2015 Fiscal Year Research-status Report
詳細データから空間的な集積事象を検出する手法の開発と都市・交通分野への応用
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26289169
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
福本 潤也 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (30323447)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井上 亮 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (60401303)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 空間データ / 集積事象 / 空間スキャン統計 / コミュニティ抽出法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，詳細かつ大量の空間データと時空間データから空間的な集積を検出する手法の開発を目的とする．平成27年度は主に以下の2つの課題に取り組んだ．
第一に，空間領域の形状に関する制約を緩めた集積検出法を開発した．同問題については平成26年度には統計物理学分野で提案されたポッツモデルを事前分布とする確率モデルにベイズアプローチを適用する手法を提案したが，計算負荷が大きいという課題があった．それに対し，平成27年度はネットワーク科学分野で発展したコミュニティ抽出法のフローグラフアプローチを援用し，大規模データからでも高速に集積領域の検出が可能になる手法を開発した．同手法は空間データの種類が異なる場合でも同じ原理とアルゴリズムが利用できるという長所を有する．店舗単位の事業所データを用いる場合と，それらをメッシュ単位で集計したデータを用いる場合で，集積領域の検出結果がほぼ等しくなることを実証分析を通じて確認した．加えて，上記で開発した手法を拡張し，重複を許容した集積領域の検出手法の定式化も行った．
第二に，時空間ネットワーク上で観察された時空間データをバイオインフォマティクス分野で開発された配列解析法と情報理論分野で開発された符号理論を用いてクラスタリングする手法を開発した．観光地におけるレンタカーの移動軌跡データから観光地内での旅行行動パターンを分類するケーススタディを行い，提案手法の有効性を確認した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
空間データからの集積検出手法に加えて，時空間データのクラスタリング手法の開発においても進展があったため，当初の研究目的の達成に向けて順調に進んでいると自己評価している．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成28年度は，平成27年度までに開発した手法を用いた実証分析を蓄積することを目指す．また，平成27年度に十分行うことができなかった空間データの集計単位設定手法の開発にも取り組む．
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| Causes of Carryover |
平成26年度に研究進捗状況に遅れが出たため，研究成果発表の出張回数が予定を下回ったこと，実証分析への取り組みが不十分でありデータ整理のための人件費の発生が予定を下回ったこと，の二点が主な理由である．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
研究成果発表のための出張回数を増やすとともに，データ整理を早急に進めて実証的な知見を蓄積する分析に早急に取り組む．
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Research Products
(8 results)
