特開 2022-188346 地震動データ処理モデル生成方法、地震動データ処理方法、地震動データ処理モデル生成装置、及び、地震動データ処理装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022188346

(43)【公開日】2022-12-21

(54)【発明の名称】地震動データ処理モデル生成方法、地震動データ処理方法、地震動データ処理モデル生成装置、及び、地震動データ処理装置

(51)【国際特許分類】

   G01V 1/00 20060101AFI20221214BHJP

   G01H 1/00 20060101ALI20221214BHJP

【ＦＩ】

G01V1/00 D

G01H1/00 E

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021096302

(22)【出願日】2021-06-09

(71)【出願人】

【識別番号】000002299

【氏名又は名称】清水建設株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100214260

【弁理士】

【氏名又は名称】相羽 昌孝

(74)【代理人】

【識別番号】100139114

【弁理士】

【氏名又は名称】田中 貞嗣

(74)【代理人】

【識別番号】100139103

【弁理士】

【氏名又は名称】小山 卓志

(74)【代理人】

【識別番号】100119220

【氏名又は名称】片寄 武彦

(72)【発明者】

【氏名】石井 透

(72)【発明者】

【氏名】小穴 温子

【テーマコード（参考）】

2G064

2G105

【Ｆターム（参考）】

2G064AB02

2G064BA02

2G064BD02

2G064CC42

2G064CC43

2G064DD02

2G105AA03

2G105BB01

2G105EE02

2G105GG04

2G105MM01

2G105NN02

(57)【要約】

【課題】専門家の知見を取り込んで地震動時刻歴データに対して適切な処理内容を実施することを可能とする地震動データ処理モデル生成方法を提供することを目的とする。
【解決手段】地震動データ処理モデル生成方法は、コンピュータを用いて、地震動時刻歴データを処理するための地震動データ処理モデル１５を機械学習により生成する。地震動データ処理モデル生成方法は、地震動時刻歴データ１１に基づく事例データ１２と、専門家が地震動時刻歴データ１１に対して実施する処理内容を判定したときの判定結果を含む判定データ１３とを関連付けて記憶するデータベース１０から、事例データ１２及び判定データ１３で構成される学習用データ１４を複数取得する取得工程と、複数の学習用データ１４に基づいて、事例データ１２及び判定データ１３の相関関係を機械学習により学習することにより、機械学習の学習済みモデルとして地震動データ処理モデル１５を生成する生成工程と、を含む。
【選択図】 図６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピュータを用いて、地震動時刻歴データを処理するための地震動データ処理モデルを機械学習により生成する地震動データ処理モデル生成方法であって、
前記地震動時刻歴データに基づく事例データと、専門家が前記地震動時刻歴データに対して実施する処理内容を判定したときの判定結果を含む判定データとを関連付けて記憶するデータベースから、前記事例データ及び前記判定データで構成される学習用データを複数取得する取得工程と、
前記取得工程にて取得された複数の前記学習用データに基づいて、前記事例データ及び前記判定データの相関関係を前記機械学習により学習することにより、前記機械学習の学習済みモデルとして前記地震動データ処理モデルを生成する生成工程と、を含む、
地震動データ処理モデル生成方法。

【請求項2】

前記判定データは、
複数の前記地震動時刻歴データにより地震動データ群を構成する際に、前記地震動データ群から前記地震動時刻歴データを除外するデータ除外処理を実施するか否かを判定したときの判定結果を含む、
請求項１に記載の地震動データ処理モデル生成方法。

【請求項3】

前記判定データは、
前記地震動時刻歴データから所定のノイズを除去するノイズ除去処理を実施するか否かを判定したときの判定結果を含む、
請求項１又は請求項２に記載の地震動データ処理モデル生成方法。

【請求項4】

前記判定データは、
前記ノイズ除去処理として、前記地震動時刻歴データから時刻歴ノイズを除去するときの時刻条件、及び、前記地震動時刻歴データから周波数ノイズを除去するときの周波数条件の少なくとも一方をさらに含む、
請求項３に記載の地震動データ処理モデル生成方法。

【請求項5】

コンピュータを用いて、請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の地震動データ処理モデル生成方法により生成された前記地震動データ処理モデルに基づいて前記地震動時刻歴データを処理する地震動データ処理方法であって、
処理対象の前記地震動時刻歴データを受け付ける受付工程と、
前記受付工程にて受け付けられた前記処理対象の前記地震動時刻歴データに基づく前記事例データを前記地震動データ処理モデルに入力することにより当該地震動データ処理モデルから出力される前記判定データに基づいて、前記処理対象の前記地震動時刻歴データに対して実施する前記処理内容を判定する判定工程と、を含む、
地震動データ処理方法。

【請求項6】

コンピュータであって、
請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の地震動データ処理モデル生成方法に含まれる各工程を実行する制御部を備える、
地震動データ処理モデル生成装置。

【請求項7】

コンピュータであって、
請求項５に記載の地震動データ処理方法に含まれる各工程を実行する制御部を備える、
地震動データ処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、地震動データ処理モデル生成方法、地震動データ処理方法、地震動データ処理モデル生成装置、及び、地震動データ処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

日本列島及びその周辺は世界屈指の地震多発地帯であり、特に１９９５年兵庫県南部地震以降、世界でも稀な地震観測網が日本列島全体に展開されている。そして、地震観測網によって地震動波形を観測したときの観測記録が、地震動時刻歴データとして日々蓄積されている。このように観測・蓄積された地震動時刻歴データは、その有用性ゆえ、地震動の特徴分析・解釈はもとより、地震の震源断層破壊性状の解明、地下構造の推定、建築物・構造物の挙動予測・構造設計等、更には地震防災等に至るまで、社会で広く活用されている（例えば、特許文献１及び特許文献２参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１５－２１５２２１号公報

【特許文献2】特開２０１０－１４４４８７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

地震動時刻歴データは、その活用に先立ち、その活用目的に応じて、対象として不適切なものや支障があるものを除外したり、対象として条件に合致するものを選択したり、地震動時刻歴データに含まれるノイズを除去したりする等の適切な処理が実施されることを必要とする。その際、地震動時刻歴データに対して必要な処理内容を判定する作業は、地震動時刻歴データの扱いに習熟した専門家の判定に委ねられるのが一般的である。

【0005】

しかしながら、近年の地震観測網の充実に伴うデータ量の急増や、専門分野の細分化・高度化と少子化に伴う専門家の減少といった環境変化もあって、地震動時刻歴データに対する判定作業に個々の専門家が直接取り組める時間・労力は限られてきている。また、近年のコンピュータの情報処理能力の向上は、その問題の改善に大きく寄与する可能性を秘めているが、地震動時刻歴データに対して必要な処理内容を判定し、地震動時刻歴データを自動的に処理可能なシステムの構築はまだ実現されていない。

【0006】

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであって、専門家の知見を取り込んで地震動時刻歴データに対して適切な処理内容を実施することを可能とする地震動データ処理モデル生成方法、地震動データ処理方法、地震動データ処理モデル生成装置、及び、地震動データ処理装置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】

【0007】

本発明は、上記課題を解決するものであって、本発明の一実施形態に係る地震動データ処理モデル生成方法は、
コンピュータを用いて、地震動時刻歴データを処理するための地震動データ処理モデルを機械学習により生成する地震動データ処理モデル生成方法であって、
前記地震動時刻歴データに基づく事例データと、専門家が前記地震動時刻歴データに対して実施する処理内容を判定したときの判定結果を含む判定データとを関連付けて記憶するデータベースから、前記事例データ及び前記判定データで構成される学習用データを複数取得する取得工程と、
前記取得工程にて取得された複数の前記学習用データに基づいて、前記事例データ及び前記判定データの相関関係を前記機械学習により学習することにより、前記機械学習の学習済みモデルとして前記地震動データ処理モデルを生成する生成工程と、を含む。

【0008】

また、本発明の一実施形態に係る地震動データ処理モデル生成装置は、
コンピュータであって、上記地震動データ処理モデル生成方法に含まれる各工程を実行する制御部を備える。

【0009】

また、本発明の一実施形態に係る地震動データ処理方法は、
コンピュータを用いて、上記地震動データ処理モデル生成方法により生成された前記地震動データ処理モデルに基づいて前記地震動時刻歴データを処理する地震動データ処理方法であって、
処理対象の前記地震動時刻歴データを受け付ける受付工程と、
前記受付工程にて受け付けられた前記処理対象の前記地震動時刻歴データに基づく前記事例データを前記地震動データ処理モデルに入力することにより当該地震動データ処理モデルから出力される前記判定データに基づいて、前記処理対象の前記地震動時刻歴データに対して実施する前記処理内容を判定する判定工程と、
を含む。

【0010】

また、本発明の一実施形態に係る地震動データ処理装置は、
コンピュータであって、上記地震動データ処理方法に含まれる各工程を実行する制御部を備える。

【発明の効果】

【0011】

本発明の一実施形態に係る地震動データ処理モデル生成方法、及び、地震動データ処理モデル装置によれば、専門家が地震動時刻歴データに対して実施する処理内容を判定するときの知見を機械学習により地震動データ処理モデルに取り込むことができるので、専門家に代わって、地震動時刻歴データに対して適切な処理内容を判定することが可能な地震動データ処理モデルを生成することができる。

【0012】

また、本発明の一実施形態に係る地震動データ処理方法、及び、地震動データ処理装置によれば、専門家の知見が学習された地震動データ処理モデルを用いることで、処理対象の地震動時刻歴データに対して必要な処理内容が判定されるので、専門家に代わって、処理対象の地震動時刻歴データに対して適切な処理内容を実施することができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】本発明の実施形態に係る地震動時刻歴データ処理システム１の一例を示す概略構成図である。

【図2】本発明の実施形態に係る地震動時刻歴データ処理システム１の一例を示すブロック図である。

【図3】専門家により適切なデータと判定される地震動時刻歴データ１１の一例を示す図である。

【図4】専門家により不適切なデータと判定される地震動時刻歴データ１１の一例を示す図である。

【図5】地震動時刻歴データ１１に基づいて作成されたフーリエ振幅スペクトルの一例を示す図である。

【図6】本発明の実施形態に係る地震動データ処理モデル生成装置４及び地震動データ処理モデル生成方法の一例を示す機能説明図である。

【図7】データベース１０の一例を示すデータ構成図である。

【図8】本発明の実施形態に係る地震動データ処理装置５及び地震動データ処理方法の一例を示す機能説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、本発明の一実施形態について添付図面を参照しつつ説明する。

【0015】

図１は、本発明の実施形態に係る地震動時刻歴データ処理システム１の一例を示す概略構成図である。図２は、本発明の実施形態に係る地震動時刻歴データ処理システム１の一例を示すブロック図である。

【0016】

地震動時刻歴データ処理システム１は、地震による地震動が複数の観測点にてそれぞれ観測された地震動時刻歴データ１１を収集し、その地震動時刻歴データ１１を外部に提供する観測データ提供装置２と、地震に関する専門家が使用する専門家端末装置３と、地震動時刻歴データ１１を処理するための地震動データ処理モデル１５を機械学習により生成する地震動データ処理モデル生成装置４と、地震動データ処理モデル生成装置４により生成された地震動データ処理モデル１５に基づいて地震動時刻歴データ１１を処理する地震動データ処理装置５と、各装置間を接続するネットワーク６とを備える。ネットワーク６は、無線通信又は有線通信により各種のデータや信号を通信するものであり、任意の通信規格が用いられる。

【0017】

観測データ提供装置２は、地震が発生したときに、複数の観測点に設置された地震計（不図示）にて測定された、例えば、南北方向、東西方向及び上下方向に対する三成分の地震動時刻歴データ１１を収集し、その収集した地震動時刻歴データ１１を外部に提供する。地震動時刻歴データ１１は、例えば、国立研究開発法人防災科学技術研究所（以下、「防災科研」という）の強震観測網Ｋ－ＮＥＴにより提供されるデータであって、図１に示す関東地方を例にすると、関東地方の一都六県（東京・神奈川・千葉・埼玉・茨城・栃木・群馬）に設置された観測点１３８地点（図１参照）にて観測されるデータである。その際、地震動時刻歴データ１１は、南北方向と東西方向の水平二成分に代えて、観測点固有の軸線に沿った直交座標系の水平二成分に対して観測されたものでもよい。

【0018】

なお、観測データ提供装置２は、地震が発生したときに、当該地震に関する地震動時刻歴データ１１をリアルタイムに地震動データ処理モデル生成装置４又は地震動データ処理装置５に提供してもよいし、地震動データ処理モデル生成装置４又は地震動データ処理装置５からデータの要求を受けたときに、その要求に関する地震動時刻歴データ１１（過去に発生した地震のうち所定の条件に合致する複数の地震に関する地震動時刻歴データ１１でもよい）を地震動データ処理モデル生成装置４又は地震動データ処理装置５に提供してもよい。

【0019】

専門家端末装置３は、例えば、汎用又は専用のコンピュータで構成される。専門家端末装置３は、専門家が複数の地震動時刻歴データ１１からなる地震動データ群に基づいて地震の震源や規模に関する地震動指標を評価する際に使用される。地震動データ群を解析することで、例えば、地震動の振幅特性、周期特性、及び、経時特性等が、地震動指標として評価される。したがって、地震動時刻歴データ１１は、地震動の特徴分析・解釈はもとより、地震の震源断層破壊性状の解明、地下構造の推定、建築物・構造物の挙動予測・構造設計等、更には地震防災等に至るまで、社会で幅広く活用することが可能である。

【0020】

地震動時刻歴データ１１は、地震動の波形を観測し、データとして記録したものであるが、地震動時刻歴データ１１の活用目的によっては、対象として不適切なものや支障があるものも含まれる。そのため、専門家は、不適切なデータを除外したり、データにノイズが含まれている場合には、ノイズを除去したりするような処理を実施する必要がある。そこで、専門家端末装置３は、例えば、解析プログラムやブラウザ等を介して地震動時刻歴データ１１を表示可能に構成されるとともに、専門家が、地震動時刻歴データ１１に対して実施する処理内容（データ除外処理やノイズ除去処理）を判定したときに、その専門家による判定結果の入力を受け付けて、判定結果を含む判定データ１３を生成し、地震動データ処理モデル生成装置４に提供する。

【0021】

なお、図１には、図面の簡略化のため、１つの専門家端末装置３が図示されているが、専門家端末装置３の数は複数でもよい。その場合には、複数の専門家端末装置３の各々が、各専門家による判定結果を含む判定データ１３を地震動データ処理モデル生成装置４に提供する。

【0022】

図３は、専門家により適切なデータと判定される地震動時刻歴データ１１の一例を示す図である。地震動時刻歴データ１１は、所定のサンプリング周期（例えば、０．０１秒）にて、南北成分、東西成分及び上下成分のパラメータ（加速度、速度又は変位）を時系列で観測したものである。図３（ａ）に示すように、地震動の初動に相当するＰ波部分では、高周波数成分が多く含まれ、地震動の主要動に相当するＳ波部分では、振幅が大きくなる傾向が高い。また、後続動では、卓越周期や波形性状が多様に変化することが多い。震源から近距離に位置する観測点で観測された地震動時刻歴データ１１では、図３（ｂ）に示すように、初動の振幅が、主要動と同等以上の振幅になる場合もある。大規模地震では、図３（ｃ）に示すように、複雑かつ長時間に及び断層破壊過程が地震動の特性に影響を与える。

【0023】

図４は、専門家により不適切なデータと判定される地震動時刻歴データ１１の一例を示す図である。図４（ａ）に示す地震動時刻歴データ１１は、波形全体に亘って高周波数ノイズが含まれているため、周波数領域にて周波数ノイズを除去するノイズ除去処理が必要であると判定される。その際、周波数ノイズを周波数フィルタで除去するときの周波数条件が判定されてもよい。図４（ｂ）に示す地震動時刻歴データ１１は、後続動収束後に別地震又は別事象が混在しているため、時間領域にて時刻歴ノイズを除去するノイズ除去処理が必要であると判定される。その際、時刻歴ノイズを時刻歴フィルタで除去するときの時刻条件が判定されてもよい。

【0024】

図４（ｃ）に示す地震動時刻歴データ１１は、Ｓ／Ｎ比（信号雑音比）が低く、かつ、時刻歴波形の冒頭部分の記録が欠落しているため、データを除外するデータ除外処理が必要であると判定される。図４（ｄ）に示す地震動時刻歴データ１１は、時刻歴波形の冒頭部分及び末尾部分の記録が欠落しているため、データ除外処理が必要であると判定される。図４（ｅ）に示す地震動時刻歴データ１１は、時刻歴波形の冒頭部分の記録が欠落し、かつ、後続動収束後に別地震又は別事象が混在しているため、データ除外処理が必要であると判定される。

【0025】

図５は、地震動時刻歴データ１１に基づいて作成されたフーリエ振幅スペクトルの一例を示す図である。図５に示すフーリエ振幅スペクトルは、地震動時刻歴データ１１をフーリエ変換して得られたフーリエ振幅をスペクトル表示したものであり、横軸の周期（周波数でもよい）と、縦軸の振幅とを対数軸表示したものである。

【0026】

図５（ａ）に示すフーリエ振幅スペクトルは、ノイズ成分が少なく、専門家により適切なデータと判定される。一方、図５（ｂ）、（ｃ）に示すフーリエ振幅スペクトルは、低周波数ノイズ及び高周波数ノイズがそれぞれ多く含まれているため、周波数領域にて周波数ノイズを除去するノイズ除去処理が必要であると判定される。その際、周波数ノイズを周波数フィルタで除去するときの周波数条件が判定されてもよい。

【0027】

（地震動データ処理モデル生成装置４の構成と各部による工程について）
地震動データ処理モデル生成装置４は、観測データ提供装置２から提供された地震動時刻歴データ１１に基づく事例データ１２と、専門家端末装置３から提供された判定データ１３とを関連付けてデータベース１０に登録する。地震動データ処理モデル生成装置４は、そのデータベース１０を参照して、例えば、勾配ブースティング木、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）等の任意の機械学習アルゴリズムを実行することにより、機械学習の学習済みモデルとして、地震動データ処理モデル１５を生成する。地震動データ処理モデル生成装置４は、その地震動データ処理モデル１５を外部（本実施形態では、地震動データ処理装置５）に提供する。

【0028】

地震動データ処理モデル生成装置４は、汎用又は専用のコンピュータで構成されており、図２に示すように、ＨＤＤ、メモリ等により構成される記憶部４０と、ＣＰＵ、ＧＰＵ等のプロセッサにより構成される制御部４１と、ネットワーク６との通信インターフェースである通信部４２と、キーボード、マウス等により構成される入力部４３と、ディスプレイ、タッチパネル等により構成される表示部４４とを備える。

【0029】

記憶部４０には、地震動時刻歴データ１１に基づく事例データ１２及び判定データ１３が登録・更新されるデータベース１０と、学習済みモデルである地震動データ処理モデル１５と、地震動データ処理モデル生成装置４の動作を制御して地震動データ処理モデル生成方法を実現する地震動データ処理モデル生成プログラム４００とが記憶されている。なお、データベース１０は、記憶部４０に代えて、外部記憶装置に記憶されていてもよく、その場合には、地震動データ処理モデル生成装置４は、ネットワーク６を介して当該外部記憶装置と通信し、データベース１０にアクセスするようにすればよい。

【0030】

制御部４１は、地震動データ処理モデル生成プログラム４００を実行することにより、ＤＢ管理部４１０、取得部４１１、及び、生成部４１２として機能する。なお、各部の機能の詳細は後述する。

【0031】

図６は、本発明の実施形態に係る地震動データ処理モデル生成装置４及び地震動データ処理モデル生成方法の一例を示す機能説明図である。図７は、データベース１０の一例を示すデータ構成図である。

【0032】

（ＤＢ管理部４１０によるデータベース管理工程と、データベース１０について）
ＤＢ管理部４１０は、観測データ提供装置２から提供された地震動時刻歴データ１１に基づく事例データ１２と、専門家端末装置３から提供された判定データ１３とを受信し、データベース１０に登録する。具体的には、ＤＢ管理部４１０は、地震動時刻歴データ１１を所定のデータ形式である事例データ１２に変換し、データベース１０に登録する。また、ＤＢ管理部４１０は、専門家が地震動時刻歴データ１１に対して実施する処理内容を判定したときの判定結果を含む判定データ１３を、その地震動時刻歴データ１１に基づく事例データ１２に関連付けてデータベース１０に登録する。なお、ＤＢ管理部４１０は、地震動時刻歴データ１１に代えて、事例データ１２を受信するようにしてもよい。また、ＤＢ管理部４１０は、専門家端末装置３から判定データ１３を受信する際に、その判定データ１３に対応する地震動時刻歴データ１１（事例データ１２でもよい）を合わせて受信するようにしてもよい。

【0033】

データベース１０には、図７に示すように、地震動時刻歴データ１１に基づく事例データ１２と、判定データ１３とが関連付けられた状態で、複数組の事例データ１２及び判定データ１３が記憶されている。

【0034】

事例データ１２は、地震動時刻歴データ１１に基づくデジタルデータであり、例えば、加速度、速度又は変位を時系列順に並べた時刻毎の数値データでもよいし、ベクタ形式又はラスタ形式の図化データでもよいし、それらの任意の組み合わせでもよい。また、事例データ１２は、地震動時刻歴データ１１に代えて、フーリエスペクトル（例えば、図５に示すフーリエ振幅スペクトル等）を記録したデータでもよいし、応答スペクトルを記録したデータでもよいし、それらの任意の組み合わせでもよい。

【0035】

判定データ１３は、専門家が地震動時刻歴データ１１に対して実施する処理内容を判定したときの判定結果を含むデータである。なお、判定データ１３は、入力部４３を介して編集可能であってもよい。

【0036】

具体的には、判定データ１３は、複数の地震動時刻歴データ１１により地震動データ群を構成する際に、地震動データ群から地震動時刻歴データ１１を除外するデータ除外処理を実施するか否かを判定したときの判定結果、及び、地震動時刻歴データ１１から所定のノイズを除去するノイズ除去処理を実施するか否かを判定したときの判定結果の少なくとも一方を示すものである。図７の例では、上記の判定結果は、要及び不要のいずれかに分類される。なお、データ除外処理の判定結果は、例えば、地震動データ群から地震動時刻歴データ１１を除外する理由で細分類されていてもよく、例えば、Ｓ／Ｎ比が低い、頭部部分が欠落している、末尾部分が欠落している、別地震又は別事象が混在している等に分類されていてもよい。

【0037】

さらに、判定データ１３は、ノイズ除去処理として、地震動時刻歴データ１１から時刻歴ノイズを除去するときの時刻条件、及び、地震動時刻歴データ１１から周波数ノイズを除去するときの周波数条件の少なくとも一方を判定したときの判定結果をさらに含むものである。図７の例では、上記の時刻条件は、冒頭部分の境界となる時刻を定める冒頭時刻境界、及び、末尾部分の境界となる時刻を定める末尾時刻境界の少なくとも一方を含む。また、上記の周波数条件は、低い側の境界となる周波数を定める低周波数境界、及び、高い側の境界となる周波数を定める高周波数境界の少なくとも一方を含む。

【0038】

（取得部４１１による取得工程と、学習用データ１４について）
取得部４１１は、図６に示すように、データベース１０から、事例データ１２及び判定データ１３で構成される学習用データ１４を複数取得する。学習用データ１４は、教師あり学習における教師データ（トレーニングデータ）、検証データ及びテストデータとして用いられるデータである。また、複数の学習用データ１４からなる学習用データ１４の集合は、学習用データセットという。

【0039】

（生成部４１２による生成工程と、地震動データ処理モデル１５について）
生成部４１２は、図６に示すように、取得部４１１にて取得された複数の学習用データ１４に基づいて、事例データ１２及び判定データ１３の相関関係を機械学習により学習することにより、学習済みモデルとして地震動データ処理モデル１５を生成し、記憶部４０に記憶する。

【0040】

なお、地震動データ処理モデル１５は、複数の学習済みモデルから構成されていてもよい。例えば、生成部４１２は、事例データ１２と、判定データ１３のうちのデータ除外処理の判定結果との相関関係を第１の学習済みモデルに学習させるとともに、事例データ１２と、判定データ１３のうちのノイズ除外処理の判定結果との相関関係を第２の学習済みモデルに学習させるようにしてもよい。また、地震動データ処理モデル１５は、地震動時刻歴データ１１の活用目的毎にそれぞれ生成されてもよく、その場合には、例えば、データベース１０を活用目的毎に用意すればよい。

【0041】

以上のように、本実施形態に係る地震動データ処理モデル生成装置４及び地震動データ処理モデル生成方法によれば、専門家が地震動時刻歴データ１１に対して実施する処理内容を判定するときの知見を機械学習により地震動データ処理モデル１５に取り込むことができるので、専門家に代わって、地震動時刻歴データ１１に対して適切な処理内容を判定することが可能な地震動データ処理モデル１５を生成することができる。

【0042】

（地震動データ処理装置５の構成と各部による工程について）
地震動データ処理装置５は、地震動データ処理モデル生成装置４により生成された地震動データ処理モデル１５に基づいて処理対象の地震動時刻歴データ１１ａに対して実施する処理内容を判定し、その処理内容に従って処理対象の地震動時刻歴データ１１ａを処理することで、処理後の地震動時刻歴データ１１ｂを出力媒体（例えば、記憶媒体、表示媒体、紙媒体等）に出力する。処理対象の地震動時刻歴データ１１ａに対する処理内容（データ除外処理やノイズ除去処理）は、専門家により判定されることなく、地震動データ処理装置５が専門家の知見を機械学習により学習させた地震動データ処理モデル１５を用いることで判定される。

【0043】

地震動データ処理装置５は、地震動データ処理モデル生成装置４と同様に、汎用又は専用のコンピュータで構成されており、図２に示すように、ＨＤＤ、メモリ等により構成される記憶部５０と、ＣＰＵ、ＧＰＵ等のプロセッサにより構成される制御部５１と、ネットワーク６との通信インターフェースである通信部５２と、キーボード、マウス等により構成される入力部５３と、ディスプレイ、タッチパネル等により構成される表示部５４とを備える。

【0044】

記憶部５０には、地震動データ処理モデル生成装置４により学習済みモデルとして生成された地震動データ処理モデル１５と、地震動データ処理装置５の動作を制御して地震動データ処理方法を実現する地震動データ処理プログラム５００が記憶されている。

【0045】

制御部５１は、地震動データ処理プログラム５００を実行することにより、受付部５１０、判定部５１１、及び、データ処理部５１２として機能する。なお、各部の機能の詳細は後述する。

【0046】

図８は、本発明の実施形態に係る地震動データ処理装置５及び地震動データ処理方法の一例を示す機能説明図である。

【0047】

（受付部５１０による受付工程について）
受付部５１０は、処理対象の地震動時刻歴データ１１ａを受け付ける。処理対象の地震動時刻歴データ１１ａは、例えば、観測データ提供装置２から提供されるものであり、専門家により処理内容（データ除外処理やノイズ除去処理）が判定されていることを要しない。なお、受付部５１０は、処理対象の地震動時刻歴データ１１ａとして、１つの地震動時刻歴データ１１ａを受け付けてもよいし、複数の地震動時刻歴データ１１ａをまとめて受け付けてもよい。また、受付部５１０は、観測データ提供装置２以外の装置（例えば、専門家端末装置３）から処理対象の地震動時刻歴データ１１ａを受け付けてもよい。

【0048】

（判定部５１１による判定工程について）
判定部５１１は、受付部５１０にて受け付けられた処理対象の地震動時刻歴データ１１ａに基づく事例データ１２を地震動データ処理モデル１５に入力することにより当該地震動データ処理モデル１５から出力される判定データ１３に基づいて、処理対象の地震動時刻歴データ１１ａに対して実施する処理内容を判定する。

【0049】

その際、判定部５１１は、処理対象の地震動時刻歴データ１１ａを、地震動データ処理モデル１５に入力可能な事例データ１２の形式に変換し、地震動データ処理モデル１５に入力すればよい。また、受付部５１０が、処理対象として複数の地震動時刻歴データ１１を受け付けた場合には、判定部５１１は、複数の地震動時刻歴データ１１の各々を地震動データ処理モデル１５に入力することにより当該地震動データ処理モデル１５からそれぞれ出力される判定データ１３に基づいて、複数の地震動時刻歴データ１１の各々に対して処理内容を実施すればよい。

【0050】

なお、地震動データ処理モデル１５が、複数の学習済みモデルから構成されている場合には、事例データ１２を学習済みモデルの各々に入力すればよい。例えば、判定部５１１は、事例データ１２とデータ除外処理の判定結果との相関関係を学習させた第１の学習済みモデルに事例データ１２を入力することにより、処理対象の地震動時刻歴データ１１ａに対してデータ除外処理を実施するようにすればよい。また、判定部５１１は、事例データ１２とノイズ除去処理の判定結果との相関関係を学習させた第２の学習済みモデルに事例データ１２を入力することにより、処理対象の地震動時刻歴データ１１ａに対してノイズ除去処理を実施するようにすればよい。

【0051】

（データ処理部５１２による出力処理工程について）
データ処理部５１２は、判定部５１１にて判定された処理内容に従って処理対象の地震動時刻歴データ１１ａを処理することで、処理後の地震動時刻歴データ１１ｂを出力媒体（例えば、記憶媒体、表示媒体、紙媒体等）に出力する。

【0052】

例えば、判定部５１１により判定された処理内容が、データ除外処理の実施である場合には、データ処理部５１２は、地震動データ群から処理対象の地震動時刻歴データ１１ａを除外する。また、判定部５１１により判定された処理内容が、ノイズ除去処理の実施である場合には、データ処理部５１２は、処理対象の地震動時刻歴データ１１ａからノイズを除去する。その際、処理内容にて時刻条件が定められている場合には、データ処理部５１２は、その時刻条件に基づく時刻歴ノイズを除外し、処理内容にて周波数条件が定められている場合には、データ処理部５１２は、その周波数条件に基づく周波数ノイズを除外する。

【0053】

そして、出力媒体が、記憶部５０のような記憶媒体である場合には、データ処理部５１２は、処理後の地震動時刻歴データ１１ｂを記憶部５０に記憶出力する。出力媒体が、表示部５４のような表示媒体である場合には、データ処理部５１２は、表示媒体に表示するためのデータ（出力データ）を生成し、表示部５４に表示出力する。出力媒体が、紙媒体である場合には、データ処理部５１２は、紙媒体に印刷するためのデータ（出力データ）を生成し、紙媒体に印刷出力する。なお、データ処理部５１２は、処理後の地震動時刻歴データ１１ｂを、通信部５２を介して外部に提供するようにしてもよい。また、データ処理部５１２は、処理後の地震動時刻歴データ１１ｂを出力することに代えて又は加えて、処理対象の地震動時刻歴データ１１ａに対する判定データ１３を出力するようにしてもよい。

【0054】

以上のように、本実施形態に係る地震動データ処理装置５及び地震動データ処理方法によれば、専門家の知見が学習された地震動データ処理モデル１５を用いることで、処理対象の地震動時刻歴データ１１ａに対して必要な処理内容が判定されるので、専門家に代わって、処理対象の地震動時刻歴データ１１ａに対して適切な処理内容を実施することができる。

【0055】

（他の実施形態）
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記各実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。

【0056】

なお、上記実施形態では、地震動データ処理モデル生成装置４及び地震動データ処理装置５は、別々の装置で構成されるものとして説明したが、１つの装置で構成されていてもよい。また、専門家端末装置３が、地震動データ処理モデル生成装置４及び地震動データ処理装置５の少なくとも一方の装置として構成されていてもよい。

【0057】

また、上記実施形態では、地震動データ処理モデル生成プログラム４００及び地震動データ処理プログラム５００は、記憶部４０、５０にそれぞれ記憶されたものとして説明したが、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されてもよい。また、地震動データ処理モデル生成プログラム４００及び地震動データ処理プログラム５００は、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供されてもよい。

【符号の説明】

【0058】

１…地震動時刻歴データ処理システム、２…観測データ提供装置、３…専門家端末装置、
４…地震動データ処理モデル生成装置、５…地震動データ処理装置、６…ネットワーク、
１０…データベース、１１、１１ａ、１１ｂ…地震動時刻歴データ、１２…事例データ、
１３…判定データ、１４…学習用データ、１５…地震動データ処理モデル、
４０…記憶部、４１…制御部、４２…通信部、４３…入力部、４４…表示部、
５０…記憶部、５１…制御部、５２…通信部、５３…入力部、５４…表示部、
４００…地震動データ処理モデル生成プログラム、
４１０…ＤＢ管理部、４１１…取得部、４１２…生成部、
５００…地震動データ処理プログラム、
５１０…受付部、５１１…判定部、５１２…データ処理部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】