施設管理支援に向けた常時型人流予測

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2022-01-15
• タイトル: 施設管理支援に向けた常時型人流予測
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Continuous Prediction of People Flow for Supporting Facility Management
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集:社会課題を解決するコラボレーション技術とネットワークサービス] 人流，施設管理．長期予測
• 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
• ID登録: 10.20729/00215712
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTスマートデータサイエンスセンタ
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTTスマートデータサイエンスセンタ
• 著者所属: 日本電信電話株式会社NTT未来ねっと研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Smart Data Science Center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Smart Data Science Center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Network Innovation Laboratories
• 著者名: 角田, 啓介; 秦, 崇洋; 尾花, 和昭
• 著者名(英): Keisuke, Tsunoda; Takahiro, Hata; Kazuaki, Obana
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，商業ビルをはじめとする施設における，空調制御や清掃，テナントへの支援といった管理業務の支援を目指し，施設内における人の方向別の移動人数や速度といった人流を数日前に予測する手法を提案する．従来の人流予測技術では主に，混雑緩和や誘導の向けた数分から数時間後の人流，または数時間から数日後の特定エリアの滞在人数のみを予測していた．しかしながら，実際の設備管理において，管理業務に必要な物品や人材，装置などを事前準備するために，日常において曜日や時間帯によって変化しうる多様な人流データを，1日以上前に予測することが必要である．本稿では，過去の人流計測データとそれらが持つ平日・休日といった特徴に基づき，1日以上前に未来日における各時刻の人流を予測する常時型人流予測手法を提案する．そして，提案手法を実際の施設で計測した人流データに適用することで，その有効性を示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper proposes prediction method of people flow at several days later in a facility such as shopping mall for supporting facility management including air-conditioning, cleaning, maintenance and support for tenant shops or restaurants. Existing studies have tackled to predict people flow at several minutes or hours later, or only number of occupancy at several hours or days later. However, it is important and necessary for facility manager to understand people flow including number of visitors, direction of them and average of these speed until several days ago because they must plan air-conditioning control, cleaning and maintenance with preparation of workers and so on. To support their daily facility management, we propose a novel method to predict number of moving people and average of their speed in each defined direction in such facility at tomorrow or later based on characteristics of past people in holiday and weekday. We evaluated effectiveness of our proposal using measured data in the shopping mall.
• 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 63, 号 1, p. 66-76, 発行日 2022-01-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764