Big mobile phone GPS data driven pseudo individual life-pattern generation

• Project/Area Number: 24K17367
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 22050:Civil engineering plan and transportation engineering-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: LI PEIRAN 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 特任研究員 (80993443)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2024: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
• Keywords: Generative Model / Urban Computing / Pseudo Data / Big Mobile Phone Data / GIS

Outline of Research at the Start

本研究では、大規模携帯電話GPSデータを活用し、都市計画や交通管理などへの応用を目指す中で、ユーザープライバシー保護のため実世界の移動パターンを正確に反映する擬似個人移動データの生成に焦点を当てます。具体的には、AIで生成モデルを用いてリアルかつ多様な擬似生活パターンを生成する手法を開発。この研究により、プライバシーを守りながら有効な都市・交通計画データの提供が可能になることを目指します。