センシングデータの収集・蓄積・解析基盤システム

研究背景・目的

スマートフォンをはじめ私たちが日々持ち歩く機器には様々なセンサが取り付けられており、そこから膨大なデータが取得できるようになっています。これらのデータには、マーケティングや都市計画から社会インフラのメインテナンスまで、幅広い問題に役立つ情報が含まれていると考えられています。センサデータの分析には既存のデータ解析ツールに加えて、目的に応じて解析ソフトウェアを構築することも必要になります。また膨大なセンサデータを解析するためには効率の良い解析アルゴリズムと計算機システムも重要になります。センサは継続的にデータを生成するため、すべてのデータを保存することは困難です。そのため、データの蓄積においては、データを圧縮・集約するとともに必要度の低いデータを削除するといったことも必要になります。私たちはこのようなセンサデータの分析タスクの特性にあったデータの収集・蓄積・管理基盤システムの研究開発を行っています。

研究内容

交通渋滞は経済的・環境的損失をもたらすものとして、特に大都市における重要な問題となっています。私たちは、車載センサから得られるデータを用いて、道路網の交通状態を観測するシステムの研究に取り組んでいます。

大都市の道路では定常的に渋滞する箇所も多数見受けられますが、それ以外にも、交通事故や障害物などの突発的な原因が交通渋滞を引き起こすこともあります。私たちは車載センサデータから交通渋滞が起きている場所を特定するだけでなく、渋滞の原因を推定する方法を研究しています。センサデータから当該道路の定常的な交通状態を表す統計モデルを学習し、車載センサから得られる個々の自動車の走行パターンと比較することで、道路の異常状態を推定するものです。このような解析手法は、センサデータから対応する潜在的な状態を推定するさまざまな問題に応用できるものと考えています。