| 研究課題/領域番号 |
20K11720
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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 | 同志社大学 |
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研究代表者 |
宿久 洋 同志社大学, 文化情報学部, 教授 (50244223)
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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: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 位置情報データ / 時空間データ解析 / オンライン学習 / 異常検知 / メッシュ統計学 / 人流データ / 地理情報解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，GPSにより観測された大規模なメッシュ位置情報データの分析手法に関する研究を行う．特に，メッシュ型で離散時間に観測された大規模な人流データを用いた各メッシュの状況についての把握と予測を目的とする．そのために，時間・場所を特定したメッシュに含まれる対象の数・状態を視覚化・モデリングし，その解釈・予測を行うことを考える．本研究では，移動体通信事業者の協力を得ながら，時空間データ解析，地理情報解析，メッシュ統計学の知見を踏まえ，メッシュ位置情報データの分析の基盤となる特徴量抽出，視覚化およびモデリングの方法を開発する．合わせて，応用例として各メッシュにおける異常検知の可能性を探る．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，位置情報データの分析法に関する基礎的な研究を行なった．特に，「平常」な状態とのギャップに着目し，そのギャップを明らかにするための手法の開発を行なった．
その中で，位置情報データの解析手法を改良し，地点の予測の安定性を向上させた手法の開発，オンライン学習に基づいた異常検知のための手法の開発を行なった．これらの手法の開発に加えて，実際にGPSデータを用いて得られたメッシュの異常検知を行い，実際の災害時の人流変化を反映した結果を得ることができた．本研究で開発した手法は，メッシュデータの利用だけでなく，地理座標が付与された位置情報データにも適用可能である．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
位置情報データは，その取得容易性から収集できるデータ自体は大きいもののそれを活用することは未だ困難な点が多いのが現状である．本研究では，異常検知の観点から位置情報データの分析手法の開発を行い，実際の位置情報データを用いて異常を検知できることを確認した．
本研究で提案した手法により，災害や大規模イベント発生時など，「平常」とされる状態とは異なる事態が発生した際にいち早くその状態を検出することが可能になり，二次災害を防ぐことや災害発生時のリスクマネジメントに役立つことが期待される．
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