| 研究課題/領域番号 |
25K08191
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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25010:社会システム工学関連
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| 研究機関 | 金沢学院大学 |
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研究代表者 |
石川 温 金沢学院大学, 情報工学部, 教授 (90308627)
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| 研究分担者 |
藤本 祥二 金沢学院大学, 情報工学部, 教授 (10756026)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2029-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2028年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2027年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2026年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2025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 | 計算社会科学 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
地震やテロなどのレアイベント発生時における人命被害の最小化には、人々の現実に近い避難行動を再現可能なシミュレーション技術が不可欠である。従来のエージェントベースモデルでは多様な移動の再現に限界があるため、本研究では移動軌跡と自然言語の構造的類似性に着目し、Transformerを用いた深層学習により、リアルな人流生成を行う新手法を提案する。平時データによる基本モデルと、レアイベント時の転移学習により、災害発生地域や未経験地域でも現実的な移動軌跡生成を可能にし、防災や都市計画に資する基盤を構築する。
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