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J-GLOBAL ID：201802265471052947   整理番号：18A0624476

地球社会的知能を用いた都市洪水のモデリング【Powered by NICT】

Urban flood modelling using geo-social intelligence

著者 (4件)： Yang Kun (School of Computing and Information Technology, University of Wollongong, Australia) ,  Michael Katina (Faculty of Engineering and Information Sciences, University of Wollongong, Australia) ,  Abbas Roba (School of Computing and Information Technology, University of Wollongong, Australia) ,  Holderness Tomas (Urban Risk Lab, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, United States of America)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISTAS  ページ： 1-9  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソーシャルメディアは人々のグループが豊富な一次データのcrowdsourcedできることの新たな源の中で情報を共有する方法でもある。ソーシャルメディアの主要な機能はリアルタイム近傍ネットワークに可能にすることである,amassedデータのリポジトリは,極端な気象事象への応答における意思決定支援システムに適用することができる。本論文では,ツイッターはインドネシア,ジャカルタの大都市の洪水を起こしたいくつかのモンスーン期間に関する情報をcrowdsourceに使用された。湛水に関連した二以前のモンスーンからツイートはハッシュタグ#「banjir」を用いて収集し,分析した。ツイートと洪水事象の間の関係を解析することにより,本研究は,ツイッター活性に基づく洪水の「トリガー計量」を作成することを目指す。このようなトリガー計量は,洪水条件の状況概観を提供するほぼリアルタイムでできる利点を有し,六~十二時間毎のスケジュールのみに生成されることを形式的政府洪水マップとは対照的である。目的は連続知能を提供するよりもむしろ,拡張離散間隔の間集められた古いデータに関する意思決定を行うことである。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： インドネシア共和国 ,  ネットワーク ,  気象 ,  意思決定 ,  意思決定支援システム ,  大都市 ,  *モデリング ,  湛水 ,  モンスーン ,  *洪水
準シソーラス用語： ジャカルタ ,  ツイッター ,  実時間 ,  ソーシャルメディア ,  *都市洪水 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 洪水対策  (RC12040I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 地球 ,  社会的知能 ,  都市洪水 ,  モデリング