Spatio-temporal Data Analysis for Realizing Ambient Intelligence

Abstract

IoT時代では，あらゆる種類のセンサから時間と空間（場所）にひも付いた現実世界の情報収集が可能となる．本稿では，このような時空間データから「いつ，どこで，何が，どうなる」を予測し，更に，予測に基づく「制御，誘導」を実現するための機械学習技術として「時空間多次元集合データ分析」について論じ，その具体的要素技術について解説する．更に，イベント空間や都市部などの混雑した環境において，人々の流れの近未来の混雑具合を予測することによって，混雑を抑制すべく，集団全体の動きを効率的に誘導するリアルタイム，先行的ナビゲーション技術について解説し，人工人流データを用いたコンピュータシミュレーションにより，本アプローチの有効性を示す．