建築構造物 IoT センサの開発
研究紹介

猿渡 俊介*，倉田 成人**

和文要旨 建築構造物 IoT センシングとは、建築構造物で生じる様々な時計を用いたマルチモーダル計測について紹介する。個別の研究を紹介

現象をセンサによって取得して建築構造物の健全性の診断を行うこと

すると同時に、建築構造物 IoT センシングで求められる課題として、時で補強工事の必要性の有無の判断や災害時の避難誘導に役立てたりす

刻同期、エネルギー、建築構造物 IoT センサに不可欠な加速度センサのる技術である。本稿では、建築構造物 IoT センシングの研究事例として性能に関して議論する。

超高密度地震モニタリング、軍艦島モニタリング、チップスケール原子１. まえがき

ダストリ 4.0、インダストリアルインターネットなどである。一見バズ

パーソナルコンピュータとインターネットが織りなす情報空間では、 ワードとも思えるこれらの用語について、その意味を個々に問うことは人間が思い描いたものは何でも具現化できる。人間の脳はチューリング重要ではない。似たような方向性の概念を異なる分野・文化から見た表機械でモデル化できるからである。現在のコンピュータもチューリング現であると捉えれば良いだろう。特に、国家プロジェクトのような新し機械でモデル化できるため、計算能力の制約を無視すれば、人間の脳でい予算を獲得するためには、説得性のある言葉が求められることが多い。

想像可能なことは情報空間上では文字通り全て実現可能である。例えばある概念を表現した別の用語が多方面に拡散するとき、受け止める側がOculus VR や PlayStation VR は、人間が想像した物理空間を情報空間しばしば異なる意味を当てはめることもある。その集積の結果がバズワ上に実現して視覚を通して体験する技術であると捉えられる。

ードの多発である。

一方で、筆者らの興味は情報空間における「想像したものは何でも具現化できる」という特性を我々が生活するこの物理空間に拡張すること

２. 建築構造物 IoT センシングとその課題は可能であろうか、ということである。現段階では（数百年後になるか建築構造物 IoT センシングとは、建築構造物で生じる様々な現象をセもしれないが）技術が進歩さえすれば物理空間と情報空間を隔てるものンサによって取得する技術である。例えば加速度センサを用いて建築構は存在しないと考えている。そして物理空間と情報空間の統合に向けた造物の振動を取得して健康状態を評価、補強工事や避難計画の作成に役初めの一歩として位置づけられると筆者らが考えているのが IoT立てることができる。現在、高度経済成長期に施工されたビルや橋梁の（Internet of Things）である。

老朽化が社会問題になっており、建築構造物の健全性を把握することが

図 1 に物理空間と情報空間が連携したモデルを示す。センサによって取得した物理空間の情報を情報空間上で処理してアクチュエータにフ喫緊に求められている。建築構造物のセンシングに向けて、次の 2 つが技術的な課題となる。

ィードバックする。このモデルは米国の数学者 Norbert Wiener が提唱

1 つ目の課題は時刻同期である。時刻同期は IoT センサにおいて、セしたサイバネティクスを基盤にしている。Wiener の主張は基本的にはンサが分散配置されることと、センサで取得する物理情報が時々刻々と単純で、「情報理論と制御理論を組み合わせると世の中の大抵のことは変化することから不可欠である。特に、加速度や音などの周波数の高い説明がつく」ということである。センサがあり、情報処理機構があり、 現象では、タイムスタンプの同期のみならず、サンプリングのタイミンアクチュエータがある。この 3 者によるフィードバックをモデル化したグ同期が不可欠である。例えば、複数のマイクを用いて音の発信源を求のが制御理論であり、それぞれの間の通信をモデル化したのが情報理論める場合、同期誤差が発信源の位置の算出精度に直接的に影響を及ぼす。

である。 図 1 のモデルにおいて、センシングとアクチュエーションの同期誤差の要因は、時刻同期パケットの伝搬遅延、各センサノードが具

高精細化・マルチモーダル化、コンポーネント間通信の広帯域化・低遅備するクロックの速度の微小な違い、サンプリングやタイムスタンプの延化を実現することが物理空間と情報空間の統合である。そしてセンサ記録におけるソフトウェア処理の実行遅延など多様に存在する。建築構によって情報空間に情報を取り込む技術の 1 つに IoT が位置づけられる。 造物や都市に対して多様なセンサを設置して大規模なセンサデータを
ここで IoT の言葉の定義には注意されたい。図 1 のモデルの高度化に取得することを考えると、複数の異なる性能を具備したコンピュータや向けて多様な言葉が生まれている。例えば、ユビキタスコンピューティ

複数の異なる特性のネットワーク上で正確な時刻同期を取ることは極ング、サイバーフィジカルシステム、パーベイシブコンピューティング、 めて困難な課題となる。
センサネットワーク、M2M（Machine to Machine）、ビッグデータ、イン

2 つ目の課題はエネルギーである。エネルギーは IoT センサにおいて不可欠な「設置の自由度を高める」ために避けては通れない。IoT セン

フィードバック

センサ
情報処理

通信

サでは、現状ではエネルギーの供給にバッテリを用いることが一般的である。しかしながら、バッテリはどうしても容量の制約からは逃れるこアクチュエータとができない。この数十年間、CPU や無線モジュールなどの半導体で作られたデバイスにおいてスリープ時の消費電力は半導体技術の進歩によって急激な勢いで改善された。一方で、バッテリのエネルギー密度、

電脳空間

物理空間

図 1 物理空間と電脳空間の融合

CPU や無線モジュールの動作中の消費電力の改善度合いは相対的に小さい。個々のデバイス技術の改善速度の違いに鑑みると、バッテリの利y0-45

5101015(Hz)2020005Sensor 1

0000

5101015(Hz)

2020

積分

積分-45

20200010101520201010152020152020(Hz)Frequency(Hz)

9090

110

55Sensor 24500-4 5-900-9000(Hz)

Frequency(Hz)Sensor 3

152200-9000

1010(Hz)45

Frequenc y(Hz)5Frequenc y(Hz)Amplitude
ratio
Amplitude
Amplitude ratio

絶対変位

絶対速度

1100

-45-9000

202090Phaselag(degree)Phase
Lag(degree)

Amplitude ratio
Amplitude

絶対加速度

159022床

1010
Frequency(Hz)(Hz)

Frequency(Hz)45-900-9000

110-900

Phaselag (degree)
Phase Lag(degree)

00

Phase(degree)
PhaselagLag(degree)

1145

Amplitude

Phase Lag(degree)

Phase lag (degree)

Amplitude
Amplitude ratio

天井

9090

2290902
2x

Amplitude ratioz51010(Hz)

152020-9 00051010
Frequenc(Hz)y(Hz)Frequenc y(Hz)Sensor 4

図 4 振動台によるセンサの比較結果：各センサの左側が振幅特

図 2 超高密度地震モニタリング
用から脱却しないことには真の意味でありとあらゆる建築構造物の情性、右側が位相特性である。センサによって特性が全く異なることが分かる。

報を取得できるようにはならない。

受信側ではパケットが到着した瞬間にタイムスタンプを取得すること

３. 超高密度地震モニタリング
地震は将来にわたって確実に発生する自然現象であり、巨大地震はで正確な伝搬遅延を見積もることができる。オペレーティングシステム

人々に甚大な被害をもたらす。防災科学技術研究所が運用する高感度地も筆者らの独自開発であり、貧弱なマイコン上でハードリアルタイムを震観測網は 20 km 毎に設置されており、コストも 1 か所あたり数百万円保証できるところが特徴である[2]。最先端の研究成果では、無線通信を要する。数メートル離れた場所でも地盤が異なれば地震による揺れもをマルチホップさせた場合に 9 ホップでもマイコンの 1 clock（数 μs）異なるため、耐震技術の向上に向けては、地震モニタリングのさらなるレベルでの時刻同期が実現されている。
加速度センサとしては、静電容量式の MEMS 加速度センサを用いてい高密度化と低コスト化が必須である。
筆者らの進めている超高密度地震モニタリングでは、究極的にはありる。エアバッグやスマートフォンでの利用に伴って多様かつ安価なとあらゆる建物に対して、1 つの建物あたり数個から数十個の地震セン

MEMS 加速度センサが登場した。しかしながら、位相特性・振幅特性・サを埋め込むことを目指している[1]。1 つの部屋での動作例を図 2 にノイズレベルの観点では地震計測に利用可能なものは限定的である。前示す。部屋の 4 隅上下に加速度センサを設置し、地震が来た際に地震期述したとおり、健全性診断の過程で取得した加速度は二重積分で誤差の間中の加速度を 100 Hz サンプリングで収集する。取得した加速度サン影響も重畳されるからである。特に位相特性・振幅特性はデータシート

プルの二重積分から地震時の層間変形（天井と床の変位の差）を算出しからは読み取れないため、実際に加速度センサを振動台で試験しなけれて建築構造物の健全性判断を行う。

ばならない。

超高密度地震モニタリングシステムは、屋内に設置することを想定し図 4 に筆者らが行った振動台実験の結果を示す。図 4 は、実際に地震て AC 電源で動作することを前提としている（図 3）。地震が来た際の停計測で用いている高価なリファレンス用のセンサと MEMS 加速度センサ

電時でも動作できるようにバッテリでも駆動する。時刻同期では、100の計測結果の比をとったものである。X 軸が周波数、Y 軸がリファレンHz に相当する 10 ms 毎のサンプリングの 10 分の 1 である 1 ms 以下のスセンサとの比である。全ての周波数帯において比が 1 であることが望精度で時刻同期を実現している。各センサノードは 315 MHz 帯の微弱無ましい。位相や振幅、あるいはその両方にドリフトが生じているものや、線で相互に通信する。無線通信の物理層ではマイコン上のソフトウェア特定の周波数だけ大きなノイズが生じているものなど、加速度センサごでオンオフ変調の ON と OFF をハードリアルタイムで制御している。すとに特性が全く異なることが分かる。多様なセンサの実験の結果、現段なわち、パケットを送信する瞬間にタイムスタンプをパケットに挿入、 階では 1 つの計測装置あたり数万円、量産すれば将来的には 1 万円以下で実現できる目途が立っている。

４. 軍艦島モニタリング
軍艦島モニタリングでは、実際の建築構造物が崩壊する際の映像・音声・振動データを取得し、劣化・崩壊等を検知することを目的としている[3,4]。軍艦島では 1916 年に日本初の鉄筋コンクリート造アパートが建設され、一時は東京以上の人口密度を有していた。1974 年の炭鉱の閉鎖に伴って無人化して廃墟となった様態は、巨大地震が発生した後3000に崩壊過程の建築が散在する状況に類似している。経年劣化によって想2800

加速度（gal）

2600
2400

定できないほどに複雑な崩壊が発生している特異性は世界的にも類を

2200
2000
1800
1600
024681012141618202224時間（秒）見ない。崩壊中の軍艦島で取得した映像・音声・振動データはデータドリブンの建築構造解析などの新たな技術の礎となる可能性を秘めてい図 3 超高密度地震モニタリングの実験の様子： 左の写真は秋
葉原ダイビルでの実証実験。手のひらサイズのセンサノードに加速度センサボードを接続して床下に設置した。右の写真は振動台実験で実際に地震波を入力して位相特性、振幅特性、同期サンプリング性能を評価した。

る。軍艦島は 2015 年に世界遺産に登録されたこともあり、軍艦島に広がる都市空間の崩壊過程のセンサデータは歴史的建造物の記録の観点からも重要である。

図 8 自律型カメラシステム上に設置されている。屋上は比較的広いため、太陽光発電には据え置き型のソーラーパネルを用いている。3 号棟に設置したカメラからは、台風が来たあと図 6 のように実際に屋根が崩壊している様子が観測できた。図 7 は 30 号棟を撮影しているカメラからの映像である。30 号棟を撮影しているカメラも太陽光発電で駆動しているが、30 号棟を至近から撮影するために図 8 のような移動可能な自立型カメラシステムを開発した。加速度センサに関しては、日本航空電子工業の MEMS 加速度セ
図 5 赤色がモニタリング対象の建物[4]ンサを計 48 台設置している。
「3. 超高密度地震モニタリング」で用いたセンサは振動が比較的大きい地震時の揺れから建築構造物の健全性を評価することを目的としていたためノイズレベルと同時に価格も重視していた。それに対して、軍艦島モニタリングでは振動が微小な常時微動から建築構造物の健全性を診断していることからノイズレベルの低い高精度なものを用いている。常時微動の解析結果から建物の基礎の台⾵前台⾵後屋根の崩壊が進んでいるのが分かる

図 6 70 号棟の画像
軍艦島には電力のインフラが存在しないため、軍艦島モニタリングシステムに必要な電力は全て太陽光発電で供給している。長崎市の許可を一部が支持力を失っていることが確認できている。また、2016 年 4 月
14 日の熊本地震の際は軍艦島でも建物の揺れを計測した。地震前後で建物の固有振動数を比較したところ、この地震での構造的な損傷は生じていないことが確認できた。成果の一部は公開しているため、詳細はプロジェクトのウェブページ[4]を参照されたい。

取った上で小さな漁船で軍艦島に上陸すること、軍艦島は崩壊中の建物が複雑に入り組んだ地形であること、太陽光発電設備は建物の屋上に設置する必要があることなどの理由から、ソーラーパネルを大量に設置するのは困難な状況にある。特に軍艦島では屋上が既に崩壊している建物も少なくない。このような太陽光発電の制約により、各センシングシステムは 24 時間の連続運用はできず、電力状況に合わせて取得データ量の増加とデータロス時間の縮小を両立するように間欠動作している。また、全ての加速度センサは GPS 信号を利用して同期している。
図 5 に軍艦島の地図を示す。赤色の建物の部分が現段階でのモニタリング対象の建物である。図 6 は 70 号棟・65 号棟を撮影しているカメラからの映像である。70 号棟・65 号棟を撮影しているカメラは 3 号棟屋

５. チップスケール原子時計を用いたマルチモー
ダル計測
建築構造物、社会インフラ、あるいは都市を対象としたマルチモーダ
ル計測を行い、データを分析するためには、そのデータの位置情報と時刻情報が必要である。しかしながら、正確な時刻情報を確保することは簡単ではなく、GPS やネットワークを介した時刻同期が必要となる。前述した「3. 超高密度地震モニタリング」では無線ネットワークを介して時刻同期、「4. 軍艦島モニタリング」では GPS 信号を用いて時刻同期している。無線技術を使ってセンサ間の時刻同期を行う方法は広域での利用に制約があり、屋外で GPS 信号を使う方法はビルの中や地下、トンネルなどでは利用できない。この問題を本質的に解決するために、チップスケール原子時計（CSAC : Chip Scale Atomic Clock）を利用して、センサが自律的に高精度な時刻情報を保持するセンシングシステムを開発した[5]。表 1 に示す通り、CSAC はボード上に実装できるほど小型で低消費電力でありながら、ルビジウム原子時計に近い計時精度を有し、水晶発振器による計時よりも圧倒的に高精度である。CSAC をセンサモジュールに実装すれば、自律的に正確な時刻情報を保持できるため、計測データを収集し、データベース上で時刻情報に合わせた並べ替えをするだけで良い。また、アナログ型のセンサであれば、専用のインタフェースボードを介して接続することができ、データ収集のための手段を選ばない。すなわち、有線 LAN だけでなく 3G が使えるエリアや Wi-Fi

図 7 日本最古の鉄筋 コンクリート造集合住宅 30 号棟

ホットスポットにセンサを設置するだけで、時刻同期を確保したマルチール原子時計を用いたマルチモーダル計測について紹介した。2 節で課モーダル計測が可能となる。

題として時刻同期とエネルギーを紹介したが、もう 1 点課題を挙げると一般的なセンサモジュールは、CPU、センサ、フィルタ、A/D 変換器、するならば MEMS 加速度センサである。筆者らは、この 15 年間、建築構メモリ、ネットワークインタフェース等を装備しているが、CSAC を高造物 IoT センシングの研究を行ってきたが、真の意味でありとあらゆる精度な時計としてボード上に実装することは可能である。しかしながら、 建築構造物に IoT センサを埋め込むためには必要なのは小型・安価・高センサモジュールの CPU により、CSAC の時刻情報を計測データに付精度・低消費電力を全て兼ね備えた MEMS 加速度センサの登場である。
最大 1000 Hz で 0～2 G の加速度を 1×10-8 G rms/√Hz の精度で取得、位相特性・振幅特性がフラット、100 MB 分の加速度データをフラッシ

CSAC ボード

ベースボードセンサボードュメモリに一時的に蓄積、1 mW 以下の電力で動作、A/D 変換器内蔵、1000円以下の価格が全て満たされる統合チップが実現できれば世界を変えることができる。物理空間と電脳空間の融合に向けた初めの一歩として、建築、土木、物理、デバイス、ソフトウェア、通信など多くの分野の研X究者と協力しながら建築構造物 IoT センシングの社会展開を目指した

Z

い。

Y

７. 謝辞
軍艦島モニタリングは科学研究費補助金（26289194、代表: 濱本卓司）の助成を受けたものである。長崎市世界遺産推進室の特別な許可の下、日本航空電子の富岡昭浩氏のサポートを受けて実施した。チップスケー
CSAC（チップスケール原子時計）

MEMS 加速度センサ（カバー内）

ル原子時計を用いたマルチモーダル計測に関する開発は、SIP（戦略的イノベーション創造プログラム）「インフラ維持管理・更新・マネジメ

図9

CSAC を搭載した自律型時刻同期センサモジュール

加しようとすると、CSAC の計時精度が高すぎて遅延が生じるためにント技術」において、独立行政法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の委託業務として実施したものである。

CSAC の性能を生かし切れないという問題が生じる。これを解決するた

８. 参考文献

めに、専用の FPGA を装備した。FPGA を利用して CSAC の時刻情報を[1] Narito Kurata, Makoto Suzuki, Shunsuke Saruwatari, and Hiroyuki

計測データに付加することにより、センサモジュールの CPU は負荷をMorikawa,“Actual

受けず、正確なタイムスタンプを計測データに付与することができる。

Monitoring

開発したセンサモジュールを図 9 に示す。開発した CSAC を搭載した

Proceedings of the 14th World Conference on Earthquake

センサモジュールの時刻同期性能を振動台実験（図 10）により確認し、現在、実際の橋梁や高速道路に設置して維持管理技術への応用を目指した実証実験を行っている（図 11）。

Application

SystemusingofUbiquitous

Structural

Wireless

SensorNetworks,”

Engineering (14WCEE), 2008.
[2] Shunsuke Saruwatari, Takuya Kashima, Masateru Minami, Hiroyuki
Morikawa, and Tomonori Aoyama, “PAVENET: A Hardware and表 1 様々な時計・発振器

Software Framework for Wireless Sensor Networks,” Transaction
水晶of the Society of Instrument and Control Engineers, Vol.E-S-1,

発振器

No.1, pp.74-84, 2005.

セシウムルビジウム

原子時計

原子時計

5 万年

1000 年1000 年

1日

ングプロジェクト その 1: 研究計画と予備計測/長期計測,” 社団

大きさ0.1 m3

1000 cm3

1 cm310mm3[4] 軍艦島モニタリングプロジェクト, http://sarulab.inf.shizuoka.

消費電力

50 W

数 10W

30mW

10μW

CSAC

1 秒狂うのにかかる[3] 濱本 卓司, 倉田 成人, 猿渡 俊介 富岡 昭浩, “軍艦島モニタリ

時間

法人日本建築学会学術講演梗概集, 2015.

ac.jp/battleship/.
[5] Narito Kurata, “Development of Sensor Module for Seismic and６. あとがき

Structural Monitoring with a Chip-scale Atomic Clock,”16th

本稿では、建築構造物 IoT センシングシステムとして筆者らが取り組World Conference on Earthquake Engineering (16WCEE), 2017.

んでいる超高密度地震モニタリング、軍艦島モニタリング、チップスケ
Profile___________________________________________________________________

図 10 振動台実験

図 11 設置したモジュール

猿渡 俊介 （さるわたりしゅんすけ）

2007 年東京大学大学院博士課程修了。博士（科学）。東京大学先端科学技術研究センター助教、静岡大学大学院情報学研究科講師を経て 2016年より大阪大学大学院情報科学研究科准教授。
ワイヤレスネットワーク、センサネットワークの研究に従事。情報処理学会、電子情報通信学会、IEEE、ACM 各会員。

倉田 成人 （くらたなりと）

1986 年東京大学大学院工学系研究科建築学専門課程（地震研究所）修士課程修了。博士（工学）。鹿島建設・小堀研究室、同・技術研究所を経て 2014 年より筑波技術大学産業技術学部産業情報学科教授。建築情報学、構造工学、地震工学の研究に従事。日本建築学会、計測自動制御学会、IEEE、電子情報通信学会各会員。