携帯電話の基地局通信履歴と地理情報を用いたパーソントリップ推定法の提案

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2016-08-15
• タイトル: 携帯電話の基地局通信履歴と地理情報を用いたパーソントリップ推定法の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Proposal of a Travel Estimation Method Using Control Signal Records in Cellular Networks and Geographical Information
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [一般論文（推薦論文, 特選論文）] 基地局通信履歴，パーソントリップ推定，電車旅客推定，自動車旅客推定，経路推定
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者名: 山田, 遊馬; 内山, 彰; 廣森, 聡仁; 山口, 弘純; 東野, 輝夫
• 著者名(英): Yuma, Yamada; Akira, Uchiyama; Akihito, Hiromori; Hirozumi, Yamaguchi; Teruo, Higashino
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，携帯電話での通信時に基地局で記録される制御情報の履歴（通信履歴）を用いて，電車および自動車で移動するユーザとその移動経路の推定を行う．基地局の広いセルサイズに基づく位置情報の精度は非常に悪いため，この位置情報のみからユーザの移動経路を得ることは非常に困難である．そこで提案手法では駅，路線，道路の位置や接続関係といった地理情報を用いる．まず地理情報および推定移動速度を利用して，全ユーザを電車旅客，自動車旅客およびその他のユーザに区分する．その後，各電車旅客についてはその乗車している電車を，自動車旅客はその移動経路をある尤度モデルに基づき推定する．基地局との距離に依存した基地局選択方針に基づくシミュレーションを行った結果，電車旅客推定について通信頻度が1時間に9回を超える場合に再現率は88%，精度は89%となり，かつ乗車した電車は85%の精度で推定できた．また，自動車旅客抽出については再現率は75%，精度は70%となり，経路推定では平均一致度0.644を達成できた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We propose a method to estimate people travel modes and trajectories from control signal records generated at cellular base stations (BSs) when mobile phones send BSs any signal. User locations can be roughly identified by BS IDs in the records as well as the locations of BSs. However, the location accuracy depends on BS cell size, which is not enough to estimate people travels. Therefore, our method leverages geographical information such as stations, railway networks and road networks. We firstly extract railway passengers and automobile travelers based on roughly estimated speeds and trajectories. Then, we further estimate travel paths for automobiles and boarded trains for railway passengers by applying a likelihood-based estimator. Simulation results show that our method achieves 88% recall and 89% precision for railway passenger extraction and 85% accuracy for boarded train estimation if each mobile phone's communication frequency exceeds 9 times per hour. We also confirm that our method achieves 75% recall and 70% precision for automobile travel extraction and 64% accuracy for automobile travel path estimation.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 57, 号 8, p. 1826-1834, 発行日 2016-08-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764