2022 Fiscal Year Research-status Report

Detecting lost tourists using a learning method based on behavior history and geospatial information

Research Project

Project/Area Number	21K12140
Research Institution	Osaka Seikei University
Principal Investigator	笠原秀一大阪成蹊大学, データサイエンス学部, 教授 (00784191)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2024-03-31
Keywords	観光情報学 / パターン認識 / GPS軌跡分析 / 逸脱行動検出 / 道迷い検出
Outline of Annual Research Achievements	本課題の研究は、道に迷った観光客が、道に迷ったことに気がつく前に、システムが道迷いを検出する手法を開発することを目指している。実時間情報に応じて人がダイナミックに行動や目的地を変化させる観光行動では、最短経路からの逸脱を異常と見做す手法では道迷い検出は難しい。また、観光客が意図した「寄り道」と意図しない「道迷い」を区別することも難しい。研究代表者らは、これまでに取り組んだ観光行動モデルの構築や、道路ネットワーク・土地利用情報を考慮したパターン認識手法の知見に基づいたアプローチを提案している。本研究は人の意図しない行動を検出する試みであり、パターン認識の分野における行動意図推定の発展系と位置づけられる。学習型異常検知手法に地理空間情報を織り込むあらたな手法の開発にも繋がっており、学術的に重要な研究である。観光分野以外にも、自動運転や介護と行った分野への波及効果も期待できる。本研究課題では3年間の研究期間を設定し、以下の要素技術の開発を行う計画を立てている。1.混合ガウスモデルを用いた逸脱行動の検出技術の改善(2021年度)、2.行動履歴と地理空間情報を用いたオフラインでの道迷い検出技術の開発(2022年度)、3.上記の道迷い検出技術のオンラインへの展開と評価(2023年度)。 2021年度はCOVID-19の感染拡大の影響で、修学旅行生を対象としたデータセットの追加収集が不首尾だった。そのため、初心者の入山が多く、道迷いが頻発する低山における道迷いに着目し、代替となるデータセットを企業より入手した。登山における道迷いは、一般的な観光地における道迷いとの類似点も多いが、登山道は移動の自由度が高く、交通ネットワークを作成する段階からのスタートとなっている。2022年度はこのデータを元に研究を進め、今年度は研究会発表を行い、議論を深めた。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 2022年度は、低層山岳における道迷いと都市内における逸脱行動の類似性に着目し、本課題の研究に必要な逸脱行動を含む移動軌跡として、登山者のデータセットを入手し、これを元に研究を進めた。このデータセットは、登山支援アプリケーションサービスを提供する企業から入手したもので、京都市大文字山近辺で行動した登山者のGPS移動軌跡データであり、時刻・緯度経度・個別IDを含み、全て匿名化されている。行数は約1000万行である。もともと提供を受けたデータセットに含まれていた、登山以外の行動データのクリーニングも終了している。道路ネットワークがほぼ固定されている観光地と異なり、登山では様々な登山道が利用されている。加えて、災害などで道が無くなったり、別の場所に付け替えられたりすることもある。実際、古くから登られてきた大文字山周辺は、登山道、作業道、林道、古道などで極めて複雑な道路ネットワークが形成されており、国土地理院や京都府、企業が作成したこの周辺の登山地図は殆ど一致しない。そのため、まず登山者が移動する道路ネットワークを、移動軌跡データから作成するところから開始した。この道路ネットワークを元に、混合ガウス分布に基づく道迷いの検出を検討したが、移動ルートがかなりバラエティに富んでいるため、この手法では十分な精度が確保できない可能性がある。そのため、登山経験の違いに基づく検出手法など、新たな手法の検討も進めている。ある程度の成果が出ており、順調に研究は進んでいる。
Strategy for Future Research Activity	当初の計画通り研究を進めるが、低層産学における登山者の行動特性に沿った形に研究計画を修正する。山岳地では道路ネットワークが十分整備されておらず、しばしばルートに変更も生じる。また、必ずしも最短距離を通って目的地に向かうという移動には限らないため、あらたに、登山経験の違いなどの外部情報をもとに検出手法の開発を行う。2023年度は、道迷い検出技術のオンラインへの展開と評価を行う。また、開発した手法を実際の登山データに適用し，性能を評価する。また、国内学会又は国際会議での発表も行う。
Causes of Carryover	データを企業から無償で入手したため、データ入手費用が削減できたため、