| 研究課題/領域番号 | 16H01722 |
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
マルチメディア・データベース
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
石川 佳治 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (80263440)
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| 研究分担者 |
角谷 和俊 関西学院大学, 総合政策学部, 教授 (60314499)
河合 由起子 京都産業大学, 情報理工学部, 教授 (90399543)
渡辺 陽介 名古屋大学, 未来社会創造機構, 特任准教授 (80532944)
肖 川 名古屋大学, 高等研究院(情), YLC特任助教 (10643900)
佐々木 勇和 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (40745147)
若宮 翔子 奈良先端科学技術大学院大学, 研究推進機構, 博士研究員 (60727220)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付(2018年度)
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| 配分額 *注記 |
43,420千円 (直接経費 : 33,400千円、間接経費 : 10,020千円)
2019年度 : 10,140千円 (直接経費 : 7,800千円、間接経費 : 2,340千円)
2018年度 : 11,050千円 (直接経費 : 8,500千円、間接経費 : 2,550千円)
2017年度 : 11,050千円 (直接経費 : 8,500千円、間接経費 : 2,550千円)
2016年度 : 11,180千円 (直接経費 : 8,600千円、間接経費 : 2,580千円)
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| キーワード | サイバーフィジカル / 時空間データ / ビッグデータ / データアナリティクス / リアルタイム処理 / データストリーム処理 / 時空間データベース / 地理オブジェクト / 時空間データ分析 / ビッグデータ分析 / SNSデータ分析 / 地理デフォルメ分析 / 地理情報システム / 地理オブジェクト分析 / SNS分析 / 時空間分析 / 情報統合 / ビッグデータ分析・活用 / サイバーフィジカル情報 / センサ情報処理 / SNS・ウェブ分析 |
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| 研究実績の概要 |
サブテーマ「大規模モビリティデータの分析手法の開発」については，大量のジオタグ付き写真データから，移動ユーザの行動パターンを分析するマイニング手法を開発した．加えて，大量の移動軌跡データに対する文字列ベースの索引を構築し，きわめて高速な検索処理を実現した．その他，位置情報サービスのための問合せ処理技術に関する開発も行った．具体的には，訪問希望先の情報に基づく最適な経路の提示や，モバイルユーザの検索時の問合せ補完技術を開発した．
サブテーマ「移動する自動車における情報のリアルタイム分析手法の開発」については，地理オブジェクトの分析技術として，観光レビューサイトのテキストデータからの状況を含む特徴抽出について取り組んだ．また，地理オブジェクトの集合的分析とユーザインタフェースにおけるデフォルメ度・簡略度を定義し，ユーザの使用意図に適合するかの予備実験を行い，意図抽出方式の検討を行った．また，自動運転支援などで用いられる占有グリッドマップの技術を，ブロックチェーンにより共有する手法の開発も進めた．
サブテーマ「ソーシャルネットワークにおける時空間情報のリアルタイム分析」については，国内外のジオタグ付きツイートデータに加え，Flickrデータ，Panorama画像データを収集し，それらビックデータのタイムスタンプ，位置および内容分析から群衆のコンテキストを抽出し，機械学習よりランドマークや危険地域，混雑状況の検出ならびに予測を行った．またそれら検出予測結果に基づく道案内の推薦システムを構築し検証を行った．
サブテーマ「リアルタイム型時空間データストリーム分析基盤の開発」については，行動履歴に対するマイニングから発生する確率的データストリームに対するパターン照合問合せの実行手法を開発し，大規模な時空間データストリームを要約したり差分を抽出するための時空間ヒストグラム技術の開発等を進めた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2 : おおむね順調に進展している
理由
研究については順調に推移している．「大規模モビリティデータの分析手法の開発」に関しては，データベース分野の主要国際会議（ICDE, EDBT）に論文が採録されるという顕著な実績も得られている．また，「ソーシャルネットワークにおける時空間情報のリアルタイム分析」については，特許申請を1件行うことができた．
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| 今後の研究の推進方策 |
サブテーマ「大規模モビリティデータの分析手法の開発」に関しては，大規模モビリティデータの統合分析技術の評価を実施する．移動軌跡のデータ分析と行動センシングデータの分析を連携させ，実環境におけるデータおよび大規模シミュレーションデータを用いた評価を行う．
サブテーマ「移動する自動車における情報のリアルタイム分析手法の開発」に関しては，ユーザの状況による地理情報の使用意図について，地理オブジェクトの認識を分析するためにデフォルメされた地図における編集意図と使用意図を比較し，適切な地理オブジェクト表現について検討を行う予定である．
サブテーマ「ソーシャルネットワークにおける時空間情報のリアルタイム分析」に関しては，引き続き，時空間コンテキストを考慮した状況検出，群衆特性分析を行い，推薦，検索システムの改良ならびに推薦・検索技術に取り組む．また，起点と終点による新たな時空間検索演算機構を構築する．
サブテーマ「リアルタイム型時空間データストリーム分析基盤の開発」については，分析エンジンの実装とイベント駆動のサービス機構の開発を行う．各サブテーマで構築した分析手法を連携するには，分析エンジンに各手法がある程度の労力でプラグインできること，また，手法どうしがイベント駆動型の処理で連携できることが必要となる．そのための連携システムの構築を進める．
また，本年度は，サブテーマ「探索的な分析のためのインタフェース技術・可視化技術」の開発も新たに実施する．
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