| 研究課題/領域番号 |
16K00400
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
生命・健康・医療情報学
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| 研究機関 | 奈良学園大学 |
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研究代表者 |
服部 兼敏 奈良学園大学, 保健医療学部, 非常勤講師 (10346637)
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| 研究分担者 |
相澤 雅文 京都教育大学, 教育創生リージョナルセンター機構, 教授 (10515092)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | 道路中心線データ / CS立体図 / 機械学習 / 発達障碍 / 災害避難経路 / オントロジー / 発達障碍者 / 災害避難 / GIS / 自閉症 / 情緒障害 / 地理情報システム / 国土地理院タイル / 発達障害 / 災害支援 / 行動障害 / 自然災害 / 医療・福祉 / 人工知能 |
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| 研究成果の概要 |
発達障碍者数という地域データは公開されていないが、このデータを得ることで災害支援の効果を上げることができる。このデータをもとに準備することが可能だからである。この推測を機械学習で行った。まずこの推定法自体の検証を透析患者、妊婦など入手可能なデータを用いて実証した。支援を実施する場合のロジスティクスの確立のため東海・東南海トラフ地震の被害推定域に合わせて千葉県から鹿児島県までの道路中心線データを国土地理院ベクトルタイルから二次医療圏ごとのSHAPEファイルに変換整備した。オントロジー構築の基礎資料とするため災害時の支援資料の収集を行い、優れた事例を他の事例に敷衍するためにオントロジーを用いた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
事前に小地域に居住する災害弱者の数を把握することは、援助機材の整備、物資の備蓄、担当専門家の配置など避難計画策定の基礎となるた重要であるが、従来の古典統計手法では精度が十分ではなかった。本研究では機械学習を用いて推測し高い精度で推測可能になった。
発達障碍者の避難は、電動車いすや人工呼吸器とともに移動する場合もあり、避難は困難を極める。避難距離測定、傾斜などの情報が必要でこれらを個人避難計画として策定する必要があるが、従来のGIS（地理情報システム）データだけでは不十分である。道路中心線データとCS立体図を用いて必要な情報が得られるようになった。
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