大規模データ
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研究者紹介Fuculty
Purpose
研究の目的
近年の情報通信技術の進展に伴い、地域・都市・交通計画分野においても、得られるデータ規模が飛躍的に増大しているが、大規模なデータセットはシステム固有の形式に依存し、個々のデータは実数と整数が混合する場合も多い。 本研究では、各種計画の立案支援を目的に統計・各種センサー群より得られる大量なデータに対し、構造データマイニング技術を応用することで、特定の行動パターンや移動パターンの発現を発見・予測する。
プローブカーの走行軌跡と速度分布
Overview
研究の概要
大規模データ
渋滞や移動状況を表す時系列データ、また移動体の連続位置情報は、走行環境や利用者属性といった離散的属性を持つ他のデータソースと組み合わすことができる。 このような大規模データは、データ間の関係になんらかの内的、もしくは外的な構造を持つことが想定できる。 本研究では、大規模なデータ集合に、データ間の構造を明示的に取り込めるデータマイニング技術を応用することで特定のパターンを自動的に抽出し、より詳細な都市・地域・交通計画の立案を支援する。
都市内での移動履歴の３D可視化事例（縦軸が時間軸）
Seeds 01 大規模データ
[PDF DL]Point
研究(開発)のアピールポイント
研究の新規制、独自性
大規模な交通データセット中から、施策立案に役立ちそうな特徴的なデータ構造を機械学習的に自動抽出する方法を開発。 時間的・空間的な特徴を持つ移動パターンを分類化することで、予測を精緻化。分析結果を可視化することも可能。
研究に関連した特許の出願、登録状況
なし従来研究(技術)と比べての優位性
コンサルタントや行政実務における分析手法は多くの場合、集計的なアプローチによるものが主となっているが、データマイニング技術を計画分野に応用することにより、より詳細な地域交通の立案が可能となる。
Vision/Stage
研究(開発)のビジョン・ステージ
適応分野
各種コンサルタント、都市計画・交通計画、まちづくり関係の行政業務。研究のステージ
応用段階製品化、事業化のイメージ
現場の状況にあわせて調査からデータの加工、分析までをカスタマイズします。Suggestion/
Message
企業などへのご提案・メッセージ
研究（開発）に関連して、
あるいはそれ以外に関われる業務
現場の状況にあわせてコンサルティングします。ご相談ください。
教員からのメッセージ
紹介したシーズ研究は、当研究室で実施している研究テーマの中の一つです。 この研究の内容に関わらず、人口減少社会における移動のデザインや、変化する社会構造に適応できる地域・まちづくりに興味のある方は是非御相談ください。