| 研究課題/領域番号 |
20K14989
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分25010:社会システム工学関連
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| 研究機関 | 愛知工業大学 |
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研究代表者 |
内種 岳詞 愛知工業大学, 情報科学部, 准教授 (70710143)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | リアルタイム人流計測 / WiFiシグナル計測 / 避難シミュレーション / 人流推定 / 人流計測 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は，WiFiシグナル計測によるリアルタイム匿名人流推定フレームワークを利用し，避難シミュレーションでの人流データ利用の有用性を検証することである．任意の時空間スケールで匿名処理された人流データを取得できるWiFiシグナル計測手法を利用し，後に実施する避難シミュレーションの要求に応じた時間粒度の人流データとその推定精度を提供することで，避難人数などの要因が避難時間に与える影響をより明らかにする．人流データと避難シミュレーションの組み合わせは，多様な社会システムでの社会データ利用の有用性を検証する一例であり，得られた知見を還元することで社会データと社会システムの融合を促進する．
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| 研究成果の概要 |
リアルタイムに人の流れが把握できることは，地下街など状況把握が困難な場所からの避難誘導などに役立つ．そのため，本研究では，時々刻々と変化する人の流れをWiFiシグナル計測データからリアルタイム推定する手法の開発に取り組んだ．また，社会応用として名古屋駅地下街エスカからの避難シミュレーションを実施した．そして，リアルタイムに人数推定が可能となった場合，避難者数に応じた適切な避難誘導を実施することにより避難完了時間を短縮できることが避難シミュレーション結果から明らかになり，リアルタイム人流推定フレームワークの有用性が示された．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
社会データの入手にあたり，利用者が必要とする時空間スケールで十分な量の社会データを入手することは困難であり，任意の時空間スケールの社会データ取得フレームワークの有用性や応用可能性が示されることで，社会データの取得・共有が促進され，社会データを利用した研究分野が活性化されることが期待される．
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