動線分析における分析項目の同時可視化手法の提案

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2011-09-28
• タイトル: 動線分析における分析項目の同時可視化手法の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Simultaneous Visualization of Analysis Items for Human Mobility Analysis
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: マルチメディア通信と分散処理ワークショップ
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 公立はこだて未来大学大学院 システム情報科学研究科
• 著者所属: 公立はこだて未来大学 システム情報科学部
• 著者所属: 公立はこだて未来大学 システム情報科学部
• 著者所属: 公立はこだて未来大学 システム情報科学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Systems Information Science, Future University Hakodate
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Systems Information Science, Future University Hakodate
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Systems Information Science, Future University Hakodate
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Systems Information Science, Future University Hakodate
• 著者名: 松本, 隆史; 中村, 嘉隆; 白石, 陽; 高橋, 修
• 著者名(英): Takashi, Matsumoto; Yoshitaka, Nakamura; Yoh, Shiraishi; Osamu, Takahashi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，RFIDなどのデバイスを用いて人の動線を調査・分析する，動線分析の研究が盛んに行われている．動線分析では分析する環境において移動する人々の動線を取得し，動線から平均移動速度やエリア訪問回数など，動線の様々な特徴を算出，可視化して分析を行う．効率良く分析を行うためには，算出した特徴の量的情報や，特徴間の関連性が把握しやすい可視化手法が必要となる．現状の動線分析の研究では可視化について深く考慮されておらず，特徴抽出についての各研究がそれぞれ必要な可視化手法，主にグラフを用いて分析を行なっている．しかし，グラフのみではどこの情報に関するグラフであるのかを把握するのが難しい．また動線分析では多数の特徴情報の関係性を分析する必要があるが，研究各々で別々の可視化を行っているとそれについての分析が困難となってしまう．そこで本研究では，動線分析において算出された動線の様々な特徴情報を分析に利用しやすく可視化するために，分析項目の同時可視化手法を提案する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Today, human mobility analyses, surveying and analyzing with the devices such as RFID tags, are researched actively. To analyzing about human mobility the researcher collect the flows of moving human at analysis environment, extract information about average of moving speed, frequency of visit to the area and more from human mobility data, and visualizing there data. Researcher need the visualization is easy to understand each quantity data and the relation between data and data. Now visualizations are not entertained because researchers use the advantageous visualization for their study so the visualizations are using figures mostly. But using only figures, it is difficult for us to find the location of the information and the relation between data and data. Thus we obtained the visualization about pieces of analysis concurrently for human mobility analysis to show many data about information extracted from people flow data.
• 書誌情報: マルチメディア通信と分散処理ワークショップ2011論文集; 巻 2011, p. 63-69, 発行日 2011-09-28
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会