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本研究ではヒトやモノなどの移動軌跡データの有用性を高めるため、動きに関する有用なパターンを発見し意味を付与することで、より高度な知識を獲得できるセマンティック軌跡のフレームワークの要素技術とデータ管理技術の研究開発を目的としている.
最終年度２９年では、開発した要素技術を組み込みつつ、実証実験として実データを元にセマンティック軌跡データベースを構築し、それらを応用した可視化マッシュアップサービスを開発した。特に、移動体の位置情報の利活用を促進するための国際標準化を貢献し、当該手法に関して国際学会ISNN2017、WI2017、AIMS2017等で口頭発表(7件)、国際誌IJGIで誌上発表（1件）の研究成果を達成した.
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