| Project/Area Number |
20K20122
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 90010:Design-related
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2020: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
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| Keywords | 防災地図づくり / 道路ネットワーク分析 / Space Syntax理論 / 避難経路シミュレーション / 災害リスク因子 / 防災対策支援 / 災害リスク情報 / ヒューマン・コンピュータ・インタラクション / 災害リスクマネジメント / 道路ネットワーク / インタラクティブ・デバイス |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、まち歩きで収集した情報を用いて、災害リスク回避のための防災シミュレーションができる防災地図づくり支援システムを開発することを目的とする。本システムは、1）インタラクティブ・デバイスを用いた災害リスクの収集と評価、2）道路ネットワーク上における災害リスクの高い道路の可視化、3）災害時の道路閉塞の検討の3つのフェーズを経て、災害時に有効な避難経路を示した防災地図を完成させるプロセスに特徴がある。研究を実施するにあたり、東京都内の地域を対象に、開発したシステムを用いた防災地図づくりワークショップを行い、事前防災を図るための支援システムとしての有用性について検証を行う。
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| Outline of Final Research Achievements |
The shortest route on a map does not necessarily correspond to the best evacuation route during a disaster because road structures and surrounding conditions make some road segments unsuitable as evacuation routes. In this study, we developed a portable device that collects disaster risk factors and related GPS data as a tool to help citizens select evacuation routes as well as software that integrates, analyzes, and visualizes road network information on a digital map. We conducted demonstration tests of this system during events related to disaster prevention mapping in seven areas of Tokyo and the system succeeded in automatically generating risk maps with more information than conventional methods. We expect that this research will enable citizens to formulate highly accurate evacuation plans by their own initiative.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究で開発したシステムは、デバイスで収集した災害リスク因子の情報と、空間の特性を解析することができるSpace Syntax理論で分析した道路ネットワークの情報を重ね、災害リスクの高い道路をデジタルマップに自動生成することを実現させた。これにより、デジタルマップに可視化した災害リスク因子と道路ネットワークとの関係を適切に読み解くことで、避難計画の策定が誰でも容易にできることを示した。
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