2018 Fiscal Year Annual Research Report
ナビゲーション研究のための統計的データ分析基盤整備とヒト移動データ分析
| Project Area | Systems Science of Bio-navigation |
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| Project/Area Number |
16H06538
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
竹内 一郎 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (40335146)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
打矢 隆弘 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10375157)
梶岡 慎輔 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (40609517)
烏山 昌幸 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (40628640)
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| Project Period (FY) |
2016-06-30 – 2021-03-31
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| Keywords | 機械学習 / 系列マイニング / 動物行動 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的はヒトを含む様々な動物種の様々な移動行動の分析に汎用的に利用できるデータ分析法を確立することである．近年，センサの発達により，ヒトや動物の移動行動を詳細に計測できるようになっており，これらのデータを活用してヒトや動物の行動分析を行うことは様々な分野において有用である．本研究では，移動行動データから知識を抽出する方法を開発するだけでなく，抽出した知識の信頼性を統計的に定量化することに重点を置く．移動行動データのうち，移動の経路データを扱う問題は経路データ分析（trajectory data analysis）と呼ばれている．経路データ分析分野では，経路データの分類，クラスタリング，セグメンテーション，変化点検出，特徴点検出などのさまざまな課題があり，様々なアルゴリズムが提案されている．しかしながら，これらのアルゴリズムは複雑な計算に基づいており，従来の統計的推測の枠組で信頼性評価を行うことは困難である．そこで，本研究では近年着目を集めている選択的推論と呼ばれる枠組を利用することで，この困難を克服するものである．2018年度は主に統計的比較経路分析の課題にとりくんだ．この課題は2群に別れたGPS軌跡データが与えられたとき，2群で出現頻度が統計的に有意に異なるような部分経路を発見する問題である．本研究では提案法の理論解析，アルゴリズム開発，ソフトウェア実装を行った．開発した方法をヒトを含む動物の経路分析に適用したところ，従来のアプローチよりもよい性能を示した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
2018年度は主に統計的比較経路分析の課題にとりくんだ．この課題は2群に別れたGPS軌跡データが与えられたとき，2群で出現頻度が統計的に有意に異なるような部分経路を発見する問題である．この課題は検討すべき部分経路数が膨大であるという点で情報科学的にも統計科学的にも困難なものである．本研究ではランダム化に基づくラベル並べ替え検定と系列マイニングの方法を組み合わせることでこの困難を克服した．マイニング結果に対する統計的有意性を計算する方法は近年関連分野で生命科学分野で注目を集めているLAMP法という枠組に基づいている．本研究では提案法の理論解析，アルゴリズム開発，ソフトウェア実装を行った．開発した方法をヒトを含む動物の経路分析に適用したところ，従来のアプローチよりもよい性能を示した．
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| Strategy for Future Research Activity |
2009年度は主に，経路データからstay pointやforaging pointとなどの特定の性質を持った部分経路を抽出し，その統計的信頼性を定量化する問題にとりくむ予定である．この課題は，経路データが与えられたとき，個体が一定時間滞在する場所や個体が探索のために周遊する場所を同定する問題である．既に，さまざまな計算手法が提案されているが，これらの計算手法で計算されたstay pointやforaging pointが正しいものであるのか，ノイズによるものなのかといった信頼性を定量化することはできていない．これらのアルゴリズムは一般に複雑なものであるので従来の統計的仮説検定の枠組を直接利用するのは困難である．本研究ではselective inferenceという方法に着眼することでこの課題に取り組む予定である．提案法の研究を進めるうえで近年関連分野で着目されている条件付き統計的推論という枠組にを利用する．本研究では提案法の理論解析，アルゴリズム開発，ソフトウェア実装を行う．開発した方法を動物行動分析に適用し，従来のアプローチと比較を行う．提案法をヒトや車の経路分析への適用する際の課題も検討する
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