セッション詳細
[P22-01]震源クラスタリングにおける点群法線ベクトル推定手法の改良
*佐脇 泰典1,2、寒河江 皓大2、Mpuang Admore2、堀川 晴央2、佐藤 圭浩3,4、椎名 高裕2、内出 崇彦2 (1. 立命館大学理工学部、2. 産業技術総合研究所地質調査総合センター、3. 東京都市大学、4. 産業技術総合研究所人工知能研究センター)
[P22-04]Deep-learning-based Framework for Fault-specific Seismic Waveform Generation:From Small to Large Events
*Sheng Chenfeng1,2, Hiroe Miyake1,3 (1. Earthquake Research Institute, The University of Tokyo, 2. Department of Earth and Planetary Science, The University of Tokyo, 3. Interfaculty Initiative in Information Studies, The University of Tokyo)
[P22-05]深層学習によるInSAR・GNSSデータからの断層すべり起因の微小変位場の検出：2019年Mw 6.2日向灘地震への適用
*岡田 悠太郎1、福島 洋1 (1. 東北大学 災害科学国際研究所)
[P22-07]独立ベクトル分析によるS波後続波の自動抽出
*雨澤 勇太1、中村 友彦2、深山 覚2、椎名 高裕1、内出 崇彦1 (1. 産業技術総合研究所 地質調査総合センター、2. 産業技術総合研究所 人工知能研究センター)
[P22-08]Fourier Neural Operatorを用いた波形に基づく深部低周波地震の震源決定
*加藤 慎也1、Ross Zachary2、長尾 大道1 (1. 東京大学地震研究所、2. California Institute of Technology)
[P22-09]首都圏の地震観測網におけるPhaseNetWCの挙動調査：MeSO-netを活用した地震波トモグラフィーに向けて
*大石 一路1、雨澤 勇太2、中島 淳一1 (1. 東京科学大学、2. 産業技術総合研究所)
[P22-11]Mapping deep fault geometries by clustering of deep learning enhanced hypocenter distributions and their normal vectors in Hokkaido
*Admore MPUANG1, Takahiro SHIINA1, Yasunori SAWAKI1, Ayaka TAGAMI1, Takahiko UCHIDE1 (1. Geological Survey of Japan, AIST)
[P22-12]Leveraging a BERT-based deep learning model for earthquake detection in seafloor Distributed Acoustic Sensing data
*GERARDO MANUEL MENDO1, Hiromichi Nagao1, Shinya Katoh1, Masanao Shinohara2 (1. Research Center for Computational Earth Sciences, Earthquake Research Institute, The University of Tokyo, 2. Research Center for Geophysical Observation and Instrumentation, Earthquake Research Institute, The University of Tokyo)
[P22-16]視線情報を活用した断層面推定における視覚的評価基準構築に向けた検討
*佐藤 圭浩1、深山 覚2、内出 崇彦2 (1. 東京都市大学、2. 国立研究開発法人産業技術総合研究所)