| 研究課題/領域番号 |
20K11710
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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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| 審査区分 |
小区分60030:統計科学関連
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| 研究機関 | 京都女子大学 (2022)
岡山大学 (2020-2021) |
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研究代表者 |
栗原 考次 京都女子大学, 宗教・文化研究所, 教授 (20170087)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | エシェロン解析 / 時空間情報 / 可視化 / 位相的データ解析 / ホットスポット |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、時間的・空間的に相互作用を受ける格子データ、地球統計学データ、空間点パターンデータの３種類の時空間データに対して、統一的な枠組みで位相的データ解析(Topological Data Analysis : TDA)に関する研究を行う。
具体的には、格子データは、エシェロン同位相分解に基づくTDA、地球統計学データは、ボロノイ図、ドルネー図による格子データへの変換及びパーシステンスホモロジー的アプローチによるTDA、空間点パターンデータは、パーシステンスホモロジー及びTDA Mapper、に基づき新たなTDA技法の展開を図る。また、本研究成果のソフトウェア化を行うとともに一般公開する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、時空間データに対して同位相分類に基づくエシェロン階層的構造を利用し、以下のような位相的データ解析による時空間情報の構造解析と可視化に関する研究を行った。
１．空間疫学における地域に関する空間リスク指標の計算と可視化が可能なソフトウェアの開発、２．常に最新日が含まれる前向きホットスポット検出のための手法の開発とCOVID-19データへの適用、３．位相的データ解析の観点からエシェロン解析による同位相分類のアルゴリズム、４．エシェロン解析の基礎となる考え方やアルゴリズムも含めた研究成果を反映したテキストの出版およびソフトウェアの公開、に関する研究を集中的に行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、常に最新日が含まれる前向きホットスポット検出に対してスポットの持つ形状の制限を排除しリスクの低い領域を含まない新たな手法の開発と日本でのCOVID-19データのホットスポットの発生場所と発生時期を特定した。また、本研究の研究成果も含めたエシェロン解析に関する世界初のテキストとして共立出版から「エシェロン解析」を出版するとともに、時空間データの階層構造の可視化やホットスポット検出が可能なソフトウェアを公開することにより、関連する多くの分野に多大の貢献がある。
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