻る。
【００２１】
さらに、畳み込み層によって処理がなされることによって、中間情報２８０が得られる。中間情報２８０に対してアップサンプリング層２９０による処理がなされる。最終的に、ニューラルネットワークの処理を実行した結果として、耐力壁情報３００が得られる。耐力壁情報３００のデータ構造については後述するが、耐力壁情報３００は、「縦×横」が「２５６×２５６」であり、３チャンネルを有する。つまり、耐力壁情報３００は、建築情報２６０と同一のサイズであるが、完全畳み込みネットワークが使用される場合、耐力壁情報３００は、建築情報２６０とは異なったサイズであってもよい。ニューラルネットワークには、例えば、プーリング層等が含まれてもよい。図１（ａ）に戻る。
【００２２】
処理部２０は、耐力壁情報３００を出力部３０に出力する。出力部３０は、処理部２０から耐力壁情報３００を受けつけ、耐力壁情報３００を表示装置（図示せず）等に出力する。図６は、出力部３０から出力される耐力壁情報３００のデータ構造を示す。耐力壁情報３００は、図４の建築情報２６０と同様に、「縦×横」が「１２×１５」として示されるとともに、３チャンネルを有する。「１」と示された部分が第３値であり、「０」と示された部分が第４値である。
【００２３】
図７は、出力部３０において規定されるグリッド２００上に配置される耐力壁３１０を示す。グリッド２００、建築図面２３０、壁面２４０、非壁面２５０は、図３と同一である。そのため、図７は、建物の１階部分を示しており、建物が３階建ての場合、建物の２階部分の建築図面２３０と、建物の３階部分の建築図面２３０も同様に示される。ここでは、壁面２４０のうちの一部が耐力壁３１０と示される。図７において耐力壁３１０が配置される部分は、図６において第３値「１」と示される。一方、図７において耐力壁３１０が配置されない部分は、図６において第４値「０」と示される。つまり、耐力壁情報３００では、建築図面２３０における壁面２４０のうち、耐力壁３１０が配置される線２２０に、第３値が割り当てられるとともに、耐力壁３１０が非配置の線２２０に、第３値とは異なった第４値が割り当てられるといえる。第１値と第３値は同一であるとともに、第２値と第４値は同一であるとしている。しかしながら、これらは異なっていてもよい。例えば、第３値が「３」であり、第４値が「４」であってもよい。
【００２４】
図１（ｂ）において、処理装置１００は、入力部１０、処理部２０、教師データ入力部４０を含む。教師データ入力部４０は、処理部２０のニューラルネットワークを学習するための教師データを受けつける。教師データには、基準値以上の強度が得られる耐力壁３１０の配置が示された耐力壁情報３００が使用される。当該耐力壁情報３００は、図７と同様のデータ構造を有するが、処理装置１００以外の装置によって生成されてもよい。当該耐力壁情報３００に対して構造計算がなされることによって、基準値以上の強度が得られることが確認された場合、当該耐力壁情報３００は教師データとされる。入力部１０は、教師データ入力部４０に入力した教師データの耐力壁情報３００に対応した建築情報２６０を受けつける。処理部２０は、入力部１０からの建築情報２６０と、教師データ入力部４０からの教師データとをもとに、ニューラルネットワークを学習させる。ニューラルネットワークの学習には公知の技術が使用されればよいので、ここでは説明を省略する。
【００２５】
本開示における装置、システム、または方法の主体は、コンピュータを備えている。このコンピュータがプログラムを実行することによって、本開示における装置、システム、または方法の主体の機能が実現される。コンピュータは、プログラムにしたがって動作するプロセッサを主なハードウェア構成として備える。プロセッサは、プログラムを実行することによって機能を実現することができれば、その種類は問わない。プロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ）、またはＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を含む１つまたは複数の電子回路で構成される。複数の電子回路は、１つのチップに集積されてもよいし、複数のチップに設けられてもよい。複数のチップは１つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に備えられていてもよい。プログラムは、コンピュータが読み取り可能なＲＯＭ、光ディスク、ハードディスクドライブなどの非一時的記録媒体に記録される。プログラムは、記録媒体に予め格納されていてもよいし、インターネット等を含む広域通信網を介して記録媒体に供給されてもよい。
【００２６】
本実施例によれば、建築図面２３０における壁面２４０が配置される線２２０に第１値が割り当てられるとともに、建築図面２３０における壁面２４０が非配置の線２２０に第２値が割り当てられた建築情報２６０を使用するので、第１値と第２値とを入力するだけでよくできる。また、第１値と第２値とを入力するだけであるので、耐力壁３１０の位置を決定する際のインタフェースをユーザにとって利用しやすくできる。
【００２７】
また、耐力壁３１０が配置されるグリッド２００の線２２０に第３値が割り当てられるとともに、耐力壁３１０が非配置のグリッド２００の線２２０に第４値が割り当てられた耐力壁情報３００を使用するので、第３値と第４値によって情報を示すことができる。また、第３値と第４値によって情報が示されるので、情報の内容を簡易にできる。また、情報の内容が簡易であるので、耐力壁３１０の位置を決定する際のインタフェースをユーザにとって利用しやすくできる。
【００２８】
また、ニューラルネットワークでは、基準値以上の強度が得られる耐力壁３１０の配置が示された耐力壁情報３００を教師データとして学習がなされるので、ニューラルネットワークの処理精度を向上できる。また、第１値と第３値は同一であり、第２値と第４値は同一であるので、表記を簡略化できる。また、ニューラルネットワークには完全畳み込みニューラルネットワークが使用されるので、建築情報２６０のサイズと、耐力壁情報３００のサイズとを変えることができる。
【００２９】
本開示の一態様の概要は、次の通りである。本開示のある態様の処理装置１００は、建築図面２３０をグリッド上に示した建築情報２６０であって、かつ建築図面２３０における壁面２４０が配置されるグリッド２００の線２２０に第１値が割り当てられるとともに、建築図面２３０における壁面２４０が非配置のグリッド２００の線２２０に、第１値とは異なった第２値が割り当てられた建築情報２６０を受けつける入力部１０と、入力部１０において受けつけた建築情報２６０に対してニューラルネットワークの処理を実行した結果として、建築図面２３０における壁面２４０のうち、耐力壁３１０が配置されるグリッド２００の線２２０に、第３値が割り当てられるとともに、耐力壁３１０が非配置のグリッド２００の線２２０に、第３値とは異なった第４値が割り当てられた耐力壁情報３００を出力する出力部３０と、を備える。
【００３０】
ニューラルネットワークでは、基準値以上の強度が得られる耐力壁３１０の配置が示された耐力壁情報３００を教師データとして学習がなされていてもよい。
【００３１】
第１値と第３値は同一であり、第２値と第４値は同一であってもよい。
【００３２】
ニューラルネットワークには完全畳み込みニューラルネットワークが使用されてもよい。
【００３３】
本開示の別の態様は、処理方法である。この方法は、建築図面２３０をグリッド２００上に示した建築情報２６０であって、かつ建築図面２３０における壁面２４０が配置される線２２０に第１値が割り当てられるとともに、建築図面２３０における壁面２４０が非配置のグリッド２００の線２２０に、第１値とは異なった第２値が割り当てられた建築情報２６０を受けつけるステップと、受けつけた建築情報２６０に対してニューラルネットワークの処理を実行した結果として、建築図面２３０における壁面２４０のうち、耐力壁３１０が配置されるグリッド２００の線２２０に、第３値が割り当てられるとともに、耐力壁３１０が非配置のグリッド２００の線２２０に、第３値とは異なった第４値が割り当てられた耐力壁情報３００を出力するステップと、を備える。
【００３４】
（実施例２）
次に、実施例２を説明する。実施例２は、実施例１と同様に、設計対象となる建物の建築図面をもとに、ニューラルネットワークを使用して、当該建物に耐力壁を配置すべき位置を決定する処理装置に関する。実施例１において、建築図面において示される建物は壁面によって構成される。一方、実施例２において、建築図面において示される建物は、壁面の他に、扉、窓等の部材（以下、「非配置部材」という）によっても構成される。非配置部材は、建物を構成するが、耐力壁を配置不可能な部材である。そのため、実施例２は、非配置部材が配置された位置も考慮することによって、耐力壁を配置すべき位置の決定精度を向上することを目的とする。実施例２に係る処理装置１００は、図１（ａ）−（ｂ）と同様のタイプであり、ここでは実施例１との差異を中心に説明する。
【００３５】
図８は、入力部１０において規定されるグリッド２００上に配置される建築図面２３０を示す。グリッド２００、建築図面２３０、壁面２４０、非壁面２５０は、図３と同一である。そのため、図８は、建物の１階部分を示しており、建物が３階建ての場合、建物の２階部分の建築図面２３０と、建物の３階部分の建築図面２３０も同様に示される。図８には、非配置部材３２０も示される。非配置部材３２０は、壁面２４０とともに建物を構成するが、非配置部材３２０が配置された位置は、耐力壁３１０を配置不可能な位置とされる。これに対応した建築情報２６０は、図７と同様に示されるが、建築図面２３０における壁面２４０が非配置である線２２０のうち、壁面２４０が配置される線２２０には、第５値が割り当てられる。第５値は、第２値と同一の値である「０」であってもよく、第１値および第２値とは異なった値である「５」であってもよい。
【００３６】
このような建築情報２６０が入力部１０に入力されることによって、処理部２０は、実施例１と同様に、建築情報２６０に対するニューラルネットワークの処理を実行する。その際、ニューラルネットワークの学習に使用される建築情報２６０においても第５値が含まれており、教師データである耐力壁情報３００では、建築情報２６０における第５値の部分に第４値が配置される。つまり、非配置部材３２０が配置された線２２０には耐力壁３１０が配置されないような情報をもとに、ニューラルネットワークの学習がなされる。
【００３７】
本実施例によれば、建築情報２６０では、非配置部材３２０が配置される線２２０に、第１値および第２値とは異なった第５値が割り当てられるので、建築情報２６０において情報を詳細に示すことができる。また、建築情報２６０において情報が詳細に示されるので、非配置部材３２０の位置に耐力壁３１０を配置する状況を回避できる。
【００３８】
本開示の一態様の概要は、次の通りである。入力部１０において受けつけられる建築情報２６０では、建築図面２３０における壁面２４０が非配置であるグリッド２００の線２２０のうち、耐力壁３１０を配置不可能な部材が配置されるグリッド２００の線２２０に、第１値および第２値とは異なった第５値が割り当てられてもよい。
【００３９】
（実施例３）
次に、実施例３を説明する。実施例３は、これまでと同様に、設計対象となる建物の建築図面をもとに、ニューラルネットワークを使用して、当該建物に耐力壁を配置すべき位置を決定する処理装置に関する。実施例１では、建築情報に対してニューラルネットワークの処理を実行することによって、基準値以上の強度が得られる耐力壁の配置が示された耐力壁情報が生成される。一方、実施例３では、処理装置外において生成した耐力壁情報（以下、「修正前耐力壁情報」という）と建築情報に対してニューラルネットワークの処理が実行される。修正前耐力壁情報では、基準値よりも小さい強度となる耐力壁の配置が示される。ニューラルネットワークの処理によって、修正前耐力壁情報を修正した耐力壁情報（以下、「修正後耐力壁情報」という）が生成される。修正後耐力壁情報では、基準値以上の強度が得られる耐力壁の配置が示される。実施例３に係る処理装置１００は、図１（ａ）−（ｂ）と同様のタイプであり、ここではこれまでとの差異を中心に説明する。
【００４０】
図９は、処理部２０において実行されるニューラルネットワークの構成を示す。これは、図５（ａ）の一部に相当する。図１（ａ）の入力部１０は、建築情報２６０に加えて修正前耐力壁情報４００を受けつける。建築情報２６０は、図５（ａ）と同一である。修正前耐力壁情報４００は、基準値よりも小さい強度となる耐力壁３１０の配置が示された耐力壁情報３００である。前述のごとく、修正前耐力壁情報４００は、処理装置１００において生成されず、他の装置あるいはユーザによる手作業によって生成される。また、修正前耐力壁情報４００に対して、構造計算によって基準値よりも小さい強度となることが確認されている。一方、修正前耐力壁情報４００のデータ構造は、図６と同様である。建築情報２６０と修正前耐力壁情報４００に対するニューラルネットワークの処理はこれまで通りであり、中間情報２８０が生成される。中間情報２８０は、図５（ａ）のアップサンプリング層２９０に入力されることによって、耐力壁情報３００が生成される。この耐力壁情報３００は前述の修正後耐力壁情報である。修正後耐力壁情報は、建築情報２６０、修正前耐力壁情報４００に対してニューラルネットワークの処理を実行した結果である。これは、基準値以上の強度が得られる耐力壁３１０の配置を示す。修正後耐力壁情報のデータ構造は、図６と同様である。
【００４１】
このような処理を実行するために、ニューラルネットワークの学習が事前になされているが、学習の際に、教師データである修正後耐力壁情報に対応した建築情報２６０と修正前耐力壁情報４００が図１（ｂ）の入力部１０に入力される。
【００４２】
図１０は、処理部２０において実行されるニューラルネットワークの別の構成を示す。これは、図９と同様に示される。図１（ａ）の入力部１０は、建築情報２６０に加えて修正前耐力壁情報４００、構造計算結果４１０を受けつける。建築情報２６０、修正前耐力壁情報４００は、図９と同一である。構造計算結果４１０は、修正前耐力壁情報４００を生成する際になされた構造計算の結果を示す。構造計算の結果には公知の技術が使用されればよいので、ここでは説明を省略する。建築情報２６０と修正前耐力壁情報４００に対するニューラルネットワークの処理はこれまで通りであり、中間情報２８０が生成される。また、中間情報２８０と構造計算結果４１０とは全結合層２８２に入力される。全結合層２８２からの出力は、図５（ａ）のアップサンプリング層２９０に入力されることによって、耐力壁情報３００が生成される。この耐力壁情報３００は前述の修正後耐力壁情報である。修正後耐力壁情報は、建築情報２６０、修正前耐力壁情報４００、構造計算結果４１０に対してニューラルネットワークの処理を実行した結果である。全結合層２８２の処理には公知の技術が使用されればよいので、ここでは説明を省略する。
【００４３】
このような処理を実行するために、ニューラルネットワークの学習が事前になされているが、学習の際に、教師データである修正後耐力壁情報に対応した建築情報２６０と修正前耐力壁情報４００と構造計算結果４１０が図１（ｂ）の入力部１０に入力される。
【００４４】
本実施例によれば、建築情報２６０と修正前耐力壁情報４００に対してニューラルネットワークの処理を実行した結果として、修正後の耐力壁情報が出力されるので、修正前耐力壁情報４００を修正できる。また、建築情報２６０と修正前耐力壁情報４００と構造計算結果４１０に対してニューラルネットワークの処理を実行した結果として、修正後の耐力壁情報が出力されるので、修正前耐力壁情報４００を修正できる。
【００４５】
本開示の一態様の概要は、次の通りである。入力部１０は、建築情報２６０に加えて、基準値よりも小さい強度となる耐力壁３１０の配置が示された修正前の耐力壁情報を受けつけ、出力部３０は、入力部１０において受けつけた建築情報２６０、修正前の耐力壁情報に対してニューラルネットワークの処理を実行した結果として、修正後の耐力壁情報を出力してもよい。
【００４６】
入力部１０は、建築情報２６０に加えて、基準値よりも小さい強度となる耐力壁３１０の配置が示された修正前の耐力壁情報と、修正前の耐力壁情報に対する構造計算の結果とを受けつけ、出力部３０は、入力部１０において受けつけた建築情報２６０、修正前の耐力壁情報、構造計算の結果に対してニューラルネットワークの処理を実行した結果として、修正後の耐力壁情報を出力してもよい。
【００４７】
以上、本開示を実施例をもとに説明した。この実施例は例示であり、それらの各構成要素あるいは各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本開示の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【符号の説明】
【００４８】
１０  入力部、  ２０  処理部、  ３０  出力部、  ４０  教師データ入力部、  １００  処理装置、  ２００  グリッド、  ２１０  ノード、  ２２０  線、  ２３０  建築図面、  ２４０  壁面、  ２５０  非壁面、  ２６０  建築情報、  ３００  耐力壁情報、  ３１０  耐力壁、  ４１０  構造計算結果。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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