小檜山 雅之 (コヒヤマ マサユキ)

Kohiyama, Masayuki

写真a

所属(所属キャンパス)

理工学部 システムデザイン工学科 (矢上)

職名

教授

HP

外部リンク

教員からのメッセージ 【 表示 / 非表示

  • 技術者は、コミュニケーション能力、問題発見・解決能力、リーダーシップを兼ね備えるべきだと考えています。技術者の信頼が高まることで、優れたプロダクトがより普及し、社会を豊かにできるからです。これらを養うため、研究では徹底的な議論を期待します。

総合紹介 【 表示 / 非表示

  • 住まい手や使い手が要求する力学的性能を具体化し,建物や構造物として実現するため,性能設計・最適設計の方法論や具体的なアルゴリズムの構築を目指しています。また,災害が生じにくく,災害が起きてもすばやく回復することができる「しなやかな仕組み」を備えた社会をデザインするため,構造物のリスク評価・被害推定技術を核にした,防災システムと防災すまい・まちづくりの研究にも取り組んでいます。

経歴 【 表示 / 非表示

  • 1995年04月
    -
    1996年03月

    鹿島建設株式会社 設計/エンジニアリング総事業本部 原子力設計部 職員

  • 1996年04月
    -
    1999年03月

    鹿島建設株式会社 技術研究所 研究員

  • 1999年04月
    -
    2001年03月

    理化学研究所 地震防災フロンティア研究センター 研究員

  • 2001年04月
    -
    2005年03月

    東京大学 生産技術研究所 助手

  • 2004年04月
    -
    2005年03月

    日本学術振興会 海外特別研究員,スタンフォード大学 客員准教授

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学歴 【 表示 / 非表示

  • 1993年03月

    京都大学, 工学部, 建築学科

    大学, 卒業

  • 1995年03月

    京都大学, 工学研究科, 建築学専攻

    大学院, 修了, 修士

学位 【 表示 / 非表示

  • 博士(情報学), 京都大学, 論文, 2002年03月

免許・資格 【 表示 / 非表示

  • 一級建築士, 1998年02月

 

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 構造工学・地震工学・維持管理工学 (Structural Engineering, Earthquake Engineering, Maintenance Management Engineering)

  • 建築構造・材料 (Building Construction/Material)

  • 社会システム工学・安全システム (Social System Engineering/Safety System)

  • 自然災害科学・防災学 (自然災害科学)

研究キーワード 【 表示 / 非表示

  • 地震工学

  • 建築構造学

研究テーマ 【 表示 / 非表示

  • 設備被害を軽減するブロードキャスト対応制震システム, 

    2016年
    -
    2019年

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    建物内の設備機器と連携して地震時の機能維持を図る,高度な地震対応力を有するアクティブ/セミアクティブ制震システムの実現を目指す。

  • 機能維持性を高める建物・複数機器の協調制御, 

    2012年
    -
    2015年

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    本研究は,建物の制振装置と建物内の機器の制振装置を協調的に動作させる効果的な手法の提案を目的とする。建物内に制振装置を持つ複数の機器が導入されたとき,機能維持のための合理的な制御方法を確立するとともに,制御装置間の通信方法を制御性能・信頼性・保守性・保全性などの観点を踏まえ構築することを目指す。

  • 長周期地震動に対する建物・エレベーターの自律協調制御, 

    2010年
    -
    2012年

     研究概要を見る

    地震による超高層建物のエレベーター被害を低減するため,これまで別々に設計されていた建物の制振装置とエレベーターロープの制振装置を協調的に制御することで,制御性能を飛躍的に高める。

 

著書 【 表示 / 非表示

  • 都市・建築レジリエンスデザイン入門

    小檜山 雅之,ホルヘ・アルマザン,紙田 和代, 慶應義塾大学出版会, 2020年10月

  • 建築物荷重指針を活かす設計資料1

    日本建築学会, 日本建築学会, 2016年02月

    担当範囲: 1.1節 目標性能水準設定の基本的な考え方と設計者の役割

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    日本建築学会の2015年版「建築物荷重指針・同解説」を活用し性能設計を行うため、設計の流れや設計例、詳細な解説を記載。1章「性能設計の実現に向けて」の1.1節「目標性能水準設定の基本的な考え方と設計者の役割」の執筆を担当。

  • High-Performance Computing for Structural Mechanics and Earthquake/Tsunami Engineering

    Makoto Ohsaki, Tomoshi Miyamura, Masayuki Kohiyama, Takuzo Yamashita, and Hiroshi Akiba, Springer International Publishing, 2015年11月

    担当範囲: Seismic Response Simulation of Building Structures (pp. 105-139)

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    In this chapter, we present an overview of the E-Simulator for application to seismic response analysis of building structures. Accuracy and computational performance of simulation using the E-Simulator are discussed through examples of seismic response analysis of a four-story steel frame, buckling analysis of a column, and simulations of static cyclic responses of a composite beam and an exterior wall. Results of seismic response analysis with fixed base as well as soil-structure interaction analysis are presented for a high-rise building frame. Computational performance using the K computer is also discussed.

  • 建築物荷重指針・同解説(2015)

    日本建築学会, 日本建築学会, 2015年02月

    担当範囲: 1章 総則 1.2 基本概念,1.3 用語,2章 荷重の種類と組合せ 2.1 荷重の種類,2.2 荷重の基本値,2.3 荷重の組合せと要求性能

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    日本建築学会による,建築物の構造設計の際に用いる荷重について,基本理念や考え方を示した指針。1章総則の1.2節基本概念と1.3節用語,2章荷重の種類と組合せの2.1節荷重の種類,2.2節荷重の基本値,2.3節荷重の組合せと要求性能の執筆を担当。

  • Excelで学ぶ地震リスク評価

    小檜山 雅之, 技報堂出版, 2011年08月

    担当範囲: 4章 フラジリティと損傷度の評価, pp. 39-61

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    日本建築学会荷重運営委員会信頼性工学利用小委員会が,建築工学における確率・統計の利用の普及活動の一環として出版。地震リスク評価について,いくつかの例題をExcel を使って解くことで,ひととおり学べる内容となっている。4章フラジリティと損傷度の評価の執筆を担当。

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論文 【 表示 / 非表示

  • Experiment of torsional response induced by the Q–delta resonance

    Mizutori F., Kohiyama M.

    The Structural Design of Tall and Special Buildings (Wiley)  30 ( 4 )  2021年03月

    研究論文(学術雑誌), 共著, 査読有り,  ISSN  15417794

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    Because of geometric nonlinearities, vibrations in two horizontal directions can generate a torsional moment that induces a torsional response, even in a structure with no eccentricity; we term this phenomenon Q–Δ effect. In this study, the torsional response caused by the Q–Δ resonance was investigated by performing a shaking table test that involves a single-layer symmetric specimen. The specimen was designed and fabricated by focusing on one of two resonance conditions. Its moment of inertia was adjustable by changing locations of weights, and the natural frequency in the torsional mode could be modified. We developed a numerical model of the specimen, in which the columns connected to the slab were integrated into an elastic Euler beam. It was confirmed that the torsional response increased near the predicted Q–Δ resonance point. In addition, the acceleration at the corner of the slab was significantly increased. The formulated equations of motion provided a better prediction of the actual phenomena. Because the specimen corresponds to a stiff and slender high-rise building when converted into a full scale, the result suggests a need to be aware of the risk of torsional response increase due to the Q–Δ resonance.

  • Deep neural network for detecting earthquake damage to brace members installed in a steel frame

    Yamashita, T., Kohiyama, M., Oka, K.

    Japan Architectural Review (Wiley)  4 ( 1 ) 56 - 64 2021年01月

    研究論文(学術雑誌), 共著, 査読有り,  ISSN  2475-8876

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    We are developing an artificial intelligence system for structural health monitoring that can detect local damage in a building structure by using the E‐Simulator numerical simulation system that is being developed by the Japanese National Research Institute for Earth Science and Disaster Resilience. In this study, we confirmed the applicability of a multiclass classifier using a deep neural network to address the problem of identifying damage patterns in braces installed in a steel frame. Experimental data obtained from shaking table tests were used for training and testing. Cross-validation tests were conducted for several cases with different numbers of sensors, sensor degrees of freedom, and nodes in the hidden layers of the network. The results demonstrated that the accuracy of the damage pattern detection from the constructed classifier exceeded 77% when the appropriate hidden layers were selected and reached 87.9% for the best case.

  • 拡張現実を用いた富士山火山ハザードマップ

    小檜山雅之,赤堀竜海,吉本充宏,久保智弘

    地域安全学会論文集 (地域安全学会)   ( 37 ) 147 - 155 2020年11月

    研究論文(学術雑誌), 共著, 査読有り,  ISSN  1345-2088

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    火山災害には多種多様なハザードがあり,ハザードによって避難が必要な地域や適切な避難のタイミングが異なる.被害を軽減するためには起こりうる現象とそれに対する対策行動を正しく理解しておくことが重要となる.火山ハザードマップは,ハザードの影響が及ぶ恐れのある範囲を地図上に特定し,避難等の防災対策をとるべき範囲を視覚的に捉えやすいよう作成されている.しかし,ハザードが一つのマップに重複して描かれ複雑になっていることなどからその内容は一般の人々にとって必ずしも容易ではない.そこで,紙媒体や静止画によるハザードマップを補完し,ハザードマップへの興味や関心を高め,各家庭や自主防災会におけるハザードマップを活用したコミュニケーションを活性化するツールとして,拡張現実(AR)を用いた富士山AR火山ハザードマップを開発した.市民等や高校生によるワークショップを開催し,アンケート調査を行ってその有効性を検証した.その結果,開発した富士山AR火山ハザードマップは紙媒体の火山ハザードマップを補う効果があることが明らかになった.とくに,各ハザードを表示切り替えできる機能はハザードマップの理解に役立つことが確認できた.また,AR特有の立体感は,地形によってハザードの動きが変わる火山災害をイメージしやすくする効果があることが明らかになった.

  • 次世代火山防災リーダーの育成を目的とした住民主体の災害机上訓練のフレームワーク

    高島帆風,小檜山雅之,吉本充宏,久保智弘

    地域安全学会論文集 (地域安全学会論文集)   ( 37 ) 175 - 185 2020年11月

    研究論文(学術雑誌), 共著, 査読有り,  ISSN  1345-2088

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    In order to reduce volcanic disasters, it is important for residents to practice mutual assistance, which can be led by a voluntary disaster reduction group. However, many communities lack the human resources for their future leaders. To address this issue, we created a framework of disaster imagination game to develop next-generation leaders. The effectiveness of the game was verified through workshops held in Fujiyoshida City. The framework allows residents to train independently by using a web application software.

  • 摩擦を考慮した動的解析結果の強化学習に基づくコンピュータビジョンを用いたキャスタ付き機器の地震応答制御

    若林憲人,河西洋亮,小檜山雅之,江口僚,髙橋正樹

    構造工学論文集 (日本建築学会)  66B   305 - 314 2020年03月

    研究論文(学術雑誌), 共著, 査読有り,  ISSN  09108033

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    We developed a computer vision system to control the seismic response of medical equipment with casters in a building subjected to earthquake excitation. The controller employs a neural network and the reinforced learning was conducted based on dynamic simulations of a controlled equipment under building floor motion. In the dynamic simulations, we used Open Dynamics Engine, which is a simulator library of three-dimensional rigid body dynamics, and we introduced a friction model to simulate the dynamic behavior of the casters. To validate the proposed system, we conducted shaking table tests and it was confirmed that the proposed control could successfully suppress the response of the equipment.

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KOARA(リポジトリ)収録論文等 【 表示 / 非表示

総説・解説等 【 表示 / 非表示

  • 座談会:震災復興から考えるレジリエントな社会

    菅原 昭彦,福迫 昌之,紙田 和代,小檜山 雅之,厳 網林

    三田評論 (慶應義塾大学出版会)   ( 1253 ) 10 - 26 2021年03月

    総説・解説(大学・研究所紀要), 共著,  ISSN  1343-618X

  • Editorial: Innovative methodologies for resilient buildings and cities

    Takewaki I., Kohiyama M., Trombetti T., Tesfamariam S., Lu X.

    Frontiers in Built Environment (Frontiers in Built Environment)  5 2019年07月

  • 細分化された学問と分断された世界をつなぐ

    小檜山 雅之

    ACe 建設業界 (一般社団法人日本建設業連合会)  80   26 - 26 2017年12月

    総説・解説(商業誌、新聞、ウェブメディア), 単著,  ISSN  21861862

  • 東日本大震災・熊本地震災害の教訓を生かした建築・まちづくり~建物の「社会性」向上に向けて~

    小檜山 雅之

    月刊不動産流通 (不動産流通研究所)   ( 419 ) 8 - 9 2017年04月

    総説・解説(商業誌、新聞、ウェブメディア), 単著,  ISSN  0286-388X

  • 阪神・淡路大震災20 年シンポジウム「地震被害の軽減に向けた研究者たちのメッセージ―阪神・淡路大震災20 年:地震関連科学の到達点と新たな決意―」開催報告

    小檜山 雅之

    JAEE Newsletter (日本地震工学会)  4 ( 1 ) 9 - 12 2015年04月

    総説・解説(学術雑誌), 単著

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研究発表 【 表示 / 非表示

  • ねじれ2次モードのQ—Δ共振の検証実験と有限要素モデルによる再現解析

    穴水亮輔,水鳥文哉,小檜山雅之

    日本地震工学会・大会-2020 (オンライン開催) , 2020年12月, 口頭(一般)

  • Interpretation of Deep Neural Network for Damage Pattern Classification Using Phase Plane

    Kumagai, T., Kohiyama, M., Yamashita, T.

    7th Asian-Pacific Symposium on Structural Reliability and Its Applications (APSSRA2020) (The University of Tokyo (online conference)) , 2020年10月, 口頭(一般)

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    The author’s research group has proposed a damage pattern classification method using a deep neural network (DNN) for monitoring the structural health of a building. We aimed to make the DNN for damage pattern classification, more accountable using the “interpretation” and “explanation” methods. We proposed generating input data that maximize the classification probability of each damage pattern, called a prototype, and drew a trajectory on a two-dimensional phase plane of appropriately selected state variables with color information on the degree of influence on the classification. We applied the proposed method to DNNs for damage classification of a wooden structure and a steel frame. The acceleration–velocity plane provided useful information about the mechanical characteristics of the DNN used in the damage pattern classification, and we thus demonstrated the effectiveness of the proposed method.

  • Wireless Seismic Response Control of an Instrument with Casters Based on Reinforced Learning Considering Stochastic Models of Computer Vision

    Wakabayashi, K., Kohiyama, M., Eguchi, R., Takahashi, M.

    7th Asian-Pacific Symposium on Structural Reliability and Its Applications (APSSRA2020) (The University of Tokyo (online conference)) , 2020年10月, 口頭(一般)

     概要を見る

    We developed a computer-vision-based system to control the response of medical instruments with casters in a building subjected to earthquake excitation. The controller employed a neural network, and reinforced learning based on the dynamic simulations of a controlled instrument under building floor motion was conducted. In the dynamic simulations, we used the Open Dynamics Engine, which is a simulator library of three-dimensional rigid body dynamics and introduced a friction model to simulate the dynamic behavior of the casters. To accurately simulate the dynamic behavior of the controlled instrument, we considered the control delay of the proposed system and introduced stochastic models of errors to identify the displacement of the instrument using computer vision. To validate the proposed system, we performed dynamic simulations of a controlled instrument under building floor motion. It was revealed that the instrument response was significantly suppressed by introducing the stochastic model of errors in the training of NN. This result suggests the usefulness of stochastic models in enhancing the performance of reinforced learning based on dynamic simulations.

  • Experiment on Torsional Response of Symmetric Structure Induced by Q–Δ Resonance,

    Mizutori, F., Yokoyama, H., Kohiyama, M.

    17th World Conference on Earthquake Engineering (17WCEE) (Sendai, Japan) , 2020年09月, 口頭(一般)

     概要を見る

    Proceedings published in September, 2020
    Conference postponed one year
    Sendai, Japan
    Paper ID: 2c-0204, pp. 1-12

  • 加速度応答から建物損傷パターンを分類する深層ニューラルネットワークの視覚的な解釈・説明法の検討

    熊谷拓磨,小檜山雅之,山下拓三

    日本建築学会大会(関東), 2020年07月, その他, 日本建築学会

     概要を見る

    日本建築学会大会学術講演梗概集(関東)
    Vol. 構造II, pp. 1067-1068

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競争的資金等の研究課題 【 表示 / 非表示

  • 機能維持性と早期修復性を考慮したレジリエント振動制御法

    2020年04月
    -
    2024年03月

    文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 小檜山 雅之, 基盤研究(B), 補助金,  代表

  • 設備被害を軽減するブロードキャスト対応制震システム

    2016年04月
    -
    2020年03月

    文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 小檜山 雅之, 基盤研究(B), 補助金,  代表

知的財産権等 【 表示 / 非表示

  • 振動制御システム

    特願: 2011-157501  2011年07月 

    特開: 特開2013-23844   

    特許: 5828699  2015年10月

    特許, 共同, 国内出願

  • 建物データポリゴン化システム、その方法および建物データポリゴン化プログラム

    特願: 特願2001-23850  2001年01月 

    特開: 特開2002-230589  2002年08月 

    特許: 3394525  2003年01月

    特許, 国内出願

  • フランジ付中間鋼板を使用した積層ゴム支承

    特願: 特許出願平9-66319  1997年03月 

    特開: 特許公開平10-266624  1998年10月 

    特許, 国内出願

 

担当授業科目 【 表示 / 非表示

  • 空間・環境デザイン工学特別講義第1

    2021年度

  • 社会・経済・文化と工学

    2021年度

  • システムデザイン工学輪講

    2021年度

  • 建築安全工学

    2021年度

  • 確率・統計

    2021年度

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担当経験のある授業科目 【 表示 / 非表示

  • 確率・統計

    慶應義塾, 2014年度, 春学期, 専門科目, 講義

  • 社会・経済・文化と工学

    慶應義塾, 2014年度, 秋学期, 専門科目

  • 設計・計画の最適化数理

    慶應義塾, 2014年度, 秋学期, 専門科目, 講義

  • 空間設計製図I

    慶應義塾, 2014年度, 秋学期, 専門科目, 演習

  • 理工学基礎実験

    慶應義塾, 2014年度, 秋学期, 専門科目, 実習・実験

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社会活動 【 表示 / 非表示

  • 国立研究開発法人防災科学技術研究所 数値震動台研究開発分科会委員

    2019年09月
    -
    2020年03月
  • 国際地震工学研修 講師

    国立研究開発法人建築研究所 国際地震工学センター,  (国立研究開発法人建築研究所(茨城県つくば市))

    2017年02月
    -
    継続中

     概要を見る

    「制振構造」の講義
    2017/02/24
    2018/02/20
    2019/02/18
    2020/02/27

  • 国立研究開発法人防災科学技術研究所 数値震動台研究開発分科会 建築ワーキング メンバー

    2016年05月
    -
    2020年03月
  • 独立行政法人防災科学技術研究所 数値震動台研究開発分科会 建築ワーキングメンバー

    2014年04月
    -
    2016年03月
  • 総務省消防庁「東日本大震災の被害状況や消防機関等による活動に係る調査事業」編集会議メンバー

    2012年05月
    -
    2012年12月

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所属学協会 【 表示 / 非表示

  • 日本建築学会

     
  • 土木学会

     
  • 米国地震工学会

     
  • 地域安全学会

     
  • 日本地震工学会

     

委員歴 【 表示 / 非表示

  • 2021年04月
    -
    2023年03月

    荷重運営委員会信頼性工学利用小委員会委員, 日本建築学会

  • 2021年04月
    -
    2023年03月

    荷重運営委員会委員, 日本建築学会

  • 2019年10月
    -
    2021年09月

    企画運営委員会レジリエント建築タスクフォース委員, 日本建築学会

  • 2019年06月
    -
    2021年05月

    論文集編集委員会委員長, 日本地震工学会

  • 2019年05月
    -
    2021年05月

    理事, 日本地震工学会

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