2016 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 – 2018-03-31
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| Keywords | 空間データ / 集積事象 / 産業集積 / 空間スキャン統計 / コミュニティ抽出 / フローグラフ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，詳細かつ大量の空間データ／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している．平成２８年度は主に以下の３つの課題に取り組んだ．
第一に，平成２７年度までに開発した空間領域の形状制約を緩めた集積検出法の性能評価実験を実施した．ランダムに発生させた空間集積のシミュレーションデータに対して，既存の集積検出手法と本研究で開発した２つの手法（ポッツモデルに基づく手法，フローグラフに基づく手法）を適用し検出精度を手法間で比較した．検出精度の優位性はパラメータに依存するものの，提案手法が既存手法に対して一定の優位性を持つことを明らかにした．
第二に，平成２７年度に開発した集積検出法を用いて，産業分類別に集積領域の検出を行った．使用データは，５００ｍメッシュ単位の全国産業中分類別事業所データである．提案手法を単純に適用すると計算時間が膨大になったため，アルゴリズムに一部改良を施した上で計算時間の短縮を図り，実証分析を実施した．集積領域の規模（領域内事業所数および領域面積）についてランクサイズルールとして知られる規則性が検出されるかどうかを産業別に確認したところ，多くの産業について成立する可能性が示唆された．
第三に，集積領域の凸性のみを仮定して時空間データから集積事象を検出する手法を提案し，アルゴリズムの開発を行った．犯罪発生件数の時空間データを用いた実証分析を行ない，提案手法の有効性を検証した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本研究で重要な位置づけを占める実証分析パートの担当者（研究協力者1名）が就職活動等により分析作業を当初の予定通り進めることができず，研究成果の取りまとめまで達成することができなかった．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成28年度に実施した分析内容を取りまとめて学術雑誌などに投稿していく計画である．
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| Causes of Carryover |
研究協力者の就職活動等により実証分析が予定通りに進まず，研究成果の取りまとめまで行なえなかったため．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
研究成果の取りまとめのための謝金と研究成果の報告のための旅費と論文校閲費に使用する計画である．
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