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松原 純子*
PNC TJ1602 91-001, 49 Pages, 1991/03
地球の将来のエネルギー供給の見通しを考えると、原子力開発は人類にとって今後ますますその役割を増す。 しかしながらその開発は地球環境の保存と人間の健康福祉の原則に両立する「持続可能な開発 sustainable development」の原則に則ったものでなければならない。 そのためには、原子力の安全確保の問題が従来にも増してその重要性を増し、放射線関連のリスク評価の問題への真摯な取り組みによって、公衆の理解と原子力開発への認容を得てはじめて、より前向きな意志決定がなされることになろう。従って本年度は、放射線リスク評価の中で特に話題となったセラフィールド関連の疫学的問題を、なるべく多角的な視野から検討し、いくつかの文献との比較を試みた。次に、今年度は首都圏と北海道の2つのフィールドにおいて、わが国での公衆のリスク認識に関する実態調査を実施したので、その概要についても報告する。
神崎 訓枝; 迫田 晃弘; 片岡 隆浩*; 山岡 聖典*
no journal, ,
低線量放射線の曖昧な生体影響評価は、基本的な統計手法や機械学習を用いても容易ではない。本研究では、このような影響の評価手法の確立を目的とし、機械学習の一種である自己組織化マップの改良を行った。具体的には、(1)似通ったトポロジーを持つクラス毎に、自己組織化マップによって、入力データを学習させた参照ベクトルを作成する。(2)得られた参照ベクトルすべてを自己組織化マップによって再解析する。この手順で、ベンチマークと低線量放射線に関するデータセットを解析したところ、複雑なトポロジーやデータ分布にも対応できることがわかった。
神崎 訓枝
no journal, ,
機械学習の一種である自己組織化マップ(SOM)のアルゴリズムを説明し、機械学習の放射線影響評価への適用可能性と将来展望を述べる。SOMは機械学習に基づくクラスタリング手法であり、多次元データの持つ複雑な関係性を可視的に理解することを可能にする。本発表では、動物実験から得られたデータを解析した例、文献から低線量の放射線影響に関するデータを収集して解析した例などを紹介する。
