2019 Fiscal Year Annual Research Report
Urban Sensing Based on Model-Driven Extensions to Crowd Replication
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17K00117
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
木實 新一 九州大学, 基幹教育院, 教授 (70234804)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
緒方 広明 京都大学, 学術情報メディアセンター, 教授 (30274260)
笹尾 知世 徳島大学, 人と地域共創センター, 助教 (60789733)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ユビキタスコンピューティング / 都市センシング / 行動複製 / モバイルセンシング / クラウドセンシング / アナリティクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
都市センシンク技術の発達によりCDR(Call Detail Record)等を用いて都市における人々のマクロな行動データを取得したり、監視カメラ等のデバイスを設置し た一部の空間でミクロな行動データを取得することが可能になりつつある。しかし、商圏・駅勢圏スケールの広い空間において網羅的に偏りの少ないミクロな行 動データを取得することは未だ困難である。本研究は、センサを装着したボランティアが統計的なモデルに基づいて人々の行動を協調的に模倣することにより、 広い空間において偏りの少ない詳細なデータを取得することのできるセンシング技術を確立することが目的である。プライバシーに配慮した柔軟なデータ取得環境の実現を目指す。
H31・R1年度は、行動複製タスクを用いたデータ取得技術の開発を継続的に実施するとともに、プライバシー等の問題を考慮したユーザ中心のモデル化と調査・実験を行うことを計画していた。行動複製タスクを用いたデータ取得技術の継続的な開発に関しては、当初想定していたよりも省力かつ高精度のデータ取得が可能なアクティブラーニングに基づく手法を提案するに至った。さらに、提案手法は災害時や途上コミュニティのような環境においても有用データを取得できる、社会的に価値の高いシステムへと発展させられることを議論した。この点においては当初想定していた以上の進展があったと考えている。一方、ユーザ中心のモデル化と調査・実験については、アンケート調査の実施やそのデータの解析を進め、プライバシーに限らず説明可能性など多様な観点からのモデルの素地を固めた段階である。今後さらに体系的な実験を行うことにより、詳細なモデルへと発展させられるであろうと考えている。
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