2019 Fiscal Year Final Research Report
Urban Sensing Based on Model-Driven Extensions to Crowd Replication
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17K00117
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Information network
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
緒方 広明 京都大学, 学術情報メディアセンター, 教授 (30274260)
笹尾 知世 徳島大学, 人と地域共創センター, 助教 (60789733)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ユビキタスコンピューティング / 都市センシング / 行動複製 / モバイルセンシング / クラウドセンシング / アーバンコンピューティング / アクティブラーニング |
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| Outline of Final Research Achievements |
The basic design and improvement of the model-driven behavior sampling tool was performed, and the performance was verified using the Crowd Replication Dataset acquired around the railway station. In addition, we proposed a data acquisition method based on active learning that enables labor-saving and highly accurate data acquisition, and verified its effectiveness using actual data. We also examined the user interface of the tool.
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| Free Research Field |
ユビキタスコンピューティング、ラーニングアナリティクス、HCI
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
国際的に見ても独自性の高い取り組みである行動複製型データ収集に関して、理論・実践の両面で有意義な研究成果が得られた。本研究成果は、商圏・駅勢圏スケールの広い空間において網羅的に偏りの少ないミクロな行動データを取得する技術の発展に貢献するものであり、ひいてはデータに基づく新たな都市空間デザインの実践による空間の改善につながる可能性がある
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