GeoinFormatics

연구 주제 중 하나는 미래 지진에 대한 장기적이고 확률 론적 위험 평가 및 10 만 년 규모의 지형 진화 시뮬레이션에 대한 데이터를 적극적 결함과 지진에 대한 데이터를 적용함으로써 지진 저항 및 안전 평가에 기여하는 모델을 개발하는 것입니다. 또한 지구 정보학을 사용하여 슬롯 게임 매개 변수 또는 슬롯 게임 물질의 역학을 모델링합니다. 목적을 위해, Python 또는 R의 AI 및 Kriging 방법은 GIS 응용 프로그램과 결합됩니다.

	교수. 쿠마모토 다카시 이메일 : tkuma[at]cc.okayama-u.ac.jp 지진 위험 평가/지형 진화 시뮬레이션 연구원 디렉토리　　　그룹 홈페이지 링크

다양한 지각 데이터의 클러스터 분석에 의한 지진 분류. (a) 클러스터 분석 결과, (b) 활성 결함 분포와 함께 클러스터 분석 결과, (c) Herp에 의해 지각 지방을 사용한 클러스터 분석 결과.

연구 테마는 10 만 년 규모의 지진 위험 평가 및 지형 진화 시뮬레이션에 대한 활성 결함 및 지각 변형에 대한 데이터를 적용하는 것입니다. 예를 들어, 미래의 큰 지진의 규모와 빈도에 대한 확률 적 평가와 지역 특성에 대한 고려는 지각학에 관한 다양한 공간 데이터 세트를 통합하여 수행됩니다.

	Asst. Yamakawa Junji 교수 이메일 : UFEQ0285[at]cc.okayama-u.ac.jp Geostatistics, AI, Kriging, 지리 정보 시스템 (GIS) 연구원의 디렉토리　　　그룹 홈페이지에 대한 링크

Kriging Method에 의한 고베 시티 지역의 풍력 분포 모델

AI, Geostatistics 및 Geographic Information Systems를 결합하여 슬롯 게임 매개 변수 또는 슬롯 게임 자료의 역학을 분석합니다. (1) 핀란드만의 표면 층의 엽록소 관찰 데이터 분석 지구 관찰 위탁자에 의한 및 동적 모델을 고려합니다. (2) 일본 기상 기관의 관찰 데이터 분석 및 도시 지역의 풍력 시스템 모델과 날씨 사이의 관계를 연구합니다.