| 研究課題/領域番号 |
24K15203
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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 |
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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) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2025年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2024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 | 観光情報学 / パターン認識 / 行動意図推定 / 道迷い推定 / 異常検知 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，低山における登山者の行動をモデル化し，このモデルを用いて登山者の道迷いを検出する手法を開発する.登山目的や技量がばらばらで，道も複雑な都市近郊の低山（大文字山が好例）では，従来行われている目的地や最短経路を基準とした道迷い検出は難しい.代表者らは，これまでに取り組んだ観光行動モデル構築や，道路ネットワーク・土地利用情報を考慮したパターン認識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の一環であり，パターン認識分野における行動意図推定の発展系である.学習型異常検知手法に地理空間情報や生体情報を織り込む手法の開発にも繋がっており，学術的に重要である.
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