授業情報／Course information

開講学期／Course Start 2023年度／Academic Year 　 後期／Second
開講曜限／Class period 木/Thu　7 , 木/Thu　8
授業区分／Regular or Intensive 週間授業
対象学科／Department
対象学年／Year 1年 , 2年
授業科目区分／Category 博士前期課程　大学院自専攻科目
必修・選択／Mandatory or Elective 必修
授業方法／Lecture or Seminar 講義科目
授業科目名／Course Title 応用情報インフラ管理学／Informatics-based Infrastructure Management
単位数／Number of Credits 2
担当教員名／Lecturer 浅田　拓海 (創造工学科建築土木工学コース)
時間割コード／Registration Code MS122
連絡先／Contact 浅田　拓海(アドレス：asada＠muroran-it.ac.jp
※＠を@に変更してください．
居室：D214
電話：0143-46-5288)
オフィスアワー／Office hours 浅田　拓海(月：12時~13時
火：12時~13時)
実務経験／Work experience
更新日／Date of renewal 2023/08/08
授業のねらい
／Learning Objectives		 現在，わが国は，人口急減・超高齢化社会を迎え，さらには，自然災害リスクの増大，ニーズの多様化など様々な課題を有している．このような社会の変化に対応する新しい社会基盤（インフラストラクチャー）の設計，施工，維持管理，マネジメントのあり方やICT等の情報技術について事例紹介や演習を通して学ぶ．
Today, Japan is facing various issues such as rapid population reduction, super-aging society, increased risk of natural disasters, and diversification of needs. To deal with these issues, this class introduces case studies and practical exercises on the design, construction, maintenance, and management of infrastructure, as well as the introduction of information technology.
到達度目標
／Outcomes Measured By:		 ・わが国が抱えるインフラ整備の課題や施策を理解できる．
・インフラ維持管理に関わるマネジメント手法や情報技術を修得する．
You will be able to understand the issues and measures of infrastructure development facing our country.
You will learn management methods and information technology related to infrastructure maintenance and management.
授業計画
／Course Schedule		 総授業時間数（実時間）：90分×15回=22.5時間
01．ガイダンス
02．専門分野の理解（体系整理）
03．専門分野の理解（情報技術との関係）
04．インフラ管理の課題と施策
05．インフラマネジメント手法
06．プログラミングの基礎（Pythonの導入）
07．津波防災施設の経済評価演習1（建設・維持費の現在価値）
08．津波防災施設の経済評価演習2（津波発生確率と浸水軽減便益）
09．津波防災施設の経済評価演習3（シナリオ分析）
10．道路整備の現状と課題
11．ICTを用いた道路の計測・施工手法
12．AI・GISを用いた道路メンテナンス手法
13．道路アセットマネジメント演習1（AIによるデータコレクション）
14．道路アセットマネジメント演習2（GISによるネットワークレベル分析）
15．道路アセットマネジメント演習3（MLによるプロジェクトレベル分析）
※ICT：Information and Communication Technology（情報通信技術）
※AI：Artificial Intelligence（人工知能）
※GIS：Geographic Information System（地理情報システム）
※ML：Machine Learning（機械学習）

Total number of class hours (real time): 22.5 hours
01. Guidance
02. Understanding of the specialty (systematic organization)
03. Understanding of the specialty (relationship between information technologies)
04. Issues and measures for infrastructure management
05. Methodology of infrastructure management
06. Basic programming (Introduction to Python)
07. Economic evaluation of tsunami disaster prevention facilities 1 (Calculation of construction and maintenance costs)
08. Economic evaluation of tsunami disaster prevention facilities 2 (Calculation of flood mitigation benefits)
09. Economic evaluation of tsunami disaster prevention facilities 3 (Scenario analysis)
10. Current status and issues of road construction and maintenance
11. ICT-based methods for road measurement and construction
12. AI and GIS-based methods for road maintenance
13. Road asset management exercise 1 (Pavement Diagnosis by AI)
14. Road asset management exercise 2 (Network-lebel Analysis by GIS)
15. Road asset management exercise 3 (Project-lebel Analysis by ML)
教科書・参考書に関する備考 適宜、講義用プリントを配布する。
The printed materials necessary for lecture will be distributed.
成績評価方法
／Grading Guidelines		 以下の演習課題の提出物により評価し，100点満点で60点以上を合格とする．
課題1：専門分野の理解（20点）　　　　　　　
課題2：津波防災施設の経済評価演習（30点）　
課題3：道路アセットマネジメント演習（30点）


Performance will be evaluated by submission of some reports and presenteations.  A grade of more than 60 is accepted for a credit.
Understanding of the specialty : 20 points
Economic evaluation of tsunami disaster prevention facilities : 30 points
Road asset management exercise : 30 points
履修上の注意
／Notices		 本科目は，測量やGIS，Pythonプログラミングの基礎知識が前提となる．
「測量学」「測量学実習」「空間情報処理」の単位を取得していない学生には，予習として，各回の前に，別途，課題あるいはレポート提出を課す．
また，「土木応用プログラミング」の単位がない学生には，Pythonに関する基本的な演習課題を事前に課す．
In this class, basic knowledge of surveying, GIS, and Python programming is a prerequisite.
Students who have not obtained credits for "Engineering Surveying," "Surveying Practice in Engineering" and "Spatial Information Processing" will be required to submit a separate assignment or report prior to each class.
Students who have not obtained credits for "Programming for Civil Engineering" will be required to perform basic exercises in Python in advance.

Translated with www.DeepL.com/Translator (free version)
教員メッセージ
／Message from Lecturer		 昨今のプロジェクト評価，維持管理についての紹介，解説をしますので，新聞や専門書などを事前に調べ，基礎知識を蓄えておくようにしてください（自己学習）．また，Python（開発環境はGoogle Colabを予定）を用いた演習を複数行います．事前に基本の操作や処理方法について予習すること．
Learn the risk management as a new technology.Several exercises using Python (Google Colab will be used as the development environment) will be conducted. The students should prepare for the basic operations and processing methods in advance.
学習・教育目標との対応
／Learning and Educational Policy		 （2）問題分析・解決能力
Ability for analysis and solution of problems
関連科目
／Related course		 土木工学トラック科目
「測量学」「測量学実習」「空間情報処理」「土木応用プログラミング」
Engineering Surveying, Surveying Practice in Engineering, Spatial Information Processing, Programming for Civil Engineering
No. 回（日時）
／Time (date and time)		 主題と位置付け（担当）
／Subjects and instructor's position		 学習方法と内容
／Methods and contents		 備考
／Notes
該当するデータはありません
Active learning 1-1
／主体的学修（反転授業，小テスト，振り返り 等） 		講義内容について，適宜，演習課題を課します．
Assignments for practice will be made as necessary.
Active learning 1-2
／上記項目に係るALの度合い 		15%～50%
Active learning 2-1
／対話的学修（グループ学習，協働，調査体験 等）
Active learning 2-2
／上記項目に係るALの度合い 		該当なし
Active learning 3-1
／深い学修（複数科目の知識の総合化や問題解決型学修 等）
Active learning 3-2
／上記項目に係るALの度合い 		該当なし