New development of structural analysis and visualization for spatio-temporal data based on topological data analysis

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K11710
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60030:Statistical science-related
• Research Institution: Kyoto Women's University (2022); Okayama University (2020-2021)
• Principal Investigator: Kurihara Koji 京都女子大学, 宗教・文化研究所, 教授 (20170087)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: エシェロン解析 / 時空間情報 / 可視化 / 位相的データ解析

Outline of Final Research Achievements

In this study, we investigate the echelon hierarchical structure based on homotopic classification for spatio-temporal data and conducted research on structural analysis and visualization of spatio-temporal information through topological data analysis.
The research concentrated on: 1. Development of software for the calculation and visualization of regional spatial risk indicators in spatial epidemiology; 2. Development of methods for the detection of prospective hotspots that always include the latest date and their COVID-19 application to data; 3. An algorithm for echelon analysis in view of topological data analysis; 4. Publication of texts and release of software reflecting research results, including basic concepts and algorithms of echelon analysis.

Free Research Field

データサイエンス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では、常に最新日が含まれる前向きホットスポット検出に対してスポットの持つ形状の制限を排除しリスクの低い領域を含まない新たな手法の開発と日本でのCOVID-19データのホットスポットの発生場所と発生時期を特定した。また、本研究の研究成果も含めたエシェロン解析に関する世界初のテキストとして共立出版から「エシェロン解析」を出版するとともに、時空間データの階層構造の可視化やホットスポット検出が可能なソフトウェアを公開することにより、関連する多くの分野に多大の貢献がある。