| Project/Area Number |
23K17800
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 25:Social systems engineering, safety engineering, disaster prevention engineering, and related fields
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
福田 大輔 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (70334539)
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| Project Period (FY) |
2023-06-30 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
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| Keywords | 交通データ / 交通マネジメント / 異常検知 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，蓄積された交通ビッグデータに含まれる本質的情報を毀損することなくエコ(効率的)に保管し，交通システムの異常発生時にリアクティブ(即応的)に必要な知識を抽出するための新たな交通データ管理・モデリングの体系を構築する．そのために，交通工学と統計科学の知識を融合し，[1] シンボリックデータ解析の新展開による交通データ要約統計理論の構築；[2] シンボルデータとリアルタイム観測データを用いた即応的な交通マネジメントモデルの構築；[3] 新たな交通データ管理理論の全体枠組の構築と道路交通量・旅行時間変動を対象とした検証，という課題に取り組む．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，蓄積された交通ビッグデータに含まれる本質的情報を毀損することなくエコ(効率的)に保管し，交通システムの異常発生時にリアクティブ(即応的)に必要な知識を抽出するための新たな交通データ管理・モデリングの体系を構築する．そのために，交通工学と統計科学の知識を融合し，[1] シンボリックデータ解析の新展開による交通データ要約統計理論の構築;[2] シンボルデータとリアルタイム観測データを用いた即応的な交通マネジメントモデルの構築;[3] 新たな交通データ管理理論の全体枠組の構築と道路交通量・旅行時間変動を対象とした検証，という課題に取り組む．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初予定通りにモデルの開発が進展しているため，このように判断した．
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| Strategy for Future Research Activity |
新たな交通データ管理・モデリングの全体フレームを構築する．その上で，長期間で収集された道路上の固定感知器データと車両移動軌跡データ(ETC2.0プローブ情報等)を例として，データの効率的な要約化から即応的交通マネジメント(動的な流入制御等)に至るプロセスの検証を行い，構築する体系の有用性や限界点を明らかにする．
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