1. 1) The Statistics Bureau of Japan: Housing and Land Survey (2018), https://www.stat.go.jp/data/jyutaku/2018/tyousake.html, 2023/11/9 総務省統計局：平成 30 年住宅・土地統計調査結果, https://www.stat.go.jp/data/jyutaku/2018/tyousake.html, 2023/11/9 閲覧
2. 2) Shota MURAKAMI, Seiya KAMADA, Yuya TAKASE and Mitsuo MIZOGUCHI: CONSIDERATION OF CRACK WIDTH MEASUREMENT OF REINFORCED CONCRETE STRUCTURES BY USING PLURAL DEEP LEARNING MODELS, AIJ J. Technol. Des. Vol. 28, No.69, pp.673-678, Jun.2022 村上 奨太, 鎌田 聖也, 高瀬 裕也, 溝口 光男 : 様々な学習モデルによる鉄筋コンクリート部材のひび割れ幅計測に関する考察, 日本建築学会, 日本建築学会技術報告集, 28 巻, 69 号, pp.673-678, 2022.6 <DOI: https://doi.org/10.3130/aijt.28.673 >
3. 3) Yizhe Wang and Noriyuki Takahashi: EVALUATION OF CRACK WIDTH DISTRIBUTION CHARACTERISTICS OF RC WALL USING IMAGE PROCESSING, J. Struct. Constr. Eng., AIJ, Vol.86 No.781, pp.481-489, Mar.2021 王 一哲, 高橋 典之 : 画像処理を用いた RC 壁部材のひび割れ幅分布特性の評価, 日本建築学会, 日本建築学会構造系論文集, 86 巻 781 号, pp.481-489, 2021.3 < DOI: https://doi.org/10.3130/aijs.86.481 >
4. 4) Kenichi Horiguchi, Masami Honzawa and Kai Nomura: Automatic Detection and Quantitative Evaluation Technology for Cracks in Concrete Using AI and Image Analysis, The Society of Instrument and Control Engineers, Journal of the Society of Instrument and Control Engineers, Vol.60 No.11, pp.796-800, Nov.2021 堀口 賢一, 本澤 昌美, 野村 価生 : AI と画像解析を用いたコンクリートのひび割れの自動検出・定量評価技術, 計測自動制御学会, 計測と制御, 60 巻 11号, pp.796-800, 2021.11 < DOI: https://doi.org/10.11499/sicejl.60.796 >
5. 5) Takumi KAKIICHI, Kosuke MAEDA, Fuminori YAMASAKI, Shotaro ABE, Hiroyuki TAKAGI and Naoya MINAMISONO: DEVELOPMENT OF A ROBOT FOR MEASURING THE FORM OF CONCRETE BARRIER, Japan Society of Civil Engineers, Artificial Intelligence and Data Science, 2 (J2), pp.741-748, 2021 柿市 拓巳, 前田 晃佑, 山崎 文敬, 阿部 翔太朗, 髙木 寛之, 南園 直弥 : 出来形計測ロボットを用いたコンクリート製剛性防護柵の施工管理の効率化, 土木学会, AI・データサイエンス論文集, 2 (J2), pp.741-748, 2021 < DOI: https://doi.org/10.11532/jsceiii.2.J2_741 >