Đại học Kansai bao gồm 13 khoa bao gồm Luật, Thư viện, Kinh tế,
Kinh doanh và Thương mại, Xã hội học, Nghiên cứu chính sách,
Ngoại ngữ, Sức khỏe và An sinh, Tin học, Khoa học an toàn xã
hội, Khoa học kỹ thuật, Môi trường và Kỹ thuật đô thị, Hóa học,
Vật liệu, và Sinh học; và 16 ngành đào tạo sau đại học bao gồm
Luật, Thư viện, Kinh tế, Kinh doanh và Thương mại, Xã hội học,
Tin học, Khoa học và Kỹ thuật, Giáo dục và Nghiên cứu Ngoại ngữ
, Tâm lý học, Khoa học An toàn Xã hội, Văn hóa Đông Á, Quản trị,
Sức khỏe và An sinh, Luật , Kế toán, và Tâm lý Lâm sàng Chuyên
nghiệp. Hơn 30.000 sinh viên đang học tổng cộng ở cả hai hệ đại
học và sau đại học, với 740 giáo viên toàn thời gian (tính đến
tháng 5 năm 2017). Trường có 4 cơ sở ở Senriyama, Takatsuki,
Takatsuki Muse, và Sakai, và nhiều cơ sở giáo dục và hoạt động
khác.
Giáo sư Kusumi giữ chức Chủ tịch của Đại học Kansai vào tháng
10 năm 2009. Nhiệm kỳ của ông kéo dài trong 7 năm tới
tháng 9 năm 2016 (trong 2 kỳ). Tính từ năm cuối cùng (2016) là
năm kỷ niệm lần thứ 130 của trường, các dự án kỷ niệm được thành
lập như: 1) “Trung tâm đổi mới và sáng tạo”, một cơ sở nghiên
cứu hợp tác và được sử dụng chung cho các giảng viên, sinh viên,
công ty, và các viện nghiên cứu trên phạm vi giữa nghệ thuật /
nhân văn và các khóa học khoa học, 2) “Trung tâm nghiên cứu
Naniwa-Osaka”, là một trung tâm nghiên cứu các vùng chủ yếu ở
Osaka. Đặc biệt, sau này nó đã được dùng để phục vụ nghiên cứu
văn hóa của Osaka, góp phần vào sự phát triển của trường Đại
học.
Ba lĩnh vực
chính được nghiên cứu từ phòng thí nghiệm
"Phòng thí nghiệm kỹ thuật môi trường địa kỹ thuật", do Giáo sư
Kusumi điều hành, "Trọng tâm chính của phòng là (nghiên cứu về)
độ dốc của đá", nghiên cứu với ba lĩnh vực chính là 1) dốc đá,
2) nước ngầm và 3) phát hiện vết nứt trên bề mặt tường hầm.
Trong thời gian 7 năm khi ông phục vụ với tư cách là Chủ tịch
trường đại học Kansai, một số giáo sư được bổ nhiệm đặc biệt đã
hỗ trợ phòng thí nghiệm thay mặt ông. Trong một năm rưỡi sau khi
ông trở lại, phòng thí nghiệm đang tập trung nghiên cứu phát
hiện vết nứt trên bề mặt tường hầm bằng cách sử dụng AI (trí
thông minh nhân tạo) và nghiên cứu về nước ngầm ở Ono-shi,
Fukui. Hiện nay, 2 sinh viên sau đại học và 6 sinh viên
đại học đang làm việc tại phòng thí nghiệm. Có ít nhất 1 PC (máy
tính cá nhân) được bảo đảm cho 1 sinh viên đại học và 2 hoặc 3
cho 1 sinh viên sau đại học để sử dụng các chương trình phần mềm
khác nhau bao gồm mô phỏng số và xử lý dữ liệu từ các khảo sát
thực địa.
Một trong những vấn đề thu hút sự chú ý của giáo sư về
độ dốc của đá là phương pháp xây dựng ổn định mái dốc
trong việc xem xét cảnh quan. Trong khi một mặt dốc phổ
biến sử dụng vữa phun không được đánh giá về mặt cảnh
quan nhiều, thì phương pháp khác xem xét về mặt
cảnh quan cũng giúp ổn định độ dốc, ví dụ, không chặt
cây trên độ dốc tự nhiên càng nhiều càng tốt. Mặc dù độ
ổn định của mái dốc thấp hơn so với phương pháp phun
vữa, nhưng việc thiết lập phương pháp xây dựng tường
chắn không có ảnh hưởng xấu đến cảnh quan (kể cả môi
trường) bằng cách tận dụng cây xanh khi chúng phát triển
đang được tiếp tục thí nghiệm và nghiên cứu thực địa.
|
|
Ngoài ra, theo Luật Đường bộ đã được sửa đổi sau vụ tai
nạn xảy ra ở đường hầm Sasago trên đường cao tốc Chuo
(2012), các kết cấu trên đường bộ như đường hầm và cầu
phải được kiểm tra định kỳ 5 năm một lần. Tuy nhiên, có
một số lượng lớn các loại kết cấu đó trên toàn quốc. Hơn
nữa, một số kết cấu bị hạn chế về mặt kiểm tra, ví dụ,
khi kiểm tra với búa; do vậy, các hoạt động bảo trì thực
sự không theo kịp với nhu cầu. Do đó, để phát hiện các
vết nứt trên bề mặt tường của đường hầm một cách chính
xác và nhanh chóng, ông Kusumi và những người khác đã
nghĩ ra một phương pháp chụp toàn bộ bề mặt tường đường
hầm với các bức ảnh có độ nét cao và sử dụng “Mạng lưới
thần kinh liên kết (CNN), một loại máy AI để xử lý các
bức ảnh. Họ đang tiến hành nghiên cứu để thiết lập một
phương pháp phát hiện vết nứt có tính chính xác cao mà
không có sự khác biệt. ”
|
|
|
Hơn nữa, về mảng nghiên cứu nước ngầm, nhóm nghiên cứu đã tập
trung vào lưu vực sông Kyoto trong gần 30 năm. Họ kiểm tra các
phương pháp bảo trì thích hợp để nguồn nước ngầm dồi dào này có
thể được sử dụng vĩnh viễn mà không tiêu diệt nó, và tiến hành
phân tích thấm và phân tích khuyếch tán để giải quyết các vấn đề
khác nhau của nước ngầm.
Trong quá trình nghiên cứu, vào năm 2002, khi một chương trình
truyền hình của NHK chọn cách sử dụng nước ngầm theo cách truyền
thống ở Kyoto, GS. Kusumi đã tái tạo tình hình nước ngầm của lưu
vực Kyoto bằng 3D CG như một phương pháp để truyền tải một phần
kết quả nghiên cứu kỹ thuật của mình một cách dễ hiểu. Đồng
thời, ông cũng đề cập đến khoảng 21,1 tỷ tấn lưu lượng nước ngầm
dự trữ của lưu vực sông Kyoto có thể được so sánh với hồ Biwa
với lưu lượn khoảng 27,5 tấn. Chương trình truyền hình sau đó
được chú ý vì nó đã thống kê một nguồn nước có quy mô khổng lồ
nằm dưới lòng đất Kyoto (mà ông gọi là "Kyoto Suibon (lưu vực
sông Kyoto)").
|
|
|
Mô hình kết cấu 3D của Kyoto Suibon
(Lưu vực sông Kyoto:
lượng nước dự trữ lớn dưới lòng đất của lưu vực Kyoto) |
Nghiên cứu về
nước ngầm ở Ono-shi, Sử dụng UC-win / Road để hiển thị tích
hợp hình ảnh trên và dưới mặt đất
Giáo sư Kusumi đã biết tới và UC-win / Road khoảng 5 năm trước.
Khi ông còn giữ chức vụ là Chủ tịch trường Đại học Kansai, khi
việc xem xét các biện pháp tái tạo lại các thị trấn ở Osaka
trong một thời gian dài, ông đã phát triển ý tưởng của mình mặc
dù từ lâu Osaka đã được gọi là "Thành phố của Nước", cảnh quan
xung quanh khu vực sông Dojima, sông Nakanoshima và sông Okawa
đã bị phá hoại bằng các cầu vượt vượt sông thuộc đường cao tốc
Hanshin. Khi ông có cơ hội nói chuyện với Giáo sư Shigenori
Tanaka, Khoa Tin học của trường Đại học, ông đã bày tỏ suy nghĩ
của mình. Sau đó Giáo sư Tanaka hợp nhất nghiên cứu của mình với
ý tưởng của Giáo sư Kusumi. Kết quả là, một VR mô phỏng cảnh
quan của khu vực có liên quan được tạo ra bằng cách sử dụng
UC-win / Road.
Vào tháng 4 năm 2017, một hoạt động nghiên cứu đã bắt đầu, Đại
học Kansai nghiên cứu về sự hồi sinh của khu vực Ono-shi, Fukui.
Là một phần của hoạt động, Giáo sư Kusumi chịu trách nhiệm về
phương pháp tiếp cận kỹ thuật sử dụng nước ngầm. Ông đã nhân cơ
hội này để chuẩn bị một kế hoạch bao gồm UC-win / Road dựa trên
kinh nghiệm thành công của ông trong công nghệ thực tế ảo VR
trong quá khứ.
Với các khu vực đô thị trải dài trên lưu vực bảo tồn các thị
trấn lâu đài cổ, Ono-shi có đặc điểm tương tự như Kyoto, cả hai
đều đã tận dụng nguồn nước ngầm dồi dào vào cuộc sống hàng ngày
từ lâu. Phản ánh kế hoạch của thành phố để nhấn mạnh nguồn nước
ngầm sẽ tái sinh khu vực đô thị, 4 nhà nghiên cứu và giảng viên
của Đại học Kansai, những người nghiên cứu khôi phục lại thị
trấn với các đặc điểm khác nhau cùng tham gia dự án. Nguồn nước
ngầm của thành phố là cơ sở cho một loạt các hoạt động khác, đầu
tiên, Giáo sư Kusumi đưa ra nhận xét về lưu lượng nước ngầm dự
trữ của lưu vực, mực nước cân bằng và tình hình sử dụng nước.
Sau đó, ông nhắm tới mục tiêu trực quan hóa kết quả của nhóm
nghiên cứu theo cách dễ hiểu bằng cách sử dụng 3D VR.
|
|
Nghiên cứu hệ thống nước
ngầm của Ono-shi, tỉnh Fukui |
Theo nghĩa đen được ẩn dưới mặt đất, nước ngầm không thể được
nhìn thấy thường xuyên. Vì vậy, Giáo sư Kusumi đã xây dựng kế
hoạch như sau. Các dữ liệu được tạo ra với VR bao gồm mặt đất
các khu vực thực tế, phản ánh nhiều nơi trong khu vực đô thị và
các khu vực có liên quan tập trung vào lâu đài Ono. Đồng thời,
dữ liệu VR dưới mặt đất cũng được tạo ra phản ánh các lớp địa
chất, nơi dự trữ nước ngầm và điều kiện xung quanh chúng. Sau
đó, các dữ liệu VR của cả trên và dưới mặt đất được kết hợp thể
hiện mối tương quan giữa các lớp địa chất và vật thể phía trên
vv, dữ liệu đó có thể đại diện chính xác và kết nối chúng thành
một thể và giúp người xem hình dung chúng một cách dễ dàng.
Khi làm như vậy, UC-win / Road về cơ bản có khả năng hiển thị
vật thể ở cả trên và dưới mặt đất với dữ liệu VR 3D. "Tuy nhiên,
hiện tại không thể xử lý mô hình dưới mặt đất (tạo ra VR phản
ánh các yếu tố địa chất) chỉ với UC-win / Road". Do đó, giáo sư
đã chuẩn bị một chương trình phần mềm phân tích địa chất 3D
riêng biệt.
Mặt khác, mặc dù các tài liệu và dữ liệu liên quan như các bản
ghi nhàm chán thuộc sở hữu của các đô thị được sử dụng trước đó,
nhưng các dữ liệu cần thiết để nắm bắt chính xác toàn bộ các
tầng chứa nước và tầng đất đá là thiếu đáng kể. Về điều này,
giáo sư và những người khác có nghĩa vụ phải bổ sung bằng cách
lấy dữ liệu của mình. Họ đang có kế hoạch làm việc để cải thiện
các lớp địa chất 3D, toàn bộ khía cạnh của tầng chứa nước, lượng
nước ngầm dự trữ, lượng nước cân, v.v ... chính xác hơn.
"(Khi xây dựng một nền tảng để kiểm tra sự hồi sinh của khu
vực) dù bất cứ điều gì có thể được lên kế hoạch dựa trên giả
định về dự toán, thì điều quan trọng là phải có dữ liệu đầu vào
chính xác (để các tránh tình huống như vậy)."
|
|
Các
trường hợp sử dụng của UC-win/Road |
|
|
|
|
Đề xuất kế hoạch xây dựng
đường cao tốc Hanshin dưới mặt đất và cải thiện đô thị
bằng VR
Tình trạng hiện tại nơi cầu vượt và cầu nối đang chặn tầm
nhìn, và hình ảnh tương phản về không gian nước khi di
chuyển chúng xuống dưới lòng đất. |
|
|
|
VR trong việc tạo ra cảnh
quan tương lai các khu vực xung quanh Tenjinbashi
Cảnh quan tương lai với vòng quay Ferris được lắp đặt tại
khu vực Kensaki để tạo sự náo nhiệt ở Nakanoshima, và hình
ảnh thưởng thức cảnh đêm từ vòng quay Ferris |
|