Project/Area Number |
23K25110
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Project/Area Number (Other) |
22H03856 (2022-2023)
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund (2024) Single-year Grants (2022-2023) |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 80020:Tourism studies-related
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Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
Principal Investigator |
相原 健郎 東京都立大学, 都市環境科学研究科, 教授 (90300706)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2022: ¥7,410,000 (Direct Cost: ¥5,700,000、Indirect Cost: ¥1,710,000)
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Keywords | 流動把握 / プローブ / トラジェクトリ / IoT / クラウドセンシング |
Outline of Research at the Start |
本研究では、従来のマクロな指標に基づく流動把握とは異なる動体個々の動きのデータの収集と解析に基づく「ミクロ流動把握」を提案し、そのモデルと方法論を解明する。 従来のマクロな統計データ等に基づく観光動態把握では、利用可能なデータとその分析結果に対して、実態が反映されていないとの疑問が呈されることがある。 これには、適切なデータが得られていない、データの解析法が不完全である、分析者の確証バイアスのために正しく解釈されていない、などの課題があると考えられる。 この課題の解決のために、個体の活動のセンシング技術、ミクロデータからのマクロ把握のモデル化と理論的体系、客観的分析のためのツールの開発、を行う。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、従来のマクロな指標に基づく流動把握とは異なる動体個々の動きのデータの収集と解析に基づく「ミクロ流動把握」を提案し、そのモデルと方法論を解明する。個体の活動のセンシング技術、ミクロデータからのマクロ把握のモデル化と理論的体系、客観的分析のためのツールの開発、を行う。 位置情報以外の、利用者の能動的な操作(テキストの入力等)に依存しないデータ獲得について検討を行い、ツールへの利用導線等を見直すとともに、仕様の作成およびシステムのプロトタイピングに着手した。 定点カメラによるデータ収集では、既に協力していただいている山形・米沢の実験フィールドを活用し、道の駅3カ所計6台のカメラによるデータ収集を長期にわたって実施した。安定的に実験が行える環境の整備のため、システムの実装を行った。特に厳しい寒さに見舞われる当地において、カメラおよび処理用PCの動作について確認を行った。さらに、米沢市内の観光会館にも1カ所1台のカメラの設置のための調整を行い、現地事業者の協力を得て実施した。 一方で、視覚的特徴を加味した車両識別子の特徴ベクトル化のモデルについては、車両番号文字列、地域および車両クラスの文字列、乗用車/レンタカー種別、車体色、車両タイプ(例: 乗用車、トラック、など)をそれぞれ変数としたハッシュ値によるを方法による実装を進めた。 2) の理論的体系の解明に向けては、人や自動車などの「粒子」の特性等を踏まえたモデル化の検討を進めた。多拠点で得られる実験データの蓄積に伴い、妥当性の評価のためのプログラム実装を進めた。 さらに、行動主体となる旅行者の認知の解明に向けて、手荷物や環境からの外部刺激に対する意識等の調査を行い、成果の一部を国際会議にて発表した。
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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
2023年度は、計画していた以下のことを実施した。 プロトタイプシステムの実装を進め、7月頃からの実験の準備を進めた。定点カメラによるデータ収集では、既に協力していただいている実験フィールドを活用し、安定的に実験が行える環境整備を進めるとともに、視覚的特徴を加味した車両識別子の特徴ベクトル化のモデルのシステム設計と実装を行い、それらシステムを用いてシステムと方法論の検証に着手した。 2) の理論的体系の解明に向けては、人や自動車などの「粒子」の特性等を踏まえたモデルについて、実験で得られるデータを用いた妥当性等を評価を進めた。 3) の分析ツールの設計と開発とそのコンセプトの検証に着手した。 2022年度に実施した個体の行動データを用いた分析例について、7月に研究発表を行った。また、2023年度内の成果の公表に向けた準備と投稿を行った。 以上、当初計画に沿った形で進んでおり、概ね順調に進展していると考える。
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Strategy for Future Research Activity |
2024年度は、ここまでのシステムの動作検証と、特に設置性を高めるための改良、および、継続的なデータ獲得の実験を行う。 定点カメラによるデータ収集では、既に協力していただいている実験フィールドを活用し、安定的に実験が行える環境整備を進めるとともに、視覚的特徴を加味した車両識別子の特徴ベクトル化のモデルの実装を進め、9月頃までを目途に完了する。10月頃から、それらシステムを用いてシステムと方法論の検証を行う。 一方、スマートフォンによるデータ収集については、OSやデバイス 等を含めた外的要因の変化に対応するためのシステムの修正を9月を目途に行い、定点カメラを敷設した地域による検証を並行して行う。 2) の理論的体系の解明に向けては、人や自動車などの「粒子」の特性等を踏まえたモデルについて、実験で得られるデータを用いた妥当性等 を評価をさらに進め、その成果の発表準備を行う。 3) の分析ツールの開発を進め、次年度の実験に向けた実験準備を進める。 2023年度に実施した個体の行動データを用いた分析例について、7月に研究発表を行う。
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