JP7375307B2 - Evacuation support equipment, evacuation support methods and programs - Google Patents
Evacuation support equipment, evacuation support methods and programs Download PDFInfo
- Publication number
- JP7375307B2 JP7375307B2 JP2019039541A JP2019039541A JP7375307B2 JP 7375307 B2 JP7375307 B2 JP 7375307B2 JP 2019039541 A JP2019039541 A JP 2019039541A JP 2019039541 A JP2019039541 A JP 2019039541A JP 7375307 B2 JP7375307 B2 JP 7375307B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- user
- safety factor
- caution
- evacuation
- personal characteristics
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 21
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 58
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 claims description 33
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 29
- 231100000817 safety factor Toxicity 0.000 description 103
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 44
- 230000006870 function Effects 0.000 description 22
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 15
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 208000017667 Chronic Disease Diseases 0.000 description 4
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 4
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 239000011148 porous material Substances 0.000 description 3
- 239000000853 adhesive Substances 0.000 description 2
- 230000001070 adhesive effect Effects 0.000 description 2
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 241000212384 Bifora Species 0.000 description 1
- 231100000681 Certain safety factor Toxicity 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000004570 mortar (masonry) Substances 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Images
Description
本発明は、避難支援装置、避難支援方法及びプログラムに関し、特に、被災者が避難することを支援する避難支援装置に関する。 The present invention relates to an evacuation support device, an evacuation support method, and a program, and particularly relates to an evacuation support device that supports disaster victims in evacuating.
土砂災害による被害を低減するために、斜面が崩壊する前に注意情報を出力する技術が存在する。例えば、特許文献1に記載のシステムは、リアルタイムな土中水分量の計測値に基づいて、斜面の土砂が重力により落下しようとする滑動力と、その落下に対し抵抗する抵抗力との比である安全率を計算する。そして、安全率が所定値に達したときに、特許文献1に記載のシステムは注意情報(例えばアラート)を出力する。
In order to reduce damage caused by landslides, there is a technology that outputs warning information before a slope collapses. For example, the system described in
特許文献2に記載のシステムは、現在より所定の時間(バッファタイム)が経過した未来の時点における水位を予測する。そして、予測された未来の水位に対応する危険度が閾値を超える場合、装置は注意情報を出力する。これにより、危険度が閾値に達する時点よりも所定の時間だけ前に装置が被災者に対して注意喚起することができるので、被災者は避難のための十分な時間を確保することができる。
The system described in
ユーザ(被災者)の年齢や性別などの特性(属性)はそれぞれ異なり、それに応じて、ユーザごとに、避難の準備や移動に要する時間が異なる。例えば、土砂災害において被災者が避難に要する平均時間は、健常者で1時間であり、高齢者や身体障害者などでは最長で4時間程度であると見積もられるので、両者の避難に要する時間には3時間もの差がある。しかしながら、特許文献1では、注意情報を出力するためのトリガとなる安全率が固定値である。特許文献2では、バッファタイムが固定値である。したがって、ユーザは、自分にとって適切なタイミングで避難を開始することができない。
Users (disaster victims) have different characteristics (attributes) such as age and gender, and accordingly, the time required for evacuation preparation and movement differs for each user. For example, the average time it takes for victims to evacuate in the event of a landslide is estimated to be 1 hour for a healthy person, and up to 4 hours for the elderly or physically disabled. There is a difference of 3 hours. However, in
本発明の目的は、ユーザにとってより適切なタイミングで、注意情報を提供することにある。 An object of the present invention is to provide caution information at a more appropriate timing for the user.
本発明の一態様に係る避難支援装置は、降水量から、斜面に関する安全率を計算する安全率計算手段と、ユーザの個人特性に応じたバッファタイムに基づいて、前記安全率の注意閾値を決定する注意閾値計算手段と、前記安全率が前記注意閾値以下になったときに、注意情報を出力する出力手段とを備えている。 An evacuation support device according to one aspect of the present invention includes a safety factor calculation means that calculates a safety factor regarding a slope from the amount of precipitation, and determines a caution threshold value of the safety factor based on a buffer time according to a user's personal characteristics. and an output means for outputting caution information when the safety factor becomes equal to or less than the caution threshold.
本発明の一態様に係る避難支援方法は、降水量から、斜面に関する安全率を計算し、ユーザの個人特性に応じたバッファタイムに基づいて、前記安全率の注意閾値を決定し、前記安全率が前記注意閾値以下になったときに、注意情報を出力することを含む。 An evacuation support method according to one aspect of the present invention calculates a safety factor regarding a slope from the amount of precipitation, determines a caution threshold for the safety factor based on a buffer time according to the personal characteristics of the user, and The method includes outputting caution information when the value becomes equal to or less than the caution threshold.
本発明の一態様に係るプログラムは、降水量から、斜面に関する安全率を計算することと、ユーザの個人特性に応じたバッファタイムに基づいて、前記安全率の注意閾値を決定することと、前記安全率が前記注意閾値以下になったときに、注意情報を出力することとをコンピュータに実行させる。 A program according to one aspect of the present invention calculates a safety factor regarding a slope from the amount of precipitation, determines a caution threshold for the safety factor based on a buffer time according to a user's personal characteristics, and The computer is caused to output caution information when the safety factor becomes equal to or less than the caution threshold.
本発明によれば、ユーザにとってより適切なタイミングで、注意情報を提供することができる。 According to the present invention, caution information can be provided at a more appropriate timing for the user.
〔実施形態1〕
降雨の影響は、斜面を形成する土壌の種類(土質や土中水分量など)によって異なる。本実施形態に係わる避難支援装置100は、土壌の種類に応じた安全率の計算式と、降水量の情報とを用いることによって、安全率を場所毎に計算する。
[Embodiment 1]
The influence of rainfall differs depending on the type of soil that forms the slope (soil quality, soil moisture content, etc.). The
本実施形態1及び以降の実施形態において、安全率とは、土砂が重力により落下しようとする滑動力と、その落下に対し抵抗する抵抗力との比を表す値である。 In the first embodiment and subsequent embodiments, the safety factor is a value representing the ratio of the sliding force that causes the earth and sand to fall due to gravity to the resistance force that resists the fall.
なお、斜面の構成要素は、土壌のみに限定されない。例えば、斜面は、コンクリート、モルタル、樹木根系などを含み得る。 Note that the constituent elements of the slope are not limited to only soil. For example, the slope may include concrete, mortar, tree root systems, etc.
(避難支援装置100)
図1は、本実施形態1に係わる避難支援装置100の構成を示すブロック図である。避難支援装置100は、安全率計算部101、注意閾値計算部102、および出力部103を備えている。
(Evacuation support device 100)
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an
安全率計算部101は、降水量から、斜面に関する安全率を計算する。安全率計算部101は、安全率計算手段の一例である。
The safety
注意閾値計算部102は、ユーザの個人特性に応じたバッファタイムに基づいて、安全率の注意閾値を決定する。注意閾値計算部102は、注意閾値計算手段の一例である。
The caution
バッファタイムとは、ユーザの個人特性に応じて追加される予備の避難時間のことである。安全率の注意閾値は、安全率が所定の閾値(例えば1)になる時刻から、バッファタイムに対応する時間だけ前の時刻における安全率である。 The buffer time is a preliminary evacuation time that is added according to the user's personal characteristics. The safety factor caution threshold is the safety factor at a time corresponding to the buffer time before the time when the safety factor becomes a predetermined threshold (for example, 1).
バッファタイムは可変である。本実施形態1において、ユーザが自分の個人特性に応じて自由にバッファタイムを設定することができる。 Buffer time is variable. In the first embodiment, the user can freely set the buffer time according to his or her personal characteristics.
個人特性は、ユーザの年齢、および、ユーザが利用する移動手段(例えば、徒歩か、それとも自動車か)のうち少なくとも1つを含む。しかしながら、ユーザの個人特性はこれらに限定されない。 The personal characteristics include at least one of the user's age and the means of transportation used by the user (eg, walking or driving). However, the user's personal characteristics are not limited to these.
出力部103は、安全率が注意閾値以下になったときに、注意情報を出力する。出力部103は、出力手段の一例である。
The
以下で、避難支援装置100の各部が実行する処理の詳細を順番に説明する。
Below, details of the processes executed by each part of the
(安全率計算部101)
安全率計算部101は、斜面を構成する土壌が含有する土中水分量の情報を取得する。具体的には、安全率計算部101は、所定の時間間隔(例えば1時間毎)で、図示しない土壌センサから、土中水分量の計測値を得てもよい。土中水分量は、例えば、体積含水率または重量含水率である。
(Safety factor calculation unit 101)
The safety
また、安全率計算部101は、斜面がある地域またはその近傍における降水量のデータを取得する。例えば、安全率計算部101は、所定の時間間隔(例えば1時間毎)で、公的な気象センターが提供する降水量の情報を取得する。
Furthermore, the safety
あるいは、安全率計算部101は、降水量の情報を、外部の機関又は事業者のコンピュータ装置から取得してもよい。例えば、日本国においては、気象庁が、国土の1km四方のメッシュ単位で、現在および未来の降水量を発表している(降水短時間予報)。したがって、安全率計算部101は、気象庁から降水量の情報を取得することができる。
Alternatively, the safety
安全率計算部101は、予め決められた降水量-水分量関係式を用いて、降水量に基づいて、土中水分量を計算する。降水量-水分量関係式は、降水量と土中水分量との関係を表す数式である。降水量と土中水分量との関係は、土壌の種類によって異なる。降水量-水分量関係式の詳細を、以下で説明する。
(降水量-水分量関係式)
時刻tにおける土中水分量をmt、降水量をptとした場合、よく知られたタンクモデルに基づき、以下の式(1)が得られる。式(1)は、降水量-水分量関係式と呼ばれている。式(1)において、ciは、土壌の種類に応じて異なる1未満の係数である。式(1)において、時刻tは、過去から現在までの間だけでなく、未来であってもよい。すなわち、式(1)は、未来(t>0)の土中水分量mtを計算するために適用することができる。
The safety
(Precipitation-moisture relationship equation)
When the soil moisture content at time t is m t and the amount of precipitation is p t , the following equation (1) can be obtained based on the well-known tank model. Equation (1) is called the precipitation-moisture relationship equation. In equation (1), c i is a coefficient less than 1 that varies depending on the type of soil. In Equation (1), time t may be not only between the past and the present, but may also be in the future. That is, equation (1) can be applied to calculate the soil moisture content m t in the future (t>0).
式(1)のf(pt,pt-1,pt-2,…,pt-k)は、時点t-1,t-2,・・・における降水量pt,pt-1,pt-2,…,pt-kを変数とする所定の多変数関数である。ここで、「t-1」や「t-2」は、それぞれ時刻tから1単位時間前、2単位時間前を表す。単位時間の長さは特に限定されない。n及びkは、t以下の任意の整数である。
f ( pt , pt -1 , pt -2 ,..., ptk ) in equation (1) is the amount of precipitation pt, pt-1, pt-1, pt-1, pt-1, pt -2 ,... This is a predetermined multivariable function with variables p t-2 , ..., p tk . Here, "t-1" and "t-2" represent one unit time before and two units time before time t, respectively. The length of the unit time is not particularly limited. n and k are arbitrary integers less than or equal to t.
式(1)を簡略化することによって、以下の式(2)が得られる。式(2)もまた、降水量-水分量関係式と呼ばれる。式(2)は、任意の時刻tにおける土中水分量mtおよび降水量ptと、時刻t-1における土中水分量mt-1との間の関係を表す。式(2)において、Fは透水係数を表す。透水係数Fは、土壌の種類によって異なる。また、Gは、土壌の保水性能を示す。透水係数F及び土壌の保水性能Gは、どちらも、時間によらず一定である。透水係数F及び土壌の保水性能Gは、土壌試験によって、または、データベースを参照して、求められてよい。
By simplifying equation (1), the following equation (2) is obtained. Equation (2) is also called a precipitation-moisture relationship equation. Equation (2) represents the relationship between the soil moisture content m t and precipitation amount p t at any time t, and the soil moisture content m t-1 at time t-1. In formula (2), F represents the hydraulic conductivity. The hydraulic conductivity F varies depending on the type of soil. Moreover, G indicates the water retention capacity of soil. Both the hydraulic conductivity F and the soil water retention capacity G are constant regardless of time. The hydraulic conductivity F and the soil water retention capacity G may be determined by a soil test or by referring to a database.
現在の時刻を0とするとき、安全率計算部101は、未来の時刻1における降水量p1(以下では、予想降水量と呼ぶ)と、現在の時刻0における土中水分量m0の計測値とに基づいて、式(2)にしたがって、1単位時間後の時刻1における土中水分量m1を計算することができる。安全率計算部101は、予想降水量p1の情報を、例えば気象センターが発表する気象予報から得ることができる。
When the current time is 0, the safety
同様に、安全率計算部101は、式(2)にしたがって、未来の時刻t(>1)における予想降水量pt(これは気象センター等から得られる)と、時刻t-1における土中水分量mt-1の予測値または計測値とに基づいて、未来の時刻tにおける土中水分量mtを計算することができる。
Similarly, the safety
(安全率)
安全率の定義には、複数の種類がある。以下の説明においては、フェレニウス法(簡易分割法、スウェーデン法ともいう。)又は修正フェレニウス法に基づく安全率について説明する。しかしながら、本実施形態では、安全率は特定の種類に限定されない。
(safety ratio)
There are multiple definitions of the safety factor. In the following explanation, the safety factor based on the Fellenius method (also referred to as the simple division method or Swedish method) or the modified Fellenius method will be explained. However, in this embodiment, the safety factor is not limited to a specific type.
フェレニウス法による安全率Fsは、以下の式(3)で表すことができる。式(3)において、c、W、u、φは、それぞれ、土塊の粘着力、重量、間隙水圧、内部摩擦角を表す変数である。また、αは、斜面の傾斜角を表す。また、lは、斜面を垂直方向に分割した分割片(スライス)のすべり面の長さを表す。傾斜角α及びすべり面の長さlは定数である。
The safety factor Fs according to the Fellenius method can be expressed by the following equation (3). In equation (3), c, W, u, and φ are variables representing the cohesive force, weight, pore water pressure, and internal friction angle of the clod, respectively. Further, α represents the inclination angle of the slope. Further, l represents the length of the sliding surface of a divided piece (slice) obtained by dividing the slope in the vertical direction. The inclination angle α and the length l of the sliding surface are constants.
修正フェレニウス法による安全率Fsは、以下の式(4)で表すことができる。式(4)において、bは、スライスの幅を表す。スライス幅bは定数である。
The safety factor Fs according to the modified Fellenius method can be expressed by the following equation (4). In equation (4), b represents the width of the slice. The slice width b is a constant.
式(3)または式(4)において、粘着力c、重量W、間隙水圧u及び内部摩擦角φは、いずれも、土中水分量mの関数として表すことができる。例えば、式(3)において、粘着力c、重量W、間隙水圧u及び内部摩擦角φを、それぞれ土中水分量mの関数c(m)、W(m)、u(m)及びφ(m)に置換すると、以下の式(5)が得られる。
In equation (3) or equation (4), the adhesive force c, the weight W, the pore water pressure u, and the internal friction angle φ can all be expressed as functions of the soil moisture content m. For example, in equation (3), the adhesive force c, weight W, pore water pressure u, and internal friction angle φ are expressed as functions c(m), W(m), u(m), and φ( m), the following formula (5) is obtained.
関数c(m)、W(m)、u(m)及びφ(m)は、土中水分量mに依存するため、土壌の種類毎に異なり得る。関数c(m)、W(m)、u(m)及びφ(m)は、土中水分量の計測値に基づいて、予め求められてもよいし、シミュレーション等によって推定されてもよい。 The functions c(m), W(m), u(m), and φ(m) depend on the soil moisture content m, and therefore may differ for each type of soil. The functions c(m), W(m), u(m), and φ(m) may be determined in advance based on the measured value of the soil moisture content, or may be estimated by simulation or the like.
式(5)のmをmtに置換することによって、以下の式(6)が得られる。安全率計算部101は、式(6)にしたがって、未来の時刻t(>0)における安全率Fsを計算することができる。
By replacing m in formula (5) with m t , the following formula (6) is obtained. The safety
安全率計算部101は、このようにして計算した安全率Fsの情報を、注意閾値計算部102および出力部103へ送信する。
The safety
(注意閾値計算部102)
注意閾値計算部102は、ユーザ(被災者)が入力するバッファタイムΔdの情報を取得する。本実施形態1では、ユーザは、自分の個人特性に応じて、バッファタイムを自ら決定する。そして、ユーザは、避難支援装置100にバッファタイム情報を入力する。ここで、ユーザは、自分の端末から、ネットワークを介して、避難支援装置100にバッファタイム情報を間接的に入力してもよいし、避難支援装置100に接続された入力機器から、バッファタイム情報を避難支援装置100に直接的に入力してもよい。個人特性とは、例えば、ユーザの年齢、性別、持病、負傷、連れの有無、ユーザが利用する移動手段、またはそれらの組み合わせである。
(Attention threshold calculation unit 102)
The caution
注意閾値計算部102は、入力されたバッファタイム情報に基づいて、安全率の注意閾値Fs_cauを決定する。後述するように、安全率が注意閾値Fs_cau以下になったとき、出力部103は、ユーザに対して、避難することを勧告する注意情報を出力する。注意閾値計算部102による注意閾値Fs_cauの計算方法の詳細を、以下で説明する。
The caution
(注意閾値Fs_cauの計算方法)
図2~図3を参照して、注意閾値計算部102による注意閾値Fs_cauの計算方法について説明する。
(Calculation method of attention threshold Fs_cau)
A method for calculating the caution threshold Fs_cau by the caution
図2は、過去のある時点から現在(時刻0)までの安全率Fsの時間変化を示すグラフである。図2中の棒グラフは、過去(つまり時刻0以前)の観測降水量と、未来(つまり時刻0以後)の予想降水量とを示している。 FIG. 2 is a graph showing changes in the safety factor Fs over time from a certain point in the past to the present (time 0). The bar graph in FIG. 2 shows observed precipitation in the past (that is, before time 0) and predicted precipitation in the future (that is, after time 0).
図2に示すように、注意閾値計算部102は、まず、式(1)または式(2)にしたがって、未来の時刻t(>0)における土中水分量mtを計算する。次に、注意閾値計算部102は、式(6)にしたがって、土中水分量mtに基づいて、未来の時刻t(>0)における安全率Fs(t)(予想安全率と呼ぶ)を計算する。
As shown in FIG. 2, the caution
また注意閾値計算部102は、予想安全率Fs(t)が閾値1になる時刻(崩壊予想時刻tcolと呼ぶ)を計算する。なお、閾値はどのような基準で決定されてもよい。閾値は、基準に応じて、1とは異なる値であってもよい。
The caution
図3に示すように、注意閾値計算部102は、崩壊予想時刻tcolよりもバッファタイムΔdだけ前の時刻(アラート時刻tcauと呼ぶ)における予想安全率Fsすなわち注意閾値Fs_cauを計算する。ここで、(バッファタイム;Δd)=(崩壊予想時刻;tcol)-(アラート時刻;tcau)の関係がある。
As shown in FIG. 3, the caution
このようにして、注意閾値計算部102は、安全率の注意閾値Fs_cauを得ることができる。注意閾値計算部102は、計算した注意閾値Fs_cauの情報を、出力部103へ送信する。
In this way, the caution
(出力部103)
出力部103は、安全率計算部101が計算した安全率Fs、および、注意閾値計算部102が計算した注意閾値Fs_cauを取得する。出力部103は、安全率Fsの時間変化を表すグラフと、安全率の注意閾値Fs_cauとを含む出力データを生成する。そして、出力部103は、生成した出力データを、表示デバイス(例えば避難支援装置100と接続された表示装置、またはユーザの端末の表示部)等に出力する。
(Output section 103)
The
また出力部103は、安全率Fsが注意閾値Fs_cau以下になったときに、注意情報を出力する。この注意情報は、上述したように、ユーザに対して避難することを勧告するためのものである。
Further, the
(出力データの一例)
図4は、表示デバイスに出力された出力データの一例を示す。図4では、安全率Fsの時間変化を示すグラフ中に、安全率の注意閾値Fs_cauが示されている。グラフ中、安全率Fsの推移を示す実線の右端が、現在の時刻0における安全率の値を表している。実線の左側ほど、より過去の安全率の値を表す。
(Example of output data)
FIG. 4 shows an example of output data output to a display device. In FIG. 4, the caution threshold value Fs_cau of the safety factor is shown in the graph showing the change in the safety factor Fs over time. In the graph, the right end of the solid line indicating the transition of the safety factor Fs represents the value of the safety factor at the
図5は、現在の安全率Fsが注意閾値Fs_cau以下となったときに、出力部103が出力する注意情報を示している。図5では、「避難してください」という注意喚起メッセージが、表示デバイスの画面上に表示される。この注意喚起メッセージが、注意情報に相当する。あるいは、出力部103は、「避難してください」という音声の注意喚起メッセージを、図示しない音声デバイスに出力してもよい。もしくは、出力部103は、ユーザ(被災者)が所持する端末へ指示信号を送信することによって、注意喚起メッセージまたはその他の注意情報を端末に出力させてもよい。
FIG. 5 shows caution information output by the
(処理の流れ)
図6を参照して、本実施形態1に係わる避難支援装置100が実行する処理の流れを説明する。図6は、避難支援装置100が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
(Processing flow)
With reference to FIG. 6, the flow of processing executed by the
図6に示すように、安全率計算部101は、現在(時刻0)から未来の時刻t(>0)までの予想降水量の情報を、例えば気象センターのコンピュータ装置から取得する(S101)。
As shown in FIG. 6, the safety
安全率計算部101は、式(1)または式(2)を用いて、現在(時刻0)から未来の時刻tまでの予想降水量に基づいて、未来の土中水分量mtを計算する。そして、安全率計算部101は、式(6)を用いて、現在から時刻tまでの予想安全率Fsを計算する(S102)。
The safety
注意閾値計算部102は、ユーザが入力したバッファタイム情報を取得する(S103)。バッファタイム情報は、ユーザの個人特性に応じたバッファタイムΔdを示す情報を含む。
The attention
注意閾値計算部102は、上述した手順にしたがって、バッファタイムΔdに応じて、安全率の注意閾値FS_cauを計算する(S104)。
The caution
出力部103は、安全率計算部101が計算した現在から時刻tまでの安全率Fsのデータを用いて、安全率Fsのグラフを生成する。そして、出力部103は、生成した安全率Fsのグラフを、表示デバイスに出力する(S105)。
The
出力部103は、現在(時刻0)の安全率Fsが注意閾値Fs_cau以下であるか否かを判定する(S106)。
The
現在の安全率Fsが注意閾値Fs_cau以下でない場合(S106でNo)、フローはステップS105へ戻る。一方、現在の安全率Fsが注意閾値Fs_cau以下である場合(S106でYes)、出力部103は、注意喚起メッセージ(図5参照)等の注意情報を出力する(S107)。
If the current safety factor Fs is not less than the caution threshold Fs_cau (No in S106), the flow returns to step S105. On the other hand, if the current safety factor Fs is less than or equal to the caution threshold Fs_cau (Yes in S106), the
以上で、避難支援装置100が実行する処理は終了する。
With this, the process executed by the
(本実施形態の効果)
本実施形態の構成によれば、安全率計算部101は、降水量から、斜面に関する安全率Fsを計算する。注意閾値計算部102は、ユーザの個人特性に応じたバッファタイムΔdに基づいて、安全率Fsの注意閾値Fs_cauを決定する。出力部103は、安全率Fsが注意閾値Fs_cau以下になったときに、注意情報を出力する。したがって、ユーザの個人特性に応じて、バッファタイムΔdが決まるので、ユーザにとってより適切なタイミングで、注意情報を提供することができる。
(Effects of this embodiment)
According to the configuration of this embodiment, the safety
〔実施形態2〕
本実施形態2では、ユーザが入力する個人特性情報を用いて、バッファタイムを設定する構成を説明する。前記実施形態1において説明したように、バッファタイムとは、避難時間の所定の基準値に追加される予備の時間のことである。
[Embodiment 2]
In the second embodiment, a configuration will be described in which a buffer time is set using personal characteristic information input by a user. As explained in the first embodiment, the buffer time is a preliminary time added to a predetermined reference value of evacuation time.
(避難支援装置200)
図7は、本実施形態2に係る避難支援装置200の構成を示すブロック図である。避難支援装置100は、安全率計算部101、注意閾値計算部102、出力部103、およびバッファタイム設定部104を備えている。
(Evacuation support device 200)
FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of an
バッファタイム設定部104は、ユーザの個人特性の入力を受け付けて、ユーザの個人特性に応じたバッファタイムを設定する。バッファタイム設定部104は、バッファタイム設定手段の一例である。
The buffer
本実施形態2に係わる避難支援装置200の構成は、バッファタイム設定部104を除いて、前記実施形態1に係わる避難支援装置100の構成と同じである。そこで、避難支援装置200が備えたバッファタイム設定部104以外の構成について、本実施形態2では説明を省略する。
The configuration of the
(バッファタイム設定部104)
バッファタイム設定部104は、ユーザ(被災者)から、個人特性情報の入力を受け付ける。個人特性とは、例えば、ユーザの年齢、性別、持病、負傷、連れの有無、ユーザが利用する移動手段、またはそれらの組み合わせである。
(Buffer time setting section 104)
The buffer
バッファタイム設定部104は、ユーザから個人特性情報の入力を受け付ける画面のデータを生成し、生成した画面を表示デバイスに表示させる。表示デバイスは、テレビジョンまたはモニターであってもよいし、ユーザが所持する端末の表示部であってもよい。
The buffer
図8は、バッファタイム設定部104が表示デバイスに表示させる画面の一例を示している。図8に示す画面は、ユーザに関する個人特性情報として、ユーザの年齢および移動手段の2つの例を示している。しかしながら、バッファタイム設定部104は、これらの例以外でも、ユーザに関する他の個人特性情報を受け付けてもよい。
FIG. 8 shows an example of a screen displayed on the display device by the buffer
(バッファタイムの設定例)
バッファタイム設定部104は、ユーザ(被災者)から受け付けた個人特性情報を用いて、ユーザの個人特性に応じたバッファタイムを設定する。
(Example of buffer time setting)
The buffer
図9は、個人特性に応じたバッファタイムの一例を示す関数である。図9に示す関数において、横軸はユーザの年齢であり、縦軸はバッファタイムである。バッファタイム設定部104は、関数が定める基準にしたがって、バッファタイムを設定する。例えば、ユーザの年齢が60歳であるとする。この場合、バッファタイム設定部104は、図9に示す関数に基づいて、バッファタイムを120[分]に設定する。また、ユーザの年齢が90歳であるとする。この場合、バッファタイム設定部104は、図9に示す関数に基づいて、バッファタイムを180[分]に設定する。
FIG. 9 is a function showing an example of buffer time depending on individual characteristics. In the function shown in FIG. 9, the horizontal axis is the user's age, and the vertical axis is the buffer time. The buffer
図9に示す関数は、バッファタイムを設定するための基準の単なる一例であり、バッファタイム設定部104は、様々な基準にしたがって、ユーザの個人特性に応じたバッファタイムを設定することができる。
The function shown in FIG. 9 is just one example of the criteria for setting the buffer time, and the buffer
(本実施形態の効果)
本実施形態の構成によれば、安全率計算部101は、降水量から、斜面に関する安全率Fsを計算する。注意閾値計算部102は、ユーザの個人特性に応じたバッファタイムΔdに基づいて、安全率Fsの注意閾値Fs_cauを決定する。出力部103は、安全率Fsが注意閾値Fs_cau以下になったときに、注意情報を出力する。さらに、バッファタイム設定部104が、ユーザの個人特性の入力を受け付けて、ユーザの個人特性に応じたバッファタイムΔdを設定する。したがって、ユーザの個人特性に応じて、バッファタイムΔdが決まるので、ユーザにとってより適切なタイミングで、注意情報を提供することができる。
(Effects of this embodiment)
According to the configuration of this embodiment, the safety
〔実施形態3〕
本実施形態3では、ユーザの個人特性に基づいて、ユーザが利用する避難経路を設計し、さらに、個人特性および避難経路に応じたバッファタイムを設定する構成を説明する。本実施形態3において、避難経路とは、ユーザの現在位置から避難場所までの移動の道筋のことである。
[Embodiment 3]
In the third embodiment, a configuration will be described in which an evacuation route to be used by the user is designed based on the user's personal characteristics, and a buffer time is further set according to the personal characteristics and the evacuation route. In
(避難支援装置300)
図10は、本実施形態3に係る避難支援装置300の構成を示すブロック図である。避難支援装置300は、安全率計算部101、注意閾値計算部102、出力部103、バッファタイム設定部104、および避難経路設計部105を備えている。
(Evacuation support device 300)
FIG. 10 is a block diagram showing the configuration of an
避難経路設計部105は、ユーザの個人特性に基づいて、ユーザが利用する避難経路を設計する。避難経路設計部105は、避難経路設計手段の一例である。
The evacuation
本実施形態3に係わる避難支援装置300の構成は、避難経路設計部105を除いて、前記実施形態2に係わる避難支援装置200の構成と同じである。ただし、本実施形態3に係わるバッファタイム設定部104は、ユーザの個人特性だけでなく、避難経路設計部105が設計した避難経路にも基づいて、バッファタイムを設定する。本実施形態3では、避難支援装置300が備えたバッファタイム設定部104および避難経路設計部105の構成のみについて説明する。
The configuration of the
(避難経路の設計例)
本実施形態3では、バッファタイム設定部104だけでなく、避難経路設計部105も、ユーザ(被災者)から、個人特性情報の入力を受け付ける。避難経路設計部105は、ユーザから受け付けた個人特性情報を用いて、個人特性に応じた、ユーザごとの避難経路を設計する。ここで、個人特性とは、例えば、ユーザの年齢、性別、持病、負傷、連れの有無、ユーザが利用する移動手段、またはそれらの組み合わせである。
(Example of evacuation route design)
In the third embodiment, not only the buffer
具体的には、避難経路設計部105は、ユーザの現在位置をスタート地点として、避難場所までの避難経路を設計する。また、避難経路設計部105は、ユーザの個人特性に応じて、ユーザが避難場所まで滞りなく移動できるような避難経路を設計する。例えば、避難経路設計部105は、ユーザの年齢、持病や負傷の有無、および移動手段(例えば、徒歩か、それとも自動車か)に応じて、適切な避難経路を設計する。その他、避難経路設計部105は、様々な条件に応じて、避難経路を設定することができる。避難経路設計部105は、設計した避難経路の情報を、バッファタイム設定部104へ出力する。
Specifically, the evacuation
図11は、ユーザの個人特性に応じた避難経路の一例を示す図である。避難経路設計部105は、ユーザの現在位置および周辺を含むマップのデータを、データベースまたはオンラインから取得する。避難経路設計部105は、取得したマップ上に、ユーザの個人特性に応じた避難経路を重畳する。避難経路設計部105は、このようにして生成したマップのデータを、出力部103へ送信して、出力部103から表示デバイス等に出力させる。
FIG. 11 is a diagram showing an example of an evacuation route according to the user's personal characteristics. The evacuation
ユーザは、表示デバイスに表示されたマップを参照することによって、避難経路を確認することができる。 The user can check the evacuation route by referring to the map displayed on the display device.
(バッファタイムの設定例)
バッファタイム設定部104は、避難経路設計部105から、避難経路の情報を取得する。また、バッファタイム設定部104は、前記実施形態2と同様に、ユーザ(被災者)から、個人特性情報の入力を受け付ける。
(Example of buffer time setting)
The buffer
バッファタイム設定部104は、ユーザ(被災者)から受け付けた個人特性情報を用いて、個人特性に応じた、ユーザごとのバッファタイムを設定する。さらに、本実施形態3では、バッファタイム設定部104は、ユーザの避難経路に応じて、バッファタイムを設定する。例えば、バッファタイム設定部104は、ユーザの個人特性に応じたバッファタイムと、ユーザの避難経路の距離に応じたバッファタイムとを、重み付して加算してもよい。
The buffer
図12は、避難経路に応じたバッファタイムの一例を示す関数である。図12に示す関数において、横軸は避難経路の距離を表し、縦軸はバッファタイムを表す。バッファタイム設定部104は、図12に示す関数が定める基準にしたがって、バッファタイムを設定する。例えば、避難経路の距離が2kmであるとする。この場合、バッファタイム設定部104は、図12に示す関数に基づいて、バッファタイムを120[分]に設定する。また、避難経路の距離が5kmであるとする。この場合、バッファタイム設定部104は、図12に示す関数に基づいて、バッファタイムを180[分]に設定する。あるいは、図示しないが、バッファタイム設定部104は、避難経路に応じたバッファタイムの乗数を用いてもよい。この場合、ユーザの個人特性に応じたバッファタイムに対して、ユーザの避難経路の距離に応じた乗数が付加されてもよい。
FIG. 12 is a function showing an example of buffer time depending on the evacuation route. In the function shown in FIG. 12, the horizontal axis represents the distance of the evacuation route, and the vertical axis represents the buffer time. The buffer
図12は、バッファタイムを設定するための基準の単なる一例であり、バッファタイム設定部104は、様々な基準にしたがって、ユーザの個人特性に応じたバッファタイムを設定することができる。
FIG. 12 is just one example of criteria for setting buffer time, and buffer
(本実施形態の効果)
本実施形態の構成によれば、安全率計算部101は、降水量から、斜面に関する安全率Fsを計算する。注意閾値計算部102は、ユーザの個人特性に応じたバッファタイムΔdに基づいて、安全率Fsの注意閾値Fs_cauを決定する。出力部103は、安全率Fsが注意閾値Fs_cau以下になったときに、注意情報を出力する。さらに、避難経路設計部105が、ユーザの個人特性に基づいて、ユーザが利用する避難経路を設計する。バッファタイム設定部104は、避難経路設計部105が設計した避難経路と、ユーザの個人特性とに応じたバッファタイムΔdを設定する。
(Effects of this embodiment)
According to the configuration of this embodiment, the safety
したがって、ユーザの個人特性および避難経路に応じて、バッファタイムΔdが決まるので、ユーザにとってより適切なタイミングで、注意情報を提供することができる。 Therefore, since the buffer time Δd is determined according to the user's personal characteristics and evacuation route, it is possible to provide the caution information at a more appropriate timing for the user.
〔変形例〕
本発明は、上述した実施形態に限定されない。本発明は、上述した実施形態に対して、いわゆる当業者が理解し得る多様な変更を適用することが可能である。例えば、本発明は、以下の変形例に示す形態によっても実施することができる。また、本発明は、複数の変形例を組み合わせたり、実施形態の一部の構成を他の実施形態の構成と置換したりして実施されてもよい。
[Modified example]
The invention is not limited to the embodiments described above. The present invention can apply various changes to the above-described embodiments that can be understood by those skilled in the art. For example, the present invention can also be implemented in the following modified examples. Further, the present invention may be implemented by combining a plurality of modified examples or by replacing a part of the configuration of the embodiment with the configuration of another embodiment.
(1)変形例1
実施形態1~3に係わる避難支援装置100~300は、安全率を複数の地点について計算してもよい。この場合、避難支援装置100~300は、土中水分量と雨量の関係式を複数の地点についてそれぞれ計算し、これらの地点の安全率をそれぞれ計算する。予想降水量も、複数の地点毎に異なり得るため、避難支援装置100~300は、複数の地点に関して、土中水分量の差分及び安全率の誤差を計算してもよい。また、複数の地点の安全率のうち、少なくとも1つの安全率が注意閾値になったとき、避難支援装置100~300の出力部103は、注意情報を出力してもよい。あるいは、避難支援装置100~300は、複数地点の判定結果を総合的に評価してもよい。例えば、避難支援装置100~300の出力部103は、監視箇所の半数以上が注意しきい値を超過したとき、注意情報を出力してもよい。
(1) Modification example 1
The
(2)変形例2
前記実施形態1~3における安全率の定義は、特定の方法に限定されない。安全率としては、フェレニウス法や修正フェレニウス法のほかにも、ビショップ法、ヤンブ法なども適用可能である。これらの安全率も、必要な変数を土中水分量の関数として記述することが可能である。
(2)
The definition of the safety factor in the first to third embodiments is not limited to a specific method. As the safety factor, in addition to the Fellenius method and modified Fellenius method, Bishop's method and Yanbu's method can also be applied. These safety factors can also be expressed as a function of the soil moisture content.
(3)変形例3
前記実施形態1~3において、斜面の安全性を示す指標は、安全率に限定されない。また、斜面の水分状態を表す数値は、土中水分量に限定されない。例えば、土中水分量は、土壌中の振動波形の減衰率と相関を有する。したがって、土中水分量と減衰率の相関関係を求めることができれば、安全率を減衰率の関数として記述することも可能になる。
(3) Modification example 3
In the first to third embodiments, the index indicating the safety of the slope is not limited to the safety factor. Further, the numerical value representing the moisture state of the slope is not limited to the soil moisture content. For example, the amount of water in the soil has a correlation with the attenuation rate of vibration waveforms in the soil. Therefore, if the correlation between soil moisture content and attenuation rate can be determined, it becomes possible to describe the safety factor as a function of the attenuation rate.
〔実施形態4〕
図13を参照して、実施形態4について以下で説明する。
[Embodiment 4]
(ハードウェア構成について)
前記実施形態1~3で説明した避難支援装置100~300の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。これらの構成要素の一部又は全部は、例えば図13に示すような情報処理装置900により実現される。図13は、情報処理装置900のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
(About hardware configuration)
Each component of the
図13に示すように、情報処理装置900は、一例として、以下のような構成を含む。
As shown in FIG. 13, the
・CPU(Central Processing Unit)901
・ROM(Read Only Memory)902
・RAM(Random Access Memory)903
・RAM903にロードされるプログラム904
・プログラム904を格納する記憶装置905
・記録媒体906の読み書きを行うドライブ装置907
・通信ネットワーク909と接続する通信インタフェース908
・データの入出力を行う入出力インタフェース910
・各構成要素を接続するバス911
・CPU (Central Processing Unit) 901
・ROM (Read Only Memory) 902
・RAM (Random Access Memory) 903
・
-
- A
・
・I/
・Bus 911 that connects each component
前記実施形態1~3で説明した避難支援装置100~300の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム904をCPU901が読み込んで実行することで実現される。各構成要素の機能を実現するプログラム904は、例えば、予め記憶装置905やROM902に格納されており、必要に応じてCPU901がRAM903にロードして実行される。なお、プログラム904は、通信ネットワーク909を介してCPU901に供給されてもよいし、予め記録媒体906に格納されており、ドライブ装置907が当該プログラムを読み出してCPU901に供給してもよい。
Each component of the
(本実施形態の効果)
本実施形態4の構成によれば、前記実施形態1~3において説明した避難支援装置100~300が、ハードウェアとして実現される。したがって、前記実施形態1~3において説明した効果と同様の効果を奏することができる。
(Effects of this embodiment)
According to the configuration of the fourth embodiment, the
100 避難支援装置
101 安全率計算部
102 注意閾値計算部
103 出力部
104 バッファタイム設定部
105 避難経路設計部
200 避難支援装置
300 避難支援装置
100
Claims (7)
ユーザが避難に要する時間に基づいて、前記安全率の注意閾値を決定する注意閾値計算手段と、
前記安全率が前記注意閾値以下になったときに、注意情報を出力する出力手段と
を備え、
前記ユーザが避難に要する時間は、前記ユーザの個人特性に応じて設定され、
前記ユーザの前記個人特性は、前記ユーザが利用する移動手段を含む、
避難支援装置。 a safety factor calculation means for calculating a safety factor regarding a slope from the amount of precipitation;
Attention threshold calculation means for determining a caution threshold for the safety factor based on the time required for a user to evacuate ;
and output means for outputting caution information when the safety factor becomes equal to or less than the caution threshold ,
The time required for the user to evacuate is set according to the user's personal characteristics,
The personal characteristics of the user include a means of transportation used by the user;
Evacuation support equipment.
ことを特徴とする請求項1に記載の避難支援装置。 The evacuation support device according to claim 1, further comprising a setting unit for setting the time required for the user to evacuate .
前記設定手段は、前記ユーザの個人特性および前記避難経路に応じて、前記ユーザが避難に要する時間を設定する
ことを特徴とする請求項2に記載の避難支援装置。 further comprising an evacuation route design means for designing an evacuation route to be used by the user based on the user's personal characteristics,
The evacuation support device according to claim 2, wherein the setting means sets the time required for the user to evacuate according to the user's personal characteristics and the evacuation route.
ことを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の避難支援装置。 The personal characteristics of the user further include whether there are other users who evacuate with the user.
The evacuation support device according to any one of claims 1 to 3, characterized in that:
ことを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の避難支援装置。 5. The caution threshold of the safety factor is the value of the safety factor at a time before the time required for the user to evacuate from the time when the safety factor becomes a predetermined threshold. The evacuation support device according to any one of the items.
ユーザが避難に要する時間に基づいて、前記安全率の注意閾値を決定し、
前記安全率が前記注意閾値以下になったときに、注意情報を出力すること
を含み、
前記ユーザが避難に要する時間は、前記ユーザの個人特性に応じて設定され、
前記ユーザの前記個人特性は、前記ユーザが利用する移動手段を含む、
避難支援方法。 From the amount of precipitation, calculate the safety factor for the slope,
determining a caution threshold for the safety factor based on the time required for the user to evacuate ;
outputting caution information when the safety factor becomes equal to or less than the caution threshold ;
The time required for the user to evacuate is set according to the user's personal characteristics,
The personal characteristics of the user include a means of transportation used by the user;
Evacuation support methods.
ユーザが避難に要する時間に基づいて、前記安全率の注意閾値を決定することと、
前記安全率が前記注意閾値以下になったときに、注意情報を出力することと
をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記ユーザが避難に要する時間は、前記ユーザの個人特性に応じて設定され、
前記ユーザの前記個人特性は、前記ユーザが利用する移動手段を含む、
プログラム。 Calculating the safety factor for the slope from the amount of precipitation;
determining a caution threshold for the safety factor based on the time required for the user to evacuate ;
A program for causing a computer to output caution information when the safety factor becomes equal to or less than the caution threshold,
The time required for the user to evacuate is set according to the user's personal characteristics,
The personal characteristics of the user include a means of transportation used by the user;
program.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019039541A JP7375307B2 (en) | 2019-03-05 | 2019-03-05 | Evacuation support equipment, evacuation support methods and programs |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019039541A JP7375307B2 (en) | 2019-03-05 | 2019-03-05 | Evacuation support equipment, evacuation support methods and programs |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020144512A JP2020144512A (en) | 2020-09-10 |
JP7375307B2 true JP7375307B2 (en) | 2023-11-08 |
Family
ID=72354160
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019039541A Active JP7375307B2 (en) | 2019-03-05 | 2019-03-05 | Evacuation support equipment, evacuation support methods and programs |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7375307B2 (en) |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006195650A (en) | 2005-01-12 | 2006-07-27 | Chuo Kaihatsu Kk | Slope collapse monitoring/prediction system |
JP2007199851A (en) | 2006-01-24 | 2007-08-09 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Support system for evacuation action and its server device |
US20120206258A1 (en) | 2011-02-11 | 2012-08-16 | Ramesh Maneesha V | Network-Based System for Predicting Landslides and Providing Early Warnings |
JP2014182534A (en) | 2013-03-19 | 2014-09-29 | Hochiki Corp | Alarm system |
WO2017126481A1 (en) | 2016-01-18 | 2017-07-27 | 日本電気株式会社 | Display control device, method of displaying safety factor, and program recording medium |
JP2018045519A (en) | 2016-09-15 | 2018-03-22 | 株式会社日立製作所 | Evacuation guidance information provision device and evacuation guidance information provision method |
JP2018194968A (en) | 2017-05-15 | 2018-12-06 | 富士通株式会社 | Display program, display method, and display device |
JP2019003641A (en) | 2015-07-23 | 2019-01-10 | 日本電気株式会社 | Prediction apparatus, prediction system, prediction method, and program |
-
2019
- 2019-03-05 JP JP2019039541A patent/JP7375307B2/en active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006195650A (en) | 2005-01-12 | 2006-07-27 | Chuo Kaihatsu Kk | Slope collapse monitoring/prediction system |
JP2007199851A (en) | 2006-01-24 | 2007-08-09 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Support system for evacuation action and its server device |
US20120206258A1 (en) | 2011-02-11 | 2012-08-16 | Ramesh Maneesha V | Network-Based System for Predicting Landslides and Providing Early Warnings |
JP2014182534A (en) | 2013-03-19 | 2014-09-29 | Hochiki Corp | Alarm system |
JP2019003641A (en) | 2015-07-23 | 2019-01-10 | 日本電気株式会社 | Prediction apparatus, prediction system, prediction method, and program |
WO2017126481A1 (en) | 2016-01-18 | 2017-07-27 | 日本電気株式会社 | Display control device, method of displaying safety factor, and program recording medium |
JP2018045519A (en) | 2016-09-15 | 2018-03-22 | 株式会社日立製作所 | Evacuation guidance information provision device and evacuation guidance information provision method |
JP2018194968A (en) | 2017-05-15 | 2018-12-06 | 富士通株式会社 | Display program, display method, and display device |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2020144512A (en) | 2020-09-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6941319B2 (en) | Risk assessment system | |
Lovasi et al. | Aesthetic amenities and safety hazards associated with walking and bicycling for transportation in New York City | |
JP6741083B2 (en) | Risk determination device, risk determination system, risk determination method and program | |
JP2023026680A (en) | System for estimating time of occurrence of landslide | |
US20150088719A1 (en) | Method for Predicting Financial Market Variability | |
Olson et al. | Estimation of flood discharges at selected annual exceedance probabilities for unregulated, rural streams in Vermont, with a section on Vermont regional skew regression | |
JP7375307B2 (en) | Evacuation support equipment, evacuation support methods and programs | |
JP6699672B2 (en) | Display control device, safety factor display method, and computer program | |
JP6555391B2 (en) | Prediction device, prediction system, prediction method, and program | |
JP6583529B2 (en) | Information processing apparatus, parameter correction method, and program | |
Sediek et al. | Dynamic modeling of in-event interdependencies in community resilience | |
Shapira et al. | An integrated and interdisciplinary model for predicting the risk of injury and death in future earthquakes | |
Liu et al. | Post-earthquake functionality assessment of urban road network considering emergency response | |
JP5526541B2 (en) | Debris flow risk judgment device, debris flow risk judgment method, and debris flow risk judgment program | |
Hussien et al. | Statistical methods for predicting malaria incidences using data from Sudan | |
JP2012160143A (en) | Future population prediction device, method, and program | |
Sauti et al. | Proposed method and framework for evaluating and calculating a seismic vulnerability index of Malaysia | |
JP5491374B2 (en) | System and method for creating support information for persons requiring assistance in a disaster | |
Zahidi et al. | Effects of depth-varying vegetation roughness in two-dimensional hydrodynamic modelling | |
JP2020061005A (en) | Evacuation behavior support system | |
JP6915015B2 (en) | Providing equipment, providing method and providing program | |
JP2020066909A (en) | Cut slope collapse prediction device, cut slope collapse prediction method, and cut slope collapse prediction program | |
WO2021124552A1 (en) | Information provision method | |
JP2018005264A (en) | Information processing device, control method, and program | |
JP3674603B2 (en) | Travel time providing method, system and program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20211015 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220215 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20230323 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230418 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230614 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230926 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20231009 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 7375307 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |