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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-01-21 16:00 ［ショートペーパー］逆離散フーリエ変換を用いた新しいエリア特徴量～活性度～の定義 ○井上隼英・荒川 豊・石田繁巳（九大）  SeMI2021-76 |
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| 抄録 | （和） | 地域の特徴ある観光資源を活かした取り組みを効果的に進めるために，観光施策においてもEBPM（Evidence-Based Policy Making）を推進することが求められている． 筆者らは，位置情報ビッグデータを分析してイベントや観光施策に関連する人流を可視化する地域観光EBPM推進プラットフォームの研究開発を行っている． 本プラットフォームはイベントを自動的に検知する機構を具備しており，「どこで」「どれくらいの規模で」イベントが実施されているのか自動的に検知した上で，自治体職員などを通じてイベント情報収集を促し，イベントと人流の紐付けを行う． 人流変化に基づくイベント検知手法として，外れ値検知を人流データに適用する従来手法が考えられるが，平日・休日の人流の差などの定常的な人流変化を考慮したイベント検知を実現できないという問題がある． これに対し，本稿では非定常的な人流変化の時系列データである「活性度」を定義し，活性度に対してピーク検知を適用することでイベントを検出する手法を提案する． 九州大学伊都キャンパスと周辺の地域の位置情報データを用いた評価を行った結果，筆者らの調査した範囲で，検知されたイベントの3/4以上で実際にイベントが行われていたことを確認した． |
| （英） | It is important to promote Evidence-Based Policy Making (EBPM) to conduct effective tourism policies with unique tourism resources. We are developing an EBPM platform that visualizes people flows relating to events and tourism policies. Our EBPM platform has an automatic event detector that detects ``where'' and ``how large'' an event is held. When an event is detected, the platform notifies local government officers and encourages them to enter the event information to link the event and corresponding people flow. Although, we can use anomaly detection methods to detect events from people flow data, these methods take no considerations on periodic changes in people flow. In this paper, a new feature, i.e., location activeness, is defined as time-series people flow data, excluding periodic changes. We also present an event detection method base on peak detection on the location activeness. The evaluation conducted with location data of Kyushu University Ito Campus and surrounding areas demonstrated that more than 75% of detected events were actual events, as we could find out. |
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| キーワード | （和） | 合理的根拠に基づく政策立案（EBPM） / 位置情報データ / イベント検知 / / / / / |
| （英） | Evidence-Based Policy Making (EBPM) / Location Data / Event Detection / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 333, SeMI2021-76, pp. 92-97, 2022年1月. | |
| 資料番号 | SeMI2021-76 | |
| 発行日 | 2022-01-13 (SeMI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SeMI2021-76 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI |
| 開催期間 | 2022-01-20 - 2022-01-21 |
| 開催地（和） | 野沢温泉スパリーナ コンベンションホール |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | センシング，モビリティ，モバイル・ユビキタスコンピューティング，センサ・アドホック・モバイルネットワーク，アプリケーション，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2022-01-SeMI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 逆離散フーリエ変換を用いた新しいエリア特徴量～活性度～の定義 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Definition of a new feature of location activeness using Inverse Discrete Fourier Transform |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 合理的根拠に基づく政策立案（EBPM） / Evidence-Based Policy Making (EBPM) |
| キーワード(2)（和/英） | 位置情報データ / Location Data |
| キーワード(3)（和/英） | イベント検知 / Event Detection |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井上 隼英 / Shunei Inoue / イノウエ シュンエイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 荒川 豊 / Yutaka Arakawa / アラカワ ユタカ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石田 繁巳 / Shigemi Ishida / イシダ シゲミ |
| 第3著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-01-21 16:00:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2021-76 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.333 |
| ページ範囲 | pp.92-97 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-01-13 (SeMI) |
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