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J-GLOBAL ID:202202229492120007   整理番号:22A1073893

機械学習を用いた災害時における行動状態の変化検知に関する検討

著者 (2件):
資料名:
巻: 26th  ページ: 86-89  発行年: 2022年01月26日 
JST資料番号: L3214A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 短報  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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本研究グループは,災害発生の自動検知を行い,被災者に対してリアルタイムに安全かつ迅速な避難支援を行うことを目的とした緊急救命避難支援システム(ERESS:Emergency Rescue Evacuation Support System)の開発に取り組んでいる。ERESSシステムには5つの主な機能(MANETを用いた情報の交換および共有,端末保持者の行動分析,災害発生検知,避難路検索,避難路表示と誘導)があり,本稿ではその中で端末保持者の行動分析に焦点を当てる。そのために,構造学習に基づく異常検知または変化検知の手法であるGraphical Lassoを用いて端末保持者の行動状態を分析し,その結果をもとに,災害発生の自動検知において重要要因について検証する。(著者抄録)
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分類 (1件):
分類
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都市問題,都市防災 
引用文献 (4件):
  • 和田友孝,金山祐太,関西大学先端科学技術シンポジウム講演集,1,16-19(2020).
  • K. Mori, T. Nakamura, J. Fujimura, K. Tsudaka, T. Wada, H. Okada, K. Ohtsuki, Development of ERESS in Panic-type Disasters : Disaster Recognition Algorithm by Buffering-SVM, 13th International Conference on ITS Telecommunications, 337-343 (2013).
  • 井手剛,杉山将,異常検知と変化検知,127-144 (2015).
  • T. Idé, A. C. Lozano, N. Abe and Y. Liu, Proximity-Based Anomaly Detection Using Sparse Structure Learning, Proceedings of 2009 SIAM International Conference on Data Mining (SDM 09), 97-108 (2009).
タイトルに関連する用語 (3件):
タイトルに関連する用語
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