(57)【要約】【課題】  点検対象物における危険度や対策工の必要度の評価さらには必要とされる対策工の定量評価を実施することができる対策工効果評価システムを提供する。【解決手段】  入力部１と、演算部２と、格納部１３，１６，１８，２２，２４，２９と、出力部１１を有し、点検対象物における健全性劣化の要因に係るｎ次元の要因データと点検対象物に対する要因データ毎に構成されるｎ次元の点検データ１４と要因データ毎に構成されるｎ次元の学習データ１７を用いて得られる災害発生の可能性の有無を分離する分離面を基準として、ある点検対象物における危険度を算出して対策工効果の定量評価を実施するための対策工効果評価システムである。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力部と、演算部と、格納部と、出力部を有し、点検対象物における健全性劣化の要因（要因数をｎとする。ｎ≧２）に係るｎ次元の要因データと前記点検対象物に対する前記要因データ毎に構成されるｎ次元の点検データと前記要因データ毎に構成されるｎ次元の学習データを用いて得られる災害発生の可能性の有無を分離する分離面を基準として、ある点検対象物における危険度を算出して対策工の要否と対策工効果の定量評価を実施するための対策工効果評価システムであって、
前記入力部は、前記点検対象物における前記健全性劣化の要因に係るｎ次元の要因データと、前記要因データ毎のｎ次元の点検データと、前記要因データ毎のｎ次元の学習データと、を前記格納部に入力可能な手段であって、
前記格納部は、前記健全性劣化の要因に係るｎ次元の要因データと、前記要因データ毎のｎ次元の点検データと、前記要因データ毎のｎ次元の学習データと、を格納可能な手段であって、
前記点検対象物に対する前記要因データ毎に構成されるｎ次元の学習データは、前記点検対象物に対する対策工の有無データを含む学習データであり、
前記演算部は、前記点検対象物における前記健全性劣化の要因に係るｎ次元の要因データと、前記要因データ毎のｎ次元の学習データとを用いてｎ次元以上の座標空間（以下、多次元座標空間という。）中に分離面を演算する分離面演算部と、
前記ｎ次元の点検データを前記入力部又は前記格納部から読み出して、この点検データが示す前記多次元座標空間中での座標から、前記多次元座標空間中に形成される分離面までの距離を前記点検対象物の危険度として演算する危険度演算部と、
前記ｎ次元の学習データのうち、前記対策工の無データを備える学習データを前記入力部又は前記格納部から読み出して前記分離面演算部に第１の分離面を演算させ、前記ｎ次元の学習データのうち、前記対策工の有データを備える学習データを前記入力部又は前記格納部から読み出して前記分離面演算部に第２の分離面を演算させ、前記ｎ次元の点検データを前記入力部又は前記格納部から読み出して、前記危険度演算部に前記点検データが示す前記多次元座標空間中での座標から、前記多次元座標空間中に形成される第１の分離面と第２の分離面までの距離をそれぞれ前記点検対象物の潜在危険度と修正危険度して演算させ、この潜在危険度と修正危険度の差を前記対策工の効果度として演算する対策工効果度演算部と、を備え、
前記出力部は、前記学習データ、前記分離面の座標データ、前記点検データ、前記危険度、前記対策工の効果度のうち少なくとも１の情報を出力可能な手段であることを特徴とする対策工効果評価システム。
【請求項２】
前記点検対象物に対する前記要因データ毎に構成されるｎ次元の点検データは、前記点検対象物に対する対策工の有無データの他、対策工の数及び種類を含む点検データであり、
前記対策工効果度演算部は、前記対策工の数毎及び／又は種類毎に前記学習データを前記入力部又は前記格納部から読み出して前記分離面演算部に第２の分離面を演算させ、前記ｎ次元の点検データを前記入力部又は前記格納部から読み出して、前記危険度演算部に前記点検データが示す前記多次元座標空間中での座標から、前記多次元座標空間中に形成される前記第１の分離面と前記第２の分離面までの距離をそれぞれ前記点検対象物の潜在危険度と修正危険度して演算させ、この潜在危険度と修正危険度の差を前記対策工の数毎及び／又は種類毎の効果度として演算する対策工効果度演算部であることを特徴とする請求項１記載の対策工効果評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、土木構造物や災害危険箇所等の点検対象物における健全性劣化に関する点検データから得られる補修（対策工）の必要性の有無あるいは災害発生の可能性の有無を分離する分離面に基づいて、点検対象物における危険度や補修の必要度の評価さらには必要とされる補修の定量評価を実施することができる対策工効果評価システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
日本は国土の約７割が山地・丘陵地であり，その斜面の多くは複雑な地形と脆弱な地質からなり，かつ台風や集中豪雨や豪雪といった過酷な自然条件にさらされている．このため毎年各地で様々な土砂災害が発生している。
このような土砂災害をはじめ、他の災害も含めて発生する可能性のある点検対象物に対しては、災害防止や維持管理のために日常的に点検が行われるが、その数は膨大であり、点検対象物毎に適切な対応を行うことが困難であると同時に、その対応の程度も不明であることが多く、過分な対策工を施したり、補修工事が実施されることもある一方、必要な対策工が施されないということもあった。
そこで、本願発明者らはこれまでも、土木構造物や災害危険箇所に関する評価については鋭意研究を重ねており、土木構造物の他にも、例えば土砂災害や陥没災害などの自然災害においても未然防止の観点から急峻な斜面に対して補強工事や排水溝などの対策工を施すなどする際に、その危険度を評価するために必要であり、本願発明者らは既に自然災害の未然防止の観点から様々な検討を実施している。
【０００３】
例えば、防災事業計画の立案支援などのために実際の災害発生あるいは非発生に関するデータをコンピュータ処理することで精度の高い情報を得る研究に関しては、本発明者らが既に、がけ崩れの発生予測に用いられる発生降雨、非発生降雨の判別境界線であるがけ崩れの発生限界線や、避難基準線、警戒基準線を設定する方法について非特許文献１に示されるように発表している。
非特許文献１では、複雑な自然現象を直線近似せず、高精度の発生限界線等を設定することを目的として、非線形判別に優れた放射状基底関数ネットワーク（以後、ＲＢＦＮと略す場合がある。）を用い、地域毎の非線形がけ崩れ発生限界雨量線を設定する方法を提案している。本非特許文献１に開示される技術では、ＲＢＦＮを用いて、その学習機能を利用して最適な中間層と出力層の重みを決定することによって非線形がけ崩れ発生限界雨量線を設定している。
その結果、例えば非特許文献１では、横軸に実効雨量、縦軸に時間雨量をとった判別境界面が曲線の集合として描かれる。
この曲線は、いわば等高線を示したもので、これが非線形のがけ崩れ発生限界線を示している。判別境界面は、災害の発生、非発生の実効雨量と時間雨量をプロットしながら、その高さ方向として災害の発生の場合には教師値を「−１」とし、非発生の場合には教師値を「＋１」とした放射状基底関数を考え、その重ね合わせによって演算されたものである。従って、これらの等高線は、原点に近い方が高いもので、原点の存在する左下の角から対角方向に向かってなだらかに低いものとなっている。
このような災害の発生限界線や避難基準線、警戒基準線（以下、これらを総称してＣＬという。）を定量的、客観的に描くことによって精度の高い防災事業の立案の判断が可能であり、また、コンピュータ処理によって膨大なデータを短時間に処理できることから、ＣＬの陳腐化を防止して精度の高い情報を提供できるのである。
【０００４】
また、特許文献１においては、「災害対策支援システム」として、災害発生時に実行すべき災害対策を自動的に選択して表示し、その進捗状況を併せて示す手段を備えたシステムが開示されている。
本特許文献１に開示される災害対策支援システムは、基本的にはｉｆ−ｔｈｅｎ形式で、予め発生する事象とそれに対応する対策を関連付けて格納された対策リストを読みだして、対応するものである。災害時に精神的、時間的、人的に余裕のない状況で、的確な判断を可能とすべくなされたものである。また、標準的な作業時間と実働時に要した作業時間及び対策可能な残り時間を表示することで、対策進捗状況をリアルタイムに把握することが可能であると同時に、重要度の高い対策と低い対策を取捨選択するためにも用いることができる。
【０００５】
さらに、特許文献２においては、非特許文献１に開示される技術を警戒避難システムに応用した発明が開示されている。本特許文献２に開示された発明では、災害に影響を及ぼす地形要因、地質・土質要因、環境要因及び地震要因を踏まえた上で、短期降雨指標として、例えば発生時刻から３時間以内の最大時間雨量（以下、一定時間内の代表的な雨量を「時間雨量」と略すことがある。）を、また、長期降雨指標として、例えばその時刻における半減期を７２時間とした実効雨量を用いて、ＣＬを演算するものである。
このようにして得られたＣＬを用いることで、信頼性の高い警戒避難支援システムを提供することが可能である。
【非特許文献１】倉本和正  他５名：ＲＢＦネットワークを用いた非線形がけ崩れ発生限界雨量線の設定に関する研究、土木学会論文集のＮｏ．６７２／ＶＩ−５０，ｐｐ．１１７−１３２，２００１．３
【特許文献１】特開２００２−２３０２３５号公報
【特許文献２】特開２００３−１８４０９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、非特許文献１及び特許文献２に開示された発明では、災害の発生限界線や、避難基準線、警戒基準線を設定することに主眼を置いており、ある特定の地域あるいは一定の条件毎にまとめられた地域グループにおいて、短期降雨指標や長期降雨指標がどの程度に至れば災害の発生の危険性があるのかを客観的に評価することに留まっていた。極端に言えば、同一地点において、蓄積された短期及び長期の降雨指標のデータを入力して、その地点で蓄積された降雨データに基づいて、どの程度の降雨で災害が生じることになるかという判断を行っていたのである。
これでは、客観的、定量的な評価であっても、地域毎あるいはグループ毎に個別具体的な評価を行なうことはできるものの、特定の地域ではなく、地域全般に共通の一般的、普遍的な評価を行なうことが困難であるという課題があった。すなわち、データとしては、広範な地域のデータを一緒に用いて、それらに含まれる様々な要因を把握し、それらの要因の中から変数として選択して組合わせることによって得られる総合的な潜在危険度を評価することが困難であるという課題があった。
【０００７】
また、特許文献１に開示された発明では、基本的に複雑ではあるけれども予め定められたあるいは既知の条件とその対策をリスト状のデータ構造を備えたものを用いて、対策の具体的な実施手順を示すものである。確かに対策リストは補正、更新が可能であるものの基本的には入力されたデータを基に判断がなされ、コンピュータは、事象と対策を結合させるという処理を行うに過ぎないものであるという課題があった。
また、本特許文献１に開示された発明では、事象が発生した後の防護策を示すものであって、事前の予防策について教示するものではないので、この発明を本願発明のような構造物補修工事の計画支援に用いたとしても、例えば構造物の経年劣化による潜在的な危険度と、加えて補修工を施した後の危険度から補修工の効果を定量的に把握することは困難であるという課題もある。
【０００８】
本発明は、かかる従来の事情に対処してなされたものであり、土木構造物や災害危険箇所等の点検対象物における健全性劣化に関する点検データから得られる補修（対策工）の必要性の有無あるいは災害発生の可能性の有無を分離する分離面に基づいて、点検対象物における危険度や補修（対策工）の必要度の評価さらには必要とされる補修（対策工）の定量評価を実施することができる対策工効果評価システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するため、請求項１記載の発明である対策工効果評価システムは、入力部と、演算部と、格納部と、出力部を有し、点検対象物における健全性劣化の要因（要因数をｎとする。ｎ≧２）に係るｎ次元の要因データと前記点検対象物に対する前記要因データ毎に構成されるｎ次元の点検データと前記要因データ毎に構成されるｎ次元の学習データを用いて得られる災害発生の可能性の有無を分離する分離面を基準として、ある点検対象物における危険度を算出して対策工の要否と対策工効果の定量評価を実施するための対策工効果評価システムであって、前記入力部は、前記点検対象物における前記健全性劣化の要因に係るｎ次元の要因データと、前記要因データ毎のｎ次元の点検データと、前記要因データ毎のｎ次元の学習データと、を前記格納部に入力可能な手段であって、前記格納部は、前記健全性劣化の要因に係るｎ次元の要因データと、前記要因データ毎のｎ次元の点検データと、前記要因データ毎のｎ次元の学習データと、を格納可能な手段であって、前記点検対象物に対する前記要因データ毎に構成されるｎ次元の学習データは、前記点検対象物に対する対策工の有無データを含む学習データであり、前記演算部は、前記点検対象物における前記健全性劣化の要因に係るｎ次元の要因データと、前記要因データ毎のｎ次元の学習データとを用いてｎ次元以上の座標空間（以下、多次元座標空間という。）中に分離面を演算する分離面演算部と、前記ｎ次元の点検データを前記入力部又は前記格納部から読み出して、この点検データが示す前記多次元座標空間中での座標から、前記多次元座標空間中に形成される分離面までの距離を前記点検対象物の危険度として演算する危険度演算部と、前記ｎ次元の学習データのうち、前記対策工の無データを備える学習データを前記入力部又は前記格納部から読み出して前記分離面演算部に第１の分離面を演算させ、前記ｎ次元の学習データのうち、前記対策工の有データを備える学習データを前記入力部又は前記格納部から読み出して前記分離面演算部に第２の分離面を演算させ、前記ｎ次元の点検データを前記入力部又は前記格納部から読み出して、前記危険度演算部に前記点検データが示す前記多次元座標空間中での座標から、前記多次元座標空間中に形成される第１の分離面と第２の分離面までの距離をそれぞれ前記点検対象物の潜在危険度と修正危険度して演算させ、この潜在危険度と修正危険度の差を前記対策工の効果度として演算する対策工効果度演算部と、を備え、前記出力部は、前記学習データ、前記分離面の座標データ、前記点検データ、前記危険度、前記対策工の効果度のうち少なくとも１の情報を出力可能な手段であるものである。
【００１０】
なお、本願発明においては、「危険度」という語を用いているが、これは、裏を返せば「安全度」となり、この概念をも含むものであり、決して排除するものではない。本願全体においても同様である。
【００１１】
また、請求項２に記載される対策工効果評価システムは、請求項１記載の発明において、前記点検対象物に対する前記要因データ毎に構成されるｎ次元の点検データは、前記点検対象物に対する対策工の有無データの他、対策工の数及び種類を含む点検データであり、前記対策工効果度演算部は、前記対策工の数毎及び／又は種類毎に前記学習データを前記入力部又は前記格納部から読み出して前記分離面演算部に第２の分離面を演算させ、前記ｎ次元の点検データを前記入力部又は前記格納部から読み出して、前記危険度演算部に前記点検データが示す前記多次元座標空間中での座標から、前記多次元座標空間中に形成される前記第１の分離面と前記第２の分離面までの距離をそれぞれ前記点検対象物の潜在危険度と修正危険度して演算させ、この潜在危険度と修正危険度の差を前記対策工の数毎及び／又は種類毎の効果度として演算する対策工効果度演算部であることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は、土砂災害発生の危険度や構造物の損壊や崩落の危険度を客観的かる定量的に評価可能であると同時に、補修（対策工）の効果も定量的に評価して、土砂災害防止や構造物維持のために必要な補修（対策工）の選択や評価を行うことが可能である。
【００１３】
さらに、特に請求項２に記載された発明によれば、補修（対策工）として必要なものの数あるいはその種類についても評価することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態に係る対策工効果評価システムについて図１乃至図３を参照しながら説明する。
図１は、本実施の形態に係る対策工効果評価システムの構成図である。
図１において、構造物補修施工計画支援システムは、入力部１と演算部２と出力部１１と複数のデータベース１３，１６，１８，２２，２４，２９から構成される。
入力部１は、これらのデータベースに格納されるデータ１２ａを予め入力したり、あるいは演算部２の作動時に直接データ１２ａや解析条件１２ｂを入力するために使用されるものである。具体的には、例えば、キーボード、マウス、ペンタブレット、あるいは、コンピュータ等の解析装置や計測機器等から通信回線を介してデータを受信する受信装置など複数種類の装置からなり目的に応じた使い分け可能な装置が考えられる。
【００１５】
演算部２は、標準化解析部３、解析条件設定部４、分離面演算部５、危険度演算部６及び対策工効果度演算部７から構成されるものである。
演算部２は、データベースから読み出されたり、入力部１から入力される点検に関するデータ１２ａ、分離面に関するデータ１２ａや点検対象物に対する対策工の実績に関するデータ１２ａ、及び解析条件１２ｂを用いて、対策工の必要度や対策工による効果の解析、点検対象物の土砂災害や崩落などの危険度の解析を行なうセクションにより構成されている。これらのセクション同士は、互いに演算結果をデータとして入出力することが可能となっている。演算部２として具体的には、ワークステーションやパーソナルコンピュータ等のコンピュータが考えられる。
また、データベースとしては、点検対象物に対する過去の点検データ１４が格納される点検データベース１３、点検対象物に対する学習データ１７が格納される学習データベース１６、点検対象物の危険度や対策工の必要度を解析するための分離面データ１９、潜在分離面データ２０及び修正分離面データ２１を格納する分離面データベース１８、種々の解析のための解析条件データ２５、パラメータデータ２６、分離面関数データ２７及び危険度関数データ２８を格納する解析データベース２４、対策工データ２３を格納する対策工データベース２２、さらには、演算部２を用いて解析された結果得られた危険度データ３０、潜在危険度データ３１、修正危険度データ３２及び対策工効果度データ３３を格納する評価情報データベース２９がある。
ハードウェアとしてのデータベースは具体的には、磁気ディスクや光ディスク等のコンピュータ用の記憶装置にデータを格納したものが考えられ、出力部１１としては、ＣＲＴ、液晶、プラズマあるいは有機ＥＬなどによるディスプレイ装置、あるいはプリンタ装置などの表示装置、さらには外部装置への伝送を行なうためのトランスミッタなどの発信装置などが考えられる。
【００１６】
主として以上のような構成要素を備える本実施の形態に係る対策工効果評価システムの作用について説明する。
入力部１によるデータ入力処理では、先ず、データを入力する処理を行うが、その入力データとしては、例えば、点検データベース１３に格納される点検データ１４や学習データベース１６に格納される学習データ１７、対策工データベース２２に格納される対策工データ２３、さらには、分離面データベース１８に格納される分離面データ１９や潜在分離面データ２０、修正分離面データ２１も入力しておいてもよい。
点検データベース１３に格納される点検データ１４にはそれぞれの点検対象物における健全性劣化の要因（要因数をｎとする。ｎ≧２）に係るｎ次元の要因データも含まれるものであり、それぞれの要因データ毎に点検結果に関するデータが含まれている。
このような点検データは、数値による連続的なデータの場合には実測データを用いるが、他の計算への利用などを考えるような場合にはデータ数に大きなばらつきが出ないように一定の間隔を与えた離散化したデータを用いてもよい。例えば、傾斜度の場合は２１度，３６度などの実測データを用いもよいし、１０度ごとに、そのレベルを１，２，３など離散化データとしてもよい。
また、遷急線を判断する場合に３段階のレベルで表現した場合には、そのレベル１，２，３なども定量的な点検データとする。すなわち、物理量として数値で表現できるようなデータのほか、非物理量で定性的にしか表現できないようなデータについても、その状態をなんらかの数値レベルをもって表現することで、定量的な点検データとするものである。
これらのデータについては、最初にデータ入力処理を実施するようにしてもよいし、解析の工程に合わせて適宜データを入力するようにしてもよい。
さらに、特に、分離面データ１９、潜在分離面データ２０及び修正分離面データ２１であるが、これらは図１に示されるとおり、分離面演算部５によって演算されるようにしておくとよい。もちろん、外部で分離面演算部５に相当する構成要素にて演算し、先に説明したとおり入力部１から分離面データベース１８に入力するようにしてもよい。
また、入力部１では、前述のとおり各データをそれぞれのデータベースに格納するが、これらのデータはデータベースに格納されることなく、直接演算部２に送信される場合もある。
【００１７】
演算部２の標準化解析部３では、点検データ１４、学習データ１７や分離面データ１９、潜在分離面データ２０あるいは修正分離面データ２１が標準化されていない場合であって、対策工の必要度、対策工効果あるいは危険度等を標準化した評価として得る場合に、これらのデータを標準化するものである。点検データ１４や学習データ１７には、要因データが含まれており、標準化されていない場合に、これらを標準化した方が望ましい場合には標準化解析部３を用いて標準化処理を行う。同様に、分離面データ１９や潜在分離面データ２０あるいは修正分離面データ２１についても要因データに係る部分については標準化処理を行う。
その際の基準となる値などの標準化解析に用いられる条件については、解析データベース２４に解析条件データ２５として格納されている。基準値を例えば標準となる構造物における要因データの最大値としつつ解析条件データ２５として格納しておき、標準化解析部３は、解析データベース２４から解析条件データ２５を読み出して、これと点検データベース１３から読み出した点検データ１４や学習データ１７、あるいは分離面データベース１８から読み出した分離面データ１９、潜在分離面データ２０又は修正分離面データ２１を用いて標準化処理を実施する。基準値は要因データの最大値に限定するものではなく、所望の基準値を解析条件データ２５として予め解析データベース２４に格納しておくとよい。
なお、この標準化解析部３における処理については選択的でもある。
【００１８】
但し、本実施の形態においては、この標準化解析部３において分離面データベース１８に格納される分離面データ１９、潜在分離面データ２０あるいは修正分離面データ２１を解析可能としている。これらのデータは特に演算部２の分離面演算部５で必ずしも解析される必要はなく、前述のとおり分離面データベース１８に対して入力処理される場合もある。図１においては、解析条件設定後に、いずれかの点検データ１４及び学習データ１７を選択した後に解析を実施することができる。これら分離面データ１９、潜在分離面データ２０及び修正分離面データ２１のデータの取得は、非特許文献１などに開示されるＲＢＦＮを用いたり、サポートベクターマシンを用いた解析を行なうことで得られるが、これらの手法は既に知られた技術であるので詳細な説明は省略する。
【００１９】
次に、演算部２の解析条件設定部４では、解析を行なう対象やパラメータなどを設定するものである。具体的には、点検データベース１３から点検データ１４や学習データベース１６から学習データ１７のうちいずれの点検対象物のいずれの要因データの組合せを抽出し、それに対応するいずれの分離面データ１９、潜在分離面データ２０あるいは修正分離面データ２１を抽出するかを設定するものである。
ここで解析条件設定部４は、入力部１を介して、どのような条件で解析を行なうかについて入力を促し、入力された条件をキーとして、点検データベース１３、学習データベース１６及び分離面データベース１８にアクセスして該当する点検データ１４と学習データベース１６を読み出す。入力を促すために表示される点検データベース１３及学習データベース１６に格納されているデータ内容あるいはデータ構造を示すパラメータデータ２６は、解析データベース２４に格納されているため、解析条件設定部４はまず、この解析データベース２４にアクセスして、パラメータデータ２６を読み出して、そのパラメータデータ２６を出力部１１を利用して表示などさせるとよい。
この表示を受けて本対策工効果評価システムのユーザーは点検データ１４や学習データ１７のデータの選択を行なうことができる。
【００２０】
その選択を受けて、解析条件設定部４は点検データ１４や学習データ１７に含まれる要因データの組合せに対応して形成される分離面データ１９、潜在分離面データ２０あるいは修正分離面データ２１を演算すべく、解析条件を設定する。
【００２１】
分離面演算部５では、学習データ１７をそれぞれのデータベースから読み出して、それぞれの解析条件にて解析を実行し、得られた分離面に関するデータを分離面データベース１８に格納する。
学習データ１７の内容によって、それぞれ解析される分離面が異なる。例えば、対策工の実績がない点検対象物の学習データ１７を集めた場合には、演算された分離面は潜在分離面となり、得られるデータは潜在分離面データ２０となり、対策工の実績がある点検対象物の学習データ１７を集めた場合には、演算された分離面は修正分離面として、得られるデータは修正分離面データ２１となる。また、混在する場合には、単に分離面と呼び、そのデータは分離面データ１９となる。
いずれの学習データ１７を選択するかについては、解析条件設定部４において設定されることになる。
危険度演算部６では、分離面演算部５によって演算された分離面データ１９、潜在分離面データ２０あるいは修正分離面データ２１が表す分離面から評価対象となる点検対象物の点検データ１４の座標までの距離を演算する。点検データ１４には、対策工が施された点検対象物に対するデータが使用され、点検データ１４の座標は、点検データの要因データ毎に付されるものである。
演算された距離は、それぞれ危険度データ３０、潜在危険度データ３１あるいは修正危険度データ３２となり、危険度演算部６によって評価情報データベース２９に格納されるかあるいは出力部１１に直接出力される
対策工効果度演算部７では、危険度演算部６によって演算された潜在危険度と修正危険度の差、あるいは修正危険度間の差として対策工効果度を演算する。具体的には、対策工効果度演算部７は、評価情報データベース２９から潜在危険度データ３１及び修正危険度データ３２を読み出し、これらの差を演算する。これによって、対策工の有無の差を演算することが可能であり、対策工の必要度や対策工の有無の差による効果度の相違について定量的に評価することが可能である。あるいは、評価情報データベース２９から対策工の施工状況の相違、すなわち、異なる対策工の数や種類を施した点検対象物の学習データ１７を用いて演算された修正危険度データ３２を読み出して、その差を対策工効果度として演算することで、異なる対策工間の定量評価を実施することも可能である。
これら演算された対策工効果度は、対策工効果度データ３３として、対策工効果度演算部７によって評価情報データベース２９に対して読み出し可能に格納される。
【００２２】
次に、実際のデータを用いながら、本発明に係る対策工効果評価システムの実施例について説明する。
山口県の急傾斜地崩壊危険箇所斜面カルテから資料の収集が可能であった、下関、防府、錦町の点検データを用いた。この３地区ごとの対策工の有無を集計した結果を表１に示す。
【００２３】
【表１】
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【００２４】
また本願明細書では３地区のうち、優先して対策すべき箇所である急傾斜地崩壊危険箇所ランクIに属するものを点検データとして用いた。急傾斜地崩壊危険箇所ランクＩとは災害が起こった際に被害が及ぶと予想される人家が５戸以上存在するか、官公庁、学校、病院、駅、旅館、老人ホーム、発電所等の重要施設が存在する箇所のことをいう。
表２に土砂災害の危険箇所ランクごとの箇所数の一覧を示す。また、斜面カルテから得られる点検データは、急傾斜地毎に現地調査で得られた、延長、地形要因８要因、土質・地質要因６要因、環境要因１２要因の計２７要因から構成される要因データを備えており、加えて、急傾斜地の斜面状況及び保全対象人家を経年的に把握し、がけ崩れの災害に対し迅速に対応できるように作成されている。要因データの詳細を表３に示す。
【００２５】
【表２】
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【００２６】
【表３】
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【００２７】
本実施例に係る対策工効果評価システムによって、対策工による効果を含めて危険度を評価可能であるか否かについて解析するため、使用数別のデータに分けて分析を行った。ここで、使用数は１種類、２種類、３種類以上の３分割にした。対策工使用数に応じた危険箇所数を表４に示す。平成１１年に報告された斜面カルテより入手した３地区の対策を行っている３３９箇所の点検データを対象とした。
また同様に、対策工種別にも点検データを分けて分析を行った。対策工の工種は斜面カルテより調べたものを用いた。工種別に見ていくと対策工は、擁壁工、法枠工、モルタル吹付工、ストンガード、アンカー工、排水工に分類された。このうち、ストンガードや排水工は擁壁工との組み合わせで施工されており、またアンカー工は法枠工を補強するために施工され、それ自身では対策工としては機能していないため、解析データとしては扱わないことにした。よって本願明細書では、対策工１種類のみでも機能する、擁壁工、法枠工、吹付工を解析データとして扱った。これらの対策工の工種ごとの箇所数を整理したものを表５に示す。
このような各点検地点における対策工の工類別の施工情報は、斜面カルテに含まれるが、これは対策工データ２３として対策工データベース２２に格納されている。
【００２８】
【表４】
2009276896.tif 000006
【００２９】
【表５】
2009276896.tif 000007
【００３０】
ＳＶＭ解析において学習データ１７に対策工無データ、点検データ１４に対策工有データを用いることにより、点検データ１４から対策工無のデータで構築された潜在分離面までの距離が算出できる。まず、この手順について説明する。演算部２の解析条件設定部４は、学習データベース１６から学習データ１７として対策工無データを選択して読み出し、分離面演算部５が、解析データベース２４から分離面関数データ２７を読み出して、先に解析条件設定部４が読み出した学習データ１７を用いて、潜在分離面を演算する。既に、この潜在分離面に関する潜在分離面データ２０が、分離面データベース１８に格納されている場合には、分離面演算部５は、潜在分離面を演算することなく直接分離面データベース１８から潜在分離面データ２０を読み出してもよい。
分離面演算部５は、学習データ１７を分離面関数データ２７から構築される分離面関数に代入することで潜在分離面を演算する。この分離面の演算については、従来技術で十分実施されているのでその演算の具体的な内容は省略する。
分離面演算部５は、得られた潜在分離面に関する潜在分離面データ２０を分離面データベース１８に読み出し可能に格納する。
【００３１】
次に、演算部２の危険度演算部６は、点検データベース１３から点検データ１４として対策工有データを読み出して、先の潜在分離面までの距離を演算する。この距離を本願明細書では、潜在危険度といい、そのデータを潜在危険度データ３１という。すなわち、本願では、学習データ１７として対策工無のデータを用いて演算した分離面を潜在分離面といい、対策工有の点検データ１４からその潜在分離面までの距離を潜在危険度という。潜在危険度データ３１は、危険度演算部６によって、評価情報データベース２９に読み出し可能に格納される。
つまり、対策工が施工されている斜面に対して、対策工が施工されていないときの状態の距離が算出できる。これより、各斜面の持つ潜在危険度が算出可能となる。また教師値は、山口県土砂災害危険箇所データベースに記載されたＨ１２以降の災害履歴を用い、本願明細書ではこれら抽出した地形・地質要因の要因値を利用して、ＳＶＭ解析によるパターン分類を行い、急傾斜地毎の分離面からの距離f(x)を潜在危険度として扱うこととした
本願明細書では、誤判別を許容するパラメータＣを５，１０，５０，１００，２００，３００，４００，５００の８種類、１つのデータが及ぼす影響を表すｒを０．１，０．５，１，２，３，４，５，６，７，８，９，１０，２０の１３種類の中からそれぞれ１つずつ組み合わせ、全ての組み合わせ１０４通りのパラメータで分離面を構築し、得られた１０４の分離面の中から最適な分離面を選ぶという検討を行った。その結果、最も発生的中率の高かったＣ＝２００，ｒ＝９を最適パラメータとして採用した。これらの最適パラメータは、解析条件データ２５として、解析データベース２４に予め格納しておき、解析条件設定部４によって、解析毎に読み出すようにする。
【００３２】
次に、対策工使用数別の修正危険度f(x)ＩＩを算出する。用いる学習データ・点検データを表６に示すパターンの組合せでＳＶＭ解析を行う。具体的には、まず、分離面演算部５が、解析データベース２４から分離面関数データ２７を読み出して、分離面関数を構築し、これに表６に示される学習データ１７を代入してＳＶＭ解析を行い、修正分離面を演算する。ここで、表６に示されるように、対策工有のデータを学習データ１７として用いて演算した分離面を修正分離面という。但し、潜在分離面と同様に、既に、この修正分離面に関する修正分離面データ２１が、分離面データベース１８に格納されている場合には、分離面演算部５は、修正分離面を演算することなく直接分離面データベース１８から修正分離面データ２１を読み出してもよい。
分離面演算部５は、得られた潜在分離面に関する修正分離面データ２１を分離面データベース１８に読み出し可能に格納する。
【００３３】
次に、演算部２の危険度演算部６は、点検データベース１３から点検データ１４として表６に示される対策工有データを読み出して、先の修正分離面までの距離を演算する。この距離を本願明細書では、修正危険度といい、そのデータを修正危険度データ３２という。この修正危険度データ３２は、危険度演算部６によって評価情報データベース２９に読み出し可能に格納される。
パターン１，４，６は、学習データ・点検データと同じデータを用いることにより、現状の斜面が持つ修正危険度が算出される。
またパターン２，３，５は、学習データより構築された分離面に点検データを投入し，点検データから学習データより構築される分離面までの距離ｆ(x)ＩＩが求められ、現状の対策工(点検データ)より対策工を増やした場合(学習データ)の斜面が持つ修正危険度が算出される。
【００３４】
【表６】
2009276896.tif 000008
【００３５】
対策工種別の修正危険度f(x)ＩＩを算出する場合も、学習データ・点検データを表７に示すパターンに組合せＳＶＭ解析を行う。
まず、パターン１，５，９は、学習データ・点検データと同じデータを用いることにより、現状の対策工が施工されている斜面の修正危険度を算出する。次にそれ以外のパターンは、学習データ・点検データと違うデータを用いることより、仮に現在施工している対策工(点検データ)以外の対策工(学習データ)を施工した場合の斜面が持つ修正危険度を演算する。
【００３６】
【表７】
2009276896.tif 000009
【００３７】
次に、演算部２の対策工効果度演算部７が、対策工効果度を演算する。対策工効果度は、客観的な評価手法により算出することができる。基本的な考え方を図２に示す。まず、対策工の設置されている斜面のデータのみで分離面ＩＩを構築する。本願明細書においては対策工を使用数や工種に絞り、それぞれの分離面を構築し、斜面の修正危険度f(x)ＩＩを算出する。
ここに、前述の対策工がない場合のデータのみで構築された分離面Ｉに対策工のあるデータを投入することで、自然状態と仮定した場合の対策工斜面の潜在危険度f(x)Ｉが算出される。この２つの値を用いて、対策工の効果度を（１）式に示すように、危険度の差として算出する。
具体的には、対策工効果度演算部７が評価情報データベース２９に格納される潜在危険度データ３１及び修正危険度データ３２を読み出して、その危険度の差を対策工効果度として演算する。そして、この対策工効果度に関するデータを対策工効果度データ３３という。対策工効果度データ３３は、対策工効果度演算部７によって、評価情報データベース２９に読み出し可能に格納される。
本願明細書では、対策工のある斜面について対策工使用数と工種に着目し、それぞれの対策工効果度（以下、単に効果度ということもある。また、この効果度をＥで表す。）を算出した。
【００３８】
対策工使用数別の効果度Ｅは表８に示すように、対策工を１種類、２種類、３種類以上使用している箇所のうち、効果度Ｅ１，Ｅ４，Ｅ６については学習とテストデータに同じものを使用しており、各使用数における修正危険度を表していることから、それぞれの修正危険度f(x)ＩＩと潜在危険度f(x)Ｉの差より効果度を算出した。
なお、本実施例では、修正危険度f(x)ＩＩ及び潜在危険度f(x)Ｉのいずれも分離面から点検対象物の座標点までの距離として演算するため負値を取り、その絶対値は、図２から明らかなように潜在危険度f(x)Ｉの方が修正危険度f(x)ＩＩよりも大きい。従って、式（１）の効果度Ｅは正値となる。
【００３９】
【数１】
2009276896.tif 000010
【００４０】
【表８】
2009276896.tif 000011
【００４１】
また、現在の対策工使用数を増やした場合の効果度については、一般的に対策工の数を多くすればするほど効果が高くなる。そのため、各種類ごとの差（分離面間の差）を明確にすることで、各使用数ごとの効果度を把握するために、対策工を２種類使用した場合は、１種類使用した場合の修正危険度との差で表し、対策工を３種類以上使用した場合は、２種類使用した場合の修正危険度との差で効果度を表す。
【００４２】
【数２】
2009276896.tif 000012
【００４３】
なお、対策工使用数については、２種類や３種類のものを１種類にするなど、現在設置されている対策工を減らすような仮定は考えないものとする。同様の考え方で、現在対策工を２種類、３種類以上使用しているものについてもその使用数以下の学習データで構築される分離面への投入は行わない。
【００４４】
ここで、対策工使用数が２種類と３種類以上については図３に示すように、３種類以上使用した場合は、３種類以上対策する必要があるほど危険な斜面だと考えられるため危険領域が広い、つまり安全領域が狭いため効果度の差が小さい。逆に、対策工を２種類使用した場合は、対策が２種類で済む程度の比較的安定した斜面だと考えられるため、安全領域が広い、つまり危険領域が狭いため効果度の差が大きい。この考え方をもとに効果度の差を計算した一例を表９に示す。表９の箇所番号２０１−Ｉ−０１０５に示されるように、対策工がない状態に対し、対策工１種類が２．８０で最も高く、２種類が１．２９と２番目に高く、３種類以上が０．５４で３番目となり使用数を多くすればするほど総計としての効果度が上がるが、その上昇率は小さくなるという結果を得た。表９に示すほかの箇所も同じく、対策工１，２，３種類の順に効果度が小さくなる。同様に表１０に示す対策工２種類のデータについても使用数を多くするほど、その上昇率は小さくなり、表９と同様の傾向を示した。使用数の３種類については表１１に示す。
【００４５】
【表９】
2009276896.tif 000013
【００４６】
【表１０】
2009276896.tif 000014
【００４７】
【表１１】
2009276896.tif 000015
【００４８】
対策工種別の効果度Ｅについても、修正危険度f(x)ＩＩと潜在危険度f(x)Ｉの差より効果度を算出する。すなわち、対策工が何もされていないと考えた場合との差で効果度を求める
【００４９】
【数３】
2009276896.tif 000016
【００５０】
表１２には工種ごとの効果度の算出式を示しているが、効果度Ｅ１，Ｅ５，Ｅ９については、学習データ・点検データが同じであるため、擁壁工、法枠工、吹付工といった対策工種そのものの効果度を表す。その他の効果度は、現在施工されている対策工を他の対策工に変更した場合の効果度を表す。例えば、表１３に示すように対策工を１種類使用している箇所番号２０１−Ｉ−０１０５では、現在なされている擁壁工の効果度が２．０７で最も高く、現在の擁壁工を法枠工に置き換えた場合の効果度が０．５１と２番目に高く、現在の擁壁工を吹付工に置き換えた場合の効果度が０．４１で３番目になった。表１３に示す対策工のほかの斜面についても同様であった。例に挙げた４斜面はいずれも擁壁工の効果、つまり現状の効果が最も高く、次いで法枠工、吹付工の順であった。
【００５１】
【表１２】
2009276896.tif 000017
【００５２】
【表１３】
2009276896.tif 000018
【００５３】
次に対策工を２種類使用している場合の効果度を表１４に示す。表１４の中で、現状（テストデータ）が擁壁工の斜面の効果度をＥ１からＥ３に示す。また、現状（テストデータ）が法枠工の効果度をＥ４からＥ６に示す。テストデータに擁壁工を用いた場合では箇所番号２０１−Ｉ−０４００においては、現状の擁壁工の効果度が１．２９で最も高く、吹付工に置き換えた場合が１．１６と２番目に高く、法枠工に置き換えた場合が０．９２で３番目になった。表１４に示すほかの斜面についても同様な傾向であった。
また、対策工２種類において現状が法枠工（テストデータ）の場合でも、すべての斜面において擁壁工に置き換えたときの効果度（Ｅ４）が最も高く、２番目が吹付工に置き換えたとき（Ｅ６）、３番目が現状の法枠工（Ｅ５）の順になった。
【００５４】
【表１４】
2009276896.tif 000019
【００５５】
最後に対策工を３種類使用している場合の効果度を表１５に示す。表１５においては、現状が擁壁工の場合の効果度をＥ１，Ｅ２，Ｅ３に示し、同様に現状が法枠工の場合の効果度をＥ５，Ｅ６，Ｅ７に示し、現状が吹付工の場合の効果度をＥ７，Ｅ８，Ｅ９に示す。対策工を３種類以上使用している箇所番号２０１−Ｉ−０００６では、現状設置されている擁壁工では、法枠工に置き換える場合（Ｅ２）の効果度が０．８１と最も高くなる。また、現状の擁壁工の効果度（Ｅ１）が０．２５と２番目であり、吹付工に置き換えた場合（Ｅ３）が０．０２と３番目になった。また現状が法枠工の斜面に対しては、現状のまま（Ｅ１）が０．８１と最も高く、２番目が擁壁工に置き換えた場合（Ｅ４）で効果度が０．２５，３番目が吹付工に置き換えた場合（Ｅ６）で効果度が０．０２となっている。 
現状が吹付工の対策工については、現状においても（Ｅ９）、ほかの対策工に置き換えても（Ｅ７，Ｅ８）、効果度が０．２５と変化していない。箇所番号２０１−Ｉ−０００６についていえば全体として法枠工に置き換えた場合（Ｅ２,Ｅ５）が効果が高いと言える。表１５に示すほかの斜面においても同様な結果となった。
【００５６】
【表１５】
2009276896.tif 000020
【００５７】
次に、算出した対策工種別の効果度より、効果的な対策工種の順位付けを行った。表１３から表１５の中で代表的なものについて使用数と工種別の効果度をまとめ、順位付けしたものを表１６に示す。箇所番号２０１−Ｉ−０１０５では、解析結果より最も効果的な組み合わせは、使用数は１種類、２種類、３種類以上の順になり、工種は、擁壁工・法枠工・吹付工の順番となった。現状において使用数は１種類であり、工種は擁壁工が施工されているため、解析結果の効果の高い対策工と一致しており、現状の施設が十分に機能していると判断される。同様に箇所番号２０１−Ｉ−０００６において使用数は３種類以上、工種は法枠工、擁壁工、吹付工の順番になった。現状において使用数は３種類、工種は擁壁工と法枠工と吹付工を施工しているため解析結果と一致し、現状のままで十分機能しているといえる。また、箇所番号２０１−Ｉ−０４１５は使用数は２種類、工種は擁壁工・吹付工・法枠工の順番なり、現状での使用数は満足できているものの、工種は現状において擁壁工と法枠工を使用しており、２つ目の工種として法枠工よりも吹付工を施工したほうが、効果が高くなるという結果を得た。また、表１６に示す以外の箇所についても対策工による効果度の傾向が同じであることから、表１６に示されている効果的な対策方法としては、どの斜面も同様な結果となる
【００５８】
【表１６】
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【００５９】
以上より、学習データにより作成した分離面に、工種や使用数の異なる点検データを投入することで算出した効果度から、表１６に示すように効果的な対策工を決定することができた。また、解析結果と現状の対策工使用数、工種を比較することにより、全箇所について順位付けを行い対策工の機能を評価した。全箇所について集計した結果を表１７に示す
【００６０】
【表１７】
2009276896.tif 000022
【００６１】
詳細は、現状のままの使用数で十分な効果が表れている箇所は、１１４箇所（対策工１種類使用３５箇所、２種類使用３１箇所、３種類使用４８箇所）であった。現状に加えて新たに対策工を増やすことが望ましい箇所は、１１４箇所（１種類使用しているものを仮に２種類使用することが望ましい箇所が２０箇所、仮に３種類以上使用することが望ましい箇所２８箇所、現状で対策工２種類使用しているものを、仮に３種類以上使用することが望ましい箇所が４５箇所、現状で対策工３種類以上使用しているものに、新たに対策工を増やすことが望ましい箇所が２１箇所）となった。また、１つは現状、１つは置き換えることが望ましい箇所が３１箇所となった。
これらを合計した２５９箇所は、現状のままで十分な効果を得ている箇所だといえ、全体の約７５％にあてはまる。これらの箇所は、表１８に示すようにＨ１２以降の災害履歴より災害が発生していないため、妥当な結果だといえる。また、残り２５％は施工している対策工の効果が得られていない箇所で、対策工を置き換えたほうが効果がより高かったものと考えられる。さらにこれらの箇所では、Ｈ１２以降の災害履歴からみても災害が発生している箇所（１８／８０箇所）が存在する。このように、本実施例に係る対策工効果評価システムを用いて演算された効果度から、現在施工されている対策工の状況を判断することで、膨大な斜面データの中から点検で重視すべき箇所を特定できる可能性を示すことができたと考えられる。
【００６２】
【表１８】
2009276896.tif 000023
【００６３】
以上説明したとおり、本実施の形態に係る対策工効果評価システムにおいては、土木構造物や災害危険箇所等の点検対象物における健全性劣化に関する点検データから得られる補修（対策工）の必要性の有無あるいは災害発生の可能性の有無を分離する分離面に基づいて、分離面演算部５及び危険度演算部６を用いて潜在危険度を演算することで点検対象物における危険度を測ることが可能であり、また、対策工効果度演算部７を用いて修正危険度と潜在危険度の差を対策工効果度として演算することで補修（対策工）の必要度の評価を行うことができ、さらには特に対策工の施工状況が異なる場合の修正危険度同士の差を対策工効果度として演算する場合は、必要とされる補修（対策工）の定量評価を実施することができる。
従って、自治体や土木建設に係わるコンサルティング会社や建設会社によれば、容易に補修工事の計画を立案することができ、しかもいずれの点検箇所を優先すべきかという判断を行うための客観的な定量評価資料を得ることができ、独立性や公平性の高い施策や工事を実施することができる。
【産業上の利用可能性】
【００６４】
自治体をはじめとして高速道路、トンネル、ダム、高層ビルなどを管理する管理団体、検査団体あるいはコンサルティング会社、建設会社、設計会社など建築構造物、土木構造物に関係するあらゆる団体、企業において、構造物の建設から補修計画の立案、補修工事の施工後の管理まで幅広い用途がある。
また、教育機関などにおいて構造物における事故や災害の未然防止や避難訓練用の教材としても活用が見込まれる。さらに、建設・土木事業を営む企業においては、補修工事事業のニーズ掘り起こしや事業提案のためのツール、あるいは公的機関との連携を図るための共有ツールとして活用が可能であり、企業の補修工事技術に関する研究開発や設計事業などの用途にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】本実施の形態に係る対策工効果評価システムの構成図である。
【図２】本実施の形態に係る対策工効果評価システムによって演算される対策工効果度の基本的な考え方を説明するための概念図である。
【図３】本実施の形態に係る対策工効果評価システムによって演算される対策工効果度の基本的な考え方を説明するための概念図である。
【符号の説明】
【００６６】
１…入力部  ２…演算部  ３…標準化解析部  ４…解析条件設定部  ５…分離面演算部  ６…危険度演算部  ７…対策工効果度演算部７  １１…出力部  １２ａ…データ  １２ｂ…解析条件  １３…点検データベース  １４…点検データ  １６…学習データベース  １７…学習データ  １８…分離面データベース  １９…分離面データ  ２０…潜在分離面データ  ２１…修正分離面データ  ２２…対策工データベース  ２３…対策工データ  ２４…解析データベース  ２５…解析条件データ  ２６…パラメータデータ  ２７…分離面関数データ  ２８…危険度関数データ  ２９…評価情報データベース  ３０…危険度データ  ３１…潜在危険度データ  ３２…修正危険度データ  ３３…対策工効果度データ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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