| 研究課題/領域番号 |
16K00400
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| 研究機関 | 奈良学園大学 |
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研究代表者 |
服部 兼敏 奈良学園大学, 保健医療学部, 非常勤講師 (10346637)
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| 研究分担者 |
相澤 雅文 京都教育大学, 教育創生リージョナルセンター機構, 教授 (10515092)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 発達障碍者 / 災害避難 / GIS / 道路中心線データ / 機械学習 / オントロジー / CS立体図 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、オントロジーによって発達障碍者の災害支援ニーズを調査し、具体的な支援システムを構築することを企図した。しかしこれまでの研究では支援が必要とされる地域の障碍者数も明らかでない。また個別的な支援技術の向上がみられたが、ロジスティックスと合わせて支援を考えるという思考方法が希薄であることも分かってきた。そこでオントロジー的な関心と並行させながら、実態の推定と援助の投入というロジスティックスの解明を行うこととした。
災害発生前に小地域に居住する発達障碍者の数を把握することでより実態にあった災害対策を進めることができると考えられる。本研究では、年齢階層別人口データ（入力信号）から障碍者数（教師信号）を機械学習により推定する方法の開発することとした。機械学習モデルの構築には、高精度のビッグデータを収集する必要がある。しかし最初から目的の機械学習モデルを構築することは困難で、モデル自体の実証研究が必要である。
機械学習を発達障害に関わるデータが非公開あるいはデータが千人単位など丸められ、機械学習を構築しても十分な精度が得られないこともある。そこでモデル自体の実証性の検証を利用できる透析患者、妊婦などでまず実践的な推測モデルを構築することとした。
具体的な個別的な支援実践は向上したように思えるが、ロジスティックスが不十分で、実践を現地に投入できないという状況が見えていない。そこで他の研究と並行してロジスティックス分野の確立を目指した。東海・東南海トラフ地震の被害推定域に合わせて千葉県から鹿児島県までの道路中心線データを国土地理院ベクトルタイルから二次医療圏ごとのShapeファイルに変換整備、提供できるようにした。
オントロジー構築の基礎資料とするため災害時の支援資料の収集を行い、優れた事例を他の事例に敷衍するためにオントロジーを用いた。
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