1. 1) 楠田将之, 松本麻美, 片岡宏夫：軌道変位データに基づく浮きまくらぎ検出手法, 土木学会論文集 A2（応用力学）, Vol. 74, No. 2（応用力学論文集 Vol. 21）, pp. I_543-I_551, 2018．[Kusuda, M., Matsumoto, M. and Kataoka, H.: Detection method for unsupported sleepers based on track irregularity data, Journal of Japan Society of Civil Engineering, Ser. A2(Applied Mechanics), Vol. 74, No. 2, pp. I_543-I_551, 2018.]
2. 2) 中村俊敬, 蘇軸, 長山智則：継ぎ目を考慮した浮きまくらぎ検知手法の数値的検討, 土木学会第 77 回年次学術講演会, VI-935, 2022
3. 3) Sresakoolchai, J. and Kaewuruen, S.: Prognostics of unsupported railway sleepers and their severity diagnostics using machine learning, Scientific Report, 12, 6064, 2022.
4. 4) 石井博典, 藤野陽三, 水野裕介, 貝戸清之：営業車両の走行時の車両振動を用いた軌道モニタリングシステム（TIMS）の開発, 土木学会論文集 F, Vol. 64, No. 1, pp. 44-61, 2008．[Ishii, H., Fujino, Y., Mizuno, Y. and Kaito, K.: A development of train intelligent monitoring system using acceleration of train, Journal of Japan Society of Civil Engineering, Vol. 64, No. 1, pp. 44-61, 2008.]
5. 5) Saravanan, T. J.: Response Based Track Profile Estimation Using Observable Train Models with Numerical and Experimental Validations, 東京大学大学院工学系研究科社会基盤学専攻博士論文, 2018.