茨城大学重点研究「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」

茨城大学工学部附属
防災セキュリティ技術教育研究センター

２０１３年度報告書

茨城大学重点研究「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術創出事業」
平成 25 年度報告書刊行にあたって
プロジェクト代表

呉 智深

本研究課題は，平成 23 年 4 月に課題募集プロポーザルとその審査により茨城大学重点研究課題として認定され，工学部，教育学部および茨城大学センター教員から構成される異分野研究者の集う場として活動が始まりました．本年度は活動 3 年目を迎えることとなりました．
この報告書では，学術誌論文をはじめとする研究成果に加えて，参加メンバーの学術企画の開催や参加，受賞例についても整理しましたが，「防災セキュリティ技術」という学際領域に類するテーマが示すように，昨年度に引き続き，多種多様な研究活動とその成果を収めてきたことが分かりました．
この重点研究課題で芽生えた研究成果は，平成 24 年 1 月に開所式が行われた工学部付属教育研究センター「防災セキュリティ教育研究センター」に引き継がれ，平成 25 年 4 月には，日本・中国・韓国各国の関係
分野の先進的研究者が集う国際シンポジウムを土木学会茨城会と共催，平成 25 年 12 月には日本リモートセンシング学会国土防災リモートセンシング研究会主催 WS「次の大災害時に備えて、衛星画像の可能性」
を後援(工学部)し，センターメンバーが主催側に参画しました．「教育と研究」双方の分野を対象として着実に成果を重ねつつあり，今後ますますの発展に向けて鋭意努力してゆく所存であります．
末筆とはなりますが，茨城大学重点研究課題として採択頂き，茨城大学を代表する研究課題の一つとして諸方面の応援と援助を頂きました茨城大学に心から感謝申し上げますとともに，必ずしも十分でなかった研究交流にも関わらず，本誌に示す多大なる研究成果を上げている参加メンバーに心から敬意と謝意を表します．
今後の研究活動への努力をお約束し，関連する皆様に感謝を申し上げますとともに，ここに平成 25 年度の研究成果を報告させて頂きます．

平成 26 年 3 月吉日
プロジェクト代表 呉 智深

■「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術創出事業」
プロジェクト参加教員一覧（研究項目）
呉 智深（工学部都市システム工学科・教授）
社会基盤の超寿命化技術開発およびマネジメントシステムの構築を主担当
沼尾 達弥（工学部都市システム工学科・教授）
持続可能な建設材料の開発を主担当
今井 洋（工学部電気電子工学科・教授）
防災セキュリティセンシング技術を主担当
桑原 祐史（広域水圏環境科学教育研究センター・准教授）
地理情報システムによる環境情報変遷・変化の統合化技術の高度化を主担当
原田 隆郎（工学部都市システム工学科・准教授）
社会基盤システムのエコデザインおよびライフサイクルデザインに関する研究を主担当
横田 浩久（工学部電気電子工学科・准教授）
光防災センサネットワーク技術を主担当
伊藤 孝 （教育学部学校教育教員養成課程(理科教育) ・教授）
地理情報の生成における技術的注目点の整理・提案を主担当
湊 淳 （理工学研究科・教授）
CO2 センシング技術の開発とその地理情報化を主担当
武田 茂樹（工学部メディア通信工学科・教授）
センシング情報の収集技術の高度化を主担当
外岡 秀行（工学部情報工学科・准教授）
衛星リモートセンシングによる環境情報変遷の情報化を主担当
車谷 麻緒（工学部都市システム工学科・准教授）
社会基盤システムの劣化予測および超高寿命化シミュレーション技術開発を主担当

茨城大学重点研究とは…
「茨城大学は、研究推進方針において重視している、特色ある重点研究の育成と推進を目指して、優れた研究実績を有する研究グループが実施し、学術的及び社会的に卓越した研究成果の創造を目指す
研究プロジェクトを重点研究として認定する。」
茨城大学 重点研究認定制度実施要項 定義「人の暮らしを豊かにするライフサポート科学の創成」報告書記述より抜粋，2010 年度（代表：増澤 徹（茨城大学教授））

【目次】

Ⅰ.研究報告（H25 年度参加教員発表の代表的な学術論文集）1.

呉智深，宮田茉実，黄 璜「構造ヘルスモニタリングにおける分布型光ファイバセンシング技術の高速計測性能向上に関する研究」[土木学会論文集 投稿中]
-1-

2.

Shota Suto and Shibusawa Susumu,
A tabletop system using infrared image recognition
for multi-user identification,
P. Kotze et al. (Eds.): INTERACT 2013, Part II, LNCS 8118, pp. 55-62,
Sept. 4, 2013, Cape Town, South Africa.
- 10 -

3.

楊 黙，湊 淳，小澤哲，土田寛｢防災のための気泡管の画像を用いた傾斜計測装置の開発｣
土木学会論文集 G（環境），地球環境研究論文集 第 21 巻 Vol.69 No.5,pp73-77，2013.
- 18 -

Ⅱ．プロジェクト業績
1.

活動内容

- 23 -

2.

実績一覧- 24 -

Ⅰ.研究報告(H25 年度参加教員発表の代表的な学術論文集)

茨城大学重点研究プロジェクト 「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」
防災セキュリティ技術教育研究センター

構造ヘルスモニタリングにおける分布型光ファイ
バセンシング技術の高速計測性能向上に関する研究
呉 智深1・宮田 茉実2・黄 璜3・1正会員

茨城大学教授 工学部都市システム工学科（〒316-8511 茨城県日立市中成沢町4-12-1）
E-mail: zswu@mx.ibaraki.ac.jp
2非会員

茨城大学大学院 理工学研究科都市システム工学専攻（同上）E-mail: 11nm821r@ hcs.ibaraki.ac.jp
3非会員

茨城大学工学部（同上）E-mail: hhly9527@ gmail.com
都市インフラ構造物健全性をリアルタイムで構造ヘルスモニタリング(SHM)システムを構築していくにあたり，光ファイバセンシング技術が注目されている．その中でもブリルアン散乱を用いたPPP-BOTDAは動的分
布計測を可能であり，より高度なSHMの実現に対する期待が高まっているが，計測値の安定性や精度には十分な検証とはなっていない．本研究では，リアルタイムで構造物の損傷や性能をセンシングするSHMシス
テムにPPP-BOTDAを適用させるため，高速計測時の安定性の確保，及び計測精度を向上させることを目指した．そこで無載荷部をダミーゲージとし，系統誤差の補正手法を提案し，ランダム誤差の補正手法における定性的・定量的検討を行った．また，実橋梁にて動的計測を行い，ダミーゲージによる補正に加えウェーブレット解析を取り入れることで，より高周波の波も捉えることを可能とし，実構造物への適用の可能性を実験的に検討した．

Key Words : PPP-BOTDA, rea-ltime structural health monitoring, optical fiber, precision, dynamic sensing

注目されている 8),9),10) ．BOTDA は光ファイバ内に特定の計測部を持たないため，安価な汎用の光ファイバをその現在，高度経済成長期に大量に作られた鉄道橋や道路
ままセンサとして用いることが可能な上，全長すべてが橋といった橋梁構造物は，建設から 50 年余経過し，設
センサとなる．そのため，唯一分布計測を可能にしたセ計耐用年数を迎えつつある．これらの老朽化が進んだ構ンサであり，SHM に最適と言える 11),12),13),14)．
造物を効果的に維持・管理していくため，構造ヘルスモ
従来の BOTDA 系のセンサは動的計測が不可能なばか
1) , 2), 3), 4)
ニタリング(SHM)に対する期待が高まっている
りか，FBG センサに比べ精度が低いといった欠点があ．
ったため，SHM に対して適切なセンサとするのは困難
しかし，高度な SHM を行うためには構造物のひずみをであった 15), 16)．近年になって動的計測（最大計測周波数
広範囲に分布計測する必要があるため，従来型の多点型センサでは，非常に多くのセンサと計測機器が必要とな
50～60Hz）を可能にし，測定距離分解能（静的計測時で5) , 6), 7)
り現実的ではなかった
最小 100mm，動的計測時で最小 500mm が計測可能）が．そこで，一本の光ファイ改良された PPP-BOTDA (Pulse-PrePump Brillouin Optical
バで広範囲の測定が可能な光ファイバセンサの適用が求Time Domain Analysis)が開発された．PPP-BOTDA によりめられている．主な光ファイバセンサは，光ファイバ内計測したひずみは，測定距離分解能の平均ひずみであり，にブラッグ回折格子を設け，その波長のシフト変化量を利用した多点型センサの FBG(Fiber Bragg Grating)センサや， 一回の計測で測定距離分解能を任意移動距離（最小移動距離 50mm）分ずらしながら光ファイバ全長を計測する
光ファイバの両端からパルス光を入射させてブリルアン
ことが可能である（図-1 に PPP-BOTDA の計測概念図を
散乱光の波長のシフト変化量を利用した分布型センサの示す）．しかし，計測値の不安定性や計測精度には未だ
BOTDA (Brillouin Optical Time Domain Analysis)系センサが1. はじめに1-1-茨城大学重点研究プロジェクト 「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」
防災セキュリティ技術教育研究センター

大きな問題が残っている．
そこで本研究では，SHM に PPP-BOTDA を適用させた
めに計測時の安定性の確保し，計測精度を向上させると伴に，実橋梁の鉄道橋や道路橋の現地計測を行い，実構造物への適用の可能性を実験的に検討した．

(4) PPP-BOTDA の測定結果
PPP-BOTDA を用いて計測した無荷重・無振動時のひずみを比較した．静的計測には±30μ 程度のばらつきが生じており（図-3 に参照），動的計測には，常時±10μ程度のノイズ（ランダム誤差）に加えて低周波の大きな波のノイズ（系統誤差）が生じており，計測値が不安定である（図-4 に参照）．

PPP-BOTDAについて(1) PPP-BOTDA の計測原理
ファイバの一端より光パルスを，他端より連続光を入射する．2 つの光周波数を適切に設定すると，2 つの光が出会った地点でパルス光の入射端に特殊な後方散乱光（誘導ブリルアン散乱光）が発生する．光パルスを入射し後方散乱光が戻るまでの時間がその後方散乱光を発生した地点までの距離に相当し，位置を求める．ブリルア
ン散乱光には，ファイバに加わるひずみにより周波数がシフトする性質があり，それを測定することでひずみを求める．また，PPP-BOTDA の高い SN 比の特徴により標準偏差の再現性が確認でき，さらに高分解能の特徴により 2cm 空間分解能が達成できた．更に，これらの性能を活かすうえで高性能な入射レーザを用いて高速に計測可能な計測装置（ NEUBRESCOPE NBX-6050）を実現した 17)．

図-1 高性能 PPP-BOTDA の計測概念図

光ファイバ(2) PPP-BOTDA 計測モード
高速計測 PPP-BOTDA には 2 種類の測定モードがある．
それらの特徴を表-1 に示す．FS（Frequency Scanning）モードは，静的ひずみに対して計測を行っており，既存の研究においては連続計測を行い，その平均値を用いることで精度の向上をはかっていた．これを測定モード１とした．AT(Amplitude Transfer)モードについての誤差の低減
及び精度の向上を目指す．これを測定モード２とした．
その際に，静的ひずみに対しては測定モード 1 との比較も行った．

BFRP被覆材

測定距離分解能 (最小500mm)(500mm)
任意(500mm)
移動距離 (50mm)(最小50mm)
図-2 分布センシング用光ファイバセンサ

40
ひずみ(μ)

2.

また，含浸から硬化するまでの間，内部の光ファイバにある程度のテンションを与えた状態を維持することで，ケーブルにプリテンションが導入され圧縮ひずみも測定可能となる．更に施工が容易な為，実構造物へのロング
ゲージセンシングに適している．

PPP-BOTDA
FBG
ひずみゲージ

20
0
-20

0

5

10

15

20

-40

(3) 分布センシング用光ファイバセンサの作製方法
組紐に光ファイバを通しエポキシ樹脂を含浸・硬化させた．センサ外観を図-2 に載せる．被覆材である
BFRP と光ファイバは完全に一体化している．組紐を用いることにより被覆材であるバサルト繊維を光ファイバの周囲に均一に配置することができ，さらに光ファイバ
心線と同程度のセンサ径を実現した． BFRP を被覆材に用いることですべり制御だけでなく，長期計測時の疲
労・クリープひずみの抑制効果，外部からの腐食要因物
質の遮断による腐食損傷防止，亀裂近傍での応力集中による損傷防止 といった 2 次的な効果も期待できる．

計測回数
図-3 無荷重時の出力ひずみ（測定モード 1）

PPP-BOTDA
FBG
ひずみゲージ40
ひずみ(μ)

20
0
-20

0

10

20

30

40

-40
時間(s)
図-4 無荷重時の出力ひずみ（測定モード 2）2-2-

茨城大学重点研究プロジェクト 「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」
防災セキュリティ技術教育研究センター

振動部

PPP-BOTDA

敷 設 長

ひずみ ()200mm 200mm 200mm
ひずみゲージ 60mm

無振動部

時間 (sec)

図-5 動的実験の概要念図

図-6 載荷部の時間－出力値関係

ひずみ ()ひずみ ()補正後
参考値

時間 (sec)

時間 (sec)
図-8 システム誤差補正後の時間－ひずみ関係

図-7 無載荷部の時間－出力値

る．載荷部の計測値（図-6）から無載荷部の計測値（図-7）を除去した結果が図-8 である．これより，ひずみゲージの計測値付近で安定し，系統誤差が低減できたことがわかる．また，ダミーゲージの計測値に FFT 解析を行ったところ，低周波に卓越周波数がみられなかったことから，逆 FFT 解析等による系統誤差の補正は困難である．このことからも，系統誤差に対してはシステム
誤差の補正が適していると判断した．

3. PPP-BOTDA 静的計測におけるひずみ検出特性と性能の向上手法

BOTDA計測値 ()(1) 静的実験概要
静的ひずみに対する PPP-BOTDA の性能向上手法を検討するために，室内にて計測を行った．図-5 に実験概要図を示す．PPP-BOTDA とひずみゲージを敷設したアルミ板の片側を固定し，片持ち梁を模した試験体を使用した．静的ひずみを計測するために，自由端側に任意の変位(中央部最大ひずみが 15µ，30µ，50µ，70µ，100µ)を与えた．またシステム誤差補正用に同様の試験体を机上に設置し，この試験体中央におけるセンサの計測値を非計測部の値とした．

200

1回計測
20回平均

150

y = 1.11x100
50

y = 0.91x00(2) 静的実験結果およびノイズ除去方法
載荷部の試験体における中央最大ひずみが 50µ 時の時
間とひずみの関係を図-6 に示す．一定荷重を載荷しているにも関わらず，系統誤差が大きく生じており，計測値が不安定である．
光ファイバは 1℃に対し 10µ 程度の影響を受ける．また，熱膨張や機械的な影響など，計測値には純粋なひずみ以外の要因が含まれていると考えられる．そこで，まずはこれらの影響を取り除くためにシステム誤差の補正を行った．図-7 に，無載荷部の時間とひずみの関係を示す．以降，この非計測部をダミーゲージとして表記す

20

40

60
80
参考値 ()100

120

図-9 測定モード 1 の計測値
200

BOTDA計測値

()

補正前
150
y = 1.97x100
50

y = 0.89x0050
参考値 (m)
図-10 測定モード 2 の計測値

3
-3-

100

茨城大学重点研究プロジェクト 「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」
防災セキュリティ技術教育研究センター(a)全計測波形

そこで，この補正を行った値を平均したものを静的計測
におけるノイズ除去後の値として，各荷重において精度の評価を行った．まず，測定モード 1 における計測結果
を図-9 に示す．1 回計測では誤差率が 48.3%に対し，20
回計測平均では誤差率が 23.4％と安定した．次に測定モード 2 における測定結果を図-10 に示す．ノイズ除去前
は傾きが 2 倍近く大きな値を示していたが，ノイズ除去により測定モード 1 と同程度の傾きに近づいた．また誤差率を算出したところ，ノイズ除去により 116％から
21.5％まで大きく低減することができた．これより静的計測においては，ダミーゲージを用いてシステム誤差補正を行い，高速測定平均を算出することで，測定モード
1 と同程度，若しくはそれ以上の精度の向上の可能性を
見出した．

100

PPP-BOTDA(振動部)
PPP-BOTDA(無振動部)
ひずみゲージ75

ひずみ(μ)

50
25
0
-25
-50 0

10

20

30

時間(s)

ひずみ(μ)(b)振動時計測波形

4. PPP-BOTDA 動的計測におけるひずみ検出特性と性能の向上手法

30
20
10
0
-10
-20
-30
-40 12-50

図-11 最大片振幅 15µ の振動波形― PPP-BOTDA（振動部）― PPP-BOTDA（無振動部）― ひずみゲージ

13

14

15

16

17

時間(s)
図-11 最大片振幅 15µ の振動波形(1) 動的実験概要
動的ひずみに対する PPP-BOTDA の性能向上手法を検討するために，室内にて計測を行った．試験体は静的計
測と同様，図-5 に示したものとする．自由端側に任意の変位(中央部における最大ひずみが 50µ，35µ，25µ，15µ)を与え自由振動させた．なお変位は PPP-BOTDA の計測値が安定する約 10 秒後に載荷した．

(a)全計測波形
100

PPP-BOTDA
ひずみゲージ

ひずみ(μ)

75
50
25
0
-25

(2) 実験結果およびノイズ除去方法
自由振動により動的計測を行ったところ，最大ひずみ15µ において誤差率が大きく上昇した．このことより，
最大片振幅ひずみ 15µ の波形においてノイズ除去を行っていく．図-11 に最大片振幅ひずみ 15µ における PPPBOTDA の振動部と無振動部，60mm ひずみゲージ（計測周波数を 50Hz）の振動波形を示す．なおこれ以降，(a)は振動前後も含む全計測波形，(b)は振動直前から 5 秒
間の波形とする．全計測波形は，計測初期の約 10 秒間は無振動のため，ひずみゲージは一定の値を示すのに対し，PPP-BOTDA は，振動部および無動部とも計測初期から約 10 秒間は波形が安定しないばかりか，その後も不安定な波形を示している．また振動時には，振動部のみが振動波形を観測したもの，ひずみゲージと比べるとノイズが非常に大きい．そこで，まずはダミーゲージを用いてシステム誤差の補正を行った．この時の時間－ひずみ関係のグラフが図-12 である．(a)の全計測波形を見ると，振動前，振動後ともに系統誤差が低減され，計測値が安定している．しかし，(b)の振動直前から 5 秒間の波形を見ると，局所的に振幅が大きく出ているところがあり，ばらつきが生じている．

-50 0

10

20
時間(s)

30

ひずみ(μ)(b)振動時計測波形
30
20
10
0
-10
-20
-30
-40 12-50

13

14― PPP-BOTDA― ひずみゲージ
15
16

17

時間(s)

図-12 システム誤差補正後の振動波形

これをランダム誤差の影響と考え，このノイズの除去を行うために，3 つの手法を試みた．以下にそれらの特徴とノイズ除去を行った際の結果を示す．
a) 移動平均法
ランダムノイズ（高周波振動を含む）であれば，真値に対して誤差を含むデータ点が上下に存在する確率は等しいという性質を持つ．従って，前後の時間におけるデ4-4-茨城大学重点研究プロジェクト 「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」
防災セキュリティ技術教育研究センター

ータを和して平均すると真値に近づく．しかしこの方法
は，時間軸にずれが生じるとともに，極値の低減が問題となるため，PPP-BOTDA においてランダムノイズに対しての使用は不適切であった．ノイズ除去を行ったもの
を図-13 に示す．
b) 短時間フーリエ変換
一定の大きさの窓関数を用いて連続ひずみ信号を短く分割し，その結果をフーリエ変換してスペクトルを計算する 19)．しかし, PPP-BOTDA において最大計測周波数は50-60Hz であり, ノイズ範囲と振幅が同じのひずみ信号の分割区間を細分ことができないという問題がある 18)．精度良くノイズ除去することが困難なため，ウェーブレッ
ト変換を試みた．
c) ウェーブレット変換
ウエーブレット分解は，各々のレベルにおいて低周波と高周波に分解され，近似係数(Approximation coefficients)と詳細係数(Detail coefficients)が得られる．これらの分離した近似係数と詳細係数は相互影響がない為，計測対象の動的応答と関係性のない信号を分離する効果があると考えられている 20)．そして，分離した近似係数と詳細
係数また再合成演算ができ，再合成の過程中係数に閾値処理を行い，ランダムノイズを除去する効果があると考えられている．この手法は既存のフーリエフィルタと異なり，時間序列で周波数分析ができる．ノイズ除去を行ったものを図-14 に示す．
(3) 計測精度の評価
動的計測の計測精度の評価は，以下の 3 つの指標を用いて行った．
a) 平滑評価
理論値により実測値の違いを評価する．人によって感じ方が異なることも考えられるが，波形全体の変化などの確認に有効である．
b) 極値（振幅）
実測値と理論値の波形の極値を比較する．なお本実験では，絶対誤差および相対誤差を求め，それぞれ初期 3 つの波の最大片振幅 6 点における誤差を平均したものとする．
c) 二乗平均平方根誤差
実測値と理論値の波形を二乗平均平方根により比較評価
する．散らばり具合を表す指標のため，振動全体の誤差の評価が可能．まず視覚評価から，振動部の波形から無振動部分の波形を除去することで，計測初期から終了にひずみ(μ)

かけ低周波のノイズが除去され計測が安定した．このシステム誤差の補正を行ったものを，以降第１波形とする．
また，ウェーブレット解析を行うことで，ノイズが除去されより鮮明な波形となることが確認された．この第１波形にウェーブレット解析を行ったものを，以降第２波形とする．
続いて図-15 に極値（振幅）および二乗平均平方根誤差各指標による計測精度の評価比較を示す．すべての指標において，計測値よりも第２波形の計測誤差が一番小
さくなることが確認された．このことより，これ以降動的計測時のノイズ除去は，第２波形のノイズ除去方法を用いることとした．

30
20
10
0
-10
-20
-30
-40 12
-50

100
75
50
25
0
-25

13

14

15

PPP-BOTDA
ひずみゲージ

1617

ひずみ(μ)

時間(s)図-13 移動平均によるノイズ除去後の振動波形

30
20
10
0
-10
-20
-30
-40
-50 12

100
75
50
25
0
-25

13

14

15

PPP-BOTDA
ひずみゲージ

16

17

時間(s)
図-14 ウェーブレット変換によるノイズ除去後の振動波形
12
計測値
第１波形
第２波形

10
8
6
4
2
0

絶対誤差(μ)相対誤差(×100%)
図-15 誤差の評価

5
-5-

二乗平均
平方根誤差(μ)

茨城大学重点研究プロジェクト 「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」
防災セキュリティ技術教育研究センター

φ9-9

載荷点

2100

2-D9
900

900

2-D9

1400
700

200

0
0

2-D13
1700

10
0
0

荷重 (kN)

0.51

0.68

0.85

1.02

1.19

1.36

1.53

1.7

600

ひずみゲージ
FBG
PPP-BOTDA(測定モード１)
200
400
600
800
1000
PPP-BOTDA(測定モード２)

400
200
0

30

0

0.17 0.34 0.51 0.68 0.85 1.02 1.19 1.36 1.53 1.7

距離(m)

20
10

図-17 荷重 7ｋN 載荷時の梁のひずみ分布（上）

0
0

200

400

600

800

及びひび割れ状況（下）

1000

2100

ひずみ(μ)
ひずみ(μ)

図-19 全測定区間の平均ひずみと荷重関係

25
たわみ(mm)0.34

800

ひずみ(μ)

20

0.17※括弧内の数字はゲージ長（単位：mm）

2-D13

単位:mm

図-16 試験体の寸法および配筋詳細30

FBG(300)
ひずみゲージ(60)PPP-BOTDA測定モード１(100)
PPP-BOTDA測定モード２(500)

20

1400
700
0

15

0 0.17 0.34 0.51 0.68 0.85 1.02 1.19 1.36 1.53 1.7

10

距離(m)

5
0
0 0.17 0.34 0.51 0.68 0.85 1.02 1.19 1.36 1.53 1.7
距離(m)図-18 荷重 15ｋN載荷時の梁のひずみ分布（上）図-20 載荷時の梁のたわみ分布

及びひび割れ状況（下）5. RC 梁の静的曲げ試験による検討

図-17 に 7kN 荷重時の各センサのひずみと計測位置の関係，及びその際のひび割れ状況を示す．なお，測定モ
ード１は 20 回計測の平均値，測定モード２については前述した手法（静的計測に対するノイズ除去）を用いた．
測定ゲージ長が異なるためひずみの大きさは，ゲージ長が小さいほど大きな値を示すとともに，ゲージ長が小さ
いほどひび割れ位置が顕著に現れる．測定モード１の結果を見ると，ひび割れ図とほぼ同じ位置にひずみが顕著に出ている．また，測定モード２においては，ゲージ長の近い FBG と近い値を示していることから，PPPBOTDA に対する有用性が期待される．また，図-18 には 15kN 荷重時の各センサのひずみと計測位置の関係，
及びその際のひび割れ状況を示す．こちらについてもひび割れの検知，及び精度良くひずみを捉えられていた．
続いてゲージ長の異なるセンサを比較するために，図-19 に各荷重における各センサの全測定区間（1500mm）の平均ひずみの関係を示す．全てが近い値を示した．また, 共役梁法による 7kN 荷重時の測定モード１とモード(1) 試験概要
構造物に対する静的計測の評価を行うために，RC 梁にセンサを敷設し，モニタリング試験を行った．試験方法は，梁中央に 1 点載荷とした．図-16 に試験体の寸法
および配筋詳細を示す．なお，計測に用いたセンサは，
PPP-BOTDA およびロングゲージ FBG センサ（ゲージ長300mm を 5 本連続敷設），60mm ひずみゲージ（25 枚連
続敷設）を試験体底面および側面の引張鉄筋位置にそれぞれ 1.5m 敷設した．なおこれ以降，ロングゲージ FBG
センサの計測周波数を 50Hz とする．また，長時間の試
験のため，室内温度と試験体の熱膨張の影響を考慮する
ために，PPP-BOTDA とロングゲージ FBG センサ，熱電対を RC 梁試験体と同様の梁に敷設した．計測方法は，載荷荷重 3，5，7，10，15，20，25kN の荷重時において計測を行った．
(2) 試験結果
6-6-茨城大学重点研究プロジェクト 「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」
防災セキュリティ技術教育研究センター

２の値を用いてたわみを計算した．図-20 に各センサの計
測位置に対するたわみ分布状況を示す．測定モード２がモード１より短い計測時間であり, 同じ結果を与えるということが分かった．また，ひずみゲージを基準に相対誤差を求めたところ，FBG が 6.4%，PPP-BOTDA 測定モ
ード 1 が 15.7%，PPP-BOTDA 測定モード 2 が 5.1%とな
り，PPP-BOTDA 動的計測における有用性を示した．

図-22 に使用センサおよびセンサの敷設位置を示す．なお，計測に用いたセンサは，PPP-BOTDA およびロング
ゲージ FBG センサ（ゲージ長 1m を 14 本連続敷設）であり，計測は，車両が上り車線（センサ敷設側）走行時のみを行った．
また，光ファイバセンサを用いた SHM を実現していく上で重要になるのが施工性の良さである．そのため，施工性向上のためのセンサ敷設方法について述べる．光
ファイバ素線をバサルト繊維で覆ったものを事前に準備し，現場でプリテンションを導入，樹脂により硬化させることを試みた．この敷設方法を以下に示す．まず高い
接着性確保のため表面処理を行った．表面処理としてコンクリート表面をヤスリがけ，その後エタノール（もしくはアセトン）で汚れを除去した．位置出しを行った後,センサの片端を CN で仮止め後，速乾性樹脂を接着した．
センサのもう片端を滑車にかけ，錘をつけてテンション
をかけ，光ファイバセンサを 2m程度エポキシ樹脂で含

6. 道路橋の現地計測(1) 対象道路橋および計測概要
本計測の対象道路橋は，東茨城郡茨城町奥谷地内における玉里水戸線の涸沼川に掛かる橋梁の川根大橋（1963年 10 月竣工，全長 136.2m，6 スパン）であり，橋梁の北側第 1 径間桁下表面（東側）にセンサを敷設した（図-21 参照）．
北側

ひずみ(μ)

南側

センサ敷設領域
図-21 対象道路橋
北側

CL

1000

1500

1270

FBGセンサ

1500

南側
10800
1000
1500
PPP-BOTDAセンサ

図-24 最大ひずみ 60μ時振動波形（ノイズ除去後）
440

単位:mm
ひずみ(μ)

21600

時間(s)

時間(s)
図-25 最大ひずみ 30μ時振動波形（ノイズ除去後）ひずみ(μ)

ひずみ(μ)

図-22 使用センサおよびセンサ敷設状況

時間(s)図-23 最大ひずみ 100μ時振動波形（ノイズ除去後）

7
-7-

時間(s)
図-26 最大ひずみ 15μ時振動波形（ノイズ除去後）

Fourier Spectrum (/s)

二乗平均平方根誤差(μ)

茨城大学重点研究プロジェクト 「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」
防災セキュリティ技術教育研究センター（最大ひずみ）
100μ
60μ

2

FBG
BOTDAモード2

1.5
1
0.5
0
0

30μ

5

15μ

10

15

20

Frequency (Hz)図-27 誤差の評価

図-28 誤差の評価の結果，ウェーブレット解析により高周波数を除去浸させた．含浸させた部分を養生テープで固定し，含浸することでランダム誤差の低減を可能とした．これさせていない部分に速乾性樹脂を接着した．センサ敷設
により，最大片振幅 15µ までの正弦波による振動波
時の写真を図-22 に載せる．
形を精度よく計測可能とした．
(4) 動的ひずみに対するノイズ除去を用いて実橋梁に適(2) 計測結果応した．その結果，±20μ程度の常時発生する誤差
図-23～26 に，ノイズ除去後の最大ひずみ 100μ，60μ，と同程度のひずみであれば，構造物の振動特性を把30μ，15μ 時の振動波形を示す．視覚評価から，十分な握することが可能である．それ以上のひずみにおいノイズが除去できているとは言いがたいものの車輌通過ては，安定性及び精度の向上が見られ，SHM に対し時の振動を捉えることが出来た．
て適応可能な程度の精度を確保することができた．
図-27 に最大ひずみ 100，60，30，15μ 時の二乗平均平方根誤差の計測精度の評価を示す．極値の評価は，明確
謝辞：本研究を行うにあたって，ニューブレクス株式会
な最大値を見つけ出すことが困難だったため，二乗平均社には多大なるご協力をいただきました．ここに記して，平方根誤差のみにて計測精度の評価を行った．最大ひず
厚く御礼申し上げます．
み 15μ 時以外では，ノイズ除去により誤差の低減が見られたが，15μ 時ではノイズ除去により誤差が大きくなっ
参考文献
た．これは，PPP-BOTDA は常時±20μの誤差があるため， 1) コンクリート技術シリーズ No.76 コンクリート構造物のヘルスモニタリング技術，土木学会，2007.
振動の計測に至らなかったことが原因と考えられる．
2) 呉智深，許斌，原田隆郎：都市インフラに関する構造ヘル
スモニタリングの現状と展望-展望論文-，応用力学論文集，

7. 結論

Vol.6, pp.1043-1054, 2003.
3) 蓮井昭則：既設橋梁の維持管理手法に関する研究（その 1）

本報の結論は以下の通りである．
4)(1) PPP-BOTDA の高速計測において，振動部波形から無振動部波形を除去（システム誤差の補正）すると計測が安定し，系統誤差を低減することが可能となっ5)た．
(2) 静的ひずみにおいては，PPP-BOTDA の高速計測で得た値にシステム誤差の補正を行い，それを平均する
ことで，計測精度の向上が可能であることを示した． 6)
また，このノイズ除去法を RC 柱，RC 梁において適応したところ，誤差の低減を確認し，構造物適用への可能性を見出した．
7)(3) 動的ひずみにおいては，PPP-BOTDA の高速計測で得た値にシステム誤差の補正を行い，系統誤差を低減
8)した．更にその波形からランダム誤差を除去する為に，移動平均法やウェーブレット解析を試みた．そ8-8-―鋼橋の挙動モニタリング結果―，ハザマ研究年報 2006.12
小西真治：鉄道構造物のメンテナンス技術に関する研究開発の現状と展望，土木学会論文集 F，Vol.64, No.4, pp.369-380,
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Vol.7, No.2, pp.143-156,2008
呉智深，高橋貴蔵，須藤佳一：光ファイバセンサによるコ
ンクリート曲げ部材のひび割れモニタリングに関する研究，
コンクリート工学年次論文集，Vol.22，No.1，pp.409-44，
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岩下健太郎：光ファイバによるコンクリートのひび割れ幅測定に関する実験的研究, 日本機械学会 No.09-30,2009.
藤橋一彦，藤川富夫，前田康男，平田洋一，柏井善夫，上原幹夫，小松宏至：BOTDR・FBG・OTDR 各方式の光ファ茨城大学重点研究プロジェクト 「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」
防災セキュリティ技術教育研究センター

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15) 李哲賢，津田勉，澤貴弘：PPP-BOTDA を用いた高分解能

159,2004.9(10cm)かつ高速(10Hz)分布計測の実現, 信学技報，電子情報

9) 呉智深，高橋貴蔵：光ファイバと複合繊維を用いた混合セ

通信学会，pp.39～44,200816) 李哲賢，津田勉，Artur GUZIK，宮武美由紀，牧田篤，高ンサによる損傷検知，コンクリート工学年次論文集，
Vol.24，No.1，2002

野宏和，岸田欣増：現場に適用した 2cm 空間分解能ブリ

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11) 李哲賢，津田勉，岸田欣増：PPP-BOTDA 測定技術を用い

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14) 岩城英朗，岡田敬一：高分解能光ファイバ分布ひずみセン
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験, 土木学会第 60 回年次学術講演会，6-129,2005.9

ENHANCEMENT OF MEASURING STABILITY USING DISTRIBUTED FIBER OPTICSENSING TECHNIQUE
Zhishen WU, Mami MIYATA, Huang HUANG
Fiber optic sensing techniques are expected to provide a promising sensing technology for distributed
strain measurements. Regarding the on-going development of the pulse-prepump Brillouin optical time
domain analysis (PPP-BOTDA) based fiber optic sensing technique, in nature holding the excellent abilty
for distributed measurements, is suitable and feasible to be developed for implementing structural healthmonitoring (SHM) strategy. However, the stability and accuracy of PPP-BOTDA based dynamic strain
measurement are inadequate for measuring low-level strains. In this study, an enhancement of measuringstability using PPP-BOTDA based dynamic stran measurement is proposed. First, the measurement
performance of the standard and the high sampleing modal of PPP-BOTDA are evaluated in detail. An
de-noising method of systemic measuring eorrs is developed using the unstrained part of the measured
optical fiber as a refence part to improve the stability of the strained part. Moreover, combining the
distributed measuring ability of PPP-BOTDA-based measurement and the discrete wavelet transformbased signal decomposition, high-level approximation coefficients of a reference un-strained sensing
portion of the scanned fiber optic sensor is used to criticize the systemic shift of the strained sensing parts
to ensure the accuracy of static strain measurements and maintain dynamic strain information in the highfrequency band. It is found that the minimum strain resolution is up to 15 μ, while the sampling rate is
0.017 s. Finally, the practical applications of the proposed method for the dynamic monitoring of vehicleinduced bridge vibrations are discussed.

9-9-茨城大学重点研究プロジェクト 「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」
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A Tabletop System Using Infrared Image Recognition
for Multi-user Identification
Shota Suto1 and Susumu Shibusawa 2
1

Ibaraki University, Graduate School of Science and Engineering, Nakanarusawa 4-12-1,
Hitachi, Ibaraki 316-8511, Japan
12nd304x@hcs.ibaraki.ac.jp
2
Ibaraki University, Dept. of Computer and Information Sciences, Nakanarusawa 4-12-1,
Hitachi, Ibaraki 316-8511, Japansibusawa@mx.ibaraki.ac.jp

Abstract. Many tabletop systems have been developed to facilitate face-to-facecollaboration and work at small meetings. These systems often require users to
attach sensors to their bodies to identify their positions, but attaching a sensor to
one’s body can be bothersome and annoying, and user position and posture may
be restricted depending on where the sensor is attached. We have proposed atechnique for estimating user position in a tabletop system by image recognition
and implemented a tabletop system having a user position identification function
incorporating the proposed technique. This technique first obtains touch points
and hand-area information from touch operations performed by the user, andestablishes an association between the touch points and hand from those positional relationships. Since the direction in which a hand is extended can be derived from that hand’s touch information, the position of the user of the touchpoints belonging to that hand can be estimated. As part of this study, we also
implemented a photo-object manipulation application, which has a function fororienting a photo object to face the user based on the results of the above user-position estimation technique. We performed an experiment to evaluate theposition identification rate, and found that the proposed technique could identify
user position with high accuracy.
Keywords: Tabletop system, Image recognition, FTIR, Multi-touch, User position identification, Area extraction.

1

Introduction

A tabletop system facilitates face-to-face collaboration at small meetings or any setting
where people come together to work as a group. It enables all users to manipulate or
examine displayed information and enables a variety of input operations to be executedby touching displayed information and performing gestures. Research surrounding
tabletop systems with these features has been active including studies of interactive
techniques [1], [2], development of information display technologies [3], [4], and theuse of tabletop systems for supporting collaborative work [5], [6], [7].
P. Kotzé et al. (Eds.): INTERACT 2013, Part II, LNCS 8118, pp. 55–62, 2013.
© IFIP International Federation for Information Processing 2013-10-

茨城大学重点研究プロジェクト 「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」
防災セキュリティ技術教育研究センター

56

S. Suto and S. Shibusawa

In a tabletop system, objects can be oriented in various ways by touch gestures
performed by multiple users, which means that a user may find it difficult to understandthe text or photo of an object that is currently not facing in the user’s direction. In
response to this problem, several techniques have been developed to identify user
positions by attaching sensors to chairs or the users themselves [8], [9], [10], and thesetechnique are used to automatically modify the orientation of an objects according to
the position of the user manipulating that objects. For example, Diamond Touch [9],registers beforehand each user and the user’s position by having each user sit on a
conductive sheet for user-identification purposes, and uses this information to determine the position of the user whenever the user is identified. However, identifyinguser position by attaching sensors to chairs or people can be troublesome, and timemust be devoted to learning how to use sensor equipment. User posture may also be
restricted depending on where the sensor is attached.
On the other hand, research has been performed on an interactive system that extracts images of body extremities using image recognition technology so that physicalmovements performed by the user can be used as input operations [11]. This kind ofinteractive system using image recognition negates the need for wearing a sensor
thereby enabling users to use the system in a free and natural manner.
We propose a technique for estimating user position by image recognition in a tabletop system and construct a tabletop system incorporating this technique. This technique negates the need for wearing a sensor and removes restrictions depending on
where the sensor is attached. This system uses a frustrated total internal reflection(FTIR) multi-touch panel and obtains touch points and hand-area information from user
touch operations using image recognition. It establishes an association between thetouch points and hand from those positional relationships. Since the direction in whicha hand is extended can be derived from that hand’s area information, the position of theuser of the touch points belonging to that hand can be estimated. This study includes theimplementation of a photo-object manipulation application that enables users to manipulate photo objects on the tabletop system by touch operations. The application has afunction for orientating a photo object to face the user according to the results of estimating user position from touch gestures.

2

Proposed System

2.1

System Configuration

For this study, we designed a tabletop system with a multi-touch panel capable oftouch-point recognition by the FTIR method [12]. This system features an infrared
Web camera installed beneath the table to capture infrared images on the tabletop by
picking up the acrylic panel on the table via a mirror. The system also includes a projector connected to a personal computer (PC) to display photo objects to users by
projecting images onto the acrylic panel from underneath the table. In addition, tracing
paper is pasted onto the acrylic panel to act as a screen and users are presented withinformation by having the projector project images onto this tracing paper. System
configuration is shown in Figure 1.

-11-茨城大学重点研究プロジェクト 「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」
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A Tabletop System Using Infrared Image Recognition for Multi-user Identification

57

Finally, to obtain information on hand area, an infrared light is installed on theceiling above the table. Since a hand on the tabletop will block infrared beams emitted
from this light, an infrared shadow corresponding to the hand will form. The Web
camera is used to pick up this shadow effect.
IR Light

IR Floodlight

Acrylic Panel

Table

Projector

IR Camera

PC

Fig. 1. System configuration

2.2

Overview of User-Position Estimation Technique

In a tabletop system, a user typically extends a hand from the edge of the table tomanipulate some object. Accordingly, if it were possible to determine the direction
from which the hand including touch points is being extended, the position of the user
generating those touch points could be estimated.
In FTIR-based touch-point recognition as used here, the system picks up touchpoints as white light owing to the diffused reflection of infrared light. It also picks up
the area occupied by a hand as a shadow generated by the blocking of light emitted
from the infrared light installed on the ceiling. At this time, the system uses brightness
values in the captured image to differentiate from the background image in two ways.
Specifically, it extracts touch areas having a higher brightness value than the background and an area having a change in brightness value as a hand area. This extracted
hand area includes the touch areas as a subset. Thus, when focusing on certain touchpoints, a hand area that includes those touch areas as a subset certainly exists, whichmeans that the direction from which that hand is being extended can be determinedfrom that hand-area information. As a result, the position of the user associated withcertain touch points can be estimated since touch points and user position can be indirectly connected through the direction of extension of the hand to which those touchpoints belong. Extraction of these key areas and estimation of user position are outlinedin Figure 2.

-12-茨城大学重点研究プロジェクト 「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」
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58

S. Suto and S. Shibusawa

Extract portions withhigh brightness

Background image

Captured image

Extract touch areas

Extract portion having
a change in brightness
value

Extract hand area

Judge that these touch
operations are performedby the user positioned in
the downward direction

Fig. 2. Extraction of key areas and estimation of user position

2.3

User-Position Estimation Model

The FTIR touch-point recognition system picks up touch points as white light and thehand area as a shadow of infrared light. Establishing a difference with the backgroundimage enables the touch areas and the hand area that includes those touch areas to be
extracted. An image of a touch area and that of a hand area extracted by backgrounddifferentiation are shown in Figures 3 (a) and (b), respectively.

TPHS(a) Image of a touch area(b) Image of a hand areaTA(c) Positional relationshipamong, TA, TP, and HS

Fig. 3. Extraction of touch-point and hand areas and their positional relationshipThe positional relationship among touch area (TA), touch point (TP), and handshadow (HS) is shown in Figure 3 (c), where the outer circle and inner circle at thefingertip of HS corresponds to TA and TP, respectively. This technique determines TP
by calculating the center of gravity of TA. When we define hand-area Hand as theunion of TA and HS, TP is an element of Hand.
The proposed technique first investigates the attribution relation between TP andHand. It next determines from which edge in the image the Hand to which TP belongs
to is extending. It finally estimates user position by drawing a correspondence between
that direction and the touch point.

-13-

茨城大学重点研究プロジェクト 「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」
防災セキュリティ技術教育研究センター

A Tabletop System Using Infrared Image Recognition for Multi-user Identification

2.4

59

User-Position Estimation TechniqueMore than one hand area may exist on the tabletop at any one time. To recognize
individual hand areas, the technique labels areas having connected pixels and assigns
the label L to each hand area.
Then, when focusing on a certain touch point TP, that a hand area Hand that includes
the coordinates of TP as an element exists. The results of labeling can therefore be used
to extract label L[TP(x, y)] corresponding to the coordinates of TP. Here, L[TP(x, y)] is
equivalent to label L[Hand] including TP. The hand area corresponding to the targeted
touch point can therefore be identified by referring to L[TP(x, y)].
Referring to Figure 3(b), it can be seen that Hand consists of a continuous areaconnected to a certain edge of the image. Accordingly, if that edge can be determined,
the direction from which Hand is being extended can likewise be determined.

3

System Implementation

Our prototype tabletop system has a height of 70 cm, a panel 100 cm × 90 cm in size,
and a display manipulation range of 60 cm × 50 cm. The tabletop is shown in Figure 4.
We also implemented an application for manipulating photo objects by touch gestures. This application reads in image data as photo objects and displays them on thetabletop system. It treats touch gestures made by the user as input and generates results
in response to those gestures. Touch gestures are listed and described in Table 1.
Change direction is an operation which makes the object face the user when touching
it with three fingers. An example of the change-direction gesture is shown in Figure 5.
3-finger touch

Object directionchanged to face user

Fig. 4. View of tabletop

Fig. 5. Change-direction gesture

Table 1. Touch gestures
Operation
Move
Zoom in/out
RotateChange direction

No. of Touches

Description

1

Move object

2
3

Change object size
Rotate object
Change object’s direction to face user-14-

茨城大学重点研究プロジェクト 「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」
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60

S. Suto and S. Shibusawa

4

Evaluation Experiment

4.1

User-Identification Evaluation Experiment

To assess the accuracy of the user-position estimation technique presented in section
3.4, we conducted a subjective experiment using the 3-finger change-direction gesture.
After briefing four subjects on how to perform this gesture, we asked each to performthe gesture ten times on the tabletop system in each of the up, down, left, and right
directions. At this time, we recorded actual user position and system-estimated positionin order and determined position identification rate by comparing the values obtained.
Specifically, denoting the number of times this gesture was performed as dact and thenumber of times that actual user position agreed with system-estimated position as
dcorrect, we computed position identification rate by Eq. (1).
100 % .

position identification rate

(1)

The experiment was performed in the evening after sunset considering the possible
effects of infrared light contained in sunlight. The prototype tabletop described in
section 4.1 was installed in the center of a room and two infrared lights were installedon the ceiling above the table. Each light was 90-cm long incorporating six equally
spaced infrared LEDs and the two lights were set 70 cm apart. The distance from theceiling to the tabletop panel was 185 cm.
4.2

Results and Discussion

Identification rate (%)

Average identification rate for the change-direction gesture by four subjects for each of
the four tabletop directions and overall average for all directions are shown in Figure 6.
100
80

100

60

87,5

100

97,5

96,25

Down

Left

Average

40
20
0
Up

Right

Fig. 6. Identification rate for change-direction gesture

Average identification rate for the change-direction gesture was found to be about
96%. Examining these results, it can be seen that hand extension from the up and down
tabletop directions could be accurately identified. There were times, however, whenhand extension from the left and right tabletop directions could not be accurately-15-茨城大学重点研究プロジェクト 「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」
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A Tabletop System Using Infrared Image Recognition for Multi-user Identification

61

identified. Examples of incorrect hand-extension identification from the left and right
directions are shown in Figure 7. Images for a change-direction gesture from the left are
shown in Figures 7 (a) and (b) and those for a change-direction gesture from the rightare shown in Figures 7 (c) and (d).

(a) Captured image(b) Hand area extracted(d) Hand area extracted(c) Captured image

Fig. 7. Change-direction gesture from left and right directions

In the examples of Figure 7, the number of pixels in the hand shadow area crossing
an edge are higher in the up direction than in the left and right directions. As a result,the system erroneously judges those tabletop operations to be those of a user positioned
at the top of the tabletop (in the up direction). This is because the touch-point coordinates on the captured image cannot necessarily be used to correctly obtain thetouch-point coordinates on the acrylic panel.

5

Conclusion

We proposed a technique for identifying user position in a tabletop system throughimage recognition and introduced a prototype tabletop system incorporating this technique. We also implemented a photo-object manipulation application for running on
the tabletop and conducted a subjective experiment to evaluate the accuracy of the
proposed technique in estimating user position. In this experiment, we recorded actualuser position and system-estimated position when subjects made change-direction
gestures and calculated the position identification rate by determining the rate ofagreement between actual and estimated positions. We found that an average position
identification rate of about 96% could be achieved in the case of change-direction
gestures, which demonstrates that user position can be estimated by the proposed image-16-

茨城大学重点研究プロジェクト 「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」
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62

S. Suto and S. Shibusawa

recognition technique. The technique is a simple technique for identifying the user
position and negates the need for wearing a sensor.
Errors in identifying user position occurred in the system as a result of camera image
compensation. An offset between the manipulation area and display area on the tabletop prevented the system from correctly recognizing how a hand shadow area wascrossing an edge making it easy for erroneous judgments to occur. We considered thatusing a wide-angle camera would be able to capture the entire tabletop panel head-on,
which should eliminate complicated image-compensation processing by the system andsuppress this phenomenon. In future research, we plan to evaluate the position identification rate during simultaneous operations by multiple users and to add gesturefunctions making full use of user position identification. We also look to apply the
proposed technique to face-to-face collaborative work systems and to evaluate its
usability in such an application.

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Using Revolving Polarizer. IPSJ Journal 50(1), 332–343 (2009)
5. Funamoto, S., Sugiyama, K.: Support and Evaluation for Group Discussions in Seminar
Type Lectures Using Table Top Interface. In: Proc. of the 6th Knowledge Creation Support
Systems Symposium, pp. 119–126 (2009)
6. Ohashi, M., Itou, J., Munemori, J., Matsushita, M., Matsuda, M.: Development and Application of Idea Generation Support System Using Table-Top Interface. IPSJ Journal 49(1),105–115 (2008)
7. Goh, W.-B., Shou, W., Tan, J., Jackson Lum, G.T.: Interaction Design Patterns for Multi-touch Tabletop Collaborative Games. In: CHI EA 2012, pp. 141–150 (2012)
8. Watanabe, K., Takeuchi, T., Inoue, T., Okada, K.: Face-to-Face Collaboration System that
Identifies Individual User. IEICE Transactions J91-D(12), 2755–2764 (2008)
9. Dietz, P., Leigh, D.: DiamondTouch: A Multiuser Touch Technology. In: UIST 2001,
pp. 219–226 (2001)
10. Annett, M., Grossman, T., Wigdor, D., Fitzmaurice, G.: Medusa: A Proximity-ware Multi-touch Tabletop. In: UIST 2011, pp. 337–346 (2011)
11. Mamiya, H., Sato, T., Fukuchi, K., Koike, H.: Tabletop Entertainment System with a Finger
Opening and Closing Gesture. In: WISS 2007 (2007)
12. Han, J.Y.: Low-cost Multi-touch Sensing Through Frustrated Total Internal Reflection.
In: UIST 2005, pp. 115–118 (2005)-17-茨城大学重点研究プロジェクト 「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」
防災セキュリティ技術教育研究センター-18-茨城大学重点研究プロジェクト 「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」
防災セキュリティ技術教育研究センター-19-茨城大学重点研究プロジェクト 「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」
防災セキュリティ技術教育研究センター-20-茨城大学重点研究プロジェクト 「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」
防災セキュリティ技術教育研究センター-21-茨城大学重点研究プロジェクト 「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」
防災セキュリティ技術教育研究センター-22-

Ⅱ.プロジェクト業績

Ⅱ.

プロジェクト業績１．

活動実績

4/ 9 プロジェクト会議
H25 年度の研究構想について打ち合わせを行った．
5/30

プロジェクト会議
工学部概算要求申請のための打ち合わせを行った．

7/3

プロジェクト会議
工学部概算要求申請のための打ち合わせを行った．

10/9 新研究プロジェクト会議
研究センターの新規プロジェクト提案をにらみ，青山学院大学戸部義人教授を交え情報交換を行った．

その他，外部資金，共同研究，外部プロジェクトに関連する会議はメンバー個々人が多数開催して
いる．

-23-

２． 実績一覧
【学術誌論文】
1） 楊黙，湊淳，小澤哲，土田寛, ｢防災のための気泡管の画像を用いた傾斜計測装置の開発｣，土木学会論文集
G（環境），地球環境研究論文集 第 21 巻 Vol.69 No.5,pp73-77，2013.
2） Thammita A. S. Anuruddha, Satoru Ozawa, Atsushi Minato, Development of GPS Assisted Online
CO2-Temperature Mapping System, Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering, Volume 3, Issue
4.pp22-25,2013
3） 車谷麻緒，寺田 賢二郎，京谷孝史，加藤準治，樫山和男：破壊シミュレーションのための構造要素を用いた離散体解析法，日本計算工学会論文集，Vol.2013, pp.20130010, 2013.
4） 車谷麻緒，寺田 賢二郎，加藤準治，京谷孝史，樫山和男：コンクリートの破壊力学に基づく等方性損傷モデルの定式化とその性能評価，日本計算工学会論文集，Vol.2013, pp.20130015, 2013.
5） 車谷麻緒，神野真弥，寺田 賢二郎：粗骨材の幾何学的非均質性に着目したコンクリートの圧縮破壊シミュレーシ
ョン，土木学会論文集 A2（応用力学），Vol.69, No.2, pp.I_115-I_123, 2013.
6） D.D.G.L. Dahanayaka, H. Tonooka, M.J.S. Wijeyaratne, A. Minato and S. Ozawa, Two Decadal Trends of Surface
Chlorophyll-A Concentrations in Tropical Lagoon Environments in Sri Lanka Using Satellite and In-Situ Data,
Asian Journal of Geoinformatics, Vol. 13, No. 3, pp. 7-16, 2013.
【学会発表等(国内,国際)】
1） 大塚直洋，渋沢進，深度センサを用いた下肢の椅子体操支援システムの開発，電子情報通信学会福祉情報工学研究会，つくば，2014 年 3 月 7 日
2）

小玉駿，須藤翔太，渋沢進，デジタルサイネージに向けた情報を正対表示させ歩行者を引き付けるシステム，情報処理学会第 157 回ヒューマンコンピュータインタラクション研究会，東京，2014 年 3 月 13 日

3）

須藤翔太，渋沢進，赤外線画像認識のテーブルトップシステムにおけるマルチユーザジェスチャの評価，情報処
理学会第 157 回ヒューマンコンピュータインタラクション研究会，東京，2014 年 3 月 14 日

4）Hiroyuki Higano and Hiromasa Habuchi : "Analysis of average packet acquisition time on wireless butterfly-typed
network coding scheme", The 12th International Conference on ITS Telecommunications (ITST2012), Taipei,
Session:Intelligent Transport Systems(ITS) 7, CD-ROM, Nov.2012

5）

Koichiro Hashiura and Hiromasa Habuchi :"Priority code selection method of the modified binary countdown
scheme for VANET", The 12th International Conference on ITS Telecommunications(ITST2012), Taipei,
Session:Telecommunication and Positioning 7, CD-ROM, Nov.2012

6）

Yusuke Kozawa and Hiromasa Habuchi: "Performance analysis of multi-pulse PPM for optical wireless hierarchicaltransmission system", IEEE Workshop on Optical Wireless Communications (OWC'12),
Anaheim, CD-ROM, Dec.2012

7）

Hiroyuki Higano, Hiromasa Habuchi, and Yusuke Kozawa : "Effectiveness of the network coding with frame
slotted ALOHA on VANET", 2013 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications andSignal Processing (NCSP'13), The Island of Hawaii, 6PM2-2-3, pp.468-471, Mar.2013

-24-

8）

Shusuke OKAMOTO, Masaki KOHANA, Masaru KAMADA and Tatsuhiro YONEKURA:Rapid Authoring of
Web-based Multiplayer Online Games, Proceedings of the 15th International Conference on Information
Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS2013), 639-643 (Dec. 2013).

9）

Osamu SAITOU, Yuji KUWAHARA, Michitoshi NIIBORI and Masaru KAMADA:Real-time water levelvisualization with pervasive IC sensors, Second International Workshop on Web Services and Social Media (WSSM
2013),Guwangju, Korea, 16th International Conference on Network-Based Information Systems, 436-438 (Sep.
2013)10） Ikuko SHIGIHARA, Akiko ARAI, Osamu SAITOU, Yuji KUWAHARA and Masaru KAMADA: A dynamic bus guidebased on real-time bus locations – A demonstration plan- , Second International Workshop on Web Services andSocial Media (WSSM 2013), Guwangju, Korea, 16th International Conference on Network-Based Information
Systems, 444-447 (Sep. 2013).
11） Yuta WATANABE, Shusuke OKAMOTO, Masaki KOHANA, Tatsuhiro YONEKURA and Masaru KAMADA: A
parallelization of interactive animation software with web workers, Second International Workshop on Web
Services and Social Media (WSSM 2013), Guwangju, Korea, 16th International Conference on Network-BasedInformation Systems, 448-452 (Sep. 2013).
12） Dandy LING KWONG, Michitoshi NIIBORI, Shusuke OKAMOTO, Masaru KAMADA and Tatsuhiro YONEKURA:
Web-based tool for programming interactive 3D animations in terms of state-transition diagrams, Second
International Workshop on Web Services and Social Media (WSSM 2013), Guwangju, Korea,16th International
Conference on Network-Based Information Systems,453-458 (Sep. 2013).
13） Tsukasa SOUTOME, Dandy LING KWONG, Michitoshi NIIBORI and Masaru KAMADA: A web-based platform
for clients and designers to prototype web sites,Second International Workshop on Web Services and Social Media(WSSM 2013), Guwangju, Korea, 16th International Conference on Network-Based Information Systems, 459-463(Sep. 2013).
14） Masaru KAMADA and Masakazu OHNO: Sparse approximation of ion-mobility spectrometry profiles by minutely
shifted discrete B-splines, Proceedings of the 10th International Conference on Sampling Theory and Applications,
Bremen, 220-223 (July 2013).
15） 齋藤 修, 桑原 祐史，神澤 雅典，石川 富子，圷 拓男：CO₂濃度計測による小学校における環境教育実践：
土木学会第 21 回地球環境シンポジウム，2013.
16） 齋藤 修, 山本 芳裕，安原一哉：東日本大震災以降の鉄道盛土における地下水位変化についての考察：地盤工学会第 10 回環境地盤工学シンポジウム発表論文集，2013.9
17） Osamu Saitou, Yuji Kuwahara, Kazuya Yasuhara:“Water-level-sensor IC tag aided monitoring techniques applied
to climate-change-induced disaster mitigation” 1st International Conference on Civil and Building Engineering
Informatics 2013.
18） 山本 誠也,呉 智深, 連続バサルト繊維ロッドによる FRP コンクリート梁部材の基本性状に関する研究, 平成 25
年度土木学会全国大会 第 68 回年次学術講演会Ⅴ-017,2013.
19） 高柳 亮太,木村 亨,呉 智深, 光ファイバセンサ接着型連続繊維棒材を用いた構造ヘルスモニタリングに関する-25-

研究, 平成 25 年度土木学会全国大会 第 68 回年次学術講演会Ⅴ-264,201320） 欅 健典, 鈴木 修 , 村山英晶, 呉 智深, 鈴木博人, 光ファイバセンサを用いた鉄道高架橋のモニタリング技術の開発, 平成 25 年度土木学会全国大会 第 68 回年次学術講演会 CS6-001,201321） 生井貴宏, 西尾 真由子, 鈴木 修, 村山 英晶, 呉 智深, 鉄道高架橋の振動特性変化に着目したモニタリン
グ手法の研究,平成 25 年度土木学会全国大会 第 68 回年次学術講演会 CS6-002,201322） 高岡 満 ,鈴木 修, 石沢 孝,村山 英晶 ,呉 智深, 鉄道高架橋の動的挙動に着目したモニタリング手法の検討,平成 25 年度土木学会全国大会 第 68 回年次学術講演会 CS6-003,201323） 田村 琢之, 鈴木 修, 村山 英晶, 呉 智深, 鉄道高架橋の柱の変形と継ぎ目変位に着目したモニタリング手法の研究,平成 25 年度土木学会全国大会 第 68 回年次学術講演会 CS6-004,201324） 楊 克倹, 鈴木 修 , 山本一美, 村山英晶, 呉 智深, 鉄道高架橋のモニタリング手法の開発における解析的検討,平成 25 年度土木学会全国大会 第 68 回年次学術講演会 CS6-005,201325） 原田隆郎，川嶋裕介，高 峰，金森 豪，桑島智明，根本諒介, 鋼製可動堰のマネジメントのための劣化予測手法に関する基礎的検討，土木学会第 68 回年次学術講演会，VI-118，pp.235-236，201326） MoYang,
Nalin
Warnajith,
AtsushiMinato,SatoruOzawa,Development
ofPerpendicularSensorforDisasterPrevention, Global Conference on Civil, Structural and Environmental
Engineering(GCCSEE) Shenzhen, China(2013.9)
27） Kurumatani, M., Kamino, S., Terada, K.：Simulation of compressive failure in concrete involving contact on
cracked interfaces,12th US National Congress on Computational Mechanics,July, 2013 (Raleigh, USA).
28） Kurumatani, M., Kamino, S., Terada, K.：Compressive failure simulation in concrete involving contact on
crackinterface,5th Asia Pacific Concgress on Computational Mechanics,December, 2013 (Singapore).
29） Osamu Saitou, Yuji Kuwahara:“Application and possibility to the disaster prevention of the water level sensor IC
tags.” International Symposium on Remote Sensing 2013.
30） Osamu Saitou, Yuji Kuwahara, Michinobu Niihori, Masru Kamada:“Real-Time Water Level Visualization with
Pervasive IC Sensors” The 2nd International Workshop on Web Services and Social Media 2013(WSSM-2013).
31） Toshiya Watanabe, Chao Liu, and Susumu Shibusawa, A walkthrough system to display video corresponding to theviewer's face orientation, Proc. of International Conference on Image Processing,Computer Vision, and Pattern Recognition IPCV'13, PP.102-108, July 23, 2013, Las Vegas, USA.
32） Shota Suto and Shibusawa Susumu, A tabletop system using infrared image recognition
for multi-user identification, P. Kotze et al. (Eds.): INTERACT 2013, Part II, LNCS 8118, pp. 55-62,
Sept. 4, 2013, Cape Town, South Africa.
33） Harada, T. and Suzuki, M. : Study on an effective bridge management method for local government, The 9thInternational Symposium on Social Management Systems (SSMS2013), Sydney, Australia, SMS13-2268, 2013.
34） uang Huang, Zhishen Wu, Development of self-compensated long-gage carbon sensor for structural health-26-monitoring, 9th International Workshop on Structural Health Monitoring, Stanford University, CA, USA
September 10-12, 201335） Zhishen Wu, Huang Huang, Sensor capability enhancement of PPP-BOTDA for dynamic distributed strain
monitoring of bridge structures, 9th International Workshop on Structural Health Monitoring, Stanford University,
CA, USA September 10-12, 201336） DDGL Dahanayaka, H. Tonooka, A. Minato, S. Ozawa, Chlorophyll monitoring of selected Asian water bodies
using modified band-ratio approaches with satellite data, Proc. of International Symposium on Remote Sensing
2013 (ISRS 2013), D9-03, Chiba, May 2013.
37） S. Kato, T. Matsunaga, H. Tonooka, Validation of ASTER emissivity product comparing with ground andlaboratory data, Proc. of International Symposium on Remote Sensing 2013 (ISRS 2013), P1-14, Chiba, May 201338） T. Uehara, H. Tonooka, Improvement of the edge-preserving filter for ASTER spectral emissivity products, Proc.
of International Symposium on Remote Sensing 2013 (ISRS 2013),P1-25, Chiba, May 201339） S. Yoshimoto, H. Tonooka, Generation of 90 m land-water masks using ASTER time-series ortho images, Proc. ofInternational Symposium on Remote Sensing 2013 (ISRS 2013), P2-07, Chiba, May 201340） M. Miyazaki, H. Tonooka, Application of snow/ice-related indices derived from optical sensors to Byrd andDarwin glaciers, Antarctica, Proc. of International Symposium on Remote Sensing 2013 (ISRS 2013), Q2-12,
Chiba, May 2013.
41） 宮崎将行, 外岡秀行, MODIS VNIR 及び TIR によるグリーンランド・ヤコブスハブン氷河の状態解析 日本リモートセンシング学会第 55 回学術講演会論文集, pp.195-196, 2013.
42） 吉元駿介, 外岡秀行, C4.5 アルゴリズムによる ASTER 水域マスクの生成, 日本リモートセンシング学会第 55 回
学術講演会論文集, pp.201-202, 2013.
43） 加藤創史, 松永恒雄, 外岡秀行, 熱赤外リモートセンシング代替校正に用いる分光放射計の経年劣化補正, 日本リモートセンシング学会第 55 回学術講演会論文集, pp.193-194, 2013.
44） 原田隆郎，横山功一：生体脈波情報を利用した歩道橋横断時の不快感評価の試み，土木情報学シンポジウム講
演集，Vol.38，pp.115-118，2013．
【その他（＝講演概要など）】
45） 齋藤 修, 鎌田 賢，桑原 祐史：多点設置型水位センサ IC タグを利用した内水氾濫監視システムの開発，情報処理学会 75 回全国大会，2013.
46） 齋藤 修, 丸山 泉，桑原 祐史：水位センサ IC タグの防災への応用と可能性: 日本地球惑星科学連合 2013 年
度連合大会 ，2013.5.
47） 齋藤 修, 安原一哉，桑原祐史：水位センサ IC タグを用いた防災システムの可能性，地盤工学会第 48 回地盤工学研究発表，2013. 7.
48） 齋藤 修, 桑原祐史，安原一哉：多点設置型水位センサ IC タグの開発と防災システムへの応用: 土木学会平成
25 年度全国大会第 68 回年次学術講演会，2013.9.

-27-49） 齋藤 修, 鎌田 賢：防災・減災のための環境情報センシングシステムの検討：計測自動制御学会計測部門第 30
回センシングフォーラム, 2013. 8.
50） 齋藤 修, 安原 一哉，山本 芳裕：鉄道盛土の地下水位変化についての考察：第 10 回地盤工学会関東支部発
表会発表講演集, pp- ,2013.
51） M. Miyazaki, and H. Tonooka, Potential of HyspIRI/TIR emissivity spectra for snow/ice monitoring (2), 2013
HyspIRI Workshop, Pasadena, CA, 2013.
【特許】1） 呉 智深, 山内 良昭, 風力監視装置, 登録(特許)番号:特許第 4824593 号 (特許)【採択された外部資金及び科学研究費補助金】
1） 文部科学省 平成 23 年度 基盤研究(C),「ITS のための光／電波融合型通信の高度化」(課題番号24560440)(直接経費 4,200 千円), 2012 年～2014 年度（羽渕裕真）
2）

センサネットワークと知識ベースを用いた高齢者見守りシステムの研究，科研（基盤(C)(一般)）（継続）（渋沢 進）

3）

文部科学省 平成 23 年度 基盤研究(B),「動的光ファイバセンシング及び橋梁構造物の健全性モニタリングのための動的ひずみ分布型光ファイバセンシング技術の開発」(直接経費 4,600 千円、間接経費：1,400 円）2011 年～
2013 年（呉智深）4）（独）産業技術総合研究所 受託研究「ASTER 画像の信頼性・利用性の向上に関する研究」（7,360 千円）（外岡秀行）

5）（一財）宇宙システム開発利用推進機構 受託研究「ASTER/TIR データを用いた SiO2 含有量比図の整備/平成
25 年度希少金属資源開発推進基盤整備事業」（グローバル・リモートセンシング利用資源解析強化事業）（3,150千円）（外岡秀行）-28-

茨城大学重点研究「知的で持続可能な社会基盤および防災セキュリティ技術研究創出事業」
茨城大学工学部附属防災セキュリティ技術教育研究センター

２０１３年度報告書
発行日

平成 26 年 5 月

発行者

茨城大学 工学部 都市システム工学科
教授 呉 智深〒316-8511 日立市中成沢町 4-12-1
Tel: 0294-38-5179 Fax: 0294-38-5268※禁無断転載茨城大学重点研究
http://www.ibaraki.ac.jp/generalinfo/activity/researching/juuten/
茨城大学工学部附属教育研究センター
http://www.eng.ibaraki.ac.jp/research/centers/index.html
防災セキュリティ技術教育研究センター
http://www.eng.ibaraki.ac.jp/research/centers/disaster/index.html