| 研究課題/領域番号 |
17K00117
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
情報ネットワーク
|
|---|
| 研究機関 | 九州大学 |
|---|
研究代表者 |
木實 新一 九州大学, 基幹教育院, 教授 (70234804)
|
|---|
| 研究分担者 |
緒方 広明 京都大学, 学術情報メディアセンター, 教授 (30274260)
笹尾 知世 徳島大学, 人と地域共創センター, 助教 (60789733)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
|
|---|
| キーワード | ユビキタスコンピューティング / 都市センシング / 行動複製 / モバイルセンシング / クラウドセンシング / アーバンコンピューティング / アクティブラーニング / アナリティクス |
|---|
| 研究成果の概要 |
モデル駆動型行動サンプリングツールの基礎的なデザインと改良を行い、鉄道駅周辺で取得したCrowd Replication Datasetを利用して性能の検証を行うとともに、商圏・駅勢圏スケールの行動データ分析における有用性を議論した。更に、省力かつ高精度のデータ取得が可能なアクティブラーニングに基づくデータ取得手法を提案し、実データを用いて有効性の検証を行った。ツールのユーザインタフェースについても検討を行った。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
国際的に見ても独自性の高い取り組みである行動複製型データ収集に関して、理論・実践の両面で有意義な研究成果が得られた。本研究成果は、商圏・駅勢圏スケールの広い空間において網羅的に偏りの少ないミクロな行動データを取得する技術の発展に貢献するものであり、ひいてはデータに基づく新たな都市空間デザインの実践による空間の改善につながる可能性がある
|
