| 研究課題/領域番号 |
21K12140
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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62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 大阪成蹊大学 (2022-2023)
京都大学 (2021) |
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研究代表者 |
笠原 秀一 大阪成蹊大学, データサイエンス学部, 教授 (00784191)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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| キーワード | 観光情報学 / 知能情報学 / 移動軌跡分析 / パターン認識 / GPS軌跡分析 / 逸脱行動検出 / 道迷い検出 / GPS軌跡 / 道迷い推定 / 行動意図推定 / 異常検知 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，道に迷った観光客が自分が迷ったことに気づく前に，システムが迷いを検出する手法を開発する．実時間情報に応じて人がダイナミックに行動を変化させる観光行動では，最短経路からの逸脱を異常と見做す手法では道迷い検出は難しい．また，観光客が意図した「寄り道」と意図しない「道迷い」を区別することも難しい．研究代表者らは，過去に取り組んだ観光行動モデル構築や，道路・土地利用情報を考慮したパターン認識手法の知見に基づいたアプローチを提案する．本研究は人の意図しない行動を検出する試みであり，パターン認識分野における行動意図推定の発展系と位置付けられる．また、自動運転や介護分野への波及効果も期待できる．
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| 研究成果の概要 |
本課題の事前研究計画は次の通り。1.混合ガウスモデルを用いた逸脱行動検出の改善、2.行動履歴と地理空間情報を用いたオフライン検出の開発、3.オンラインへの展開。初年度はパンデミックの影響で、修学旅行データセットの収集が不首尾だったため、初心者の道迷いが頻発する低山に着目し、登山軌跡データセットを企業より入手した。登山における道迷いは、観光道迷いと類似するが、登山道はより複雑で自由度が高いので、道路ネットワークづくりからはじめることになった。2022-3年度は山域の難易度と登山者のレベルを紐付け、レベルに見合わない難易度メッシュでの行動継続を道迷いと見なす新たな手法も試み、一定の成果を得た。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、観光客が道迷いに気づく前に、システムが道迷いを検出する手法の開発を目指した。人は天気や混雑といった実時間情報に応じてダイナミックに行動や目的地を変化させるので、目的地への最短経路からの逸脱を異常と見做す手法では道迷い検出にはそぐわない。また、意図した「寄り道」と意図しない「道迷い」を区別することが難しいという問題もある。本研究は人の意図しない行動を検出する試みであり、パターン認識における行動意図推定の発展系と位置づけられる。学習型異常検知手法に地理空間情報を織り込む手法の開発にも繋がっており、学術的に重要な研究である。自動運転や介護といった分野への波及効果も期待できる。
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