2016 Fiscal Year Annual Research Report
Understanding human proximity patterns by big data analysis and its application to proximity-based services
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15K21473
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| Research Institution | Fukui University of Technology |
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Principal Investigator |
藤原 明広 福井工業大学, 環境情報学部, 准教授 (70448687)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 近接遭遇特性 / ビッグデータ解析 / 遅延耐性ネットワーク / モノのインターネット |
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| Outline of Annual Research Achievements |
人流ビッグデータを用いた近接遭遇特性の解析として，2005年に実施された福井県パーソントリップ調査データを用いて，その人の移動データの高解像度化と可視化を行った．人の移動データを高解像度化する前後のデータを比較した結果，特に通信距離が短い場合において，高解像度化したものの感染型情報伝搬の速度に大きな違いが表れることをシミュレーションで確認した．これは使用するデータに影響を受けて，性能を過大評価してしまう可能性がある事を意味する．人の移動データを適切に高解像度化することで，より正確な性能評価が可能になることも分かった．
高解像度人流ビッグデータを用いた近接情報サービスの性能評価として，擬似人流データ，人の流れデータや自身で作成した人の移動データを用いた感染型情報伝搬シミュレーションを行い，都市圏における情報伝搬の特性について解析した．通信距離を5mから3kmまで変化させて様々な無線通信技術を用いた通信を行った場合を比較した．シミュレーションの結果を用いることで，一日を経過すると最終感染規模が都市圏全体に拡大することが可能な通信距離について推定を行った．その結果，移動ノードの総数と最終感染規模が都市圏全体に拡大する通信距離の間に都市圏に依存しない普遍的な関係性を見出した．この関係性を用いることで，近接情報サービスとして利用する無線通信技術に必要な通信距離を確認できるようになった．
以上の結果は，今後，遅延耐性ネットワークやモノのインターネットが普及していく時に，その性能評価において示唆を与えるという意味で意義があると考えられる．
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| Remarks |
作成した人の移動データや可視化動画の公開を上記のウェブページを使って行っている．
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