論文の概要: Bridge-Centered Metapath Classification Using R-GCN-VGAE for Disaster-Resilient Maintenance Decisions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18399v1
• Date: Mon, 20 Apr 2026 15:21:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.968548
• Title: Bridge-Centered Metapath Classification Using R-GCN-VGAE for Disaster-Resilient Maintenance Decisions
• Title（参考訳）: R-GCN-VGAEを用いた耐震性維持決定のための橋梁型メタパス分類
• Abstract要約: 我々は高速道路から橋から建物へのメタパスに着目し,道路,橋梁,建築層を備えた異質なグラフを構築した。 リレーショナル中心グラフ畳み込みネットワーク変分オートエンコーダはメタパスに基づく特徴表現を学習する。 水戸(697橋)、筑西(258橋)、守屋(148橋)の3都市における方法論の検証を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Daily infrastructure management in preparation for disasters is critical for urban resilience. When bridges remain resilient against disaster-induced external forces, access to hospitals, shops, and residences via metapaths can be sustained, maintaining essential urban functions. However, prioritizing bridge maintenance under limited budgets requires quantifying the multi-dimensional roles that bridges play in disaster scenarios -- a challenge that existing single-indicator approaches fail to address. We focus on metapaths from national highways through bridges to buildings (hospitals, shops, residences), constructing a heterogeneous graph with road, bridge, and building layers. A Relation-centric Graph Convolutional Network Variational Autoencoder (R-GCN-VGAE) learns metapath-based feature representations, enabling classification of bridges into disaster-preparedness categories: Supply Chain (commercial logistics), Medical Access (emergency healthcare), and Residential Protection (preventing isolation). Using OSMnx and open data, we validate our methodology on three diverse cities in Ibaraki Prefecture, Japan: Mito (697 bridges), Chikusei (258 bridges), and Moriya (148 bridges), totaling 1,103 bridges. The heterogeneous graph construction from open data enables redefining bridge roles for disaster scenarios, supporting maintenance budget decision-making. We contributed that (1) Open-data methodology for constructing urban heterogeneous graphs. (2) Redefinition of bridge roles for disaster scenarios via metapath-based classification. (3) Establishment of maintenance budget decision support methodology. (4) k-NN tuning strategy validated across diverse city scales. (5) Empirical demonstration of UMAP superiority over t-SNE/PCA for multi-role bridge visualization.
• Abstract（参考訳）: 災害に備えた日々のインフラ管理は、都市のレジリエンスに不可欠である。 橋が災害によって引き起こされる外部勢力に対して回復力を保つ場合、病院、商店、住居へのメタパスによるアクセスは維持され、重要な都市機能を維持することができる。 しかし、限られた予算の下で橋のメンテナンスを優先順位付けするには、橋が災害のシナリオで果たす多次元の役割を定量化する必要がある。 我々は、高速道路から橋、建物(病院、店舗、住居)へのメタパスに注目し、道路、橋、建築層を備えた異質なグラフを構築する。 Relation-centric Graph Convolutional Network Variational Autoencoder (R-GCN-VGAE)は、メタパスに基づく特徴表現を学習し、橋梁を災害に備えたカテゴリ(サプライチェーン(商業的ロジスティクス)、医療アクセス(緊急医療)、住宅保護(隔離防止)に分類することができる。 OMnxとオープンデータを用いて,水戸(697本の橋),筑西(258本の橋),守屋(148本の橋),合計1,103本の橋について,その方法論を検証した。 オープンデータからの異種グラフ構築は、災害シナリオにおけるブリッジロールの再定義を可能にし、メンテナンス予算決定を支援する。 その結果,(1)都市の異種グラフ構築のためのオープンデータ手法が提案された。 2)メタパスに基づく分類による災害シナリオにおける橋梁の役割の再定義 (3)維持予算決定支援手法の確立 (4)k-NNチューニング戦略は都市規模で検証された。 (5) マルチロール橋の可視化における t-SNE/PCA よりも UMAP の優位性の実証実験

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