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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、ツイートを利用しソーシャルメディアデータから時空間分布パターンに基づく形態的な特徴を抽出し、その特徴の時間・空間的な変化による軌跡情報を検出する手法を確立した。また、時空間３次元セル基盤のクラスター構成技術、クラスターの時空間変化による傾向やそれらの間の位相関係のパターンによる意味情報を検出する等、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の研究開発を行なった。さらに、データ管理のプロトタイプシステムを実装し、国際標準化団体OGCにおける移動体の位置情報の国際標準規格提案に本研究の成果の一部が利用された。
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