| 研究課題/領域番号 |
19K24375
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
1002:人間情報学、応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 (2020)
国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所 (2019) |
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研究代表者 |
江上 周作 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (20846000)
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| 研究期間 (年度) |
2019-08-30 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | ナレッジグラフ / オントロジー / セマンティックWeb / 航空交通管理 / 相互運用性 / 交通問題 / 情報統合 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
都市交通環境における問題予測には，建造物の位置や形状などの構造的特徴，施設の種類やイベントおよび背景などの意味的・社会的特徴，地上気象や地形などの自然環境的な特徴などを複合的に考慮する必要がある．さらに航空路においては洋上気象，空域制限，空港状況，飛行計画などについても考慮する必要がある．本研究では，交通問題に関連する様々なデータをナレッジグラフとして統合し，このデータを基に交通問題発生を予測する手法を提案する．また，未観測地域やデータの蓄積が不十分な課題に対して転移学習による横展開を検討し，航空交通や海上交通などの広く交通問題の予測にも適用可能な手法の実現を目指す．
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| 研究成果の概要 |
本研究では広く交通に関連する様々なデータをナレッジグラフ（KG）として統合し，異種情報間の横断的な連携や，交通問題の分析・予測に流用可能にすることを目指した．航空交通においては，情報ごとに異なる情報交換モデルが存在し，異種情報間の横断的な連携と問題予測等へのデータ活用は困難である．そこで，本研究ではKG技術によりシステムの意味的な相互運用性を強化する手法を提案した．これにより，航空路上で発生しうる問題の推論検索が可能であることを確認した．一方，学内等の広い私有地内においても関連する情報が異なる形式で蓄積される．これらをKGとして統合し，交通阻害要因を分析・予測できる手法を提案した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
異なる場所で集積される異なるデータでは，語彙，対象範囲，粒度，設計における視点などが異なるため，異種情報間の横断的な連携と問題予測等へ効果的な応用が困難である．本研究はこの問題を解決するため，概念間の関係を明示的に記述するオントロジーの構築・マッピング・応用の手法の提案しており，学術的な意義があると考える．さらに，航空交通情報共有基盤のテストシステムへの導入により，実用性についても考察しており，社会的意義があると考える．
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