[3H5-GS-3] データマイニング: データマイニング応用 (2)

[3H5-GS-3-02] 位置情報データを用いた災害時のオンライン異常検知について

〇高澤 一平¹、森岡 優輝¹、後藤 智紀²、鈴木 雄也²、加藤 有祐²、宿久 洋¹ (1. 同志社大学、2. 株式会社 Agoop)

キーワード：時空間データ、メッシュ、人流データ

近年，東日本大震災，熊本地震，大阪府北部地震など各地での自然災害が相次いでおり，それに伴う道路の遮断や電車の運休などによる公共交通機関の凍結は非常に深刻な問題となっている．このような問題は局所的な人口集中による二次災害を引き起こしかねず，災害発生時に人口の過密状況を把握，対策を行うことが重要な課題である．そこで，本研究では，人流データに基づくメッシュの異常検知を行う．人流データを用いた分析事例には，パーティクルフィルタを用いた人流推定や状態空間モデルを用いた異常検知など様々なものがある．しかしながら，これらの事例で用いている人流データは，時間ごとの各メッシュの人口データのみに留まっている．本研究では，各メッシュの人口だけでなく移動速度や滞在時間などを複合的に考慮した異常検知を行う．また，過去数週間の同時刻・同時点をもとにメッシュごとのトレンドを算出し，その地点での平常的な人流の挙動を同定することにより，観測されたデータの異常度合を算出する．直近に起こった自然災害や花火大会などのイベント時の人流データをもとに，提案手法の検討を行った結果，その有用性が確認された．