| 研究課題/領域番号 |
23K17800
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分25:社会システム工学、安全工学、防災工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
福田 大輔 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (70334539)
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| 研究期間 (年度) |
2023-06-30 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2024年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2023年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | 交通データ / 交通マネジメント / 異常検知 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，蓄積された交通ビッグデータに含まれる本質的情報を毀損することなくエコ(効率的)に保管し，交通システムの異常発生時にリアクティブ(即応的)に必要な知識を抽出するための新たな交通データ管理・モデリングの体系を構築する．そのために，交通工学と統計科学の知識を融合し，[1] シンボリックデータ解析の新展開による交通データ要約統計理論の構築；[2] シンボルデータとリアルタイム観測データを用いた即応的な交通マネジメントモデルの構築；[3] 新たな交通データ管理理論の全体枠組の構築と道路交通量・旅行時間変動を対象とした検証，という課題に取り組む．
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| 研究実績の概要 |
本研究では，蓄積された交通ビッグデータに含まれる本質的情報を毀損することなくエコ(効率的)に保管し，交通システムの異常発生時にリアクティブ(即応的)に必要な知識を抽出するための新たな交通データ管理・モデリングの体系を構築する．そのために，交通工学と統計科学の知識を融合し，[1] シンボリックデータ解析の新展開による交通データ要約統計理論の構築;[2] シンボルデータとリアルタイム観測データを用いた即応的な交通マネジメントモデルの構築;[3] 新たな交通データ管理理論の全体枠組の構築と道路交通量・旅行時間変動を対象とした検証，という課題に取り組む．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初予定通りにモデルの開発が進展しているため，このように判断した．
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| 今後の研究の推進方策 |
新たな交通データ管理・モデリングの全体フレームを構築する．その上で，長期間で収集された道路上の固定感知器データと車両移動軌跡データ(ETC2.0プローブ情報等)を例として，データの効率的な要約化から即応的交通マネジメント(動的な流入制御等)に至るプロセスの検証を行い，構築する体系の有用性や限界点を明らかにする．
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