公開データを用いた機械学習による豪雨災害時の電柱被災予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS8-1

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Prediction of Utility Poles Damge Caused by Heavy Rainfall Using Machine Learning with Public Data

著者名: 伊藤 陽（NTTアクセスサービスシステム研究所）,奥津 大（NTTアクセスサービスシステム研究所）

著者名(英語): Akira Ito (NTT Access Network Service Systems Laboratories),Masaru Okutsu (NTT Access Network Service Systems Laboratories)

キーワード: 通信|電柱|豪雨災害|被災予測|Telecommunication|Utility Pole|Heavy Rainfall|Damage Prediction

要約(日本語): 近年豪雨災害や豪雨による土砂災害が激甚化する傾向にある．豪雨災害時には通信設備に被害が発生することもあり，特に屋外に設置される電柱が被災した際には通信の断絶を引き起こすことに加えて折損した電柱が他者へ危害を加える可能性もあり，災害発生前の対処や災害発生後早急に発見，補修することが必要となる．本発表では，2020年7月の熊本南部における豪雨災害時の被害を教師データとして機械学習により被災予測モデルを構築可能であるかを検討した．一定以上の雨量が生じた場合に，電柱周辺のデータを説明変数として電柱の被災を予測もするモデルを検討した．この時，汎用性のために説明変数は，全国的に公開されているデータを利用した．結果として，学習に用いていないテストデータに対する予測性能がROC-AUCが0.96，PR-AUC0.71の分類器を作成することができた．今後，このモデルが汎用性を持つか，他のデータ等を用いて検証する．