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本研究では，位置情報データの分析法に関する基礎的な研究を行なった．特に，「平常」な状態とのギャップに着目し，そのギャップを明らかにするための手法の開発を行なった．
その中で，位置情報データの解析手法を改良し，地点の予測の安定性を向上させた手法の開発，オンライン学習に基づいた異常検知のための手法の開発を行なった．これらの手法の開発に加えて，実際にGPSデータを用いて得られたメッシュの異常検知を行い，実際の災害時の人流変化を反映した結果を得ることができた．本研究で開発した手法は，メッシュデータの利用だけでなく，地理座標が付与された位置情報データにも適用可能である．
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