2008 Fiscal Year Annual Research Report
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19201031
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
古田 一雄 The University of Tokyo, 大学院・工学系研究科, 教授 (50199436)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大橋 弘忠 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (80185355)
吉村 忍 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (90201053)
大澤 幸生 東京大学, 大学院・工学系研究科, 准教授 (20273609)
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| Keywords | リスク発見 / 大規模複雑システム / モデル化 / 生命規範 / 事故・故障報告 / シナリオ共創 / シミュレーション / ネットワーク分析 |
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| Research Abstract |
1. ネットワーク分析によるリスク発見: 電子掲示板やSNSにおけるオンラインコミュニケーションのログデータから、ネットワークの時系列を構築し、クラスタリングによってコミュニティ構造を抽出し、前後のマッチングによってコミュニティ構造の時系列を構築し、得られたコミュニティ集団の生成・消滅・分裂・融合を可視化する枠組みをデザイン・実装した。
2. シミュレーションによるリスク発見: 知的マルチエージェントモデルに、視野を考慮した視覚認知モデルを組み込んだ。本モデルを用いて交通シミュレーションを行ったところ、エラー率のような人工的パラメータを導入することなく、交通事故を起こすことが可能となった。また、視野狭窄によって事故の発生率が上昇する状況を再現できた。シミュレーションによるリスク発見のプロトタイプを構築することができた。
3. 生命規範からのリスク発見: 人工胚発生モデルによる構造物の進化的発生機構を研究した。トラス型構造による建造物を対象として、構造要素の種別が多いときには総和型のセルオートマトンルールを用いた。構造物に外力を作用させながら、進化的に強度の高い構造を発生する様子を確認した。また、ルールベースの進化アルゴリズムが高いスケーラビリティをもつことを示した。
4. 経験からのリスク発見: 医療現場におけるインシデント事例、およびその発生原因を調査することで、その特徴を整理した。それらの情報を元に、事故原因の分析に用いるオントロジーの設計を行った。また、レポートの自動分析を実施するためのシステムに関して、テキストマイニングの先行研究などをベースに構築を行った。
5. シナリオ共創によるリスク発見: 電子掲示板やSNSにおけるオンラインコミュニケーションのログデータから、ネットワークの時系列を構築し、クラスタリングによってコミュニティ構造を抽出し、前後のマッチングによってコミュニティ構造の時系列を構築し、得られたコミュニティ集団の生成・消滅・分裂・融合を可視化する枠組みをデザイン・実装した。
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