| 研究課題/領域番号 |
21246080
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
羽藤 英二 東京大学, 大学院・工学系研究科, 准教授 (60304648)
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| 研究分担者 |
森川 高行 名古屋大学, 大学院・工学研究科, 教授 (30166392)
河野 浩之 南山大学, 数理情報学部, 教授 (70224813)
張 峻屹 広島大学, 大学院・国際協力研究科, 准教授 (20284169)
倉内 真也 愛媛大学, 大学院・理工学研究科, 講師 (90314038)
高見 淳史 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助教 (40305420)
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| キーワード | プローブパーソン調査 |
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| 研究概要 |
平成22年度までの調査結果を踏まえて,PT調査,センサス,プローブパーソン調査,行動文脈自動計測装置を用いた複数データを用いた母集団の移動-活動パターンの時空間分布の推計を行ってきた。1)従前のPT調査では収集が困難な高齢者、チャレンジドといったセグメントを中心に加速度データと位置データの収集を数都市で実施し、このデータを解析可能な形式でDB格納を行った。
次に2)HMM/SVNのアルゴリズムを適用することで、行動パターン識別/運動負荷の観測可能な技術開発に成功した。このことによって超長期の行動データの自動計測の可能性が拓かれたと考えている。さらに3)こうした技術を適用したいくつかのサービス技術のアルゴリズム開発を行い、サービスを通じた位置データの取得プラットフォームの基礎理論の検討を行った。従前の研究ではプライバシーの問題などがありこうしたデータの収集に課題を多く残していたが、これらの成果によって、プローブパーソンデータをサービスと連動させてることで、データを長期間にわたって継続的かつ安定的に収集するための仕組みの開発を行うことができたと考えている。
これらの成果については都市計画学会および調査技術に関する国際会議で発表を行い、調査技術の発展の方向性、複数のデータとの組み合わせの方法、データ補正技術の今後の動向などについて有益な知見を得た。さらに研究会を行い、こうしたデータおよび情報プラットフォームの活用方法について議論を行い、最終年度に向けた技術課題の整理を行ったことは大きな成果と考えている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
発表論文、データ収集などについては共同研究者の協力もあり順調に進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
最終年度はとりまとめ期であることから、研究会などを通じて共同研究者同士の連絡をとりあうことで、研究成果の共有ととりまとめ、今後の課題の整理に注力していく予定である。
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