This paper describes characteristics of scaling mechanism in open cooling systems. The results obtained are summarized as follows: 1) Scaling of total hardness is closely related to that of silica; the probability for total hardness scaling is in inverse proportion to a value of total hardness/silica in make-up water. 2) Scaling mechanism has tow types. When total alkalinity is low, deposition of magnesium silicate dominantly occurs and high total alkalinity of make-up water accelarates scaling of calcium and then silica may act as a catalyst to the deposition of calcium carbonate. 3) Scales aboundant in silica and magnesium cause less troubles, while calcium rich scales detriorate heat-exchange performance. 4) Calcium carbonate deposition does not occur in cooling water of positive Langelier index (with total hardness as high as 500mg/l), if total alkalinity is low. Scaling in low alkalinity water is due to the synergism of hardness and silica, while in high calcium hardness and total alkalinity water calcium carbonate deposition occurs in accordance with Langerlier's expression.

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近距離無線規格であるBluetoothの普及を背景とし，諸外国ではBluetoothのMACアドレス（個体識別ID）を路側で把握することで旅行時間計測やOD計測など交通調査に活用する試みがなされている．わが国でもBluetoothを搭載した電子機器や通信機器が市場に出回るようになっていることから，受信機を設置した任意地点間の旅行時間が計測可能と考えられる．
本研究では，BluetoothのMACアドレスを計測・記録して旅行時間計測を行うための調査システムについて検討するとともに，実環境で容易に利用可能な計測ツールの開発を行った．さらに，一般道路や都市高速道路を対象として旅行時間を観測したケーススタディを通じて，Bluetoothを用いた旅行時間計測に関する基礎的な分析を行い，現段階でも旅行時間調査に適用可能なシステムであることが確認できた．

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　本研究は，わが国の地方都市やアジア諸都市のようなセンサーインフラが充実していない地域における交通流モニタリング手法の構築に資するために，新たな移動体データ収集のツールとして注目されるスマートフォンやカーナビから発信されるBluetoothのMAC(Media Control Access)アドレスに着目し，その検知特性を把握する．具体的には，MACアドレスを受信する際に，受信機の置き方，発信機からの距離，角度といった設置方法の違いが受信精度に与える影響を把握し，交通流観測のためのMACアドレス受信機設置方法について考察する．データ分析の結果から，MACアドレス検知に際しては，発信機と受信機の間の距離と受信機正面の角度がMACアドレス検知率に影響を与えることが示された．これにより，MACアドレスを検知する際には，受信機側の指向性を考慮することが重要であると結論づけられる．

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本研究では，強化学習を用いた信号制御パラメータの決定方法について基礎的な分析を行い，強化学習を用いることの実用性について整理した．まず，対象交差点全体の最適制御パラメータを求めるための条件を整理し，状態，行動，報酬を定義した．次に，深層強化学習モデルの Dueling Network を用いて，簡単な 2 交差点ネットワークで制御パラメータの最適化を行い，制御パラメータの妥当性，計算の実用性について分析した．その結果，対象交差点全体の最適制御パラメータの算出には多くの学習が必要であることや実務に適用することが難しい制御パラメータを算出する場合があることがわかった．一方，個別交差点単位の学習や状態変数を減らした学習でも，全体最適と同等の制御パラメータを算出できる可能性があり，計算の実用性にむけた工夫の余地があることを確認した．

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道路舗装は車両の快適・安全な走行を担うなど，道路交通を支える重要な基盤であり，将来の劣化進行度を把握し効率的に補修することが求められる．路面性状測定データを利用して路面劣化予測を試みる取り組みは数多くなされているが，ディープラーニングを用いた予測モデルは十分な検討はなされていない．そこで本研究では，ディープラーニングを用いて路面劣化予測モデルを構築し，RMSEを用いて重回帰モデルとの比較を行うことで，予測再現性を定量的に評価した．その結果，ディープラーニングによって従来より高い再現性を持つモデルを構築することができる可能性が示された．また，本研究で構築したモデルは空間移転性を有していなかったが，その一因として過学習が起きていることが確認された．

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本研究では，これまで評価がなされることが少なかったバスに対する主観的評価のうち，安心感や雰囲気といったような評価を，特に利便性等の機能面の評価に対比して意味面の評価として着目し，路線バスに対する具体評価・概念評価を問うたアンケート調査を分析することでこれを明らかにした．テキストマイニングによる図示や数量化III類分析によるグルーピング，SDプロフィールによる図示の各分析を行うことで意味面の評価構造を明らかにし，その活用に向けての考察を示した．調査は滋賀県彦根市の路線バスの利用者・非利用者を対象に実施した．

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高速道路の新規供用や料金施策の変更等、道路交通に影響を及ぼす事象に関して、前後比較に基づき、交通量や損失時間等の指標の変化を用いて、その効果を把握することが一般的である。しかし、曜日配列が異なる影響やインシデントの影響等により、明確に前後での変化を捉えることができていない可能性がある。一方、既往研究では、時系列に観測された交通量に対して、状態空間モデルを適用し、長期的な変動、周期的な変動、短期的な変動に分類して交通特性を分析している。従って、本稿では、阪神高速道路で観測された様々な交通状況に対して、既往研究で示された時系列に観測された交通量を各変動成分に分類する手法を適用して、長期的な変動を把握することで、新規路線の供用や料金施策等による効果をより明確にすることを試み、実務での適用可能性を考察する。

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首都圏では，中環・外環・圏央の3環状道路がまもなく概成する．都市高速道路が環状方向も含めてネットワーク化されると交通マネジメントの自由度が飛躍的に増大する．一方で，利用価値の上がる高速道路ネットワークの需要は増大するため，通過交通を迂回させる機能が期待される環状道路に対して，適当なマネジメント策を行わないと都心通過交通を十分に排除できる保証はない．このため，想定される各種マネジメント策を評価するため，物流施設の立地特性分析に基づく3環状整備による大型貨物車の交通需要変化を考慮し，また小型車と異なる大型車の経路選択行動も組み込んだ首都圏3環状エリアの大規模ネットワーク交通流シミュレーションモデルを開発する．さらにこれを用いて，交通マネジメント方策の効果評価を試行した結果を報告する．

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　近年，サステイナビリティを実現する都市コンパクト化の重要性が認識され，実際にそれを念頭に置いた都市構造計画が各所で見られるようになってきた．しかし，例えば郊外において自動車に非常に依存した生活をしている居住者が都心や駅の近くへの転居を行ったとしても，その居住者が自動車に依存した生活を単純に放棄するとは限らない．そこで本研究では，大都市圏衛星都市における調査データを用いて，転居前後の交通行動の変化の実態と，自動車利用削減のための意識変化を考慮した都市コンパクト化施策による交通環境負荷削減効果を明らかにすることを目的とする．分析の結果，クルマ利用削減のための意識啓発を継続的に行い，転居時にも住民がそれに配慮して選択しクルマ利用削減の努力をすることで，大きなCO₂排出量削減が望めることが明らかになった．

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